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[摘 要] 情绪交互是影响在线协作学习认知、行为和态度的关键因素之一，然而如何分析其效果目前研究者还没有形成统一的认识。研究基于探究社区模型，根据情绪存在相关研究理论，将情绪交互划分为情绪回应、情绪评价和情绪表达三个类别，并结合认知存在、社会存在和教学存在的特点建构了在线协作交互文本编码体系。为了验证该编码体系的有效性，研究以此为分析框架，使用NVIVO和SPSS软件，对相关案例进行内容分析和统计分析。经初步证实发现，该编码体系能全面分析在线协作交互效果，尤其是情绪交互成效，且可操作性强;情绪交互与认知交互、社会交互和教学交互之间相互联系与支持，但认知交互发展不均衡;情绪交互可以有效维持和调节认知交互过程，但缺乏促进高层次认知交互的活动。鉴于此，研究提出了相关建议，以促进认知交互深度和协作学习成效。
[关键词] 在线协作学习; 情绪存在; 情绪交互; 交互文本编码体系; 探究社区模型
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 刘君玲（1983—），女，山东淄博人。副教授，博士研究生，主要从事学习心理与新媒体技术研究。E-mail：ljl611516@163.com。
一、引 言
对于在线学习的测量与分析，研究者一般基于探究社区模型，通过文本分析和调查研究来分析其成效[1]。探究社区模型（Community of Inquriy ，简称CoI模型）由Garrison等人基于社会建构主义理论提出，包含认知存在、社会存在和教学存在三要素，旨在构建在线学习环境中的学习过程[2]。该模型为衡量在线协作学习质量提供了综合研究框架，很多研究者基于该模型构建了在线交互文本编码体系[3]，为评价在线学习效果提供了重要依据。
在已有文本编码体系中，虽然社会交互包含情绪表达类别，但是Garrison却指出情绪反应不是社会存在的定义特征[4]。在线学习过程中，情绪不仅对学习者的自我调节、动机、成绩等方面起关键作用[5]，而且影响协商、推理等高层次认知发展过程[6]，可见情绪既促进认知过程、影响行为表现，又有利于元认知的发展[7]，所以情绪交互过程不单体现为情绪表达，如果仅限于此，会限制我们对在线学习的分析。因此，需要从情绪交互视角对在线协作交互文本编码体系展开深入研究。
二、情绪交互视角下在线协作交互文本编码体系的设计
（一）CoI模型的新元素——情绪存在
CoI模型自提出以来受到了广泛关注，但近年来不断有研究者提出修改建议。例如：为了解释学习者在在线协作活动中的态度、能力和行为，有研究者建议增加学习型存在要素[8];还有研究者认为，CoI模型不能反映在线学习者广泛的情绪体验，并通过实证研究提出了第四类核心要素——情绪存在[9]，该观点确立了在线学习环境中讨论情绪的基调，并在后续研究中得到了进一步的发展。
1. 情绪存在的内涵及表征范围
Cleveland-Innes等研究者认为，情绪在人的体验中是全面存在的，不能将其与学习环境分开;他们提出了“情绪在学习中起作用”的假设，并通过调查研究和探索性因素分析首次证实了情绪存在在CoI模型中的作用，确立了情绪存在独立于社会存在的地位[9]。他们认为情绪存在（Emotional Presence）是指探究社区中个体相互之间有关情绪、情感和感觉的外在表达，与学生、教师、课程内容和学习技术有关，并相互作用。另外，他们还通过扎根理论方法明确了23种情绪存在常用词汇以表征其范围[9]。
2. 情绪存在的构成类别、测量与分析
Cleveland-Innes 等人开发的调查工具得到了广泛应用。例如：Stenbom等人通过改编制定了适用于一对一的在线学习量表[10];Stenbom等人依据控制价值理论将情绪存在划分为活动情绪、结果情绪和指向情绪三个类别[1]，并在此基础上编制了文本编码体系，也得到了普遍认可[10]。
3. 改进的CoI模型及元素之间的相互关系
Rienties等人认为，情绪发生在学习过程的任何阶段，与其他存在都有交叉部分，并对CoI模型进行了重构[11]，如图1所示。该模型将有助于理解情绪存在对其他存在的复杂、动态影响。Stenbom等人通过内容分析法探索它们之间的关系，从双重编码结果来看，情绪存在与教学和認知存在的结合较多;三重编码结果显示，情绪存在与教学和社会存在的组合比较常见[10]，说明情绪存在侧重促进认知存在、教学存在，同时对社会存在也有支持作用。
整体来看，情绪存在与强调协作建构学习和批判性反思对话[2]的CoI模型具有一致的理论宗旨，都是为了促进在线学习者的协作交互过程及其认知、思维等方面的发展，其中，情绪存在主要对他们的情绪状态进行调节和管理，尤其在维持高层次认知过程中作用更加显著。因此，除了情绪表达之外，情绪存在还具有情绪调节和管理价值，并对其他三种存在有支持作用，而这是社会存在所不具备的特点。
（二）情绪交互视角下在线协作交互文本编码体系的构建
在线协作学习中，四种存在主要体现为情绪交互、社会交互、认知交互和教学交互。基于Cleveland-Innes 等人的研究可知，情绪存在的独立使得社会存在的研究范畴发生了变化[9]。另外，相关研究也对认知存在的类别进行了完善[3]。鉴于此，结合情绪存在理论和CoI模型相关研究，本研究构建了在线协作交互文本编码体系。 1. 情绪交互
在线协作环境下，情绪交互是指为了实现学习目标，在线学习者相互之间围绕学习内容进行有意识的情绪交流与沟通，从而达到共鸣的过程[12]。根据Cleveland-Innes等人提出的23种情绪存在词汇的内涵及意义，可以将其归纳为评价类和表达类，其中，评价类主要包括激励、引导不满和责备等;表达类包括活动情绪和结果情绪表达。另外，Bakhtiar、Jarvela等人分别从社会和群体调节视角提出，情绪交互主要包括积极交互、消极交互和情绪表达，以及对情绪、动机和团队精神的讨论、赞扬、鼓励等[12-13]。鉴于此，情绪评价和情绪表达是情绪交互的两种主要类别。
除此之外，Rimé等人认为，情绪社会分享是人际交往的过程，反映为交互者之间的观点是否一致，其效果主要取决于交互者的特征和回应[14]。观点一致的回应能提升在线学习者之间的亲密感、信任程度，并促使其产生积极的情绪体验，因此，情绪回应对于启动和维持在线协作交互过程有重要作用，也是情绪交互需要考虑的类别之一。
综上所述，情绪交互主要包括情绪回应、情绪评价和情绪表达三种类别。其中，情绪回应主要体现在线学习者的观点一致情况，与教学交互促进讨论的主旨相近，而且有利于维持交互状态，因此，情绪回应主要支持教学交互、社会交互过程;情绪评价能够激发在线学习者知识共享、分析的意愿，促进其元认知意识，因此，情绪评价主要促进认知过程;情绪表达侧重反映在线学习者的情绪，不仅影响其情绪状态、增加彼此之间的吸引力，而且有利于营造良好的交互氛围，因此，情绪表达有利于社会过程的发展。
2. 社会交互
社会存在是指在线学习者在社区中作为“真实的人”展示其个人特征的能力，主要包括社交和情绪两个方面。然而Cleveland-Innes等人的研究结果显示，喜欢讨论、交流快乐和协作信任等题项被萃取为社会存在因素，而情绪表达被归类到情绪存在因素中，所以社会存在主要体现为社交能力[9]。因此，我们将社会交互划分为开放交流、群体凝聚力两个子类别。社会交互主要包括相互问候、自我表露、无风险表达、寻求帮助和提供帮助等方式，旨在形成社会关系、培养协作意识、增加信任和提升归属感等，进而为促进认知目标而提供环境支持。
3. 认知交互
认知存在是指在线学习者通过持续交流构建意义的程度，包括触发事件、探索、整合和解决四个方面。结合Gunawadena提出的在线协作知识建构编码体系可以看出，研究者基本都认同认知交互是以发展协作知识建构水平和高阶思维能力为最终目标的，其过程都包括共享、分析、协商、应用等阶段[15]。除此之外，在线学习者对协作作品的汇总、比较、评价和展示，其實是促进其元认知发展的过程，元认知对深度学习有很大的促进作用[7]，反思又是其重要的发展方式，因此，可以将认知交互划分成共享、分析、协商、应用、反思5个类别[16]。
4. 教学交互
教学存在是指为了实现个人意义和教育价值的学习结果而设计、促进和指导的过程，根据此含义可以将教学交互划分为设计组织、促进交互和直接指导三个类别，目的是促进各种存在之间的相互协调发展，其作用在于监控任务的进程并促使其顺利开展。教学交互不只是教师的责任，在促进和指导交互过程中师生是共同参与的。
基于以上分析，形成了情绪交互视角下在线协作交互文本编码体系，见表1。
三、情绪交互视角下在线协作交互文本编码体系的应用
（一）案例介绍
为了验证编码体系的有效性，本研究以此为分析框架，选择新疆师范大学参加“Flash动画技术入门”选修课程的大学生为研究对象，并使用NVIVO和SPSS软件对数据进行统计与分析。
参与者共有48人，其中，男生20人，女生28人，他们来自不同专业，均为大二学生，其教育背景基本相似，在活动开展前已学习了基础动画技术，参加了交互方式及操作技术方面的培训。教师根据组内异质原则，将他们分配为6组，每组8人，并在活动过程中只为其提供资源、技术和指导等。该课程围绕传统补间动画的色彩效果变换和透明度内容，基于学习通于2019年4月至6月期间共开展了5次在线协作活动，每次活动持续7天左右。活动结束后，本研究随机抽取两次活动数据进行分析。抽取的活动主题分别为“飞碟动画制作”和“贺卡设计与制作”（以下分别简称活动1、活动2），活动1和活动2均在等长时间段、相同评价导向下展开，为了全面考察参与者的学习效果，其任务情境和目标设计有所不同。
（二）编码过程
本研究使用NVIVO软件对在线协作交互文本进行内容分析，具体过程如下：
第一，建立编码节点。依据编码体系在NVIVO中建立各级编码节点。
第二，确定编码单位并编码。两位教育技术研究者在统一理解和以“意义单位”整体划分的基础上独立完成编码。
第三，检验编码信度。当两位编码者编码进行到40%时，计算两次活动的一致性百分比分别为89%、93 %，Cohen's kappa系数分别为0.88、0.92 ，说明两位编码者的分析结果一致性较高、信度较好。
第四，统计与分析。对各元素及类别频次进行统计与分析。
（三）数据分析
1. 在线协作学习中四种交互的分布情况
四种交互的均衡发展可以有效提升在线协作学习成效，活动1和活动2的交互分布情况见表2。
表2数据显示，两次活动中情绪交互、教学交互和共享、分析（简称低层次认知交互）等频数相对较多，而社会交互与协商、应用和反思（简称高层次认知交互）等频数相对较少。这与王陆等人[17]的研究结果一致。活动1中，教学交互占比最高，其他依次是情绪交互、认知交互和社会交互。活动2中，认知交互占比最高，教学交互和情绪交互居中，社会交互最低。活动1与活动2分别共产生1012个、1089个意义单元，其中，认知交互分别有245个（占比24.21%）、500个（占比45.92%），情绪交互分别有284个（占比28.06%）、230个（占比21.12%），社会交互分别有97个（占比9.59%）、90个（占比8.26%），教学交互分别有386个（占比38.14%）、269个（占比24.70%）。 高层次认知交互的占比无较大差别，而低层次认知交互中分析类别的占比差别较大;情绪交互中情绪回应和情绪表达的占比差别不大，而情绪评价的占比明显不同;社会交互两个类别的占比差别都不明显;教学交互中，除设计组织外，促进交互和直接指导的占比表现不同。
2. 在线协作学习中情绪交互与认知交互之间的关系
（1）情绪交互与认知交互之间的相关性分析
认知存在是体现学习成功最基本、最主要的要素[18]，其他存在主要起辅助和支持作用。为了探索情绪交互对认知交互的作用，本研究使用SPSS皮尔逊相关性分析以揭示二者的关系，结果见表3。
表3结果显示，在两次活动中，情绪交互与认知交互之间的显著性概率p值均小于0.05，且为正值，说明情绪交互与认知交互之间呈显著正相关关系。另外，情绪回应分别与分析、协商具有显著正相关关系，情绪评价与认知交互各类别之间都存在正相关关系，情绪表达与共享和协商之间都呈正相关关系，可见情绪评价与高层次认知交互的相关性更大。
（2）情绪交互对认知交互的预测作用分析
为了进一步了解情绪交互对认知交互的影响效应，本研究以情绪交互为自变量、认知交互为因变量，使用输入变量法分别进行一元回归分析，结果见表4。
表4结果显示，两次活动中，情绪交互对认知交互的预测作用均显著。活动1与活动2模型的复相关系数分别为0.734（R2为0.539）、0.707（R2为0.500），回归方程对应的F值分别为53.884、46.073，对应的显著性均为0.000，小于0.05，两次活动的回归模型均达到显著性水平且有效，构建的回归方程分别为：认知交互=0.002+0.513×情绪交互（非标准化），认知交互=-0.207+1.431 ×情绪交互（非标准化）。由此说明，在线协作学习中，情绪交互质量越好，其认知交互效果越好。
四、研究结论与建议
（一）研究结论
1. 情绪交互与其他交互之间相互联系与支持，但认知交互发展不均衡
以上编码结果显示，情绪交互与其他类型交互广泛结合，说明它们之间相互联系与支持。此结论证实了“情绪在学习中起作用”的假设和情绪存在独立于社会存在的观点[9]。
然而，认知交互中分析类别的差别较大。两次活动中教师、学生、内容、环境都相同，只是问题情境、目标及任务有区别，说明认知交互与活动任务类型有很大关系。有研究认为，问题类型不同会引发不同程度的认知和情绪过程[19]。活动1为了完成共同目标而协商不同的策略，属于技巧/策略型问题，而活动2要求参与者对贺卡的呈现形式、技术、背景等方面进行设计与制作，是设计型问题，它们都属于结构不良问题，均侧重促进学习者的决策表达和论证，但活动2的认知交互占比相对较高，说明设计型任务可以更好地促进认知交互过程。
2. 情绪交互可以有效维持和调节认知交互过程，但缺乏促进高层次认知交互的活动
以上统计结果表明，情绪交互对认知交互有显著支持和促进作用，这与高层次认知过程依赖于社会情绪过程的观点一致[6]。然而，从交互内容来看，有些在线学习者的情绪交互应用方式不够灵活，而且因缺乏高层次认知过程，致使情绪交互与高层次认知交互之間无法达到最佳协调状态。
高层次认知交互过程缺乏，一方面受协作任务类型影响，另一方面与活动形式有很大关系[20]。即使为在线学习提供协作任务、资源和技术等环境支持，协作交互也不会自然发生，而活动却能为其提供保障。通过观察和分析发现，高层次认知交互较好的协作组中普遍存在不同程度的建设性分析、批判和商讨等争论现象，说明争论活动在促进认知交互深度方面有较大作用。
（二）研究建议
1. 通过设计型任务、争论活动及情绪交互的支持，促进认知交互深度
根据以上分析发现，相较于技巧/策略型任务，设计型任务的目标、内容、路径、策略、形式等各方面均不明确，是最复杂的结构不良问题，因此，可以更好地促进认知和情绪交互过程。另外，争论观点更容易引发学习者的认知冲突，是促进知识建构、深度学习和批判性思维发展的有效方法[21]。常见的争论方式包含说服式、辩证式和对抗式，形成的模型有图尔敏说服式和沃尔顿推定式模型[22]。鉴于此，采用设计型任务、争论活动，将更有助于促进在线协作学习中高层次认知交互发展。
争论常伴随愤怒、焦虑、快乐等情绪体验[6]，因此，为了不影响认知交互并维持其良性发展，需要对其进行情绪调节和管理。理解和共情等行为有助于增强人际关系，但却难以调节情绪状态，然而，情绪评价可以提供方向或建议，能促进学习者产生认知重评或意义建构，所以可以调节情绪状态[23]。因此，在争论活动中，结合情绪回应或情绪表达，通过适当的引导、激励等情绪评价，可以改变在线学习者的认知理解并激发、维持其积极情绪状态，进而促进认知交互深度。
2. 根据认知交互的需求，灵活应用情绪交互方式
不同类别的情绪交互有不同的意义和价值，为了更好地发挥其对在线协作学习的影响，还需要结合认知交互需求灵活应用。其中，共享环节主要让在线学习者感受同理心，可以通过“是的，我也有同感”“……不错”等回应话语、激励性评价语言，来满足其被认可的需求;分析环节需要引发辩证性思维，可使用“我认为……的观点有创新性，因为……”“虽然……，但我喜欢……”等引导性、激励性评价和情绪表达来激发在线学习者的辩证性思维并影响其情绪状态;协商环节主要是统一意见，可采用情绪回应以达成一致意见;应用环节需要反馈应用效果，可综合应用情绪交互方式;反思环节可使用“……方面做得好是因为……”等涉及情绪评价的话语提出反思观点。 整体来看，本研究在情绪交互视角下基于CoI模型开发的在线协作交互文本编码体系简单且操作性强。该编码体系既有助于了解情绪交互的应用程度、预估在线协作学习的成效，又能为情绪交互过程的设计、组织和指导提供参考。另外，该编码体系主要适用于文本数据的分析，虽然可以将表情符号转换成文本，但可能会对统计结果带来一定影响，因此，今后研究可以考虑增加表情符号分析指标。本研究样本数量有限，因此，研究结论还需要进一步拓展验证。最后，情绪交互和争论活动的协调发展可以更好地促进在线协作学习效果，然而这方面的研究比较缺乏，还需要结合教育实验深入探索。
[参考文献]
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[23] ZECH E，RIM？魪 B，NILS F.Social sharing of emotion：emotional recovery and interpersonal aspects[C].New Jersey：Lawrence Erlbaum Associates，2004.
[Abstract] Emotional interaction is one of the key factors influencing cognition， behavior and attitude of online collaborative learning. However， there is no unified understanding on how to analyze its effects yet. Based on the community of inquiry model， according to the research theories related to emotional presence， this study divides emotional interaction into three categories： emotional response， emotional evaluation and emotional expression. In addition， based on the characteristics of cognitive presence， social presence and teaching presence， this study constructs an online collaborative interactive text coding system. In order to verify the effectiveness of the coding system， this study takes it as the analysis framework and uses NVIVO and SPSS software to conduct content analysis and statistical analysis of relevant cases. After preliminary verification， it is found that the coding system can comprehensively analyze the effect of online collaborative interaction， especially the emotional interaction， and it is highly operable. Emotional interaction and cognitive interaction， social interaction and teaching interaction are interlinked and supported， but the development of cognitive interaction is not balanced. Emotional interaction can effectively maintain and regulate the cognitive interaction process， but it lacks activities to promote high-level cognitive interaction. In view of this， this study puts forward relevant suggestions to promote the depth of cognitive interaction and the effectiveness of collaborative learning.
[Keywords] Online Collaborative Learning; Emotional Presence; Emotional Interaction; Interactive Text Coding System; Community of Inquiry Model
[关键词] 在线协作学习; 情绪存在; 情绪交互; 交互文本编码体系; 探究社区模型
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 刘君玲（1983—），女，山东淄博人。副教授，博士研究生，主要从事学习心理与新媒体技术研究。E-mail：ljl611516@163.com。
一、引 言
对于在线学习的测量与分析，研究者一般基于探究社区模型，通过文本分析和调查研究来分析其成效[1]。探究社区模型（Community of Inquriy ，简称CoI模型）由Garrison等人基于社会建构主义理论提出，包含认知存在、社会存在和教学存在三要素，旨在构建在线学习环境中的学习过程[2]。该模型为衡量在线协作学习质量提供了综合研究框架，很多研究者基于该模型构建了在线交互文本编码体系[3]，为评价在线学习效果提供了重要依据。
在已有文本编码体系中，虽然社会交互包含情绪表达类别，但是Garrison却指出情绪反应不是社会存在的定义特征[4]。在线学习过程中，情绪不仅对学习者的自我调节、动机、成绩等方面起关键作用[5]，而且影响协商、推理等高层次认知发展过程[6]，可见情绪既促进认知过程、影响行为表现，又有利于元认知的发展[7]，所以情绪交互过程不单体现为情绪表达，如果仅限于此，会限制我们对在线学习的分析。因此，需要从情绪交互视角对在线协作交互文本编码体系展开深入研究。
二、情绪交互视角下在线协作交互文本编码体系的设计
（一）CoI模型的新元素——情绪存在
CoI模型自提出以来受到了广泛关注，但近年来不断有研究者提出修改建议。例如：为了解释学习者在在线协作活动中的态度、能力和行为，有研究者建议增加学习型存在要素[8];还有研究者认为，CoI模型不能反映在线学习者广泛的情绪体验，并通过实证研究提出了第四类核心要素——情绪存在[9]，该观点确立了在线学习环境中讨论情绪的基调，并在后续研究中得到了进一步的发展。
1. 情绪存在的内涵及表征范围
Cleveland-Innes等研究者认为，情绪在人的体验中是全面存在的，不能将其与学习环境分开;他们提出了“情绪在学习中起作用”的假设，并通过调查研究和探索性因素分析首次证实了情绪存在在CoI模型中的作用，确立了情绪存在独立于社会存在的地位[9]。他们认为情绪存在（Emotional Presence）是指探究社区中个体相互之间有关情绪、情感和感觉的外在表达，与学生、教师、课程内容和学习技术有关，并相互作用。另外，他们还通过扎根理论方法明确了23种情绪存在常用词汇以表征其范围[9]。
2. 情绪存在的构成类别、测量与分析
Cleveland-Innes 等人开发的调查工具得到了广泛应用。例如：Stenbom等人通过改编制定了适用于一对一的在线学习量表[10];Stenbom等人依据控制价值理论将情绪存在划分为活动情绪、结果情绪和指向情绪三个类别[1]，并在此基础上编制了文本编码体系，也得到了普遍认可[10]。
3. 改进的CoI模型及元素之间的相互关系
Rienties等人认为，情绪发生在学习过程的任何阶段，与其他存在都有交叉部分，并对CoI模型进行了重构[11]，如图1所示。该模型将有助于理解情绪存在对其他存在的复杂、动态影响。Stenbom等人通过内容分析法探索它们之间的关系，从双重编码结果来看，情绪存在与教学和認知存在的结合较多;三重编码结果显示，情绪存在与教学和社会存在的组合比较常见[10]，说明情绪存在侧重促进认知存在、教学存在，同时对社会存在也有支持作用。
整体来看，情绪存在与强调协作建构学习和批判性反思对话[2]的CoI模型具有一致的理论宗旨，都是为了促进在线学习者的协作交互过程及其认知、思维等方面的发展，其中，情绪存在主要对他们的情绪状态进行调节和管理，尤其在维持高层次认知过程中作用更加显著。因此，除了情绪表达之外，情绪存在还具有情绪调节和管理价值，并对其他三种存在有支持作用，而这是社会存在所不具备的特点。
（二）情绪交互视角下在线协作交互文本编码体系的构建
在线协作学习中，四种存在主要体现为情绪交互、社会交互、认知交互和教学交互。基于Cleveland-Innes 等人的研究可知，情绪存在的独立使得社会存在的研究范畴发生了变化[9]。另外，相关研究也对认知存在的类别进行了完善[3]。鉴于此，结合情绪存在理论和CoI模型相关研究，本研究构建了在线协作交互文本编码体系。 1. 情绪交互
在线协作环境下，情绪交互是指为了实现学习目标，在线学习者相互之间围绕学习内容进行有意识的情绪交流与沟通，从而达到共鸣的过程[12]。根据Cleveland-Innes等人提出的23种情绪存在词汇的内涵及意义，可以将其归纳为评价类和表达类，其中，评价类主要包括激励、引导不满和责备等;表达类包括活动情绪和结果情绪表达。另外，Bakhtiar、Jarvela等人分别从社会和群体调节视角提出，情绪交互主要包括积极交互、消极交互和情绪表达，以及对情绪、动机和团队精神的讨论、赞扬、鼓励等[12-13]。鉴于此，情绪评价和情绪表达是情绪交互的两种主要类别。
除此之外，Rimé等人认为，情绪社会分享是人际交往的过程，反映为交互者之间的观点是否一致，其效果主要取决于交互者的特征和回应[14]。观点一致的回应能提升在线学习者之间的亲密感、信任程度，并促使其产生积极的情绪体验，因此，情绪回应对于启动和维持在线协作交互过程有重要作用，也是情绪交互需要考虑的类别之一。
综上所述，情绪交互主要包括情绪回应、情绪评价和情绪表达三种类别。其中，情绪回应主要体现在线学习者的观点一致情况，与教学交互促进讨论的主旨相近，而且有利于维持交互状态，因此，情绪回应主要支持教学交互、社会交互过程;情绪评价能够激发在线学习者知识共享、分析的意愿，促进其元认知意识，因此，情绪评价主要促进认知过程;情绪表达侧重反映在线学习者的情绪，不仅影响其情绪状态、增加彼此之间的吸引力，而且有利于营造良好的交互氛围，因此，情绪表达有利于社会过程的发展。
2. 社会交互
社会存在是指在线学习者在社区中作为“真实的人”展示其个人特征的能力，主要包括社交和情绪两个方面。然而Cleveland-Innes等人的研究结果显示，喜欢讨论、交流快乐和协作信任等题项被萃取为社会存在因素，而情绪表达被归类到情绪存在因素中，所以社会存在主要体现为社交能力[9]。因此，我们将社会交互划分为开放交流、群体凝聚力两个子类别。社会交互主要包括相互问候、自我表露、无风险表达、寻求帮助和提供帮助等方式，旨在形成社会关系、培养协作意识、增加信任和提升归属感等，进而为促进认知目标而提供环境支持。
3. 认知交互
认知存在是指在线学习者通过持续交流构建意义的程度，包括触发事件、探索、整合和解决四个方面。结合Gunawadena提出的在线协作知识建构编码体系可以看出，研究者基本都认同认知交互是以发展协作知识建构水平和高阶思维能力为最终目标的，其过程都包括共享、分析、协商、应用等阶段[15]。除此之外，在线学习者对协作作品的汇总、比较、评价和展示，其實是促进其元认知发展的过程，元认知对深度学习有很大的促进作用[7]，反思又是其重要的发展方式，因此，可以将认知交互划分成共享、分析、协商、应用、反思5个类别[16]。
4. 教学交互
教学存在是指为了实现个人意义和教育价值的学习结果而设计、促进和指导的过程，根据此含义可以将教学交互划分为设计组织、促进交互和直接指导三个类别，目的是促进各种存在之间的相互协调发展，其作用在于监控任务的进程并促使其顺利开展。教学交互不只是教师的责任，在促进和指导交互过程中师生是共同参与的。
基于以上分析，形成了情绪交互视角下在线协作交互文本编码体系，见表1。
三、情绪交互视角下在线协作交互文本编码体系的应用
（一）案例介绍
为了验证编码体系的有效性，本研究以此为分析框架，选择新疆师范大学参加“Flash动画技术入门”选修课程的大学生为研究对象，并使用NVIVO和SPSS软件对数据进行统计与分析。
参与者共有48人，其中，男生20人，女生28人，他们来自不同专业，均为大二学生，其教育背景基本相似，在活动开展前已学习了基础动画技术，参加了交互方式及操作技术方面的培训。教师根据组内异质原则，将他们分配为6组，每组8人，并在活动过程中只为其提供资源、技术和指导等。该课程围绕传统补间动画的色彩效果变换和透明度内容，基于学习通于2019年4月至6月期间共开展了5次在线协作活动，每次活动持续7天左右。活动结束后，本研究随机抽取两次活动数据进行分析。抽取的活动主题分别为“飞碟动画制作”和“贺卡设计与制作”（以下分别简称活动1、活动2），活动1和活动2均在等长时间段、相同评价导向下展开，为了全面考察参与者的学习效果，其任务情境和目标设计有所不同。
（二）编码过程
本研究使用NVIVO软件对在线协作交互文本进行内容分析，具体过程如下：
第一，建立编码节点。依据编码体系在NVIVO中建立各级编码节点。
第二，确定编码单位并编码。两位教育技术研究者在统一理解和以“意义单位”整体划分的基础上独立完成编码。
第三，检验编码信度。当两位编码者编码进行到40%时，计算两次活动的一致性百分比分别为89%、93 %，Cohen's kappa系数分别为0.88、0.92 ，说明两位编码者的分析结果一致性较高、信度较好。
第四，统计与分析。对各元素及类别频次进行统计与分析。
（三）数据分析
1. 在线协作学习中四种交互的分布情况
四种交互的均衡发展可以有效提升在线协作学习成效，活动1和活动2的交互分布情况见表2。
表2数据显示，两次活动中情绪交互、教学交互和共享、分析（简称低层次认知交互）等频数相对较多，而社会交互与协商、应用和反思（简称高层次认知交互）等频数相对较少。这与王陆等人[17]的研究结果一致。活动1中，教学交互占比最高，其他依次是情绪交互、认知交互和社会交互。活动2中，认知交互占比最高，教学交互和情绪交互居中，社会交互最低。活动1与活动2分别共产生1012个、1089个意义单元，其中，认知交互分别有245个（占比24.21%）、500个（占比45.92%），情绪交互分别有284个（占比28.06%）、230个（占比21.12%），社会交互分别有97个（占比9.59%）、90个（占比8.26%），教学交互分别有386个（占比38.14%）、269个（占比24.70%）。 高层次认知交互的占比无较大差别，而低层次认知交互中分析类别的占比差别较大;情绪交互中情绪回应和情绪表达的占比差别不大，而情绪评价的占比明显不同;社会交互两个类别的占比差别都不明显;教学交互中，除设计组织外，促进交互和直接指导的占比表现不同。
2. 在线协作学习中情绪交互与认知交互之间的关系
（1）情绪交互与认知交互之间的相关性分析
认知存在是体现学习成功最基本、最主要的要素[18]，其他存在主要起辅助和支持作用。为了探索情绪交互对认知交互的作用，本研究使用SPSS皮尔逊相关性分析以揭示二者的关系，结果见表3。
表3结果显示，在两次活动中，情绪交互与认知交互之间的显著性概率p值均小于0.05，且为正值，说明情绪交互与认知交互之间呈显著正相关关系。另外，情绪回应分别与分析、协商具有显著正相关关系，情绪评价与认知交互各类别之间都存在正相关关系，情绪表达与共享和协商之间都呈正相关关系，可见情绪评价与高层次认知交互的相关性更大。
（2）情绪交互对认知交互的预测作用分析
为了进一步了解情绪交互对认知交互的影响效应，本研究以情绪交互为自变量、认知交互为因变量，使用输入变量法分别进行一元回归分析，结果见表4。
表4结果显示，两次活动中，情绪交互对认知交互的预测作用均显著。活动1与活动2模型的复相关系数分别为0.734（R2为0.539）、0.707（R2为0.500），回归方程对应的F值分别为53.884、46.073，对应的显著性均为0.000，小于0.05，两次活动的回归模型均达到显著性水平且有效，构建的回归方程分别为：认知交互=0.002+0.513×情绪交互（非标准化），认知交互=-0.207+1.431 ×情绪交互（非标准化）。由此说明，在线协作学习中，情绪交互质量越好，其认知交互效果越好。
四、研究结论与建议
（一）研究结论
1. 情绪交互与其他交互之间相互联系与支持，但认知交互发展不均衡
以上编码结果显示，情绪交互与其他类型交互广泛结合，说明它们之间相互联系与支持。此结论证实了“情绪在学习中起作用”的假设和情绪存在独立于社会存在的观点[9]。
然而，认知交互中分析类别的差别较大。两次活动中教师、学生、内容、环境都相同，只是问题情境、目标及任务有区别，说明认知交互与活动任务类型有很大关系。有研究认为，问题类型不同会引发不同程度的认知和情绪过程[19]。活动1为了完成共同目标而协商不同的策略，属于技巧/策略型问题，而活动2要求参与者对贺卡的呈现形式、技术、背景等方面进行设计与制作，是设计型问题，它们都属于结构不良问题，均侧重促进学习者的决策表达和论证，但活动2的认知交互占比相对较高，说明设计型任务可以更好地促进认知交互过程。
2. 情绪交互可以有效维持和调节认知交互过程，但缺乏促进高层次认知交互的活动
以上统计结果表明，情绪交互对认知交互有显著支持和促进作用，这与高层次认知过程依赖于社会情绪过程的观点一致[6]。然而，从交互内容来看，有些在线学习者的情绪交互应用方式不够灵活，而且因缺乏高层次认知过程，致使情绪交互与高层次认知交互之間无法达到最佳协调状态。
高层次认知交互过程缺乏，一方面受协作任务类型影响，另一方面与活动形式有很大关系[20]。即使为在线学习提供协作任务、资源和技术等环境支持，协作交互也不会自然发生，而活动却能为其提供保障。通过观察和分析发现，高层次认知交互较好的协作组中普遍存在不同程度的建设性分析、批判和商讨等争论现象，说明争论活动在促进认知交互深度方面有较大作用。
（二）研究建议
1. 通过设计型任务、争论活动及情绪交互的支持，促进认知交互深度
根据以上分析发现，相较于技巧/策略型任务，设计型任务的目标、内容、路径、策略、形式等各方面均不明确，是最复杂的结构不良问题，因此，可以更好地促进认知和情绪交互过程。另外，争论观点更容易引发学习者的认知冲突，是促进知识建构、深度学习和批判性思维发展的有效方法[21]。常见的争论方式包含说服式、辩证式和对抗式，形成的模型有图尔敏说服式和沃尔顿推定式模型[22]。鉴于此，采用设计型任务、争论活动，将更有助于促进在线协作学习中高层次认知交互发展。
争论常伴随愤怒、焦虑、快乐等情绪体验[6]，因此，为了不影响认知交互并维持其良性发展，需要对其进行情绪调节和管理。理解和共情等行为有助于增强人际关系，但却难以调节情绪状态，然而，情绪评价可以提供方向或建议，能促进学习者产生认知重评或意义建构，所以可以调节情绪状态[23]。因此，在争论活动中，结合情绪回应或情绪表达，通过适当的引导、激励等情绪评价，可以改变在线学习者的认知理解并激发、维持其积极情绪状态，进而促进认知交互深度。
2. 根据认知交互的需求，灵活应用情绪交互方式
不同类别的情绪交互有不同的意义和价值，为了更好地发挥其对在线协作学习的影响，还需要结合认知交互需求灵活应用。其中，共享环节主要让在线学习者感受同理心，可以通过“是的，我也有同感”“……不错”等回应话语、激励性评价语言，来满足其被认可的需求;分析环节需要引发辩证性思维，可使用“我认为……的观点有创新性，因为……”“虽然……，但我喜欢……”等引导性、激励性评价和情绪表达来激发在线学习者的辩证性思维并影响其情绪状态;协商环节主要是统一意见，可采用情绪回应以达成一致意见;应用环节需要反馈应用效果，可综合应用情绪交互方式;反思环节可使用“……方面做得好是因为……”等涉及情绪评价的话语提出反思观点。 整体来看，本研究在情绪交互视角下基于CoI模型开发的在线协作交互文本编码体系简单且操作性强。该编码体系既有助于了解情绪交互的应用程度、预估在线协作学习的成效，又能为情绪交互过程的设计、组织和指导提供参考。另外，该编码体系主要适用于文本数据的分析，虽然可以将表情符号转换成文本，但可能会对统计结果带来一定影响，因此，今后研究可以考虑增加表情符号分析指标。本研究样本数量有限，因此，研究结论还需要进一步拓展验证。最后，情绪交互和争论活动的协调发展可以更好地促进在线协作学习效果，然而这方面的研究比较缺乏，还需要结合教育实验深入探索。
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[Abstract] Emotional interaction is one of the key factors influencing cognition， behavior and attitude of online collaborative learning. However， there is no unified understanding on how to analyze its effects yet. Based on the community of inquiry model， according to the research theories related to emotional presence， this study divides emotional interaction into three categories： emotional response， emotional evaluation and emotional expression. In addition， based on the characteristics of cognitive presence， social presence and teaching presence， this study constructs an online collaborative interactive text coding system. In order to verify the effectiveness of the coding system， this study takes it as the analysis framework and uses NVIVO and SPSS software to conduct content analysis and statistical analysis of relevant cases. After preliminary verification， it is found that the coding system can comprehensively analyze the effect of online collaborative interaction， especially the emotional interaction， and it is highly operable. Emotional interaction and cognitive interaction， social interaction and teaching interaction are interlinked and supported， but the development of cognitive interaction is not balanced. Emotional interaction can effectively maintain and regulate the cognitive interaction process， but it lacks activities to promote high-level cognitive interaction. In view of this， this study puts forward relevant suggestions to promote the depth of cognitive interaction and the effectiveness of collaborative learning.
[Keywords] Online Collaborative Learning; Emotional Presence; Emotional Interaction; Interactive Text Coding System; Community of Inquiry Model