王涵 黃濤 田俊 楊華利 韓鵬東

[摘? ?要] “互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，技術(shù)與教學(xué)深度融合、實(shí)現(xiàn)差異化、個(gè)性化的教學(xué)是教育發(fā)展和變革的必然趨勢(shì)。自主學(xué)習(xí)是學(xué)生核心素養(yǎng)的關(guān)鍵要素，但在基礎(chǔ)教育的實(shí)際教學(xué)中較易被忽視。文章建立了基于學(xué)習(xí)分析的小學(xué)生自主學(xué)習(xí)腳手架模型，以最近發(fā)展區(qū)和腳手架理論為理論基礎(chǔ)，認(rèn)知診斷模型和知識(shí)跟蹤技術(shù)為核心學(xué)習(xí)分析引擎，從計(jì)劃、監(jiān)控與評(píng)價(jià)三個(gè)階段設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)支持策略，為自主學(xué)習(xí)過程提供知識(shí)掌握狀態(tài)、學(xué)業(yè)歷程趨勢(shì)等學(xué)習(xí)支持，提高學(xué)生課后自主學(xué)習(xí)的效率。最后，我們?cè)趯?shí)際教學(xué)環(huán)境中驗(yàn)證了模型的應(yīng)用效果，發(fā)現(xiàn)使用學(xué)習(xí)分析技術(shù)賦能小學(xué)生課后自主學(xué)習(xí)，可以達(dá)到提升學(xué)習(xí)效果并促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)策略的培養(yǎng)目的。

[關(guān)鍵詞] 面對(duì)面課堂; 學(xué)習(xí)分析; 自主學(xué)習(xí); 腳手架; 學(xué)習(xí)效果

[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 王涵（1994—），女，湖北武漢人。博士研究生，主要從事學(xué)習(xí)分析、教育大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究。E-mail：wangh @mails.ccnu.edu.cn。黃濤為通訊作者，E-mail：tmht@mail.ccnu.edu.cn。

一、問題提出

大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)與教育教學(xué)的融合，推動(dòng)教學(xué)、學(xué)習(xí)和管理朝著更加精準(zhǔn)化、科學(xué)化、個(gè)性化的方向發(fā)展?！吨袊?guó)教育現(xiàn)代化2035》也將有機(jī)結(jié)合規(guī)?；逃c個(gè)性化培養(yǎng)作為重要戰(zhàn)略任務(wù)。當(dāng)前，在線學(xué)習(xí)平臺(tái)逐步深入的使用，積累了大量教育教學(xué)數(shù)據(jù)。通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)進(jìn)行挖掘、分析和建模，教師得以更精準(zhǔn)地把握學(xué)情，提高教學(xué)的針對(duì)性和效率;教育管理者也能更合理地進(jìn)行教育資源的均衡配置，從而促進(jìn)學(xué)生個(gè)性化發(fā)展。相關(guān)研究已經(jīng)指出，自主學(xué)習(xí)能力是核心素養(yǎng)的本質(zhì)與關(guān)鍵點(diǎn)，自主學(xué)習(xí)能力的養(yǎng)成是邁向未來教育的基本動(dòng)力[1]。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于大數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)分析的研究已取得了豐碩成果，主要包括學(xué)習(xí)者個(gè)性化認(rèn)知模型構(gòu)建、學(xué)科知識(shí)圖譜構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘分析、資源語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注、個(gè)性化智能推薦引擎、區(qū)域教育決策分析等，為技術(shù)賦能小學(xué)生個(gè)性化自主學(xué)習(xí)提供了創(chuàng)新思路。

自主學(xué)習(xí)，或稱自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)、自我監(jiān)控學(xué)習(xí)，被定義為“學(xué)生為實(shí)現(xiàn)其學(xué)習(xí)目標(biāo)而有系統(tǒng)地產(chǎn)生的思想和行為”過程的預(yù)期結(jié)果[2]，包括計(jì)劃、監(jiān)控和評(píng)估三大環(huán)節(jié)，涉及目標(biāo)設(shè)定、環(huán)境構(gòu)建、任務(wù)策略等六項(xiàng)自我調(diào)節(jié)能力，需要學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)狀態(tài)有充分的了解和掌控，然而，在中小學(xué)以“面對(duì)面”為主的教學(xué)中，學(xué)生課后自主學(xué)習(xí)仍存在學(xué)習(xí)狀態(tài)判斷不準(zhǔn)確、學(xué)習(xí)歷程缺乏及時(shí)有效反饋和個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的引導(dǎo)、學(xué)習(xí)資源同質(zhì)化、技術(shù)與教學(xué)過程融合不完善等制約自主學(xué)習(xí)效果的問題。

技術(shù)賦能的學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，學(xué)習(xí)分析通過測(cè)量、收集、分析和報(bào)告學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，理解學(xué)情并加以改進(jìn)[3]，能夠?qū)W(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行客觀的精確判斷，為學(xué)生自主學(xué)習(xí)的內(nèi)容提供科學(xué)依據(jù)。利用學(xué)習(xí)分析工具實(shí)時(shí)跟蹤學(xué)習(xí)過程，能及時(shí)個(gè)性化地調(diào)整學(xué)習(xí)路徑，提供個(gè)性化的資源和支持。已有研究表明，技術(shù)支持調(diào)節(jié)過程能夠讓學(xué)生更多或更好地使用學(xué)習(xí)策略，從而提高學(xué)習(xí)成績(jī)[4-6]。

因此，我們認(rèn)為技術(shù)應(yīng)用在學(xué)習(xí)過程中能有效彌補(bǔ)教師無法顧及的問題，承擔(dān)學(xué)習(xí)腳手架的角色，支持學(xué)生的課后自主學(xué)習(xí)。但是，技術(shù)賦能自主學(xué)習(xí)的相關(guān)研究當(dāng)前存在注重學(xué)情信息展示而非學(xué)習(xí)過程反饋，注重線上學(xué)習(xí)而忽視傳統(tǒng)面對(duì)面課堂，注重高等教育中的自主學(xué)習(xí)而對(duì)基礎(chǔ)教育階段研究較少等問題。

那么，如何利用技術(shù)有效支持小學(xué)生的課后自主學(xué)習(xí)呢？本研究以學(xué)習(xí)分析技術(shù)為核心，構(gòu)建基于學(xué)習(xí)分析的小學(xué)生自主學(xué)習(xí)腳手架模型，在傳統(tǒng)課堂的課后學(xué)習(xí)中，使用學(xué)習(xí)分析技術(shù)支撐小學(xué)生課后自主學(xué)習(xí)，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)效果的影響。

二、文獻(xiàn)探討

（一）小學(xué)生自主學(xué)習(xí)的難點(diǎn)分析

自主學(xué)習(xí)是學(xué)生為學(xué)習(xí)而采取的一系列個(gè)人策略，例如，學(xué)生設(shè)定個(gè)人學(xué)習(xí)目標(biāo)，監(jiān)控他們朝著這些目標(biāo)的進(jìn)展，當(dāng)他們沒有達(dá)到這些目標(biāo)時(shí)尋求幫助，并反思這種學(xué)習(xí)，以了解他們用來實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的策略是否有效[7]。小學(xué)階段是自主學(xué)習(xí)能力養(yǎng)成的關(guān)鍵時(shí)期，在這個(gè)時(shí)期養(yǎng)成的良好習(xí)慣是中學(xué)初期保持較高自主學(xué)習(xí)能力的主要原因之一[8]。雖然各國(guó)都將自主學(xué)習(xí)能力視為核心素養(yǎng)培養(yǎng)的關(guān)鍵要素，但當(dāng)前實(shí)際教學(xué)中為學(xué)生營(yíng)造的是一種非自主學(xué)習(xí)環(huán)境。小學(xué)生雖然具備一定的自主學(xué)習(xí)能力[8]，但很少有自主學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)[9]，對(duì)學(xué)習(xí)自主性培養(yǎng)的忽視也極易導(dǎo)致學(xué)段銜接[10]等一系列問題。

在傳統(tǒng)環(huán)境的面對(duì)面教學(xué)中，存在一系列制約學(xué)生課后自主學(xué)習(xí)有效性的問題，如學(xué)習(xí)狀態(tài)依靠主觀經(jīng)驗(yàn)判斷、學(xué)習(xí)歷程缺乏及時(shí)有效的反饋和個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的引導(dǎo)、學(xué)習(xí)資源同質(zhì)化、技術(shù)與教學(xué)過程融合不完善等。

有效的自主學(xué)習(xí)建立在學(xué)習(xí)者充分了解自身學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求的基礎(chǔ)上。小學(xué)生習(xí)得的知識(shí)、方法和策略較為有限，因此對(duì)學(xué)習(xí)狀態(tài)的判斷依靠教師、家長(zhǎng)和同伴的反饋。但教師素養(yǎng)的不足往往也導(dǎo)致自主學(xué)習(xí)僅停留在課堂教學(xué)程序調(diào)整的層面，將“自主學(xué)習(xí)”簡(jiǎn)單地操作為“先學(xué)后教”[11]。

同時(shí)，一些研究表明在課堂上使用技術(shù)干預(yù)可能存在負(fù)面影響。在Hembrooke和Gay[12]的一項(xiàng)研究中，關(guān)閉筆記本電腦的學(xué)生能記住更多課堂材料。Bergen等人[13]發(fā)現(xiàn)學(xué)生在觀看復(fù)雜的信息屏幕時(shí)，回憶信息的次數(shù)減少了10%，在課堂上使用技術(shù)進(jìn)行多任務(wù)處理的學(xué)生在認(rèn)知上沒有集中精力學(xué)習(xí)，被認(rèn)為是認(rèn)知逃課。因此，使用技術(shù)從學(xué)習(xí)的其他環(huán)節(jié)進(jìn)行干預(yù)可能更為合適。

自主學(xué)習(xí)的過程中，根據(jù)學(xué)習(xí)風(fēng)格、能力、進(jìn)度等因素的不同，學(xué)生需要不同程度的支持[14]，否則就有可能由于反饋過多和反饋時(shí)間不適當(dāng)[15]影響干預(yù)效果。一些研究嘗試使用學(xué)習(xí)分析技術(shù)促進(jìn)面對(duì)面課堂的學(xué)習(xí)，例如在課堂上使用自動(dòng)寫作反饋工具[16]、使用Web 2.0工具激勵(lì)STEM教學(xué)[17]、用儀表盤系統(tǒng)監(jiān)控面對(duì)面課堂的協(xié)作學(xué)習(xí)[14]等。其中，部分研究嘗試為課后自主學(xué)習(xí)提供個(gè)性化學(xué)習(xí)工具支持，如在作業(yè)內(nèi)容的布置上體現(xiàn)個(gè)性化，但未考慮與自主學(xué)習(xí)過程中狀態(tài)變化的匹配問題。因此，需要一種學(xué)習(xí)支持工具讓學(xué)生和教師更直觀地了解實(shí)時(shí)的學(xué)習(xí)狀態(tài)，實(shí)施更符合學(xué)習(xí)者能力特征的教與學(xué)。在課后學(xué)習(xí)階段引入學(xué)習(xí)系統(tǒng)支持學(xué)生自主學(xué)習(xí)，更有利于因材施教的實(shí)現(xiàn)和學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)。

（二）技術(shù)支持的自主學(xué)習(xí)工具

教育信息化2.0時(shí)代，數(shù)字化學(xué)習(xí)在技術(shù)發(fā)展的推動(dòng)下，逐漸成為教育發(fā)展的最新趨勢(shì)。近十年來，大腦研究不斷發(fā)展讓教育工作者和研究人員了解學(xué)生的學(xué)習(xí)方式[18]。數(shù)字化學(xué)習(xí)已是學(xué)習(xí)過程的重要組成部分，新環(huán)境下的自主學(xué)習(xí)的研究正從各個(gè)方面展開。

技術(shù)支持的自主學(xué)習(xí)腳手架相關(guān)研究可以分為三種類型，第一種是為學(xué)生提供自主學(xué)習(xí)的程序性支持，如使用技術(shù)為學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供學(xué)習(xí)規(guī)范支持，提升翻轉(zhuǎn)課堂的學(xué)習(xí)表現(xiàn)[6]。在基于計(jì)算機(jī)的圖形管理器中嵌入自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)策略支持學(xué)生寫作[19]。第二種是提供個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容支持，如根據(jù)學(xué)生能力提供不同程度的試題提示的編程學(xué)習(xí)腳手架[20]和在故障排除任務(wù)中提供解決方案和過程信息的問題解決能力腳手架[21]。第三種是提供學(xué)情信息為主的學(xué)習(xí)分析支持，通常以學(xué)習(xí)分析儀表盤的形式呈現(xiàn)。如向?qū)W生展示學(xué)業(yè)比較信息[22]、學(xué)習(xí)進(jìn)度信息[14]等。

但是，已有研究在支持小學(xué)生自主學(xué)習(xí)方面仍存在一些缺陷。第一，面向?qū)W生提供學(xué)習(xí)分析結(jié)果的支持工具多以學(xué)情信息展示，或通過成績(jī)比較[23]實(shí)現(xiàn)有限的學(xué)業(yè)預(yù)警等功能，未能從內(nèi)部支持自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)[24]，缺乏利用數(shù)據(jù)自動(dòng)生成學(xué)習(xí)過程反饋[2]以個(gè)性化指導(dǎo)課后自主學(xué)習(xí)的研究。第二，當(dāng)前多數(shù)研究中技術(shù)賦能的學(xué)習(xí)只在e-Learning環(huán)境，如使用智能教學(xué)系統(tǒng)等管理學(xué)習(xí)過程[25]，提供適應(yīng)性的學(xué)習(xí)路徑[26]和內(nèi)容[27]，但只分析在線學(xué)習(xí)活動(dòng)數(shù)據(jù)，而且減少了學(xué)習(xí)過程中的教師參與，容易導(dǎo)致師生心理距離感過強(qiáng)、負(fù)面影響學(xué)生認(rèn)知等問題。而教師無論采用何種教學(xué)模式，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)的影響都遠(yuǎn)大于學(xué)?；蛘n程[28]。仍應(yīng)鼓勵(lì)教師在傳統(tǒng)課堂環(huán)境中的實(shí)踐[29]，而非減少教師的參與。第三，為了達(dá)到個(gè)性化教學(xué)的目的，相關(guān)研究提出了一些解決方案，但較少對(duì)面對(duì)面的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行分析和改進(jìn)。部分研究雖注意到面對(duì)面課堂更需要根據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)度給予差異化支持[30]，如用于課堂協(xié)作學(xué)習(xí)的儀表盤系統(tǒng)[14]，適用于課程的學(xué)生學(xué)習(xí)分析儀表盤集成框架[31]等，但也僅用于課上學(xué)習(xí)，未為課后自主學(xué)習(xí)提供個(gè)性化支持。第四，就相關(guān)研究的對(duì)象而言。技術(shù)支持的自主學(xué)習(xí)多以大學(xué)及以上學(xué)生為研究對(duì)象，基礎(chǔ)教育階段的研究相對(duì)較少（僅僅10%）[24]，由于不同年齡段人的身心發(fā)展、認(rèn)知發(fā)展特征、自主學(xué)習(xí)能力等因素，為大學(xué)生設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)支持對(duì)小學(xué)生而言并不完全適用。

三、基于學(xué)習(xí)分析的小學(xué)生

自主學(xué)習(xí)腳手架模型

本研究以智能采集和學(xué)習(xí)分析技術(shù)為支撐，以最近發(fā)展區(qū)和腳手架理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建了基于學(xué)習(xí)分析的小學(xué)生自主學(xué)習(xí)腳手架模型（如圖1所示），分為理論層、技術(shù)層、策略層和實(shí)踐層四個(gè)層面，對(duì)小學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供學(xué)習(xí)支持。

（一）理論層

維果茨基的最近發(fā)展區(qū)理論認(rèn)為，對(duì)部分弱勢(shì)學(xué)生，或?qū)W生個(gè)體的弱勢(shì)能力，若不在下一階段學(xué)習(xí)開始前及時(shí)干預(yù)，會(huì)影響后續(xù)學(xué)習(xí)的效果。布魯納在此基礎(chǔ)上提出的腳手架理論以及以此延伸出來的腳手架教學(xué)法，則是在學(xué)生建構(gòu)知識(shí)的過程中提供一些支持以幫助學(xué)習(xí)者盡快穿過最近發(fā)展區(qū)，提升學(xué)習(xí)效率。

因此，基于學(xué)習(xí)分析的小學(xué)生自主學(xué)習(xí)腳手架模型基于自主學(xué)習(xí)理論模型[7]描述的自主學(xué)習(xí)過程特征，基于反饋理論和社會(huì)比較理論，設(shè)計(jì)合理的反饋內(nèi)容和時(shí)機(jī)，基于腳手架理論的思想，為學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供必要的學(xué)習(xí)支持，以幫助學(xué)生高效通過最近發(fā)展區(qū)。

（二）技術(shù)層

學(xué)習(xí)分析技術(shù)是學(xué)習(xí)支持的技術(shù)支撐。在教學(xué)實(shí)踐中，學(xué)習(xí)狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷存在較高的數(shù)據(jù)素養(yǎng)要求，而無論教師還是家長(zhǎng)，尤其對(duì)于小學(xué)生而言，通常都不具備足夠的能力充分分析學(xué)習(xí)者特點(diǎn)和需求。常用的學(xué)習(xí)分析技術(shù)包括以DINA為代表的認(rèn)知診斷模型和以DKT為代表的知識(shí)跟蹤模型。前者能夠根據(jù)學(xué)生作答反應(yīng)估計(jì)其潛在的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，通過EM算法來估計(jì)參數(shù)，據(jù)此判斷其學(xué)習(xí)狀態(tài)和最近發(fā)展區(qū)，為適應(yīng)性學(xué)習(xí)支持提供依據(jù);后者能夠?qū)W(xué)習(xí)者過程進(jìn)行認(rèn)知建模，對(duì)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知發(fā)展趨勢(shì)作出判斷。

為了提高課后自主學(xué)習(xí)的效率，需要及時(shí)分析課堂學(xué)習(xí)過程，為自主學(xué)習(xí)提供適應(yīng)性的支持。然而，在傳統(tǒng)線下課堂的學(xué)習(xí)環(huán)境中，學(xué)生的行為和認(rèn)知等數(shù)據(jù)的獲取不同于e-Learning環(huán)境，可以直接從系統(tǒng)日志調(diào)取。線下環(huán)境，學(xué)生在課堂乃至課后在家的學(xué)習(xí)活動(dòng)不在某一特定的學(xué)習(xí)系統(tǒng)中發(fā)生，因此需要使用智能采集技術(shù)獲取相關(guān)的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)。對(duì)于面對(duì)面課堂的學(xué)習(xí)，可以通過圖像識(shí)別或語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)采集學(xué)生的課堂數(shù)據(jù)、作業(yè)數(shù)據(jù)、測(cè)試數(shù)據(jù)等學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)，從中挖掘其學(xué)習(xí)狀態(tài)、情感或行為模式。

因此，自主學(xué)習(xí)腳手架的技術(shù)層需要使用智能采集技術(shù)獲取學(xué)習(xí)過程信息，再通過認(rèn)知診斷、知識(shí)追蹤等技術(shù)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，據(jù)此及時(shí)提供學(xué)習(xí)支持。

（三）策略層

根據(jù)自主學(xué)習(xí)理論模型[7]將自主學(xué)習(xí)劃分的不同階段，學(xué)習(xí)者在每一階段的行動(dòng)內(nèi)容對(duì)學(xué)習(xí)支持的需求不盡相同。因此，為了從內(nèi)部支持學(xué)習(xí)者的自主學(xué)習(xí)，自主學(xué)習(xí)腳手架也應(yīng)針對(duì)計(jì)劃、監(jiān)控、評(píng)價(jià)三個(gè)階段為學(xué)生提供不同程度的學(xué)習(xí)支持。

本模型面向小學(xué)生提供自主學(xué)習(xí)支持，相比年齡更大的學(xué)生，小學(xué)生自主學(xué)習(xí)的難點(diǎn)在于缺乏對(duì)自身學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求的分析能力，且由于缺少自主學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)，學(xué)習(xí)資源獲取與篩選的能力也受限，而非缺乏自我調(diào)節(jié)能力[8]，因此，需要在學(xué)習(xí)過程中提供更多的學(xué)習(xí)狀態(tài)信息和個(gè)性化學(xué)習(xí)資源作為支持。

（四）實(shí)踐層

通過以認(rèn)知診斷技術(shù)為支撐的學(xué)習(xí)分析技術(shù)，可以基于學(xué)科知識(shí)圖譜提供學(xué)習(xí)者個(gè)人的知識(shí)能力狀態(tài)，以及班級(jí)、年級(jí)的平均知識(shí)掌握水平、測(cè)試結(jié)果所在分?jǐn)?shù)段和各分?jǐn)?shù)段總?cè)藬?shù)、試題正確率等學(xué)業(yè)比較信息。社會(huì)比較理論認(rèn)為，提供學(xué)業(yè)比較信息能夠促進(jìn)學(xué)生的認(rèn)知[23]。因此，除了學(xué)習(xí)者個(gè)體學(xué)習(xí)狀態(tài)，腳手架還應(yīng)為學(xué)習(xí)者提供其所在群體的學(xué)習(xí)狀態(tài)信息。Bangert-Drowns和Kulik[32]提出的循環(huán)反饋模型將學(xué)生在學(xué)習(xí)反饋過程中的經(jīng)歷劃分為學(xué)生的初始狀態(tài)、激活搜索和檢索策略、學(xué)生對(duì)問題的回應(yīng)、學(xué)生根據(jù)反饋評(píng)估回應(yīng)和學(xué)生認(rèn)知狀態(tài)的調(diào)整五個(gè)階段，反饋只在被學(xué)習(xí)者個(gè)體注意到并適合其學(xué)習(xí)狀態(tài)時(shí)，才能產(chǎn)生積極影響。一些實(shí)證研究表明，當(dāng)學(xué)生及時(shí)收到學(xué)習(xí)的進(jìn)度信息和改進(jìn)建議時(shí)，其學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、成就和信心都會(huì)得到增強(qiáng)[33-34]，因此，自主學(xué)習(xí)腳手架應(yīng)該在學(xué)習(xí)過程中為學(xué)習(xí)者提供及時(shí)的、適應(yīng)性的反饋，實(shí)時(shí)跟蹤和評(píng)估學(xué)習(xí)歷程趨勢(shì)。

在自主學(xué)習(xí)的計(jì)劃階段，學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)根據(jù)面對(duì)面課堂的學(xué)習(xí)活動(dòng)分析當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)，作為設(shè)定個(gè)人學(xué)習(xí)目標(biāo)的依據(jù)，腳手架模型提供的學(xué)習(xí)支持包括認(rèn)知診斷評(píng)估的評(píng)價(jià)工具、知識(shí)掌握狀態(tài)和學(xué)業(yè)比較信息。

監(jiān)控階段，學(xué)習(xí)者根據(jù)學(xué)習(xí)目標(biāo)執(zhí)行學(xué)習(xí)計(jì)劃，并持續(xù)監(jiān)控學(xué)習(xí)進(jìn)展。腳手架應(yīng)根據(jù)學(xué)生的最近發(fā)展區(qū)，提供學(xué)習(xí)者個(gè)體和群體的學(xué)習(xí)反饋結(jié)果，同時(shí)提供學(xué)習(xí)路徑推薦或個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦等計(jì)劃執(zhí)行的程序性支持，幫助學(xué)生確定應(yīng)學(xué)的內(nèi)容，確保學(xué)習(xí)內(nèi)容處于當(dāng)前的最近發(fā)展區(qū)，適合當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)。

在評(píng)估階段，學(xué)習(xí)者需要準(zhǔn)確評(píng)估自主學(xué)習(xí)的成效，自主學(xué)習(xí)腳手架應(yīng)再次提供認(rèn)知診斷評(píng)估的支持，幫助判斷最近發(fā)展區(qū)的變化，確認(rèn)下一階段的知識(shí)點(diǎn)。同時(shí)，基于學(xué)習(xí)分析技術(shù)提供預(yù)測(cè)性分析，基于學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行階段學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)，包括學(xué)習(xí)歷程趨勢(shì)信息和知識(shí)點(diǎn)掌握情況的學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)信息。

四、基于腳手架模型的小學(xué)生自主學(xué)習(xí)效果驗(yàn)證

（一）研究對(duì)象與方法

本研究是“互聯(lián)網(wǎng)+”條件下新型課堂教學(xué)模式研究項(xiàng)目的研究?jī)?nèi)容之一。寧夏作為首個(gè)“互聯(lián)網(wǎng)+教育”示范區(qū)，在其規(guī)劃和實(shí)施方案中提出要解決“傳統(tǒng)課堂教學(xué)質(zhì)量不高、學(xué)生創(chuàng)新能力不強(qiáng)”的問題，深入推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的學(xué)校教學(xué)模式創(chuàng)新。本研究以實(shí)驗(yàn)法為主要研究方法，選取了寧夏某小學(xué)同一位教師所教授的兩個(gè)班級(jí)進(jìn)行組間對(duì)照實(shí)驗(yàn)。隨機(jī)選擇一個(gè)班為實(shí)驗(yàn)組，使用腳手架模型開展課后自主學(xué)習(xí)。對(duì)照組班級(jí)僅采集學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)而不進(jìn)行任何干預(yù)。

（二）研究實(shí)施和數(shù)據(jù)采集

以項(xiàng)目組研發(fā)的學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)作為支撐平臺(tái)，在實(shí)驗(yàn)校搭建了智能教學(xué)環(huán)境，采集學(xué)生課堂和課后的學(xué)習(xí)活動(dòng)數(shù)據(jù)，開展跟蹤監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)，以支持學(xué)生自主學(xué)習(xí)。如圖2所示，本研究所實(shí)施的基于腳手架的小學(xué)生自主學(xué)習(xí)過程分為計(jì)劃、監(jiān)控、評(píng)價(jià)三大階段。

第一，計(jì)劃階段。在課堂學(xué)習(xí)完成后進(jìn)行認(rèn)知診斷評(píng)估，并利用學(xué)習(xí)分析儀表盤的形式呈現(xiàn)分析結(jié)果。學(xué)習(xí)報(bào)告的內(nèi)容包括知識(shí)掌握情況和學(xué)業(yè)比較信息等分析結(jié)果的可視化顯示。

第二，監(jiān)控階段。利用學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)提供了錯(cuò)題本和知識(shí)點(diǎn)擴(kuò)充練習(xí)，幫助學(xué)生確定學(xué)習(xí)路徑。在學(xué)生自主學(xué)習(xí)過程中，根據(jù)學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)的結(jié)果，定向推薦個(gè)性化練習(xí)試題等學(xué)習(xí)資源。

第三，評(píng)估階段。再次通過系統(tǒng)進(jìn)行認(rèn)知診斷評(píng)估，幫助學(xué)生評(píng)價(jià)自主學(xué)習(xí)的效果。通過統(tǒng)計(jì)一定時(shí)間段內(nèi)學(xué)生的學(xué)習(xí)歷程和可視化，學(xué)習(xí)分析報(bào)告提供了學(xué)生個(gè)人與班級(jí)對(duì)比的曲線圖，為學(xué)生掌握自己的學(xué)習(xí)波動(dòng)情況提供依據(jù)。同時(shí)，整體分析學(xué)生的階段學(xué)習(xí)過程，幫助學(xué)習(xí)者判斷當(dāng)前存在的薄弱知識(shí)點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)。

在此過程中，學(xué)習(xí)活動(dòng)過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)均采集存儲(chǔ)于學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)，且對(duì)學(xué)習(xí)效果進(jìn)行歷史跟蹤。通過問卷調(diào)查法，探究學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)策略的變化。使用認(rèn)知診斷評(píng)估的結(jié)果比較實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的學(xué)習(xí)成效。測(cè)量工具由3位有教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)學(xué)教師設(shè)計(jì)，總分為100分。在實(shí)驗(yàn)開始和結(jié)束兩個(gè)節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行前后測(cè)。為避免對(duì)系統(tǒng)不熟悉引起的實(shí)驗(yàn)誤差，研究者預(yù)先與教師進(jìn)行了三周操作培訓(xùn)。第四周起，以四年級(jí)數(shù)學(xué)第二單元作為學(xué)習(xí)內(nèi)容開展實(shí)驗(yàn)。

（三）研究數(shù)據(jù)分析

1. 自主學(xué)習(xí)過程中的腳手架支持對(duì)學(xué)習(xí)效果的影響分析

比較兩次認(rèn)知診斷評(píng)估的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)兩組學(xué)生在實(shí)驗(yàn)實(shí)施后產(chǎn)生了顯著成績(jī)差異，學(xué)生成績(jī)變化的T檢驗(yàn)結(jié)果見表1。實(shí)驗(yàn)組的后測(cè)成績(jī)均值比對(duì)照組高12.5分，且達(dá)到了顯著水平（t=3.558，p<0.05）。

將實(shí)驗(yàn)組學(xué)生隨機(jī)分為三組，以知識(shí)詳解和練習(xí)題兩種不同形式提供補(bǔ)救資料。A組被要求學(xué)習(xí)知識(shí)詳解，然后再完成其對(duì)應(yīng)練習(xí)題。B組僅獲得知識(shí)詳解，但沒有練習(xí)題，C組僅獲得對(duì)應(yīng)的練習(xí)題。

ANOVA分析的結(jié)果未在顯著水平支持三組學(xué)生的成績(jī)差異，可能是由于腳手架只對(duì)學(xué)生掌握欠佳的部分內(nèi)容進(jìn)行干預(yù)，課堂上已達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)的多數(shù)學(xué)生并未進(jìn)行更多練習(xí)。但平均分顯示三組的提升幅度不同，分別為11.5分、5.31分和6.1分，說明同時(shí)得到學(xué)習(xí)材料和練習(xí)材料對(duì)學(xué)生幫助更大。通過小范圍的事后訪談，發(fā)現(xiàn)部分組C學(xué)生會(huì)自行查閱課本或搜尋學(xué)習(xí)資料用于課后自主學(xué)習(xí)。

對(duì)比不同初始水平學(xué)生的成績(jī)變化（見表2），中低水平學(xué)生均有提升，但高水平學(xué)生均分有所下降。這可能是由于系統(tǒng)只對(duì)標(biāo)記未掌握的知識(shí)作針對(duì)性的練習(xí)推薦，學(xué)生在兩次測(cè)驗(yàn)間遺忘了部分內(nèi)容。

2. 基于腳手架的自主學(xué)習(xí)對(duì)學(xué)習(xí)策略的影響分析

實(shí)驗(yàn)組學(xué)生的學(xué)習(xí)策略在實(shí)驗(yàn)前后表現(xiàn)出顯著變化。具體而言，認(rèn)知策略和資源管理策略顯著提升，元認(rèn)知策略的均值略有提升，但未達(dá)到顯著水平，見表3。

此外，探究了實(shí)驗(yàn)前后成績(jī)變化和學(xué)習(xí)策略水平的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)提升幅度和學(xué)習(xí)策略水平存在顯著正相關(guān)（r=0.204，p<0.05），即學(xué)習(xí)策略水平更高的學(xué)生，基于腳手架的自主學(xué)習(xí)效果更好。

3. 學(xué)習(xí)態(tài)度與自主學(xué)習(xí)過程對(duì)腳手架支持學(xué)習(xí)成效的影響分析

學(xué)習(xí)態(tài)度問卷從情感、認(rèn)知、行為三個(gè)維度調(diào)查了學(xué)生在實(shí)驗(yàn)前后的學(xué)習(xí)態(tài)度變化。實(shí)驗(yàn)前，學(xué)生行為成分均分較低，情感和認(rèn)知成分的均分稍高，需要對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為方面加以引導(dǎo)，培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的習(xí)慣，形成更積極的學(xué)習(xí)態(tài)度。

配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的結(jié)果顯示學(xué)習(xí)態(tài)度在實(shí)驗(yàn)前后沒有發(fā)生顯著變化，但探究學(xué)習(xí)態(tài)度水平和學(xué)習(xí)成效的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)態(tài)度處低、中、高水平的學(xué)生前測(cè)成績(jī)存在顯著差異（F（2，47）=3.282，p=.046），后測(cè)成績(jī)沒有顯著差異（F（2，47）=.774，p=.467）?？赡苁腔谀_手架的自主學(xué)習(xí)過程結(jié)構(gòu)化程度較高，學(xué)生行為和學(xué)習(xí)路徑受主觀態(tài)度因素影響較小。

五、結(jié)論與討論

（一）基于學(xué)習(xí)分析的自主學(xué)習(xí)腳手架可以提升學(xué)習(xí)效果

本研究提出的自主學(xué)習(xí)腳手架模型旨在通過對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)的跟蹤診斷，為學(xué)習(xí)者提供即時(shí)有效的學(xué)習(xí)分析結(jié)果反饋，以此來優(yōu)化學(xué)生的課后自主學(xué)習(xí)。比較實(shí)驗(yàn)前后的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，本研究發(fā)現(xiàn)基于腳手架模型的學(xué)習(xí)對(duì)學(xué)生的認(rèn)知發(fā)展有明顯促進(jìn)作用。因此，若學(xué)生在課后自主學(xué)習(xí)過程中適當(dāng)使用學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)，查看學(xué)習(xí)反饋信息和及時(shí)干預(yù)學(xué)習(xí)過程，可以幫助提升學(xué)習(xí)效率，促進(jìn)認(rèn)知發(fā)展。

此外，課后自主學(xué)習(xí)的監(jiān)控階段，教師使用腳手架進(jìn)行學(xué)習(xí)干預(yù)或?qū)W生利用腳手架自主學(xué)習(xí)時(shí)，應(yīng)該注意合理組織個(gè)性化學(xué)習(xí)材料。本研究比較了三種不同的學(xué)習(xí)策略對(duì)學(xué)習(xí)結(jié)果的提升作用，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者在瀏覽學(xué)習(xí)材料之后再進(jìn)行相應(yīng)練習(xí)能達(dá)到更好的學(xué)習(xí)效果。因此，適當(dāng)?shù)牟牧辖M織方式對(duì)自主學(xué)習(xí)的效果具有積極影響，學(xué)習(xí)者在課后自主學(xué)習(xí)的開展過程中，應(yīng)該遵循學(xué)習(xí)—練習(xí)的順序。

（二）基于腳手架的自主學(xué)習(xí)對(duì)學(xué)習(xí)策略有積極影響

基于腳手架的自主學(xué)習(xí)策略能夠提升學(xué)生的學(xué)習(xí)策略水平。這與腳手架的儀表盤系統(tǒng)可視化呈現(xiàn)學(xué)習(xí)分析結(jié)果并及時(shí)提供給學(xué)生有關(guān)。此前研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)學(xué)生及時(shí)收到學(xué)習(xí)的進(jìn)度信息和改進(jìn)建議時(shí)，他們的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、成就和信心都會(huì)得到增強(qiáng)[35]。腳手架的學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)報(bào)告能夠使學(xué)生更了解自己的學(xué)習(xí)狀態(tài)，有助于學(xué)生明確學(xué)習(xí)目標(biāo)，更好地調(diào)整自己的學(xué)習(xí)過程。經(jīng)過基于腳手架的自主學(xué)習(xí)，我們發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)策略水平也能得到相應(yīng)提升。已有的研究也曾有類似結(jié)論，例如間接接觸學(xué)習(xí)分析儀表盤能夠促進(jìn)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)[36]。而學(xué)習(xí)策略水平更高的學(xué)生績(jī)效提升更大，也佐證了學(xué)習(xí)策略對(duì)學(xué)習(xí)效果的重要性。

（三）學(xué)習(xí)者特征與學(xué)習(xí)過程會(huì)影響基于腳手架的自主學(xué)習(xí)效果

學(xué)生的初始學(xué)習(xí)水平與基于腳手架的自主學(xué)習(xí)效果存在顯著關(guān)聯(lián)，據(jù)此，我們認(rèn)為中低水平學(xué)生更適合基于腳手架的自主學(xué)習(xí)，高水平學(xué)生或可自行調(diào)整學(xué)習(xí)策略。這可能與本研究所進(jìn)行干預(yù)的結(jié)構(gòu)化特性有關(guān)：能力高的學(xué)生在組織和解釋課程時(shí)表現(xiàn)出色。然而，一般能力較低的學(xué)生在高度結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中表現(xiàn)更好，解釋更詳細(xì)[28]。作為一種高度結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí)方式，基于腳手架的自主學(xué)習(xí)更適用于優(yōu)化中低水平學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程。高水平學(xué)習(xí)者自身對(duì)學(xué)習(xí)過程的組織和解釋能力更加出色，適合低度結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí)方式。另外，基于腳手架的學(xué)習(xí)能夠消除學(xué)習(xí)態(tài)度對(duì)學(xué)習(xí)結(jié)果的不良影響。在基于儀表盤的個(gè)性化學(xué)習(xí)過程中，學(xué)習(xí)態(tài)度對(duì)學(xué)習(xí)結(jié)果沒有顯著影響，因?yàn)橥ㄟ^系統(tǒng)為學(xué)生制訂個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，并提供相應(yīng)學(xué)習(xí)資源，腳手架模型一定程度上規(guī)范了學(xué)習(xí)者的自主學(xué)習(xí)過程。

以上，本研究建立了基于學(xué)習(xí)分析的小學(xué)生自主學(xué)習(xí)腳手架模型，使用智能采集系統(tǒng)和學(xué)習(xí)分析技術(shù)為小學(xué)生課后自主學(xué)習(xí)提供支持，并在實(shí)際教學(xué)中驗(yàn)證了基于該模型的學(xué)習(xí)成效。但腳手架模型存在學(xué)業(yè)比較、學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)、認(rèn)知診斷等多種信息的呈現(xiàn)和不同學(xué)習(xí)支持，難以判斷哪一部分是影響自主學(xué)習(xí)成效的關(guān)鍵要素。未來研究可以總結(jié)腳手架支持中的不同要素，進(jìn)一步探究學(xué)習(xí)支持的階段和類型對(duì)自主學(xué)習(xí)的影響，或嘗試將腳手架模型應(yīng)用到學(xué)生學(xué)習(xí)的其他場(chǎng)景。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 黃榮懷，汪燕，王歡歡，逯行，高博俊.未來教育之教學(xué)新形態(tài)：彈性教學(xué)與主動(dòng)學(xué)習(xí)[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2020，32（3）：3-14.

[2] SEDRAKYAN G， MALMBERG J， VERBERT K， et al. Linking learning behavior analytics and learning science concepts： designing a learning analytics dashboard for feedback to support learning regulation[J]. Computers in human behavior， 2020， 107（6）： 1-15.

[3] YOO Y， LEE H， JO I H， et al. Emerging issues in smart learning[C]//Educational dashboards for smart learning： review of case studies. Berlin， Heidelberg： Springer， 2015： 145-155.

[4] BLAU I， SHAMIR-INBAL T. Re-designed flipped learning model in an academic course： the role of co-creation and co-regulation[J]. Computers & education， 2017， 115（12）： 69-81.

[5] LAI C-L， HWANG G-J. A self-regulated flipped classroom approach to improving students' learning performance in a mathematics course[J]. Computers & education， 2016， 100（9）： 126-140.

[6] JUNG H， PARK S W， KIM H S， et al. The effects of the regulated learning-supported flipped classroom on student performance[J]. Journal of computing in higher education， 2021（6）： 1-22.

[7] ZIMMERMAN B J. Investigating self-regulation and motivation： historical background， methodological developments， and future prospects[J]. American educational research journal， 2008， 45（1）： 166-183.

[8] 張生，陳丹，曹榕，王思琦，王雪，齊媛.中小學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力對(duì)在線學(xué)習(xí)滿意度的影響[J].中國(guó)特殊教育，2020（6）：89-96.

[9] 夏青峰.自主學(xué)習(xí)方式對(duì)小學(xué)生數(shù)學(xué)成績(jī)影響的實(shí)證研究[J].課程·教材·教法，2017，37（10）：106-109.

[10] 張倩，何依儒.“銜接”什么？ 何以“銜接”？——基于自主學(xué)習(xí)理論對(duì)學(xué)段銜接問題的分析與建議[J].課程·教材·教法，2020，40（1）：75-81.

[11] 高寶玉.香港自主學(xué)習(xí)的探索：融合東西方理念的嘗試[J].課程研究，2018（1）：29-54.

[12] HEMBROOKE H， GAY G. The laptop and the lecture： the effects of multitasking in learning environments[J]. Journal of computing in higher education， 2003， 15（1）： 46-64.

[13] BERGEN L， GRIMES T， POTTER D. How attention partitions itself during simultaneous message presentations[J]. Human communication research， 2005， 31（3）： 311-336.

[14] HAN J， KIM K H， RHEE W， et al. Learning analytics dashboards for adaptive support in face-to-face collaborative argumentation[J]. Computers & education， 2021， 163（4）： 1-16.

[15] RUMMEL N， WALKER E， ALEVEN V. Different futures of adaptive collaborative learning support[J]. International journal of artificial intelligence in education， 2016， 26（2）： 784-795.

[16] SHIBANI A， KNIGHT S， BUCKINGHAM SHUM S. Educator perspectives on learning analytics in classroom practice[J]. The internet and higher education， 2020， 46（7）： 1-14.

[17] DUFOUR M A M. Using teacher-created videos to enhance student independence in early literacy[D]. Beaumont： Lamar university-beaumont， 2020.

[18] NG B. The neuroscience of growth mindset and intrinsic motivation[J]. Brain sciences， 2018， 8（2）： 20.

[19] BOYKIN A， EVMENOVA A S， REGAN K， et al. The impact of a computer-based graphic organizer with embedded self-regulated learning strategies on the argumentative writing of students in inclusive cross-curricula settings[J]. Computers & education， 2019， 137（8）： 78-90.

[20] UENO M， MIYAZAWA Y. IRT-based adaptive hints to scaffold learning in programming[J]. IEEE transactions on learning technologies， 2018， 11（4）： 415-428.

[21] ZHONG B， SI Q. Troubleshooting to learn via scaffolds： effect on students' ability and cognitive load in a robotics course[J]. Journal of educational computing research， 2021， 59（1）： 95-118.

[22] HARVEY A J， KEYES H. How do I compare thee？ An evidence-based approach to the presentation of class comparison information to students using dashboard[J]. Innovations in education and teaching international， 2020， 57（2）： 163-174.

[23] KOKO？覶 M， ALTUN A. Effects of learner interaction with learning dashboards on academic performance in an e-learning environment[J]. Behaviour & information technology， 2021， 40（2）： 161-175.

[24] 徐曉青，趙蔚，劉紅霞，姜強(qiáng).自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用框架和融合路徑研究[J].電化教育研究，2021，42（6）：96-104.

[25] 樊敏生，武法提. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)干預(yù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 電化教育研究， 2020， 41（11）： 87-93.

[26] LIU Z， DONG L， WU C. Research on personalized recommendations for students' learning paths based on big data[J]. International journal of emerging technologies in learning （iJET）， 2020， 15（8）： 40-56.

[27] NABIZADEH A H， JORGE A M， PAULO L J. Rutico： Recommending successful learning paths under time constraints[C]//Adjunct publication of the 25th conference on user modeling， adaptation and personalization. New York： ACM， 2017： 153-158.

[28] MORRIS A. Personalized learning： an engagement strategy for at-risk student populations[D]. Murray： Murray State university， 2020.

[29] ANTHONY E. （Blended） learning： how traditional best teaching practices impact blended elementary classrooms[J]. Journal of online learning research， 2019， 5（1）： 23-48.

[30] ROBERTS L D， HOWELL J A， SEAMAN K. Give me a customizable dashboard： Personalized learning analytics dashboards in higher education[J]. Technology， knowledge and learning， 2017， 22（3）： 317-333.

[31] ALJOHANI N R， DAUD A， ABBASI R A， et al. An integrated framework for course adapted student learning analytics dashboard[J]. Computers in human behavior， 2019， 92（3）： 679-690.

[32] BANGERT-DROWNS R L， KULIK C-L C， KULIK J A， et al. The instructional effect of feedback in test-like events[J]. Review of educational research， 1991， 61（2）： 213-238.

[33] SIEMENS G， LONG P. Penetrating the fog： analytics in learning and education[J]. EDUCAUSE review， 2011， 46（5）： 30.

[34] BENNETT L， FOLLEY S. Dashboard literacy： understanding students' response to learning analytic dashboards[M]//Mobility， Data and Learner Agency in Networked Learning. Switzerland： Springer， 2020： 69-82.

[35] VIBERG O， HATAKKA M， B？魧LTER O， et al. The current landscape of learning analytics in higher education[J]. Computers in human behavior， 2018， 89（12）： 98-110.

[36] AGUILAR S J， KARABENICK S A， TEASLEY S D， et al. Associations between learning analytics dashboard exposure and motivation and self-regulated learning[J]. Computers & education， 2021， 162（3）： 104085.