传统的学习方式需要学员携带教材、笔记本到指定地点听讲、考试;需要老师线下批改作业、反复讲解疑惑与课程。在线学习平台深入理解用户需求,以教、学、问、练的基本教学方法结合互联网优势,提供给学员可靠优质的线上教学内容,从而形成教学相长的良性互动平台。当前的在线学习主要集中于用户的直播体验和平台服务中,存在课程版权、审核规范、用户体验、课程匹配等问题。在线学习平台发展至今经历了数字化时代、互联网时代、移动时代,如今已经进入智能时代。正是在此基础上,本文设计并实现基于SSH(Struts2+Spring+Hibernate)的在线学习平台。论文运用网络学习过程中所积累的数据和业务资源,提出了基于SSH框架的新型在线学习平台。本文充分分析在线学习过程中的学生、老师、管理员的功能需求,形成了包括在线学习、在线测试、交流互动、统计分析及平台设置在内的5大功能模块。在线学习平台在架构设计时,主要考虑到平台的安全性、扩展性与高效性,采用B/S架构将其分成4层:用户层、应用层、支撑层及资源层。论文设计了在线学习平台各功能模块的业务类、逻辑方法、请求路径、数据接口规范,并在此基础上搭建开发环境,完成在线学习平台的开发工作与测试工作。在系统研发过程中,有效地利用Hibernate的优势,优化Hibernate的数据处理过程,完成Hibernate的一级缓存、二级缓存及懒加载机制。进一步地,研究数据挖掘技术在学习行为分析预测中的应用,选择在线学习行为的特征如登录总频率、最后登录时间、学习课程频率、最后学习时间、发布帖子数、参与讨论频率来分析行为特点,并在此基础构建基于K-means算法的学习成绩聚类分析模型与基于Apriori算法的关联挖掘模型。本文所开发的在线学习平台基于当前主流计算机技术、符合用户在新时代对学习、教学及管理的需求。在线学习平台测试结果表明:平台在功能上基本上实现了用户的基本操作与复杂操作,在性能上具有高效性、安全性和便捷性。结合国家在教育行业的新政策,本文所研发的在线学习平台具有理论意义与实际价值。