Abstract: 由于互联网之盛行，许多教师在网络上建立学习系统，使得学生可以在任何地点与时间上课。互联网的另一个优点是学生在网络上的学习资料随着时间变化完整地被记录下来，因此可以用过去学生的学习历程(Portfolio)与时序上的考量来作为观察与预测学生成就的依据。然而这个工作要处理到许多的网站上站记录，要观察到他们与学习成就之间的关系是相当费时费力的。而老师的教学策略随时影响着学生的学习行为改变，了解教学策略与学习历程影响关系，可以帮助老师观察学生及教学策略拟定的参考，而老师要从网站纪录得知这些资讯也是相当费时和困难的。 在这篇论文中，我们着力于建构具时间性的学习者模式中的两个模组，（1）利用Dual model架构，将学生在网络学习环境中具时间性的学习行为历程及学习成果等学习变数以Decision Tree的形式表示而成的学习成就预测模型 (2) 由老师平常所执行的教学策略和学生在网站上的学习行为历程，以序列探勘（Sequential Pattern Mining）方法分析教学策略与学生学习行为改变的影响。 本论文所建构的具时间性的学习者模式可以做到（1）帮助老师从学生的学习行为历程中即时预测学生的学习状况，若发现学习成果可能不佳的学生，老师可即早给予辅助。（2）帮助老师观察其教学策略对于学生学习行为的影响，包含观察和比较不同程度学生对于教学策略的学习行为改变状况以及个别学生对于教学策略的学习行为改变状况，以做为老师辅助学生依据及教学策略拟定的参考。