学习焦虑被定义为学生在学习过程中出现的压力、紧张、恐惧、担心、不安等负面情绪
[1]。因此，在线学习焦虑可以被定义为学生因在线学习环境中的各种非确定性及模糊因子的作用而引发自身恐慌不安的情绪状态。目前为止，国内外关于在线学习焦虑的研究已经取得诸多有价值的成果，尤其是在在线学习焦虑的效果研究、影响因素分析方面成果显著，但在应对策略方面研究成果较少，研究学科和研究对象的领域狭窄，研究方法单一。鉴于此，该研究旨在借助CiteSpace可视化分析工具，对2013—2023年与在线学习焦虑研究相关的国内外文献进行系统梳理，通过科学知识图谱量化分析，发现并解释该领域的研究热点、前沿及动态趋势，探讨现有研究成果与不足，以期为后续在线学习焦虑的干预和教育教学提供参考依据。
1 研究设计
1.1 研究工具
CiteSpace（6.1.R6版本）软件广泛应用于科学文献分析以揭示特定知识领域的研究历程、研究热点、研究前沿及动态变化趋势，是信息可视化领域颇具特色、功能完备且简便快捷的代表性计量工具
[2]。其基本原理是结合数学学科理论、信息可视化技术和计量学分析方法，绘制可视化图谱，形象地展示研究领域的合作网络、共现网络和引文网络等。
1.2 数据来源
国外研究的数据来源于Web of Science，引文索引选择“science citation index expanded”和“social sciences citation index”，检索主题字段为“online learning anxiety”，检索得到文献共1 187篇（检索周期为2013年7月1日至2023年7月1日），手动剔除部分重复和不相关文献后，共有999篇文献作为分析对象。
国内研究的数据来源于中国知网（CNKI）学术期刊库，主题选定为“在线学习焦虑”或“网络学习焦虑”，检索得到文献共84篇（检索周期为2013年7月1日至2023年7月1日），手动剔除英文文献以及其他不相关文献后，共有71篇文献作为分析对象。
1.3 研究思路
采用CiteSpace软件，基于知识图谱分析，力图从发文数量、发文趋势探寻研究历程，依托关键词共现网络探测研究热点，根据关键词突变检测探讨研究发展趋势，获得在线学习焦虑研究近十年来的研究概况、研究热点及研究趋势。
2 国内外在线学习焦虑研究热点分析
关键词是一篇文献的核心所在，高频次的关键词能反映该领域的研究热点。通过CiteSpace进行关键词分析，得到国内外学习焦虑研究的关键词共现图谱，如图
1～
2所示。对关键词共现图谱中的关键词频次与中心性进行统计分析，结果如表
1～
2所示。一般认为，某一关键词出现的频率越高，表明其所代表的主题热点程度越高；中心性则能反映关键词的核心程度，节点的相关性越大，中心性就越高，一般认为，中心性大于0.1，则该关键词在这个领域的影响力就较大。
2.1 国外在线学习焦虑研究热点分析
由
图1可知，国外在线学习焦虑研究关键词有405个节点、737条连线，整体网络密度为0.009，图中单独存在的节点较少，各关键词之间的联系较为紧密。结合
图1，整理出排名前30的高频数据和高中心性关键词数。结合
图1、
表1和二次文献分析，国外在线学习焦虑研究的热点可大致归纳为在线学习焦虑的表现、影响因素和环境三个方面。由在线学习焦虑的表现所引出的其他关键词有achievement（成就）、model（模型）、depression（抑郁）、stress（压力）、disorder（疾病）等；由影响因素所引出的其他关键词有motivation（动机）、self efficacy（自我效能）、engagement（投入）、strategy（策略）等；由系统环境所引出的其他关键词有COVID-19 pandemic（新型冠状病毒大流行）、higher education（高等教育）、online learning（在线教育）等。
2.2 国内在线学习焦虑研究热点分析
由
图2可知，国内在线学习焦虑研究关键词有94个节点、114条连线，整体网络密度为0.033。可以发现焦虑、在线学习、学生、英语、网络环境这五个关键词的频次相对较高，图中单独存在的节点较少，各关键词之间的联系较为紧密。
由
表2可知，中心性较高的关键词可归纳为学生、焦虑、英语、在线学习、网络，说明这几个关键词是这一研究领域的核心且与其他关键词具有一定的关联度。例如，由学生关键词所引发的其他关键词包括影响因素、自我效能、抑郁、高职院校、大学生、高中生等；由焦虑关键词所引发的其他关键词包括综述、问卷、元分析、措施等；由英语关键词所引发的其他关键词包括听力焦虑、口语焦虑等；由在线学习关键词所引发的其他关键词包括学习投入、学习动机、行为意愿、影响路径等；由网络关键词所引发的其他关键词包括交际意愿、交际能力、交际焦虑、合作学习等。此外，虽然学习策略这个关键词的中心性较高，但研究频次较少，可见其虽处于在线学习焦虑研究的核心，但研究力度尚且不足。
2.3 国内外在线学习焦虑研究热点对比分析
2.3.1 在线学习焦虑的引发原因
在线学习焦虑的引发原因多种多样，主要归因于发展水平、学生专业、教育水平、电子技术和个体特质存在差异。
第一，发展水平存在差异。Salari等
[3]认为发达国家学生的压力普遍程度是发展中国家学生的1.5倍以上，但是欠发达国家和发展中国家的人遭受更多的心理问题。刘进和陈雨濛等
[4-5]认为在教育和经济资源丰富的地方，由于招生质量更好，社会竞争更激烈，学生面临更大的同伴压力。例如，中国东部（相对发达地区）大学生的睡眠问题和自杀企图发生率高于中国中部和东北部（相对发展中地区）。然而，Lee等
[6]指出，生活在城市地区可以预防焦虑，而生活在农村地区则会增加出现焦虑症状的风险。Ramos-Morcillo等
[7]对西班牙护理专业学生进行的一项定性研究表明，在COVID-19大流行期间，特别是向网络学习的过渡，更让生活在农村地区的人感到担忧
[7]。城乡财政和教育资源的不平衡是城市有利于缓解大学生群体在线学习焦虑情绪的重要原因。
第二，学生专业存在差异。在COVID-19大流行暴发之前，由于感受到更大的学业压力，医学生比非医学生心理健康状况更差
[8]。然而，在COVID-19传播后，这一结果发生了逆转，医学生比非医学生表现出更少的焦虑，因为他们获得了更丰富的医学知识，有更高的意识
[9]。但一些学者发现，在线学习给医学教育带来了许多挑战，因为实践经验对医学生至关重要
[10]，与非医学和传统在线教育学生相比，医学生和紧急在线教育学生的心理压力有所增加
[11]。
第三，教育水平存在差异。受教育水平与在线学习焦虑之间存在关联，但结论缺乏一致性。Li、Wang、Salari等
[3,12-13]均证明了受教育程度较高的人所经历的焦虑水平较高，这可能与高年级学生对其毕业和未来就业影响的不确定性有关
[14-15]。然而，Odriozola-González等
[16]认为，由于本科生学习的自主性相较于研究生差且可能容易受到教学方式由传统面对面学习到在线学习转变的影响，所以本科生的焦虑水平高于研究生；Biswas和Debowska等
[17-18]也表明，与年龄较大的学生相比，焦虑在年龄较小的学生中更为普遍，新生和大学生的焦虑水平更高。
第四，电子技术存在差异。在线学习与面对面学习的感知差异及相关环境因素可能导致学生的焦虑情绪，这为学生在网络学习环境中的焦虑情绪体验提供了新的证据
[19]。与传统学习焦虑的不同之处在于，网络学习焦虑由网络学习环境中的各种非确定性因素的作用而引发，例如网络延迟焦虑、网络搜索焦虑、网络术语焦虑
[20]、在线课程焦虑、网络技术焦虑、网络操作焦虑
[21]。然而，随着在线教育的广泛应用，学习者逐渐对网络学习有了更加深刻的理解，对技术也能更方便掌握，使得学习者在网络学习中的焦虑状态可能会呈现新的表征和特点。目前，国外关于网络学习焦虑的研究从主要由技术环境引发的学习焦虑转向社交等人际关系因素对学习焦虑的影响，而国内相关研究还相对较少，在网络学习焦虑这一研究领域还存在很大的发展潜力
[22]。
第五，个体特质存在差异。个体特质包括性别、恐惧、睡眠状况等。例如，在性别方面一致认为女性比男性更容易焦虑，但原因尚不明确，可能是由于各种生物和社会心理因素造成。在恐惧方面包括对学业成绩不理想的恐惧、无法毕业的恐惧、未来就业的恐惧等
[23]，都会产生在线学习焦虑，例如，吴惠芳
[24]认为影响在线学习焦虑的因素包括升学与考试压力、情绪调节能力欠缺、自控力不足等。范沁雯等
[25]发现在线学习焦虑形成于考试焦虑、负评价恐惧以及交际畏惧。在睡眠状况方面，睡眠质量的下降与大学生在线学习焦虑的增加具有直接关系
[26]，患有睡眠问题是高焦虑的危险因素
[18]。
2.3.2 在线学习焦虑的学科研究
现阶段，国内外对于在线学习焦虑在学科方面的探索集中于数学和外语学科，尤其是英语学科研究颇多，少数研究涉及化学焦虑、计算机焦虑等。在数学方面，大多数研究采用定量的方法，分析影响学生在线学习焦虑的相关因素，并针对分析结果提出合理的干预策略来降低学习者的在线学习焦虑水平，例如，采用结构方程模型的方法，分析以在线学习焦虑为中介，学业诚信与学业成绩之间的关系，通过教师支持、教师强调和人际互动，来减少虚拟距离，降低学生的焦虑水平
[27]。在外语方面，研究者大都采用外语课堂焦虑量表探讨网络英语学习焦虑与其他因素的影响关系及干预策略，例如，研究发现中国农村初中生普遍存在中等的英语学习焦虑，学生自身、家庭环境、教师与学校、社会环境均会对其产生影响，并提出缓解策略，包括正确认识焦虑的存在、诚实地与他人沟通焦虑、提高心理素质、积极面对生活中的挫折、制定切合实际的英语学习目标
[28]。
2.3.3 在线学习焦虑的影响关系研究
在线学习焦虑的影响关系研究是国内外研究较为广泛和全面的领域，包括在线学习焦虑与在线学习态度、在线学习自我效能、在线自我调节、在线学习动机、在线学习投入、在线学习行为等方面。
国内方面，刘丹等
[29]认为，在线学习焦虑通过影响学习者的在线学习态度、在线学习自我效能、在线学习动机，进而影响学习者的认知水平、学习行为以及学业成就。黄一橙等
[30]发现在线学习焦虑影响学习者的自我效能感进而影响和预测学习投入，一定程度的焦虑情绪能够激励学习者的学习投入，但不能持续影响。现阶段，国内学者关注在线学习焦虑与在线学习动机、自我调节等方面的影响因素研究，普遍认为在线学习焦虑程度越深，自我调节能力越弱，自我调节策略的使用有助于降低学习者的在线学习焦虑水平，在线学习动机在在线学习焦虑和自我调节学习之间起中介作用。但有学者认为，在线学习焦虑程度的高低对自我调节和学习绩效具有不同的影响，在未来要进一步具体研究不同学习焦虑水平对学习者具体的影响。
国外研究证实，在英语学习中，学习焦虑对在线自我调节能力有负向预测作用，自我调节策略的使用有利于降低学习者的焦虑水平。较高的学习焦虑，如考试焦虑和对负面评价的恐惧，损害了学习者的学习动机和在线自我调节能力
[31]，随着考试焦虑程度的加深，学习者会逐渐失去完成设定目标的动力，甚至采取回避等消极态度应对学习
[32]。研究者已经证实了学习平台与内容资源相关的学习焦虑与专注、规律、交互行为呈现显著相关，学习方式方面的学习焦虑与参与、专注、规律、交互四个维度的在线学习行为呈现显著相关
[30]。相较国内，国外研究还关注到在线学习焦虑与个体、社会问题的影响关系，例如外观焦虑、社交焦虑等。
另外，目前在线学习焦虑的中介关系逐渐引起研究者的注意，现有研究主要涉及在线学习焦虑的影响因素及其路径，研究多采用模型和量表来解释各变量之间的关系，例如，Yu等
[33]证明了在线学习环境中，焦虑对学生互动与学习坚持的关系具有显著的中介和调节作用；Xu等
[34]构建一个有调节的序列中介模型来检验学业焦虑和学业倦怠的影响，结果表明学业焦虑和学业倦怠在英语学习压力与成绩的关系中起中介作用，并且学业焦虑和学业倦怠在学业压力与英语学习成绩之间具有显著的串行中介作用。孙佳等
[35]通过结构方程模型证明在线学习焦虑在家庭支持度影响在线学习存在感的过程中具有链式中介作用，在技术的易用性影响在线存在感的过程中具有中介作用，学习焦虑及在线学习交互在技术易用性影响在线学习存在感的过程中具有链式中介作用。
综上可知，在线学习焦虑通过影响学习者的在线学习动机、在线学习态度、自我效能感以及学习投入等因素进而影响学习效果。
2.3.4 在线学习焦虑的干预研究
在线学习焦虑作为影响学生在线学习成效的重要情感因素，早期干预能够最大限度补偿学习焦虑者的缺陷，帮助其在认知、行为等方面尽可能全面的发展。因此，对该领域的研究是在线学习焦虑研究中至关重要的部分。目前，国内外在线学习焦虑的干预大致可分为以下几类：
第一，从学习者主体出发，自我调整情绪状态。开展以理解为基础和以问题为导向的自我调节活动，如自我关怀、合理宣泄等方式对缓解学生的学习焦虑行之有效
[36]。相较于学习动机高的学习者，学习动机低的学生越少使用自我调节策略来促进学习，其焦虑情绪的调节越不容乐观，未来该群体的焦虑情绪调节需予以重视
[32]。总体而言，目前国内对学习焦虑者学习策略调节的研究尚处于薄弱阶段，且少有涉及实证研究，难以验证此类策略的效果，未来应以精准调节为导向，力求构建针对学习焦虑的学习策略发展评价体系。
第二，以教师为主导进行干预。过去大多数研究已经证实，教师在在线学习环境下对缓解学生学习焦虑起到重要作用。在线教学的过程中，教师不仅要满足学生的学业需求，还要考虑学生的情感需求，以最大程度地减少在线学习环境对学生产生的负面影响，增加学生获得心理健康资源的机会
[37]。教师作为课程的组织者、学习的引导者和督促者，通过观察学生的潜能，促进学生在最近发展区内发展，可能在调节学习者焦虑时发挥着比学习者更大的作用。同时，教师的支持是影响学生学习可持续性的重要因素
[38]。因此，从教师角度进行干预对调节学生在线学习焦虑而言意义重大。目前，国内外有关教师干预的方法可分为以下几类：①创建学生支持系统。例如在语言学习中，同伴支持小组可以让学生在其中讨论语言习得过程，教师可以在其中纠正对语言学习的错误信念
[39]。②教学模式干预。例如通过计划中的角色扮演、智囊分享对话和小组讨论来增加目标语言的互动，让学员成对或小组练习，然后再要求他们在全班同学面前讲话
[40]。③心理干预。经常在课程公告或讨论板上发布鼓励信息，并向学生发送电子邮件，让他们放心，并告知他们随着时间的推移和使用语言的练习，他们的焦虑会减轻
[41]；成立互助小组，积极了解学生的交流情况，并关心存在在线学习焦虑的同学的心理状况，进行一对一沟通，提供情感支持
[42]。④综合干预。组合两种或两种以上的方法对学习者焦虑情绪进行干预，例如教师采用不同的策略在在线课堂中营造积极的氛围，以培养积极的情绪和有效的互动，使学习与快乐相结合
[43]。
第三，对教学环境进行干预。采用各种方法对学习焦虑个体所在的学校和家庭环境进行修正。在不同的教学环境中，教师通过多种渠道和媒介与环境特点充分结合后引导学习者参与课堂活动，其教学方式也随着不同学习环境的改变而呈现不同特点。相比于传统学习环境，学习者在以技术为中介的教学环境下进行学习更容易存在不愿意主动积极发言、得不到及时有效反馈、认为教师对自己的关注度不够等情况，这些因素对学习焦虑均存在一定影响。所以，不同教学环境下的学习焦虑调节也逐渐成为干预策略中的核心内容。国外已有研究证实了配备具身代理的数学课程（其中的代理具备规定的教学指导和焦虑干预信息）在持续一周后，高焦虑学生对数学的焦虑明显下降
[44]，而国内针对网络环境下的学习焦虑干预的实证研究还比较匮乏。
第四，采取数字治疗模式进行干预。数字治疗模式包括通过数字模块进行指导、通过视频进行指导和通过在线会议进行异步讨论；数字治疗提供的服务包括心理教育、解决问题和实施解决问题策略三个阶段；数字治疗方法有四种，即改善心理能力、偏见矫正干预、自助干预和正念干预
[45]。目前，该方法仅在发达国家实行。
3 国内外在线学习焦虑研究前沿分析
3.1 国外在线学习焦虑研究前沿分析
在上述对研究热点分析的基础上，对突现关键词进行检测，突现关键词主要用于检测某一特定研究领域在不同时期的研究热点。掌握突现词汇在揭示研究趋势方面起着至关重要的作用。突现关键词的强度越高，表明该领域学者对该关键词的关注程度越高。如
图3所示，通过突现词检测得到强度最高的前16个突现词可反映关键词在某一时段内的递增程度，据此判断该时期的研究方向与关注度。“Keywords”为该研究中使用的突现关键词，“Year”为该关键词首次出现的年份，“Strength”表示爆发的强度，“Begin”和“End”表示出现的开始和结束的时间，粗体红线表示出现的持续时间。由
图3可知，2013年“态度”和“焦虑症”受到持续关注，尤其是关于焦虑症的研究一直持续到2018年，而最早出现且爆发强度最强的关键词是“态度”，但该关键词之后并没有受到太多关注；2014—2016年，在线学习焦虑的研究主要侧重于在线教育、模型的研究，以及学习焦虑引发的生活质量和知识等成为热点主题，尤其是在线教育和生活质量的关注度较高；2017—2021年，突现的关键词包括技能、科学、交流、社交焦虑、数学、医院焦虑，这代表国外学者对于在线学习焦虑的研究趋势已从在线学习焦虑的本质转向在线学习焦虑的影响研究，关注在线学习焦虑引发的学科学习焦虑、社交焦虑以及生活焦虑。
3.2 国内在线学习焦虑研究前沿分析
由
图4可知，通过突现词检测得到强度最高的前10个突现词可反映关键词在某一时段内的递增程度，据此判断该时期的研究方向与关注度。2013—2016年，国内研究主要将在线学习焦虑作为情感因素对其引发原因进行探讨，研究多认为网络是在线学习焦虑形成的根本原因，例如网络技术焦虑、网络延迟焦虑、网络搜索焦虑、网络术语焦虑、网络操作焦虑等；2016—2021年，英语学习产生的焦虑成为热点主题，例如听力焦虑、考试焦虑，且研究对象多为高职生；2021—2023年，突现的关键词为高中生，代表了国内在线学习焦虑的研究对象由高职生转向高中生的研究趋势与前沿。
3.3 国内外在线学习焦虑研究前沿对比分析
国外在线学习焦虑研究除了关注基本的影响因素相关关系研究和干预研究，还关注在线学习焦虑与研究对象环境相适配的问卷研究，例如，针对调查学生在家进行在线学习的焦虑程度，开发出家庭在线学习准备问卷来衡量学生在线学习的准备程度和焦虑程度之间的关系，探讨在线学习中心理准备与焦虑的关系
[46]；关注外表焦虑对课堂内容记忆的影响，例如，在同步在线学习时，观看自己可能会加剧对外表的焦虑，并可能降低对内容的记忆，进而影响学习效果
[47]；关注在线学习焦虑引发的社会焦虑、医院焦虑等生活领域带来的影响，例如，通过研究不同的变量，如满意度、动机和自我效能感等，探讨社交焦虑在海湾地区电子学习环境下产生的消极或积极的影响
[48]。而国内在线学习焦虑的研究仍然集中于与影响因素相关的关系研究，对在线学习焦虑与社交环境联动的研究并不深入，对于在线学习焦虑干预的研究力度也需要向国外学习借鉴。例如，在干预策略方面，国外研究不仅从教师、学习者、平台三方面出发，还增加了家长方面
[49]，建议家长与孩子定期沟通交流，对孩子的期望不宜过高，尽量保证物质支持和帮助，在教师方面还提出要重视学生心理健康
[50]，注意观察学生的心理变化，要及时疏导。但对于研究的学科领域，国内外达到高度的一致，大都关注数学及语言学科的研究，尤其是英语，均缺乏对在线学习焦虑在其他学科领域的探索。总之，国外学者对在线学习焦虑的研究，对我国在线学习焦虑的研究具有先导性和促进性，为中国学者提供了广泛的研究思路与方向。
4 结论与展望
4.1 结论
研究内容方面，国内外在线学习焦虑研究都包含学习焦虑的关系研究和干预研究，研究多集中于数学、外语两个特定学科的焦虑，对于其他学科的研究较少。分析在线学习焦虑的影响因素、学习焦虑的应对策略是国内外学习焦虑相关研究的共同热点。作为客观存在于在线学习过程中的一种情感因素，在线学习焦虑产生的原因是多种多样的。在焦虑对在线学习造成的影响方面，国内外关注点大致相同，焦虑作为影响学习关键的情绪变量之一，对学生的学习绩效有着十分重要的直接或间接影响。但在具体影响关系方面，不同学者得出结论也有所差异。除此之外，对于在线学习焦虑究竟如何影响学习的发生，具体影响到何种地步，业界并没有一个明确的标准。国内鲜有针对学习焦虑开展教学干预实验，分析方法多停留在采用统计学方法分析问卷数据层面。
研究前沿方面，在线学习焦虑自COVID-19大流行后愈发受到国内外学者们的关注，目前，国外在线学习焦虑研究更注重对系统各因素的研究，例如个体差异、社交环境等因素的研究；国内在线学习焦虑研究集中在传统影响因素之间的关系，例如学习倦怠、学习投入、学习动机等方面，社交焦虑的研究将是国内外一致需要持续关注的话题。
4.2 展望
对比借鉴国外研究，国内相关研究今后应在研究视野、研究内容以及研究方法等方面进一步加强。具体如下：
4.2.1 研究视野需要进一步拓宽
国内已有研究关注在线英语学习焦虑方面，例如考试焦虑、口语焦虑、写作焦虑等，以及关注在线学习焦虑与其他因素的影响关系方面，例如自我效能感、学习动机、学习投入、自我调节等。在这两方面的研究逐渐深入，其热点关键词的研究仍在不断拓展。但在线学习焦虑的研究本身涉及多学科、跨学科、多层次，由此决定了在线学习焦虑研究在理论构建、资料获取、研究方法等方面必须吸收相关学科的研究成果。例如，目前研究多集中于某一特定时间内针对某一学科的某一方面进行在线学习焦虑的考察，事实上，在线学习焦虑程度在不同时间段都会发生改变，未来可利用积极心理学、测量学等相结合的理论和方法，进一步精准探究在线学习焦虑的状态，采用脑电、心率等多模态方法关注在线学习焦虑的动态监测，以深入分析焦虑水平的演变趋势和引发原因，从而更好地进行干预。
4.2.2 研究内容需要进一步深入
虽然国内在线学习焦虑研究在内容上已经呈现综合性的研究趋势，但整体来看，研究的深度和广度还有待加强。首先，要拓展研究范围，在线学习焦虑不仅局限于数学、外语两门学科，未来可关注其他学科的在线学习焦虑，关注社交因素在改善在线学习焦虑方面发挥的作用。其次，要摒弃在线学习焦虑一定会带来负面影响的误解，虽然焦虑被广泛认为是一种负面情绪，对学习效果起妨碍作用，但已经有研究者注意到，某些类型的学习者在面对一定程度的焦虑时可能会更有动力和愉快感
[51]，这也启示了未来对于在线学习领域的促进性焦虑研究，如何将妨碍性焦虑转化为促进性焦虑，也亟待研究者们探讨。此外，以往研究虽有从积极心理学的角度出发来进行讨论，尚未提供焦虑与学习环境中其他学习心理相关性的明确结果。未来研究可以重新考虑在线学习焦虑与其他因素间相互作用的方式，探索在相关环境中使用学习焦虑作为驱动力，从而作为一种更富有成效的核心成分发挥作用。
4.2.3 研究方法需要进一步多元化
目前，国内关于在线学习焦虑的研究远远少于国外研究，现有研究多以定量分析方法为主，例如问卷调查法等，对定性分析方法的使用相对较少，在现有的研究中，大多数学者使用Horwitz的外语学习焦虑量表，只有少数对现有量表结合实际进行更改。然而，不同学科以及不同情境下学习者焦虑情绪的感知可能不同，其影响因素也是多样的。因此，在今后的研究中，可结合不同特定群体自身的具体情况和特定的在线学习环境以及不同的研究内容，制定具体的在线学习焦虑量表，通过多种验证方法来增加研究的可靠性，以确保研究的真实性和准确性。在今后的研究过程中应加强信息技术的应用，运用定性和定量相结合的分析方法，将调查、访谈等方法与数学模型、实验分析等方法结合起来运用于研究之中。电子计算工具的使用既能为在线学习焦虑的测量提供便捷辅助，也能使研究深入多个层面，使研究更具科学性和客观性。
2022 年辽宁省教育厅基本科研面上项目“基于多模态数据融合的学习情感识别研究”(LJKMZ20221417)
辽宁省教育科学“十四五”规划项目“面向深度学习的协同知识建构与评价研究”(JG21DB319)
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