摘要：SPOC論壇數(shù)據(jù)作為一種重要的學習反饋載體，往往伴隨著學習者的學業(yè)情緒信息，且情緒類型復(fù)雜多樣。相關(guān)研究已表明學習者的在線學業(yè)情緒對學習過程及成效具有一定影響。為了深入剖析情緒與學習效果的關(guān)系，該文將困惑納入在線學業(yè)情緒范疇，以華中師范大學云課堂平臺中三個學期的課程論壇發(fā)帖為研究對象，基于情緒詞典的特征匹配及情緒密度計算方法調(diào)查學習者情緒的表達特征及群體情緒的演化趨勢，驗證不同學業(yè)成就學習者的情緒差異性及情緒與學習效果的相關(guān)性。研究結(jié)果表明：學習者更傾向于使用積極情緒特征詞表達學習感受與意見，且積極情緒密度顯著高于困惑及消極情緒密度。高、低成就組及中、低成就組間的困惑與消極情緒差異顯著。在特定學習進程中，學習者的積極、困惑情緒與學習效果均呈顯著正相關(guān)，而在整體學習進程中，學習者的消極情緒與學習效果呈顯著負相關(guān)。對論壇中群體情緒的動態(tài)追蹤可幫助教師及時獲取學習者的心理狀態(tài)和學習訴求，并實施精準化的教學干預(yù)。
　　關(guān)鍵詞：SPOC；情緒密度；學習效果；差異性分析；相關(guān)性分析
　　中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

一、引言

　　近年來，慕課（Massive Open Online Courses，MOOCs）中高輟學率問題仍在持續(xù)發(fā)酵，而更具小班教學適宜性和可管理性的小規(guī)模限制性在線課程（Small Private Online Course，SPOC）已應(yīng)運而生，并引起了學習分析領(lǐng)域研究者的廣泛關(guān)注。在SPOC平臺中，學習者可以在論壇上自由表達主觀意見和學習感受，且往往伴隨個人真實的情緒狀態(tài)。情緒作為教學活動中一種重要的非智力因素，是影響學習者與教學者之間的教與學互動及教學質(zhì)量的核心因素之一，也是教學者觀察和分析學習者學習狀態(tài)的重要依據(jù)。在教育心理學領(lǐng)域，學習者的情緒通常涉及積極和消極兩種類型。然而，在學習交互過程中，學習者所表達的情緒類型往往不止兩種，例如，當學習者面對異常、矛盾甚至無法解決的問題時易產(chǎn)生困惑情緒，而困惑并未達到消極情緒的程度，只有當學習者持續(xù)困惑或長時間處于困惑的情景中才會激發(fā)其消極態(tài)度。因此，為了更全面地分析學習者的情緒特征，本文將困惑納入學習者情緒范疇，即學習者的情緒包含積極、困惑和消極三種類型。此外，個體的情緒與學習動機、學習策略、認知資源、自我調(diào)節(jié)、學業(yè)成就以及人格養(yǎng)成等因素間也均存在顯著相關(guān)關(guān)系。以往在受控實驗場景下的在線學業(yè)情緒研究已證實積極與消極情緒對學習效果分別具有促進和阻礙作用，而困惑情緒也是影響學習效果的潛在因素之一。由于MOOCs提供了豐富的互動學習信息，很多學者為了探求學習者不同學習成效背后的潛在動機因素，開始致力于挖掘互動討論中學習者的情緒表達特征及其演化規(guī)律，以分析互動話語中的情緒與學習效果的關(guān)系。而SPOC論壇作為一種限制性的學習社區(qū)，其中的學習討論數(shù)據(jù)仍較少被關(guān)注和挖掘，特別是關(guān)于該場景下的學業(yè)情緒研究目前還甚少。作為混合式教學中一種重要的輔助工具，SPOC論壇已越來越多地被高校教師用于課后探究式討論、問題答疑及意見反饋，該教學場景蘊藏著豐富的群體學習反饋和個體學習狀態(tài)信息，同時基于該數(shù)據(jù)的學習分析具有對學生學習過程無侵入性的特點。因此，面向SPOC論壇的情緒分析不僅有助于教師實時掌握學習者真實的學習心理，還能幫助其深度剖析學習者情緒與學習效果的關(guān)系，進而實現(xiàn)不良情緒個體的精準定位與及時干預(yù)，最終助力于學習過程與教學效果的優(yōu)化。

二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

　　目前國外關(guān)于學習者在線情緒及其與學習效果關(guān)系的研究主要采取自然語言處理及機器學習等方法。其中，麻省理工學院媒體實驗室的情感計算研究組主任Picard教授在2000-2004年間開展了一項“情感學習伙伴”項目，構(gòu)建了一個具有情感計算能力的學習虛擬同伴，以感知學習者在學習系統(tǒng)的情感信息，并陪伴其以幫助他們更有效地學習。孟菲斯大學Graesser等人在2008年報告了其開發(fā)的智能導(dǎo)師系統(tǒng)AutoTutor對于捕獲學習者情感方面的研究成果，發(fā)現(xiàn)學習者在人機對話中的情感和學習表現(xiàn)具有顯著關(guān)聯(lián)性�？▋�(nèi)基梅隆大學語言技術(shù)研究所開展的關(guān)于MOOCs中學習者情緒與學習效果及其輟學率之間的關(guān)系等一系列研究中，通過使用情緒特征詞匹配的計算方法量化學習者文本數(shù)據(jù)中所蘊藏的情緒傾向，深入分析學習者情緒與輟學率的關(guān)系，進而實現(xiàn)預(yù)測學習者是否輟學的目的。Ortigosa等人基于詞法和機器學習技術(shù)開發(fā)了SentBuk軟件，該軟件通過計算文本的情緒密度值進行分類，并自動標識學習者情緒波動較大的時間區(qū)域，以便及時了解學習者的情緒演化趨勢，并相應(yīng)地提供個性化的幫助。
　　相對于國外的研究，國內(nèi)目前僅有少量學者關(guān)注到在線互動學習過程的學習者情緒研究。雖然自2002年開始，中科院心理所的傅小蘭博士就已提出將情感計算引入到e-Learning學習環(huán)境中，但該研究仍處于理論探索和模型構(gòu)建階段。隨后，朱祖林等學者提出了面向成人在線學習的學業(yè)情緒傾向的測度方法，并調(diào)查了影響學習者在線學業(yè)情緒的相關(guān)因素，為后續(xù)相關(guān)研究提供了有益的借鑒。此外，劉清堂等人采用詞頻分析法和時間序列分析法，從認知和情感兩個維度對在線工作坊中教師研討的發(fā)帖記錄進行行為量化，并刻畫出積極和消極兩類情緒隨時間在平均一周內(nèi)的演化趨勢，用于在教師研修過程中及時采取相應(yīng)的心理干預(yù)措施，進而提升教師培訓(xùn)的質(zhì)量和效果。
　　綜上所述，國際上關(guān)于學習者在線情緒與學習效果的研究已取得顯著成效，而國內(nèi)在該方面的研究則相對起步較晚，研究所采用的數(shù)據(jù)規(guī)模較小、實驗受控性較強且情緒類型單一（僅涉及積極和消極兩種情緒類型）。實際上，除了積極和消極兩類情緒外，學習者在論壇中還會表現(xiàn)出大量的困惑情緒，如對重點知識的疑惑、對學習內(nèi)容的不理解甚至在難點知識上的迷失感，這些困惑情緒對學習效果也會產(chǎn)生一定的影響，如若教師不能及時觀察和排解個體學習的困惑情緒，可能會影響其認知水平和知識技能的提升。例如，Pardos等人認為困惑情緒在合適的腳手架輔助下能對學業(yè)成就產(chǎn)生積極影響，反之則會產(chǎn)生消極影響。因此，為了深入探索學習者情緒的特征及其與學習效果的關(guān)系，本文通過引入困惑情緒來探究學習者群體的情緒特點，并從多種維度來分析不同學業(yè)成就的學習者情緒差異性、以及學習者情緒與學習效果的相關(guān)性。

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