“疫情与教育”成果公报
一、题目：
疫情背景下高校教师在线教学情感因素实证研究
二、摘要：
高校教师是教学活动重要参与者、合作者和促进者，是教学活动高效有序进行必不可少的一环。研究教师情感因素对于教师自身专业能力的提升以及教学活动的顺利完成有着重要意义。近年来，国内外研究者开始关注教师情感因素这一领域。在此次疫情背景下，在线教学作为一种新型教学形态，在高校师生之间得到了广泛应用。本阶段运用CiteSpace分析方法对高校教师在线教学情感因素进行可视化图谱分析，探索该领域的研究现状及热点，研究发现教师情感因素研究较多，但是高校教师在线教学情感研究较少。所以本研究十分具有必要性。
三、关键词：教师情感；CiteSpace；在线教学，高校教师；可视化
四、引言
山东建筑大学外国语学院王海峰主持的山东省“疫情与教育”专项课题《疫情背景下高校教师在线教学情感因素实证研究》，课题编号2020YZB034。本课题在疫情期间“在线教学”模式下的教学实践中，调查和研究特殊时期高校教师的情感因素。因为大多数高校教师习惯了面授教学时“以教师为中心”的教学方式，学生在家远程学习，高校教师会有一种强烈的“失控感”，以及对新的在线教学方式的“焦虑感”。所以本课题研究如何加强情感因素中的积极影响，而规避消极情感，提高教学质量，推动在线教学在“后疫情时代”的发展具有针对性的指导意义和广泛的应用价值。
五、成果内容
1.第一部分:问题缘起
教师情感是教师对教育对象、所教学科和教育工作的好恶倾向的内在心理反映，是一种心理态度，外在体现在教师的面部表情、体态表情和声音表情上，是教师对生活、工作态度的自然流露。教师情感的内在感受和意向一般与外在表现具有协调一致性，是一种较复杂而又稳定的生理评价和体验，具有导向作用。教师情感因素是构成教师情感的本质成分，是决定教师情感好恶的原因或条件（袁桂亭，2010:49）。教师情感因素在教师教学过程中扮演着非常重要的角色。疫情背景下，在线教学作为师生间交互学习的主要形式，改变了传统课堂面对面交互的方式。作为一种全新的时空分离的时候教学形式，高校教师在线教学情感因素实证研究可视化分析对于教师情感管理、情感素养提升，以及“后疫情时代”高校翻转课堂、在线教学的开展具有指导意义
2.第二部分: 研究内容与方法(含研究方法和工作方法)
2.1数据来源
期刊论文与其他文献类型相比( 如报告、著作、会议和学位论文等)，通常可以较快地呈现某一领域的研究热点和前沿（杨艳霞，王湘玲，2019：33）。本文主要对中国知网（CNKI）上发表的期刊论文进行统计分析。在中国知网以“教师情感因素”为主题，进行模糊检索，共得出期刊文献620篇，而以“高校教师在线教学情感因素”为关键词进行模糊检索，期刊文献并没有。通过检索数据我们可以发现，目前国内对于教师情感因素研究已经日益增加，而对于高校教师在线教学情感因素研究还寥寥无几。而目前在疫情背景下，或者说“后疫情时代”，在线教学将逐步成为高校教学的主要方式，所以说高校教师在线教学情感因素实证研究显得尤为重要。本文将以教师情感因素研究作为理论基础，选取中国知网2000—2020年教师情感因素研究的478篇文献进行可视化分析，以促进疫情背景下高校教师在线教学情感因素的实证研究。
2.2研究方法
传统的文献综述研究方法耗费大量的时间，并不能直观的观察出目前本领域的研究前沿及热点。CiteSpace软件系统由陈超美博士（Chaomei Chen）研发，是对科学文献新趋势与新动态进行可视化识别的Java程序，已成为信息分析领域中影响力较大的可视化软件（张继光、张政，2015：97）。CiteSpace通过渐进的共引网络分析、梳理一个学科或研究领域的发展脉络，通过时区分割，将研究时间段切分为多个时间分区，对每一个时间分区拍摄形成共引网络快照，对这些快照进行综合，形成一个全景的共被引网络。该分析法能够历时地显示一个学科或知识领域在一定时期内的发展趋势与前沿动向，从而形成该研究前沿领域的演进历程（Chaomei Chen, 2004;2006）。利用CiteSpac e软件系统进行可视化图谱分析，通过导入文献主题、关键词、作者和发文机构等信息，可以直观分析大量数据，了解相关领域研究现状。
3.研究结论
3.1发文时间与发文量分析
由图1可以看出，国内2000年以前教师情感因素研究的期刊发文十分少，2000年以后在此领域发文量有了大幅度提升，并于2016年达到峰值，近几年发文量有所下降。但整体发文量较多。这一趋势表明，近年来，特别是从2000年以来，国内学术界开始关注到教师情感因素这一关键因素。所以随着在线教学的推广，高校教师在线教学情感因素实证研究，也将会成为下一阶段的研究热点。
图1 历年教师情感因素发文数
图2 2010-2020年间文献主题分析
图2进一步展示了2010年间，国内教师情感因素研究蓬勃发展时期，通过对文献进行可视化分析，明确了现阶段研究的前沿领域，对于传统教学模式下教师情感因素实证研究的可视化分析，可以为我们研究疫情背景下高校教师在线教学情感因素实证研究提供良好的范例。
3.2主要研究者及研究机构分析
通过CiteSpace对一个学科领域的主 要研究者及研究单位进行可视化分析，可以发现该领域的主要研究者和研究单位，并根据其字号大小，可以发现其发文多少，从而判定该研究者或研究单位在这一领域的突出贡献；通过对其中引用突变的分析，可以发现该研究领域中的研究者或研究单位在某段时间内对该领域的突出贡献（冉诗洋，李德凤，杨青，2016:98）。
本文选取2000-2020这一时间段，应用CiteSpace可视化分析软件，对于教师情感因素文献主要研究者进行可视化分析。本文选取了发文数（≥2）的作者，统计出了他们的首次发文年份，及首次发表教师情感因素相关论文的年份（见表1）。
表1 2000-2010年间国内高产作者分析
教师情感因素主要研究者可视化分析结果，国内2000-2010年间发文数大于等于二的发文作者仅有六人，该数据表明国内目前对于教师情感因素的研究还比较缺乏。但是教师情感因素在课堂教学中起着重要作用，其影响教师在课堂教学中的心理氛围、影响学生学习的积极性与学习效果以及影响师生之间的情感协调和互动。而这些作用在在线过程中仍然存在，并且在线教学作为一种全新的师生交互方式，高校教师在在线教学过程中情感因素对于在线教学的效果有着更大的影响。
3.3关键词与其出现频次分析
一个学科发展的趋势与动向，往往是通过其研究关键词来体现，因此有必要对教师情感因素研究论文中的关键词进行可视化分析。CiteSpace能够通过绘制聚类视图和时区视图显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向，展示若干研究前沿领域的演进历程（刘则渊、陈悦、侯海燕，2008）。
对教师情感因素研究论文中的关键词进行可视化分析，只需要将其中的参数节点类型设置为关键词（keyword），其他参数不变，将阀值调整到30，视图中关键词大小调整为4，进行可视化处理后产生可视化视图（如图3所示）。
图3 教师情感因素研究关键词统计
图中每一个圆圈（或节点）代表一个关键词，节点越大，表明该关键词的出现频率越高（Chaomei Chen, 2012）。节点由不同颜色的年轮构成，每一个年轮对应其出现时间，由内到外，对应该词出现的时间由远及近。年轮的大小，表示该关键词出现的频次高低。节点之间有连线，表示其间有共现关系。节点间的连线越明显，表示其共现关系越密切。
对相关文献中关键词进行统计，得出教师情感因素研究论文主要关键词及其频率统计”（如表2所示）。
表2 教师情感因素研究关键词出现频次统计
教师情感因素关键词及其出现频率实证研究可视化分析结果显示：情感因素、语文教学、情感、情感教育、英语教学等关键词出现频次较高，表明教师情感特别是语言类学科教师情感因素与教学质量与效率的关联度较高。所以，我们在研究高校教师在线教学情感因素时，需要重点关注这些方面。
4.第四部分：政策建议
本研究应用科学知识图谱软件CiteSpace对CNKI中教师情感因素相关论文进行分析与梳理，绘制研究高影响力作者图谱，关键词贡献图谱及时间图谱，直观展现2000-2020年间国内关于教师情感因素研究的趋势。作为传统教学模式下教师情感因素的研究可视化分析，将会为疫情背景下高校教师在线教学情感研究提供理论支撑。随着互联网时代的发展，“后疫情时代”高校教师在线教学模式将会常态化，所以本文对于指导“后疫情时代”高校教师在线教学情感因素实证研究十分重要。
成果公报
本课题针对高校教师在线教学情感因素进行实证研究，以教师情感研究可视化分析作为理论基础，对于山东省内参与在线教学的高校教师，通过问卷调查，线上会议访谈等方式进行调查结果进行统计分析。本次调查共投放问卷850份，其中回收有效问卷821份。5%的高校教师在在线教学的过程中从未产生情感倦怠，23%的高校教师在在线教学过程中很少产生情感倦怠，32%的高校教师在在线教学过程中有时产生情感倦怠，30%的高校教师在在线教学过程中经常产生情感倦怠，10%的高校教师在在线教学过程中从未产生情感倦怠。教师情感劳动投入程度、教师情感管理能力及教师情感意愿认同感问卷结果如图4、5、6显示。
图4 教师情感劳动投入程度
图5 教师情感管理能力
图6 教师情感意愿认同感
本研究针对问卷调查结果，通过线上会议访谈等形式，提高高校教师在在线教学过程中对于情感因素的重视，引导高校教师在线教学过程中进行情感管理，规避消极情感，提高情感劳动投入程度及情感意愿认同感，提高在线教学效率。本研究不仅对于疫情背景下高校教师在线教学积极情感因素引导具有重要作用，而且“后疫情时代”对于调控高校教师在线教学情感因素具有重要意义。
作者：李琳琳
编审：盛红梅
终审：张志刚
