作者：蘭國帥 郭倩 鐘秋菊
摘要
MOOC已成為我國遠程教育領域的研究熱點之一，然而如何設計、開發(fā)和實施基于MOOC的混合教學，提高MOOC學習者的學習投入度與學習堅持性，促進學習者有意義的深度學習，是利用MOOC實施混合教學需解決的關鍵問題。本研究從學習者、教師和學習支持系統(tǒng)融合的角度，以探究學習社區(qū)中文量表為研究工具，探究MOOC學習者的學術自我效能感、教學存在感、感知有用性、感知易用性對其學習投入度與學習堅持性的影響，并進一步探討如何提升MOOC學習者的學習投入度與堅持性。研究表明：MOOC學習者的學術自我效能感、教學存在感和感知有用性對其學習投入度有顯著的正向直接影響；MOOC學習者的學習投入度和感知易用性對其學習堅持性有顯著的正向直接影響；MOOC學習者的學習投入度對其學術自我效能感、教學存在感、感知有用性與學習堅持性之間的關系起中介效應。這些發(fā)現(xiàn)可為設計有效的MOOC教學和學習策略，以及在網(wǎng)絡學習空間中有效開展基于MOOC的混合教學實踐和研究提供新視野。
關鍵詞：學習投入度；學習堅持性；學術自我效能感；教學存在感；感知易用性和有用性；網(wǎng)絡學習空間
MOOC在擴大高等教育機會與提高教學質量方面取得的巨大成就引發(fā)了研究者的高度關注。研究表明，學習者通過MOOC學習既可獲取優(yōu)質在線學習資源，又能提高自身學習成就感、學習動機和團隊協(xié)作意識，進而完善學習風格，達到賦能終身學習的深層旨歸（徐振國等，2017）。然而，人們對MOOC的預期學習成效，如學習投人度和學習堅持性，仍存疑慮。MOOC完成率是評判MOOC學習成效的關鍵指標，有助于預測MOOC學習的投人度與堅持性（張剛要等，2017）。研究表明，MOOC參與率隨課程的進展顯著下降，完成率通常很低，約為3％-6％（范逸洲等，2018）。這種學習堅持性偏低現(xiàn)象已成為削弱MOOC持續(xù)和有效發(fā)展的障礙。此外，MOOC學習的低投入度也應引起關注，因為學習者只有保持積極的主導作用，才會發(fā)生有意義的深度學習，被動接收信息則無法達到這一目的。已有研究主要通過調查影響MOOC學習的因素，考察MOOC學習的投入度和堅持性（ Xiong et al.，2015）。多數(shù)研究關注學習者的動機特征如何影響MOOC學習成效，缺乏對MOOC學習生態(tài)的整體性探索（Hew＆ Cheung，2014）。有學者認為，當前中國MOOC研究多借鑒國外模式，對MOOC學習者情感投入關注不足，對MOOC學生一教師一平臺的系統(tǒng)分析不夠（葉金珠等，2017）。一些研究試圖通過使用學習平臺的日志數(shù)據(jù)，如視頻回放次數(shù)或討論區(qū)的帖子數(shù)，衡量學習者的學習投人度（ Kizilcec et al.，2013； Milligan et al．，2013）。但MOOC學習涉及多種因素的相互影響（ Kember，2009），僅從單一維度無法有效揭示MOOC學習持續(xù)性偏低的真正誘因（ Himin et al.，2014），需全面審視MOOC學習者、教師和學習支持系統(tǒng)，幫助他們保持較高的投入度與堅持性（Rha，2016；趙磊，2018）。因此，本研究從學習者、教師和學習支持系統(tǒng)的統(tǒng)合視角，建立系統(tǒng)的研究假設模型，探究MOOC學習者的學術自我效能感、教學存在感、感知有用性、感知易用性對其學習投入度與學習堅持性的影響，并探討如何有效提高MOOC學習投入度與堅持性。
一、文獻綜述與研究假設
（一）MOOC學習投入度與學習堅持性
MOOC作為一種大規(guī)模開放在線課程，其特點是每門課程均有大量參與者，為學習者提供了突破時空限制的學習世界一流大學課程的機會（Vetsanos et al.，2015； Hollands＆Tirthali，2014）。有研究探討了MOOC學習者的參與動機，也有研究聚焦MOOC學習成效，以期提出有效的MOOC教學策略（Fini, 2009: Reich et al., 2014)。
1．學習投入度
學習投入度指學習者參與MOOC學習，并渴望達到期望表現(xiàn)的精神能量與工作效率（ Coates，2006）。它是衡量MOOC學習成效的關鍵指標，而衡量MOOC學習投入度的常用指標是學習行為投入（Hew，2016； Milligan et al.，2013），如觀看課程視頻的次數(shù)、論壇帖子的回帖數(shù)、參與課程的測驗數(shù)量及完成學習任務數(shù)量等（Xiong et all.，2015）。MOOC學習時長是衡量學習投人度的精確指標，但MOOC學習者觀看課程視頻、參與討論的行為復雜多變，無法獲得精準數(shù)據(jù)，研究者建議采用微視頻的播放次數(shù)、論壇的參與次數(shù)作為替代指標，并根據(jù)MOOC學習者的學習習慣修正數(shù)據(jù)，通過回歸模型解釋學習投入度（徐舜平等，2017）。盡管很多MOOC參與模式都得到驗證，但多數(shù)研究只考量學習行為投入，尚未涉及認知投人和情感投入。為全面審視MOOC學習過程，本研究將學習投入分為學習行為投人、學習情感投人和學習認知投入。具體而言，學習行為投人指在MOOC學習中關注學習本身、提出問題和參與討論；學習情感投入指學習者對教師、學伴或MOOC的積極情緒；學習認知投入指學習者在MOOC學習中獲取復雜知識或技能的認知努力。
2．學習堅持性
學習堅持性指學習者克服學習過程中的誘惑與不確定因素并完成學習任務，體現(xiàn)在學習者的動機、情緒、認知和行為等方面（You＆Song，2013），可分為完成當前課程的意愿和修讀另一門課程的意愿（ Joo et al．，2010）。近年來，MOOC學習堅持性受到學者的普遍關注。有學者根據(jù)MOOC學習完成度持續(xù)學習度和學習特點，將學習者分為積極參與者消極參與者、隨機訪問者、爽約者和旁觀者，以解釋學習者的學習持續(xù)行為與持續(xù)強度（陳嵐，2017）。學習者持續(xù)學習的意向揭示了其學習需求和學習目標，可為教育決策提供有效信息。研究表明，大量MOOC學習者注冊了課程，卻沒有完成。賴克等人（ Reich et al.，2014）發(fā)現(xiàn)，MOOC學習的平均完成率為3．2％，這與英庇等人（ Impey et al.，2015）的研究結果相符。喬丹（ Jordan，2014）通過對39門MOOC分析，發(fā)現(xiàn)這些課程的平均完成率為6.5％?？梢姡琈OOC學習的完成率非常低，學習堅持性問題亟待解決。因此，本研究將學習堅持性作為衡量MOOC學習成效的關鍵指標之一，以探究學習者完成MOOC的意愿和完成率。
（二）影響因素
本研究將學術自我效能感作為學習者變量、教 學存在感作為教師變量、感知有用性和易用性作為學習支持系統(tǒng)變量，從學習者、教師和學習支持系統(tǒng)的多維視角，探討不同因素對MOOC學習者學習投入度和學習堅持性的影響。
1．學術自我效能感
自我效能感指個體對自己組織和執(zhí)行特定行動以達到預期結果的主觀判斷和信心水平（ Bandura，1977）。本研究主要關注混合學習環(huán)境下的學術自我效能感，是指學習者對MOOC學習成效自我報告的自信心，其不僅是聯(lián)系學習者動機與行為的中介（ Bandun，1977），也是自我調節(jié)學習和在線學習成效的關鍵預測因素（You，2012）。學術自我效能感在學習投人和學習堅持方面扮演著重要角色（ Breslow et al．，2013），在多種學習環(huán)境，尤其在混合學習環(huán)境下會直接影響學習投人度和學習堅持性（Kop＆ Fournier，2011）。多項研究表明，學術自我效能感不但對學習投入度和學習堅持性影響顯著，而且在學習過程中發(fā)揮重要的調節(jié)作用（ Lavigne etal．，2007； Puzziferro，2008；Wang＆ Baker，2015；蘭國帥等，2018）。米利根等（ Milligan et al.，2013）發(fā)現(xiàn)，學術自我效能感對主動學習者及僅參加課程而未積極參與學習的潛伏學習者均有重要影響。多項研究還表明，在MOOC學習開始時表現(xiàn)出較高學術自我效能感的學習者更有可能完成課程（Wang＆ Baker，2015; Wang Newlin, 2002)
2．教學存在感
教學存在感指學習者對教師通過設計、組織和支持學習內容促進其學習的感知度，由教學設計與組織、促進對話和直接指導三個子范疇構成（ Shea et al.，2003）。教學設計與組織指學習者對教師根據(jù)課程目標組織和指導課程的感知；促進對話指學習者對教師設置學習環(huán)境、吸引參與者、引發(fā)討論、識別共識或分歧、達成共識或理解及評估結果的感知；直接指導指學習者對教師支持其學習并給予反饋的感知。MOOC教學通常由教師實施各類學習活動并通過反饋支持課程參與者（ Ross et al.，2014）。因此，本研究將教學存在感作為外生變量，預測MOOC學習的投人度和堅持性。教學存在感與學習投人的關系研究，主要關注學習者對課程設計、組織和直接指導的整體認知。休（Hew，2016）對965名性MOOC學習者進行定性分析后發(fā)現(xiàn)，學習者的學習投人度取決于師生互動程度、學習者對課程的熱情程度及提供的學習材料。已有研究證實了教學存在感對MOOC學習堅持性有直接影響（ Chang et al.，2015）。阿達莫普盧斯（ Adamopoulos，2013）分析了133門課程中影響學習堅持性的因素，發(fā)現(xiàn)教學存在感是預測并影響學習堅持性的關健因素，特別是
課程學習活動和學習材料對學習者完成課程的可能性有正向影響。
3．感知有用性和易用性
感知有用性和感知易用性源于戴維斯的技術接受模型。感知有用性指用戶對使用新技術幫助他們更好地完成學習任務的感知度；感知易用性指用戶對新技術是否容易使用的感知度（ Davis，1989）。學習者對學習支持系統(tǒng)有用性和易用性的感知可理解為影響學習者繼續(xù)學習新技術或使用新環(huán)境的意愿。學習環(huán)境、學習者和教師特點等因素會影響學習者使用學習支持系統(tǒng)的表現(xiàn)和體驗（Kim，2005）。學習者的學習體驗會隨學習支持系統(tǒng)的變化而變化。有研究發(fā)現(xiàn)，學習者對MOOC學習支持系統(tǒng)有用性的感知對學習投人有顯著影響，能提高學習者的學習成效（ Liang et al.，2014）。學習者對MOOC學習支持系統(tǒng)易用性的感知也是影響其學習投人的關健因素（ Waite et al.，2013）。研究表明，感知有用性和感知易用性均顯著影響學習堅持性（ Alraimi et al.，2015）。吳等人（Wu＆Chen，2016）發(fā)現(xiàn)，學習者對MOOC的感知有用性直接影響其學習堅持性，感知易用性通過感知有用性間接影響學習堅持性。感知有用性有助于學習者認識學習支持系統(tǒng)的價值，是影響MOOC學習堅持性的關鍵因素之一。本研究借助“中國大學MOOC＂學習平臺，調查學習者對該平臺管理與支持探究學習活動的看法。因此本研究的感知有用性指學習者對“中國大學MOOC”學習支持系統(tǒng)幫助他們完成學習的感知度感知易用性是指學習者對能否輕松使用“中國大學MOOC＂學習支持系統(tǒng)的感知度。
4．學習投人度與學習堅持性的關系
學習者的學習投人度會影響其學習堅持性。楊等（ Yang et al.，2013）發(fā)現(xiàn)，MOOC學習行為投人減少了MOOC輟學的可能性，進而提升了學習堅持性。布雷斯洛等人（ Breslow et al.，2013）研究發(fā)現(xiàn)，MOOC中獲得證書的學習者多數(shù)在課程論壇積極發(fā)帖。這表明，學習行為投入是預測其學習堅持性的關鍵指標。珀斯爾等人（ Pursel et al.，2016）也發(fā)現(xiàn)學習投人對學習者完成MOOC學習具有較強的預測能力。因此，本研究將MOOC學習投入度作為中介變量，確認其會影響學習堅持性。胡等人（Hu，2011； Kuh et al.，2008）驗證了學習投人度可預測MOOC學習者的學習堅持性。此外，MOOC具有海量學習資源，學習者能夠通過反思、同伴交互或師生交互等方式溝通，進而在認知與情感上參與課程。因此，本研究除了關注學習者的學習行為投入外，同時關注其學習認知投入和學習情感投入。學習者動機、情緒、認知和行為等指標表明學習者對MOOC的滿意度及繼續(xù)學習的意愿，是MOOC學習堅持性的重要影響因素（ Wise et al.，7）
（三）研究模型與研究假設
本研究旨在探究MOOC學習者的學術自我效能感、教學存在感，感知有用性、感知易用性對學習投人度與學習堅持性的影響，進而探討如何促進MOOC學習者的學習投人度與學習堅持性。研究假設模型見圖1。
H1：學術自我效能感、教學存在感、感知有用性和感知易用性對MOOC學習者的學習投人度有顯著的直接影響；
H2：學術自我效能感、教學存在感、感知有用性、感知易用性和學習投人度對MOOC學習者的學習堅持性有顯著的直接影響；
H3：MOOC學習投入度在學術自我效能感、教學存在感、感知有用性、感知易用性與學習堅持性的關系中起中介效應。
二、研究設計
（一）研究情景與對象
本研究選取2017－2018學年第2學期參與“中國大學MOOC＂平臺“現(xiàn)代教育技術應用”混合課程的中國華北地區(qū)某綜合性重點高校教育學、文學、理學、工學等12個學科門類的450名學生為研究對象，對其進行網(wǎng)絡問卷調查。研究共回收400份問卷，有效問卷329份，有效率為82.3％。被試年齡范圍在15－25歲之間，其中男生65名（19.76％），女生264名（80.24％）。大ー學生占41.34％（136名），大二學生占6．69％（22名），大三學生占33.13％（109名），大四學生占13.68％（45名），研一學生占4.26％（14名），研二、研三和博一各占0.3％（3名），研究樣本的選取有代表性。為了使作為內生變量的人口統(tǒng)計學特征差異最小化（ Jonassen＆Grabowski，2012），本研究對性別、年齡、年級和專業(yè)等變量進行F檢驗后發(fā)現(xiàn)，內源性人口學特征對本研究設定的變量無顯著影響。同時，F(xiàn)檢驗表明學習者的學習投入度與學習背景有0．05的顯著水平這表明學習者的教育背景對其教學存在感認知和學習投入度影響顯著（Ko，2006）。因此，本研究將教育背景作為控制變量。
（二）研究工具
探究社區(qū)量表包括MOOC學習的學術自我效能感、教學存在感、感知有用性、感知易用性、學習投人度和學習堅持性六個維度?；谙惹把芯浚ㄌm國帥等，2018），本研究為每個維度至少選取3個觀測變量，并使用學習堅持性自我報告量表，檢驗學習者對完成MOOC學習意愿的看法。為適應“中國大學MOOC”平臺學習環(huán)境和中國高校學生的教育文化背景，本研究先對上述六個維度的量表進行漢化處理及適當修訂，然后采用探索性和驗證性因素分析保證每個量表的信效度，并運用李克特七級量表（非常不同意＝1，不同意＝2，比較不同意＝3，保持中立＝4，比較同意＝5，同意＝6，非常同意＝7）設計題項，從學習者、教師和學習支持系統(tǒng)的統(tǒng)合角度，研制了探究社區(qū)中文量表（見表一）。
（三）數(shù)據(jù)分析
本研究采用結構方程模型進行數(shù)據(jù)分析，通過控制變量的測量誤差，精準測量變量間的關系，確定研究模型中各變量的直接和間接影響。首先，本研究使用SPS 24.0軟件進行描述性統(tǒng)計和相關分析，檢驗研究變量的偏度、峰度等整體水平分布狀況及相關關系。其次，本研究利用AMOS 24.0軟件對測量模型和結構模型的擬合度、有效性進行驗證性因子分析。
為避免測量模型的權重過大，本研究對六個研究變量的一級指標進行了項目組合，并通過分析克隆巴赫信度系數(shù)（ Cronbachs alpha）、組成信度（CR）、平均方差萃取量（AVE）和因子載荷量（L）等，檢驗潛在變量的收斂效度和區(qū)分效度。為分析結構模型的有效性，本研究采用參數(shù)檢驗法探究標準化路徑系數(shù)是否顯著，并根據(jù)顯著性結果對結構模型進行修正。再次，為分析假設模型的有效性，本研究選取 RMSEA（≤0.08，90％CI）、SRMR（≤0.08）、GFI（≥0.90）、ACFI（≥0.90）、TLI（≥0.90）和CFI（≥0．90）等模型擬合指標及適配標準值驗證假設模型的擬合度（ Jacksoal．，200。最后，本研究運用自助法（ Boot strapping）探討中介變量的中介效應。
三、研究結果與討論
（一）描述性統(tǒng)計與相關分析
本研究包含學術自我效能感、教學存在感、感知有用性、感知易用性、學習投人度與學習堅持性六個研究變量（見表二），采用平均值、標準差、偏度和峰度描述研究變量的整體水平（偏度絕對值在2以內，峰度絕對值在7以內可視為正態(tài)分布）。描述性統(tǒng)計分析顯示，研究變量的均值范圍為5.091～ 5.470，標準差范圍為0.823～1.053，偏度范圍為-0.167～-0.135，峰度范圍為-0.478～-0.099，符合正態(tài)分布標準。各研究變量間的相關系數(shù)均≥0.684，呈現(xiàn)較強的正相關。
（二）結構方程模型分析
本研究利用AMOS 24.0軟件，以學術自我效能感、教學存在感、感知有用性和感知易用性為自變量以學習投人度為中介變量，以學習堅持性為因變量建立結構方程模型。該模型由測量模型與結構模型組成，測量模型用于描述觀測變量（量表題項）與潛在變量（學術自我效能感、教學存在感、感知有用性、感知易用性、學習投入度和學習堅持性）之間的關系，結構模型用于描述外生潛在變量（學術自我效能感、教學存在感、感知有用性和感知易用性）與內生潛在變量（學習投人度和學習堅持性）之間的關系。
1．測量模型檢驗
本研究利用KMO和 Bartlett J球形檢驗對采樣充足度和因子分析適宜度進行檢驗。結果顯示，KMO＝0.972， Bartlett球形檢驗結果達到顯著性水平（＝13366.451，df＝1035，p＜0.001），綜合說明樣本數(shù)據(jù)適合進行因子分析。然后，本研究對量表所有題項進行探索性因子分析，采用主成分分析法抽取因子，運用最大方差法進行旋轉，以特征值大于1作為因子提取標準，并將因子載荷過低（小于0.60）和交叉載荷（兩個及以上因子載荷同時大于0.40）的PU2、PEI、LE1和LE11四個題項刪除，保留45個題項。為確保研究結論的可靠性和有效性，本研究首先檢驗包含45個題項的測量模型的信效度，以保證結構模型有實際意義。信度檢驗采用克隆巴赫信度系數(shù)（ Cronbach a）和組成信度（CR值）對測量模型進行信度分析。 Cronbach a＞0.8，表示量表的信度良好，0.7＜ Cronbach a＜0.8，表示量表的信度可以接受（ Blunch，2008）。若CR值＞0.7，說明測量題項內部一致性較好，測量模型的內在質量較好（Hair et al.，2009）。測量模型中潛在變量的 Cronbach a系數(shù)均大于0.8，CR值均大于0.7（見表三），說明測量模型信度較好，測量數(shù)據(jù)的內部一致性較高。
效度檢驗采用平均方差萃取量（AVE值）評價收斂效度。AVE值是通過計算因子載荷量表示收斂效度的指標值，代表潛在變量對所有題項的綜合解釋能力，AVE值大于0.5較理想（Kine，2011）
AVE值越大，潛在變量解釋它所對應量表題項的能力越強。本研究中，AVE值均大于0.5，表明測量模型收斂效度較好（見表四）。此外，根據(jù)福內爾等（ arnell Larcker，1981）的建議，AVE開根號值若大于潛在變量間的相關系數(shù)，則表示各維度之間具有區(qū)別效度。各潛在變量的AVE開根號值大于大多數(shù)潛在變量間的相關系數(shù)（見表四），說明該測量模型具有較好的區(qū)別效度。
2．結構模型檢驗
在檢驗測量模型的各項參數(shù)指標符合標準后，本研究采用結構方程模型方法，利用AMOS24.0軟件對結構模型進行驗證性檢驗，結構模型檢驗常用方法有參數(shù)檢驗和擬合度檢驗。參數(shù)檢驗主要包括顯著性檢驗（P＜0.05）和合理性檢驗（參數(shù)估計的方差、標準差要大于0，標準化路徑系數(shù)不能超過或太接近1）。參數(shù)檢驗分析結果（見表五）表明，除感知易用性→學習投入度（P＝0.05）、學術自我效能感一學習堅持性（P＝0.631）、教學存在感一學習堅持性（P＝0.924）和感知有用性一學習堅持性（P＝0.843）不滿足參數(shù)顯著性檢驗P＜0.05的適配標準值，其余均符合標準。本研究刪除上述4條路徑，根據(jù)AMOS修正指標MI值的提示，在教學存在感→感知有用性以及感知有用性一感知易用性之間建立雙向聯(lián)系后，再次檢驗結構模型，發(fā)現(xiàn)所有參數(shù)檢驗值均在參數(shù)檢驗標準值范圍內（見圖2和表七）。
本研究經(jīng)過擬合度分析得到的擬合度指標數(shù)據(jù)（見表六），滿足結構方程模型的擬合度參考指標要求（ Jackson et al.，200），具有良好的擬合度，表明修正的結構方程模型通過了檢驗。
3．研究假設檢驗
為驗證研究假設H1和H2否成立，本研究用修正結構模型分析學習者的學術自我效能感、教學存在感、感知有用性和感知易用性對學習投入度和學習堅持性的影響，得出修正模型的參數(shù)檢驗值及路徑系數(shù)分析結果（見圖2和表七）。修正模型中變量間的關系如下：首先，學術自我效能感（B＝0.263，p＜0.001）、教學存在感（B＝0.219，p＜0.001）和感知有用性（B＝0.789，P＜0.001）均對MOOC學習投入度有正向顯著的直接影響，感知易用性→學習投入度路徑模型因參數(shù)檢驗值不顯著（P＝0.05）被移除，故研究假設H得到部分支持。由此可知，激發(fā)學習者的學術自我效能感、提升教師的教學存在感和提高學習者對學習支持系統(tǒng)的感知有用性，可促使學習者積極參與MOOC學習。其次，學習投人度（B＝0.713，P＜0.001）和感知易用性（B＝0.250，p＜0.001）對MOOC學習堅持性有正向顯著的直接影響，學術自我效能感一學習堅持性、教學存在感→學習堅持性和感知有用性一學習堅持性路徑模型因參數(shù)檢驗值不顯著（P＞0.05）被移除，故研究假設。
（三）中介效應檢驗
為驗證研究假設H3是否成立，本研究采用自助法進行檢驗（ Preacher＆ Hayes，2008）。自助法可用于測試中介變量是否將自變量的重要影響轉化到因變量，克服了中介效應檢驗的逐步回歸法（準確性較低）、乘積系數(shù) Sobel檢驗（系數(shù)乘積不一定服從正態(tài)分布）和差異系數(shù)檢驗法（系數(shù)差值不一定服從正態(tài)分布）等局限，提高了檢驗的準確性和可信度。本研究將樣本量設置為1000，選擇95％的置信區(qū)間，重點考査中介效應置信區(qū)間是否包含0，如果包含0，則中介效應不顯著；如果不包含0，則中介效應顯著。本研究構建了學術自我效能感→學習投入度→學習堅持性、教學存在感→學習投人度→學習堅持性和感知有用性→學習投入度→學習堅持性三個中介效應模型，三個模型的中介效應置信區(qū)間均不包含0，故中介效應顯著（見表八）。由于感知易用性一學習投入度→學習堅持性的路徑模型被移除，該中介效應模型不成立，故研究假設H3得到部分支持。可見，雖然學習者的學術自我效能感、教學存在感和感知有用性對學習堅持性沒有直接影響，但會通過學習投人度這一中介變量對學習堅持性產生重要的間接影響。
四、研究結論與啟示
（一）研究結論
本研究統(tǒng)合了學習者、教師和學習支持系統(tǒng)個維度，提出了解釋影響MOOC學習投人度和學習堅持性因素的綜合研究模型，得出如下結論：第一，學術自我效能感對MOOC學習投入度有正向顯著的直接影響。學術自我效能感沒有直接影響MOOC學習堅持性，但會通過學習投入度的中介作用對學習堅持性產生重要的間接影響。第二，教學存在感對MOOC學習投入度有正向顯著的直接影響。教學存在感會通過學習投人度的中介作用間接影響MOOC學習堅持性。第三，學習者使用MOOC學習支持系統(tǒng)的感知有用性正向直接顯著影響他們的學習投人度。感知有用性對學習堅持性沒有直接影響，但會通過學習投人度的中介作用對學習堅持性產生重要的間接影響。感知易用性對MOOC學習投入度沒有顯著影響，但學習者對MOOC的感知易用性直接影響了他們的學習堅持性。第四，學習者對MOOC的學習投人度直接影響其學習堅持性第五，MOOC學習者的學習投人度對學術自我效能感、教學存在感、感知有用性與學習堅持性之間的關系有重要的間接影響。學習投人度顯著地調節(jié)教學存在感與學習堅持性之間的關系，對學術自我效能感與學習堅持性之間，及感知有用性與學習堅持性之間的關系起重要的中介效應。
（二）研究啟示
1．鼓勵學習者自我調節(jié)學習，提高學術自我效能感
學術自我效能感對MOOC學習的投人度有正向顯著的直接影響。這一研究結果與先前研究結論sk(Jeong, 2012: You Song, 2013: Kop Foumier，2011； Milligan et al.，2013）。這表明學習者需要使用有效的學習策略，如培養(yǎng)自我調節(jié)學習能力，提高學術自我效能感，以便更積極地參與MOOC學習（Shea＆ Bidjerano，2010）。因此，在MOOC學習初，學習者可開展與“網(wǎng)絡自我調節(jié)學習”有關的學習，提高“互聯(lián)網(wǎng)＋＂背景下的自主學習能力，提升學習意識自我效能、學習能力自我效能和學習技術自我效能。在MOOC學習中，教師可以嵌入有效的在線學習支持工具，鼓勵學習者運用社交工具進行自我調節(jié)，增強他們的學習動機與興趣。在自我調節(jié)學習設計時，教師首先要考慮課程的目標設計、時間安排、任務設計和評價趨向等，引導學習者向預定的生成性目標邁進，提高學習者的自我調節(jié)能力和自我監(jiān)控能力，提升課程滿意度。其次，教師需注意反饋性環(huán)節(jié)的設計，既要鼓勵學習者利用網(wǎng)絡工具進行交流，也要考慮平臺的技術基礎，例如，可充分利用“中國大學MOOC＂平臺后臺的數(shù)據(jù)分析功能，支持模塊的在線論壇與郵件服務加強反饋。最后，教師應引導學習者對學習成效進行自我評估，幫助學習者樹立自我評價意識，激勵學習者根據(jù)自身學習程度設定個性化學習方案，增強學習者的學習參與度與堅持性。學術自我效能感并沒有直接影響MOOC學習者的學習堅持性，盡管該結果與先前的研究結果有出入（Wang＆ Baker，2015；Wu＆Chen，2016），但學術自我效能感會通過學習投人度的中介作用對學習堅持性產生重要的間接影響。
2．重塑教師角色，提升教學存在感教學存在感
對MOOC學習者的學習投入度有正向顯著的直接影響。這一發(fā)現(xiàn)也支持了休等人（Hew，2016； Liu et al.，2015）的研究結論。為增加學習者的MOOC學習投人度，以教師為中心的學習活動應重點支持學習者的學習反饋和有組織的學習內容（ Shea et al.，2006）。這一發(fā)現(xiàn)與MOOC的自月主學習有關。如果學習者沒有深刻體驗到教學存在感，他們的學習投人度會降低，退學的可能性隨之增加。因此，MOOC教師應加強對課程設計的關注，為學習者交流互動提供充足的機會，讓其有歸屬感（蘭國帥，2018）。例如，教師可利用論壇引導學習者互動和反饋，將學習者發(fā)的帖子分為技術目的帖和社會目的帖，方便教師為學習者提供具體有效的反饋。此外，提高學習者的學習投人度必須重塑教師角色，提升助教團隊對學習者持續(xù)性學習的支持。首先，教師要從課程的參與者逐步轉變?yōu)檎n程的設計者。MOOC不能拘泥于傳統(tǒng)課程的照本宣科，而要考慮課程實用性和不同學習者的學習特征，允許不同課程基礎的學習者參與。教師要考慮課程獨創(chuàng)性和學習者需求，并根據(jù)傳統(tǒng)課程中出現(xiàn)的典型問題，對教學流程和教學結構進行頂層設計，使學習者自愿投入學習。其次，MOOC已成為一種成熟的學習途徑，MOOC設計、開發(fā)與制作需要來自不同領域的參與者協(xié)作實施?！盎ヂ?lián)網(wǎng)＋”時代教育內容的不斷更迭，要求團隊成員樹立終身學習意識，不斷更新課程資源，調動學習者的學習興趣；人工智能時代強調教育產品服務先行，要求開發(fā)團隊遵循“以學習者為中心”的設計與開發(fā)理念；大數(shù)據(jù)時代學習者的個性化學習需求，賦能開發(fā)團隊探尋針對性點對點服務，提高學習者對教學存在感的感知度，從而激勵學習者的學習投入與持續(xù)學習（ Wise et al.，2017）。此外，本研究發(fā)現(xiàn)教學存在感會通過學習投人度的中介作用間接影響MOOC學習者的學習堅持性，這與先前研究相符（ Adamopoulos，2013；Wang＆ Baker，2015）。因此，為提升學習者對“高”教學存在感的感知度，教師可將教學設計原則用于學習活動，并在MOOC中使用持續(xù)反饋機制（Rha，2016）。
3．促進多形式與全流程交互，優(yōu)化學習支持MOOC學習支持
系統(tǒng)的感知有用性對學習投入度有正向顯著的直接影響，這一研究結論與之前的研究結果一致（ Gung＆Kuxu，2014；Kim＆Oh，2005；Kim，2006； Liang et al.，2014）。這表明“中國大學MOOC＂學習支持系統(tǒng)是中國網(wǎng)絡學習環(huán)境中的創(chuàng)新，本研究的學習者可以被視為創(chuàng)新者或早期采用者（Cho，2015）。在技術接受模型中，當早期采用者被認為某技術具有相對優(yōu)勢時，創(chuàng)新就會傳播開來，正面評價的因素即為感知有用性（ Rogers，2003）。這說明“中國大學MOOC＂的學習者能積極接受創(chuàng)新，學習支持系統(tǒng)具有相對優(yōu)勢。然而，學習者使用MOOC學習支持系統(tǒng)時的感知易用性對其學習堅持性沒有直接影響，而是通過學習投人度的中介作用對學習堅持性產生間接影響，這與之前的研究結果不符（ Ross et al.，2014； Waite et a.，2013）。這一發(fā)現(xiàn)意味著自愿參加MOOC學習的學習者可能已經(jīng)熟悉網(wǎng)絡學習或者是MOOC的早期采用者（ Christensen et a.，2014）。此外，本研究的學習者為在校大學生，相對年輕，對使用平臺的容易程度并不介意。然而，學習者使用MOOC學習支持系統(tǒng)的感知易用性直接影響學習堅持性，這與之前的研究結果一致（ Unary，2014；Wu＆Chen，2016）。這表明，當引入新的信息技術時，感知易用性可有效預測系統(tǒng)的持續(xù)使用。換言之，了解學習者對學習支持系統(tǒng)的使用模式和期望對提高他們的感知易用性至關重要。研究還發(fā)現(xiàn)，交流渠道較單一致使學習者的參與度和興趣度下降，不少學習者無法完成課程學習。因此，不斷優(yōu)化學習支持系統(tǒng)可提升感知有用性和易用性，提高學習者的學習投人度與堅持性。首先，增加線上交流方式，如建立課程QQ群、微信群或微信公眾號，拓寬師生即時交流渠道。其次，教師還可通過問卷收集、分類與整理學習者的共性問題，并以菜單導航、郵件推送和首頁置頂?shù)姆绞接枰越獯稹Ｕn程支持與交流要貫穿于學習者MOOC學習全過程，教師可通過定期溝通、評價的方式提供及時干預和指導。在具體實施環(huán)節(jié)，教師可根據(jù)學習者需求，以在線視頻的形式開展任務報告師生交流會等，增加師生交流次數(shù)，改善學習者對學習平臺的有用性和易用性感知，提高學習者的學習投人度和學習堅持性。
4．升級教學理念，關注學習者學習投人度與學習堅持性
MOOC學習投人度對學習堅持性有正向顯著的直接影響。這一發(fā)現(xiàn)與之前的研究結論一致（Yanget al.，2013； Pursel et al.，2016；Hu，2011）。因此，為了提高M00C學習者的學習投入度，教師有必要及時收集學習者的需求，提高其行為投入、認知投入和情感投入，而不僅僅是提交作業(yè)或觀看課程視頻。以往研究對學習投入度與學習堅持性的關注與理解大多聚焦于課程完成率（討論、發(fā)帖和作業(yè)完成）（Hone＆Said，2016），但課程完成率主要強調完成課程的動機導向，忽略了學習者學習動機的多樣性以及對技術的感知度與熟練度，無法關照學習者的過程性投入與生成性學習。因此，僅以課程完成率考察MOOC學習者的學習投人度與學習堅持性有失偏頗，還應考慮學習動機、感知有用性和感知易用性。MOOC學習者的學習投人度對學術自我效能感、教學存在感、感知有用性與學習堅持性之間的關系起重要的調節(jié)作用。因此，為了鼓學習者參與學習，MOOC設計必須考慮外部動機。此外，為了促進MOOC學習投人度和學習堅持性，相應的教學設計應統(tǒng)籌考慮學習者、教師和學習支持系統(tǒng)。
作者簡介：蘭國帥，博士，博士后，校璃副教授，碩士生導師，河南大學教育科學學院，研究方向：信息技術教育應用、教育技基本理論、網(wǎng)絡教育與遠程教育、技術促進學習、外語教育技術、網(wǎng)絡採究社區(qū)、信息化教育與教師專業(yè)發(fā)展、教育技術國際較、知識圖請與知識可視化征、職業(yè)教育信息；郭倩，研究生，河南大學教育科學學院，研究方向：信息術教育應用；鐘秋菊，研究生，北京師范大學教育學部，研究方向：信息技術教育應用、學前教育信息化。
基金項目：2017年教育部人文社會科學研究青年基金項目“網(wǎng)絡學習空間中教育探究社區(qū)理論的模型建構及其應用研（17YJC880046）；2017年度河南省高等教育教學改革研究與實踐重點項目“互聯(lián)網(wǎng)＋教育”背景下高等學?，F(xiàn)代混合教學式的設計與探索（2017 SGJLXO64）。
