MOOCs近年来发展迅速,它是新兴信息技术和教育深度融合的颠覆性创新,为公众提高能力提供了多元化的学习方式,使学习者足不出户就可以拓展国际化视野,进一步推动全民学习和终身学习。伴随着MOOCs平台蓬勃发展,MOOCs学习者辍学率高,大量学习者没有完成课程,这种现象开始受到业界质疑和诟病,也引起学术界关注。虽然低完成率、低保持率指标与传统教育评价更为相关,并不适合以此指标评估MOOCs学习效果,但低完成率的确表明MOOCs学习质量及教学环节存在很大问题。由于有些MOOCs学习者的主要目标并不是完成整个课程,只是想体验一下MOOCs学习,或者在需要时选择性地学习整个课程的一部分,因此在教育学视角下的课程完成率和保持率指标,并不是衡量MOOCs有效性的最佳方法;在信息系统视角下,不管学习者是否完成整个课程,把学习行为看成学习者对MOOCs的采纳及持续使用,更适合揭示MOOCs的有效性及其持续性发展。结合教育学视角和信息系统视角,本研究将学习者保持定义为学习者对MOOCs的初步采纳及持续使用两个阶段过程,尝试了解MOOCs教学支持服务如何满足学习者需求,带来学习者初次注册的美好体验,最终促进学习者持续学习行为。两阶段学习者保持定义弥补现有文献中“只注册者”学习体验的研究不足,考虑到MOOCs的社交特征,MOOCs学习者具体学习行为扩展为:学习者注册、持续学习和社交媒体传播MOOCs资源行为,这些学习行为形成一个积极学习循环“社交媒体传播-＞学习者初次注册-＞学习者持续学习”,社交媒体的传播机制会引导更多学习者参与到MOOCs学习,使用MOOCs后的学习者也愿意到社交媒体分享自己的体验和收获,从而促进MOOCs的健康持续发展。本研究引入学习理论、认知负荷理论及多媒体学习认知理论为指导,涉及教育心理学、管理学、计算机科学及认知神经科学等多个学科,集成文本挖掘、机器学习技术、统计建模等多种研究手段,围绕MOOCs学习者保持问题,将MOOCs学习过程看作一个动态的学习循环“社交媒体传播-＞学习者初次注册-＞学习者持续学习”,展开本文的研究工作,具体工作包括以下几方面:首先,面向社交媒体评论的MOOCs话题挖掘研究,为学习者保持研究的影响因素提供参考依据。MOOCs具有社交媒体的特征,学习者更倾向于通过社交媒体分享传播MOOCs资源并相互交流,社交媒体用户评论为MOOCs研究提供重要而独特的信息来源。本研究从社交媒体收集MOOCs相关数据,包括Coursera、ed X、Udacity、学堂在线、中国大学MOOC及MOOCs学院等六个MOOCs平台的用户生成内容,统计分析MOOCs话题热度及公众的关注趋势。为了深入了解学习者需求,采用文本挖掘技术识别MOOCs话题,综合考虑概率主题模型和词共现关系,提出GPLSA方法,其具体实施步骤包括PLSA算法初步识别子话题、去除公共背景词、合并相似冗余的子话题及对话题关键词进行更新;算法评估结果表明,本研究提出的GPLSA方法性能高于传统的K-means和LDA方法,生成的话题质量更高。GPLSA方法有效识别了学习者话题,其中包括优质MOOCs平台、实践课程资源、授课教师信息、证书激励、情感的互动交流以及学习过程中的各种困惑,这些子话题为后续学习者保持研究的影响因素提供参考。值得注意的是,一些学习者会发求助帖,例如课程丰富而导致的选择困惑、视频播放卡、中文字幕的设置、手机客户端的使用、课程难度大产生的畏难情绪等,这些情况反映了学习者不能够及时得到MOOCs平台提供的教学支持,所以到社交平台寻求帮助,MOOCs的教学支持服务也亟待提高。其次,MOOCs学习者初步注册课程的情境认知。针对中途退出者的研究不足,以及缺乏“只注册者”体验的认知,因此本文采用两阶段学习者保持研究,即初步采纳和后续的持续使用阶段;学习者采纳MOOCs实际上就是学习者初次注册课程的决策过程,这个体验过程至关重要,对学习者后续的持续学习行为有很大的影响。本研究以认知负荷理论及多媒体学习认知理论为指导,从认知神经科学视角,基于第一性情感、第二性情感信息特征,提出学习者情景认知模型,具体讨论服务型MOOCs产品的信息呈现方式,即无教师呈现方式和有教师呈现方式,对学习者注意力、情感及学习效果的影响;将在线课程浏览体验问卷调查和客观的眼动追踪实验结合,观察学习者认知轨迹,揭示促进或阻碍学习体验的情景认知机制。研究结果表明:（1）两种呈现方式都出现“热马铃薯”行为,学习者注意力避开了图片区域;（2）教师图像呈现显著正向影响学习者感知有用性情感和视觉注意力,但是参与者信息回忆能力并没有比无教师呈现方式下表现得更好或更差;（3）教师图像呈现改变了学习者浏览行为,引导学习者更积极地参与认知活动。根据以上研究结论,进一步可以得出促进学习体验的情景认知机制,在MOOCs学习情景中,教师图像呈现方式满足人们情感需求,符合多媒体学习认知理论的设计原则,增加学习者相关认知负荷,基于选择性注意调节,有效引导学习者把更多的认知资源投入到与学习相关的认知活动中,从而激发学习者持久的第二性情感反应,提升学习者情景认知体验,最终增加学习者继续学习的可能性。最后,MOOCs学习者持续学习行为的动态过程建模。学习者采纳MOOCs的美好体验会增加后续再次访问该MOOCs网站的可能性,因此在学习者保持研究的第二阶段,需要考虑如何留住已有的学习者,形成一个积极的学习行为循环。MOOCs有学习过程的特征,根据Knud Illeris的学习框架,学习包含两个过程,一是学习成果获得过程,大部分MOOCs学习者受内在动机驱动,是为了获取知识和提高能力,本文把这一过程具体定义为学习者能力变化过程;二是个体与外部环境的互动过程,本文将外部环境因素具体定义为网站、课程、同伴效应和师生交互,该互动过程实质上一系列理性学习决策的动态过程,其中每一次学习决策都是个体能力与外部环境因素互动的结果。在MOOCs环境下,学习者能力差异性增大,对于相同的教学环境可能存在完全不同的认知过程,因此引入能力反转效应理论,分析学习者能力的动态变化规律以及学习者能力与外部环境因素（网站、课程、同伴效应和师生交互）的互动过程对学习决策的影响。考虑到能力状态的不可观测特性及两个过程的学习特征,借鉴隐马尔可夫模型,将学习者能力状态作为隐含参数,将个体与环境的互动结果,即学习决策作为可观测参数,对学习者持续学习的动态过程建模。收集上海学习网相关数据,采用最大似然法估计模型参数。研究结果表明:（1）不同能力状下,外部因素（网站、课程、同伴效应及师生交互）对学习决策的影响存在差异,同伴效应对不同能力学习者的学习决策均有正向影响,高能力学习者的学习决策易受网站和课程等因素影响,低能力学习者更愿意参与师生交互活动;（2）学习投入积极促进学习者能力的提高,但高能力、低能力学习者存在差异,高能力者有积累优势,更有可能取得成功和进步;进一步分析积累优势的原因,由于高能力学习者表现出更积极的持续学习行为,因而更可能保持自身的积累优势及地位;最后识别学习者能力状态演化路径及规律。根据以上研究结论,在MOOCs学习环境下,尽量避免单调一刀切教学方式,根据学习者能力和需求的不断变化,提供有效干预方法。相较已有研究成果,本文的创新之处可归纳为以下几点:1、基于MOOCs社交媒体数据进行学习者话题挖掘研究,突破了传统调查和访谈样本数量的限制;提出GPLSA方法,融合概率主题模型和词共现关系,避免了原始文档中词间语义关系的丢失,有效提高话题识别的质量,GPLSA方法不仅对MOOCs话题识别方法进行新的探索,也拓展了国内MOOCs学习者话题挖掘的研究成果。2、在学习者初次注册阶段,引入认知负荷理论及多媒体学习认知理论作为指导,提出基于认知神经科学的学习者情景认知模型,该模型为MOOCs学习者初次体验的认知过程提供了新的研究视角,揭示促进或阻碍学习体验的情景认知机制;眼动追踪技术不仅避免了参与者主观影响,还丰富了MOOCs研究方法与手段;除此之外,学习者初步注册过程的研究,对“只注册者”的认知做了有益的补充。3、在学习者持续学习阶段,借鉴隐马尔可夫模型,将学习者能力状态作为隐含参数,将学习者能力与外部环境因素的互动结果,即学习决策作为可观测参数,对学习者持续学习的动态过程建模;扩展HMM学习决策模型,将能力状态转移概率的计算问题归结为一个有序Logit模型的构建,将学习决策概率计算转化为构建二元Logit模型。这种学习理论框架和隐马尔可夫模型的融合,不仅丰富MOOCs成果,提供了分析MOOCs学习持续性问题的新思路和方法,也拓展了HMM模型在管理学领域应用。