影响MOOC学习者持续学习的原因分析

孙田琳子+沈书生

【摘 要】

MOOC的“低完成率”一直是MOOC建设者们面临的现实困境，找出影响学习者持续学习的原因是推进MOOC长远发展的关键。本研究通过文献分析法对2011-2016年CNKI上相关的实证研究进行梳理和归纳，总结分析出影响我国MOOC学习者持续学习的原因主要有两个：一是主体因素——学习者自身，包括学习者学习动机、学习者个人经历和学习者感知能力；二是客体因素——教学与管理，包括课程设计、平台管理和认证体制。研究结果表明，应从学习者和教学者两个方面入手来改善MOOC的实践效果。

【关键词】 MOOC；持续学习；影响因素；学习者；教学者；学习效果；实证研究；文献分析

【中图分类号】 G420 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009-458x（2017）10-0055-08

一、研究背景

来源于美国开放教育资源运动的MOOC（Massive Open Online Course，大规模开放课程，简称“慕课”）近年来在教育领域掀起了一阵热潮，特别是2012年（MOOC元年）MOOC的迅猛发展更是将MOOC教学推上了信息化教育的新高度。在MOOC发展的顶峰时期，线上课程资源数量庞大，每门课的注册学员数以十万计，如“MOOC产业三大巨头”之一的Udacity2012年开办第一年就成功吸引了超过75.3万学习者注册学习（Udacity官网， 2012）；Coursera自2012年成立后一年内已有超过464.7万名注册学习者，开设437门在线课程（Coursera官网， 2012）。到2014年，全球已经有400多所高校提供了MOOC课程，累计课程数量超过2，400门，比2013年增长了一倍（MOOC学院， 2014）。与此同时，国内MOOC的开展也在如火如荼地进行，果壳网开发的MOOC学院提供的课程资源截至2016年12月已达到5，329门，其中最热门课程有超过5.9万名学员关注（MOOC学院， 2016）；“网易”网与高等教育出版社携手推出的在线教育平台“中国大学MOOC”已陆续提供了564门国内名校课程，热门课程累计有18万人次参与（中国大学MOOC， 2016）。

如此“大规模”的发展形势和广大学习者高涨的参与热情，一定程度上反映了MOOC这种新型教学形式值得大力推广，但在实施过程中却发现其学习效果实际并不容乐观，高居不下的“辍学率”成为困扰MOOC建设者的难题。2015年，国内某MOOC机构进行的一项调查显示我国MOOC辍学率平均高达75%。国外媒体则多次报道90%的学生没有完成MOOC课程；宾夕法尼亚大学的研究结果证实有些MOOC的“辍学率”甚至达到了96%。还有学者调研，在一门200人注册的MOOC课程中，教学一周后继续参与的人数只剩下15%。总的来看，国内外的MOOC课业完成率基本在10%左右，甚至个别课程只有3%到4%（Belanger & Thornton， 2013）。显然，这种“高投入、低产出”的反差给MOOC研发者带来了前所未有的挑战，因此，如何破解MOOC“高辍学率、低回头率”的困境，如何帮助有完成课程意愿的学习者持续学习，如何促进MOOC教学的可持续发展等，显得尤为重要。由于国内MOOC开展情况与国外有所不同，学习群体也有差异，所以本研究选取近五年来国内学者对我国MOOC教学效果相关方面的实证研究（包括调研报告），总结分析影响MOOC学习者持续学习的主要因素，以期为MOOC未来的发展建设提供参考。

二、研究目的

本研究回顾了国内2011年至2016年五年间关于影响MOOC持续学习原因或MOOC学习效果实证研究的相关文献。鉴于有关“MOOC持续学习”的文献数量非常有限，所以这里将检索范围扩展到MOOC的“学习效果”和“学习体验”等相关领域。通过深入分析这些文献内容和研究结论，本研究希望探究出导致MOOC学习者中途放弃学习的影响因素，提高MOOC教学的完成率和利用率。

三、文献筛选方法与过程

本研究中的文献来源是中国知网——CNKI（http：//www.cnki.net）。CNKI具備强大的文献检索、共享和分析功能，是目前国内覆盖面最广的学术资源共享平台，为国内研究者及时掌握研究前沿、热点、趋势等最新动态提供便利。本研究采用相关主题检索的方式收集文献，具体操作流程是：将知网检索栏中的主题关键词设定为“MOOC”“MOOCs”“慕课”“大规模在线课程”，再分别加上“持续学习”“学习体验”“学习效果”“学习需求”“满意度”“参与度”等相关限定词进行查找选取；时间跨度选定为“2011年至2016年”；来源类别选择“CSSCI （含扩展版）” 和“硕博毕业论文”。通过查看文献内容筛选与本研究相关的实证类文章，剔除不相关的检索内容，如会议信息、简介启示等非学术性文章。最终，本研究共选取了29篇符合要求的文献作为分析对象，检索时间截至2016年12月21日，文献信息如表1所示。

四、文献信息分析

在文献查找的过程中，我们发现当前国内有关MOOC的研究主要集中在对慕课的发展脉络、对教育领域的变革作用、本土化应对策略、未来的研究趋势等宏观层面问题的探讨上，而对学习者体验或学习需求等微观层面的关注较少，至于直接研究MOOC持续学习的成果就更加有限。经检索可知，与“MOOC持续学习”直接相关的实证研究仅有2016年的《MOOC用户持续使用行为影响因素研究》和《MOOC持续学习意向影响因素的实证研究——基于改进的期望确认模型》两篇文章。因此，本研究将研究范围延伸为“国内MOOC学习效果”等方面的调研与实证成果，采用文献内容分析法，从这些研究成果中归纳出影响MOOC学习者持续学习的主要因素。

文献的发表数量与发表时间一定程度上可以反映出这个研究课题的进展情况。通过统计这29篇文章发布时间与数量的比例关系，可以看出研究大致经历了两个发展阶段：第一个阶段是2013年的萌芽期。最早是从2013年开始国内有学者关注MOOC学习过程以及学习效果的研究，当年只有刘杨的《中国MOOCs学习者参与情况调查报告》和姜蔺的《MOOCs学习者特征及学习效果分析研究》两篇学术论文。由于是从2012年起MOOC 这个“舶来品”才引进至国内并逐步兴起，所以这一时期关于慕课学习效果的论文数量稀少。第二个阶段是2014年至2016年的稳步发展期。从表1可以看出，这三年内每年分别有7、6、13篇文章对MOOC的教学实践过程进行实证研究，并且三年来的研究数量有所上升，说明有越来越多的研究者开始关注MOOC的实践效果。但总的来说，整体研究进展缓慢，研究水平有待提高。endprint

文献的被引数与下载数在一定程度上反映了文章的学术影响力，其中被引数更是体现文章影响水平的重要参数。从图1可以看出被引数最高的三篇文章分别是：《MOOCs学习者特征及学习效果分析研究》，该文对MOOC学习者的学习特征、学习动机和学习效果进行了系统分析并提出了改善MOOC学习效果的建议（姜蔺， 等， 2013）；《中国大学MOOC实践现状及共有问题——来自中国大学MOOC实践报告》，该报告对清华大学、北京大学等六所高校慕课建设情况进行了概述，并在此基础上探究符合本土化的实践路径（袁松鹤， 等， 2014 a）；《中国MOOCs学习者参与情况调查报告》，该研究是清华大学教育研究院组织的一次网络调查问卷，对当时我国MOOC学习者的总体情况进行了解（刘杨， 等， 2013）。这三篇文章的下载量相对较高，表明我国MOOC发展已经从借鉴引进阶段进入实践应用阶段，研究人员对MOOC的实际教学效果开始逐渐重视，他们期望在实践调研的基础上有针对性地改善我国MOOC教学的应用状况。

虽然，国内研究者对MOOC学习效果等领域有一定的研究基础，但如何从这些前期实践经验中提炼出影响慕课学习者持续学习的原因，从根本上促进MOOC长远发展的后续研究却并不多见。为此，本研究力图在这些前期研究的基础上，找出导致MOOC“低回头率”的症结，并根据其原因探讨对学习者和教学者的启示，为未来的慕课建设和教学实践提供解决思路。

五、文献内容分析——影响

MOOC学习者持续学习的原因分析

MOOC的教学过程可以看作是学生与教学资源的双向交互过程，学生通过这个平台获得学习资源，教师通过这个平台传授课程知识，从传播过程来看该教学活动可以分为三个组成部分，即学生、课程和教学平台，从学习者自身出发又可以将它们分为内部因素和外部因素。通过对这些文献内容的进一步归纳分析，可发现影响MOOC持续学习的原因一个是主体因素，即学习者自身方面，另一个是客体因素，即教学与管理方面。

（一）主体因素：学习者自身

MOOC学习者与传统课堂上的学生有很大不同，不仅学生数量更加庞大，群体结构也不再局限于在校学生，他们中有相当一部分来自于社会各行业，带着各自不同的学习需求来到慕课平台提升自我。也就是说，学习者成分更加多元化和多样化，学习目的和学习需求更加错综复杂。

1. 学习者学习动机

首先，由于学习动机的不同，学习计划自然不同，从而直接影响MOOC“完成率”的差异。研究者根据学习动机将MOOC学习者分为多种类型，斯坦福大学的研究团队将他们分为旁听型学习者（Auditing）、完成型学习者（Completing）、脱离型学习者（Disengaging）和体验型学习者（Sampling）（Rene， et al.， 2013）。有研究者将这个群体分为潜水者（Lurking）、适度活跃者（Moderately Active）和活跃参与者等（Memorably Active）（Koutropoulos， et al.， 2012）。美国教育技術咨询专家菲尔·希尔（Phil， 2013）将MOOC学习者分成五种类型：爽约者（No-Shows），他们往往注册了课程，但从来没有参与过这门课程的学习；旁观者（Observers） ，他们注册课程并浏览内容，但不会参与任何形式的评估；顺便访问者（Drop-Ins），他们不要求竭力完成整个课程内容，但会偶尔参与课程活动；消极参与者（Passive Participants），他们会浏览某一门课程，观看教学视频或参与测验，但不会积极主动地完成老师布置的所有任务；积极参与者（Active Participants），他们会主动参与课程活动，并完成全部学习内容。何春等（2014）借鉴了菲尔的研究成果，按照这个MOOC学习者分类标准进行了“我国在校大学生MOOC参与情况调查”，调查结果表明：我国MOOC学习者中旁观型学习者最多，占32.0%；其次是顺便访问者，占29.8%；积极参与并最终获得证书的主动参与者仅有12.0%。多数学习者参与MOOC时有观看课程视频、进行随机课堂测试等学习行为，但他们并不以完成整个课程内容为最终目标。刘杨等（2013）的《MOOC课程参与度情况调查》显示，有75%的学生是为了能接触到高质量的课程资源而参与到MOOC中，对优质资源的强烈需求是大部分MOOC学习者的学习动机。有研究者调研时将MOOC学习动机归纳为兴趣驱动、感性需求、辅助成长以及功利目标，其中“兴趣驱动”是大多数学习者选择MOOC的动力来源（范逸洲， 等， 2014）。另外，李曼丽等（2015）的研究表明：大部分学生愿意继续参与 MOOC的学习，但他们的态度是通过这个平台获得自己想了解的知识，而不必纠结于是否要完成全部课程内容。

可见，学习者自身的学习动机是影响MOOC完成率的初始原因。有相当一部分学习者并不是为了完成全部课程而投入MOOC，只是根据自己的需求选择性地获取自己想要的知识，把MOOC这种教学方式作为自己扩展知识面的渠道而已。因此，在研究MOOC“辍学率”问题时不应该将此类学习者放在研究范围之内，而应该关注如何帮助那些有持续学习意愿的学习者坚持完成课程学习。

2. 学习者个人经历

MOOC学习者个人情况的差异也是影响他们持续完成课程的重要原因之一。学习者个人经历包括社会身份、学历背景、学习能力、生源分布、是否曾有过MOOC学习经验以及是否有持续投入课程的时间等。刘杨等（2013）的调研显示：从我国MOOC学习者背景来看，大专及以上学历占总体的80%，而本科生占50%以上，还有超过20%的高中生。同时，学习者以城市年轻人为主，绝大部分学习者集中在城市（占81%），乡镇及农村生源相对比较少（占19%）。可见，MOOC所依赖的信息化学习环境在客观上影响了MOOC生源的地域分布。吴筱萌等（2014）通过对312位在线学习者的调查也同样发现：个人学历成分和有无MOOC学习经历这两方面因素会对学习者的学习体验产生显著影响。《2014年中国MOOC学习者调查》的结果显示：具有本科学历的MOOC学生比重最高，占63. 6% ，中学学历占22. 8%，研究生学历占13. 5%。整体来看，接受过高等教育的学习者居多，这类人群具备较高的知识水平和自学能力（郑勤华， 等， 2016 a）。此外，也有人对国内MOOC学习者进行负动机影响因子调查，发现英语水平有限、语言障碍也是引起学习者放弃国外MOOC课程的原因之一（白倩， 等， 2016）。因此，学习者多元化的个人学习背景与他们对MOOC课程的学习体验有着直接的关系，学历差异、地域差异、能力差异等个人因素导致了学习者对课程内容的接受程度不尽相同。endprint

除了个人学历背景的不同，持续的学习时间成本也是影响MOOC学习者能否坚持完成学习的一个重要原因。梁林梅（2015）的个案研究发现持续时间的投入是影响MOOC学习者持续学习的重要原因，虽然每门课程在其教学大纲中都给出了需要学习者每周投入的时间建议，但出于各种原因（例如网络学习不适应、语言不通、前期知识缺乏等），现实中需要学习者投入更多的时间，甚至是课程建议投入时间量的2～3倍。何春等（2014）对国内学习者做了问卷调查，从625份有效问卷中关于学习时间方面的数据结果来看，只有不到一半（42.4%）的学习者每周花在MOOC上的时间在“1个小时之内”，39.7% 的学习者在“1至3个小时”，12.6%的学习者在“3至6个小时”，5.3%的学习者在“6个小时以上”，这就意味着有不少学习者需要付出额外大量的学习时间来完成课业。对于高中生和承担社会工作的学习者来说在线学习时间不充足的情况较为普遍，自身学业、生活和工作压力都很可能导致MOOC学习时间与个人作息相冲突，从而迫使MOOC学习的中断。可以看出，要想完成一门MOOC课程除了要有强烈的学习动机，还需要大量持续时间的投入，只有那些具备这些条件的学习者才能坚持到最后。

3. 学习者感知能力

学习者的学习动机和学习条件是参与MOOC的前提，学习者的感知能力是完成MOOC学习的最终驱动力。MOOC学习者的感知能力是指学习者在学习过程中渴望自己具备完成课业的能力（包括执行力和控制力），如能够熟练操作MOOC平台、查询课程信息、观看课程视频、提交课程作业、与师生互动答疑等，类似于自我效能感或内在动机（何春， 等， 2014）。MOOC学习者感知能力水平也是影响学习持续性的重要原因之一。唐孙茹（2014）对一般本科院校的MOOC学习者进行了调查并总结道：目前的MOOC学习者自我意识和执行力需要提高；反思反馈环节有待加强；同学之间的合作较少；多数学习者过于依赖视频资源，不善于使用其他类型的学习资源，造成许多资源的“浪费”。研究显示，仅有20.4%的MOOC学习者会制订详细的学习计划，表明大部分学习者在学习过程中缺乏必要的计划性和执行力（郑勤华， 等， 2016 a），这在一定程度上反映出我国MOOC学习者内在动机不明确，自主学习能力仍需提升。美国学者巴特查里亚（Bhattacherjee， 2001）提出了经典的信息系统持续使用理论——“期望确认模型”（Expectation Confirmation Model）。他通过研究得出“感知有用性”和“满意度”是影响用户持续使用意愿的重要因素，而“期望确认”通过提升这两方面因素对用户的持续使用行为产生间接作用。杨根福等（2016）在期望确认理论基础上建构了“MOOC用户持续使用意愿影响因素研究模型”，通过实证研究发现学习者的感知能力、MOOC的内容质量等都对感知有用性有直接影响，而感知有用性和内在动机、满意度等因素对MOOC用户的持续使用意愿有显著直接影响。同时，张哲等（2016）通过改進后的期望确认模型得出：期望确认程度对于学习者的感知有用性体验和学习满意度有直接影响，而这两点又对MOOC持续学习意向的产生有促进作用。另外，期望确认程度与感知易用性体验具有较高的相关性。因此，MOOC开发者可以通过改善平台的感知易用性和学习者满意度来促进学习者的持续学习，比如提供人性化的学习支持服务、优化平台的操作体验等。对于学习者本身而言，应学会调节学习动机和兴趣，保持对知识的无限渴望，提高自主学习能力和信息技术水平等，促进MOOC学习的感知能力。

综上所述，从学习者角度来看，影响学习者持续学习主要有 “想不想持续学”和“能不能持续学”两个层面的问题。MOOC的知识传递过程也是师生双方视域融合的过程，如果说MOOC学习者既有“持续学”的意愿又有“持续学”的能力，那么作为教学者又存在哪些问题会影响MOOC的“完成率”，下面将对教学者一方进行分析与讨论。

（二）客体因素：教学与管理

MOOC的蓬勃发展离不开背后许多教学者的辛勤付出。有数据统计，建设一门高质量的MOOC需要耗资上万元，还要配备教师团队及技术人员8至9人，甚至需要耗时半年以上的制作时间（袁松鹤， 等， 2014 b）。如此高成本的成果在实践中却得不到相应的使用率令人惋惜，除了学习者自身的一些主观原因外，MOOC的教学与管理也存在一些问题。本研究根据文献内容归纳出以下几方面的客体影响因素。

1. 课程设计

MOOC的课程设计相对于传统的教学设计更注重个性化学习需求，但面对时空隔离、师生分离的巨大挑战，我国MOOC教学在探索过程中还需要逐步完善。有研究者对于MOOC课程设计是否真正有效促进了学习进行研究，认为我国MOOC整体上存在这样的问题：课程设计长期固化为三位一体的教学策略——观看课程、测验、在线讨论；忽视了教学目标的设计，评价形式单一；教学目标、教学活动、教学评价和教学资源的内在关联性不强，等等（李胜波， 等， 2016）。此外，还有研究提出许多MOOC的教学设计存在问题，包括教学资源内部之间的关联较弱，制作的教学视频不够吸引人，讲授者语速过快或过慢，难以调动学员的参与积极性等（范逸洲， 等， 2014）。针对MOOC教学中参与度低的问题，有人对此进行了改进研究，如沈欣忆等（2014）结合MOOC案例课程的学习分析提出了“参与度提升策略”，即让学生创造学习成果、共享学习成果，积极参与课程学习的讨论，加深对学习内容的认识等。

此外，教学人员的前期准备不充分、对课程目标与要求介绍不清晰、导学功能薄弱等也会造成学习者在学习过程中因“跟不上”而不得不放弃的结果。国外有研究指出，教师的课程引导是MOOC教学最重要的环节（Cross， 2013）。国内也有人发现学习者在选择课程时多以兴趣为主导，自主选择，但这种选课方式缺乏系统性和规划性，部分学习者在开课前期不知道自己缺乏哪些基础知识，后期因跟不上进度而中断课程学习（唐孙茹， 2014）。实际上，我国主流MOOC平台上仅有37.6%的课程提供学习指南，17.7%的课程开展集中答疑，32.8%的课程有课程推荐，58.2%的课程有信息提醒（郑勤华， 等， 2016 b）。学生的已有认知水平决定了他们对课程的理解程度，教学者在设计课程时应考虑非专业学生的自学困难，对课程进行难易度分类，做出详细的课程指南并明确指出该课程需要学习者具备怎样的知识储备等一系列引导性措施，让他们在选课时做到心中有数，这样在一定程度上能避免“辍学”。endprint

总之，MOOC课程在设计和教学时应注意形式呈现与内容设计的结合，通过视觉表征的教学资源吸引学习者的注意，凭借高质量的教学内容“留住”学习者。在课程上线前做好充分准备，加强教材之间的内在关联，增加学习材料的易用性和易学性，教学过程中及时与学习者互动交流，收集反馈意见，避免网络教学带来的孤独感与冷漠感，让学习者真正地参与到教学活动中来。

2. 平台管理

除了课程设计问题，平台设计与管理的不足也是影响MOOC学习者不能坚持下去的原因之一。桑霞宇等（2014）分析MOOC案例课程的学习者平台操作的数据，发现44%的学习者在基本操作上没有问题，14%的学习者会在论坛中迷失（如找不到回帖），6%的学习者反映找不到学习资料。此外，他们希望得到平台的学习支持服务，包括增加视频交流、推送相关资料、提供课堂笔记、反馈个性化学习体验等。樊华丽（2016）通过量化比较中国“爱课程”网和美国Coursera平台的案例发现，我国的MOOC平台在有用性、满意度、交互性、可获得性、可寻性、可信度和可用性方面与国外差距较大。方旭等（2016）进行了关于我国MOOC平台的“促学”和“导学”功能的调研，认为目前学习者对MOOC学习支持服务并不满意，其中对“导学”的满意度最低，平台功能有待提升。张敏等（2016）基于技术接受模型建构了MOOC平台使用意愿影响因素模型，认为MOOC平台的感知有用性是影响平台使用意愿的主要因素，即如果开发者多关注操作过程中的便利设计将会大大提高学习者的使用意愿，通过整合和改善平台的优质资源增加用户对平台的黏性。另外，虽然大多数学习者进入论坛后只持观望态度，很少发言，但已有一些研究表明论坛参与度会影响学习的持续性。例如李曼丽等（2015）发现越早注册课程或越多参与课程讨论的学习者越容易完成全部学习内容。除了平台交互频率偏低，MOOC论坛的交互质量也并不理想。孙洪涛等（2016）选取了国内14个MOOC平台中的622门课程并针对论坛帖子数量、回帖时间特性和教师的交互投入等进行分析，发现我国MOOC课程总体交互水平偏低，甚至严重不平衡，半数以上（ 52. 6% ）的课程未产生论坛交互，近20%课程的论坛交互占全部课程交互的89%。郑勤华等（2016 c）对我国MOOC学习者的交互意愿做了现状调研，认为学生交互意愿强烈，但论坛实际交互水平不高；学生交互方式需求多样，但平台交互功能单一，教师教学交互参与度低。该团队在另一项研究中发现学生在课程开始期间的交互质量会对后期整个学业过程的交互水平产生持续的显著影响（郑勤华， 等， 2016 b）。因此，通过MOOC平台强化学生的“在场感”和“参与感”，提升平台的“助学”功能，促进MOOC平台网络交互关系的建立，有助于MOOC学习者持续学习。

3. 认证体制

MOOC学习的最终环节——学习成果认证直接关系着MOOC的完成率，社会对MOOC证书“重量”的认可程度和开放课程是否真正“开放”影响着学习者对MOOC的投入与期望。在刘杨等人（2013）的学习者课程参与度调查中：平均每人注册3.78门课程，最终获得证书的比例为17.17%（34/198），受访者都具有较强的继续学习意愿，并在面对学分认证等与学位教育相关的收费项目问题时表示了积极的支付意愿。在何春等人（2014）的调研中仅有12%的被调查者完成课程并最终获得证书，只有3.4%的人有过为获得证书或学习课程“买单”的经历，超过半数（60.8%）的人表明不愿意支付相关费用；在愿意支付的人群中，他们愿意最少象征性地支付1元或者最多支付2000元。显然，完善各高校的MOOC学分认证体制对于降低“辍学率”有推动作用。就目前而言，虽然我国教育主管部门在大力推进各类学习成果的认证，为MOOC学分认证营造良好的政策环境，但总体上我国的MOOC学分认证制度建设仍发展缓慢。殷丙山等（2016）对我国的MOOC学分认证工作进行了调研，认为相比国际MOOC学分认证的发展，国内认证范围不够广泛，当前获得学分认证的课程仍占少数，各高校对MOOC的认证体制还处于刚刚起步阶段。调查结果还显示，很多学校仅对本校或同等声誉的高校所开发的MOOC学分予以认证，再者就是一般高校会对重点高校的MOOC学分认可。另外，清华大学的MOOC实践表明：对高校在校生而言，将MOOC课程学习与学分挂钩能有效提高在校生的课程结业率，但面对社会学习者就会失去学分认证的吸引力，课程完成率则会很低（袁松鹤， 等， 2014 a）。所以，对于非在校学习者是否应该建立更广泛的学习成果认证体系来增加他们坚持完成MOOC课程的积极性是值得教育工作者思考的问题。可见，对MOOC的学分认证是实现MOOC可持续发展的关键问题，也是促使学习者持续投入其中的引擎动力，这离不开教育部门与各高校的支持与合作，共同推动MOOC认证体制的完善。

六、启示与展望

目前，我国的MOOC建设正处于实践发展期，教学效果还有较大的提升空間。通过对相关文献的梳理可以知道，影响MOOC学习者持续学习的原因主要有学习者和教学者两大方面，或许可以从这两方面入手来改善MOOC的实践效果。对学习者而言，在开始选课时要对自身情况有个全面的了解，比如是否想坚持完成课程，是否已经具备完成课程的能力（包括基础知识、时间安排、学习兴趣、自控能力等），是否有合理的学习计划，以及是否认识到完成课程的意义与价值，弄清楚这些问题之后再决定是否投入到课程学习中去，做一名理智的MOOC学习者而非盲目跟风者。对于教学者（包括技术开发人员）而言，应该切实考虑学习者的实际情况，在授课前对学习者进行充分的引导和沟通，必要时可以进行分层教学或开展线下交流活动，提供学习支持服务，提升论坛交互黏性，改进课程资源的易用性和易学性，优化学习体验反馈功能，从MOOC学习的各环节入手全面改善学习者持续学习的条件。尽管目前关于MOOC持续学习的研究并不多见，但随着MOOC研究的深入开展，MOOC“低完成率”的困境定能最终改变，那些有持续学习意愿的学习者定能得到帮助并坚持到最后。endprint

[参考文献]

白倩，赵丽，张舒予. 2016. 慕课的学习现状与反思——基于我国慕课学习者负动机影响因子的角度[J]. 现代教育技术（12）：65-71.

DONEWS网. 2015-9-16. 被捧上天的MOOC辍学率却高达75-95%如何继续[EB/OL]. [2017-04-16]. http：//www.donews.com/idonews/article/7033.shtm

范逸洲，王宇，冯菲，等. 2014. MOOCs课程学习与评价调查[J]. 开放教育研究（3）：27-35.

樊华丽. 2016. MOOC学习体验的案例研究[D]. 乌鲁木齐：新疆师范大学.

方旭，崔向平，杨改学. 2016. 慕课学习支持服务满意度研究——基于结构方程模型的视角[J]. 开放教育研究（5）：76-85.

何春，王志军，吕啸. 2014. 我国大学生MOOCs学习体验调查研究[J]. 中国远程教育（11）：42-49，96.

姜藺，韩锡斌，程建钢. 2013. MOOCs学习者特征及学习效果分析研究[J]. 中国电化教育（11）：54-59，65.

刘杨，黄振中，张羽，等. 2013. 中国MOOCs学习者参与情况调查报告[J]. 清华大学教育研究（4）：27-34.

李曼丽，徐舜平，孙梦嫽. 2015. MOOC学习者课程学习行为分析——以“电路原理”课程为例[J]. 开放教育研究（4）：63-68.

梁林梅. 2015. MOOCs学习者：分类、特征与坚持性[J]. 比较教育研究（1）：28-34.

李胜波，陈丽，郑勤华. 2016. 中国MOOCs课程设计调查研究[J]. 开放教育研究（2）：46-52.

MOOC学院. 2016-2-11. 5个数据读懂2014年的MOOC[EB/OL].[2016-12-21]. http：//www.wtoutiao.com/a/1123051.html

MOOC学院. 2014-5-19. 官网[EB/OL]. [2016-12-21]. http：//mooc.guokr.com/course/

沈欣忆，李爽，丹尼尔·希基，等. 2014. 如何提升MOOCs的学生参与度与学习效果——来自BOOC的经验[J]. 开放教育研究（3）：63-70.

桑霞宇，梁林梅. 2014. MOOC在线学习困难与学习支持调查研究——以《红楼梦》为例[J]. 现代教育技术（12）：33-38.

孙洪涛，郑勤华，陈丽. 2016. 中国MOOCs教学交互状况调查研究[J]. 开放教育研究（1）：72-79.

唐孙茹. 2014. MOOC学习者学习现状研究——以国内一般本科院校学生为例[D]. 桂林：广西师范大学.

吴筱萌，雍文静，代良，等. 2014. 基于Coursera课程模式的在线课程学生体验研究[J]. 中国电化教育（6）：11-17.

袁松鹤，刘选. 2014a. 中国大学MOOC实践现状及共有问题——来自中国大学MOOC实践报告[J]. 现代远程教育研究（4）：3-12，22.

袁松鹤，王海荣，张伟，等. 2014b. 四个MOOCs平台10门课程的比较研究——MOOCs教学的创新方向与启示[J]. 中国电化教育（10）：42-52.

杨根福. 2016. MOOC用户持续使用行为影响因素研究[J]. 开放教育研究（1）：100-111.

殷丙山，郑勤华，陈丽. 2016. 中国MOOCs证书授予及学分认定调查研究[J]. 开放教育研究（2）：30-37.

中国大学MOOC. 2014-5-19. 官网[EB/OL]. [2016-12-21]. http：//www.icourse163.org/category/all#？type=30&orderBy=20&pageIndex=1

郑勤华，陈悦，陈丽. 2016a. 中国MOOCs学习者学习素养调查研究[J]. 开放教育研究（2）：38-45.

郑勤华，李秋劼，陈丽. 2016b. MOOCs中学习者论坛交互中心度与交互质量的关系实证研究[J]. 中国电化教育（2）：58-63.

郑勤华，于畅，陈丽. 2016c. 基于学习者视角的MOOCs教学交互状况调查研究[J]. 中国电化教育（6）：77-85.

张哲，王以宁，陈晓慧，等. 2016. MOOC持续学习意向影响因素的实证研究——基于改进的期望确认模型[J]. 电化教育研究（5）：30-36.

张敏，尹帅君，聂瑞，等. 2016. 基于体验感知的慕课平台使用意愿影响因素分析[J]. 图书馆建设（6）：43-50.

Belanger， Y.， & Thornton， J. （2013， November 21）. Bioelectricity： A Quantitative Approach. Retrieved December 21， 2016， from http：//dukespace.lib.duke.edu/dspace/bitstream/handle/10161/6216/Duke_Bioelectricity_MOOC_Fall2012.pdf

Cross， S. （2013）. Evaluation of the OLDS MOOC curriculum design course： participant perspectives， expectations and experiences. UK： The Open University.endprint

Coursera网站[EB/OL]. [2016-12-21]. https：//www.coursera.org/recommendations

Hill， P. （2013， March 10）. Emerging Student Patterns in MOOCs： A （Revised） Graphical View. Retrieved December 21， 2016， from http：//mfeldstein.com/emerging-student-patterns-in-moocs-a-revised- graphical-view

Koutropoulos， A.，Gallagher， M.， Abajian， S.， de Waard， I.， Hogue， R.， Keskin， N.， et al. （2012， May 10）. Emotive vocabulary in MOOCs： Context & participant retention. Retrieved December 21， 2016， from http：//www.eurodl.org/？article=507.

Martin F G. （2012）. Will massive open online courses change how we teach. Communications of the ACM，34 （8）：26-28.

Rene F.， Kizilcec， G.， Chris P.， & Emily S. （2013， April 22）. Deconstructing Disengagement： Analyzing Learner Subpopulations in Massive Open Online Courses. Retrieved December 21， 2016， from http：//www.stanford.edu/～cpiech/bio/papers/deconstructingDisengagement.pdf

Udacity網站[EB/OL]. [2016-12-21]. https：//cn.udacity.com.endprint