认知负荷对EFL学习者MOOC满意度的影响机制：基于期望确认与感知有用性的中介分析

本研究针对EFL（英语作为外语）学习者在MOOC学习过程中认知负荷（CL）对满意度（SAT）的影响机制展开实证分析。作者结合认知负荷理论（CLT）和期望确认理论（ECT），通过结构方程模型（PLS-SEM）验证了CL通过降低期望确认（CON）和感知有用性（PU）间接削弱SAT的路径，为优化MOOC平台设计提供了理论依据。

　　

在全球化在线教育蓬勃发展的背景下，大规模开放在线课程（MOOCs）已成为EFL（英语作为外语）学习者提升语言能力的重要平台。然而，这类学习者面临双重挑战：既要克服非母语学习的语言障碍，又要适应在线教育的技术复杂性和自主学习需求。这种特殊性导致他们在MOOC学习过程中承受更高的认知负荷（Cognitive Load, CL），进而可能影响学习体验和满意度（Satisfaction, SAT）。尽管既往研究关注了MOOCs的用户行为，但EFL群体的认知负荷与满意度关系仍存在显著空白。

为解决这一问题，许昌学院的研究团队开展了一项开创性研究，通过整合认知负荷理论（CLT）和期望确认理论（Expectation Confirmation Theory, ECT），系统分析了CL如何通过期望确认（Confirmation, CON）和感知有用性（Perceived Usefulness, PU）的中介作用影响EFL学习者的MOOC满意度。该研究发表于《BMC Psychology》，为在线教育平台优化提供了重要理论支撑。

研究采用横断面调查设计，通过问卷星平台收集了293名中国大学生的有效数据。关键技术方法包括：1）基于Andersen和Makransky的多维认知负荷量表测量CL；2）采用PLS-SEM（偏最小二乘结构方程模型）分析变量间路径关系；3）通过Bootstrap法检验CON和PU的中介效应。

研究结果揭示以下重要发现：

认知负荷的直接影响
数据显示，CL对SAT存在显著负向影响（β=-0.187, p<0.001），验证了假设H1。当EFL学习者需要同时处理语言理解和课程内容时，过高的CL会导致学习效率下降和负面情绪积累。

期望确认与感知有用性的中介作用
CL通过两条中介路径间接影响SAT：一是通过降低CON（β=-0.391）进而减少SAT（β=0.231），支持假设H3和H5；二是通过削弱PU（β=-0.808）最终影响SAT（β=0.571），证实假设H4和H6。值得注意的是，PU的中介效应（β=-0.461）强于CON（β=-0.090），说明学习者更关注MOOC的实际效用而非单纯期望匹配。

平台优化的关键启示
研究建议MOOC设计者：1）采用模块化内容呈现降低内在认知负荷；2）增加视觉辅助工具减轻外在认知负荷；3）通过实时互动功能提升CON和PU。

讨论与意义
该研究首次在EFL学习情境中验证了CLT与ECT的整合模型，揭示了CL通过双重中介影响SAT的机制。实践层面，为针对非母语学习者的课程设计提供了具体优化方向——例如通过预录词汇讲解视频降低语言相关CL，或嵌入自适应学习路径提升PU。局限在于样本仅来自中国高校，未来可扩展至多元文化背景的EFL群体。

这项研究不仅丰富了在线教育领域的理论基础，更为全球MOOC平台服务非母语用户提供了科学依据。随着数字教育的普及，如何平衡内容深度与认知友好性将成为提升学习效果的关键突破口。