在线学习资源如何影响学业情绪和学习效果

王雪 张蕾 杨文亚 卢鑫 徐文文 高泽红

摘要：在线学习资源是在线学习中教学内容的重要载体，其合理设计和应用被认为与学业情绪及学习效果密切相关，但其中隐含的影响机制仍缺乏系统研究。“控制—价值理论”能全面反映在线学习资源与学业情绪、学习效果间的关系，以该理论为基础对国内外43篇相关实验研究文献进行元分析后发现：整体上，在线学习资源设计和应用对学业情绪及学习效果具有积极影响，且积极情绪能显著提升学习效果;从认知质量来看，经典美学设计较表现美学设计更易诱发积极情绪，但表现美学设计更有利于提升学习效果，动态资源比静态资源更能诱发积极情绪并提升学习效果;从动机质量来看，不同类型资源内容对学业情绪和学习效果的影响存在显著差异，其中技术类资源更能诱发积极情绪并提升学习效果;从自主支持来看，程序控制较学习者控制更易诱发积极情绪，但学习者控制更能显著提升学习效果;从控制评估来看，内在和外在归因方式均有助于改善学业情绪，但外在归因更有助于提升学习效果。因此，在设计和应用在线学习资源时应当注重经典美学与表现美学相结合的动态性设计，通过价值诱导和设疑来提高学习者对教学内容的价值评估，提升资源的交互性以赋予学习者自主选择权，加入指示语以引导学习者正确归因，设置情绪诱导程序以激发学习者的积极情绪。

关键词：在线学习资源;学业情绪;学习效果;控制—价值理论;元分析

中图分类号：G434   文献标识码：A    文章编号：1009-5195（2021）05-0082-13   doi10.3969/j.issn.1009-5195.2021.05.009

基金项目：国家自然科学基金青年项目“教学视频中情绪设计对学习的影响机制及其优化方法研究”（62107030）。

作者简介：王雪，博士，副教授，硕士生导师，天津师范大学教育学部（天津 300387）;张蕾、杨文亚、卢鑫、徐文文、高泽红，硕士研究生，天津师范大学教育学部（天津 300387）。

一、引言

随着信息技术的迅速发展，在线学习逐渐兴起并成为课堂教学的有益补充。尤其在新冠肺炎疫情防控期间，世界各国纷纷将各级各类教育活动转移到线上开展，在线学习成为学习者普遍采纳的一种学习方式（宋灵青等，2020）。然而大规模的在线教学实践表明，学习者参与在线学习时主要与教学课件、教学视频等在线学习资源进行人机交互，与教师、学习同伴等时空分离，因此难以感受到传统的教学氛围，不易与他人产生情感共鸣，导致其无法充分表达和释放自身情绪，容易产生疲劳感和学习焦虑（李文昊等，2020;翟雪松等，2020），进而影响在线学习效果。

情绪策略理论认为，情绪可以调节认知的加工过程和行为，干涉决策推理和问题的解决。积极情绪在认知过程中起协调、组织作用，可提高学习效果，而消极情绪起破坏、阻断作用，可降低学习效果。实际上，在线学习环境中充满着强烈的情绪体验，这些体验将直接影响学习者的行为表现、学习效果，甚至是个人成长（Pekrun et al.，2002）。例如，Moreno（2006）在多媒体学习认知理论（Mayer，2005）的基础上引入情绪因素，认为在线学习资源画面中视觉、听觉元素设计的一个重要功能就是情绪诱发，即通过对学习资源中呈现知识内容的关键因素的再设计激发学习者的学习动机，从而引发学习者的积极情绪、提升学习效果。除此之外，还有研究表明，学习者对在线学习资源的控制程度、所学内容的类型等非画面设计元素也会对学业情绪和学习效果产生影响（Wolfson et al.，2000;Stark et al.，2018）。

综上所述，学习资源作为在线学习中教学内容的最重要的载体，学习者使用最为频繁，其设计和应用能否有效调动学习者的积极情绪，将直接影响在线学习效果。尤其在后疫情时代，在线学习将成为常态，研究者和实践者不得不思考以下现实问题：目前在线学习资源在设计和应用策略上对学习者的学业情绪和学习效果有何影响？积极情绪能否改善学习效果？如何通过在线学习资源的有效设计和应用改善学业情绪，进而提升学习效果？针对这些问题，本研究采用元分析方法，对国内外相关的实验和准实验研究文献进行梳理和分析，依据Pekrun（2006）教授关于学业情绪的“控制—價值理论”（Control-Value Theory），分析在线学习资源的设计和应用方面影响学习者学业情绪的因素，从整体到具体，评价在线学习资源的设计和应用对学习者学业情绪与学习效果的影响，以及学业情绪与学习效果之间的关系，进而梳理总结改善学习者学业情绪和学习效果的方法与策略，期望能为优化在线学习资源的设计和应用、改善学习者的学业情绪与学习效果提供有益参考与借鉴。

二、文献综述

学业情绪包含积极情绪和消极情绪两类，作为在线学习中学习者的一种复杂的主观体验，近年来逐渐被国内外研究者关注。在线学习资源的设计和应用（如学习资源的呈现画面、给学习者的反馈方式、交互控制方式等）能否以及如何影响学习者的学业情绪并促进学习效果的提升，已经成为近几年在线学习领域关注的焦点。然而，不同研究所获得的结论却不尽相同。

一些研究发现，通过在线学习资源画面的有效设计和应用可以诱发学习者的积极情绪，提升学习效果。例如，Um等（2012）通过实验证明在线学习资源画面中采用暖色和拟人化的结合可有效激发学习者的积极情绪，降低其对难度的感知，并提高学习成绩;Plass等（2014）重复Um等（2012）的实验后发现仅在暖色和圆形结合时才能激发学习者的积极情绪并提升其理解（Comprehension）测试成绩;Mayer等（2014）对学习资源画面中的关键元素进行增强设计，发现彩色和拟人化的结合可显著提升学习者心理努力程度，激发其学习积极性，并促进其保持（Retention）测试成绩;杨红云等（2020）和Brom等（2018）分别对31项和33项相关实验研究进行元分析发现，拟人化和令人愉悦的颜色对学习者保持、理解以及迁移（Transfer）测试成绩都有显著的促进作用。

除了在线学习资源的画面设计之外，还有一些研究证明了在线学习资源的反馈方式、交互控制方式等也对学习者学业情绪与学习效果有积极影响。例如，Jimura等（2009）研究发现，在被试学习过程中为其呈现正面反馈会引发积极的情绪反应，并且这种积极的情绪反应与认知功能有关;Mayer等（2001;2016）通过多项研究发现学习者控制可以帮助学习者建立连贯的心理模型，促进积极情绪的产生和学习效果的提高，并据此提出了交互性原则（Interactive Principle）（Clark et al.，2011）。

然而，还有研究发现，某些在线学习资源的设计和应用并不能诱发学习者的积极情绪，也不能提升学习效果。例如，Park等（2015）采用与Um等（2012）的研究中相似的学习资源进行实验，对学习者眼动轨迹追踪后发现，学习资源画面中拟人化的设计提高了学习者的视觉注意力，但对其积极情绪、理解测试成绩和迁移测试成绩都没有显著影响;薛野等（2015）对比了“暖色+拟人化”和“黑白灰+圆形”的画面元素设计对在线学习的影响，发现“暖色+拟人化”对学习者的积极情绪和学习成绩并无显著影响;闫志明等（2017）考察了媒体类型（图文和动画）和学习者的空间视觉能力（高和低）对学习者的学业情绪和学习效果的影响，发现媒体类型对学习成绩有显著影响，但对学业情绪没有显著影响，空间视觉能力对学习成绩和学业情绪都没有显著影响;Goetz等（2006）采用多层线性模型分析不同学科类型对学业情绪的影响关系，发现学科与学业情绪之间的相关性很低。

与此同时，也有研究者关注到学业情绪与学习效果的关系。例如，Kumar等（2016）的研究为工程课程模块设计了两种类型的教学课件，即积极情绪型和中性情绪型，研究结果显示积极情绪与学习满意度和学习效果存在显著的正相关关系;龚少英等（2017）通过外部诱发学习者的积极情绪，结果发现成功诱发的积极情绪可以促进学习迁移，但没有提高学习者的动机水平、感知成就和学习满意度;周丽等（2019）采用元分析方法，探讨了积极情绪能否影响学习者的学习效果，对21篇文献进行分析后发现，积极情绪组表现出更高的迁移测试成绩和学习满意度，但对学习效果的影响在一定程度上受情绪诱导方式、呈现步调等因素的影响。

上述分析表明：（1）在线学习中学习者的学业情绪逐渐成为国内外研究者关注的重点;（2）在线学习资源的设计和应用是否会影响学习者的学业情绪和学习效果，其结论尚存争议;（3）已有的国内外相关研究，包括一些元分析研究，大多是从单一视角出发，探讨在线学习资源中的某个单一因素（如颜色、拟人化、反馈方式或控制程度等）对学习者学业情绪或学习效果的影响，其研究结论仍相对抽象且存在局限。

三、理论框架与研究方法

1.理论框架

Pekrun（2006）以情绪的唤醒为核心假设创建了学业情绪的控制—价值理论。他认为学业情绪受到个人因素、任务与环境因素、评估因素的影响，并对学习者的学习成就（即学习效果）起重要作用。个人因素是指学习者参与某类学业活动的个体原因，即学习者的个体特征，这将影响学习者对学业活动的评估与成就。任务与环境因素是指学习者要完成的学习任务和所处的学习环境的认知质量、动机质量、自主支持、目标结构和期望、学业反馈和结果。评估因素是指学习者对当前学业活动、过去和将来的学业结果的评估（包括控制评估和价值评估），将直接决定学业情绪是否被唤醒。对控制—价值理论中影响学业情绪各因素的解释如表1所示。

控制—价值理论是一个系统的理论架构，能够全面深入地反映在线学习资源的设计和应用对学业情绪的影响，以及学业情绪对学业成就的影响（Pekrun et al.，2007）。因此，本研究以控制—价值理论为研究框架，对相关研究开展系统的元分析。需要说明的是，通过对国内外相关实验和准实验研究进行梳理，发现目前已有相关文献中的研究设计不涉及“目标结构和期望”以及“价值评估”两个因素，因此，本研究不考虑二者。另外，通过对“学业反馈和结果”进行编码发现，仅2篇文献进行了反馈影响学业情绪和学习效果的实验研究，研究数量不符合元分析要求，因此也不对“学业反馈和结果”因素进行分析。

本研究将主要解决如下两个问题：（1）从整体上看，在线学习资源的设计和应用对学习者的學业情绪和学习效果有何实际影响，积极情绪和学习效果之间有何关联？（2）从具体上看，学习者的个体特征，在线学习资源的认知质量、动机质量、自主支持，以及学习者的控制评估对学业情绪和学习效果有何影响？

2.研究方法

为回答上述问题，本研究基于控制—价值理论框架，使用元分析方法对已有的国内外相关文献进行整合分析，从在线学习资源的设计和应用出发，综合探究其对学习者学业情绪和学习效果的实际影响。

（1）文献检索

本研究分析的文献主要来源于中国知网、万方、维普、Web of Science等数据库。中文检索关键词为“情绪”“情绪+学习效果”“情绪+教学效果”“情绪+教学设计”“情绪+实验研究”“情绪+实证研究”等。外文检索关键词为“emotion”“emotion+learning effect”“emotion+teaching effect”“emotion+learning outcomes”“emotion+education”“emotion+instructional design”“emotion+experimental study”“emotion +empirical research”等。检索文献发表日期截至2020年5月，共检索到文献134篇，包括63篇中文文献和71篇英文文献。

（2）文献筛选

为保证元分析的准确性和有效性，对检索到的文献做进一步筛选，具体标准如下：一是文献必须为实验研究或准实验研究，必须包含实验组和对照组;二是文献中必须同时包含对学习者学业情绪和学习效果的影响分析;三是文献中涉及的学习资源必须是在线学习资源;四是文献中要有可计算出效应值的学业情绪和学习效果数据;五是不含重复文献。

按照上述标准进行严格的人工筛选后，最终纳入分析的中文文献有17篇，英文文献有26篇，共计43篇。需要说明的是：有10篇文献进行了2个独立实验，可以得到20个独立效应值;有1篇文献进行了3个独立实验，可以得到3个独立效应值;有1篇进行了4个独立实验，可以得到4个独立效应值;其余31篇文献各有1个独立实验，可以得到31个独立效应值。因此，43篇文献共有58个效应值纳入元分析。

（3）文献编码

本研究整合所纳入文献的实验变量后，依据控制—价值理论中影响学习者学业情绪的因素，按照如表2所示的编码规则对涉及的变量进行编码。

（4）效应值计算

效应值按照其统计意义分为差异类、相关类和组重叠3类（郑昊敏等，2011），本研究的目的是探究在线学习资源的设计和应用对学习者学业情绪和学习效果的影响，故采用差异类效应值。Cohens d值和Hedgess g值都是常用的差异类效应值，但前者在小样本的情况下会高估效应值，产生误差（郑昊敏等，2011）。本研究纳入分析的各研究样本量较小，因而选用Hedgess g作为本研究的效应值指标。借助Comprehensive Meta-Analysis 2.0 软件导入相关数据，包括实验组和对照组的平均值Mean、标准差SD（或t值）和样本量N，以计算每项研究的效应值。

四、结果分析与讨论

1.发表偏倚检验

为排除所纳入文献报告结果与真实结果相偏离的可能性，同时采取定性的“漏斗图法”和定量的Beggs检验来检测发表偏倚（李玉等，2018;柴阳丽等，2019;周进等，2019），以保证元分析结果的稳健性。

由于研究涉及学业情绪和学习效果两个结果变量，故分别进行两次发表偏倚检测（分别对应图1（a）和图1（b）），可以发现两幅漏斗图上的点以合并效应值（学业情绪ES=0.338，学习效果ES=0.235）为对称散开，初步判断二者均不存在发表偏倚;依据Beggs检验结果（学业情绪：Z=1.200<1.96，p=0.220>0.05;学习效果：Z=0.355<1.96，p=0.722>0.05）进一步判断二者均不存在发表偏倚。因此，本研究得到的两组合并效应值均具有稳健性，可进入下一步分析。

2. 整体影响分析

从整体上看，在线学习资源的设计和应用对学习者的学业情绪和学习效果有何实际影响？积极情绪能否提升学习效果？研究得到了如下结果。

（1）在线学习资源的设计和应用对学业情绪和学习效果的整体影响

如表3所示的异质性检验结果表明：学业情绪（Q=124.008，p=0.000<0.05，I2=54.035<60）的样本间存在中度异质性;学习效果（Q=188.342，p=0.000<0.05，I2=69.736<75）的样本间存在较大异质性。因而选用随机效应模型进行分析，发现在线学习资源的设计和应用对学业情绪（ES=0.338，p=0.000<0.001）和学习效果（ES=0.235，p=0.000<0.001）的影响均达到了统计学显著水平。这表明在线学习资源的设计和应用对学习者的学业情绪和学习效果均有积极正向的影响。本研究采用Cohen（2013）提出的效应值大小标准，即当合并效应值ES≤0.2时，为小效应，影响效果不显著;当0.2

对所纳入元分析的相关文献进一步分析发现，产生此种结果的原因可能有：一是积极情绪的诱发使学习者对目标刺激产生有利的判断，可增强其积极性和参与度，从而促进学习效果的提升（王文慧，2018）;二是對在线学习资源进行有效设计和应用，可以清晰地表述学习任务，激发学习者内部认知潜能，使其更易获得成就感并提升自信心，因而能激发积极情绪，进而有效改善学习结果（Isen et al.，2005）。

（2）在线学习中的积极情绪对学习效果的影响

情绪唤醒是控制—价值理论的核心假设，影响情绪唤醒的相关因素则是通过影响学业情绪从而间接影响学习效果。那么，在线学习中是否可以通过诱发积极情绪进而提升学习效果呢？本研究依据样本文献的实验结果分析学习者的积极情绪是否对学习效果产生影响，对所有纳入元分析的文献进行二次筛选，最终保留37个效应值。同样，先采取定性的“漏斗图法”和定量的Beggs检验来检测发表偏倚。如图2所示的漏斗图上的点以合并效应值（ES=0.329）为对称散开，初步判断不存在发表偏倚;依据Beggs检验结果（Z=0.235<1.96，p=0.813>0.05）进一步判断其不存在发表偏倚。

依据表4可知，样本间存在较大异质性（Q=98.377，p=0.000<0.05，I2=63.406<75），应选用随机效应模型进行分析，结果显示积极情绪对学习效果具有中等程度的正向影响（ES=0.329），且达到统计学显著水平（p=0.000<0.001）。

Pekrun等（2007）认为情绪会通过影响学习者的注意力分配、动机、信息处理方式等一系列的认知和动机过程间接影响学习效果，陈佳雪等（2018）、Um等（2012）、Plass等（2014）的研究也证实了这一观点。因此，在设计在线学习资源时，应着重考虑诱发学习者积极情绪的方法与策略，进而达到促进在线学习成效的目的。下文将继续深入分析在线学习资源的设计和应用对学习者学业情绪和学习效果的具体影响，进一步探究改善学业情绪和提升学习效果的具体方法与策略。

3.具体影响分析

（1）学习者的个体特征对学业情绪和学习效果的影响

由表5可以看出，在线学习资源的设计和应用对不同学段学习者的学业情绪和学习效果的影响存在差异，具体表现为：对大学生的学业情绪（ES=0.302，p=0.000）和学习效果（ES=0.292，p=0.000）具有中等程度的积极影响;对中学生的学业情绪具有中等程度的积极影响（ES=0.429，p=0.000），但对学习效果的影响不显著（ES=0.064，p=0.317）;对小学生的学业情绪影响不显著（ES=0.156，p=0.367），但对学习效果具有中等程度的积极影响（ES=0.480，p=0.011）。进一步计算组间效应（QBET），根据p值判断组间差异是否显著，即当p>0.1时，为组间差异不显著;当0.1>p>0.05时，为组间差异边缘显著;当p<0.05时，为组间差异显著。由此得到：在线学习资源的设计和应用对不同学段学习者学业情绪的影响组间差异不显著（QBET=3.548，p=0.170），对学习效果的影响组间差异显著（QBET=11.236，p=0.004）。

分析产生上述结果的原因有：其一，本研究所纳入分析的文献均采用主观报告方式（量表或问卷）测量学习者的学业情绪水平，Mayer等（2014）认为这种方式获得的数据易受被试主观性影响，若被试对自身情绪不够敏感也会引起测量数据产生误差，从而造成各学段间学生学业情绪差异不显著。其二，Gross等（2003）的情绪调节理论认为个体常用认知重评（在表达自身情绪之前从当前所处情景中抽离出来）和表达抑制（在情绪反应后期抑制表达自身情绪的行为）两种策略调节自身情绪状态。小学生更倾向于使用认知重评调节情绪（姜媛等，2008），致使其融入感不佳。此外小学生对自身情绪的理解还不够成熟（李青，2011），难以精确表达自身情绪状态，故在线学习资源的设计和应用对小学生的学业情绪影响不显著。其三，中学生正值情绪稳定性发展的转折期（王金丽，2000），缺少对自身情绪问题的应对能力，致使智力的正常发挥受到限制，从而导致成绩不佳（姜媛等，2008）。因此，在线学习资源的设计和应用对中学生的学业情绪影响显著，但对成绩影响不显著，且对中学生学习效果提升程度也远低于小学生和大学生。

（2）认知质量（学习材料的美学设计和动态性）对学业情绪和学习效果的影响

认知质量借助学习材料的内在特征（如画面的美学设计和动态性等）激发学习者的认知能力，进而诱发学习者的情绪变化，影响学习效果。诸多研究从在线学习资源学习材料的美学设计视角分析其对学业情绪、学习效果的影响。Mayer（2005）的研究表明学习资源的动态性与学习者的认知负荷息息相关，会直接影响学习效果。本研究从在线学习资源的美学设计和动态性两方面来分析认知质量对学习者学业情绪和学习效果的影响。依据Lavie等（2004）的分类方法，美学设计进一步编码为经典美学（尺寸清晰，排布有序，整体显得干净、舒适和对称）和表现美学（具有新颖性和非常规性），动态性进一步编码为静态（文本、图片和幻灯片等）和动态（动画、视频和带有动画的超媒体）。

学习材料的美学设计。由表5可以看出，经典美学设计对学业情绪具有中等程度的积极影响（ES=0.434，p=0.000），对学习效果影响程度较低（ES=0.180，p=0.006）;表现美学设计对学习者的学业情绪（ES=0.281，p=0.000）和学习效果（ES=0.264，p=0.000）均有中等程度的积极影响;经典美学设计和表现美学设计对学习者的学业情绪影响差异显著（QBET=4.861，p=0.027），且经典美学优于表现美学;但二者对学习者的学习效果影响差异不显著（QBET=1.333，p=0.248）。

Sweller等（1998）认为过度消耗认知资源（工作记忆容量）会增加学习者的认知负荷，从而降低学习效果，而降低外在认知负荷是减轻学习者认知负荷的关键（袁磊等，2006）。经典美学设计注重在线学习资源的整体有序和简洁对称，更能有效降低学习者的外在认知负荷，而表现美学注重视觉新颖和非常规性，但多个信息的同时呈现容易增加学习者的外在认知负荷。罗群英等（2009）的研究也发现学习资源采用简洁的组织与呈现方式可有效降低外在认知负荷。因此，经典美学设计更能降低外在认知负荷，从而显著诱发学习者的积极情绪，但无论是经典美学还是表现美学都能显著促进学习者学习效果的提升。

学习材料的动态性。由表5可以看出，动态学习资源对学习者的学业情绪（ES=0.389，p=0.000）和学习效果（ES=0.322，p=0.000）具有中等程度的积极影响;静態学习资源对学习者的学业情绪具有中等程度的积极影响（ES=0.256，p=0.000），对学习效果影响较小（ES=0.167，p=0.000）;动态和静态的学习资源对学习者学业情绪（QBET=4.660，p=0.031）和学习效果（QBET=6.590，p=0.010）的影响差异显著，且动态显著优于静态。

由此可见，动态学习资源（动态的画面+声音）是将视听结合的一种信息表征形式，这种形式比图文媒体（静止的图片+文字）更利于学习者学习，即具有所谓的“动画效应”（Mayer，2005）。出现动画效应的原因是学习者在学习静态图像时，需要自行构建一个动态的心理模型（蒋珊珊，2011），而动画媒体可帮助学习者省去建构模型的过程，降低认知负荷，进而更能诱发积极情绪和良好的学习效果（闫志明等，2017），这与Schnotz等（2005）、ChanLin（2000）、Mayer等（2005）的研究结论一致。

（3）动机质量（教学内容类型）对学业情绪和学习效果的影响

学习者对教学内容类型的价值评估可直接影响其动机质量、学业情绪和学习效果。例如，在应试教育背景下，有些中小学生认为信息技术课程没有学习价值，其学习这类课程时的学习动机低下，情感投入、知识掌握情况都不够乐观（康玲玲，2020）;相反，师范院校数学专业学生的职业认同感则普遍偏高，给予数学类课程较高的价值评估（即认为数学课程重要），其学习投入度也更高（李鹏，2020）。因此，学习者会结合社会因素、个人因素对学科内容的重要性、认可度进行判断，若答案为肯定，那么学习者会产生积极的情绪体验，进而获得良好的学习效果（吕星宇，2020）。控制—价值理论认为教学内容类型作为学习环境中的内容因素，以直接或间接的方式传达有关价值评估的信息，并通过价值评估来影响学习者的动机质量、学业情绪和学习效果。基于此，本研究结合纳入分析的文献，将教学内容类型作为动机质量进行编码。参考Brom等（2018）的元分析研究中对教学内容的分类方法，将教学内容类型分为生物学类、物理学类、技术类和其他类（包括财务会计、历史、语文等）四种教学内容类型。

由表5可知：无论是生物学类、物理学类还是技术类，对学习者的学业情绪（ES生物学类=0.259，p=0.000;ES物理学类=0.270，p=0.000;ES技术类=0.427，p=0.000）和学习效果（ES生物学类=0.242，p=0.000;ES物理学类=0.325，p=0.000;ES技术类=0.371，p=0.000）均具有中等程度的积极影响;其他类教学内容虽对学习者的学业情绪（ES其他类=0.505，p=0.000）具有中等程度的积极影响，但对学习效果（ES其他类=-0.034，p=0.642）的影响不显著;不同教学内容类型下学习者的学业情绪（QBET=8.930，p=0.030）和学习效果（QBET=20.424，p=0.000）组间差异都显著，且技术类要显著优于其他组。

不同教学内容类型下学习者的学业情绪和学习效果差异显著，是由于不同的学习内容会引起学习者差异化的价值评估，从而影响学习动机、学业情绪和学习效果。元分析结果表明，与其他类相比，生物学类、物理学类，特别是技术类教学内容更容易对学业情绪和学习效果产生影响。这意味着学习者更认可上述三种类型的教学内容，产生了更加积极的价值判断，从而更愿意投入学习。进一步分析可能的原因：一方面是由于技术类教学内容实操性较强，更贴近生活实际和学习需求，学习者的价值判断更为直接，更有利于提升学业情绪和学习效果;另一方面可能是由于上述几类教学内容更容易激发学习者的认知困惑和探索问题的欲望，这会提升其对这些课程的价值判断，进而引发积极的学习动机和学业情绪，提升学习效果。

（4）自主支持（控制程度）对学业情绪和学习效果的影响

控制—价值理论认为自主支持指对学习者自己控制学习的支持程度。本研究将自主支持（控制程度）分为学习者控制和程序控制（潘卫东，2001），前者允许学习者自主选择学习模式（如内容呈现方式、速度、播放顺序、超链接等），而后者则不允许（Corbalan et al.，2009）。

表5中的结果表明：学习者控制对学习者的学业情绪（ES=0.269，p=0.000）和学习效果（ES=0.307，p=0.000）都具有中等程度的积极影响;程序控制对学习者的学业情绪具有中等程度的积极影响（ES=0.375，p=0.000），对学习效果影响程度较小（ES=0.188，p=0.000）;不同的控制程度对学业情绪影响的组间差异边缘显著（QBET=2.975，p=0.085），对学习效果影响的组间差异显著（QBET=3.885，p=0.049），且学习者控制优于程序控制。

产生上述结果的原因可能有：其一，学习者控制与程序控制对学习者的学业情绪影响差异边缘显著，这可能是由于学习者对自身情绪状态不敏感所致，这与Mayer等（2014）的研究结论一致;其二，当学习者自己控制学习进度时，会引起学习者控制评估水平和价值评估水平的提升，学习者会因为这样的自主性而对学习产生更浓的兴趣，有利于其学习投入水平的提升，以促进知识的内化和迁移应用，进而提升学习效果。

（5）控制评估对学业情绪和学习效果的影响

归因是学习者对自身学业任务或学业结果的控制评估，控制评估程度越高越容易引发积极情绪，提升学习效果。根据控制—价值理论，本研究将归因方式分为内在归因（情绪、态度、人格、能力等自身内在因素）和外在归因（资源设计等外在环境因素）（时蓉华，1988）。

由表5可以看出：外在归因（ES=0.291，p=0.000）和内在归因（ES=0.407，p=0.000）对学习者的学业情绪都具有中等程度的积极影响;外在归因对学习者的学习效果具有中等程度的积极影响（ES=0.263，p=0.000），内在归因对学习效果影响程度较低（ES=0.198，p=0.001）;归因方式对学习者学业情绪影响的组间差异边缘显著（QBET=2.794，p=0.095），内在归因略高，归因方式对学习效果影响的组间差异不显著（QBET=0.875，p=0.350）。

产生此种结果的原因可能是：本研究中纳入分析的研究在实验阶段排除了外部因素对学习者自身学习效果造成影响的可能，因而内在归因对学习者学业情绪的影响更明显一些。根据韦纳的归因理论（万瑛，2006），个体对学习结果的归因会对其后来的学习行为产生重要影响，会引起情绪反应和期望改变。结合元分析的结果来看，无论是内在归因还是外在归因，均会影响学习者对问题的分析，引发积极或消极的情绪反应，进而影响其学习效果。例如，学习者把失败归结为“考的不好是因为准备不充分”等内在因素时，可能会产生内疚感;把失败归结为“考的不好是因为教室外面太吵”等外在因素时，可能会产生愤怒。因此，引导学生进行积极有效的归因，可激发其积极情绪，促进学习效果的提升。

五、结论与建议

1.研究结论

本研究引入学业情绪的控制—价值理论，利用元分析方法系统分析了国内外43篇在线学习资源设计和应用的相关实验研究文献。从整体上看，在线学习资源的设计和应用对学习者的学业情绪和学习效果均有正向的促进作用，且积极情绪对提升学习效果具有中等程度的促进作用。具体研究结论如下。

第一，学习者的个体特征。不同学段学习者的学业情绪和学习效果存在差异。具体来说，在线学习资源的设计和应用对中学生学业情绪的正向影响最为显著，对大学生学业情绪的影响次之，对小学生学业情绪的影响最弱，组间不存在显著差异;对小学生学习效果的正向影响最为显著，对大学生学习效果的影响次之，对中学生的学习效果的影响最弱，组间差异显著。第二，认知质量。在线学习资源的经典美学设计更易诱发学习者的积极情绪，表现美学设计则更有利于学习效果的提升。相对于静态呈现，动态呈现的在线学习资源对学习者的学业情绪和学习效果的积极影响更为显著。第三，动机质量。不同教学内容类型对学习者的学业情绪和学习效果的影响存在显著差异，其中技术类教学内容更能诱发学习者的积极情绪并促进学习效果的提升，物理学和生物学类教学内容次之。第四，自主支持。在线学习资源的程序控制和学习者控制均对学习者的学业情绪具有中等程度的积极影响，且程序控制更容易引发学习者的积极情绪;程序控制和学习者控制对学习效果的影响存在组间差异，且學习者控制方式更能显著提升学习效果。第五，控制评估。在线学习资源中不同的归因方式对学习者的学业情绪均具有中等程度的促进作用，且内在归因方式略优于外在归因方式，但外在归因方式更有利于学习效果的提升。

2.在线学习资源优化设计建议

在线学习资源的设计和应用对学习者学业情绪和学习效果的影响不尽相同，据此可对在线学习资源进行科学合理的优化设计以改善学业情绪和学习效果。结合本研究元分析结论和已有研究成果，提出以下几点建议，期望能为在线学习资源的有效设计和应用提供一定的参考和借鉴。

（1）采取经典美学与表现美学相结合的动态性设计，诱发积极情绪以促进学习

在认知质量层面，控制—价值理论认为，学习环境的认知质量和隐含的任务要求会影响学习者对学习材料的评价以及他们的学习能力和感知控制力。结合本研究元分析结果可以看出，清晰的结构（经典美学）、认知活化的材料（表现美学）和动态性的呈现方式能够诱发学习者的积极情绪并促进学习迁移。已有学者对表现美学中的色彩和形状等进行了研究，结果证明令人愉悦的颜色和拟人化设计会诱发学习者的积极情绪（王雪等，2020;王雪等，2021;Brom et al.，2018）。因此，在设计在线学习资源的呈现方式时可参考以下建议：其一，以经典美学设计为主，表现美学设计为辅。整体上采用经典美学设计，运用设计规则将学习材料清晰、有序地呈现给学习者，同时选取画面中具体的、关键性的元素进行表现美学设计，通过两者结合诱发学习者的积极情绪并促进其学习;其二，在表现美学设计方面，可以将色彩和形状作为具体的特征元素，对其进行着重设计和开发，以有效实现设计目的;其三，采用动画、视频等呈现教学内容的动态变化过程或事物内部的工作原理，帮助学习者建构与之匹配的动态心理模型，引发学习者的学习兴趣，进而提升积极情绪与学习效果。

（2）通过价值诱导、设疑和情景教学，提升学习者对教学内容的价值评估

在动机质量层面，控制—价值理论认为，学习者对不同类型的教学内容，会产生不同的价值评估。若学习者对所学内容的价值产生肯定性评估，便会产生积极的情绪体验。Stark等（2018）采用文本归纳法进行价值诱导，向学习者传达教学内容的价值和重要性，结果证明，此方法可成功诱导更高的任务价值感，进而提升学习者对教学内容的价值评估，激发其学习动机和积极情绪。结合已有研究成果和元分析结论，本研究认为可从以下三个方面优化在线学习资源设计以提升学习者的价值评估：其一，价值诱导。通过向学习者提供关于学习任务成功或失败的某些后果的信息，并传达有关教学内容重要性的信息，提升学习者对教学内容内在价值的感知，促使其产生肯定性评估。其二，激发认知困惑。古希腊哲学家亚里士多德在《形而上学》一书中提出“思维自惊奇和疑问开始”，因此在设计在线学习资源时可通过设置疑问引发认知冲突，从而调动学习者的学习积极性，激发其学习动机，提升对所学内容的价值评估。其三，开展情景教学。设计贴近现实的问题解决任务，把所学知识和经验有效迁移应用到社会生活的实际问题中，有助于学习者对教学内容的价值产生肯定性判断，激活积极情绪，促进认知过程和提升学习效果。

（3）提高在线学习资源交互性，给予学习者更多自主选择权

在自主支持层面，控制—价值理论认为，学生有能力和动机进行自我调节学习。支持自我调节学习的环境可以提高学生的控制感，引发学习者重视学习，从而提升学习成绩（王雪等，2018）。尽管上文提出了在线学习资源的设计要符合动画效应的相关建议，但这并不意味着学习者只能被动观看配有声音解说的动画或视频图像，不允许学习者控制。如果动画或视频呈现的信息内容比较复杂，或者呈现速度过快，将会导致学习者无法完全理解想要传达的信息内容（Tversky et al.，2002），从而增加学习者的认知负荷。因此，结合元分析结论本研究提出如下关于在线学习资源控制程度设计的建议：其一，在设计在线学习资源时应当考虑给予学习者适当的自主选择权，提升学习者的可控性判断。例如，在学习资源中允许学习者自主选择所学内容，学习过程中提供允许学习者进行暂停、快进、后退等媒体界面操作的支持，完成任务后允许学习者根据自身的实际情况选择测试题目和数量等;其二，提高在线学习资源的交互程度，无论是针对程序性知识还是陈述性知识，交互控制程度较高的学习资源都可以帮助学习者获得最优的学习体验、学业情绪和学习效果。

（4）加入引导指示语，引导学习者正确归因

在归因层面，个体对已发生事件的正确评估对其后续行为会产生重要影响。依据元分析结论可知，无论是内在归因还是外在归因，对学习者学业情绪和学习效果均会产生影响。因此，可通过引导学习者学会正确归因以诱发积极情绪，进而促进学习，具体建议如下：其一，在设计在线学习资源时，尽量帮助学习者发展管理技能，引导学习者进行正确归因，使其能够自我调节自身控制和价值评估。例如，当学习者出色完成任务时，可加入适当的引导语，引导其将成功归因于自身能力或者努力，从而增强对学习的信心，提升积极情绪。其二，当学习者出现消极的学习行为时（如频繁点击媒体界面的控制按钮或长时间不操作等），需及时进行引导和矫正，避免消极归因。

（5）设置情绪诱导程序或对关键元素进行情绪

诱导设计，激发积极情绪

元分析结论表明，积极情绪可提升学习效果，因此可直接从学业情绪入手，主动诱发学习者的积极情绪以促进其学习效果的提升。结合元分析结论，本研究提出以下两点建议：其一，可通过设置学业情绪诱导程序，如播放诱导积极情绪的电影片段或使用带有积极情绪的语句进行反馈（如“这再好不过了”）等方式，诱发积极情绪。已有学者证明此方法可以较好地提升学习者的积极情绪，优化学习表现（Moreno et al.，2007）。其二，可通过对在线学习资源的呈现画面进行情绪诱导设计，即本研究中所提及的表现美学设计等方式，诱发积极情绪。需要注意的是，情绪诱导元素的设计要与教学内容相关，以避免增加大量的额外信息。设计的重点在于在線学习资源中呈现教学内容的关键元素，而不是无关的装饰性内容， 这样才不会增加学习者的认知负荷，更能成功诱发学习者的积极情绪。

参考文献：

[1]柴阳丽，李玉，陈向东等（2019）.移动技术对二语习得的影响——基于2006—2018年57篇实验和准实验研究的元分析[J].现代远程教育研究，31（3）：106-112.

[2]陈佳雪，谢和平，王福兴等（2018）.诱发的积极情绪会促进多媒体学习吗？[J].心理科学进展，26（10）：1818-1830.

[3]龔少英，上官晨雨，翟奎虎等（2017）.情绪设计对多媒体学习的影响[J].心理学报，49（6）：771-782.

[4]姜媛，白学军，沈德立（2008）.中小学生情绪调节策略的发展特点[J].心理科学，31（6）：1308-1312.

[5]蒋珊珊（2011）.动画呈现策略对多媒体学习效果的影响[D].长沙：湖南师范大学.

[6]康玲玲（2020）.初中信息技术课堂中学习投入现状及策略研究[D].济南：山东师范大学.

[7]李鹏（2020）.数学师范生学习投入影响因素的调查研究[J].数学教育学报，29（3）：86-90.

[8]李青（2011）.小学生情绪理解的内隐实验研究[D].成都：四川师范大学.

[9]李文昊，祝智庭（2020）.改善情感体验：缓解大规模疫情时期在线学习情绪问题的良方[J].中国电化教育，（5）：22-26，79.

[10]李玉，柴阳丽，闫寒冰（2018）.思维导图对学生学业成就的影响效应——近十年国际思维导图教育应用的元分析[J].中国远程教育，（1）：16-28.

[11]罗群英，陈仕品，张剑平（2009）.基于认知负荷理论的网络课程设计——以国家精品课程“现代教育技术”的网络课程为例[J].开放教育研究，15（2）：61-66.

[12]吕星宇（2020）.基于“控制—价值”理论的以情促教策略[J].基础教育参考，（5）：3-7.

[13]潘卫东（2001）.网上课程开发方法的初步研究[J].电大教学，（2）：12-16.

[14]时蓉华（1988）.社会心理学词典[M].成都：四川人民出版社：111-112.

[15]宋灵青，许林（2020）.疫情时期学生居家学习方式、学习内容与学习模式构建[J].电化教育研究，41（5）：18-26.

[16]万瑛（2006）.韦纳归因理论与学生自信心培养[J].文教资料，（25）：84-85.

[17]王金丽（2000）.优、差学生非智力因素发展研究[J].心理学探新，（1）：29-32.

[18]王文慧（2018）.情绪和学习者控制对多媒体学习的影响[D].兰州：西北师范大学.

[19]王雪，高泽红，徐文文等.（2021）.反馈的情绪设计对视频学习的影响机制研究[J].电化教育研究，42（3），69-74.

[20]王雪，韩美琪，高泽红等（2020）.教学视频中视听觉情绪设计的作用机制与优化策略研究[J].远程教育杂志，38（6）：50-61.

[21]王雪，周围，王志军（2018）.教学视频中交互控制促进有意义学习的实验研究[J].远程教育杂志，36（1）：97-105.

[22]薛野，王福兴，钱莹莹等（2015）.多媒体学习中的情绪性设计：学习者经验作用[J].心理研究，8（1）：78-84.

[23]闫志明，付加留，唐夏夏等（2017）.多媒体学习中的动画效应研究——基于认知负荷与学业情绪的视角[J].现代教育技术，27（2）：72-78.

[24]杨红云，陈旭辉，顾小清（2020）.多媒体学习中视觉情绪设计对学习效果的影响——基于31项实验与准实验研究的元分析[J].电化教育研究，41（1）：76-83.

[25]袁磊，何克抗（2006）.认知负载理论及其在E-learning中的应用[J].现代远距离教育，（5）：7-9.

[26]翟雪松，史聪聪（2020）.《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》的实施现状、挑战与展望[J].现代教育技术，30（12），20-27.

[27]郑昊敏，温忠麟，吴艳（2011）.心理学常用效应量的选用与分析[J].心理科学进展，19（12）：152-162.

[28]周进，安涛，韩雪婧（2019）.教育机器人对学生学习效果影响的元分析[J].现代远程教育研究，31（3）：96-105.

[29]周丽，王福兴，谢和平等（2019）.积极的情绪能否促进多媒体学习？——基于元分析的视角[J].心理发展与教育，35（6）：697-709.

[30]Brom， C.， Starkova， T.， & DMello， S. K. （2018）. How Effective Is Emotional Design？ A Meta-Analysis on Facial Anthropomorphisms and Pleasant Colors During Multimedia Learning[J]. Educational Research Review， 25：100-119.

[31]ChanLin， L. J. （2000）. Attributes of Animation for Learning Scientific Knowledge[J]. Journal of Instructional Psychology， 27（4）：228-228.

[32]Clark， R. C.， & Mayer， R. E. （2011）.E-Learning and the Science of Instruction： Proven Guidelines for Consumers and Designers of Multimedia Learning[M]. Pfeiffer：3-12.

[33]Cohen， J. （2013）. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences[M]. New York： Routledge：96-108.

[34]Corbalan， G.， Kester， L.， & van Merri?nboer， J. J. （2009）. Combining Shared Control with Variability over Surface Features： Effects on Transfer Test Performance and Task Involvement[J]. Computers in Human Behavior， 25（2）：290-298.

[35]Goetz， T.， Frenzel， A. C.， & Pekrun， R. et al. （2006）. The Domain Specificity of Academic Emotional Experiences[J]. Journal of Experimental Education，75（1）：5-29.

[36]Gross， J. J.， & John， O. P. （2003）. Individual Differences in Two Emotion Regulation Processes： Implications for Affect， Relationships， and Well-Being[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 85（2）：348-362.

[37]Isen， A. M.， & Reeve， J. （2005）. The Influence of Positive Affect on Intrinsic and Extrinsic Motivation： Facilitating Enjoyment of Play， Responsible Work Behavior， and Self-Control[J]. Motivation & Emotion， 29（4）：295-323.

[38]Jimura， K.， Konishi， S.， & Asari， T. et al. （2009）. Involvement of Medial Prefrontal Cortex in Emotion During Feedback Presentation[J]. Neuroreport， 20（9）：886-890.

[39]Kumar， J. A.， Jaafar， W. A.， & Yahaya， W. et al. （2016）. Emotional Design in Multimedia Learning： The Relationship Between Emotional Intelligence and Learner Satisfaction[C]// Proceedings of the 2nd International Human Computer Interaction and User Experience Conference in Indonesia （ CHIuXID）. Jakarta， Indonesia.

[40]Lavie， T.， & Tractinsky， N. （2004）. Assessing Dimen- sions of Perceived Visual Aesthetics of Websites[J]. International Journal of Human-Computer Studies， 60（3）： 269-298.

[41]Mayer， R. E. （2005）. The Cambridge Handbook of Multimedia Learning[M]. New York： Cambridge University Press：38-45.

[42]Mayer， R. E.， & Chandler， P. （2001）. When Learning Is Just a Click Away. Does Simple User Interaction Foster Deeper Understanding of Multimedia Messages？[J]. Journal of Educational Psychology， 93（2）：390-397.

[43]Mayer， R. E.， & Estrella， G. （2014）. Benefits of Emotional Design in Multimedia Instruction[J].Learning & Instruction， 33：12-18.

[44]Mayer， R. E.， Dow， G. T.， & Mayer， S. （2016）. Multimedia Learning in an Interactive Self-Explaining Environment： What Works in the Design of Agent-Based Microworlds？[J]. Journal of Educational Psychology， 95（4）： 806-812.

[45]Mayer， R. E.， Hegarty， M.， & Mayer， S. et al. （2005）. When Static Media Promote Active Learning： Annotated Illustrations Versus Narrated Animations in Multimedia Instruction [J]. Journal of Experimental Psychology： Applied， （4）：256-265.

[46]Moreno， R. （2006）. Does the Modality Principle Hold for Different Media？ A Test of the Method-Affects-Learning[J]. Journal of Computer Assisted Learning， 22（3）：149-158.

[47]Moreno， R.， & Mayer， R. （2007）. Interactive Multimodal Learning Environments[J]. Educational Psychology Review， 19（3）：309-326.

[48]Park， B.， Knoerzer， L.， & Plass， J. L. et al. （2015）. Emotional Design and Positive Emotions in Multimedia Learning： An Eyetracking Study on the Use of Anthropomorphisms[J]. Com- puters & Education， 86（8）：30-42.

[49]Pekrun， R. （2006）. The Control-Value Theory of Achievement Emotions： Assumptions， Corollaries， and Implications for Educational Research and Practice[J]. Educational Psychology Review， 18（4）：315-341.

[50]Pekrun， R.， Frenzel， A. C.， & Goetz， T. et al. （2007）. The Control-Value Theory of Achievement Emotions： An Integrative Approach to Emotions in Education[J]. Emotion in Education：13-36.

[51]Pekrun， R.， Goetz， T.， & Titz， W. et al. （2002）. Academic Emotions in StudentsSelf-Regulated Learning and Achievement： A Program of Quantitative and Qualitative Research[J]. Educational Psychologist， 37：91-106.

[52]Plass， J. L.， Heidig， S.， & Hayward， E. O. et al. （2014）. Emotional Design in Multimedia Learning： Effects of Shape and Color on Affect and Learning[J]. Learning & Instruction， 29： 128-140.

[53]Schnotz， W.， & Rasch， T. （2005）. Enabling， Facilitating， and Inhibiting Effects of Animations in Multimedia Learning： Why Reduction of Cognitive Load Can Have Negative Results on Learning[J]. Educational Technology Research and Development， （3）：47-58.

[54]Stark， L.， Malkmus， E.， & Stark， R. et al. （2018）. Learning-Related Emotions in Multimedia Learning： An Application of Control-Value Theory[J]. Learning and Instruction， 58：42-52.

[55]Sweller， J.， Van Merrienboer， J. J.， & Paas， F. G. （1998）. Cognitive Architecture and Instructional Design[J]. Educational Psychology Review， 10（3）：251-296.

[56]Tversky， B.， Morrison， J. B.， & Betrancourt， M. （2002）. Animation： Can It Facilitate？[J]. International Journal of Human-Computer Studies， （4）：247-262.

[57]Um， E. R.， Plass， J. L.， & Hayward， E. O. et al. （2012）. Emotional Design in Multimedia Learning[J]. Journal of Educational Psychology， 104 （2）：485-498.

[58]Wolfson， S.， & Case， G. （2000）. The Effects of Sound and Color on Responses to a Computer Game[J]. Interacting with Computers， 13（2）：183-192.

收稿日期 2021-04-02 責任编辑 杨锐

How Online Learning Resources Affect Academic Emotions and Learning Outcomes

——A Meta-Analysis Based on the Control-Value Theory

WANG Xue， ZHANG Lei， YANG Wenya， LU Xin， XU Wenwen， GAO Zehong

Abstract： Online learning resources are important carriers of teaching content in online learning. The reasonable design and application of online learning resources is considered to be closely related to academic emotions and learning outcomes. However， the underlying influence mechanism is still lacking in systematic research. “Control-Value Theory” can reflect the relationship between online learning resources， academic emotions， and learning outcomes comprehensively. Based on this theory， a meta-analysis of 43 relevant domestic and foreign experimental literature shows that： overall， the design and application of online learning resources have positive impacts on academic emotions and learning outcomes， and positive emotions can significantly improve learning outcomes; from the perspective of cognitive quality， classic aesthetic design is more conducive to inducing positive emotions than expressive aesthetic design， but expressive aesthetic design is more conducive to improving learning outcomes， and dynamic resources are more conducive to inducing positive emotions and improving learning outcomes than static resources; from the perspective of motivation quality， the impacts of resources with different content types on academic emotions and learning outcomes are significantly different， among which technical resources are more conducive to inducing positive emotions and improving learning outcomes; from the perspective of autonomous support， program control is more helpful to induce positive emotions， but learner control is more conducive to improving learning outcomes than program control; from the perspective of control evaluation， both internal and external attribution methods can improve positive emotions and learning outcomes， but external attribution is more helpful to improve learning outcomes. Therefore， when designing and applying online learning resources， attention should be paid to using dynamic design combining classic aesthetics and performance aesthetics， improving learnersvalue evaluation of teaching content through value induction and questioning， enhancing the interactivity of resources to empower learners the right to choose independently， adding instructive instructions to guide learners attributing correctly， and setting up emotional induction programs to stimulate learners positive emotions.

Keywords： Online Learning Resources; Academic Emotions; Learning Outcomes; Control-Value Theory; Meta-Analysis