2自我差异分析
　　要实现学习者的个性化发展就必须基于学习者个体的自我差异等作出个性化的学习诊断，因此，个性化服务在学习过程中非常重要。每个学习者知识背景各不相同，学习习惯也有一定的差异，对自己的要求及个人目标也不太一样，故而，在学习平台的设计中需要统筹考虑上述各种因素。主要通过学习分析技术对学习平台中的学习者的姓名、年龄、性别、课程、学习时间、学习时段等基本信息指标和包括以讨论区、公告板、电子邮件等同步和异步方式为载体的开放式的课程内容测试、讨论任务完成等一系列学习过程数据以及包括成绩、评价等方面的结果数据进行收集与预处理，结合学习分析技术中的关联规则分析、聚类分析及统计分析和时序模式对数据进行适当的处理，并将处理结果以可视化的形式进行呈现与解读，可以获得学习者的登陆模式、学习习惯及结果数据的相关性，从而实现个性化教学的目的，并最终帮助学习者实现个性化发展。
　　3自我评估分析
　　学习分析技术是一种非常有效的学习者进行自我评估的方式。过去对学习者进行自我评估大多属于事后评估，往往只关注结果或者说成绩。一方面，由于单一的结果或成绩本身就具有模糊性、不合理性，很难清晰地表达学习者的学习质量水平，更难以对学习者的学习过程进行有效的指导。另一方面，由于各种原因的存在也同样使得这种自我评估的准确定位具有一定的滞后性，缺乏对学习者具有针对性的指导方法。
　实际上，由于学习分析技术对学习过程具有实时性，故而其可以同时兼顾学习者的学习过程与学习结果或学习成绩，可以很好地记录学习者的登陆次数、学习时间长度、学习内容、学习方法与策略、解决现实科学问题的能力等等学习活动行为，从而减少学习者对学习过程评价的主观随意性。
　　一般而言，学习者的自我评估需要对一系列被记录的学习日志进行聚类分析、规则推理、知识获取等技术的整合，客观、全面地反映学习者的当前学习状态，以便探寻真正影响成效的因素，进而及时进行调整与改进。
　　4自我导向分析
　　通过学习分析技术，学习者可以从学习平台记录获得个人学习过程的相关数据并以此为基础对其进行分析，以可视化的结果反馈学习者的兴趣以及对资源的需求，并对自己的知识结构进行合理的定位及优化。可以对学习者使用聊天工具、论坛以及电子邮件等客户端在各种答疑互动或学习社区中的行为路径以及其对信息的评价采用聚类分析、关联分析等方法进行综合研究，并为学习者推荐合适的讨论小组或学习社区，以此来提高学习者自身的知识结构及水平。
　　另外，学习分析技术的运用可对学习者有关下载、标注、观看、阅读等行为的频数进行收集与预处理，然后对学习者个体的基本情况、认知水平和综合能力进行评价并分类，最终通过类别选择推荐系统提供的合适的学习资源，使学习者可在有限的时间内提高自身的学习兴趣及学习效率。
　　5自我预测与监控分析
　　学习者对自己的学习方法、学习思路及学习途径的有效性是十分关注的，为了方便及时了解自身的学习成效，对学习者学习的过程进行监控并作出正确的自我预测是非常必要的。可通过学习分析技术对学习平台所记录的不同知识点的掌握情况、思考问题的时间及应用所达到的层次等评测数据结点，融合回归分析、人工智能算法及人工神经网络等方法，并结合学习者的学习习惯、风格和偏好以及制定的学习计划等进行自我预测。
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