一种基于在线学习行为和深度神经网络的元认知能力评估模型。其包括构建深度神经网络模型；获取在线学习行为数据并进行预处理；对行为数据进行标签标注；词向量训练；深度神经网络模型训练；深度神经网络模型测试；学习者元认知能力的评估等阶段。本发明基于在线学习行为提出的深度神经网络模型可以自动化、智能化的评估学习者的元认知能力。此外，在模型中采用Item2Vec算法对行为序列数据向量化表示，能够保留数据的内在语义信息，并且考虑从多种在线学习行为数据提取元认知特征能够更精准的评估元认知能力。基于本发明能够实现更准确、直观的表示在线学习者当前的元认知能力状态，使元认知外显化，为教师更好的实现分层教学提供指导依据。