我是硕士二年级学生平田沙希。

在这次英语研讨会上，我读了以下论文。

论文标题：Effects of Technological Interventions for Self-regulation: A Control Experiment in Learner sourcing

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日到25日

这是在国际领先的教育技术会议 LAK 上发表的论文。

该论文的内容是研究在 “learning sourcing “平台上添加支持 “自我调节学习 “功能的效果，在该平台上，学习者自己发布测验和其他学习内容，并从中学习。

虽然 ” learning sourcing “被认为是一种有效的学习环境，但其上发布的内容质量参差不齐，这一直是个问题。因此，本研究开发了一个基于自我调节学习策略的 “学习者资源 “界面，以支持学习者创建内容。自我调节学习指的是学习者调节自身学习的能力，相信对这种能力的支持将有助于创造出一定质量的学习内容。

在学习系统中，学习者可以创建测验并将其发布到讨论板上。 除这一功能外，该系统还根据自我调节学习的研究成果，增设了一个辅助内容创建的界面。系统还创建了三个具体的辅助功能：规划、监测和自我评价模块。

在规划功能中，明确指出了创建内容所需的步骤，并在每个步骤中提出问题，通过回答这些问题来确定必要的步骤。监测功能支持绩效监测，根据核对表确定内容是否按照多选题创建手册创建，以及是否符合创建要求。

自我评估功能鼓励学习者在创建内容后对其进行审查，并支持创建和修改更高质量的内容。具体来说，该功能允许学习者根据问题对自己的内容进行五级评分，并自由描述如何改进内容。

本研究对 797 名大学生进行了实地实验，以检验整合了自我调节学习支持功能的系统的有效性。为了测试哪些辅助功能有效，实验对象被分为五组：”无辅助功能”、”部分辅助功能（计划、监控或自我评价）”和 “所有辅助功能”。

分析考察了各组的 “学习行为”、”学习者对系统有用性的感知 “和 “自我调节学习支持功能对学习内容质量的影响”。分析方法包括曼-惠特尼 U 检验、过程挖掘（PM）和马尔可夫过程模型（FOMM）以及皮尔逊相关分析。

实验结果

在学习行为方面，发现具有自我调节学习功能的小组在内容创建上花费的时间明显更多。 关于学习效果的问卷调查结果也显示，”无支持功能 “组认为学习效果最好。另一方面，在 “有计划 “和 “有所有支持功能 “的组别中，认为该系统对学习有效的比例较低，并且对该系统有负面评价。此外，对所有学生进行的内容质量测试结果表明，各组之间没有明显差异。

这表明，自我调节学习支持功能往往会使任务程序复杂化，增加每项任务的时间，在本研究中，自我调节学习支持对提高学习成绩没有显著影响。有学者认为，造成这一结果的原因可能是学生缺乏有效利用自我调节学习辅助功能的现有知识，也可能是页面加载时间滞后等技术问题降低了学生的学习参与度。

以下是我对这篇论文的看法。

首先，我之所以选择这篇论文，是因为我想把它作为自己研究评估方法和自我调节学习辅助工具的参考。读完这篇论文后，我再次感受到要支持学习者的自我调节学习行为并非易事。研讨会上有人指出，自我调节学习能力强的学习者往往不会使用支持功能，而支持功能对自我调节学习能力弱的学习者却很有效，我认识到有必要根据学习者现有的知识和学习成绩水平来考虑系统应如何工作。

由于这篇论文发表在顶级期刊《LAK》上，我们认为其中的实验方法和统计技术非常有帮助。 通过阅读高水准的国际期刊，我希望在自己的研究中使用这些期刊上的统计方法！