马祖苑
（珠海城市职业技术学院，广东珠海，519000）
在线学习具有“在线”“自主”“开放”的特点，与传统线下学习相比，更加强调学习者的自主性和自我调控性。近年来，关于在线学习的研究和实践不断深化，由早期的技术视角和教学视角逐渐转向微观层面，开始关注学习者的行为、情感及心理等内容，如在线学习行为、在线学习满意度、在线学习动机、在线学习自我效能感、在线学习投入等一系列课题。其中，自我调节学习（Self-Regulated Learning）是在线学习研究的重要课题之一。自我调节学习是21世纪核心素养“学会学习”的核心内容[1]，它对学习者的后续学习产生持续、稳定和内在的影响[2]15，是有效在线学习的关键内因。研究表明，在众多影响在线学习自主性和自我调控性的因素中，教师支持是一个非常重要的因素。教师支持对学习者在线自我调节学习和在线学习绩效具有重要影响，如激发学习者的学习动机、提升自我效能感、稳定学业情绪和学业态度、促进学习者心理适应、促进在线学习投入、提高在线学习者的课程完成率和学习满意度等等。同时，在线自我调节学习对在线学习绩效也有重要影响。然而，目前对自我调节学习的研究主要集中在全日制大学生和中小学生群体，探索成人教育教师支持、成人学习者在线自我调节学习与在线学习绩效之间关系及其影响机制的实证性研究较少。教师支持与成人学习者在线自我调节学习、学习者在线学习绩效之间存在什么样的关系，哪一方面的支持对学习者在线自我调节学习和在线学习绩效的影响更大，有待进一步验证。本研究旨在探讨教师支持、成人学习者在线自我调节学习与学习绩效之间的结构关系与影响效应，为提升成人教育学习支持服务质量、优化成人学习者在线学习效果提供参考。
（一）在线学习绩效影响因素
在线学习绩效是指学习者通过在线学习所产生的学习行为和能力素质的变化与发展，它不仅能有效反映其学习过程，还能直接体现学习效果。目前，衡量和评价学习绩效的主要指标是学习成绩、学习满意度以及学习成就感等。在线学习绩效受内部和外部因素的影响，内部因素包括生理因素（性别、年龄等）、心理因素（心理素质、学习动机、学业情绪、自我效能感等）、受教育程度（专业、学习层次、学龄等）及社会因素（生活经验、工作经历、经济条件、社会文化背景等）；
外部因素包括基础条件（在线学习平台、数字化学习资源、学习设备、网络条件等）、学习支持（在线支持服务、教学存在①“教学存在”一词出自探究社区理论模型，该模型由认知存在、社会存在和教学存在三个依存要素构成。教学存在指教师对学习者的认知过程和社会过程的设计、促进和指导。、社会交互等）[3]。通过对相关文献进行梳理和归纳可知，多数研究认同学习者在线学习绩效受到教师支持和在线自我调节学习因素的影响。教师支持是影响成人在线学习绩效的重要外部因素，在线自我调节学习是影响成人在线学习绩效的关键内部因素。
1.教师支持
教师支持是指教师为了提高学习者的学习质量，满足学习者的自主需求、能力需求和心理需求而做出的一系列积极行为。本研究采用柴晓运等对教师支持的划分方式，将其分为自主支持（Autonomous Support）、认知支持（Cognitive Support）和情感支持（Emotional Support）[4]。其中，自主支持是指基于学习者视角，减少控制行为，多提供选择机会，鼓励学习者自主解决问题、自主决定自己的行为[5]，如教师在课程任务设计、活动安排、内容选择、问题解决等方面对学习者的支持；
认知支持是指教师为促进学习者的认知，培养其批判性思维、创造性思维和综合性思维而提供的支持，如教师提供学习策略和方法、难易度适中的练习、具有挑战性的学习任务等；
情感支持是指教师从言语、行动等方面对学习者的关爱、共情和认同，如教师对学习者学业状况和心理状态的适时关心和情感关怀。
2.在线自我调节学习
自我调节学习的概念最早由美国教育心理学家Zimmerman提出，它是指学习者在学习过程中，为了达到预期的学习目标，对自己的学习行为和心理进行控制、反应和调整的过程，主要包含目标建立、策略选择、付出评价等过程[6]。学术界普遍认为，自我调节是个体为了达到预期目标而对其内部状态（思维、情感、动机等）和外部行为进行控制、反应和调节的过程和行为[7]，包括自我监控（Self-Monitoring）、自我判断（Self-Judgment）和自我反应（Self-Reaction）三个过程。在线自我调节学习是学习者在在线学习环境中进行自我调节学习的过程，是自我调节学习在在线学习领域的具体表现。根据学习阶段的不同，在线自我调节学习可进一步分为目标规划、自我激励、任务策略、学业求助、自我监控以及评估反思六个要素[2]19。
本研究结合成人在线学习的特点和对已有研究的分析，将教师支持、学习者在线自我调节学习及在线学习绩效三个方面纳入到理论模型中，认为它们之间存在相互影响。
（二）研究假设及模型构建
1.教师支持与在线自我调节学习
大量研究表明，学习指导、师生互动、学习策略以及积极的学习氛围等教学支持有助于激发并维持学习者动机，促进学习者的在线行为投入、认知投入及情感投入，改善在线学习的孤独感，产生持续有效的学习行为，提高课程完成率，进而提升在线学习体验。自我调节学习恰恰包括了认知、元认知、动机、情感和意志等成分。Zimmerman等认为，自我调节学习是学习者为了实现学习目标，主动引导和调整学习动机、元认知及学习行为的过程[8]。国内外学者从教学支持的角度对自我调节学习进行了大量的研究，提出了许多促进学习者自我调节学习的教学干预手段和教学模式。从已有研究来看，教师支持与学习者的在线自我调节学习密切相关，学习者感知的教师支持能够促进学习者的自我调节学习行为[9]。
据此，本研究提出以下假设：
H1：教师自主支持对学习者在线自我调节学习有显著的正向影响；
H2：教师认知支持对学习者在线自我调节学习有显著的正向影响；
H3：教师情感支持对学习者在线自我调节学习有显著的正向影响。
2.在线自我调节学习与在线学习绩效
在线学习环境对学习者的自我规划、自我管理、自我检测及调控提出了更高的要求，而自我调节将直接影响其学习效果[10]。大量研究表明，自我调节学习是成功在线学习的关键因素，也是保证在线学习有效性的重要前提。在线学习者的自我调节学习能力影响其学业成就、环境适应及心理健康；
自我调节学习与学业成绩呈正相关，自我调节学习能力和学业自我效能感对学习持续性有显著的正向预测作用[11]。自我调节涉及元认知策略、动机等因素，是影响在线深度学习的重要维度[12]。此外，有研究表明，自我调节学习者（专家）与非自我调节学习者（新手）在学习过程和学习效果上存在显著差异[13]。自我调节是与高阶思维能力密切相关的高级认知功能，是影响和促进深度学习的有效途径。学习者的在线自我调节意识、能力和水平不仅影响学习成绩、学习体验和满意度，而且可以预测其在线学习绩效[14]。
据此，本研究提出以下假设：
H4：学习者在线自我调节学习对在线学习绩效有显著的正向影响。
3.教师支持与在线学习绩效
当教师对学习者的学业和社交问题给予关心、指导和帮助时，学习者往往表现出更高的学习行为投入和社交参与，更有可能取得良好的学习成绩。研究表明，当学习者感受到来自教师或其他学习者的支持，并且其对自主性和能力的需求得到满足时，更容易受到内部动机的激励[15]。学习者与教师的关系显著地促进了学习者学习动机对学校的适应[16]。教师支持可以促进学习者能力意识和抱负的形成，最大限度地提高其学习能力以及对学校的满意度[17]。在支持性学习环境中，教师对学习者需求的回应可以帮助其更好地感知学习动机和自我效能，从而获得更好的学习成绩[18]。此外，教师支持还可以促进学习者的心理适应，降低压力、抑郁等心理问题带来的负面影响。教师支持不但影响学习者的自我调节学习，还可能直接决定其学习质量[19]。
据此，本研究提出以下假设：
H5：教师自主支持对学习者在线学习绩效有显著的正向影响；
H6：教师认知支持对学习者在线学习绩效有显著的正向影响；
H7：教师情感支持对学习者在线学习绩效有显著的正向影响。
基于以上分析，本研究构建了成人在线学习绩效影响因素构成及相互关系理论模型（见图1）。
图1 教师支持、在线自我调节学习及在线学习绩效影响关系理论模型
（一）研究内容
本研究构建了成人教育在线学习环境下教师支持、成人学习者在线自我调节学习及在线学习绩效的影响关系理论模型。通过分析成人在线学习者的问卷调查数据，回答以下问题：（1）教师支持、成人学习者在线自我调节学习以及在线学习绩效三者间的影响关系理论模型能否经受实证检验？（2）若理论模型及研究假设通过实证检验，教师支持、学习者在线自我调节学习以及在线学习绩效三个要素之间存在怎样的作用关系和影响效应？
（二）研究对象
本研究以广东省某高职院校的专、本科成人学习者为研究对象，通过问卷星平台，发放电子版调查问卷并采集研究数据，共收集问卷485份。剔除所有题项相同答案、无在线学习经历的无效问卷后，共获得有效问卷436份，有效率为89.9%。
在有效被试中，男性151人（34.6%），女性285人（65.4%）。其中，参与过1-2门在线课程学习的有66人（15.1%），3-5门的184人（42.2%），5门以上的186人（42.7%），显示大多数被试有着3门以上的在线课程学习经历。从就读学历层次来看，专科313人（71.8%），本科123人（28.2%）。从年龄分布来看，20岁及以下31人（7.1%），21-30岁205人（47.0%），31-40岁158人（36.2%），41岁及以上42人（9.6%）。从专业分布来看，文史类41人（9.4%），理工类29人（6.7%），管理类232人（53.2%），艺术类5人（1.1%），其他专业129人（29.6%）。
（三）研究方法
本研究采用IBM SPSS Statistics 26.0、IBM SPSS Amos 26.0两款工具对有效问卷数据进行处理和分析，并建立结构方程模型（SEM）来检验教师支持、在线自我调节学习及在线学习绩效之间的关系。对结构方程模型拟合度的判别与验证，选取了卡方值（X2）、卡方自由度比（X2/df）、渐进残差均方和平方根（RMSEA）、增量拟合指数（IFI）和比较拟合指数（CFI）五个常用的参照指标。
（四）研究工具
本研究对现有的教师支持、在线自我调节学习及在线学习绩效量表加以修订，并编制了“高职成人教育教师支持对成人学习者在线自我调节学习及学习绩效影响关系调查问卷”，问卷采用李克特（Likert）五点式量表设计。
问卷共50个题项，由“学习者基本信息”（共6个题项）和“教师支持对成人学习者在线自我调节学习及学习绩效影响关系调查”（44个题项）两大部分组成。其中，“影响关系调查”分为教师支持[20]（16个题项，含自主支持、认知支持、情感支持等3个分量表）、学习者在线自我调节学习[2]36（23个题项，含目标计划、任务策略、自我监控、学业求助、自我激励、评估反思等6个指标）、在线学习绩效[21]79（5个题项）等5个分量表。
（一）模型检验
1.测量模型检验
通过克隆巴赫信度系数（Cronbach’s α）和组合信度对模型信度进行检验。自主支持、认知支持、情感支持、在线自我调节学习以及在线学习绩效五个分量表的克隆巴赫信度系数（Cronbach’s α）介于0.902-0.966之间，均大于0.8，属于高信度区间；
其组合信度介于0.904-0.952之间，均大于0.6，符合戴海琦等人提出的标准[22]，说明潜在变量的测量题项具有较高的内部一致性（见表1）。基于以上检验指标，该测量模型具有良好的可靠性。
表1 测量模型的信度检验值
通过KMO和Bartlett球形检验、因子载荷值、组合信度（CR）及解释提取平方和载入值等指标项对模型进行效度检验。由表2可知，各潜在变量的因子载荷值介于0.72-0.92之间，均大于0.7，满足解释性观测变量“优”的标准；
KMO值介于0.846-0.968之间，且球形检验的显著性值均小于0.000；
解释提取平方和载入值介于70.664%-82.254%之间，均大于50%。各题项相关性分析表明，自主支持题项间相关系数在0.542**-0.740**区间，认知支持题项间相关系数在0.609**-0.804**区间，情感支持题项间相关系数在0.716**-0.865**区间；
在线自我调节学习题项间相关系数在0.593**-0.810**区间；
在线学习绩效题项间相关系数在0.718**-0.837**区间，各潜在变量的题项间相关系数均为中、高度相关（**代表p＜0.01，说明题项之间有着显著的正相关关系），表明该测量模型具有良好的收敛效度。
表2 测量模型的效度检验值
2.结构模型检验
利用AMOS工具对结构方程模型进行验证性检验。由表3可知，参数检验结果如下：参数的显著性检验均满足C.R.＞2，P＜0.05，参数的合理性检验均满足S.E.＞0，符合标准范围。数据与模型的拟合度检验结果如下：卡方与自由度比（X2/df）为2.786（＜3），比较拟合指数(CFI)为0.928（＞0.9），增量拟合指数(IFI)为0.918（＞0.9），渐近残差均方和平方根(RMSEA)为0.071（＜0.08），由此可知，本研究构建的结构方程模型具有良好的拟合度。
3.假设检验
由表3可知，研究假设均成立。由图2可知，教师支持对学习者在线自我调节学习有显著的正向影响，影响大小依次为认知支持（β=0.74，P＜0.01）、自主支持（β=0.37，P＜0.001）、情感支持（β=0.22，P＜0.01），说明教师自主支持、认知支持及情感支持均能促进学习者的在线自我调节学习；
与自主支持和情感支持相比，教师提供的认知策略支持（如“在线学习方法和学习策略指导”）更能促进学习者的自我管理和自我调控。在线自我调节学习对在线学习绩效有显著的正向影响（β=0.47，P＜0.001），说明在线自我调节学习是提高在线学习质量的有效途径。教师支持对学习者在线学习绩效有显著的正向影响，影响大小依次为情感支持（β=0.51，P＜0.001）、认知支持（β=0.23，P＜0.01）、自主支持（β=0.12，P＜0.01），说明有效的教师支持可以提高在线学习者的学习成绩、学习体验和自我效能感，教师支持与学业成就密切相关。其中，教师的情感支持（如“教师对学习者的压力和挑战给予积极关注和理解”“教师给予学业表扬和认可”“教师愿意花时间解决学习者的困难”）对学习者在线学习绩效的影响尤为显著。
表3 模型参数检验值及研究假设验证
图2 模型假设验证及路径系数
（二）影响效应分析
1.变量间总效应与直接效应分析
由表4可知，以自主支持为自变量，自主支持对各要素的总效应程度由高到低依次为在线自我调节学习（β=0.37）、在线学习绩效（β=0.29），说明自主支持（如“面对同一学习目标，学习者可以根据自身实际选择不同的学习任务”）对在线自我调节学习的作用大于在线学习绩效，自主支持能够强化学习者的主体作用，促进其对学习策略的选择与应用。以认知支持为自变量，认知支持对各要素的总效应程度由高到低依次为在线自我调节学习（β=0.74）、在线学习绩效（β=0.58），说明认知支持可以作为学习者在线自我调节学习的重要预测因子。教师提供的认知、元认知策略及知识越充分，学习者的在线自我调节水平就越高。以情感支持为自变量，情感支持对各要素的总效应程度由高到低依次为在线学习绩效（β=0.61）、学习者在线自我调节学习（β=0.22），说明情感支持对成人学习者在线学习绩效的积极影响要大于在线自我调节学习，教师对学习者给予更多情感和精神上的关注和关爱，能够降低其学习焦虑，增强持续在线学习的意愿和信心。以在线自我调节学习为自变量，在线自我调节学习对在线学习绩效的总效应为β=0.47，说明在线教育工作者应重视学习者在线自我调节学习对在线学习绩效的促进作用，通过提升学习者的在线自我调节意识、能力和技巧来改善学习绩效。
表4 变量间的总效应值
此外，从直接效应分析来看，教师支持对在线自我调节学习的直接效应程度由大到小依次为：认知支持（β=0.74）、自主支持（β=0.37）、情感支持（β=0.22），这进一步验证了认知策略、元认知策略对在线自我调节学习的重要性。教师自主支持、认知支持对在线自我调节学习的直接影响大于在线学习绩效。教师支持对在线学习绩效的直接效应程度由大到小依次为：情感支持（β=0.51）、认知支持（β=0.23）、自主支持（β=0.12），说明教师应特别关注和加强对成人学习者的情感激励，通过教师和学习者、学习者之间的积极互动，增强学习者的自我认同感和归属感，建立和维持良好的学习关系。
2.中介变量的效应分析
本研究存在一个中介变量——在线自我调节学习（见表5）。在研究变量X对变量Y的影响时，如果X对Y有直接影响，X也可以通过M间接影响Y，则存在中介效应。在此关系中，M为中介变量。如果中介变量的中介效应大于直接效应，则中介变量具有关键影响[21]81。
表5 在线自我调节学习的中介效应
由图2可知，学习者感知的教师支持对其在线学习绩效具有直接影响，同时，也可以通过在线自我调节学习间接影响在线学习绩效。因此，在线自我调节学习是教师支持与在线学习绩效之间的中介变量。加强教师支持、提高学习者在线自我调节学习能力有助于提升学习绩效。其中，自主支持的直接效应值为0.12，间接效应值为0.17，表明在线自我调节学习是路径“自主支持→在线自我调节学习→在线学习绩效”的重要中介变量，高水平的在线自我调节可以有效地提升学习者的在线学习绩效。认知支持的直接效应值是0.23，间接效应值为0.35，表明在线自我调节学习是路径“认知支持→在线自我调节学习→在线学习绩效”的重要影响因素，并起着关键作用。情感支持的直接效应值是0.51，间接效应值为0.10，表明在线自我调节学习是路径“情感支持→在线自我调节学习→在线学习绩效”的影响因素，但尚未达到核心关键作用。
（一）研究结论
研究结果表明：（1）从总效应分析来看，教师自主支持、认知支持及情感支持对学习者在线自我调节学习、在线学习绩效有直接而显著的正向影响。其中，对在线自我调节学习影响最大的是认知支持，最小的是情感支持。（2）从直接效应分析来看，认知支持对在线自我调节学习的影响最大，自主支持对在线学习绩效的影响最小。（3）在线自我调节学习是自主支持、认知支持与在线学习绩效的关键中介变量，也是情感支持与在线学习绩效之间的重要中介变量。故教师应特别关注成人学习者的在线自我调节学习状态，提供个性化的指导和帮助，有效提升学习绩效。其中，在线自我调节学习对在线学习绩效的影响大于自主支持和认知支持，说明要注重成人学习者在线自我调节学习意识和能力的培养，帮助其学会规划、自我监控、自我反思、学业求助以及自我激励。情感支持对在线学习绩效的影响超过了对在线自我调节学习的影响。因此，不可忽视对成人在线学习者的情感关怀，以改善学习过程，提高学习效果。此外，在线自我调节学习对在线学习绩效有直接的正向影响。为了最大限度地提升成人在线学习者的学习成效，在线教育工作者在关注如何提供有效教师支持的同时，还应考虑如何提高成人学习者的在线自我调节水平。
（二）研究讨论
1.教师支持对在线学习绩效具有正向影响，是提升在线学习质量的保障
研究发现，学习者感知的教师自主支持、认知支持和情感支持共同促进了学习者学业成就的发展。其一，自主支持对在线学习绩效有显著的正向影响。本研究再次验证了在线课程在目标设计、任务设计、活动和资源设计方面的重要性，支持学习者自主性动机而非控制性激励行为的教学支持能够促进学习者的发展[23]。其二，认知支持对在线学习绩效有显著的正向影响。教师传授的学习方法、策略和技巧可以帮助学习者有效地完成在线学习。对认知策略和认知工具的合理选择和使用有助于学习者有效地处理信息、合理安排学习时间，并对学习状态进行自我识别、引导、监控和调整。其三，情感支持对在线学习绩效有显著的正向影响，且情感支持对在线学习绩效的影响大于认知支持和自主支持。参加成人教育的学习者大多是在职的成年人，面临工学矛盾、师生分离及生生分离的多重压力，容易产生消极感、倦怠感及孤独感。教师的及时关注、鼓励和认同可以激发学习者的学习动机，提高其学习信心，并使其表现出更高的在线学习投入度。
2.作为中介变量，学习者的在线自我调节学习是在线学习绩效的重要预测因子
研究表明，学习者的在线自我调节学习对其在线学习绩效有显著的正向影响。高估技术对学习的影响[24]、过度强调教师的作用而忽视学习者自主学习能力的培养[25]，是在线学习研究曾经出现的偏差。在线自我调节学习在教师支持与学习绩效之间发挥着“桥梁”作用。研究再次证明，“仅仅依靠或期待教师的支持就能让在线教学成效最大化”这一论点无疑存在着局限性，在线学习者对学习过程中的认知、动机、情感等因素的自我调节可以产生更好的学习效果。在线自我调节学习是一种积极的、建设性的学习过程。学习之前，学习者应根据学习目标和任务要求制定策略性计划，激发内在动机；
学习进行时，学习者应做好自我监控、管理和调整；
学习评价阶段，学习者应做好自我判断和归因。通过提高在线自我调节学习的意识、能力和水平，学习者可以获得更好的在线学习绩效，最终适应“互联网+”背景下的自主学习和终身学习。
3.教师支持对在线自我调节学习具有积极影响，是促进在线自我调节学习的有效途径
研究显示，教师支持对学习者在线自我调节学习有显著的正向影响，影响大小依次为认知支持、自主支持、情感支持。充分有效的策略支持可以促进学习者的在线自我调节学习。同时，学习者对策略知识的自觉运用也是掌握自我调节学习方法的重要表现。在线自我调节学习要求学习者掌握对认知策略、元认知策略和资源管理策略等自主学习策略的运用，以及具有对自身学习状态的监控能力（如学习方法和策略是否带来理想效果），并根据自我导向不断调整学习行为以达到最佳学习效果。因此，学习者感知的教师认知支持是促进学习者在线自我调节学习的关键路径。在线自我调节学习能力的高低体现于学习者识别使用某种学习策略的时机和方法，并做出适当的学习反应。同时，学习者感知的自主支持和情感支持也能促进在线自我调节学习的动机、信念、自我效能感和学习坚持性，这是保证成人在线学习者持续学习的必要条件。
（三）启示与建议
1.注重自我调节学习的支架设计和干预服务，为在线自我调节学习提供支撑
不少研究发现，在线学习者的自我调节能力欠佳，大部分在线学习者缺乏自主学习能力[26]，他们在认知、动机、自我监控、反思、学习投入以及自我激励等方面面临困境和挑战。如何促进在线学习者的自我调节学习是一个亟待解决的现实问题。本研究认为应注重自我调节学习的支架设计和干预服务，为在线自我调节学习提供支撑。（1）注重在线自我调节学习的支架设计，包括在线学习环境（如软件系统等学习平台）、在线学习工具以及在线评价系统等，为学习者提供个性化、适应性的学习支持[27]，实现以双向互动为主的引领式在线学习。对此，许多研究者提出了丰富的技术解决方案，如自我调节学习工具gStudy[28]、自我导向学习管理系统[29]、支持自我调节学习的智能辅导系统[30]、支持教师指导性对话和同伴协作的自我调节支架[31]等，还有学者设计并开发了SRL APP、CSILE在线学习环境，从任务理解、计划制定、策略实施、自我监控、元认知调节和反思性评价六个方面支持学习者的自我调节学习。（2）重视在线自我调节学习的诊断与干预服务，加强在线学习平台的数据分析和挖掘功能，利用在线学习过程中产生的丰富学习数据，动态诊断学习者在线自我调节状态，有针对性地提供准确有效的在线自我调节干预服务。众多学者对在线自我调节学习的干预和培养、学习行为分析以及自我调节学习对在线学习效果的影响等内容展开了研究，通过设计合理有效的干预机制和策略，激发学习者的自我管理和自我调节意识，引导其对自己的学习行为进行监控和调整，从而改善学习行为，提高学习效果。
2.增强自主支持、认知支持和情感支持等教学存在感，为在线自我调节学习提供助力
与传统教学环境相比，在线学习者感知的教师支持整体水平较低，感知的教学存在较弱[32]，学习者的情感支持远未得到应有的重视[33]57，学习者更容易出现学业倦怠甚至辍学。要改善这一现状，需要增强教学存在感和情感支持。（1）通过增强教学存在感促进学习者的自我调节学习。教学存在感(Teaching Presence)是探究社区理论（Community of Inquiry）模型三大组成要素之一。教师的自主支持、认知支持和情感支持都是教学存在感的具体表现。通过增强教学存在感，可以维持和强化学习者的认知存在感（Cognitive Presence）和社会存在感（Social Presence）[34]。第一，教师应根据成人学习者的特点设计和规划课程内容及学习任务，并特别注意提供认知、元认知、情绪管理和资源管理策略的知识和工具支持。第二，教师要营造有利于对话和反思的交互环境，实现教师和学习者、学习者之间的深度互动与交流，提高学习参与度。第三，教师应加强对课程的参与，关注学习者动态并作出及时、有效的反馈。有研究表明，用教学视频以及自动评分和反馈取代教师，在慕课学习中可导致高达95%的辍学率[35]。此外，对于成人学习者，教师要特别注意了解其学习困难的原因，加强对不良情绪的疏导。（2）注重情感化教学设计，帮助学习者维持稳定、积极的学业情绪。众多研究表明，成人学习者的学习需求主要是成长性需求，包含求知、审美和自我实现[36]。同时，师生的分离增强了远程在线学习者对尊重、爱和归属的渴望。第一，教师可以通过反思支持、审美支持、理智支持和社交支持[33]59来提高学习者的自我情绪调控能力，促进其自我调节学习；
第二，教师可以通过加强在线学习的情感化设计来强化自主支持和情感支持，比如加强在线交互环境和师生互动交流的设计、建设蕴含更多情感因素的优质教学内容和教学资源等，实现适应性的个性化教学；
第三，教师可以引入新的信息技术，如情感倾向识别及话题挖掘技术，对在线课程评论进行情感分析和话题挖掘。如人脸识别技术，可通过捕捉面部表情来识别、判断和理解学习者的情绪状态，并作出及时干预。
本研究以结构方程模型为基础，构建并分析了成人教育教师支持、成人学习者在线自我调节学习及在线学习绩效之间的影响关系模型，结果表明，教师支持、学习者在线自我调节学习均能对在线学习绩效产生积极影响；
在线自我调节学习可以用来分析和预测成人在线学习者的学习过程和学习效果；
认知支持对在线自我调节学习的总体效应力大于在线学习绩效，情感支持对在线学习绩效的总体效应力大于认知支持和自主支持。以上结论进一步丰富和提升了对成人在线学习规律的认识，对成人教育在线教学实践具有一定的参考意义。同时，本研究还存在以下不足：（1）未考虑在线学习绩效对在线自我调节学习的反向影响。后续研究可进一步探讨在线学习绩效的高低是否会影响以及如何影响在线学习者深层次的学习动机、学习策略等自我调节要素；
（2）在线自我调节学习具有复杂的内部结构，未来可进一步扩大变量分析的范围，探索目标规划、自我激励、任务策略、学业求助、自我监控以及评价反思六个要素与教师支持之间的内在关系。