自我调节学习的理论概述及其教学实践

杨宁 渭南师范学院

摘要：本文探讨了自我调节学习理论中认知与元认知及元认知与自我调节学习中动机和情感的相互作用，并提出教育实践中的自我调节学习策略，包括利用软件技术收集学习数据，利用追踪和其他传统数据提供学习分析，通过提供个性化学习路径和实时反馈等来支持自我调节学习。

关键词：自我调节学习 元认知 教学策略

一、引言

自我调节学习(self-regulated learning，以下简称SRL)的概念最早是由Zimmerman提出，指学习者从元认知、动机和行为方面积极主动地参与自身学习活动的过程。SRL的关键组成部分是认知、元认知、动机、情感和意志。各种SRL理论模型对其各个组成部分的侧重点不同，但理论家们都同意SRL是一个更广泛的过程，涉及对行为、认知、动机和环境的监控和控制。

二、自我调节学习中的认知和元认知

Winne和Hadwin的SRL模型(COPES)具有很强的元认知特征，认为自我调节的学生通过监控和使用(元)认知策略来管理学习，主张学习分为四个循环反馈阶段：在第一阶段，学习者搜索外部环境及她的记忆，以确定可能与她即将开始的任务有关的条件。这些信息代表了学习者感知的上下文。在第二阶段，学习者为处理任务制定目标并起草计划。在第三阶段，制定学习策略。在第四阶段，元认知会适应学习，发生在主要过程完成且学生决定对她的动机、信念和未来策略进行长期改变之后。在自我调节学习的每个阶段，学习者参与微观、中观或宏观任务。每个任务都可以使用一个五部分模式进行建模，包括标记条件(marks conditions)、操作(operations)、产品(products)、标准(standards)和评估(evaluations)。

三、自我调节学习中的动机和情感

在自我调节学习的所有阶段，学习者的动机和情绪都具有影响力。这些情绪在学习者参与认知和元认知过程时自动产生。动机和情绪状态起着三个重要作用。首先，它们是学习者在自主工作第一阶段中调查的内部条件。其次，元认知监控中使用的标准可以涉及动机和情绪的存在或水平。第三，学习者可以设置目标来调节动机和情绪，方式与调节认知相同。在这种情况下，动机和情绪成为学习者通过元认知控制运用策略和战略时操纵的对象。动机和情感等非认知因素对于控制的行使具有重要意义，如任务选择、付出的努力等。过去，促进学习的干预主要集中在认知和元认知上，然而，认知、元认知和情感之间的相互作用表明，针对情绪的干预措施也能支持学习。

四、元认知与自我调节学习中动机和情感的相互作用

Efklides的SRL模型(MASRL)强调自我调节学习中元认知与动机和情感的相互作用。该模型假设SRL有两个功能水平，即个人水平和任务×个人水平。个人层面设定为目标导向、自上而下的自我调节，而任务×个人层面主要以数据驱动、自下而上的自我调节方式运作。该模型强调主观体验的作用，尤其是元认知体验ME(Metacognitive experiences)，它是在线监控和触发控制过程的体现。然而，由于ME与任务×个人层面的情感和动机相互作用，因此ME在SRL中发挥着更广泛的作用。此外，MASRL模型假设元认知知识MK(Metacognitive Knowledge)和元认知技能MS(Metacognitive Skills)与认知能力、自我概念、动机和情感人物特征及个人层面的控制信念之间存在关系。MASRL模型还对课堂教学实践和协作学习有着影响。例如，教师或合作者提供信息和反馈的层次是在个人层次上，试图影响学生的MK(或动机、情感)，还是在任务×个人层次上，试图调节学生的ME和情感？此外，当学生合作处理任务时，由于合作学生之间的个人和社会关系，可能会产生情感，从而影响他们的情绪状态，进而影响他们ME的准确性和他们共同调节的有效性。

五、教育实践中的自我调节学习提升策略

自我调节学习者会自己制定评判策略和目标，并自行决定策略的有效性。这些目标可能与教师或同伴的目标相匹配，也可能不匹配。因此，需要收集他们如何实施学习的可靠数据，并将这些数据与效果联系起来，获取可供元认知控制的学习策略和战略，练习新的技巧和策略，将其提升为自动化技能。

如：通过智能教学系统、协作学习工具、数字化反馈机制、游戏化学习环境、机器人及人工智能等，收集学习数据。随后进行学习分析，利用追踪和其他传统数据生成报告，说明学习者如何学习及他们学习了什么，并提供关于如何有效调整学习例行程序的建议。另外，学生在自己喜欢的课程中会更多地进行自我调节，这意味着教师应将一部分精力放在课堂情绪上，利用情感调节来支持学习。通过教师的引导和系统的教学设计，培养学生的自我调节能力。

参考文献：

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作者简介：

杨宁，女，汉族，1993年8月生，陕西渭南人，渭南师范学院讲师，硕士学位，专业：心理健康教育，研究方向：心理健康教育。