馬志強 李慧雯 王文秋 李彥敏

摘要：STEM教育注重通過跨學科的協作學習發(fā)展學生的知識和技能。近年來，計算機支持的協作學習（CSCL）被廣泛應用于STEM教育。然而，其效果如何？其采用的各類技術和教學策略對學習效果有何影響？上述問題的明確有助于完善STEM教育中跨學科的協作學習設計?；趯?009至2019年間發(fā)表在國際期刊上的142項相關實驗和準實驗研究成果的元分析發(fā)現：在STEM教育中應用CSCL整體上有助于提升學習效果，且相較于過程類和情感類，其對認知類學習效果的作用最為明顯;從學科來看，其對科學、工程學和教育學的影響相對較大;從采用的技術來看，通信技術、動態(tài)呈現技術和共享共建技術對學習效果的影響更加顯著;從教學策略來看，案例式、游戲化、知識建構和探究式等教學策略更能提升學習效果。因此，在將CSCL應用于STEM教育時，應當加強針對情感類目標的設計以激發(fā)高水平的認知活動和認知成果，注重發(fā)揮共享共建類技術在知識可視化表征、知識追蹤等方面的作用，通過整合多種教學策略推進協作探究學習。

關鍵詞：STEM教育;CSCL;跨學科學習;協作學習;元分析

中圖分類號：G434? ?文獻標識碼：A? ? 文章編號：1009-5195（2021）01-0097-08? doi10.3969/j.issn.1009-5195.2021.01.010

基金項目：國家社會科學基金教育學青年項目“在線協作學習投入分析與評價研究”（CCA180257）;福建省社會科學規(guī)劃項目“基于群組助學的SPOC深度學習支持機制研究”（FJ2017B027）。

作者簡介：馬志強，博士，教授，碩士生導師，江南大學江蘇“互聯網+教育”研究基地（江蘇無錫 ? 214122）;李慧雯、王文秋，碩士研究生，江南大學江蘇“互聯網+教育”研究基地（江蘇無錫 214122）;李彥敏，副教授，集美大學師范學院（福建廈門 361021）。

一、引言

STEM教育以跨學科整合方式發(fā)展學生的知識和技能，并倡導將其遷移應用于解決真實世界的問題，同時兼顧發(fā)展批判性思維、溝通協作等核心素養(yǎng)，已經成為知識經濟時代下全新的教育范式，受到全球教育領域的廣泛關注（秦瑾若等，2017）。美國等國家甚至將其視為引領基礎教育改革與發(fā)展的國家戰(zhàn)略（鐘柏昌等，2014）。STEM教育的核心設計理念強調多學科的交叉融合，倡導學生通過項目式學習、問題式學習等協作學習方式，運用多學科知識與技能來解決問題（余勝泉等，2015;領榮等，2019）。近年來，計算機支持的協作學習（Computer Supported Collaborative Learning，CSCL）被廣泛應用于STEM項目設計中。例如，Chang等將項目式協作學習應用于科學與技術整合課程中，讓學生在計算機模擬的協作學習項目中探究物體運動規(guī)律，發(fā)展科學探究與溝通交流能力（Chang et al.，2017）。Miller則將游戲化協作學習應用于數學與技術整合課程中，通過協作游戲任務來發(fā)展學生的數學運算能力（Miller，2018）。

在STEM教育應用中，CSCL可被理解為一系列技術支持下的協作教學法的統(tǒng)稱，其關注如何使用技術來增強小組內部成員之間的相互依賴關系和個體責任感，激發(fā)高水平的協商會話，進而在跨學科整合項目中提升個體和小組的績效（馬志強，2019）。在CSCL中，技術和教學策略是眾多研究者關注的核心要素（Jeong et al.，2016;馬志強，2019），然而，在各類技術與教學策略促進STEM教育效果方面尚未形成一致性的研究結論。從技術角度來看，多種技術手段被用以支持跨學科的協作學習，如交互式視頻、虛擬現實/增強現實、Wiki平臺、交互機器人等。其中部分研究結論肯定了技術的積極影響，如Damiani等的研究發(fā)現借助學習資源推薦系統(tǒng)，學生可以有效減少花費在學習資源選擇上的精力，進而提升交互的頻率和質量（Damiani et al.，2015）;也有研究指出技術應用會分散學生注意力，如Mateu等發(fā)現學生在與3D建模軟件中復雜的虛擬模型互動時注意力難以集中（Mateu et al.，2013）。從教學策略角度來看，不同教學策略在STEM教育中的應用效果存在很大差異。例如，Borge等將協作編輯策略應用于信息科學課程中，顯著提升了學生在協作學習中的交互話語和最終成果質量（Borge et al.，2018）;而Marra等將支架式協作教學策略應用于工程學科的STEM教學中，卻發(fā)現學生的團隊協作能力和最終學習成果并沒有顯著變化（Marra et al.，2015）。

綜合上述分析來看，由于CSCL涉及的技術及教學策略種類繁多，且存在多樣化的應用組合，因而研究者需要從整體上理解把握CSCL對于STEM教育的作用效果，并在此基礎上尋找有效的技術與教學策略組合。鑒于此，本研究以相關實證研究成果為對象，采用定量綜合的元分析方法，從“CSCL影響STEM教育效果的機制”這一視角出發(fā)，深入探究CSCL中技術、教學策略等設計要素對STEM教育效果的影響，進而為設計和改進跨學科的協作學習提供參考。

二、研究設計

1.研究問題與方法

本研究將STEM教育理解為以科學、技術、工程和數學等學科知識為基礎的跨學科教育實踐。在實際操作上，則將文獻搜索范圍擴展到包括科學、技術、工程、數學、生物學、物理學、化學、地球科學、醫(yī)學、健康學等的跨學科教育實證研究。具體研究問題包括：（1）在STEM教育中應用CSCL的總體效果如何？其對學生的認知、情感和學習過程類學習效果具有怎樣的影響？（2）針對不同的對象（學段、學科），在STEM教育中應用CSCL對學習效果具有怎樣的影響？（3）不同類型的技術與教學策略對學習效果的影響如何？

研究采用元分析（Meta Analysis）方法對文獻進行定量綜合分析。元分析也叫薈萃分析，其依靠實證研究數據來精確反映已有研究設計方案的有效性，對聚焦于同一研究目的多項獨立研究結果進行綜合分析。實施元分析的基本步驟包括：確定研究主題、檢索并篩選文獻、文獻編碼、質量評價和統(tǒng)計分析（劉志輝等，2016）。本研究選取標準均值差作為效應值（d值），即實驗組均值同控制組均值之差與控制組標準差間的比值，并采用RevMan 5.3軟件進行分析。

2.文獻檢索與篩選

本研究選取2009-2019年間發(fā)表在國際期刊上的相關實證研究成果作為分析對象。對文獻的檢索與篩選共經過三個輪次，具體過程如圖1所示。

第一輪，采取文獻檢索與“滾雪球”結合的策略，在Web of Science和ERIC數據庫中對2009年10月至2019年10月期間發(fā)表的文獻進行檢索。檢索關鍵詞分為3組：第1組為Computers，第2組為Computer Supported Collaborative Learning、Collaborative Learning、Small Groups、Group Work、Collaboration，第3組為Science、Biology、Physics、Chemistry、Earth Science、Medical、Health Professions、Math、Engineering Education。每次檢索都將3組關鍵詞的不同組合作為檢索條件。之后，再采用“滾雪球”的策略，對已獲文獻的參考文獻進行篩選補充，盡量使獲取的文獻更加全面。采用上述檢索策略獲得文獻2239篇，剔除重復文獻后共得到文獻2100篇。

第二輪，篩選出符合元分析要求的文獻，即文獻必須同時滿足如下標準：（1）研究主題為在STEM教育中應用CSCL;（2）是一項隨機實驗或準實驗成果，且有對研究方法的明確描述;（3）學生通過協作的方式解決問題，且用到支持協作學習的技術;（4）包含完整的實驗或準實驗數據，即雙組實驗要有實驗組和對照組數據，單組實驗要有前測和后測數據（Jeong et al.，2014）。經過第二輪篩選，剔除研究主題不相關或非實驗研究文獻，共獲得文獻410篇。

第三輪，對文獻內容進行細致審讀，確保有明確、清晰、完整的結果數據，以便在元分析中進行效應值計算。經過第三輪篩選，剔除數據不完整的文獻，最終獲得樣本文獻142篇，共計203個效應值（部分文獻效應值超過1個）。

3.文獻編碼與統(tǒng)計

在正式進行元分析前，需要對文獻進行關鍵信息提取與特征編碼。本研究借鑒Jeong等提出的針對CSCL的元分析框架，編碼內容包括以下9項：第一作者、發(fā)表年份、樣本量、學段、學科、實驗周期、技術、教學策略以及作用效果（Jeong et al.，2012;Jeong et al.，2019）。具體而言，根據研究樣本的數量，分為小規(guī)模（100個以內）、中等規(guī)模（100～200個）和大規(guī)模（200個以上）。根據研究針對的學段，分為幼兒（小學之前）、小學（1～6年級）、中學（7～12年級）、大學、研究生和成人學習者。根據學科，分為科學、數學、工程學、計算機教育、健康教育和教育學。根據實驗周期，分為2周以內、2～8周和8周以上。根據支持協作學習的技術類型，分為通信技術（如嵌入式通訊、語音通訊等）、動態(tài)呈現技術（如仿真技術、虛擬游戲等）、共享共建技術（如知識論壇、資源共享工具等）、學習系統(tǒng)（如智能學習系統(tǒng)、集成學習環(huán)境等）、硬件技術（如交互式白板等）。根據支持協作學習的教學策略，分為項目式教學、做中學、探究式教學、案例式教學、游戲化教學、協作腳本、支架式教學、討論式教學和知識建構教學等。作用效果則被編碼為認知、情感和過程3種類型，其中認知類包括知識獲取（如對概念和原則的理解）、知識應用（如生成解決方案）、技能獲?。ㄈ缗行运季S技能）和其他認知結果;情感類包括態(tài)度與感知、動機與興趣、自我效能;過程類包括學生完成任務時間、協作過程結果等。

為保證文獻編碼結果的準確性，兩位研究者先分別對15篇文獻中的教學策略和技術進行獨立編碼，并采用編碼信度系數進行一致性檢驗。編碼信度系數R=（2×平均相互同意度）/（1+平均相互同意度），其中平均相互同意度=2×M/（N1+N2），式中M表示兩位編碼者編碼結果相同的數目，N1、N2表示兩位編碼者各自的編碼數目（喬伊斯·P. 高爾等，2007）。經計算，教學策略和技術的編碼信度系數分別為0.889和0.947，表明兩位編碼者間的一致性符合要求（R>0.8）。兩位編碼者針對編碼中存在的分歧進行討論并達成一致性意見后，分別對剩余的文獻進行正式編碼。

4.發(fā)表偏倚和異質性檢測

為保證元分析結果的可靠性，需要對樣本文獻的發(fā)表偏倚（Publication Bias）進行檢測。發(fā)表偏倚是指由于研究者、審稿人以及編輯在選擇論文發(fā)表時，依賴研究結果的方向與強度所產生的偏差（楊揚等，2002）。

本研究采用漏斗圖與Begg秩相關法進行發(fā)表偏倚檢驗。漏斗圖以標準誤為縱坐標，以效應值為橫坐標，如圖2所示。可以看出，大部分樣本文獻的效應值處于漏斗的中上部，且相對均勻地分布在平均效應值的兩側，表明存在發(fā)表偏倚的可能性較小。采用Begg秩相關法進行檢驗，結果顯示P=0.000（小于0.05），表明可能存在發(fā)表偏倚。因此，進一步采用剪補法識別發(fā)表偏倚的嚴重程度，結果顯示，基于固定效應模型的合并效應值在剪補前后分別為0.229和0.234，基于隨機效應模型的合并效應值在剪補前后分別為0.302和0.312，且均具統(tǒng)計學意義（P=0.000）。由于剪補前后的合并效應值變化不明顯，這表明發(fā)表偏倚程度較小，在可接受范圍內（張?zhí)灬缘龋?009）。

異質性是指納入元分析的所有研究樣本間存在的差異。由于研究間可能存在因研究設計和作用效果不同而造成的異質性，故需要根據異質性檢驗結果來判斷元分析應采用的模型。當研究間不存在顯著的異質性時，應采用固定效應模型;反之，則應采用隨機效應模型?；谏謭D的異質性檢驗結果（如表1所示）顯示，卡方為4871.56、自由度為577、 I2為88%（P<0.001），這表明研究間存在明顯的異質性（I2>60%），故應采用隨機效應模型對效應值進行分析（Lipsey et al.，2001）。

三、研究結果

1.CSCL對STEM教育效果的影響

本研究選取隨機效應模型對研究樣本進行分析，得到的合并效應值為0.31（P<0.001）。根據Cohen的效應值等級標準，效應值在0.2以下為輕度影響，在0.2～0.8 之間為中度影響，大于等于0.8為顯著影響（鄭昊敏等，2011）?？梢奀SCL對STEM教育效果具有中度偏小的正向影響，這表明在STEM教育中應用CSCL有助于提升學生的學習效果。

在確定整體作用效果的前提下，本研究進一步分析CSCL對認知、情感和過程三類學習效果的影響，結果如表2所示。按照效應值由大到小的排序依次為認知類（d=0.48，P<0.001）、過程類（d=0.27，P<0.001）和情感類（d=0.12，P<0.05）?？梢?，CSCL 對認知類和過程類學習效果具有中度影響，而對情感類學習效果具有輕度影響。綜上而言，在STEM教育中應用CSCL對于各類學習效果的影響程度存在差異，且對認知類學習效果的作用最為明顯。

2.CSCL在不同學科及學段中對STEM教育效果的影響

為進一步探究CSCL對不同學科及學段STEM教育效果的影響，本研究從學科和學段兩個維度對研究樣本進行分析。對在各個學科的STEM教育中應用CSCL的影響效應進行分析，結果如表3所示。按照效應值由大到小的排序依次為科學（d=0.53，P<0.001）、工程學（d=0.44，P<0.001）、教育學（d=0.44，P<0.001）、健康教育（d=0.24，P<0.05）和計算機教育（d=0.16，P<0.001），而在數學（d=0.11，P=0.31）上未達到顯著水平。這表明CSCL對不同學科STEM教育的作用效果存在差異，對科學、工程學和教育學的影響相對較大，而對健康教育和計算機教育的影響相對較小。

對在各學段STEM教育中應用CSCL的影響效應進行分析，結果如表4所示。按照效應值由大到小排序依次為研究生（d=0.65，P<0.001）、小學（d=0.43，P<0.001）、中學（d=0.33，P<0.001）、成人學習者（d=0.28，P<0.001）和大學（d=0.26，P<0.001）。這表明CSCL對不同學段的STEM教育效果均存在影響，相較而言，對研究生和小學學段的影響更大。

3.CSCL中技術對STEM教育效果的影響

為探究CSCL中所采用的通信技術、動態(tài)呈現技術、共享共建技術、學習系統(tǒng)和硬件技術等技術因素對STEM教育效果的影響，從STEM教育中所用技術的維度對研究樣本進行分析，結果如表5所示?？梢钥闯觯度胧酵ㄓ崳╠=0.52，P<0.001）、沉浸式環(huán)境（d=0.35，P<0.001）、虛擬游戲（d=0.40，P<0.05）、資源共享工具（d=0.43，P<0.001）和知識論壇（d=0.33，P<0.001）的效應值均大于總體合并效應值（d=0.31，P<0.001）?？傮w來看，通信技術、動態(tài)呈現技術以及共享共建技術對于STEM教育效果的影響較為明顯。

值得注意的是，有將近14%（203個中的28個）的研究采用了兩種以上（含兩種）技術組合的方式。進一步分析組合技術與單一技術的作用效果差異， 結果如表5所示?？梢钥闯?，組合技術的效應值（d=0.29，P<0.001）與單一技術的效應值（d=0.34， P<0.001）差異不大，均為中度偏下的正面影響。這表明技術的單一或組合使用對STEM教育效果的影響差異不大，也即是說多種技術的組合應用不一定能顯著提升STEM教育效果。

4.CSCL中教學策略對STEM教育效果的影響

CSCL中教學策略對STEM教育效果的影響如表7所示。總體上教學策略對STEM教育效果具有中等程度的影響（d=0.34，P<0.001）。可以看出，案例式教學（d=1.11，P<0.05）、游戲化教學（d=0.47，P<0.001）、知識建構教學（d=0.46，P<0.001）、探究式教學（d=0.45，P<0.001）、做中學（d=0.38，P<0.05）和討論式教學（d=0.36，P<0.001）的效應值高于平均效應值。其中案例式教學、游戲化教學、知識建構教學和探究式教學的效應值均大于0.4，是較為有效的教學策略;而STEM教育中經常采用的項目式教學（d=0.25，P<0.001）卻低于平均效應值。結合具體研究樣本來看，項目式學習所涉及的研究數量較大，因此其效應值很可能受到其他因素的綜合影響。

四、結論與啟示

本研究運用元分析方法，對在STEM教育中應用CSCL的142篇實證研究文獻進行量化分析，以考察CSCL對不同類型學習效果的影響，以及CSCL支持下的STEM教育效果在學科、學段、技術與教學策略等維度下的差異。研究發(fā)現，CSCL總體上對STEM教育效果具有中度偏小的正向影響，且在認知類、情感類和過程類學習效果上存在明顯差異。基于對上述研究結果的分析，得出如下研究結論和啟示：

1.注重通過CSCL達成情感類目標

研究結果表明，當前跨學科協作學習對學習效果的影響主要體現在認知和學習過程方面，包括知識獲取、知識應用以及協作過程中的交互等，但對情感方面的作用效果較低。在Jeong等人的元分析研究中，STEM教育中的CSCL應用對認知類、情感類和過程類學習效果的影響同樣存在差異，對情感類學習效果的影響亦為最小（Jeong et al.，2014）。這表明應當在CSCL支持下的STEM教育中，強化針對情感類目標的設計。STEM教育的核心特征在于讓學生體驗創(chuàng)造中的成就感和分享中的快樂感，進而激發(fā)學生的創(chuàng)新動力（余勝泉等，2015）。也就是說，實現成就感、快樂感等情感類目標有助于促進批判性思維、創(chuàng)新能力等高階認知目標的達成。具體而言，情感因素會在高階認知目標的達成過程中起到重要的調節(jié)作用（單美賢，2015）。從協作學習實踐來看，其調節(jié)作用體現在兩個方面：一是協作學習中組內成員間的依賴關系可以增強成員完成復雜任務時的自我效能感，進而激發(fā)高水平的認知活動;二是協作學習中組間的競爭關系可以形成對高效完成任務的激勵，通過知識建構、協同論證等方式達成高水平的認知成果?？梢?，情感類目標對于實現高階認知目標具有重要作用，因此研究者需要加強針對情感類目標的設計。

Jeong 等將STEM教育中的情感類目標歸納為對跨學科學習的感知與態(tài)度、動機與興趣以及自我效能感等（Jeong et al.，2014）。在STEM項目中應用CSCL時，應當注重通過支持創(chuàng)意表達和跨空間交互的技術來增強學生的學習體驗，進而促進上述情感類目標的達成。例如，CSCL中廣泛采用的知識論壇能有效支持學生進行同步或異步交流，進而改善其學習體驗，這有助于促進STEM教育中情感類目標的達成;在STEM項目中，仿真技術和可視化表征工具的運用能夠支持學生多樣化的創(chuàng)意表達，提升其分享體驗，從而改善其對跨學科學習的感知與態(tài)度;跨學習空間的實時通訊工具可以提升學生之間的交互和反饋效率，從而激發(fā)其學習動機和自我效能感。

2.采用共享共建技術支持跨學科協作學習

從技術層面來看，共享共建技術和動態(tài)呈現技術對CSCL支持下的STEM教育效果的影響較大。但從費效比（前期投入和后期效果的比值）來看，沉浸式環(huán)境、仿真技術等動態(tài)呈現技術對經費和技術投入要求較高，其費效比相對較高。在取得類似效果的前提下，共享共建技術的費效比則相對低，值得在設計STEM項目時予以更多關注。從技術可用性來看，共享共建技術能夠增強協作學習小組成員間的依賴關系并促進高水平的協商與建構（Jeong et al.，2016）。具體而言，跨學科的協作學習通常會持續(xù)較長的時間，學習者觀點的建立和能力素養(yǎng)的發(fā)展是循序漸進的，具有動態(tài)性和連續(xù)性（余勝泉等，2019）。小組成員需要不斷收集新的資料與證據，提出新的觀點，并通過群體協商論證達到更高的理解水平。良好的群體對話和協商能有效促進協同知識建構（柴少明，2012）。而這個過程需要共享共建技術來支持小組成員的觀點分享，并保持對話題的持續(xù)跟蹤和參與。知識論壇、Wiki等共享共建工具可以記錄個體貢獻的觀點，并持續(xù)追蹤群體觀點的演進過程，有助于組內成員協同推進高水平觀點的生成與發(fā)展。共享共建工具有助于促成小組成員之間圍繞特定主題進行持續(xù)對話與協商，而這是高質量協作學習的前提條件（馬志強，2019）。

因此，應當注重共享共建類技術在知識可視化表征、知識追蹤等方面的應用。然而，已有研究多僅將共享共建工具用于STEM教育中的信息分享、觀點記錄和成果呈現，并未充分發(fā)揮其價值。未來應當注重運用共享共建工具達成以下兩方面的目標：一是加強在學習小組內部對知識的表征和分享，二是幫助小組成員追蹤協同知識建構過程（Jeong et al.，2016）。具體而言，應當擴展共享共建技術的使用范圍，通過知識的可視化表征幫助小組成員建立觀點間的關聯，以便于其整合共同觀點，同時也可以通過持續(xù)追蹤協作過程中觀點和知識的演進過程來促進協同知識建構。

3.整合多種教學策略以推進協作探究學習

從教學策略的層面來看，所有教學策略均對CSCL支持下的STEM教育效果具有影響，而案例式教學、游戲化教學、知識建構教學和探究式教學的作用更為明顯。分析具體文獻可以看出，這些教學策略多是教師通過案例、游戲和提問等方式創(chuàng)設有意義的問題情境，引導學生進行協作探究學習，進而促使其整合跨學科知識來解決問題。事實上，將案例式教學、游戲化教學、知識建構等教學策略與探究式學習進行深度整合，有助于學生通過任務引導和協作探究來發(fā)展高階認知目標。

具體而言，教師可以通過案例式教學來呈現真實的科學或工程問題及其解決方案，引導學生通過分析案例來探究其中蘊含的多學科知識和跨學科解決問題的思維方式。知識建構教學則特別適用于對跨學科知識的獲得、理解和整合。教師可以通過設置真實的問題，引導學生整合不同學科知識來分析問題，建構對于問題的共同理解。例如，在STEM項目中引導學生通過動手探究的方式建構知識，提升學生的學習效率和實踐創(chuàng)新能力，發(fā)展其批判性思維和創(chuàng)新能力（吳永和等，2018）。此外，還可以在游戲化教學中引入組內協作、組間競爭的任務機制，通過設置共同的任務目標及競爭規(guī)則，引導小組成員優(yōu)化探究方案。例如，將游戲化學習與探究項目進行整合，引導學生將創(chuàng)意想法整合到游戲任務探究中，激發(fā)其創(chuàng)造潛能，促進創(chuàng)新思維的發(fā)展（蘇仰娜，2017）。

本研究還存在一定的局限性，有待后續(xù)研究予以改進和完善：一是在探究CSCL對STEM教育效果的影響時，由于缺乏足夠數量的研究樣本，因而未分析變量間的交叉影響，如學段和教學策略對STEM教育效果的交互作用，后續(xù)研究還應通過收集更多樣本來實現這一目標。二是本研究僅針對國際期刊上發(fā)表的研究成果，后續(xù)研究可考慮納入會議論文、專著等研究成果，擴展樣本選取范圍以避免“路燈效應”。三是本研究僅選擇有完整數據的實驗或準實驗研究成果進行元分析，而對相關教育設計研究和質性研究未予以關注，后續(xù)可考慮將元分析與定性分析相結合，以形成對STEM教育中CSCL應用效果更為全面的分析和理解。

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收稿日期 2020-09-21責任編輯 譚明杰

How is Interdisciplinary Collaborative Learning Effective

——A Meta-Analysis of the Effect of CSCL Application in STEM

MA Zhiqiang， LI Huiwen， WANG Wenqiu， LI Yanmin

Abstract： STEM focuses on developing students knowledge and skills through interdisciplinary collaborative learning. In recent years， computer-supported collaborative learning （CSCL） is widely used in STEM. However， does it really work？ What are the effects of various techniques and teaching strategies on the learning effect？ The clarification of the above issues will help to improve the design of interdisciplinary collaborative learning in STEM. Based on the meta-analysis of 142 relevant experimental and quasi-experimental research results published in international journals from 2009 to 2019， it is found that the application of CSCL in STEM helps to improve the learning effect as a whole and it has the most significant effect on cognitive learning compared with process and affective learning. From the perspective of disciplines， it has a relatively large impact on Science， Engineering and Pedagogy. From the perspective of technology adopted， communication technology， dynamic rendering technology and co-construction and sharing technology have more significant influence on learning effect. From the perspective of teaching strategies， case-based， game-based， knowledge-constructing and inquiry-based teaching strategies can better improve the learning effect. Therefore， when CSCL is applied to STEM， it is necessary to reinforce the design of emotional goals to stimulate high-level cognitive activities， pay attention to the role of co-construction and sharing technology in knowledge visualization and knowledge tracking， and promote collaborative inquiry learning through the integration of a variety of teaching strategies.

Keywords： STEM Education; CSCL; Interdisciplinary Studies; Collaborative Learning; Meta-Analysis