目的:在“互联网+教育”背景下,基于e-Learning深度学习分析框架模型,分析护理硕士研究生在线深度学习现状及其影响因素,从而为在线教学模式下护理教育者指导护理硕士研究生开展深度学习,培养其高阶能力提供科学依据。方法:本研究属于非实验性研究的横断面现况调查研究。采用便利抽样和整体抽样相结合的方法,于2019年12月-2020年9月,选取东北三省五所高等院校343名全日制在籍护理硕士研究生作为调查对象。采用一般资料调查表、网络深度学习量表、网络学习空间量表、在线学习投入量表和在线学业情绪量表进行横断面现况调查,使用SPSS 26.0统计软件进行数据的分析与处理,计数资料用频数、构成比描述;计量资料以均数、标准差表示;正态分布数据采用独立样本t检验、ANOVA方差分析、Pearson相关分析,多元线性回归分析,以P（27）0.05为差异有统计学意义。结果:（1）本次调查有效问卷343份,问卷有效率为85.75%。护理硕士研究生平均年龄为（24.77±2.78）周岁。女性324名（94.5%）;低年级（研一）180名（52.5%）,高年级（研二和研三）163名（47.5%）;学生干部59名（17.2%）;获得竞赛奖励者159名（46.4%）;家庭居住地为农村者151名（44.0%）;（2）研究对象在线深度学习均分为（3.49±0.03）,在年级、年龄、家庭所在地、家庭人均月收入、是否担任学生干部、是否获得竞赛奖励、参与网络课程的数量、在线学习时长等方面的差异具有统计学意义（P（27）0.05）。（3）研究对象网络学习空间均分为（3.57±0.51）,在年龄、家庭所在地、家庭人均月收入、是否担任学生干部、是否获得竞赛奖励、参与网络课程的数量、在线学习时长等方面的差异具有统计学意义（P（27）0.05）。（4）研究对象在线学习投入均分为（3.55±0.54）,在年龄、家庭所在地、家庭人均月收入、是否担任学生干部、是否获得竞赛奖励、参与网络课程的数量、在线学习时长、在线学习终端种类、网络学习平台种类等方面的差异具有统计学意义（P（27）0.05）。（5）研究对象在线学业情绪均分为（3.08±0.39）,在家庭所在地、家庭人均月收入、是否担任学生干部、是否获得竞赛奖励、在线学习时长等方面的差异具有统计学意义（P（27）0.05）。（6）Pearson相关性分析显示:护理硕士研究生网络学习空间、在线学习投入、在线学业情绪与在线深度学习存在显著正相关（r（28）0.684、r（28）0.766、r（28）0.357,P（27）0.05）,而在线学业情绪中消极低唤醒情绪与在线深度学习呈低度负相关（r（28）-0.189,P（27）0.05）。（7）多元线性回归分析显示:护理硕士研究生在线深度学习的影响因素有年龄、年级、家庭人均月收入、竞赛奖励、在线学习投入、网络学习空间、积极高唤醒情绪、消极低唤醒情绪,上述变量共解释在线深度学习69.6%的变异力（F=40.088,P（27）0.001）。结论:（1）护理硕士研究生在线深度学习、网络学习空间、在线学习投入均处于中等偏上水平,而在线学业情绪处于一般水平,整体水平有待进一步提升。年龄在25～30岁、居住在城市、家庭人均月收入越高、担任学生干部、高年级、在线学习时间越长的研究对象在线深度学习水平更高。（2）护理硕士研究生在线学习投入、网络学习空间、在线学业情绪均与在线深度学习呈显著正相关,即网络学习空间的应用水平越高、在线学习投入越多、在线学业情绪越积极,则护理硕士研究生在线深度学习水平越高。（3）年级、竞赛经历和家庭人均月收入、网络学习空间、在线学习投入、积极高唤醒情绪正向影响护理硕士研究生在线深度学习,而年龄、消极低唤醒情绪负向影响护理硕士研究在线深度学习,其中家庭人均月收入和在线学习投入对护理硕士研究生在线深度学习影响比较大。