基于循證理念的在線學習焦慮情緒干預模型與實證研究

劉 丹, 劉昊妍, 楊 琳， 李玉斌

(遼寧師范大學 計算機與信息技術學院，遼寧 大連 116029)

后疫情時代，在線學習已逐步成為“新常態”，居家隔離、跨媒體學習和疫情新聞事件等疫情信息導致的情緒波動等特殊問題，使得相當數量的學習者在屏幕學習面前會存在一定程度的學習焦慮情緒[1].這種消極情緒對學生的認知水平[2]、學習行為[3]、學業成就[4]等具有不可忽視的影響.現有研究大多從影響因素、感知與測評以及焦慮情緒在學習動機和學業成就等因素間所起到的中介或調節作用等視角進行論述，對于在線學習焦慮情緒的內在作用機制和有效教學干預缺乏深層次剖析.學習干預是化解在線學習風險的重要機制[5]，與教學過程和學習者的學習狀態直接關聯，是克服學習障礙、提升學習績效的關鍵活動[6].跟課堂教學情境類似，在線學習中教師大多關注焦慮情緒是否產生，而對情緒的教學干預往往依賴傳統經驗并憑借自身的主觀判斷進行，忽視了基于教學證據的量化評價，導致干預結果難以達到有效提高學習效果的目的.迄今為止，國內外對于在線學習焦慮情緒干預的研究尚處于起步階段，研究多從環境、性質、規模等方面對干預策略和方法進行分類[7-9].而且，研究多為單一干預策略，缺少對焦慮情緒與干預效果二者關系的系統性量化分析.

循證理念為當下在線教學實踐中的主觀性干預、經驗主導型干預、實證主義干預困境提供了新的視角和支點.其核心在于基于證據實施教學，強調教學過程的理性化、科學化和可視化，即強調教師經驗、智慧與教學證據的最佳結合[10]，是提高干預決策以及教學行為的針對性和合理性的有效手段.因此，本研究主要包括兩個研究步驟：首先，梳理在線學習焦慮情緒的影響因素、外在表現、干預策略，明確在線學習焦慮情緒作用機制，從循證干預的視角出發，構建在線學習環境下基于學生焦慮情緒數據的循證干預模型；其次，通過準實驗設計將該干預模型作用于具體的教學實踐，以學生的在線學習焦慮情緒數據為依據，對不同在線學習焦慮情緒水平的學生實施教學干預，確保該模型能夠有效促進干預目標的高效達成，調節學生的在線學習焦慮情緒，開啟積極學習心理.

1 研究綜述與模型構建

1.1 在線學習焦慮情緒影響作用機制

明晰在線學習焦慮情緒的影響作用機制是構建干預模型的重要前提.在線學習焦慮情緒的作用機制是指干預如何有效作用于系統結構中的要素，即通過針對性的干預策略對影響在線學習焦慮情緒的因素進行干預，從而使在線學習焦慮情緒朝著預期調節方向發展.通過對國內外在線學習焦慮情緒定義的剖析發現，準確梳理在線學習焦慮情緒作用機制需要把握3個核心要素：影響因素、外在表現和干預策略.3種要素間的相互作用促使學習者的在線學習焦慮情緒不斷改善，呈現非線性相關關系，如圖1所示.

圖1 在線學習焦慮情緒的影響作用機制Fig.1 The influence mechanism of anxiety in online learning

1.1.1 在線學習焦慮情緒的影響因素

大多數學者選取自我效能感[11]、學習興趣等內在主體特征與教師評價[12]、學習策略[13]等外在學習環境要素作為在線學習焦慮情緒的主要誘發因素.依據Jeffrey Gray的強化敏感性理論，焦慮作為個體重要的個性化特征，對學習者的認知、情感和行為的投入均會產生重要的影響.在線學習環境下，學習者的主體意識與外在環境要素相比可能在更大程度上決定學習者是否能夠順利完成在線學習及學習成效的高低，因此，本研究參考李運福等人[14]的觀點，從學習者主體特征的角度將在線學習焦慮情緒的主要影響因素歸結為在線學習態度、在線學習自我效能以及在線學習動機.

1.1.2 在線學習焦慮情緒的結構維度

類別劃分是在線學習焦慮情緒外在表征與量化指標選取的基礎.不同學科、不同理論視角下的學習焦慮情緒主要包括作業和實踐[15]、評價[16]、個體特征[17]三方面.基于上述在線學習焦慮情緒的影響因素，本文結合在線學習環境將在線學習焦慮情緒劃分為個體焦慮、考試焦慮和學業任務焦慮3個結構維度.其中，個體焦慮指學習者因注意力不集中、自我約束力較差等因素導致無法有效完成在線學習任務時所表現出來的情緒.考試焦慮指學習者由于擔心考試失敗而產生的一種恐懼心理.學業任務焦慮指由于作業等與課程學習活動相關的厭煩、逃避、擔憂的不良情緒.

1.1.3 在線學習焦慮情緒的干預策略

在線學習焦慮情緒干預策略的設計是干預模型構建的重點.在線學習焦慮情緒的調節通過干預策略而發生，干預策略的選擇也要根據學習者不同類型焦慮的影響因素而適時調整.本研究從在線學習的構成主體出發，提出3大類11項不同的干預策略，如表1所示.具體包括：平臺干預：包括監督、預警、支持、增強等.教師干預：包括積極氛圍[18]、針對教學、成就激勵、評價反饋[19]等.學生干預：包括同伴互評[20]、合作交流[21]、反思總結等.每種策略包含多種具體的干預行為，在實際干預過程中，由于影響因素間具有一定的相互影響關系，故各種干預策略通常進行組合設計，以實現綜合的干預效果.

表1 在線學習焦慮情緒干預策略Table 1 Intervention strategies of online learning anxiety

1.2 循證理念下的在線學習焦慮情緒干預模型構建

從焦慮情緒干預的現有實踐結果可以發現，目前，焦慮情緒的干預主要通過兩條途徑展開.一是依靠教師經驗主導干預過程的實施，由于教師能力的局限性和教學資源的有限性，教師的干預決策往往滯留在經驗層次，對于學生的情緒分析存在模糊性，學習者的個性化情緒需求難以實現；二是以量化數據為支持，通過學習分析展開教學評價及干預.一般認為，學習分析包括以下幾個步驟：激活、監測、控制與反應[22].不可否認，數據驅動的研究范式著眼于相關關系，難以發現在線學習焦慮情緒的內在規律及特征，更無法有效支持干預策略的發生.循證理念契合數據分析的思想，主張將可測量、可積累的“證據”意識改造運用，其指導的實踐被分為證據決定、證據支持和證據告知3類.證據決定倡導實踐過程完全基于科學證據，證據支持指選擇性運用有偏證據支持自己的意向，而證據告知是循證理念運用的最切實的表述，指實踐過程中，將已有的最好的科學證據集中起來，作為措施選擇重要的、但并非唯一的要素[23].

從在線學習焦慮情緒干預模型設計的角度來看，循證理念可以總結為3個指導原則：證據告知性，即最有效的證據在決策中發揮重要而非唯一作用；決策因素多樣性，即不漠視決策過程中的多種因素，包括學習者的個體需求、教師個體經驗和在線學習資源條件在決策中發揮的作用；決策環境復雜性，即不忽視決策者個人因素與情境因素在決策過程中發揮的影響.基于循證教育理念，結合技術環境下的完整干預流程，本研究將干預環節按照學習分析的思路，構建由篩選、監控預測、決策和循證干預四環節循環迭代組成的焦慮情緒循證干預模型，如圖2所示.具體包括以下4個環節的進階：在篩選環節上，從傳統的教師個人經驗判斷和學習者自報告情緒狀態進階為以情緒水平、行為特征、學習效果為主的多方位數據采集，實現多模態學習者分析.監控預測環節上，以焦慮量化數據集作為干預組別劃分的依據，根據學習者在線學習焦慮情緒的嚴重程度，啟動對應的不同層級的干預.在決策環節上，基于循證干預的3項原則，實現基于情緒發生作用機制及關聯要素分析的策略庫干預決策.在循證干預環節上，依托在線學習焦慮情緒干預決策結果，從平臺、教師、學生策略庫匹配具體干預策略，通過策略整合實施不同層級干預.

圖2 在線學習焦慮情緒干預模型Fig.2 Intervention model of anxiety in online learning

2 模型應用及效果分析

2.1 實驗目的與假設

通過干預前后對比實驗，驗證在線學習焦慮情緒循證干預模型及干預環節中不同焦慮情緒水平的干預設計對在線學習焦慮情緒的影響；同時，了解各干預策略的組合作用情況.本研究做如下假設，假設H1：循證干預模型對學生的在線學習焦慮情緒與學習成績比傳統干預有更積極的影響.假設H2：循證干預模型對不同在線學習焦慮情緒水平的學習者發揮的積極作用不同，焦慮水平高的學生受益更多，其次為焦慮水平中等的學生，焦慮水平低的學生受益最少.假設H3：在線學習焦慮情緒與學習成績存在相關關系.

2.2 實驗設計

以某省級師范大學2021級教育技術學專業25名大一本科生作為研究對象，進行8次課程實驗以驗證模型的有效性，如圖3所示.通過對干預前后的學習者賦予不同干預手段形成兩種課程模式.其中，前4次課為實驗課，采用傳統的在線學習干預策略進行課堂教學，如直播答疑、發布班級通知、回復討論區問題等；后4次課為干預課，以在線學習焦慮情緒循證干預模型為指導，對焦慮情緒由低到高3個水平的學生進行不同范圍的個性化教學干預.根據干預主體的不同，進一步構建平臺干預+教師干預(PT)、平臺干預+學生干預(PS)、教師干預+學生干預(TS)3種干預課堂，并將其作為自變量；因變量為學生的在線學習焦慮情緒、學習行為統計以及學習成績.將11種干預策略進行組合設計，依次以角色扮演、游戲學習、拼圖學習和圓桌會議4種課堂形式在干預課中實施.

圖3 在線學習焦慮情緒的教學干預流程Fig.3 Teaching intervention process of online learning anxiety

2.3 實驗材料與工具

本研究選擇“C程序設計”課程中選擇結構和循環結構兩個模塊的內容為實驗材料，課程學習時間共8次，共計16課時.在線學習焦慮情緒的測量并沒有普遍認可并且被廣泛使用的權威量表，因此本研究對楊雪紅[24]、李昂[25]、Sun[26]等編制的問卷進行整合修訂.量表分為個體焦慮、考試焦慮、學業任務焦慮3個維度，共設置題項18個，包含16個正向題項，2個反向題項(用來判別問卷無效).采用李克特五級量表，從1分到5分為完全不符合、不太符合、一般、比較符合、完全符合.利用問卷星發放問卷，共回收471份問卷，經過篩選，共保留有效問卷402份，有效率85.35%.利用SPSS軟件對量表進行信效度分析，該量表Cronbach’sα系數為0.862(0.8≤α<0.9)，內部一致性良好，KMO值為0.870(>0.6)，Sig.<0.05.經SPSS軟件進行量表主成分分析，由于問題18在各個維度(因子)之間的隸屬關系不明確，故刪除該題項.最終量表由3個維度15個題項組成，分別為個體焦慮(6個題項)、考試焦慮(5個題項)和學業任務焦慮(4個題項)，利用此問卷作為焦慮情緒測量工具.

2.4 實驗教學流程

依據圖3構建的實驗流程，在實驗課和干預課中先后開展實驗：實驗課和干預課的教學流程大致相同，在課程教學之后完成在線測驗、學習任務以及在線學習焦慮情緒問卷.每次課程結束后，教師對學生數據進行分析，制定干預計劃，并在下一次課程實施干預.不同之處在于:實驗組的干預以教學策略的重構為主，根據學生成績和教師經驗判斷實施傳統教學干預，主要以班級通知、回復討論區問題、課程提問、直播答疑等方式為主，干預范圍為全體學生；干預課以學生之前的在線學習焦慮情緒數據為干預層級劃分的主要依據，綜合考量在線學習情境要素、學習者主體特征以及在線學習焦慮情緒的影響因素匹配干預策略，針對不同焦慮水平的學習者制定相應干預計劃.干預課1以實驗課的4次焦慮情緒數據平均分劃分干預范圍，將學生分為焦慮程度高、中、低3個層次，選取平均分最高的前30%學生為高焦慮組，后30%為低焦慮組，其余為中等焦慮組.以平臺干預+教師干預(PT)的方式展開干預，通過監督+評價反饋+預警3項策略展開教學干預實踐，之后課程以前一次課程結束后的焦慮問卷數據為依據進行學習者干預類別劃分;干預課2圍繞平臺干預+教師干預(PT)展開，以增強+成就激勵+針對教學的干預策略組合進行教學干預;干預課3圍繞平臺干預+學生干預(PS)展開，以支持+同伴互評+反思總結3項策略展開干預;干預課4圍繞教師干預+學生干預(TS)展開，以針對教學+積極氛圍+合作交流3項策略展開干預.

2.5 數據分析

2.5.1 學習者在線學習效果整體分析

為了驗證該模型的有效性，確保循證干預模型能夠降低學習者在在線學習過程中的焦慮情緒，提升學習成績，對學生實驗課、干預課的焦慮情緒、學習成績數據進行了配對樣本t檢驗，結果如表2所示.學生總體焦慮t=2.587，P=0.016<0.05，效應量為0.522 939 8>0.5，說明采用該干預模型前后的學生在線學習焦慮情緒在0.016顯著水平下呈現差異,為中等效果.具體來看，個體焦慮t=2.148，P=0.042<0.05，效應量為0.439 958 4>0.2.考試焦慮t=3.348，P=0.003<0.01，效應量為0.656 351 7>0.5，學業任務焦慮t=2.103，P=0.046<0.05，效應量為0.423 709 8>0.5，說明采用該模型前后的學生在線學習焦慮情緒在各子維度分別呈現顯著差異.其中,個體焦慮達到低等效應，考試焦慮和學業任務焦慮達到中等效應.學生成績t=-9.148，P=0<0.01，效應量為|-1.731 115 9|>0.8，表明采用該干預模型前后的學生成績呈現顯著差異，達到較高效應.以上結果說明，學生的焦慮情緒經過干預顯著降低，學習成績顯著提升.

表2 在線學習焦慮情緒和學習成績的配對樣本t檢驗結果Table 2 Paired sample t-test results of online learning anxiety and academic performance

進一步探究在線學習焦慮情緒和學習成績之間的相關關系，通過Pearson相關性分析探究在線學習焦慮情緒對學習成績的影響.選取8次課25名學生的成績與焦慮情緒，共200對數據，利用SPSS進行相關性分析.結果如表3所示，r=-0.229，P=0.001<0.01.可以看出，在線學習焦慮情緒與成績顯著負相關，在線學習焦慮情緒對學習成績起負向作用.

表3 在線學習焦慮情緒與學習成績的相關性分析結果Table 3 The results of the correlation analysis between online learning anxiety and academic performance

2.5.2 不同焦慮水平學生的情緒狀態及成績分析

探討不同焦慮水平學生的情緒變化和成績變化，采用單向協方差分析(ANOVA)的方法對數據進行處理.首先，利用單因素方差分析研究不同焦慮組別學生焦慮變化和成績變化的差異性，如表4所示.可以看出3種不同焦慮程度學生樣本的焦慮變化全部均呈現出顯著性差異(P<0.05)，成績變化未呈現顯著性差異.這意味著干預模型在調節焦慮情緒方面對不同焦慮水平學生的有效性存在差異.具體分析可知，不同焦慮小組學生的焦慮變化呈現出0.01水平顯著性差異(F=7.889，P=0.003).對比差異可以發現，有著較為明顯差異的組別平均值得分對比結果為“高焦慮組>低焦慮組>中焦慮組”，這說明高焦慮和低焦慮組的學習者受益更多.具體體現在：高焦慮、低焦慮組的學生在線學習焦慮情緒經過干預均顯著下降，個體干預、全范圍干預均能達到顯著降低學習者焦慮的效果;而中等焦慮組的焦慮程度顯著上升，這意味著小組干預的有效性不足.

表4 不同焦慮小組焦慮情緒變化對比Table 4 Comparison of anxiety in different anxiety groups

2.5.3 不同干預課堂有效性分析

4種干預課堂的兩兩成對比較結果如表5所示，可以看出：干預課2的考試焦慮、學業任務焦慮與干預課1之間存在顯著差異(P=0.05，P=0.014<0.05)，干預課4的學業任務焦慮與干預課3之間存在顯著差異(P=0.015<0.05).由此可見，干預課2中平臺干預下的增強策略，教師干預下的成就激勵、針對教學策略對于調節考試焦慮和學業任務焦慮顯著有效，干預課4中教師干預下的針對教學、積極氛圍策略以及學生干預下的合作交流策略對調節學業任務焦慮顯著有效.

表5 4種干預課堂兩兩配對t檢驗分析結果Table 5 Paired t-test analysis results of four intervention classes

2.6 實驗結論與討論

循證干預模型指導下的干預課學習者在線學習焦慮情緒水平高于傳統干預的實驗課，這說明循證干預模型在調節在線學習焦慮情緒方面比傳統的干預方式更有效，H1成立.學習者的學習成績隨焦慮程度的變化而顯著變化，在線學習焦慮情緒與學習成績存在顯著的負相關關系，H3成立.進一步分析不同焦慮水平學習者的情緒數據和成績數據發現，該干預模型對于不同焦慮水平學生的有效性有所不同，焦慮情緒調節方面受益更多的為“高焦慮組>低焦慮組>中焦慮組”，對于學習成績的改善，三個組別沒有顯示出顯著性差異，這與假設H2有所不同.

4次干預課的對比分析發現，雖然兩種課堂在差異性檢驗中大部分維度顯示無顯著差異，但從差值來看，除干預課3的考試焦慮和學業任務焦慮有小幅提升，其余課程學習者的焦慮情緒均呈現下降趨勢，這說明大部分干預策略均可以調節學習者的焦慮情緒，平臺干預下的增強策略，教師干預下的成就激勵、針對教學策略對于調節考試焦慮和學業任務焦慮顯著有效，教師干預下的針對教學策略、積極氛圍策略以及學生干預下的合作交流策略對于調節學業任務焦慮顯著有效.而干預課3的考試焦慮和學業任務焦慮升高的原因可能在于該節干預課以拼圖學習的課程形式展開教學，其知識碎片化的同時也為學習者帶來了新的認知負荷，學習者難以在較短的在線學習課程中實現與學習同伴的有效交流，這也在一定程度上引發了學生的合作意識不強、參與度不足等問題，課堂上的討論氛圍略顯冷清，學習者沒有實質性相互學習和補充知識，導致所學知識無法系統、有邏輯地串聯起來[27].

3 對策建議

3.1 對循證理念指導下的干預模型進行系統化設計

學習者數據缺乏科學的使用和管理是研究發展的重要障礙，證據告知的循證理念有效改善了這一狀況，其超越唯一證據要素的實踐視野，強調學習者的個體特征與學習環境等多重因素，促使干預研究的內在模式如研究方法、價值取向逐漸向系統性、多元性發生改變.這些改變既包括該理念對干預研究發展的促進，也包括具體干預模型對該理念的表征.未來可充分考量在線學習焦慮情緒的其他關聯要素，關注證據運用于決策的制度保障和機制構建.數據收集方面，重視面向學習者情緒發展規律和發生機制的深層次解析[28]，實現學習者特征的精準刻畫.監控預測方面，要將智能技術作為學習焦慮情緒量化測評的有效驅動力，實現在線學習環境下學習者情感狀態的時序化建模分析[29].干預決策方面，確保多元證據的參與，明確在線學習焦慮情緒障礙的解決目標及解決途徑，充分發揮決策者的“主體”意識與“證據”意識.循證干預方面，綜合在線學習焦慮情緒不同層次學習者進行階梯式加深設計，激活學習者自身調節在線學習焦慮情緒的認知因素.其次，要強化線上環境下主體式教學的深度學習，實現知識水平、情緒水平等維度的系統化設計.4個環節需要進行整體設計，形成具有整體性、系統性、深層次的教學干預模型，以期其發展成一種指導實踐的范式.

3.2 對教學干預形式進行橫向一體化設計

真正調節在線學習焦慮情緒的教學干預，應該以深度學習理論為指導，廣泛吸收多種干預策略，設計不同形式施以應用，凸顯橫向一體化設計，以擴大干預范圍、降低時間成本、提高干預策略優勢.具體表現為有效實現更大范圍的干預，通過對教學干預形式的綜合運用，快速獲得互補性的干預資源和能力.通過多種干預方式，教師可以有效地建立與學習者之間的干預關系，使其焦慮情緒一直處于對學習最有利的狀態.這也為教學干預者提出了更高的要求，干預程度要維持在合適的范圍內，干預力度不足必然導致預期的干預效果無法達到，而過度干預會對學習者造成難以逆轉的學業負擔，故教學干預需要從維護學習者整體學習效果的角度出發，權衡考量，整合思維.

3.3 對不同焦慮水平學習者進行針對性干預設計

在線學習焦慮情緒干預面向所有學生的同時，應保證干預的針對性，學習焦慮情緒作用機制之間的非線性關系預示著其干預手段不是統一的，既要有標準化的干預模型，又要有個別化方案.干預的最終目標應是不讓每個學習者落后，確保所有學習者獲得以積極學習情緒為主導的在線學習體驗.其次，干預目標應弱化與其他學習者的對比，更應關注特定時間內學習者自我情緒調節的提高幅度，焦慮情緒低的學習者即使情緒變化緩慢，也需要在接受干預的范圍內.最后，干預手段要發揮更好的干預作用，還需要針對不同的焦慮影響因素進行針對性干預，讓干預效果發揮到最好，產出創造性的成果.

4 總 結

本研究從循證干預視角出發，首先確立在線學習焦慮情緒的作用發生機制，在此基礎上設計了在線學習焦慮情緒干預模型，并對3大類11項在線學習焦慮情緒干預策略進行組合設計.通過與傳統在線干預課堂進行對比實驗，驗證了在線學習焦慮情緒干預模型的科學性和有效性，補充并擴展了在線學習焦慮情緒干預的理論與實踐.但由于研究僅將在線學習焦慮情緒作為干預決策的主要量化指標，后續將充分挖掘在線學習焦慮情緒關聯因素等內隱性數據，以確保研究的全過程量化.此外，未來可基于本研究界定的在線學習焦慮情緒干預模式，融合多種教育思潮，推進在線學習焦慮情緒干預的建構性研究與實踐，使在線學習干預走出某種特定干預模式的誤區.