随着智能技术与在线学习相关理论的发展,在线教育规模及用户数量增长迅猛。2020年的新冠疫情也给在线教育的发展带来了前所未有的机遇,后疫情时代,在线教育也从应急走向了一种“新常态”,但其在大规模应用中也暴露出很多问题,核心问题是学习者在线学习投入度低以及辍学率高,其背后的原因是学习者在线学习持续意愿低。与进一步扩大在线教育规模相比,提高学习者在线学习持续意愿更能使在线教育获得长远发展。本研究在阅读相关文献并对在线课程实践调研基础上,使用文献研究法、问卷调查法以及结构方程模型法,研究在线学习持续意愿影响因素及其提升策略。本研究主要涉及两方面内容。一方面是在线学习持续意愿的影响因素研究。首先从心流理论、UTAUT模型与信息系统成功模型出发,选取UTAUT模型中绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件四个核心变量;从信息系统成功模型提取信息质量与系统质量两个变量;从心流理论中提取目标清晰程度、互动反馈及时性、挑战与技能匹配度这三个变量,构建了在线学习持续意愿影响因素假设模型。依据国内外已有的成熟量表,结合已构建的在线学习持续意愿影响因素假设模型设计了在线学习持续意愿影响因素的调查问卷。然后以具有在线学习经验的学习者为调查对象,发放并回收问卷。最后,依据收集的数据,使用AMOS软件对假设模型进行验证,得出在线学习持续意愿影响因素模型。另一方面是基于本研究提出的影响因素模型,进行在线学习持续意愿提升策略研究。从在线学习者、在线课程、在线平台角度提出了在线学习持续意愿提升策略。它们分别是:综合利用在线学习激励机制,提升学习者绩效期望;构建利于在线学习的物理空间,优化便利条件因素;对课程内容进行优化设计,提升学习者接收信息质量;目标导向进行学习效果评价设计,提升学习者目标明确程度;增强平台稳定性拓展平台功能,提升系统质量;分析学习者数据提供个性化学习服务,提升挑战与技能匹配度。