國(guó)外網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)—基于引文分析和共詞分析的知識(shí)圖譜研究

劉盼盼

陜西師范大學(xué)教育學(xué)院， 西安 710062

自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)(self-regulated learning，SRL)是近30年來(lái)教育心理學(xué)研究領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的概念于1989年首先由Zimmerman提出，他指出自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)是個(gè)體在一定程度上調(diào)節(jié)元認(rèn)知、動(dòng)機(jī)和行為，進(jìn)而促使其積極主動(dòng)地參與自己的學(xué)習(xí)活動(dòng)，并指向目標(biāo)的達(dá)成[1]。已有相關(guān)研究表明，自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力是學(xué)習(xí)者取得學(xué)業(yè)成功的關(guān)鍵因素[2]。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境能夠給予學(xué)生更大的自主性，但同時(shí)也對(duì)學(xué)習(xí)者存在一定的負(fù)面影響[3]。因此，基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境探究學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)對(duì)于促進(jìn)學(xué)習(xí)者高效學(xué)習(xí)具有重要意義。目前，我國(guó)已有一些研究旨在提高學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境下的自我調(diào)節(jié)能力，但是，總體來(lái)看相關(guān)研究較少，并且存在研究方法單一、研究?jī)?nèi)容不深入等問題。鑒于此，文章采用引文分析與共詞分析的方法，可視化地呈現(xiàn)國(guó)外網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的主題和熱點(diǎn)，以把握國(guó)外自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)，以期為我國(guó)同類研究提供借鑒。

1 研究方法與工具

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

該文數(shù)據(jù)來(lái)源于Web of Science核心合集，采用高級(jí)檢索：TS=(“Online Learning” or “E-learning” or “Mobile Learning” or “Internet Learning” or “Web-ba- sed Learning”)and TS=(“Self Regulation” or “Self-regulated Learning” or “Self-regulatory” or “Self-con- trol”)，檢索截止日期為2018年5月25日，共檢索到213篇相關(guān)文獻(xiàn)，通過瀏覽所得文獻(xiàn)的題目、摘要以及關(guān)鍵詞，得到與該研究精確匹配的文獻(xiàn)206篇，最后導(dǎo)出文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞、摘要、期刊來(lái)源、研究機(jī)構(gòu)等題錄信息。

1.2 研究方法

引文分析是指利用各種數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，對(duì)科學(xué)期刊、論文、專著等研究對(duì)象的引用和被引用現(xiàn)象進(jìn)行分析研究，以便揭示其數(shù)量分布特征和內(nèi)在關(guān)聯(lián)規(guī)律的一種文獻(xiàn)計(jì)量研究方法[4]。引文分析采用的軟件為HistCite。HistCite是美國(guó)著名信息學(xué)家、被譽(yù)為“SCI之父”的尤金·加菲爾德及其同事共同開發(fā)的一套引文編年可視化分析軟件[5]。

共詞聚類分析是共詞分析中常用的一種方法。在共詞分析的基礎(chǔ)上，以共詞出現(xiàn)的頻率為分析對(duì)象，利用聚類的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，把眾多分析對(duì)象之間錯(cuò)綜復(fù)雜的共詞網(wǎng)狀關(guān)系簡(jiǎn)化為數(shù)目相對(duì)較少的若干類群之間的關(guān)系，并直觀地表示出來(lái)的聚類過程[6]。在共詞分析時(shí)采用Bicomb 2.0共詞分析軟件、SPSS 20.0作為數(shù)據(jù)處理工具。

1.3 研究過程

首先，確定關(guān)鍵詞。采用Bicomb 2.0軟件對(duì)206篇文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)，抽取出詞頻≥3的40個(gè)關(guān)鍵詞為高頻關(guān)鍵詞；其次，建立高頻關(guān)鍵詞共詞矩陣，利用Bicomb 2.0軟件產(chǎn)生共詞矩陣；再次，進(jìn)行聚類分析，即將共詞矩陣導(dǎo)入SPSS 20.0中，采用系統(tǒng)聚類得到聚類圖；最后，結(jié)合聚類結(jié)果和相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析。

2 國(guó)外網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)研究的分布情況

2.1 時(shí)間分布

將題錄信息導(dǎo)入HistCite中統(tǒng)計(jì)年發(fā)文量，并通過Excel繪制時(shí)間分布圖(如圖1所示)。發(fā)現(xiàn)自2007年以來(lái)，國(guó)外網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)相關(guān)研究的文獻(xiàn)數(shù)量呈波動(dòng)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，表明國(guó)外對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的關(guān)注度一直在上升：在2016年發(fā)文量最高，共計(jì)35篇。由于該研究對(duì)2018年的數(shù)據(jù)僅統(tǒng)計(jì)了前5個(gè)月，故該年的文獻(xiàn)相對(duì)較少。

圖1 時(shí)間分布圖

2.2 國(guó)家(地區(qū))和機(jī)構(gòu)分布

通過分析文獻(xiàn)的國(guó)家(地區(qū))分布，可以了解不同國(guó)家(地區(qū))對(duì)該研究領(lǐng)域的關(guān)注度和貢獻(xiàn)度[7]。使用HistCite軟件，通過Recs(發(fā)文量)及TLCS(被引頻次)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行排序，得到排名前五位的國(guó)家(地區(qū))，分別是：美國(guó)(Recs：64，TLCS：142)、中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)(Recs：50，TLCS：96)、澳大利亞(Recs：14，TLCS：5)、德國(guó)(Recs：10，TLCS：18)和韓國(guó)(Recs：10，TLCS：10)?？梢园l(fā)現(xiàn)，無(wú)論是發(fā)文量(Recs)，還是被引用的頻次(TLCS)，美國(guó)均為世界最高，這表明美國(guó)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的貢獻(xiàn)最大，其成果對(duì)該領(lǐng)域的研究具有重要借鑒意義。

2.3 研究著者分布

通過所發(fā)表的論文數(shù)量以及發(fā)表論文的被引用頻次，可以了解論文著者對(duì)特定領(lǐng)域研究的貢獻(xiàn)程度，貢獻(xiàn)程度較高的著者即構(gòu)成該領(lǐng)域的核心著者群[8]。使用HistCite分析，得到排名前十位的研究著者(如表1所示)。其中，發(fā)文量最高的是中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)的蔡家文團(tuán)隊(duì)，2007—2018年期間共發(fā)文14篇，其研究主要關(guān)注通過教學(xué)干預(yù)培養(yǎng)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)策略，進(jìn)而提升學(xué)生在線課程學(xué)習(xí)效果。

表1 研究著者分布(部分)表

2.4 核心期刊分布

利用HistCite分析被引核心期刊，通過發(fā)文量和被引頻次進(jìn)行排序，得到排名前5位的核心期刊，分別是：《計(jì)算機(jī)與教育》(Computers&Education)(Recs：22，TLCS：57)、《計(jì)算機(jī)在人類行為研究中的應(yīng)用》(ComputersInHumanBehavior)(Recs：15，TLCS：30，該期刊致力于從心理學(xué)角度研究計(jì)算機(jī)的使用)，《互聯(lián)網(wǎng)和高等教育》(InternetandHigherEducation)(Recs：13，TLCS：52)、《教育技術(shù)與社會(huì)》(EducationalTechnology&Society)(Recs：11，TLCS：20)、《英國(guó)教育技術(shù)雜志》(BritishJournalofEducationalTech-nology)(Recs：10，TLCS：22)。這些期刊上發(fā)表的關(guān)于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)研究的文獻(xiàn)具有重要參考價(jià)值。

2.5 核心文獻(xiàn)分布

一般而言，文獻(xiàn)的被引頻次越高，在該研究領(lǐng)域的影響力也就越大，可以被確定為核心文獻(xiàn)[9]。利用HistCite軟件將文獻(xiàn)按照LCS(即本地引用次數(shù))降序排列，得到LCS前六位的文章(如表2所示)。

表2 核心文獻(xiàn)分布(部分)表

從表2可以看出，被引頻次較高的文獻(xiàn)主要集中于培養(yǎng)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力，以提升網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果方面的研究。其中，被引頻次最高的兩篇文章是由Barnard L[10]等撰寫的“在線和混合學(xué)習(xí)環(huán)境中測(cè)量自我調(diào)節(jié)”和由Shea P和Bidjerano T[11]撰寫的學(xué)習(xí)存在“關(guān)于自我效能感、自我調(diào)節(jié)以及在網(wǎng)絡(luò)和混合學(xué)習(xí)環(huán)境中探究社區(qū)發(fā)展的理論”。前者設(shè)計(jì)并驗(yàn)證了在線自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的調(diào)查量表(online self-regulated learning questionnaire，OSLQ)。量表包含了環(huán)境構(gòu)建、目標(biāo)設(shè)定、時(shí)間管理、尋求幫助、任務(wù)策略和自我評(píng)價(jià)六個(gè)維度，并在混合和在線學(xué)習(xí)環(huán)境中驗(yàn)證了該量表的高信度和可靠度。后者探究了在虛擬環(huán)境中提升學(xué)習(xí)者自我效能感的措施，并指出“學(xué)習(xí)存在”代表了自我效能感以及其他認(rèn)知、行為和動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)在線學(xué)習(xí)者自我調(diào)節(jié)的影響。

3 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)研究的主題分析

3.1 高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)分析

使用Bicomb 2.0提取高頻關(guān)鍵詞，然后對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，最后提取詞頻≥3的40個(gè)詞為高頻關(guān)鍵詞，如表3所示?？梢钥闯?，除了檢索詞“Online learn- ing”“Self-regulated learning”“Self-regulation”之外，國(guó)外網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)研究的前10個(gè)關(guān)鍵詞分別是教與學(xué)的策略(17)、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)(15)、協(xié)作學(xué)習(xí)(13)、自我效能感(12)、參與度(11)、學(xué)習(xí)社區(qū)(11)、交互學(xué)習(xí)環(huán)境(11)。這10個(gè)高頻關(guān)鍵詞總的出現(xiàn)頻次為307，占高頻關(guān)鍵詞總頻次的35.1%。由此反映出，近年來(lái)國(guó)外網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)研究的熱點(diǎn)：通過調(diào)整教與學(xué)的策略、構(gòu)建交互學(xué)習(xí)環(huán)境來(lái)提升學(xué)習(xí)者自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的能力。

3.2 聚類分析

聚類分析反映的是關(guān)鍵詞間的親疏關(guān)系，可以進(jìn)一步反映當(dāng)前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[12]。在相異矩陣的基礎(chǔ)上再利用SPSS 20.0軟件產(chǎn)生聚類圖，將關(guān)鍵詞聚合為五大研究主題，各主題的名稱及包含的關(guān)鍵詞如表4所示。

表4 研究主題類別結(jié)構(gòu)表

對(duì)照表4中各個(gè)主題的關(guān)鍵詞，并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，將五個(gè)主題具體分析如下：

3.3.1自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)視角下的教學(xué)設(shè)計(jì)與干預(yù)研究該主題主要探討如何通過教學(xué)干預(yù)培養(yǎng)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)策略，進(jìn)而提升學(xué)生在線課程學(xué)習(xí)效果。在這方面，中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)銘傳大學(xué)的蔡家文做過很多探索且成果頗豐：①在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中將基于問題、項(xiàng)目的學(xué)習(xí)與自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)相結(jié)合，通過反思日記、自我評(píng)估等自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)策略來(lái)幫助學(xué)生養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣[13]；②將自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)(SRL)拓展為共同調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)(CRL)，并提出與基于團(tuán)隊(duì)學(xué)習(xí)(TBL)相結(jié)合的創(chuàng)新在線教學(xué)方法，提升學(xué)生在混合課程中的學(xué)習(xí)效果[14]；③翻轉(zhuǎn)學(xué)習(xí)與在線學(xué)習(xí)求助(OAHS)相結(jié)合等[15]。此外，有研究表明，在線學(xué)習(xí)中教師的情感反饋和同伴之間形成性反饋、對(duì)話式反饋可以增強(qiáng)學(xué)生行為和認(rèn)知參與度，進(jìn)而影響其在線學(xué)習(xí)體驗(yàn)和效果[16]。因此，教師應(yīng)當(dāng)為學(xué)習(xí)者提供精心設(shè)計(jì)的反饋和有意義的輔導(dǎo)，鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者之間建立合作關(guān)系并積極主動(dòng)地互動(dòng)，提高在線異步環(huán)境(如論壇)的性能，提升學(xué)生在線自我調(diào)節(jié)能力。

3.3.2自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的理論模型研究在教育心理學(xué)研究領(lǐng)域中，不同理論淵源的學(xué)者從不同的角度對(duì)SRL進(jìn)行了闡釋，并提出了各自的理論模型。其中，被廣泛認(rèn)可的是齊默爾曼的SRL模型。作為最早研究SRL的學(xué)者之一，到目前為止，齊默爾曼已經(jīng)提出了三種不同的SRL模型：第一個(gè)模型是對(duì)SRL的三元分析，指出自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)是個(gè)體、社會(huì)和行為三大因素相互作用的過程[17]；第二個(gè)模型被稱為多層次模型，提出學(xué)生獲得自我調(diào)節(jié)能力的四個(gè)階段[18]；第三個(gè)模型提出了SRL的循環(huán)階段，包括籌劃階段、操作階段和自我反思階段[19]。這些是早期研究中提出來(lái)的模型。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的普及化，不少學(xué)者開始探索新技術(shù)環(huán)境下的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)模型。哈德溫[20]等提出基于合作學(xué)習(xí)的SSRL模型，該模型指出協(xié)作環(huán)境中存在三種調(diào)節(jié)模式：自我調(diào)節(jié)(SRL)、共同調(diào)節(jié)(CORL)和共享調(diào)節(jié)(SSRL)。阿澤維多提出了超媒體學(xué)習(xí)環(huán)境中的SRL模型[21]，該模型為學(xué)習(xí)者特征、超媒體環(huán)境組成成分和作為中介因素的自我調(diào)節(jié)過程三者之間的相互作用關(guān)系提供了理論框架。

3.3.3計(jì)算機(jī)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的影響因素研究計(jì)算機(jī)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的影響因素主要包括個(gè)體因素、環(huán)境因素和行為因素[22]。①個(gè)體因素方面，主要包括：學(xué)習(xí)者已有的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)水平、情緒情感、自我效能感等。有學(xué)者從社會(huì)認(rèn)知的視角來(lái)探討自我效能感、學(xué)習(xí)策略在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的作用，結(jié)果表明，具有高自我效能感的學(xué)生會(huì)采用更高層次的學(xué)習(xí)策略，如精細(xì)加工策略和批判性思維[23]。②環(huán)境因素方面，主要包括：認(rèn)知支持、元認(rèn)知支持和概念支持等。計(jì)算機(jī)支持的學(xué)習(xí)環(huán)境相比于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)環(huán)境具有支持學(xué)習(xí)者自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的工具[22]。Chatzara K等提出了一種以人為中心的自我調(diào)節(jié)式的人機(jī)交互方法，可以為有學(xué)習(xí)困難和注意力障礙的用戶提供認(rèn)知支持的智能情緒代理，從而改善特殊學(xué)習(xí)用戶與學(xué)習(xí)環(huán)境之間的交流[24]。③行為因素方面，主要包括：學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)策略和學(xué)習(xí)過程等。Sorgenfrei C等提出了在線學(xué)習(xí)效果的理論框架，該理論框架對(duì)于理解在線學(xué)習(xí)效果的影響因素提供了新的視角—學(xué)習(xí)者控制[25]。

3.3.4 MOOCs等在線課程中的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)研究MOOC作為在線課程的一種形式，目前已經(jīng)在全球范圍內(nèi)推廣起來(lái)，我國(guó)也曾涌現(xiàn)MOOC熱潮，但高輟學(xué)率、低完成率一直是MOOC學(xué)習(xí)者存在的主要問題[26]。有關(guān)研究表明，MOOC低完成率的原因之一是由于學(xué)習(xí)者缺乏自我調(diào)節(jié)和持續(xù)參與課程的動(dòng)機(jī)[27]。該主題主要探討兩方面的問題：其一是MO- OCs作為一種在線開放教育資源，如何通過自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)策略，讓學(xué)生的學(xué)習(xí)變得更容易、高效；其二是通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)記錄學(xué)習(xí)者在MOOCs中的自我調(diào)節(jié)策略，并預(yù)測(cè)在線學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)成就。在MOOCs課程中，通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)(TA)分析學(xué)生在MOOC平臺(tái)上的登錄時(shí)間、互動(dòng)交流等記錄以追蹤學(xué)生的在線學(xué)習(xí)行為可以預(yù)測(cè)其學(xué)習(xí)目標(biāo)和行為，并及時(shí)進(jìn)行反饋以提升學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力。

3.3.5支持自我調(diào)節(jié)的學(xué)習(xí)環(huán)境開發(fā)研究早期主要有智能導(dǎo)師系統(tǒng)、多媒體/超媒體環(huán)境、課程管理系統(tǒng)(CMS)等。近年來(lái)，新興技術(shù)層出不窮，研究者也在探索如何利用新技術(shù)支持的高交互、沉浸的學(xué)習(xí)環(huán)境來(lái)提升學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力。有研究者開發(fā)了一種新型的個(gè)性化的e-Learning系統(tǒng)(PELS)，該系統(tǒng)將傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)拓展為個(gè)性化交互界面代理、交互式教學(xué)代理和個(gè)性化自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)代理三部分，包含了SRL輔助機(jī)制以幫助學(xué)習(xí)者提高其自我調(diào)節(jié)的學(xué)習(xí)能力[28]。林建偉等開發(fā)了一個(gè)具有群體意識(shí)(GA)支持的在線協(xié)作系統(tǒng)并通過實(shí)驗(yàn)證明了該系統(tǒng)的有效性。該系統(tǒng)可以提供一個(gè)外部腳手架(同伴刺激)，激勵(lì)學(xué)習(xí)者堅(jiān)持訓(xùn)練任務(wù)，并促進(jìn)學(xué)習(xí)者同儕互動(dòng)[29]。

4 總結(jié)與建議

文章通過引文分析法與共詞分析法清晰、直觀地梳理了國(guó)外關(guān)于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀。發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)研究已取得了長(zhǎng)足發(fā)展，研究熱點(diǎn)集中于教與學(xué)的策略、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、協(xié)作學(xué)習(xí)、自我效能感等，研究主題聚焦于自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)視角下的教學(xué)設(shè)計(jì)與干預(yù)研究，自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的理論模型研究，計(jì)算機(jī)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的影響因素研究，MOOCs等在線課程中的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)研究，支持自我調(diào)節(jié)的學(xué)習(xí)環(huán)境開發(fā)研究。在此，筆者立足于國(guó)外網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的研究，為我國(guó)相關(guān)研究提出若干參考建議：

4.1 自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的研究主題和研究領(lǐng)域進(jìn)一步拓展

①在研究對(duì)象的選取上：目前國(guó)內(nèi)的研究大多集中在高等教育，而其他階段的研究較少。為使網(wǎng)絡(luò)教學(xué)更加精準(zhǔn)，需要探究包括學(xué)前、中小學(xué)、成人階段的學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)；此外，有關(guān)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)的性別差異和文化差異的研究需要更多的關(guān)注。②在自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的影響因素方面：當(dāng)今社會(huì)，支持學(xué)習(xí)的新興技術(shù)不斷涌現(xiàn)，自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的影響因素不斷發(fā)生著變化。因此，未來(lái)的研究應(yīng)尋求新的路徑，多關(guān)注新技術(shù)環(huán)境中學(xué)習(xí)者自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的影響因素。③在提升自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的策略方面：加強(qiáng)在新的技術(shù)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)策略培養(yǎng)的研究。尤其在實(shí)際的課堂教學(xué)中，如何將教師的外部教學(xué)策略轉(zhuǎn)化為學(xué)生內(nèi)部的自我調(diào)節(jié)過程，需要進(jìn)一步探究。④在技術(shù)環(huán)境的開發(fā)方面：自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)是一個(gè)包括設(shè)定目標(biāo)和制定計(jì)劃、選擇和實(shí)施學(xué)習(xí)策略、自我反思和評(píng)價(jià)等復(fù)雜的循環(huán)往復(fù)的過程，未來(lái)研究在設(shè)計(jì)和開發(fā)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)時(shí)應(yīng)該全面考慮各個(gè)要素，充分發(fā)揮人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等新興技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，開發(fā)綜合的支持自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的工具。

4.2 相關(guān)領(lǐng)域的理論和實(shí)踐研究進(jìn)一步加強(qiáng)

理論是實(shí)踐的先導(dǎo)。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)研究是一個(gè)相對(duì)綜合的研究領(lǐng)域，其中包括自我調(diào)節(jié)理論以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境學(xué)習(xí)理論。隨著時(shí)代的發(fā)展，新的技術(shù)層出不窮，在技術(shù)的沖擊下非常有必要探索新的理論去指導(dǎo)實(shí)踐。國(guó)內(nèi)在自我調(diào)節(jié)理論模型的探討較少，大多研究都借鑒國(guó)外的理論模型。未來(lái)研究需要對(duì)現(xiàn)有的SRL模型進(jìn)行系統(tǒng)地梳理，運(yùn)用新的方法驗(yàn)證已經(jīng)存在的模型，找出不同理論模型的異同和優(yōu)劣之處，進(jìn)而嘗試建立一個(gè)完備的、整合的SRL模型，在此基礎(chǔ)上更多地探索網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境中的SRL模型，這對(duì)于入深理解網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下學(xué)習(xí)者自我調(diào)節(jié)的機(jī)制具有重要的意義。同時(shí)，自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的心理和認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制的研究需要加強(qiáng)。此外，還要注重跨領(lǐng)域的合作。國(guó)外相關(guān)研究涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域，其中有很多跨領(lǐng)域的合作，在深度學(xué)習(xí)和學(xué)科融合的大背景下，我國(guó)也應(yīng)該注重跨領(lǐng)域的合作，增強(qiáng)研究的深度。

4.3 注重研究方法的豐富和創(chuàng)新

Chia-Wen Tsai[30]對(duì)SSCI上關(guān)于在線環(huán)境中的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的文獻(xiàn)做過統(tǒng)計(jì)，研究顯示，最常用的是定量研究方法(63.0%)，其次是混合方法(19.6%)和定性研究方法(4.3%)。可以看出，定量研究方法是國(guó)外研究中普遍采用的研究方法，此外，混合研究法在近年來(lái)不斷受到國(guó)外學(xué)者的青睞，在定量研究方法的基礎(chǔ)上加以大量的定性分析，使得其研究結(jié)果更具真實(shí)性，研究成果也得到了大范圍的推廣。我國(guó)學(xué)者應(yīng)加強(qiáng)定量與定性混合研究，綜合采用混合研究方法全面、多角度探究網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力的提升策略，促進(jìn)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)研究深入、系統(tǒng)的開展。