【摘要】教师网络研修社区作为教师培训的新型方式被广大教师及教育工作者所接受,而促进学员个性化发展成为教师网络研修的核心诉求。学习分析技术为个性化教学提供了新的思路,而从学习分析在学习评价、诊断、预测及干预中的实际应用来看,建立学习者模型是重要的基础。采用数据挖掘方法,紧密结合学习过程,对教师网络研修社区的学员进行建模,深入挖掘学员的行为特征,结合理论演绎和数据驱动,选用主成分分析法构建了教师网络研修社区环境下的学习者模型。在此基础上,通过K-means聚类将学习者分为六类:全能型好学生、交互型好学生、任务型好学生、阅读型中等生、基础型中等生和薄弱型后进生,验证了学习者模型的实用性与科学性。本研究为在网络研修社区中开展学习者评价提供了理论参考,为构建学习者模型的实践提供了方法与思路。