限制MOOC学习者自由对其持续学习意向的影响机制研究

王继元 张刚要

[摘   要] MOOC能否让学习者投入其中以实现其教育成效，关键在于学习者对MOOC的接受、使用和持续使用的意愿以及努力程度。基于美国心理学家布林（Jack W. Brehm）提出的心理抗拒理论，将感知稀缺性和感知缺乏控制两个变量引入到限制MOOC学习者自由与其持续学习意向的关系分析框架之中，并构建了研究模型。通过情境实验法和问卷调查法调查127名MOOC学习者，在检验同源方差和问卷信效度的基础上，采用结构方程建模方法对研究模型与相应的研究假设进行验证。研究结果显示：当MOOC学习者体验到较强的感知稀缺性与感知缺乏控制（即自由受到威胁）时，会增强其心理抗拒感，而较强的心理抗拒感会正向影响其对视频讲座的专注程度与持续学习的意向。

[关键词] MOOC; 学习者; 限制自由; 心理抗拒理论; 持续学习意向

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 王继元（1979—），男，江苏铜山人。副研究员，博士研究生，主要从事高等教育管理研究。E-mail：wjy@cslg.edu.cn。

一、引   言

过去的几年间，在e-Learning的实践领域经历了一系列创新，其中最让人瞩目的当属学习环境的开放性。一个具体的新方案，就是日益普及的大规模在线开放课程（MOOC）。作为一种新型的在线学习环境，MOOC为学习者提供了迄今为止最大的开放性与自由性，允许任何地方的任何人参与，无须满足任何形式的入学要求，也无须缴纳任何费用。在此过程中，由于学习资源的易访问性和可重复性，在学习方式、学习进度、时间和地点等方面也通常由学习者根据需要自行决定。有鉴于此，MOOC的出现被描绘成“教育界的一场革命”“为促进学习提供了新的机遇与挑战”[1]。

然而，迄今为止还没有足够的证据显示，MOOC的这些潜力已经或正在转变成现实。特别值得关注的是，越来越多的负面信息集中在MOOC居高不下的退学率。现有研究表明，MOOC高退学率的影响因素大致有以下三個方面：

（1）平台与课程的特点。平台与课程的知名度和开放性能够显著提高MOOC学习者持续使用的意向[2]。平台与课程提供的及时有效的教学支持、反馈与激励措施能够有效阻止学习者的辍学[3-4]。姜强等研究发现，MOOC的设计质量是提高完课率最基本、最重要的因素，其具体体现在关注课程内容的组织，提供符合学习者期望的信息架构，并且关注细节设计[5]。杨根福认为，MOOC的内容质量会对学习者的持续使用行为产生影响[6]。

（2）学习者的能力与水平。姜蔺等研究表明，学习者的学习动机和学习能力是完成课程的内在因素[7]。方旭认为，MOOC学习者的计算机自我效能感越高，其对MOOC的感知易用性就越高，进而其持续学习的意向就越强烈[8]。Freitas 和Barba等研究发现，如果MOOC学习者缺乏积极的兴趣、足够的动机和承诺，以及自我管理的能力，则会影响其课程的完成，甚至发生辍学[9-10]。另外，MOOC学习者的学历（教育经历）、英语语言能力和完成率正相关[11-13]。

（3）学习中的社会互动。学习过程中的互动可以让MOOC学习者坚持学习，不仅提高了成绩[12]，还有效降低了退课率[9]。张喜艳等的研究同样表明，进行有效的社会性交互可以维持MOOC学习者的学习动机，帮助其融入学习者群体，增加课程黏性[14]。还有研究者从MOOC学习者在课程论坛上的活跃程度出发，考察互动与完成率的相关性。结果表明，在课程论坛上发帖和评论的数量[11，15]或活跃程度[4]，可以视作MOOC学习者能否完成课程的显著的预测地。

虽然国内外已有不少研究者对MOOC的高退学现象进行了较为深入的思考和探索，其中的某些观点或思路不乏真知灼见，但尚未形成定论性的观点，且许多问题依然悬而未决。因此，仍然存在着在新的理论、新的视角下继续言说的空间。在现有研究的基础上，本研究聚焦于MOOC开放的本性与学习者的自由，并以美国心理学家布林（Jack W. Brehm）提出的“心理抗拒理论”作为分析工具，探讨以下两个问题：第一，MOOC学习者自由的调节变量有哪些，它们是如何“操控”学习者自由的;第二，限制MOOC学习者自由如何对其持续学习意向产生影响以及影响的内在机制。

二、研究模型与假设

为了寻求上述两个问题的答案，本研究首先阐释“心理抗拒理论”的内涵，在此基础上构建研究模型，并提出研究假设。

（一）研究模型

1. 心理抗拒理论概述

1966年，布林在《心理感应抗拒理论》一书中首次提出了心理抗拒理论[16]。简而言之，心理抗拒理论回答了以下三个问题：（1）什么是自由？在这一理论中，自由不仅指行为，还指情感和态度。布林将“自由行为”视为一系列现实可行的行为，而且人们在从事这些行为时必须具备生理或心理上的能力和相关行为的知识。（2）自由是怎样受到威胁的？一般来说，自由受到威胁有两种方式：一是内部威胁，即由选择特定的选项和拒绝其他选项所产生的自我威胁;二是外部威胁，通常来自于客观情境因素偶然创造的对个人自由的障碍，或者来自于针对特定个体的社会影响的冲击。（3）自由受到威胁时产生的心理状态（抗拒）是如何表现的？当自由被限制或受到威胁时，个体会产生一种强烈的动机状态，即通过行为或行动来保护或重获自由。这一心理状态就是抗拒，其过程大致是：对自由受到威胁或限制的感知→抗拒被激活→采取行动以减少或消除抗拒。

如果用一句话来概括心理抗拒理论的大意，这就是“人们对自己的行为拥有某种自由，如果这些自由减少或受到威胁时，他们往往会采取规避或对抗的方式，以保护自己的自由”[16]。不同于“酸葡萄心理”（即吃不到葡萄便说葡萄是酸的），心理抗拒会产生一种“飞去来器效应”①，从而增加受限或受威胁选项的感知吸引力（即禁食的果实分外甜）。

2. 基于心理抗拒理论的研究模型

根据心理抗拒理论，我们认为，如果限制MOOC学习者现有的自由，他们会产生心理抗拒，进而可能增加其学习的注意力和持续学习的意向。因此，我们将感知稀缺性和感知缺乏控制引入到限制MOOC学习者自由与其持续学习意向的关系分析框架中，构建了研究模型（如图1所示）。

（二）研究假设

1. 感知稀缺性

根据心理抗拒理论，本研究假设限制MOOC学习者自由可能会对其持续学习意向产生影响。因此，有一个问题是不可回避的，即学习者自由的调节变量有哪些，它们是如何“操控”学习者自由的？毋庸置疑，MOOC为学习者提供了迄今为止最大的开放性与自由性。因此，只需梳理MOOC的属性，然后加以归类，就不难获得这些调节变量。说起MOOC最显著的属性，入学零门槛、免费、无限的招生数，肯定是公认的几个关键词。这些关键词其实都在表明，MOOC的学习资源非常充足，学习者可以自由地获得。因此，本研究借用营销学中的“感知稀缺性”作为调节学习者自由的一个变量。感知稀缺性是指，“由于数量限制或时间限制而导致的对有限供给产品的稀缺感知”[17]。作为一种启发性线索，感知稀缺性可以被消费者用来推断产品的价值（即稀缺的产品通常是有价值的，或有价值的产品一般是稀缺的），进而为消费者营造一种购买的紧迫感。如果人为地调节MOOC开放自由的属性，让学习者感知到他们之前拥有的MOOC的可获得性降低了，那么他们会觉得自己的自由受到威胁，于是就会产生保护自由的动机（心理抗拒）。据此，本研究提出假设1：

H1：当呈现给学习者MOOC稀缺的信息时，相对于没有稀缺信息，会增强其心理抗拒感。

心理抗拒可能会增加受限或受威胁选项的感知吸引力。因此，在本研究的实验环境中，当被试感知到课程中视频讲座的稀缺性之后，可能会产生一种“欲望”，即拿出更高的热情、付出额外的努力来观看这些稀缺的视频讲座。据此，我们提出了假设2：

H2：当呈现给学习者MOOC稀缺的信息时，相对于没有稀缺信息，会增加其对视频讲座的专注程度。

2. 感知缺乏控制

关于自由，布林还给出了一个观点，即“人类能够控制和调节他们所面对的情势”[16]。换句话说，“感知可控”可能是某些情况下自由的先决条件。由于MOOC学习资源的易访问性和可重复性，学习者拥有充分的自主权，他们完全能够控制和调节所面对的在线学习环境。具体来说，学习者可以一边听视频讲座，一边做其他事情，类似网上购物、浏览其他网页、与好友聊天等。而且在听视频讲座的时候，可以通过播放软件的控制条来控制视频的暂停、停止、调节速度、跳跃、回看、调整屏幕大小，等等。因此，本研究以“感知缺乏控制”作为调节学习者自由的另一个变量。感知缺乏控制是指，当学习者在听视频讲座的时候，采取一些限制措施，使其不能自由地控制和调节当前的学习环境，从而感知自由受到威胁并引发心理抗拒感。据此，本研究提出假设3：

H3：当呈现给学习者MOOC缺乏控制的信息时，相对于没有缺乏控制信息，会增强其心理抗拒感。

3. 专注视频讲座

众所周知，MOOC大多被组织成一系列主讲教师的视频讲座，视频中穿插有其他资源，如测试题和互动演示等。基于MOOC的学习主要是围绕视频讲座进行的，当然不否认MOOC中社会交互的重要性。因此，学习者专注于视频讲座是其获取知识的主要途径，也是MOOC取得教育成效的重要保障。由于MOOC开放的本性，学习者能够轻松地访问视频讲座和PPT等课程材料，甚至可以免费下载。正因如此，尽管加入MOOC的学习者众多，但很多人抱有“逛商店”的态度，“光看不买”，从而增大中途退学的风险。现在，以“感知稀缺性”和“感知缺乏控制”这两个变量来降低MOOC开放自由的属性，学习者感知自由受到威胁，进而引发抗拒心理，产生“飞去来器效应”，从而增加MOOC（主要是视频讲座）的感知吸引力。据此，本研究提出假设4：

H4：当MOOC学习者体验到较强的心理抗拒时，会增加其对视频讲座的专注程度。

4. 持续学习意向

MOOC能否让学习者投入其中以实现其教育成效，关键在于学习者对MOOC的接受、使用和持續使用的意愿。Palloff和Pratt的研究表明，在线学习中用户对视频讲座的专注程度，是影响其持续参与、学习满意度和学习目标实现的一个主要因素[18]。在本研究中，我们假设专注视频讲座与继续使用MOOC的意愿呈正相关。因此，我们建立了假设5：

H5：专注视频讲座会积极影响MOOC学习者的持续学习意向。

三、研究方法

本研究采取情境实验法来验证上述假设。首先，将被试分为三组：一是，感知稀缺实验组（即限制自由的变量为感知稀缺性）;二是，感知缺乏控制实验组（即限制自由的变量为感知缺乏控制）;三是，没有限制自由的控制组。然后，要求被试确认实验情境，并对其进行问卷调查。最后，收集相关数据并进行分析。

（一）实验设计及步骤

1. 情境设计

首先，请所有被试阅读一段参与MOOC课程的情境。内容如下：假设你现在是一名大三学生，且有考研的打算，想象一下，为了更好地充实自己的备考计划，你想参加一门“高数”的MOOC课程（“高数”是必考科目，且主讲教师是权威名师，曾参与过命题工作）。接着，分别向三组被试呈现不同的实验情境（见表1）。

2. 情境确认

让两个实验组的被试根据实验情境回答一个开放式问题（控制组没有设置这一问题），即“请您根据对“高数”课程的属性介绍，从上述情境中找出几个关键词来概括其有别于一般MOOC课程的特点”，其目的在于保证被试正确理解实验情境（即限制学习者自由）。因此，如果被试没有回答或错答该问题，其问卷将被视为无效问卷而被剔除。

3. 问卷填写

被试将对该MOOC的感知稀缺性（感知缺乏控制实验组没有设置这一变量）和感知缺乏控制（感知稀缺性实验组没有设置这一变量），以及被试因此而产生的心理抗拒感、专注视频讲座与持续学习意向进行评价（这些潜在变量的测量指标见表2。采用李克特7级量表进行测量，1为非常不同意，7为非常同意），并填写性别、年龄和学历等人口统计学变量。最后，三组被试还需填答一个同样的开放式问题，即“请谈谈您对实验情境的看法（优点与缺点或其他）”。

（二）问卷发放与数据收集

问卷通过问卷网（wenjuan.com）发放。一方面通过“MOOC学院”（国内具有一定规模和影响力的MOOC学习者社区）进行问卷推广，另一方面通过多种渠道邀请具有MOOC学习经验的人员填写问卷。相对于发放纸质问卷，这样做可以跨越地域限制，保证被试人员背景的多元化。截至2018年2月23日，共回收有效问卷127份（感知稀缺实验组44份、感知缺乏控制实验组42份、控制组41份）。被试中男性占42.15%，女性占57.85%;年龄分布中21～25岁占66.67%、26～30岁占16.66%、31～35岁占5.89%、36～40岁占7.84%、40岁以上占2.94%;学历分布中大专占7.85%、本科占52.94%、硕士占32.35、博士占6.86%。

四、研究结果

根据研究问题的需要，本研究分别采用SPSS22.0和AMOS21.0软件对数据进行相关分析，结果如下：

（一）同源偏差检验

本研究采用网络方式发放问卷，保证被试人员背景的多元化，能够在一定程度上避免社会赞许动机，但问卷中的所有测量指标都是由同一被试填写，因此，测量指标之间即使没有理论关系也可能相关，从而造成同源偏差。同源偏差会对测评结果产生严重影响，甚至可能会导致错误的研究结论。因此，我们采用Harman单因素检验法判断本研究同源偏差的程度。首先对问卷中的所有测量指标做因子分析，在未旋转时得到第一个公共因子，将其控制之后计算各测量指标之间的偏相关系数，发现这些系数仍然显著。这表明，本研究的同源偏差程度不会影响研究结论的可靠性。

（二）问卷信度和效度检验

1. 问卷的信度检验

通常采用克隆巴赫α系数、组合信度（Composite Reliability，简称CR）和平均方差抽取量（Average Variance Extracted，简称AVE）三个指标来衡量问卷的信度。根据Fornell和Larcker的建议，当α的值大于0.7、CR的值大于0.7、AVE的值大于0.5时，就表明问卷中测量指标之间的一致性是可以接受的[23]。数据分析显示，问卷中各潜在变量的α系数均大于0.8、CR值均大于0.8、AVE值均大于0.7，这说明问卷测量指标内部一致性良好，结构合理，具有较好的信度。

2. 问卷的效度检验

本研究主要通过考察聚合效度与区别效度来检验问卷的效度。聚合效度主要用于衡量各个测量指标能否反映同一个潜在变量，如果聚合效度差，就意味着不能用这些测量指标来共同表示这个潜在变量。按照Fornell和Larcker的观点，当CR大于0.7，AVE大于0.5，且交叉因子负荷值大于0.7时，各个测量指标的聚合效度较为理想[23]。从表3可知，所有测量指标的CR值均大于0.9，AVE值均大于0.7，交叉因子负荷值均大于0.7，表明测量指标的聚合效度符合要求。区别效度主要用于衡量潜在变量之间是否存在显著的量间相关系数与所涉及各潜在变量AVE的平方根值差异性。Fornell和Larcker认为，对于潜在变量之间的区别效度，可以通过比较法来判断，即比较各潜在变量的大小，当前者小于后者，表明各潜在变量间区分效度较好，反之，则区分效度不理想[23]。从表3可以看出，每一个潜在变量AVE的平方根值都大于该变量与其他变量之间的相关系数，表明各潜在变量间存在足够的区别效度。

（三）实验操控检验

单因素方差分析显示，感知稀缺实验组对MOOC的感知稀缺性（M=6.000，SD=0.914）显著高于控制组（M=1.926，SD=0.818），F（1，83）=465.518，P<0.050;感知缺乏控制實验组对MOOC的感知缺乏控制（M=5.333，SD=0.979）显著大于控制组（M=2.195，SD=1.122），F（1，81）=184.358，P<0.050。这表明，本实验对“感知稀缺性”与“感知缺乏控制”的操控结果良好，即实验情境中描述的相关课程信息满足“稀缺”和“缺乏控制”的要求。

（四）结构方程模型检验

1. 结构方程模型的拟合指标

为了检验各潜在变量之间的内在影响机制，本研究运用AMOS软件建立的结构方程模型进行潜在变量的路径分析。我们采用X2/df、GFI、AGFI、NFI、CFI和RMSEA六个指标对结构模型的拟合度进行了检验。根据荣泰生的主张，其判断准则为：CFI、NFI、GFI和AGFI的值均介于0到1之间，其值越大说明拟合越佳;X2/df的值小于3时，表示模型的拟合度较为理想，且数值越小越好;RMSEA的值越接近于0时，表示模型拟合度越好，通常采用RMSEA<0.1[24]。从表4可以看出，各指标的值均在理想范围内，说明模型的拟合度足以检验我们的研究假设。

2. 研究假设检验

首先，我们通过因变量的R2（拟合优度指标）值来验证模型的解释力（如图2所示）。结果表明，PS和PLC两个变量共同解释了74.5%的PR变异，PR解释了34.7%的CL变异，CL解释了22.3%的ICL变异。所有这些值都超过了10%的最低要求，说明该模型的解释力在可接受的范围内。

其次，我们使用路径系数和T检验来验证研究假设。模型验证结果显示，感知稀缺性与心理抗拒感的标准化路径系数为0.784（P<0.01），与专注视频讲座的标准化路径系数为0.612（P<0.05），各路径的T值分别为3.725和2.785，表明H1和H2通过验证。感知缺乏控制与心理抗拒感的标准化路径系数为0.734（P<0.01），T值为7.084，H3通过验证。心理抗拒感与专注视频讲座的路径系数为0.381（P<0.05），专注视频讲座与持续学习意向的路径系数为0.276（P<0.05），T值分别为2.464和3.223，表明H4和H5通过验证。

五、讨论与启示

1. 在线学习环境中“学习者自由”的利与弊

已有研究对在线学习环境“开放与自由”的属性提出了质疑。例如：日本放送大学校长冈部洋一（Yoichi Okabe）教授早在2014年就发起过“限制MOOC开放与自由”的讨论。他认为，MOOC不需要太开放，应该去掉“Open”转变成MOC[25]。然而，限制在线学习环境的“开放与自由”，却又明显背离了在线教育的承诺——即学习不受时间限制，在线学习环境提供时时学习、处处学习、灵活学习的机会。或者说，“开放与自由”是在线教育区别于传统教育的本质属性，是传统教育改革的“风向标”。如果失去了“开放与自由”，在线教育可能会“重蹈”传统教育的“覆辙”。正因如此，有些实验组的被试在对问卷中开放式问题（请谈谈您对实验情境优缺点的看法）的回答中，表达了他们的担忧。例如：“有些难以理解的知识点看一遍不能完全掌握，需要来回反复观看，咋办”“只可一次性获得的属性会让错失的知识无法再次吸取，也不能温习”“如果在线课程限制太多，会让我对这门课提不起兴趣，甚至反感而退出”。

有鉴于此，本研究提出的“限制学习者自由”，并非肆意践踏MOOC“开放与自由”的本性，这里的“限制”恰是为了“呵护”，是一种“否定之否定”策略。因为，无限的“开放与自由”同样存在一些弊端，典型的就是低效率、居高不下的退课率等。正如有些控制组的被试在问卷中回答的那样，“……（这种情境）对自己几乎没有要求，会让自己很懒散，效率不会高”“在过于放松的环境下学习，我的注意力不会很集中”“免费的、很随意的课程，质量不一定好吧，老师也不负责任吧”。未来的研究应在“完全无自由”与“充分自由”之间寻求恰当的平衡点，设计与开发提供“有限自由”的MOOC课程，并在实践中检验其应用效果。在某种程度上讲，本研究只是力图让“问题”凸显出来，至于能否成立或在何种程度上成立，尚待争论与商榷。

2. 限制MOOC学习者自由与专注视频讲座的关系

本研究借鉴美国心理学家布林提出的心理抗拒理论，引入感知稀缺性和感知缺乏控制两个变量，探讨限制学习者自由与专注MOOC中视频讲座的关系。相关分析结果显示，感知稀缺性、感知缺乏控制与心理抗拒感都显著正相关，表明MOOC“开放与自由”的属性一旦受到限制，极有可能会引起学习者的心理抗拒。基于此，为了提高在线学习的效果与效率，在MOOC课程或平台的开发过程中，可以通过技术手段提供不同级别的开放度与自由度，让主讲教师能够根据学习者的实际情况，“恰到好处”地“操控”MOOC课程的稀缺性和控制性。

另外，虽然H4的理论构想得到了验证（即当学习者体验到较强的心理抗拒时，会增强对视频讲座的专注程度），但R平方值为0.347，说明回归效果一般，即心理抗拒感对专注视频讲座的解释力不强。一般来说，当学习者的心理抗拒感增强之后，他们必然会采取行动来减少或消除抗拒。理想的情况应当是付出额外的努力专注于MOOC中的视频讲座，当然更会有退出该门MOOC课程的可能性，进而去选择同类的没有限制自由的MOOC课程作为替代。这给我们的启示是，提高MOOC课程与平台服务的质量，让学习者感知到它的价值和不可替代性，或许是限制学习者自由的前提条件。也就是说，优秀的MOOC课程，辅以“恰当”的自由限制，可能会带来更好的学习成效。

3. 专注视频讲座对MOOC学习者持续学习意向的影响

本研究虽然验证了专注视频讲座对MOOC学习者持续学习意向的积极作用，但它的解释力偏弱（R平方值为0.223）。这可能是因為专注视频讲座只是预测MOOC学习者持续学习意向的关键因素之一，它无力代表全部因素。有研究表明，部分MOOC学习者几乎不看视频讲座，其学习方式主要是在论坛上发帖，寻求教师和同伴的帮助[26]。但不可否认，专注视频讲座对于持续学习意向的激发仍具有积极作用。因此，总体来说，在MOOC环境中限制学习者自由能够增加其持续学习的意向。

六、结论与局限性

本研究以心理抗拒理论为依据，从感知稀缺性和感知缺乏控制两个因素出发，分析了MOOC环境下限制学习者自由对视频讲座专注程度及其持续学习意向的影响。研究结果表明，当学习者体验到较强的感知稀缺性与感知缺乏控制（即自由受到威胁）时，会增强其心理抗拒感，而较强的心理抗拒感会正向影响其对视频讲座的专注程度与持续学习的意向。

由于条件所限，本研究尚存在若干局限性。首先，本研究的结论是在虚拟情境的背景下产生的，是一次“不成熟的思想实验”，可能会面临着“信度”不足的困难。因此，后续研究可以开发出“限制学习者自由”的MOOC课程原型，基于真实的学习情境进行对照实验。其次，本研究在数据采集阶段采用的是被试一个人填写问卷，虽然进行了同源方差检验，但仍可能会使结果产生误差。比较典型的是被试在获悉整个实验情境之后，可能会推测出本研究的意图，进而会顺着研究意图回答问题。后续的工作应该采取多种资料收集方法，如专注视频讲座或持续学习行为可采取他评的方法。最后，没有对不同类型的学习者进行对比研究，比如在校学生和社会成员、不同学历的学习者、不同年龄阶段的学习者，特别是不同学习风格的学习者之间是否存在显著差异，后续可以对此开展专门研究。

[参考文献]

[1] KELLOGG S，EDELMANN A. Massively Open Online Course for Educators（MOOC-Ed）network dataset [J]. British journal of educational technology，2015，46（5）：977-983.

[2] ALRAIMI K M，ZO H，CIGANEK A P. Understanding the MOOCs continuance：the role of openness and reputation[J]. Computers and education，2015，80：28-38.

[3] GARCíA B J，TENORIO G C，RAMíREZ M S. Self-motivation challenges for student involvement in the Open Educational Movement with MOOC[J]. Universities and knowledge society journal，2015，12（1）：91-103.

[4] XING W L， CHEN X， STEIN J. Temporal predication of dropouts in MOOCs：reaching thelow hanging fruit through stacking generalization[J]. Computers in human behavior，2016，58：119-129.

[5] 姜強，赵蔚，李松，等. MOOC低完课率现象背景下的设计质量有效规范实证研究[J]. 电化教育研究，2016（1）：51-57.

[6] 杨根福. MOOC用户持续使用行为影响因素研究[J]. 开放教育研究，2016（1）：100-110.

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

[8] 方旭. MOOC学习行为影响因素研究[J]. 开放教育研究，2015（3）：46-54.

[9] FREITAS S I，MORGAN J，GIBSON D. Will MOOCs transform learning and teaching in higher education？ Engagement and course retention in online learning provision[J]. British journal of educational technology，2015，46（3）：455-471.

[10] BARBA P G，KENNEDY G E，AINLEY M D. The role of students' motivation and participation in predicting performance in a MOOC[J]. Journal of computer assisted learning，2016，32：218-231.

[11] PURSEL B K，ZHANG L，JABLOKOE K W，CHOI G W. Understanding MOOC students：motivations and behaviours indicative of MOOC completion[J]. Journal of computer assisted learning，2016，32：202-217.

[12] GREENE J A，OSWALD C A，POMERANTZ J. Predictors of retention and achievement in a Massive Open Online Course[J].American educational research journal，2015，52（5）：925-955.

[13] ABEER W，MIRI B.Students' preferences and views about learning in a MOOC[J]. Social and behavioral sciences，2014，152：318-323.

[14] 张喜艳，王美月. MOOC社会性交互影响因素与提升策略研究[J]. 中国电化教育，2016（7）：63-68.

[15] ENGLE D，MANKOFF C，CARBREY J. Coursera's introductory human physiology course：factors that characterize successful completion of a MOOC[J]. International review of research in open and distributed learning，2015，16（2）：46-68.

[16] BREHM J W. A theory of psychological reactance[M]. New York：Academic Press，1966.

[17] WU W，LU H，WU Y，et al. The effects of product scarcity and consumers' need for uniqueness on purchase intention[J]. International journal of consumer studies，2012，36（3）：263-274.

[18] PALLOFF R M，PRATT K. Building learning communities in cyberspace[M]. San Francisco： Jossey-Bass Publishers，2001.

[19] 李東进，张成虎，李研. 脱销的利与弊：以感知稀缺性与心理抗拒感为中介的相似品购买意愿研究[J]. 营销科学学报，2015（2）：34-60.

[20] KIM T D，YANG M Y，BAE J，et al. Escape from infinite freedom：effects of constraining user freedom on the prevention of dropout in an online learning context [J]. Computers in human behavior，2017，66：217-231.

[21] 黄正伟，冯翠，何伟军. 心理抗拒理论下顾客在线购物体验研究[J]. 商业经济研究，2015（26）：48-50.

[22] HONE K S，SAID G R. Exploring the factors affecting MOOC retention：a survey study[J]. Computers & education，2016，98（3）：157-168.

[23] FORNELL C，LARCKER D F. Evaluating structuralequation models with unobservable variables and measurement error[J]. Journal of marketing research，1981，18（1）：39-50.

[24] 荣泰生. AMOS与研究方法[M]. 重庆：重庆大学出版社，2010.

[25] 郝丹. MOOC时代vs. 后MOOC时代：日本放送大学的思考与应对[J]. 中国远程教育，2014（12）：16-17.

[26] 张刚要，李紫衣. 基于质性分析的MOOCs高退学率归因研究[J]. 电化教育研究，2018（1）：29-35.