本文是一篇电子商务论文，本研究以社会认知理论为基本框架，以cMOOC平台慕课网和xMOOC平台中国大学MOOC为研究载体，结合建构主义学习理论、社会资本理论、社会支持理论、计划行为理论的相关因素，研究了影响MOOC学习者持续学习意愿的相关因素。
1.绪论
1.1研究背景
信息时代，随着互联网技术和移动通信技术等的不断发展，中国的互联网用户规模不断地迅速扩张。2019年8月，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布了第44次《中国互联网络发展状况统计报告》1，其中的数据显示，互联网普及程度高，移动互联网使用持续深化：在2019年7月之前，中国已达到8.54亿用户的网民规模，相较于2018年底增长了2598万，互联网普及率已超过六成；另外我国手机网民的用户规模达到8.47亿，相较于2018年底增长了2984万，其中网民使用手机上网的比例高达99.1%。随着网络建设的推进，互联网对经济社会发展影响重大，在教育、零售、娱乐、政务等多个领域持续发光发热，促进各种应用不断发展，深刻地影响着人们生活的方方面面。
除了互联网技术的推动，国家政府也十分重视远程开放教育事业的发展，以促进优质教育资源共享。2019年2月，中共中央、中国国务院印发《中国教育现代化2035》2，2035年我国要实现总体的教育现代化，跻身教育强国行列，推动我国向学习大国、人力资源强国和人才强国迈进。另外2019年3月的《政府工作报告》3明确提出要发展“互联网+教育”，以解决城乡教育资源差异大、乡村教育资源短缺等问题，促进教育公平。
MOOC（Massive Open Online Course），中文名为慕课，即大规模在线开放课程，是在线教育课程的一种。MOOC的概念是由Alexander和Cormier在2008年于加拿大提出的。随后， George Siemens和Stephen Downes设计的世界上第一门MOOC课程就招收了2300多名学生。之后的2012年是MOOC发展元年，在各国政府和知名高校的大力支持下，Udacity、edX、Coursera等MOOC平台迅速风靡，推出数个月其注册人数纷纷突破百万大关。随着MOOC平台在全球范围内的普及，中国的MOOC平台也在教育部和高校的大力支持下相继上线，如中国大学MOOC、学堂在线、慕课网等等。同时，MOOC也越来越受到学术研究的关注。
1.2研究问题的提出
1、目前关于MOOC的研究涉及的范围十分广泛，在不同的领域都有涉及。关于MOOC完成率低的这一问题，许多研究者也从不同的角度做出了很多努力。有的从学习者自身角度出发，探讨学习者特征、学习者动机对学习者学习行为的影响（Alraimi，2015；Joo等，2018)；有的从平台和教师因素来进行讨论对学习者学习行为造成影响的因素（Alraimi，2015；Hew,2015）。相关研究指出提出单一的理论模型无法很好解释MOOC问题，而MOOC本身又是一个学习者与学习环境、学习资源不断相互作用相互影响的综合体，因而本文综合地从环境、个体、行为三者的相互交互各种角度来考虑MOOC完成率这一问题，利于增加解释力度。
2、现如今，MOOC平台众多，类型丰富，其中最突出的两类MOOC是基于行为主义理论的xMOOC和基于联通主义理论的cMOOC。其中，xMOOC是传统课堂在互联网上的延伸，每一门课程的学习参与者与课程学习资源都是集中由教学人员统一管理，其会设置具体详尽的课程安排和课程老师规定的考评规则，当学生的平时成绩和最终成绩达到了老师规定的标准，就可以获得平台颁布的课业合格或优秀证书。而cMOOC的每一门课程都是没有严格的课程安排和考评规则的，学习者可以根据自己实际情况合理安排自己的学习进度，平台并未设置教学人员来统一管理学习者，也未制定相应的考评规则，也没有提供课程的合格结业证书或者优秀证书，学习者的学习效果依赖于自主学习和交互学习。本文预测MOOC类型不同，相同的因素对不同MOOC类型的学习者行为的影响也可能存在不同，而目前这方面的研究还十分缺乏。所以，本研究选择研究影响MOOC学习者持续学习意愿的因素作为主题，并对比不同类型MOOC的数据来分析对学习者持续学习意愿的影响是否会存在差异。
2.文献综述 与理论基础
2.1概念界定
2.1.1 MOOC的内涵及特征
MOOC( Massive Open Online Course),中文名为慕课，即大规模开放在线课程，是近些年来发展起来的热门在线教育的课程形式。MOOC为学习者提供了最大的开放和自由，允许任何人可以随时随地参与，不需要满足任何形式的入学要求，也不需要支付任何费用。加拿大学者Dave和Byran首次提出MOOC这一个概念。2008年，加拿大一所大学的学者开设了一门在线课程《连通主义与联通知识》，他们将这种在线课程形式称为MOOC。2012年，MOOC发展迅速，先后上线了Coursera、EDx和Udacity三大MOOC平台，上线数月注册人数就纷纷突破百万，MOOC瞬间成为教育行业的热门话题。随着MOOC学习在全球的普及，中国的MOOC平台如中国大学MOOC、学堂在线、慕课网等相继上线，并与国内知名高校合作推出各类课程。与此同时，MOOC也越来越受到学术研究的关注。
本文从MOOC的英文全名的四个单词来理解MOOC的的特征：1.Massive（大规模），MOOC的最大特点就是参与课程的人数远远多于传统教育的容量，以中国大学MOOC为例，该平台的注册人数超过一千万，这一人数还在持续增长中。从单门MOOC课程来看，慕课网官方平台上线的在线课程《初识HTML+CSS》的学生总数将近11万人，这远超于传统课程的日常容量。2.Open（开放性），学习者可以免费获取MOOC平台提供的大量的课程资源来进行学习。从学习者注册到选择课程、学习课程、参与讨论等学习环节中，所有学习者都是不需要付费的，几乎没有学习准入门槛，不限制学历、文化背景等，这种对学习者大众的全面开放，是MOOC的基本特征。
2.2 MOOC相关研究综述
2.2.1 MOOC的国内研究现状
国内关于MOOC的研究是在2013年以后明显增加的。根据对MOOC相关文献的搜索，笔者发现目前关于MOOC的研究主要集中在以下的一些主题：与翻转课堂的教学结合，对中等教育、高等教育的影响、教学模式、教育改革、应用形态等方面。张敏敏（2015）在分析国内MOOC的学术文献将其研究核心分为理论类、技术类、教育类和案例研究类四大类。其中MOOC理论类文献主要是介绍分析MOOC各方面的情况，李青和刘娜（2015）通过分析国内外的权威在线课程评价指标,以一般在线课程的质量因子来构建MOOC质量模型，并参考国内外MOOC建设的优秀案例,从媒体技术、课程内容、课程管理三方面总结出应用到MOOC实际工作中的相关具体举措,为未来MOOC平台的建设与运营管理提供参考；技术类论文主要介绍MOOC所依靠的软件和硬件等开发技术方面的支持，庞艳霞（2019）通过采集的不同真实数据集进行三个推荐算法研究的实验，结合学习序列、相似学习者数据和教育理论研究,形成了一个完整的MOOC推荐系统；教育类论文则关注于与MOOC平台相适应的教学方法改革，胡杰辉和伍忠杰（2014）通过在大学开展一个大学英语MOOC建设和翻转课堂教学的具体实践，通过定量和定性数据研究分析发现基于MOOC的翻转课堂教学模式适用于大学英语教学,MOOC和翻转课堂教学二者协同能充分发挥现代技术所激发的学习潜能，对高等教育教学方式的未来改革提供了一个具体的方向；还有不少学者以某一个课程或某个MOOC平台为例进行案例研究，牟占生和董博杰（2014）结合传统面对面的课堂教学和远程在线MOOC教育，在Coursera平台设计了基于MOOC的混合学习模式并应用于具体的教学实践，实验结果证明基于MOOC的混合学习模式明显提升学习效果。
3.模型假设 .................................... 23
3.1 学习环境 ......................................... 23
3.2 社会交互 ....................................... 25
4.研究方法 .......................................... 38
4.1 问卷设计与实际数据抓取 ....................................... 38
4.1.1 问卷设计 ........................................ 38
4.1.2 实际数据抓取 ..................................... 39
5.实证分析 .................................................... 43
5.1测量模型 ................................ 43
5.2 结构模型 ............................................ 45
5.实证分析
5.1测量模型
本文通过对从MOOC平台上收集得到的问卷数据进行模型信度、效度测量，分析各变量在研究模型中的作用。
本文采用验证性因子分析方法(Confirmatory factor analysis, CFA)来对本文问卷数据的测量模型进行检验。根据Fornell和Larcker的研究，本文采用克伦巴赫α系数（Cronbach's Alpha）、组合信度（Composite Reliability）、平均方差抽取量（Average Variance Extracted ，AVE)以及因子负荷(Item Loading）来对问卷数据的收敛效度（Convergent Validity）进行检测。
通过收集到的数据结果显示，理论模型中所有变量的克伦巴赫α系数超过0.80，组合信度超过0.90，且平均方差抽取量超过0.70；此外，理论模型中所有变量的因子负荷均超过0.80。这些指标均远远超过Fornell和Larcker（1981）所建议的最低指标值，因此，笔者认为，本文收集的问卷数据具有很好的收敛效度，具有一定的信度和效度。
6.研究结论与展望
6.1 结论的探讨
本研究以社会认知理论为基本框架，以cMOOC平台慕课网和xMOOC平台中国大学MOOC为研究载体，结合建构主义学习理论、社会资本理论、社会支持理论、计划行为理论的相关因素，研究了影响MOOC学习者持续学习意愿的相关因素。本文的研究模型将社会认知理论提出的环境、个人特征、个人与环境的交互共同影响个人行为作为基本研究框架，将学习环境（课程评分、课程时长、课程社区活跃度、平台知名度）、社会交互（社会资本理论的交互数量、关注数、粉丝数和共同语言、共同价值观以及社会支持中的情感支持、信息支持）和学习者特征（学习态度、主观规范、感知行为控制）的相关因素作为自变量，将MOOC学习者持续学习意愿作为因变量，对每个自变量对因变量的影响进行了验证，接下来的部分将对模型的实证结果进行详细分析。
参考文献（略）