在線協(xié)作交互文本編碼體系的設(shè)計與應(yīng)用

劉君玲 張文蘭 劉斌

[摘 ? 要] 情緒交互是影響在線協(xié)作學習認知、行為和態(tài)度的關(guān)鍵因素之一，然而如何分析其效果目前研究者還沒有形成統(tǒng)一的認識。研究基于探究社區(qū)模型，根據(jù)情緒存在相關(guān)研究理論，將情緒交互劃分為情緒回應(yīng)、情緒評價和情緒表達三個類別，并結(jié)合認知存在、社會存在和教學存在的特點建構(gòu)了在線協(xié)作交互文本編碼體系。為了驗證該編碼體系的有效性，研究以此為分析框架，使用NVIVO和SPSS軟件，對相關(guān)案例進行內(nèi)容分析和統(tǒng)計分析。經(jīng)初步證實發(fā)現(xiàn)，該編碼體系能全面分析在線協(xié)作交互效果，尤其是情緒交互成效，且可操作性強;情緒交互與認知交互、社會交互和教學交互之間相互聯(lián)系與支持，但認知交互發(fā)展不均衡;情緒交互可以有效維持和調(diào)節(jié)認知交互過程，但缺乏促進高層次認知交互的活動。鑒于此，研究提出了相關(guān)建議，以促進認知交互深度和協(xié)作學習成效。

[關(guān)鍵詞] 在線協(xié)作學習; 情緒存在; 情緒交互; 交互文本編碼體系; 探究社區(qū)模型

[中圖分類號] G434 ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼] A

[作者簡介] 劉君玲（1983—），女，山東淄博人。副教授，博士研究生，主要從事學習心理與新媒體技術(shù)研究。E-mail：ljl611516@163.com。

一、引 ? 言

對于在線學習的測量與分析，研究者一般基于探究社區(qū)模型，通過文本分析和調(diào)查研究來分析其成效[1]。探究社區(qū)模型（Community of Inquriy ，簡稱CoI模型）由Garrison等人基于社會建構(gòu)主義理論提出，包含認知存在、社會存在和教學存在三要素，旨在構(gòu)建在線學習環(huán)境中的學習過程[2]。該模型為衡量在線協(xié)作學習質(zhì)量提供了綜合研究框架，很多研究者基于該模型構(gòu)建了在線交互文本編碼體系[3]，為評價在線學習效果提供了重要依據(jù)。

在已有文本編碼體系中，雖然社會交互包含情緒表達類別，但是Garrison卻指出情緒反應(yīng)不是社會存在的定義特征[4]。在線學習過程中，情緒不僅對學習者的自我調(diào)節(jié)、動機、成績等方面起關(guān)鍵作用[5]，而且影響協(xié)商、推理等高層次認知發(fā)展過程[6]，可見情緒既促進認知過程、影響行為表現(xiàn)，又有利于元認知的發(fā)展[7]，所以情緒交互過程不單體現(xiàn)為情緒表達，如果僅限于此，會限制我們對在線學習的分析。因此，需要從情緒交互視角對在線協(xié)作交互文本編碼體系展開深入研究。

二、情緒交互視角下在線協(xié)作交互文本編碼體系的設(shè)計

（一）CoI模型的新元素——情緒存在

CoI模型自提出以來受到了廣泛關(guān)注，但近年來不斷有研究者提出修改建議。例如：為了解釋學習者在在線協(xié)作活動中的態(tài)度、能力和行為，有研究者建議增加學習型存在要素[8];還有研究者認為，CoI模型不能反映在線學習者廣泛的情緒體驗，并通過實證研究提出了第四類核心要素——情緒存在[9]，該觀點確立了在線學習環(huán)境中討論情緒的基調(diào)，并在后續(xù)研究中得到了進一步的發(fā)展。

1. 情緒存在的內(nèi)涵及表征范圍

Cleveland-Innes等研究者認為，情緒在人的體驗中是全面存在的，不能將其與學習環(huán)境分開;他們提出了“情緒在學習中起作用”的假設(shè)，并通過調(diào)查研究和探索性因素分析首次證實了情緒存在在CoI模型中的作用，確立了情緒存在獨立于社會存在的地位[9]。他們認為情緒存在（Emotional Presence）是指探究社區(qū)中個體相互之間有關(guān)情緒、情感和感覺的外在表達，與學生、教師、課程內(nèi)容和學習技術(shù)有關(guān)，并相互作用。另外，他們還通過扎根理論方法明確了23種情緒存在常用詞匯以表征其范圍[9]。

2. 情緒存在的構(gòu)成類別、測量與分析

Cleveland-Innes 等人開發(fā)的調(diào)查工具得到了廣泛應(yīng)用。例如：Stenbom等人通過改編制定了適用于一對一的在線學習量表[10];Stenbom等人依據(jù)控制價值理論將情緒存在劃分為活動情緒、結(jié)果情緒和指向情緒三個類別[1]，并在此基礎(chǔ)上編制了文本編碼體系，也得到了普遍認可[10]。

3. 改進的CoI模型及元素之間的相互關(guān)系

Rienties等人認為，情緒發(fā)生在學習過程的任何階段，與其他存在都有交叉部分，并對CoI模型進行了重構(gòu)[11]，如圖1所示。該模型將有助于理解情緒存在對其他存在的復雜、動態(tài)影響。Stenbom等人通過內(nèi)容分析法探索它們之間的關(guān)系，從雙重編碼結(jié)果來看，情緒存在與教學和認知存在的結(jié)合較多;三重編碼結(jié)果顯示，情緒存在與教學和社會存在的組合比較常見[10]，說明情緒存在側(cè)重促進認知存在、教學存在，同時對社會存在也有支持作用。

? ? ? 整體來看，情緒存在與強調(diào)協(xié)作建構(gòu)學習和批判性反思對話[2]的CoI模型具有一致的理論宗旨，都是為了促進在線學習者的協(xié)作交互過程及其認知、思維等方面的發(fā)展，其中，情緒存在主要對他們的情緒狀態(tài)進行調(diào)節(jié)和管理，尤其在維持高層次認知過程中作用更加顯著。因此，除了情緒表達之外，情緒存在還具有情緒調(diào)節(jié)和管理價值，并對其他三種存在有支持作用，而這是社會存在所不具備的特點。

（二）情緒交互視角下在線協(xié)作交互文本編碼體系的構(gòu)建

在線協(xié)作學習中，四種存在主要體現(xiàn)為情緒交互、社會交互、認知交互和教學交互?；贑leveland-Innes 等人的研究可知，情緒存在的獨立使得社會存在的研究范疇發(fā)生了變化[9]。另外，相關(guān)研究也對認知存在的類別進行了完善[3]。鑒于此，結(jié)合情緒存在理論和CoI模型相關(guān)研究，本研究構(gòu)建了在線協(xié)作交互文本編碼體系。

1. 情緒交互

在線協(xié)作環(huán)境下，情緒交互是指為了實現(xiàn)學習目標，在線學習者相互之間圍繞學習內(nèi)容進行有意識的情緒交流與溝通，從而達到共鳴的過程[12]。根據(jù)Cleveland-Innes等人提出的23種情緒存在詞匯的內(nèi)涵及意義，可以將其歸納為評價類和表達類，其中，評價類主要包括激勵、引導不滿和責備等;表達類包括活動情緒和結(jié)果情緒表達。另外，Bakhtiar、Jarvela等人分別從社會和群體調(diào)節(jié)視角提出，情緒交互主要包括積極交互、消極交互和情緒表達，以及對情緒、動機和團隊精神的討論、贊揚、鼓勵等[12-13]。鑒于此，情緒評價和情緒表達是情緒交互的兩種主要類別。

除此之外，Rimé等人認為，情緒社會分享是人際交往的過程，反映為交互者之間的觀點是否一致，其效果主要取決于交互者的特征和回應(yīng)[14]。觀點一致的回應(yīng)能提升在線學習者之間的親密感、信任程度，并促使其產(chǎn)生積極的情緒體驗，因此，情緒回應(yīng)對于啟動和維持在線協(xié)作交互過程有重要作用，也是情緒交互需要考慮的類別之一。

綜上所述，情緒交互主要包括情緒回應(yīng)、情緒評價和情緒表達三種類別。其中，情緒回應(yīng)主要體現(xiàn)在線學習者的觀點一致情況，與教學交互促進討論的主旨相近，而且有利于維持交互狀態(tài)，因此，情緒回應(yīng)主要支持教學交互、社會交互過程;情緒評價能夠激發(fā)在線學習者知識共享、分析的意愿，促進其元認知意識，因此，情緒評價主要促進認知過程;情緒表達側(cè)重反映在線學習者的情緒，不僅影響其情緒狀態(tài)、增加彼此之間的吸引力，而且有利于營造良好的交互氛圍，因此，情緒表達有利于社會過程的發(fā)展。

2. 社會交互

社會存在是指在線學習者在社區(qū)中作為“真實的人”展示其個人特征的能力，主要包括社交和情緒兩個方面。然而Cleveland-Innes等人的研究結(jié)果顯示，喜歡討論、交流快樂和協(xié)作信任等題項被萃取為社會存在因素，而情緒表達被歸類到情緒存在因素中，所以社會存在主要體現(xiàn)為社交能力[9]。因此，我們將社會交互劃分為開放交流、群體凝聚力兩個子類別。社會交互主要包括相互問候、自我表露、無風險表達、尋求幫助和提供幫助等方式，旨在形成社會關(guān)系、培養(yǎng)協(xié)作意識、增加信任和提升歸屬感等，進而為促進認知目標而提供環(huán)境支持。

3. 認知交互

認知存在是指在線學習者通過持續(xù)交流構(gòu)建意義的程度，包括觸發(fā)事件、探索、整合和解決四個方面。結(jié)合Gunawadena提出的在線協(xié)作知識建構(gòu)編碼體系可以看出，研究者基本都認同認知交互是以發(fā)展協(xié)作知識建構(gòu)水平和高階思維能力為最終目標的，其過程都包括共享、分析、協(xié)商、應(yīng)用等階段[15]。除此之外，在線學習者對協(xié)作作品的匯總、比較、評價和展示，其實是促進其元認知發(fā)展的過程，元認知對深度學習有很大的促進作用[7]，反思又是其重要的發(fā)展方式，因此，可以將認知交互劃分成共享、分析、協(xié)商、應(yīng)用、反思5個類別[16]。

4. 教學交互

教學存在是指為了實現(xiàn)個人意義和教育價值的學習結(jié)果而設(shè)計、促進和指導的過程，根據(jù)此含義可以將教學交互劃分為設(shè)計組織、促進交互和直接指導三個類別，目的是促進各種存在之間的相互協(xié)調(diào)發(fā)展，其作用在于監(jiān)控任務(wù)的進程并促使其順利開展。教學交互不只是教師的責任，在促進和指導交互過程中師生是共同參與的。

基于以上分析，形成了情緒交互視角下在線協(xié)作交互文本編碼體系，見表1。

三、情緒交互視角下在線協(xié)作交互文本編碼體系的應(yīng)用

（一）案例介紹

為了驗證編碼體系的有效性，本研究以此為分析框架，選擇新疆師范大學參加“Flash動畫技術(shù)入門”選修課程的大學生為研究對象，并使用NVIVO和SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與分析。

參與者共有48人，其中，男生20人，女生28人，他們來自不同專業(yè)，均為大二學生，其教育背景基本相似，在活動開展前已學習了基礎(chǔ)動畫技術(shù)，參加了交互方式及操作技術(shù)方面的培訓。教師根據(jù)組內(nèi)異質(zhì)原則，將他們分配為6組，每組8人，并在活動過程中只為其提供資源、技術(shù)和指導等。該課程圍繞傳統(tǒng)補間動畫的色彩效果變換和透明度內(nèi)容，基于學習通于2019年4月至6月期間共開展了5次在線協(xié)作活動，每次活動持續(xù)7天左右?；顒咏Y(jié)束后，本研究隨機抽取兩次活動數(shù)據(jù)進行分析。抽取的活動主題分別為“飛碟動畫制作”和“賀卡設(shè)計與制作”（以下分別簡稱活動1、活動2），活動1和活動2均在等長時間段、相同評價導向下展開，為了全面考察參與者的學習效果，其任務(wù)情境和目標設(shè)計有所不同。

（二）編碼過程

本研究使用NVIVO軟件對在線協(xié)作交互文本進行內(nèi)容分析，具體過程如下：

第一，建立編碼節(jié)點。依據(jù)編碼體系在NVIVO中建立各級編碼節(jié)點。

第二，確定編碼單位并編碼。兩位教育技術(shù)研究者在統(tǒng)一理解和以“意義單位”整體劃分的基礎(chǔ)上獨立完成編碼。

第三，檢驗編碼信度。當兩位編碼者編碼進行到40%時，計算兩次活動的一致性百分比分別為89%、93 %，Cohen's kappa系數(shù)分別為0.88、0.92 ，說明兩位編碼者的分析結(jié)果一致性較高、信度較好。

第四，統(tǒng)計與分析。對各元素及類別頻次進行統(tǒng)計與分析。

（三）數(shù)據(jù)分析

1. 在線協(xié)作學習中四種交互的分布情況

四種交互的均衡發(fā)展可以有效提升在線協(xié)作學習成效，活動1和活動2的交互分布情況見表2。

表2數(shù)據(jù)顯示，兩次活動中情緒交互、教學交互和共享、分析（簡稱低層次認知交互）等頻數(shù)相對較多，而社會交互與協(xié)商、應(yīng)用和反思（簡稱高層次認知交互）等頻數(shù)相對較少。這與王陸等人[17]的研究結(jié)果一致?；顒?中，教學交互占比最高，其他依次是情緒交互、認知交互和社會交互?；顒?中，認知交互占比最高，教學交互和情緒交互居中，社會交互最低?；顒?與活動2分別共產(chǎn)生1012個、1089個意義單元，其中，認知交互分別有245個（占比24.21%）、500個（占比45.92%），情緒交互分別有284個（占比28.06%）、230個（占比21.12%），社會交互分別有97個（占比9.59%）、90個（占比8.26%），教學交互分別有386個（占比38.14%）、269個（占比24.70%）。

高層次認知交互的占比無較大差別，而低層次認知交互中分析類別的占比差別較大;情緒交互中情緒回應(yīng)和情緒表達的占比差別不大，而情緒評價的占比明顯不同;社會交互兩個類別的占比差別都不明顯;教學交互中，除設(shè)計組織外，促進交互和直接指導的占比表現(xiàn)不同。

? ? ? 2. 在線協(xié)作學習中情緒交互與認知交互之間的關(guān)系

（1）情緒交互與認知交互之間的相關(guān)性分析

認知存在是體現(xiàn)學習成功最基本、最主要的要素[18]，其他存在主要起輔助和支持作用。為了探索情緒交互對認知交互的作用，本研究使用SPSS皮爾遜相關(guān)性分析以揭示二者的關(guān)系，結(jié)果見表3。

表3結(jié)果顯示，在兩次活動中，情緒交互與認知交互之間的顯著性概率p值均小于0.05，且為正值，說明情緒交互與認知交互之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系。另外，情緒回應(yīng)分別與分析、協(xié)商具有顯著正相關(guān)關(guān)系，情緒評價與認知交互各類別之間都存在正相關(guān)關(guān)系，情緒表達與共享和協(xié)商之間都呈正相關(guān)關(guān)系，可見情緒評價與高層次認知交互的相關(guān)性更大。

? ? ?（2）情緒交互對認知交互的預(yù)測作用分析

為了進一步了解情緒交互對認知交互的影響效應(yīng)，本研究以情緒交互為自變量、認知交互為因變量，使用輸入變量法分別進行一元回歸分析，結(jié)果見表4。

表4結(jié)果顯示，兩次活動中，情緒交互對認知交互的預(yù)測作用均顯著?；顒?與活動2模型的復相關(guān)系數(shù)分別為0.734（R2為0.539）、0.707（R2為0.500），回歸方程對應(yīng)的F值分別為53.884、46.073，對應(yīng)的顯著性均為0.000，小于0.05，兩次活動的回歸模型均達到顯著性水平且有效，構(gòu)建的回歸方程分別為：認知交互=0.002+0.513×情緒交互（非標準化），認知交互=-0.207+1.431 ×情緒交互（非標準化）。由此說明，在線協(xié)作學習中，情緒交互質(zhì)量越好，其認知交互效果越好。

四、研究結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

1. 情緒交互與其他交互之間相互聯(lián)系與支持，但認知交互發(fā)展不均衡

以上編碼結(jié)果顯示，情緒交互與其他類型交互廣泛結(jié)合，說明它們之間相互聯(lián)系與支持。此結(jié)論證實了“情緒在學習中起作用”的假設(shè)和情緒存在獨立于社會存在的觀點[9]。

然而，認知交互中分析類別的差別較大。兩次活動中教師、學生、內(nèi)容、環(huán)境都相同，只是問題情境、目標及任務(wù)有區(qū)別，說明認知交互與活動任務(wù)類型有很大關(guān)系。有研究認為，問題類型不同會引發(fā)不同程度的認知和情緒過程[19]。活動1為了完成共同目標而協(xié)商不同的策略，屬于技巧/策略型問題，而活動2要求參與者對賀卡的呈現(xiàn)形式、技術(shù)、背景等方面進行設(shè)計與制作，是設(shè)計型問題，它們都屬于結(jié)構(gòu)不良問題，均側(cè)重促進學習者的決策表達和論證，但活動2的認知交互占比相對較高，說明設(shè)計型任務(wù)可以更好地促進認知交互過程。

2. 情緒交互可以有效維持和調(diào)節(jié)認知交互過程，但缺乏促進高層次認知交互的活動

以上統(tǒng)計結(jié)果表明，情緒交互對認知交互有顯著支持和促進作用，這與高層次認知過程依賴于社會情緒過程的觀點一致[6]。然而，從交互內(nèi)容來看，有些在線學習者的情緒交互應(yīng)用方式不夠靈活，而且因缺乏高層次認知過程，致使情緒交互與高層次認知交互之間無法達到最佳協(xié)調(diào)狀態(tài)。

高層次認知交互過程缺乏，一方面受協(xié)作任務(wù)類型影響，另一方面與活動形式有很大關(guān)系[20]。即使為在線學習提供協(xié)作任務(wù)、資源和技術(shù)等環(huán)境支持，協(xié)作交互也不會自然發(fā)生，而活動卻能為其提供保障。通過觀察和分析發(fā)現(xiàn)，高層次認知交互較好的協(xié)作組中普遍存在不同程度的建設(shè)性分析、批判和商討等爭論現(xiàn)象，說明爭論活動在促進認知交互深度方面有較大作用。

（二）研究建議

1. 通過設(shè)計型任務(wù)、爭論活動及情緒交互的支持，促進認知交互深度

根據(jù)以上分析發(fā)現(xiàn)，相較于技巧/策略型任務(wù)，設(shè)計型任務(wù)的目標、內(nèi)容、路徑、策略、形式等各方面均不明確，是最復雜的結(jié)構(gòu)不良問題，因此，可以更好地促進認知和情緒交互過程。另外，爭論觀點更容易引發(fā)學習者的認知沖突，是促進知識建構(gòu)、深度學習和批判性思維發(fā)展的有效方法[21]。常見的爭論方式包含說服式、辯證式和對抗式，形成的模型有圖爾敏說服式和沃爾頓推定式模型[22]。鑒于此，采用設(shè)計型任務(wù)、爭論活動，將更有助于促進在線協(xié)作學習中高層次認知交互發(fā)展。

爭論常伴隨憤怒、焦慮、快樂等情緒體驗[6]，因此，為了不影響認知交互并維持其良性發(fā)展，需要對其進行情緒調(diào)節(jié)和管理。理解和共情等行為有助于增強人際關(guān)系，但卻難以調(diào)節(jié)情緒狀態(tài)，然而，情緒評價可以提供方向或建議，能促進學習者產(chǎn)生認知重評或意義建構(gòu)，所以可以調(diào)節(jié)情緒狀態(tài)[23]。因此，在爭論活動中，結(jié)合情緒回應(yīng)或情緒表達，通過適當?shù)囊龑?、激勵等情緒評價，可以改變在線學習者的認知理解并激發(fā)、維持其積極情緒狀態(tài)，進而促進認知交互深度。

2. 根據(jù)認知交互的需求，靈活應(yīng)用情緒交互方式

不同類別的情緒交互有不同的意義和價值，為了更好地發(fā)揮其對在線協(xié)作學習的影響，還需要結(jié)合認知交互需求靈活應(yīng)用。其中，共享環(huán)節(jié)主要讓在線學習者感受同理心，可以通過“是的，我也有同感”“……不錯”等回應(yīng)話語、激勵性評價語言，來滿足其被認可的需求;分析環(huán)節(jié)需要引發(fā)辯證性思維，可使用“我認為……的觀點有創(chuàng)新性，因為……”“雖然……，但我喜歡……”等引導性、激勵性評價和情緒表達來激發(fā)在線學習者的辯證性思維并影響其情緒狀態(tài);協(xié)商環(huán)節(jié)主要是統(tǒng)一意見，可采用情緒回應(yīng)以達成一致意見;應(yīng)用環(huán)節(jié)需要反饋應(yīng)用效果，可綜合應(yīng)用情緒交互方式;反思環(huán)節(jié)可使用“……方面做得好是因為……”等涉及情緒評價的話語提出反思觀點。

整體來看，本研究在情緒交互視角下基于CoI模型開發(fā)的在線協(xié)作交互文本編碼體系簡單且操作性強。該編碼體系既有助于了解情緒交互的應(yīng)用程度、預(yù)估在線協(xié)作學習的成效，又能為情緒交互過程的設(shè)計、組織和指導提供參考。另外，該編碼體系主要適用于文本數(shù)據(jù)的分析，雖然可以將表情符號轉(zhuǎn)換成文本，但可能會對統(tǒng)計結(jié)果帶來一定影響，因此，今后研究可以考慮增加表情符號分析指標。本研究樣本數(shù)量有限，因此，研究結(jié)論還需要進一步拓展驗證。最后，情緒交互和爭論活動的協(xié)調(diào)發(fā)展可以更好地促進在線協(xié)作學習效果，然而這方面的研究比較缺乏，還需要結(jié)合教育實驗深入探索。

[參考文獻]

[1] STENBOM S，JANSSON M，HULKKO A. Revising the community of inquiry framework for the analysis of one-to-one online learning relationships[J].International review of research in open and distributed learning，2016，17（3）：36-53.

[2] GARRISON D R，ANDERSON T，ARCHER W.Critical inquiry in a text-based environment： computer conferencing in higher education[J]. Internet & higher education，1999，2（2-3）：87-105.

[3] 朱伶俐，劉黃玲子，黃榮懷.網(wǎng)絡(luò)學習社區(qū)交互文本編碼體系的設(shè)計及應(yīng)用[J].開放教育研究，2007（1）：98-104.

[4] GARRISON D R. Theoretical foundations and epistemological insights of the community of inquiry[C].Hershey：IGI Global，2013.

[5] MEGA C，RONCONI L，DE BENI R. What makes a good student？ how emotions，self-regulated learning， and motivation contribute to academic achievement[J]. Journal of educational psychology，2014，106（1）：121-131.

[6] ISOHATALA J，NAYKKI P，JARVELA S，et al.Striking a balance： socio-emotional processes during argumentation in coIlaborative learning interaction[J]. Learning，culture and social interaction，2018，16（3）：1-19.

[7] GARRISON D R，AKYOL Z. Toward the development of a metacognition construct for communities of inquiry[J]. The internet and higher education，2013，17（4）：84-89.

[8] SHEA P，HAYES S，UZUNER-SMITH S，et al. Reconceptualizing the community of inquiry framework： an exploratory analysis[J]. The internet and higher education，2014，23（10）：9-17.

[9] CLEVELAND-INNES M，CAMPBELL P. Emotional presence，learning，and the online learning environment[J]. International review of research in open & distance learning，2012，13（4）：269-292.

[10] STENBOM S，HRASTINSKI S，CLEVELAND-INNES M. Emotional presence in a relationship of inquiry：the case of one-to-one online math coaching[J]. Online learning，2016，20（1）：41-56.

[11] RIENTIES B，RIVERS B A. Measuring and understanding learner emotions：evidence and prospects [DB/OL].（2014-12-10）[2019-03-24].http：//laceproject.eu/publications/learning-analytics-and-emotions.pdf.

[12] BAKHTIAR A，WEBSTER E A，HADWIN A F. Regulation and socio-emotional interactions in a positive and a negative group climate[J]. Metacognition and learning，2018，13（1）：57-90.

[13] JARVELA S， JARVENOJA H， MALMBERG J， et al. How do types of interaction and phases of self-regulated learning set a stage for coIlaborative engagement？ [J].Learning and instruction，2016，43（6）：39-51.

[14] RIM？魪 B，MESQUITA B， BOCA S，et al. Beyond the emotional event：six studies on the social sharing of emotion[J]. Cognition & emotion，1991，5（5-6）：435-465.

[15] GUNAWARDENA C N，ANDERSON T.Analysis of global online debate and the development of an interaction analysis model for examining social construction of knowledge in computer conferencing[J].Journal of educational computing research，1997，17（4）：397-431.

[16] 劉黃玲子，朱伶俐，陳義勤，等.基于交互分析的協(xié)同知識建構(gòu)的研究[J].開放教育研究，2005（2）：33-39.

[17] 胡勇，王陸.異步網(wǎng)絡(luò)協(xié)作學習中知識建構(gòu)的內(nèi)容分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析[J].電化教育研究，2006（11）：31-36.

[18] KOZAN K， CASKURLU S. On the Nth presence for the community of inquiry framework[J]. Computers & education，2018，122（7）：104-118.

[19] JONASSEN D H. Toward a design theory of problem solving[J]. Educational technology research and development，2000，48（4）：63-85.

[20] 何文濤.協(xié)作學習活動的結(jié)構(gòu)化設(shè)計框架[J].電化教育研究，2018，39（4）：73-79.

[21] JONASSEN D H，KIM B. Arguing to learn and learning to argue： design justifications and guidelines[J]. Educational technology research & development，2010，58（4）：439-457.

[22] 鄭曉麗，賴文華，劉根萍，金會洙，王峰.爭論式教學支架對學生知識加工的影響——基于翻轉(zhuǎn)課堂的實驗研究[J].開放教育研究，2018，24（5）：81-91.

[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