MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的影響因素及提升策略
——基于扎根理論的質(zhì)性研究

○吳貴芬 楊現(xiàn)民 鄭旭東 張 瑤

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術迅速發(fā)展，各種類型的網(wǎng)絡學習服務平臺和網(wǎng)絡課程學習資源等在線學習技術日益興起和涌現(xiàn)，在線教育呈現(xiàn)出高速發(fā)展態(tài)勢。新冠肺炎疫情的暴發(fā)與反復把在線教育推上了舞臺，截至2020年12月，我國在線教育用戶規(guī)模達3.42億［1］，在線課程也迎來了新的高潮。截至2022年1月，“愛課程”網(wǎng)中國大學MOOCs平臺在線課程達6.02萬門［2］，越來越多的用戶選擇在線課程進行學習，其中大學生是慕課（MOOCs）學習者的主流［3］。但 MOOCs學習者在線學習時存在的干擾和挑戰(zhàn)也不斷增加，高輟學率、低持續(xù)性、低參與度等在線學習持續(xù)力較差現(xiàn)象接踵而至［4-5］，導致MOOCs學習者在線學習的學習效果和學習體驗較差。因此，急需探究MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的影響因素，并提出相應的提升策略，從而提升MOOCs學習者在線學習質(zhì)量和學習效果。

一、文獻綜述

（一）在線學習持續(xù)力的內(nèi)涵

學習持續(xù)力是衡量在線學習效果的關鍵因素，但研究對其的認識與界定也有所差異，主要有以下的代表性觀點。（1）學生個性特征［6］，指不同性格特征的學生會表現(xiàn)出不同的學習狀態(tài)，學生的勇氣（Grit）特征代表其對實現(xiàn)長期目標的激情和毅力的個性傾向性，有助于學生保持學習興趣、提高長期努力學習的能力。（2）學習參與度［7］，又稱為學習投入度，指學生的認知、情感、行為等參與程度，及其在學習過程中所展現(xiàn)出來的持續(xù)積極狀態(tài)。（3）學習力［8］，學習力是 21 世紀公民最重要的能力，而學習持續(xù)力被認為是學生為堅持完成學習任務而不斷努力的一種學習能力。（4）學習時長［9］，大量研究將學習持續(xù)性界定為學習時長，學習時間的長短決定了學習持續(xù)力的強弱。（5）學習毅力［10］，是決定學習者完成學習任務的一種自律能力或堅持能力。（6）學習堅韌［11］，是一種心態(tài)和技能，能使學生把目光從短期目標轉(zhuǎn)移到長期或更高層次的目標，戰(zhàn)勝學習過程中的挑戰(zhàn)和挫折，并為實現(xiàn)這些目標而不懈努力。對比上述觀點，本研究更偏向?qū)W習持續(xù)力定義為一種持續(xù)學習能力，遇到干擾、挑戰(zhàn)或挫折時，能保持專注的行為和持之以恒的努力，堅持完成學習任務的能力。

（二）在線學習持續(xù)力的研究現(xiàn)狀

有關在線學習持續(xù)力的研究主要為以下三方面。（1）在線學習持續(xù)力的應用效果。目前，眾多研究將學習持續(xù)力與學業(yè)成就、工作績效建立聯(lián)系，研究表明網(wǎng)絡教學平臺持續(xù)使用意愿和學習韌性，能預測學生的學習成績和學習管理能力［12］。但是，目前學生堅持在線課程學習的持續(xù)力不強，造成大量高注冊率低完成率現(xiàn)象，在線學習效果并不好。（2）在線學習持續(xù)力的影響因素。在線學習過程中，學習者的堅持或退出很大程度受到同伴的影響［13］。學生參與在線協(xié)作比自主學習的持續(xù)力更強，因此同伴交互是影響和調(diào)節(jié)在線學習持續(xù)力的重要因素［14］。另外，學生在線學習的時間投入、知識儲備、興趣動機等都是影響學習者在線學習持續(xù)性的主要因素［15］，學生的滿意度是在線學習持續(xù)意愿研究中最重要、認可度最高的一項影響因素［16］。（3）在線學習持續(xù)力的發(fā)展策略。建立一個支持積極心態(tài)發(fā)展的在線學習環(huán)境是提高學習者學習韌性的最有效的干預手段［17］，改善成人學生動機因素的職業(yè)發(fā)展和求知興趣可以提高在線課程中的堅持率和學習效果［18］，培養(yǎng)學生堅定的學習毅力可以使學生形成持續(xù)學習的行為與意愿。

綜上所述，國內(nèi)外研究者從不同視角研究了在線學習持續(xù)力，但多聚焦于在線學習持續(xù)力的應用效果、影響因素、發(fā)展策略等方面。另外，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)研究者也關注在線學習持續(xù)力以及相關影響因素的研究，而國外則開始通過新技術、策略干預來提高學生的在線學習持續(xù)力，幫助他們提升在線學習表現(xiàn)和成就。但MOOCs學習者的在線學習持續(xù)力有哪些特征、影響因素等內(nèi)容，還未有基于證據(jù)的理論框架和實證驗證。

二、研究設計

（一）研究方法及工具

扎根理論是基于原始資料構(gòu)建新理論的質(zhì)性研究方法［19］，通過“理論”描繪研究對象的關系。NVivo12工具由澳大利亞QSR公司開發(fā)，可以編碼、搜索、建立基于布爾邏輯的系統(tǒng)和概念網(wǎng)絡系統(tǒng)，以幫助研究人員組織、分析和查詢非結(jié)構(gòu)化或定性數(shù)據(jù)［20］。本研究基于扎根理論，采用半結(jié)構(gòu)訪談法收集數(shù)據(jù)，再借助質(zhì)性分析工具NVivo12進行三級編碼，自下而上地開展數(shù)據(jù)分析、探索工作，歸納大學生在線學習持續(xù)力的影響因素。

（二）研究對象及樣本

本研究的抽樣標準是具有MOOCs課程輟學經(jīng)歷的大學生。為保障研究樣本數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，本研究于2022年2月到4月期間，選取來自不同高校、不同年級、不同專業(yè)的42名大學生作為訪談樣本。

（三）研究過程

1.訪談。本研究采用“一對一”“面對面”訪談和電話訪談（包括微信電話、QQ電話）兩種形式，對每位訪談對象進行大約20—30分鐘的訪談。首先，針對MOOCs課程學習的優(yōu)缺點提出一個熱身性問題；其次，詢問受訪者影響其在線學習持續(xù)力的主要原因；最后，追問影響他們在線學習持續(xù)力的其他因素（至少兩個）。

2.編碼。研究者歷時3個月，面向42名大學生展開深入訪談，累計形成1275分鐘的訪談語音資料。并在訪談結(jié)束后及時整理訪談文件，運用“訊飛聽見”軟件將語音資料轉(zhuǎn)為文本資料，最終形成167501字的訪談文本資料。兩名研究者基于扎根理論，借助NVivo12軟件分別對42份訪談文本資料自下而上進行三個階段的編碼分析，提取不同MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的影響因素。（1）開放編碼。開放編碼是對原始資料進行全文分析歸納［21］，從中提取初始概念范疇。本研究對轉(zhuǎn)錄訪談文本資料進行多次編碼分析對比，最終提煉出49個初始概念范疇，詳情見表1所示。（2）主軸編碼。在主軸編碼階段，將上一輪初始概念范疇進行分類整合，并確定概念與概念之間的關聯(lián)類屬，最終形成學習投入、學習動機、自我調(diào)節(jié)能力、課程設計、課程內(nèi)容、平臺軟件、物理環(huán)境、網(wǎng)絡環(huán)境、教學風格、教學組織、教學能力等11個軸心類屬（見表1）。（3）核心編碼。核心編碼是對所有類屬進行系統(tǒng)分析，提煉具有高度概括性和統(tǒng)整性的“核心類屬”［22］。本研究在開放編碼和主軸編碼的基礎上，最終確定學習者、課程、環(huán)境、教師4個核心類屬為MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的核心影響因素（見表1）。

表1 MOOCs學習者在線學習持續(xù)力影響因素編碼

3.編碼飽和度檢驗。本研究在對第42名受訪者的訪談資料進行編碼時，開放編碼節(jié)點出現(xiàn)同質(zhì)性重復，達到了質(zhì)性研究的“理論飽和”狀態(tài)。為了對編碼進行理論飽和度檢驗，研究者又選擇了3位MOOCs學習者進行訪談，并對其訪談資料進行編碼，但未發(fā)現(xiàn)新觀點、新節(jié)點，節(jié)點或節(jié)點之間也沒有新的關系。這也說明影響MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的影響因素被充分挖掘，已經(jīng)達到編碼飽和度檢驗標準。

4.編碼信效度檢驗。本研究運用NVivo12軟件的“編碼比較”功能，檢驗編碼結(jié)果的可靠性或有效性。根據(jù)編碼比較查詢結(jié)果可知，兩位研究者編碼的Kappa系數(shù)平均值為0.87，說明編碼的可靠性較高，而對系數(shù)值低于0.75的編碼重新編碼；編碼的一致性最高為94.31%，最低為87.95%，說明編碼的有效性較高，而對低于80%的編碼進行修改。因此，本研究的編碼結(jié)果是可信的、有效的。

三、研究結(jié)果與討論

通過對42名MOOCs學習者的訪談數(shù)據(jù)進行三級編碼，本研究得到學習者、課程、環(huán)境、教師4個核心類屬以及11個次級類屬（見圖1）。研究者根據(jù)核心類屬、軸心類屬與范疇及相互之間的關聯(lián)性，并基于心理學中的S-O-R范式（the Stimuli-Organism-Response paradigm），構(gòu)建了 MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的影響因素模型。

圖1 編碼節(jié)點層次圖

（一）在線學習持續(xù)力的影響因素分析

1.學生因素分析。從NVivo12對原始訪談文本進行詞頻分析可知（見圖2），“學生”是排名第一的關鍵詞，并且訪談文本編碼處理后學生的節(jié)點參考數(shù)也是最高的（見表1），所以學習者自身因素是影響其在線學習持續(xù)力的核心因素，包括學習投入、學習動機、自我調(diào)節(jié)能力。

圖2 在線學習持續(xù)力的影響因素的詞云圖

學習投入是影響學習者學習持續(xù)性的重要變量，指學習者在學習過程中行為、情感、認知等參與程度及其所展現(xiàn)出來的持續(xù)積極狀態(tài)［23-24］，所以MOOCs學習者在線學習時學習投入不足會影響其在線學習持續(xù)力。在線學習時，激發(fā)學習者積極興趣的信息能夠產(chǎn)生深度的學習投入［25］，有趣的在線學習內(nèi)容能夠維持學習者在線學習持續(xù)積極的狀態(tài)。受訪者中有11名MOOCs學習者在線學習時只觀看學習視頻，不愿意完成作業(yè)和瀏覽“無趣的”學習資料，不愿意深入?yún)⑴c“無聊的”學習活動。在線學習中提供豐富的學習資源可能是一把雙刃劍，某種程度上會增加學生的認知負荷并影響深度學習發(fā)生［26］。多名學習者抱怨線下學習任務重，沒有時間和精力進行在線學習，導致在線學習時間較短、學習間隔較長，在線持續(xù)積極學習狀態(tài)較差。此外，在線學習任務的完成度與學生的注意力投入密切相關［27］。部分受訪者表示信息資訊、娛樂游戲等會分散注意力，從而干擾在線學習任務的順利完成。

學習動機是指激發(fā)并維持學習者朝著學習目標不斷努力的內(nèi)部啟動機制［28］，影響成人學習者對在線課程的堅持或退出，MOOCs學習者在線學習時學習動機不強也是影響其在線學習持續(xù)力的內(nèi)部因素之一。受訪者中大部分學習者選擇MOOCs課程非自愿的，是學?；蚪處煆娭瓢才?，對學習內(nèi)容并不感興趣或感興趣程度低，所以在線學習動機較弱，容易出現(xiàn)學習倦怠，甚至中斷或者退出學習平臺。這與陸宏的研究結(jié)果一致［29］。求知興趣是動機因素，是影響學習者堅持或退出在線學習的重要因素。部分學習者表示在線學習時沒有明確的考試要求，缺乏具體的學習目標和動力，所以會降低對自己的要求，無法激發(fā)并持續(xù)朝著學習目標進行學習。此外，不少學習者表示在線學習時自我效能感較低，而自我效能感決定了學習者完成學習任務的堅持性，自我效能感低的學習者更容易選擇逃避或放棄學習［30］。

自我調(diào)節(jié)學習是指學習者運用多種策略計劃、監(jiān)控和調(diào)節(jié)自身學習過程的能力［31］，高水平自我調(diào)節(jié)學習者在線學習時能及時調(diào)整學習規(guī)劃、有效管理時間以及更多的學習投入［32］。所以，在線學習時自我調(diào)節(jié)能力不高也會影響MOOCs學習者在線學習持續(xù)力。受訪者中有19名學習者表示，由于自制力及自身抗干擾能力弱，在線學習時容易走神或發(fā)呆，在線學習持續(xù)力難以保持。這與白雪梅等的研究發(fā)現(xiàn)一致［33］，即缺乏自我調(diào)節(jié)學習能力是在線學習失敗的一個重要原因。對于部分學習者來說，此次疫情是他們第一次較為正式地進行在線學習，所以不少受訪者表示在線自我調(diào)節(jié)學習能力較弱。特別是在沒有他人監(jiān)督調(diào)控的在線學習環(huán)境中，學習者無法監(jiān)控自身的在線學習過程，無法合理地安排學習計劃，無法及時調(diào)節(jié)在線學習持續(xù)力的中斷，從而導致在線學習失敗。

2.課程因素分析。課程因素是外部因素，主要是通過課程設計和課程內(nèi)容影響MOOCs學習者在線學習持續(xù)力，二級編碼的參考點數(shù)分別為28和38（見表1）。在線學習課程的類型對在線學習持續(xù)力有較強的影響，不同性格特征和興趣偏好的學習者在不同類型的課程中，學習活動參與度和學習任務完成度是截然不同的［34］。此外，相比以教師講授為主的課程，互動性較強的課程更能激發(fā)學習動機、促進學習參與，而缺乏師生、生生交互的課程會使學習者產(chǎn)生學習孤獨感，容易導致學生在線學習持續(xù)力減弱。多名受訪者表示MOOCs課程教學目標不清晰、評價方式單一化、課程時間過長、課程資源推送不及時等一系列不合理的課程設計，會削弱學習者在線學習的動機和持續(xù)學習的興趣。

而MOOCs課程內(nèi)容的“準備”對學習者在線學習持續(xù)性的影響顯著［35］，課程內(nèi)容編排混亂、邏輯性差、晦澀難懂等不恰當準備，會增加學習者在線學習困難，打擊學習者完成學習任務的自信心，從而喪失持續(xù)學習的動力。一半以上的受訪者表示，在線學習時課程內(nèi)容不精簡凝練、不豐富有趣、不融合前沿等現(xiàn)象，使得學習者感知不到學習的有用性、趣味性，容易導致學習者產(chǎn)生學習倦怠，造成他們在意識上更傾向于中斷或者放棄學習。這一發(fā)現(xiàn)再次印證了高水平的課程設計和高質(zhì)量的課程內(nèi)容，對學習者在線學習持續(xù)性具有積極的促進作用［36］?？梢姡诰€課程設計與內(nèi)容準備顯著影響MOOCs學習者在線學習持續(xù)力。

3.環(huán)境因素分析。環(huán)境是學生在線學習的媒介、場所，影響學生在線學習的持續(xù)性，也是導致大學生在線學習持續(xù)力下降的主要原因。根據(jù)編碼節(jié)點層次圖可知（見圖1），環(huán)境節(jié)點包括物理環(huán)境、網(wǎng)絡環(huán)境、平臺軟件三個次級節(jié)點。

現(xiàn)階段的在線學習并非完全的虛擬沉浸式學習，學生容易被現(xiàn)實物理環(huán)境中事情吸引、干擾。部分受訪者指出，在線學習時周圍的物理環(huán)境太嘈雜，沒有一個良好的學習氛圍，注意力容易被物理環(huán)境中事物干擾，從而很難持續(xù)性學習。特別是當大學生線下學習任務繁忙、與在線學習時間發(fā)生沖突時，急迫的時間壓力會進一步導致學生產(chǎn)生焦慮、煩躁等負面體驗。其次，在線學習時，網(wǎng)絡學習環(huán)境的質(zhì)量是至關重要的，對學生學習持續(xù)力具有重要的影響。根據(jù)編碼分析可以清楚發(fā)現(xiàn)，虛擬的網(wǎng)絡學習環(huán)境是造成學生在線學習持續(xù)力的核心因素，參考點有46個（見表1）。雖然互聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展迅速，但網(wǎng)絡狀況不穩(wěn)定、網(wǎng)絡誘惑過多等問題，容易分散學生注意力，造成網(wǎng)絡課程學習中斷。而網(wǎng)絡信息量過大、傳播速度快等導致的壓力容易造成學生信息過載、認知負荷，從而產(chǎn)生學習倦怠。

最后，學生在線持續(xù)性學習離不開平臺軟件的支持，學生感知平臺軟件的有用性和易用性會增加學習的有用性和滿意度，會產(chǎn)生積極的持續(xù)性學習意愿［37］。部分受訪者表示平臺軟件的監(jiān)督體制不完善、學習支持服務不到位、使用體驗性不好等都會影響學生在線學習體驗感，容易產(chǎn)生消極的學習效果（厭學、棄學）。此外，有些大學生在線學習只是為了獲取課程證書，而社會對平臺課程學業(yè)證書認可度較低，這會減少學習者的學習有用性和滿意度，容易出現(xiàn)在線學習持續(xù)力不足的現(xiàn)象。因此，在線學習的虛實環(huán)境對大學生學習持續(xù)力的影響顯著。

4.教師因素分析。有研究表明［38］，教師的教學風格會影響學習者的學習持續(xù)力，當教師的教學風格與學生的學習風格不匹配時，學生會感覺無聊和變得不專注，做不好學習任務和測試，會對課程和自己氣餒，最終會選擇其他教師的課程或直接輟學。部分受訪者談到，在學習MOOCs課程時教師授課語氣平淡、枯燥無趣，會容易造成他們厭學、輟學等問題。這與徐振國等的研究結(jié)論一致，教師的語氣和講課方式是導致MOOCs學習者輟學行為的重要因素［39］。因此，MOOCs課程中的教師應該面對不同的教學對象及時調(diào)整教學風格，以便學生在課堂上獲得更好的效果。

此外，有24個參考點（見表1）表明教師的教學組織是導致學生在線學習持續(xù)力下降的重要因素，特別是教師在教學過程中缺少在線教學互動，會減少學生學習興趣、增加學習孤獨感，容易中斷學習任務。在線教學時，教師加強課堂組織、管理，及時監(jiān)督學生的學習情況，引導幫助學生解決學習難題，有助于提升學習者學習持續(xù)性［40］。通過編碼分析可知（見表1），教師的教學能力較弱是導致學生在線持續(xù)力不足的重要因素。教師的在線教學勝任力，如專業(yè)能力和信息素養(yǎng)水平都會影響教學成效［41］，影響學習者在線學習持續(xù)力。

（二）在線學習持續(xù)力的影響因素模型

由以上歸因分析發(fā)現(xiàn)，學生、課程、環(huán)境、教師等是MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的主要影響因素，并且各影響因素的作用程度不同。其中，學習者自身因素是影響在線學習持續(xù)力的核心因素，包括學習投入、學習動機、自我調(diào)節(jié)能力。當學習者在線學習動機較弱時，容易出現(xiàn)學習倦怠，降低學習參與度和投入度；學生自我調(diào)節(jié)能力較差時，無法保持持續(xù)的學習動機和學習投入；學習投入較低時，學生的行為、認知、情感均會受到影響，抑制學習動機和自我調(diào)節(jié)能力。這也印證了雷玉菊等的研究結(jié)果［42］，學習者主動調(diào)節(jié)學習動機能促進學習投入的持續(xù)性，而積極地參與學習活動、良好的學習體驗感，隨之能增強學習動機和調(diào)節(jié)能力。所以，學習者的學習投入、學習動機、自我調(diào)節(jié)能力之間是相互作用的雙向關系（見圖3）。

圖3 學習投入節(jié)點與學習動機節(jié)點比較示意圖

在線學習時，課程因素、環(huán)境因素、教師因素是影響MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的外部因素。在線課程設計不恰當、內(nèi)容準備不充分，會降低學生的興趣度和投入度，會增加學生的學習困難和挫敗感，從而降低持續(xù)學習的動力；物理環(huán)境和網(wǎng)絡環(huán)境的不穩(wěn)定性、誘惑性會分散學生的注意力和投入度，平臺軟件的體驗感較差會削弱學生的學習動機，從而出現(xiàn)學習中斷等現(xiàn)象；當教師的教學風格和能力與學習者的學習風格和水平不匹配時，學習者會感覺無趣和變得不專注，最終會選擇中斷課程或直接輟學。因此，課程、環(huán)境、教師與學習投入、學習動機之間是單向關系（見圖3），通過學習者中介而影響在線學習持續(xù)力。

本研究基于心理學中的S-O-R理論框架，構(gòu)建了MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的影響因素模型（見圖4），以對上述發(fā)現(xiàn)進一步總結(jié)。在此模型中，課程因素、環(huán)境因素、教師因素是外部刺激影響因素，會直接影響MOOCs學習者在線學習持續(xù)力；學習者自身機體因素是內(nèi)部影響因素，是影響學習者在線學習持續(xù)力的核心因素，學習者的學習動機、學習投入、自我調(diào)節(jié)能力相互作用影響在線學習持續(xù)力。值得注意的是，課程因素、環(huán)境因素、教師因素（外部刺激）也會通過影響學習者在線學習的學習動機、學習投入、自我調(diào)節(jié)能力等學習者內(nèi)在心理性因素（機體內(nèi)在反應），繼而影響學習者在線學習持續(xù)力（機體外在響應）。

圖4 基于S-O-R范式的在線學習持續(xù)力影響因素模型

四、MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的提升策略

本研究基于扎根理論的質(zhì)性研究分析發(fā)現(xiàn)，學生、課程、環(huán)境、教師是影響MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的影響因素。其中，學生自身因素是影響在線學習持續(xù)力的根本原因，課程因素、環(huán)境因素、教師因素等外部刺激因素通過影響MOOCs學習者的學習動機、學習投入、自我調(diào)節(jié)能力等內(nèi)在機體因素，間接影響MOOCs學習者在線學習持續(xù)力。

未來，在線教育實踐者如何破解MOOCs學習者在線學習持續(xù)力難題，如何提升MOOCs學習者在線學習持續(xù)力？本研究提出以下建議。

（一）創(chuàng)造良好的交互環(huán)境，增強學習投入

平臺軟件要提供良好的交互性服務，包括師生、生生之間的互動，減少學生在線學習的孤獨感，增強學習的臨場感和投入度；教師在線教學過程中應設計能促進學生交互的教學情境和教學活動，并及時對學生給予表揚和鼓勵，提高學生自我滿意度和效能感，保持學習的持續(xù)性。

（二）優(yōu)化課程設計和內(nèi)容，激發(fā)學習動機

課程資源設計要豐富、有趣，進行個性化推送，更好地滿足學習者需求和興趣，減少學習者在線學習倦怠，增強持續(xù)學習動機；課程內(nèi)容編排不宜混亂難懂，要讓學習者感知到學習內(nèi)容的有用性和易用性，減少在線學習的壓力感和挫敗感，增強完成學習目標的信心。

（三）提供個性化學習支持，提高調(diào)節(jié)能力

教師應針對不同學生的認知狀況和學習狀態(tài)，提供個性化問題解決策略和反饋，幫助學生及時調(diào)整學習狀態(tài)和進度，提高學生的學習調(diào)節(jié)能力；教師應加強對學生的人文關懷，對感到沮喪、挫敗的學生給予鼓勵，幫助學生調(diào)節(jié)學習的負面情緒，提高學生的學業(yè)情緒調(diào)節(jié)和心理調(diào)控能力；教師要對學生的在線協(xié)作、交流、討論等學習行為提供有關的技術與教學支架，促進學生的共享學習行為的有效發(fā)生，提高學生的共享調(diào)節(jié)能力，從而提高學習的持續(xù)性。

本研究對MOOCs學習者在線學習持續(xù)力的提高，以及在線學習效果的干預與優(yōu)化具有重要啟示，但還存在不足：一是研究樣本選取不夠豐富，未來應提高樣本的多樣性和覆蓋性，選取更多地區(qū)的高校和不同專業(yè)的學生；二是MOOCs學習者在線學習持續(xù)力不足的根本原因是學生因素，而學習者自身因素很復雜，涉及到基礎知識、學業(yè)情緒、學習感情和信息素養(yǎng)等各種自身素養(yǎng)，未來將聚焦學習者本身來探究影響在線學習持續(xù)力的關鍵因素；三是模型中的影響因素在何種程度上影響在線學習持續(xù)力尚不明確，未來將采用定量與定性結(jié)合的方法確定這些因素的影響權(quán)重。