教學情境對教師自動情緒調節的影響 *

劉仕凡 連 榕 李 涓 連坤予

(1 首都師范大學心理學院，北京 100048) (2 福建師范大學心理學院，福州 350117)(3 首都師范大學附屬麗澤中學，北京 100071) (4 天津師范大學心理與行為研究院，天津 300074)

1 引言

教師是一種情緒勞動的職業。如何在職業情境下有效地調節情緒是教師面臨的巨大挑戰之一。情緒調節（emotion regulation）是指個體對體驗何種情緒、何時體驗情緒和如何體驗與表達情緒的加工過程（Gross, 1998），即情緒調節是個體試圖重塑情緒情感體驗的一種能力（Koole,2009），其亦是一個動態的認知過程，具有情境誘發和目標導向等特征（Gross, 2002）。近年來，社會情境視角是情緒調節研究的新視角。Koole和Veenstra （2015）提出基于情境性認知（situated cognition）的視角研究情緒調節。其指出早期情緒調節模型強調靜態目標驅動的心理表征，將情境背景和目標驅動視為相互分離的特質，忽視了個體與社會情境的動態交互作用。Koole認為調節目標是伴隨個體與情境交互過程中動態變化的，情緒調節的研究不可忽視情境因素的作用，尤其是社會情境（Koole, 2009）。Rimé （2007）對“情緒社會分享”現象的研究發現，積極的人際互動提高情緒分享和述情行為，情緒調節具有人際社會效應。盧家楣、孫俊才和劉偉（2008）比較個體和人際情緒調節，發現人際情緒調節方式更有效地調節負性情緒對認知資源的占用。而教師的情緒調節研究亦強調在特定職業情境下，為了高效地實現工作目標而進行的自我情緒調節（劉迎春, 徐長江, 2013）。教學情境即是一種特殊的社會情境，師生互動更是人際互動的特殊形式。在教學互動中教師應樹立榜樣作用，而師生互動更是一種情感活動，教師的教學情緒時刻影響著學生的學習狀態。因此，基于教學情境視角研究教師情緒調節更具生態性，對擴展教師情緒調節的研究視角和干預教師情緒能力具有重要意義。

然而，情境性認知視角在以往的教師情緒調節領域未受到研究者的廣泛關注。教師情緒調節研究始于20世紀90年代（Sutton, 2004）。多數研究以理論建構和相關分析的視角，探索教師情緒調節概念（邱莉, 2011; 吳瑩瑩, 連榕, 2014; Sutton,Mudrey-Camino, & Knight, 2009）、策略（Jiang,Vauras, Volet, & Wang, 2016）及其在教師教學中的重要作用（劉旭, 白學軍, 劉志軍, 王艷, 2016;Brackett, Palomera, Mojsa-Kaja, Reyes, & Salovey,2010; Tsouloupas, Carson, Matthews, Grawitch, &Barber, 2010; Yin, 2016）。Sutton 等（2009）闡明教師的情緒調整和表達在班級管理和師生關系中的積極作用，并提出職前教育強化情緒調節訓練的策略。Tsouloupas等（2010）研究教師職業倦怠、教學效能感和教師情緒調節的關系，證明不同職業倦怠程度的教師在采用情緒調節策略上存在差異，并且發展性策略有助于提升教師具有情境特異性的效能感。少數研究從情境或信息加工的視角探索教師情緒相關能力。陳寧、盧家楣和汪海彬 （2014）選擇典型教育情境考察教師的情緒預測能力，結果發現教師的情緒預測受學生情緒復雜性和喚醒度的影響。汪海彬等（2015）運用ERP和眼動技術探索教師自身情緒復雜性對情緒覺察能力的影響，結果發現高復雜性情緒使個體對情緒類別信息更敏感，加工模式更優。以往研究盡管有基于教學情境和信息加工的視角，但未結合教學情境探究教師情緒調節本身的加工特征，即未探究教學情境線索在情緒調節中的作用機制。因此，真正結合教學情境的情緒調節研究較少，導致目前的研究缺乏教學實景的生態性（連榕, 2015; Saha & Dworkin, 2009）。

此外，自動情緒調節對教師專長發展有重要意義。情緒調節包括意識和無意識兩種過程（Gyurak, Gross, & Etkin, 2011）。無意識過程即自動情緒調節（automatic emotion regulation, AER），是指個體在無意識參與的情況下自動地調節情緒，其具有無意識性、刺激誘發和目標導向等特征（任俊, 朱瓊嫦, 2015）。自動情緒調節能高效地調節情緒狀態，能更有效地調節負性情緒對認知資源的占用，提升心理彈性和心理適應性（Koole& Rothermund, 2011）。加涅亦將自動化加工視為“天才的手腳”。教師面對復雜多變的教學情境，不僅要完整、靈活地呈現教學設計，達成教學目標，還要監控整個情境以及時對學生進行反饋和管理。自動情緒調節能力有助于使教師保持更穩定的情緒情感狀態，以更充足的認知資源完成教學任務。然而，以往教師情緒調節的研究未關注自動情緒調節領域。因此，探究教師自動情緒調節的特征和機制對教師情緒能力的干預具有重要意義。

綜上所述，本研究旨在基于情境性認知的視角，探究教學情境背景在教師自動情緒調節中的作用。通過比較教學情境和生活情境下教師自動情緒調節的效果，以揭示職業相關的教學情境背景能否誘發教師更良好的自動情緒調節。研究借鑒PI范式（Wang & Li, 2017）作為自動情緒調節的啟動和調節任務，并引用注意偏向任務的點探測范式（王艷梅, 毛銳杰, 2016）作為衡量情緒調節效果的指標。PI范式包括啟動和面孔識別兩個任務，通過意義匹配任務誘發自動情緒調節（Yang,Tang, Gu, Luo, & Luo, 2015），通過負性面孔識別任務監控調節過程。注意偏向任務是考察被試是否對情緒刺激存在注意偏向的經典范式。范式的基本邏輯是對負性刺激的注意偏向程度反應被試當下的情緒狀態。其次，通過對負性面孔附加背景圖片以分別創設教學和生活情境背景。有研究表明，背景屬性對信息加工的偏向和面孔識別的情緒體驗產生影響（白學軍, 魏玲, 沈德立, 2011），即個體將自動對背景信息進行加工，并以線索的形式影響對目標的加工。因此，研究通過創設教學和生活情境，比較情境背景對自動情緒調節的影響。研究假設相較于生活情境，教學情境將誘發教師更佳的自動情緒調節效果。

2 研究方法

2.1 被試

30位中學教師參加實驗（男性8名, 女性22 名, 平均年齡 28.33±8.88; 平均教齡 6.33±8.88, 取值范圍在1年-26年）。所有被試均為右利手，身體健康，視力或矯正視力正常，無色盲或色弱。

表 1 教師人口學變量描述統計

2.2 實驗材料

啟動詞 參考Wang和Li （2017）的研究，分別選用具有情緒調節含義的“調節組”詞匯10個，如“調控”、“平息”等，與情緒調節無關的“控制組”詞匯20個，如“社交”、“籌劃”。控制詞匯的效價、喚醒度和相似度分別在“調節組”和“控制組”內無差異，并且“調節組”詞匯與情緒調節的相關性上顯著高于“控制組”。

情緒面孔 正式實驗中的80張面孔選自中國面孔情緒圖片系統（CFAPS）（Luo, Feng, He, Wang,& Luo, 2010），包括恐懼和憤怒面孔圖片各40張（平衡男性和女性面孔數量）。基于CFAPS的數據，兩種情緒面孔的喚醒度無顯著差異（t（78）=-0.94, p=0.351）。每張圖片調整成相同的亮度和對比色。圖片大小為9.0×7.0 cm，呈現在屏幕中心（如圖1）。

背景圖片 選擇教室情境和生活情境（包括臥室，客廳、健身房等室內情境）各60張。將圖片去色，制成灰度圖，圖片大小為26.0×35.0 cm（如圖 1）。參考 Schupp, Schm?lzle和 Flaisch （2014）的構圖方式，用白色方框將面孔和背景分隔開。

點探測詞 選用《人格與認知》（陳少華,2005）中的負性詞32個和中性詞40個。依據經典點探測范式，屏幕左右兩側分別出現一個負性或中性詞語（對詞語和探測點位置進行隨機處理），左右兩側詞語間距16 cm（Mansell, Clark, Ehlers, &Chen, 1999; Shafran, Lee, Cooper, Palmer, & Fairburn, 2007）。

2.3 實驗設計和程序

采用情境2（教學&生活）×啟動條件2（調節&控制）×2詞性（負性&中性）的三因素組內設計，因變量為任務的正確率和反應時。

正式實驗包括PI范式（意義匹配和面孔識別任務）和注意偏向任務。意義匹配任務有兩個條件（調節&控制）。面孔識別任務有兩種面部表情（恐懼&憤怒）。注意偏向任務包括兩類詞匯（負性&中性）。隱瞞實驗真實目的，告知被試實驗旨在測驗詞匯能力和面孔加工。

意義匹配任務中，屏幕上同時呈現三個詞語，呈“品”字型分布。“頂部”詞為目標詞，根據該詞的含義，在兩個“底部”詞中尋找意義相近的與之匹配。若匹配詞出現在左邊按“O”、右邊按“P”。在調節條件下，三個詞匯中的兩個屬于“調節組”，另一個屬于“控制組”。控制條件下，三個詞匯均屬于“控制組”。

面孔識別和注意偏向任務是組合任務。面部表情識別任務中，依據情境×啟動條件的設計，隨機組合面孔和背景圖片。注視點呈現200-500 ms，隨后呈現面孔，被試需要“又快又好”地判斷面孔表情是恐懼還是憤怒，恐懼按“F”，憤怒按“J”。面孔消失后，有短暫間隔（500 ms），隨后進入注意偏向任務，注視點200-500 ms，緊接著屏幕左右分別呈現一個負性和中性詞（1000 ms），隨后探測點將隨機出現在其中一個詞的位置，被試需按鍵反應，出現在左邊按“F”，否則按“J”。試次間隔為500 ms。

每個被試需要完成8個試次的練習和四種條件的正式任務。每種條件下，包括10次意義匹配任務和30次組合任務。四種條件在被試間進行平衡，實驗材料在被試間進行拉丁方設計，每個任務中的實驗材料進行了偽隨機。最終，收集被試的正確率和反應時進行分析。

2.4 數據處理

面孔識別反應時的預處理為刪除錯誤反應的反應時；點探測任務反應時的預處理為刪除錯誤反應的反應時和剔除極端反應時（＜150 ms和＞1200 ms）（Fox, Russo, & Dutton, 2002）。通過 SPSS17.0統計分析三項任務的正確率和正確反應的反應時。η作為方差分析效應量的指標。

3 研究結果

3.1 實驗總正確率分析

統計三項任務的總正確率，結果顯示，意義匹配任務為0.94±0.08，面孔識別任務為0.79±0.12，注意偏向任務為0.99±0.02。總體而言，被試較認真地完成實驗任務。

3.2 面孔識別正確率和反應時

通過2（情境: 教學&生活）×2（啟動條件: 調節&控制）的重復測量方差分析，結果如下：

正確率上，情境（F（1, 29）=0.87, p=0.358）和啟動條件（F（1, 29）=0.26, p=0.616）的主效應均不顯著；情境×啟動條件的交互作用顯著（F（1,29）=6.12, p=0.019, η=0.17）。進一步進行簡單效應檢驗發現，調節條件下，情境間的差異不顯著（F（1, 29）=1.36, p=0.252）；控制條件下，情境間的差異具有顯著性（F（1, 29）=5.72, p=0.024, η=0.17），教學情境的正確率顯著高于生活情境。

反應時上，情境的主效應邊緣顯著（F（1, 29）=3.47, p=0.073, η=0.11）；啟動條件的主效應顯著（F（1, 29）=6.12, p=0.019, η=0.17）；二者交互效應不顯著（F（1, 29）=0.37, p=0.550）。通過比較平均數（見表2）可發現，調節條件的反應時顯著快于控制條件；教學情境的反應時顯著慢于生活情境。

表 2 面孔識別任務正確率和反應時的描述統計

3.3 注意偏向正確率和反應時

通過2（情境: 教學&生活）×2（啟動條件: 調節&控制）×2（詞性: 負性&中性）的重復測量方差分析，結果如下：

情境主效應不顯著（F（1, 29）=1.61, p=0.214）；啟動條件（F（1, 29）=10.88, p=0.003,η=0.27）和注意偏向（F（1, 29）=6.86, p=0.014，η=0.19）主效應顯著；情境與詞性交互效應呈邊緣顯著（F（1, 29）=3.20, p=0.084，η=0.10）。進一步進行簡單效應檢驗發現，教學情境下，詞性間的差異不顯著（F（1, 29）=1.95, p=0.173）；生活情境下，詞性間存在顯著差異（F（1, 29）=7.86,p=0.009, η=0.21），負性詞匯的反應時更短。

表 3 注意偏向任務反應時的描述統計

4 討論

研究結果表明，從識別特征上看，僅控制條件下，教師在教學情境中表現出更準確地情緒面孔識別特征，然而耗時更長；調節條件下，教師能更快速地識別負性情緒面孔。從注意偏向特征上看，教師在教學情境下無顯著的負性信息注意偏向。

從識別特征上看，教學情境教師的面孔識別加工具有準確性更高但用時更長的特征。該結果說明情境因素對識別特征存在顯著影響，教學情境下教師表現出準確但嚴謹的面孔識別特征。這一結果可能是由于教學情境誘發了教師更高的動機水平所致。基于自我決定理論，一位訓練有素的教師在教學情境中具有更強的動機水平完成教學，包括教學目標以及掌控課堂等等。因而，情境作為一種線索信息，首先誘發教師更高的動機水平。但值得注意的是，面孔識別乃至情緒調節也是一種認知過程。故而，動機水平的改變必然反映到認知過程上。前人研究情境信息作為背景線索的確影響個體的面孔識別加工，即面孔識別存在情境效應。Righart和Gelder （2008a）以自然場景圖片作為面孔識別的情境信息，將不同情緒面孔與表達不同情緒的自然場景相匹配，比較面孔和場景情緒一致與不一致下的面孔識別特征。結果發現情緒一致時，個體能更準確地識別面孔，并在一定程度上不受認知負荷的影響。情境效應表明背景圖片作為情境信息能誘發個體不同的面孔識別特征，Righart和Gelder （2008b）提出背景圖片作為情境性信息能改變面孔加工方向。另外，Gross （2015）基于信息加工的視角提出情緒調節的加工模型，包括情境選擇、情境修正、注意分配、認知轉變和行為調整。其中，注意分配涉及調節目標引發的注意偏向，分心是情緒調節中注意分配的基本策略，分為情境內部的特征轉移和情境的外部轉移。因此，本研究結果可能是由于教學情境誘發教師更強的動機水平，從而促使教師使用了更多的分心策略，導致面孔識別速度下降，從而能維持更平穩的情緒狀態。但其中注意的調節機制仍需要進一步研究證據的支持和完善。其次，在自動情緒調節的作用下教師更快地識別負性情緒面孔，這與前人研究結果相契合（Zhang, Feng, & Mai, 2016）。前人研究表明，相對于中性或正性面孔，負性面孔將捕獲個體更多的注意資源，個體將過多的注意資源投入到體驗面孔的情緒效價中，以致于對負性情緒面孔的識別較慢。而在自動情緒調節的作用下，個體對負性信息的注意偏向將顯著減少，因而能更快地識別面孔情緒信息。本研究結果可能是由于教師在自動情緒調節作用下未對負性情緒面孔產生過多的注意偏向，能分配更多注意資源于識別負性情緒信息，起到調節情緒情感狀態的作用。但是，情境與自動情緒調節對面孔識別的影響機制可能存在差異，待進一步驗證。

從注意偏向特征上看，教學情境下教師對負性信息無顯著的注意偏向。心境一致性偏向（mood-congruent bias）認為心境狀態影響個體的認知偏向，即消極情緒下個體將過度關注負性信息（Delle-Vigne, Wang, Kornreich, Verbanck, &Campanella, 2014）。Beck （2008）運用心境一致性情緒加工偏向解釋伴有抑郁癥狀的個體對負性信息的過度關注。Tamir和Robinson （2007）利用點探測范式研究正常個體亦發現心境一致性效應，高積極情緒評分被試對積極性詞匯存在顯著的注意偏向。因而，根據心境一致性效應，本研究結果表明教學情境下教師表現出更穩定的情緒狀態。整合情境因素在面孔識別和注意偏向任務中的作用發現，相較于生活情境，教學情境下教師表現出更準確但耗時更長的情緒信息識別特征和更平穩的情緒情感狀態。因而，教學情境下教師的情緒調節效果更佳，與研究假設一致。尹弘飚（2017）提出教師的工作需要其浸入情景，做出符合職業倫理的情緒調節。教師的情緒勞動具有“聚焦工作”的特性，教師的情緒以“專業至上”為邏輯，情緒的調整以達成教學目的為目標。因而，進入職業場景，教師對自然感受情緒的調節服從教學的專業倫理。Yin （2015）通過研究情緒智力、情緒工作要求與情緒勞動策略的關系，結果發現情緒工作要求高的教師更傾向于表層扮演的情緒策略，而弱化自然感受情緒的表達。因此，由于長期的職業沉浸而形成符合教師職業要求的工作素養，教師在教學情境下表現出更良好的自動情緒調節效果，以更穩定的情緒狀態完成教學目標。其次，在自動情緒調節的作用下教師的注意偏向未發生顯著性改變。這一結果與前人研究結果相悖。前人研究發現，無論是自動或主動的情緒調節以及不同的調節策略均對個體的注意偏向具有顯著性影響（王艷梅, 毛銳杰,2016; Wang & Li, 2017），情緒調節起到調控情緒狀態，以減少個體負性情緒體驗的作用，從而降低個體對負性刺激的注意偏向。而本研究未得到預期結果的原因可能是自動情緒調節與情境效應存在功能上的重疊。結合面孔識別任務中調節條件下情境效應不顯著的結果可推論，教學情境可能存在誘發教師自動情緒調節的功能。首先基于情境性認知的視角，情境作為情緒調節的主要背景信息，本身具有線索作用和誘發功能，情境所包含的固有線索能夠影響目標對象的加工（白學軍等, 2011）。Koole和Jostmann （2004）發現壓力情境下的個體對積極的社會刺激存在明顯的注意偏好。其次，教學情境是教師的專業場景，具有職業特殊性。Gross （1998）提出情境選擇（situation selection）和情境修正（situation modification）是情緒調節的早期策略。即在早期情緒感受形成階段，個體會快速地對情境進行識別和修正。另有研究者通過ERP探究自動情緒調節的時間進程，結果證明自動情緒調節主要作用于情緒加工的早期階段（Wang & Li, 2017）。所以在情緒加工的早期階段，個體可能在一定程度上自動化地加工情境線索，并結合情境信息調整情緒調節目標，從而以自動情緒調節的形式影響情緒感受的形成。因此，特殊的情境信息可能作為一種背景線索具有直接誘發情緒調節的功能，即情境和自動情緒調節在一定程度上以相同的形式影響情緒加工，然而二者的影響機制仍存在不同，情境誘發調節的具體作用機制有待進一步分離兩個因素進行探究。

綜上所述，本研究基于情境性認知的視角，探究教學情境作為一種情境線索是否能誘發教師更良好的自動情緒調節效果。研究結果表明教學情境下，教師表現為更準確、謹慎的面孔識別特征和無顯著的負性注意偏向。本研究的貢獻一方面是為情境性認知視角提供進一步的實證研究證據，情緒調節發生在腦、身體與環境的互動中，情境性認知旨在從動態的、以情境為依托的視角進一步探究情緒調節，以提升研究成果的生態性（Koole& Veenstra, 2015），本研究即依托教學情境研究教師情緒加工中的情境效應。另一方面，本研究結果為教師自動情緒調節特征和調節能力的干預提供實證基礎，自動化、無意識的情緒調控能力在很大程度上能提升教師的專業能力，長久以來情緒與理性是二元對立關系，然而教學情境需要教師做到“情理交融”，即高度理性化的表達情緒情感（尹弘飚, 2017），因此低損耗的自動情緒調節能力有助于教師更好地調控課堂情緒，更理性地表達情感。為了進一步提升教師情性能力，研究者應對教師自動情緒調節能力給予更多關注。

5 結論

（1）基于情境性認知的視角，研究結果表明教學情境能作為一種情境線索誘發教師更佳的自動情緒調節效果，具體表現為更準確、謹慎的面孔識別特征和無顯著的負性注意偏向。

（2）教學情境的誘發機制與自動情緒調節存在功能上的重疊，有待進一步分離二者進行探究。