我是硕士二年级的平田沙希。
在本次英语研讨会上，我们轮读了以下论文。

标题：Effects of Technological Interventions for Self-regulation: A Control Experiment in Learnersourcing
作者：Hatim Lahza, Hassan Khosravi, Gianluca Demartini, and Dragan Gasevic
会议：LAK22（The 22nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge）
发表日期：2022年3月21日至25日

这是一篇在教育技术领域的顶级国际会议LAK上发表的论文。
其内容是针对“learner sourcing”（一种由学习者亲自发布测验等学习内容，并基于此进行学习的平台）添加了支持“自我调节学习”的功能，并验证了其效果。

“learner sourcing”虽然被公认为一种有效的学习环境，但其中发布的内容质量参差不齐的问题也备受关注。
因此，本研究为了支持学习者的内容创作，开发了一种基于自我调节学习策略的“learner sourcing”界面。
自我调节学习是指学习者调节自身学习的能力，通过支持这一过程，被认为可以创作出一定质量的高水平学习内容。

在该学习系统中，学习者创建测验并将其发布到公告板上。除了此功能外，系统还添加了基于自我调节学习研究的辅助内容创作界面。
作为具体的支持功能，创建了“计划”、“监控”、“自我评价”这三个模块。

在计划功能中，明确了内容创作所需的步骤，并在每个步骤中提出问题，通过回答这些问题来确认所需的程序。
在监控功能中，基于多项选择题的创建手册，根据检查清单判断是否创建了满足创建条件的内容，从而支持表现的监控。

在自我评价功能中，促使学习者在内容创建后对内容进行回顾，以支持更高质量的内容创建或修改。具体而言，包括根据问题对自己的内容进行5级评分，以及自由描述如何改进内容的功能。

本研究为了验证整合了自我调节学习支持功能的系统的效果，以797名大学生为对象进行了现场实验。为了验证哪些支持功能有效，受试者被分为“无支持功能”、“部分支持功能（计划、监控、自我评价中的任意一项）”、“所有支持功能”这5个组。

在分析中，验证了各组的“学习行为”、“学习者对系统的有用性认知”以及“自我调节学习支持功能对学习内容质量的影响”。
分析方法采用了曼-惠特尼U检验、过程挖掘（PM）及马尔可夫过程模型（FOMM）、皮尔逊相关分析。

实验结果显示，
关于学习行为，明确了在有自我调节学习功能的组中，用于内容创作的时间显著较多。此外，根据关于学习效果的问卷调查结果，发现“无支持功能”组感到学习最有效。

另一方面，关于“有计划功能”和“有所有支持功能”的组，认为学习有效的比例较低，并出现了针对系统的负面评论。
此外，对全体学生内容质量的检验结果显示，各组之间没有显著差异。

由此可知，自我调节学习支持功能有使任务程序复杂化、增加各任务所需时间的倾向，本研究表明自我调节学习支持并未对学习表现的提升产生显著影响。

作为该结果的原因，指出了学生可能缺乏有效利用自我调节学习支持的既有知识，以及页面加载出现时间延迟等技术问题降低了学习参与度等可能性。

以下是我阅读这篇论文后的感想。
首先，我选择这篇论文的原因是，我想在评价方法和自我调节学习支持方面作为自己研究的参考。读完这篇论文，我再次感到支持学习者的自我调节学习行为并非易事。在研讨会上，大家指出自我调节学习能力高的学习者倾向于不使用支持功能，而支持功能对自我调节学习水平较低的学习者有效，我认识到有必要根据学习者的既有知识和学习达成度来思考系统的形态。

这篇论文发表在LAK这一顶级期刊上，所以我认为其实验方法和统计手法非常有参考价值。通过阅读高水平的国际期刊，我想将其中实践的统计手法应用到我自己的研究中！