基于循证理念的在线学习焦虑情绪干预模型与实证研究

刘 丹, 刘昊妍, 杨 琳， 李玉斌

(辽宁师范大学 计算机与信息技术学院，辽宁 大连 116029)

后疫情时代，在线学习已逐步成为“新常态”，居家隔离、跨媒体学习和疫情新闻事件等疫情信息导致的情绪波动等特殊问题，使得相当数量的学习者在屏幕学习面前会存在一定程度的学习焦虑情绪[1].这种消极情绪对学生的认知水平[2]、学习行为[3]、学业成就[4]等具有不可忽视的影响.现有研究大多从影响因素、感知与测评以及焦虑情绪在学习动机和学业成就等因素间所起到的中介或调节作用等视角进行论述，对于在线学习焦虑情绪的内在作用机制和有效教学干预缺乏深层次剖析.学习干预是化解在线学习风险的重要机制[5]，与教学过程和学习者的学习状态直接关联，是克服学习障碍、提升学习绩效的关键活动[6].跟课堂教学情境类似，在线学习中教师大多关注焦虑情绪是否产生，而对情绪的教学干预往往依赖传统经验并凭借自身的主观判断进行，忽视了基于教学证据的量化评价，导致干预结果难以达到有效提高学习效果的目的.迄今为止，国内外对于在线学习焦虑情绪干预的研究尚处于起步阶段，研究多从环境、性质、规模等方面对干预策略和方法进行分类[7-9].而且，研究多为单一干预策略，缺少对焦虑情绪与干预效果二者关系的系统性量化分析.

循证理念为当下在线教学实践中的主观性干预、经验主导型干预、实证主义干预困境提供了新的视角和支点.其核心在于基于证据实施教学，强调教学过程的理性化、科学化和可视化，即强调教师经验、智慧与教学证据的最佳结合[10]，是提高干预决策以及教学行为的针对性和合理性的有效手段.因此，本研究主要包括两个研究步骤：首先，梳理在线学习焦虑情绪的影响因素、外在表现、干预策略，明确在线学习焦虑情绪作用机制，从循证干预的视角出发，构建在线学习环境下基于学生焦虑情绪数据的循证干预模型；其次，通过准实验设计将该干预模型作用于具体的教学实践，以学生的在线学习焦虑情绪数据为依据，对不同在线学习焦虑情绪水平的学生实施教学干预，确保该模型能够有效促进干预目标的高效达成，调节学生的在线学习焦虑情绪，开启积极学习心理.

1 研究综述与模型构建

1.1 在线学习焦虑情绪影响作用机制

明晰在线学习焦虑情绪的影响作用机制是构建干预模型的重要前提.在线学习焦虑情绪的作用机制是指干预如何有效作用于系统结构中的要素，即通过针对性的干预策略对影响在线学习焦虑情绪的因素进行干预，从而使在线学习焦虑情绪朝着预期调节方向发展.通过对国内外在线学习焦虑情绪定义的剖析发现，准确梳理在线学习焦虑情绪作用机制需要把握3个核心要素：影响因素、外在表现和干预策略.3种要素间的相互作用促使学习者的在线学习焦虑情绪不断改善，呈现非线性相关关系，如图1所示.

图1 在线学习焦虑情绪的影响作用机制Fig.1 The influence mechanism of anxiety in online learning

1.1.1 在线学习焦虑情绪的影响因素

大多数学者选取自我效能感[11]、学习兴趣等内在主体特征与教师评价[12]、学习策略[13]等外在学习环境要素作为在线学习焦虑情绪的主要诱发因素.依据Jeffrey Gray的强化敏感性理论，焦虑作为个体重要的个性化特征，对学习者的认知、情感和行为的投入均会产生重要的影响.在线学习环境下，学习者的主体意识与外在环境要素相比可能在更大程度上决定学习者是否能够顺利完成在线学习及学习成效的高低，因此，本研究参考李运福等人[14]的观点，从学习者主体特征的角度将在线学习焦虑情绪的主要影响因素归结为在线学习态度、在线学习自我效能以及在线学习动机.

1.1.2 在线学习焦虑情绪的结构维度

类别划分是在线学习焦虑情绪外在表征与量化指标选取的基础.不同学科、不同理论视角下的学习焦虑情绪主要包括作业和实践[15]、评价[16]、个体特征[17]三方面.基于上述在线学习焦虑情绪的影响因素，本文结合在线学习环境将在线学习焦虑情绪划分为个体焦虑、考试焦虑和学业任务焦虑3个结构维度.其中，个体焦虑指学习者因注意力不集中、自我约束力较差等因素导致无法有效完成在线学习任务时所表现出来的情绪.考试焦虑指学习者由于担心考试失败而产生的一种恐惧心理.学业任务焦虑指由于作业等与课程学习活动相关的厌烦、逃避、担忧的不良情绪.

1.1.3 在线学习焦虑情绪的干预策略

在线学习焦虑情绪干预策略的设计是干预模型构建的重点.在线学习焦虑情绪的调节通过干预策略而发生，干预策略的选择也要根据学习者不同类型焦虑的影响因素而适时调整.本研究从在线学习的构成主体出发，提出3大类11项不同的干预策略，如表1所示.具体包括：平台干预：包括监督、预警、支持、增强等.教师干预：包括积极氛围[18]、针对教学、成就激励、评价反馈[19]等.学生干预：包括同伴互评[20]、合作交流[21]、反思总结等.每种策略包含多种具体的干预行为，在实际干预过程中，由于影响因素间具有一定的相互影响关系，故各种干预策略通常进行组合设计，以实现综合的干预效果.

表1 在线学习焦虑情绪干预策略Table 1 Intervention strategies of online learning anxiety

1.2 循证理念下的在线学习焦虑情绪干预模型构建

从焦虑情绪干预的现有实践结果可以发现，目前，焦虑情绪的干预主要通过两条途径展开.一是依靠教师经验主导干预过程的实施，由于教师能力的局限性和教学资源的有限性，教师的干预决策往往滞留在经验层次，对于学生的情绪分析存在模糊性，学习者的个性化情绪需求难以实现；二是以量化数据为支持，通过学习分析展开教学评价及干预.一般认为，学习分析包括以下几个步骤：激活、监测、控制与反应[22].不可否认，数据驱动的研究范式着眼于相关关系，难以发现在线学习焦虑情绪的内在规律及特征，更无法有效支持干预策略的发生.循证理念契合数据分析的思想，主张将可测量、可积累的“证据”意识改造运用，其指导的实践被分为证据决定、证据支持和证据告知3类.证据决定倡导实践过程完全基于科学证据，证据支持指选择性运用有偏证据支持自己的意向，而证据告知是循证理念运用的最切实的表述，指实践过程中，将已有的最好的科学证据集中起来，作为措施选择重要的、但并非唯一的要素[23].

从在线学习焦虑情绪干预模型设计的角度来看，循证理念可以总结为3个指导原则：证据告知性，即最有效的证据在决策中发挥重要而非唯一作用；决策因素多样性，即不漠视决策过程中的多种因素，包括学习者的个体需求、教师个体经验和在线学习资源条件在决策中发挥的作用；决策环境复杂性，即不忽视决策者个人因素与情境因素在决策过程中发挥的影响.基于循证教育理念，结合技术环境下的完整干预流程，本研究将干预环节按照学习分析的思路，构建由筛选、监控预测、决策和循证干预四环节循环迭代组成的焦虑情绪循证干预模型，如图2所示.具体包括以下4个环节的进阶：在筛选环节上，从传统的教师个人经验判断和学习者自报告情绪状态进阶为以情绪水平、行为特征、学习效果为主的多方位数据采集，实现多模态学习者分析.监控预测环节上，以焦虑量化数据集作为干预组别划分的依据，根据学习者在线学习焦虑情绪的严重程度，启动对应的不同层级的干预.在决策环节上，基于循证干预的3项原则，实现基于情绪发生作用机制及关联要素分析的策略库干预决策.在循证干预环节上，依托在线学习焦虑情绪干预决策结果，从平台、教师、学生策略库匹配具体干预策略，通过策略整合实施不同层级干预.

图2 在线学习焦虑情绪干预模型Fig.2 Intervention model of anxiety in online learning

2 模型应用及效果分析

2.1 实验目的与假设

通过干预前后对比实验，验证在线学习焦虑情绪循证干预模型及干预环节中不同焦虑情绪水平的干预设计对在线学习焦虑情绪的影响；同时，了解各干预策略的组合作用情况.本研究做如下假设，假设H1：循证干预模型对学生的在线学习焦虑情绪与学习成绩比传统干预有更积极的影响.假设H2：循证干预模型对不同在线学习焦虑情绪水平的学习者发挥的积极作用不同，焦虑水平高的学生受益更多，其次为焦虑水平中等的学生，焦虑水平低的学生受益最少.假设H3：在线学习焦虑情绪与学习成绩存在相关关系.

2.2 实验设计

以某省级师范大学2021级教育技术学专业25名大一本科生作为研究对象，进行8次课程实验以验证模型的有效性，如图3所示.通过对干预前后的学习者赋予不同干预手段形成两种课程模式.其中，前4次课为实验课，采用传统的在线学习干预策略进行课堂教学，如直播答疑、发布班级通知、回复讨论区问题等；后4次课为干预课，以在线学习焦虑情绪循证干预模型为指导，对焦虑情绪由低到高3个水平的学生进行不同范围的个性化教学干预.根据干预主体的不同，进一步构建平台干预+教师干预(PT)、平台干预+学生干预(PS)、教师干预+学生干预(TS)3种干预课堂，并将其作为自变量；因变量为学生的在线学习焦虑情绪、学习行为统计以及学习成绩.将11种干预策略进行组合设计，依次以角色扮演、游戏学习、拼图学习和圆桌会议4种课堂形式在干预课中实施.

图3 在线学习焦虑情绪的教学干预流程Fig.3 Teaching intervention process of online learning anxiety

2.3 实验材料与工具

本研究选择“C程序设计”课程中选择结构和循环结构两个模块的内容为实验材料，课程学习时间共8次，共计16课时.在线学习焦虑情绪的测量并没有普遍认可并且被广泛使用的权威量表，因此本研究对杨雪红[24]、李昂[25]、Sun[26]等编制的问卷进行整合修订.量表分为个体焦虑、考试焦虑、学业任务焦虑3个维度，共设置题项18个，包含16个正向题项，2个反向题项(用来判别问卷无效).采用李克特五级量表，从1分到5分为完全不符合、不太符合、一般、比较符合、完全符合.利用问卷星发放问卷，共回收471份问卷，经过筛选，共保留有效问卷402份，有效率85.35%.利用SPSS软件对量表进行信效度分析，该量表Cronbach’sα系数为0.862(0.8≤α<0.9)，内部一致性良好，KMO值为0.870(>0.6)，Sig.<0.05.经SPSS软件进行量表主成分分析，由于问题18在各个维度(因子)之间的隶属关系不明确，故删除该题项.最终量表由3个维度15个题项组成，分别为个体焦虑(6个题项)、考试焦虑(5个题项)和学业任务焦虑(4个题项)，利用此问卷作为焦虑情绪测量工具.

2.4 实验教学流程

依据图3构建的实验流程，在实验课和干预课中先后开展实验：实验课和干预课的教学流程大致相同，在课程教学之后完成在线测验、学习任务以及在线学习焦虑情绪问卷.每次课程结束后，教师对学生数据进行分析，制定干预计划，并在下一次课程实施干预.不同之处在于:实验组的干预以教学策略的重构为主，根据学生成绩和教师经验判断实施传统教学干预，主要以班级通知、回复讨论区问题、课程提问、直播答疑等方式为主，干预范围为全体学生；干预课以学生之前的在线学习焦虑情绪数据为干预层级划分的主要依据，综合考量在线学习情境要素、学习者主体特征以及在线学习焦虑情绪的影响因素匹配干预策略，针对不同焦虑水平的学习者制定相应干预计划.干预课1以实验课的4次焦虑情绪数据平均分划分干预范围，将学生分为焦虑程度高、中、低3个层次，选取平均分最高的前30%学生为高焦虑组，后30%为低焦虑组，其余为中等焦虑组.以平台干预+教师干预(PT)的方式展开干预，通过监督+评价反馈+预警3项策略展开教学干预实践，之后课程以前一次课程结束后的焦虑问卷数据为依据进行学习者干预类别划分;干预课2围绕平台干预+教师干预(PT)展开，以增强+成就激励+针对教学的干预策略组合进行教学干预;干预课3围绕平台干预+学生干预(PS)展开，以支持+同伴互评+反思总结3项策略展开干预;干预课4围绕教师干预+学生干预(TS)展开，以针对教学+积极氛围+合作交流3项策略展开干预.

2.5 数据分析

2.5.1 学习者在线学习效果整体分析

为了验证该模型的有效性，确保循证干预模型能够降低学习者在在线学习过程中的焦虑情绪，提升学习成绩，对学生实验课、干预课的焦虑情绪、学习成绩数据进行了配对样本t检验，结果如表2所示.学生总体焦虑t=2.587，P=0.016<0.05，效应量为0.522 939 8>0.5，说明采用该干预模型前后的学生在线学习焦虑情绪在0.016显著水平下呈现差异,为中等效果.具体来看，个体焦虑t=2.148，P=0.042<0.05，效应量为0.439 958 4>0.2.考试焦虑t=3.348，P=0.003<0.01，效应量为0.656 351 7>0.5，学业任务焦虑t=2.103，P=0.046<0.05，效应量为0.423 709 8>0.5，说明采用该模型前后的学生在线学习焦虑情绪在各子维度分别呈现显著差异.其中,个体焦虑达到低等效应，考试焦虑和学业任务焦虑达到中等效应.学生成绩t=-9.148，P=0<0.01，效应量为|-1.731 115 9|>0.8，表明采用该干预模型前后的学生成绩呈现显著差异，达到较高效应.以上结果说明，学生的焦虑情绪经过干预显著降低，学习成绩显著提升.

表2 在线学习焦虑情绪和学习成绩的配对样本t检验结果Table 2 Paired sample t-test results of online learning anxiety and academic performance

进一步探究在线学习焦虑情绪和学习成绩之间的相关关系，通过Pearson相关性分析探究在线学习焦虑情绪对学习成绩的影响.选取8次课25名学生的成绩与焦虑情绪，共200对数据，利用SPSS进行相关性分析.结果如表3所示，r=-0.229，P=0.001<0.01.可以看出，在线学习焦虑情绪与成绩显著负相关，在线学习焦虑情绪对学习成绩起负向作用.

表3 在线学习焦虑情绪与学习成绩的相关性分析结果Table 3 The results of the correlation analysis between online learning anxiety and academic performance

2.5.2 不同焦虑水平学生的情绪状态及成绩分析

探讨不同焦虑水平学生的情绪变化和成绩变化，采用单向协方差分析(ANOVA)的方法对数据进行处理.首先，利用单因素方差分析研究不同焦虑组别学生焦虑变化和成绩变化的差异性，如表4所示.可以看出3种不同焦虑程度学生样本的焦虑变化全部均呈现出显著性差异(P<0.05)，成绩变化未呈现显著性差异.这意味着干预模型在调节焦虑情绪方面对不同焦虑水平学生的有效性存在差异.具体分析可知，不同焦虑小组学生的焦虑变化呈现出0.01水平显著性差异(F=7.889，P=0.003).对比差异可以发现，有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“高焦虑组>低焦虑组>中焦虑组”，这说明高焦虑和低焦虑组的学习者受益更多.具体体现在：高焦虑、低焦虑组的学生在线学习焦虑情绪经过干预均显著下降，个体干预、全范围干预均能达到显著降低学习者焦虑的效果;而中等焦虑组的焦虑程度显著上升，这意味着小组干预的有效性不足.

表4 不同焦虑小组焦虑情绪变化对比Table 4 Comparison of anxiety in different anxiety groups

2.5.3 不同干预课堂有效性分析

4种干预课堂的两两成对比较结果如表5所示，可以看出：干预课2的考试焦虑、学业任务焦虑与干预课1之间存在显著差异(P=0.05，P=0.014<0.05)，干预课4的学业任务焦虑与干预课3之间存在显著差异(P=0.015<0.05).由此可见，干预课2中平台干预下的增强策略，教师干预下的成就激励、针对教学策略对于调节考试焦虑和学业任务焦虑显著有效，干预课4中教师干预下的针对教学、积极氛围策略以及学生干预下的合作交流策略对调节学业任务焦虑显著有效.

表5 4种干预课堂两两配对t检验分析结果Table 5 Paired t-test analysis results of four intervention classes

2.6 实验结论与讨论

循证干预模型指导下的干预课学习者在线学习焦虑情绪水平高于传统干预的实验课，这说明循证干预模型在调节在线学习焦虑情绪方面比传统的干预方式更有效，H1成立.学习者的学习成绩随焦虑程度的变化而显著变化，在线学习焦虑情绪与学习成绩存在显著的负相关关系，H3成立.进一步分析不同焦虑水平学习者的情绪数据和成绩数据发现，该干预模型对于不同焦虑水平学生的有效性有所不同，焦虑情绪调节方面受益更多的为“高焦虑组>低焦虑组>中焦虑组”，对于学习成绩的改善，三个组别没有显示出显著性差异，这与假设H2有所不同.

4次干预课的对比分析发现，虽然两种课堂在差异性检验中大部分维度显示无显著差异，但从差值来看，除干预课3的考试焦虑和学业任务焦虑有小幅提升，其余课程学习者的焦虑情绪均呈现下降趋势，这说明大部分干预策略均可以调节学习者的焦虑情绪，平台干预下的增强策略，教师干预下的成就激励、针对教学策略对于调节考试焦虑和学业任务焦虑显著有效，教师干预下的针对教学策略、积极氛围策略以及学生干预下的合作交流策略对于调节学业任务焦虑显著有效.而干预课3的考试焦虑和学业任务焦虑升高的原因可能在于该节干预课以拼图学习的课程形式展开教学，其知识碎片化的同时也为学习者带来了新的认知负荷，学习者难以在较短的在线学习课程中实现与学习同伴的有效交流，这也在一定程度上引发了学生的合作意识不强、参与度不足等问题，课堂上的讨论氛围略显冷清，学习者没有实质性相互学习和补充知识，导致所学知识无法系统、有逻辑地串联起来[27].

3 对策建议

3.1 对循证理念指导下的干预模型进行系统化设计

学习者数据缺乏科学的使用和管理是研究发展的重要障碍，证据告知的循证理念有效改善了这一状况，其超越唯一证据要素的实践视野，强调学习者的个体特征与学习环境等多重因素，促使干预研究的内在模式如研究方法、价值取向逐渐向系统性、多元性发生改变.这些改变既包括该理念对干预研究发展的促进，也包括具体干预模型对该理念的表征.未来可充分考量在线学习焦虑情绪的其他关联要素，关注证据运用于决策的制度保障和机制构建.数据收集方面，重视面向学习者情绪发展规律和发生机制的深层次解析[28]，实现学习者特征的精准刻画.监控预测方面，要将智能技术作为学习焦虑情绪量化测评的有效驱动力，实现在线学习环境下学习者情感状态的时序化建模分析[29].干预决策方面，确保多元证据的参与，明确在线学习焦虑情绪障碍的解决目标及解决途径，充分发挥决策者的“主体”意识与“证据”意识.循证干预方面，综合在线学习焦虑情绪不同层次学习者进行阶梯式加深设计，激活学习者自身调节在线学习焦虑情绪的认知因素.其次，要强化线上环境下主体式教学的深度学习，实现知识水平、情绪水平等维度的系统化设计.4个环节需要进行整体设计，形成具有整体性、系统性、深层次的教学干预模型，以期其发展成一种指导实践的范式.

3.2 对教学干预形式进行横向一体化设计

真正调节在线学习焦虑情绪的教学干预，应该以深度学习理论为指导，广泛吸收多种干预策略，设计不同形式施以应用，凸显横向一体化设计，以扩大干预范围、降低时间成本、提高干预策略优势.具体表现为有效实现更大范围的干预，通过对教学干预形式的综合运用，快速获得互补性的干预资源和能力.通过多种干预方式，教师可以有效地建立与学习者之间的干预关系，使其焦虑情绪一直处于对学习最有利的状态.这也为教学干预者提出了更高的要求，干预程度要维持在合适的范围内，干预力度不足必然导致预期的干预效果无法达到，而过度干预会对学习者造成难以逆转的学业负担，故教学干预需要从维护学习者整体学习效果的角度出发，权衡考量，整合思维.

3.3 对不同焦虑水平学习者进行针对性干预设计

在线学习焦虑情绪干预面向所有学生的同时，应保证干预的针对性，学习焦虑情绪作用机制之间的非线性关系预示着其干预手段不是统一的，既要有标准化的干预模型，又要有个别化方案.干预的最终目标应是不让每个学习者落后，确保所有学习者获得以积极学习情绪为主导的在线学习体验.其次，干预目标应弱化与其他学习者的对比，更应关注特定时间内学习者自我情绪调节的提高幅度，焦虑情绪低的学习者即使情绪变化缓慢，也需要在接受干预的范围内.最后，干预手段要发挥更好的干预作用，还需要针对不同的焦虑影响因素进行针对性干预，让干预效果发挥到最好，产出创造性的成果.

4 总 结

本研究从循证干预视角出发，首先确立在线学习焦虑情绪的作用发生机制，在此基础上设计了在线学习焦虑情绪干预模型，并对3大类11项在线学习焦虑情绪干预策略进行组合设计.通过与传统在线干预课堂进行对比实验，验证了在线学习焦虑情绪干预模型的科学性和有效性，补充并扩展了在线学习焦虑情绪干预的理论与实践.但由于研究仅将在线学习焦虑情绪作为干预决策的主要量化指标，后续将充分挖掘在线学习焦虑情绪关联因素等内隐性数据，以确保研究的全过程量化.此外，未来可基于本研究界定的在线学习焦虑情绪干预模式，融合多种教育思潮，推进在线学习焦虑情绪干预的建构性研究与实践，使在线学习干预走出某种特定干预模式的误区.