1.一种在线学习干预系统，其特征在于，包括数据收集模块、群体划分模块、策略库形成模块，数据收集模块的数据输出端连接群体划分模块的数据输入端，群体划分模块的数据输出端连接策略库形成模块的数据输入端；

数据收集模块用于收集若干份历史数据，一份历史数据包括一个已被干预的学习者的基本信息、学习行为数据及对其所采取的干预策略；所述干预策略包括学习行为特征和干预措施特征；还用于收集待干预的学习者的新数据，所述新数据包括待干预的学习者的基本信息和学习行为数据；

群体划分模块用于根据所述学习行为数据，将所述历史数据划分为多个分类群体，以及生成各个学习阶段的分类模型；

策略库形成模块用于抽象出每个分类群体的群体特征和干预措施规则，得到每个分类群体的策略集，所有的分类群体的策略集构成学习者策略库；所述策略库形成模块在形成一个分类群体的策略集时，以任意干预措施特征为参考，找出具有相同干预措施特征值的若干条干预策略，并总结出该若干条干预策略所共有的学习行为特征，将所述共有的学习行为特征和所述相同干预措施特征值组成一条干预策略，由所有的干预措施特征得到的若干条干预策略组成策略集；

策略决策模块；用于根据待干预的学习者的学习行为数据，利用分类模型分类到相应的分类群体，并从该分类群体的策略集中匹配出一条或多条干预策略。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，群体划分模块包括聚类子模块和分类模型训练子模块；所述聚类子模块用于对部分数量的历史数据进行聚类，形成初步的分类群体；

所述分类模型训练子模块用于对所述初步的分类群体进行学习训练，得到各个学习阶段的分类模型，并将剩余数量的历史数据分类到不同的分类群体中。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述策略库形成模块还用于生成若干条针对教师的干预策略，形成教师策略库；和/或，所述策略库形成模块还用于生成若干条针对教学机构的干预策略，形成教学机构策略库。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述策略决策模块还用于统计待干预的学习者的数量，以及根据统计出的数据在教师策略库和/或教学机构策略库中匹配出教师策略和/或教学机构策略。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，学习者的学习行为特征表示为：Sb＝(stage,day,ontime,stime,aftime,ascore1,ascore2,ascore3,fscore,submit,reply)，stage表示所处的学习阶段；day表示该阶段学习者在线天数,ontime表示该阶段该学习者在线总时长，stime表示该阶段学习者进行学习课程内容的时间，aftime表示该学习者作业完成的次数，ascore1、ascore2、ascore3分别表示第1/2/3次作业的分数,fscore表示考试成绩或新增作业的合格次数；submit表示学习者在论坛的发帖数，reply表示学习者在论坛的回帖数。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，学习者的干预措施特征表示为：Sa＝(ID，courseID,classID,state,content,atime)，ID表示学习者的学号，courseID表示课程编号，classID表示所在班级ID，State表示措施状态，content表示在线浏览的内容范围，atime表示新增作业布置的次数。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，教师策略库特征表示为：

St＝(stage,TID,classID,schoolID,amount,avscore,state)，stage表示所处学习阶段，TID表示教师ID，classID表示所讲授班级，schoolID表示所属学校ID，amount表示该班级该阶段待干预学习者人数，avscore表示班级作业平均分，State表示措施状态。