2、任务紧迫性、重要性认知对网络学习自我监控的影响 3、认知风格、信息呈现方式对网络学习自我监控的影响
（三）本论文对网络学习自我监控的影响因素进行了实证研究，研究结论具体概述如下。
1、采用项目分析、探索性因素分析、验证性因素分析等多种技巧与策略，发现网络学习自我监控是个多维结构，包括认知自我监控(6个项目)，意志自我监控(12 个项目)，策略自我监控(15 个项目)和情绪自我监控(7 个项目)共 4 个维度。
2、在量表编制过程中，充分考虑项目分析，探索性因素分析，结构方程模型等多种心理测量理论和技术，对量表的质量同时进行分析和检验，提高了量表的可靠性，有效性和公正性，这为量表的编制提供了一个方法上的有益尝试。
3、采用网络在线研究的方式：考察被试在真实网络情境中学习的自我监控情况。
（四）本文采用心理测量理论中编制量表的方法与技术，编制了具有较高质量的网络学习自我监控量表。
1、提出了网络学习自我监控的心理结构模型。 2、编制高质量的网络学习自我监控的测量工具。 3、对网络学习自我监控进行在线研究。
4、为网络学习平台的研究设计提供心理学依据。
第三部分 技术支撑平台简介
五、云服务的使用
云计算是当前一个热门的技术名词，云计算会改变互联网的技术基础，甚至会影响整个产业的格局。正因为如此，很多大型企业都在研究云计算技术和基于云计算的服务，亚马逊、谷歌、微软、戴尔、IBM等IT 国际巨头以及百度、阿里、著云台等国内业界都在其中。
目前，按照云服务方式的不同，大致分为以下三种：
（一）软件即服务（Software as a service），用户通过访问浏览器或者客户端即可读写存储在服务器上的数据。
例如微软推出的windows server 2012。
（二）附着服务（Attached services），在某些应用的基础上，提供云端操作的服务，而这些服务是为了增强和丰富了该应用的内涵性。
例如在线文档服务，有百度文库、豆丁文库、道客巴巴等。
（三）云平台（Cloud platforms），云平台提供基于“云”的服务，供用户创建应用时采用。云平台的直接用户是开发者，而不是最终用户。
例如百度云、盛大云、阿里云、新浪云等。