摘要：MOOC在全球掀起应用风暴的同时,也面临着巨大的挑战,学习者课程完成率低或中途选择放弃等用户流失现象尤为严重。为了分析哪些类型的学习者可能中途选择放弃、哪些类型的学习者能够坚持完成课程,需要对MOOC学习者进行细分与忠诚度研究。文章借鉴商业领域中的RFM（Recency＋Frequency＋Monetary,近度＋频度＋值度）客户分类思想,构建了基于RFL（Recency＋Frequency＋Length,近度＋频度＋值度）的MOOC学习者分类模型。在此基础上,文章以＂怪诞行为学＂课程为例,对学习者进行了聚类分析,并针对MOOC各级别学习者的行为特征提出相应的教学策略,以期为更好地发展MOOC提供参考。

关键词：mooc 学习者细分 忠诚度 rfl 

单位：哈尔滨理工大学管理学院; 黑龙江哈尔滨150040