劉博文 劉明慧 于家璇 吳永和 李文昊

一、引言

在知識爆炸的浪潮下，建設學習型社會成為促進人類社會持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略舉措。自我導向?qū)W習（Self-Directed Learning, SDL）理念為建設學習型社會、構(gòu)建全民終身學習體系提供了重要的支撐（路寶利等,2021）。自我導向?qū)W習是學習者自主制定計劃，參與活動，監(jiān)控評價，反思調(diào)節(jié)學習行為的過程（Brockett&Hiemstra,1991）。在快速變化的知識經(jīng)濟時代，人類必須學會學習，成為自我導向?qū)W習者，以更好地面對不確定性。因此，自我導向?qū)W習成為21 世紀人類生存和發(fā)展的重要技能，培養(yǎng)自我導向?qū)W習者變得越來越重要和迫切需要（Karatas&Arpaci,2021）。

培養(yǎng)學習者的自我導向?qū)W習能力，首先需要診斷學習者的自我導向?qū)W習水平，據(jù)此制定相應的培養(yǎng)方案（Timmins,2008）。對自我導向?qū)W習水平進行診斷主要有兩種方式：學生對自我導向?qū)W習的信念和感知，以及學生在自我導向?qū)W習過程中表現(xiàn)出的實際行為（Chang,2007）。然而，已有研究主要基于問卷調(diào)查學生對自我導向?qū)W習的自我信念和主觀感知（Saks&Leijen,2014），缺乏對自我導向?qū)W習過程和實際行為的關注。由于對自我導向?qū)W習的信念并不一定意味著學習者一定會有開展自我導向?qū)W習行為，所以僅對自我導向?qū)W習主觀信念進行調(diào)查難以揭示學習者自我導向?qū)W習水平的全貌（Yang, 2016）。當前迫切需要關注學習者在自我導向?qū)W習過程中表現(xiàn)出的真實行為，基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)從行為視角診斷學習者的自我導向?qū)W習水平。

學習行為是表征學習者學習水平的重要指標。學習者在學習過程中會做出相應的學習行為，這些行為能客觀地反映學生投入的精力與時間，是有效評估學習者學習水平的重要指標（Tsai et al.,2018），能有效預測學生的學習能力和學習表現(xiàn)（胡航等,2021）。通過構(gòu)建行為框架挖掘關鍵行為指標，能準確刻畫自我導向?qū)W習水平（Schweder, 2019）。由此可見，基于真實的自我導向?qū)W習情境，對學習者的學習過程和學習行為進行刻畫，能夠有效且精準地診斷學習者的自我導向?qū)W習水平。

自我導向?qū)W習是一個發(fā)展和迭代的過程。通過練習自我導向?qū)W習的核心活動，可以提升學生的自我導向?qū)W習水平（Kim et al.,2014）。本研究從過程視角構(gòu)建自我導向?qū)W習行為框架，刻畫學習者自我導向?qū)W習的核心階段和關鍵行為指標，旨在為捕獲自我導向?qū)W習行為提供可操作的工具，從而實現(xiàn)基于真實行為精準診斷學習者的自我導向?qū)W習水平。此外，通過對自我導向?qū)W習階段及行為指標進行深入研究，可以進一步理解自我導向?qū)W習的發(fā)生機制，以獲得對自我導向?qū)W習更全面的認識，為優(yōu)化自我導向?qū)W習過程和行為，提升自我導向?qū)W習水平提供現(xiàn)實抓手。

二、研究設計與初始自我導向?qū)W習行為框架構(gòu)建

（一）研究設計

本研究基于文獻研究法、德爾菲法和數(shù)據(jù)實證多維方法構(gòu)建、修訂、完善并驗證自我導向?qū)W習行為框架（SDL 行為框架）。首先，通過文獻研究法構(gòu)建初始SDL 行為框架；然后，運用德爾菲法，通過兩輪專家咨詢對SDL行為框架進行修改與完善；最后，在真實情境中收集自我導向?qū)W習行為數(shù)據(jù)，驗證SDL行為框架的擬合度。SDL行為框架構(gòu)建與驗證的過程與方法如圖1所示。

（二）初始自我導向?qū)W習行為框架構(gòu)建

自我導向?qū)W習強調(diào)學習者的自主調(diào)節(jié)學習行為，對自我導向?qū)W習過程的清晰認識是發(fā)展學習者自我導向?qū)W習行為的重要前提。表1列出了國內(nèi)外已有主要自我導向?qū)W習階段與行為。

表1 自我導向?qū)W習階段與行為列表

根據(jù)表1可以歸納出自我導向?qū)W習包括計劃、執(zhí)行與監(jiān)控、評價與反思三個核心階段。本研究基于這三個核心階段構(gòu)建初始自我導向?qū)W習行為框架（如表2 所示），以從行為視角診斷學習者自我導向?qū)W習水平。

表2 初始自我導向?qū)W習行為框架

三、自我導向?qū)W習行為框架修訂與完善

（一）自我導向?qū)W習行為框架修訂與完善研究設計

本研究通過德爾菲法（Delphi）開展兩輪專家咨詢，修訂并完善SDL行為框架。

1.專家咨詢問卷設計

《自我導向?qū)W習行為框架專家調(diào)查問卷》由自我導向?qū)W習行為框架審閱與建議、咨詢內(nèi)容熟悉程度和判斷依據(jù)以及專家基本信息三部分構(gòu)成。其中，“自我導向?qū)W習行為框架審閱與建議”用于專家對自我導向?qū)W習三個階段中行為指標構(gòu)成的重要程度進行評分并提出相關建議，重要程度評分采用5級李克特量表形式進行；“咨詢內(nèi)容熟悉程度和判斷依據(jù)”用于調(diào)查專家對該研究主題的熟悉程度，以及專家對自我導向?qū)W習行為指標構(gòu)成的重要程度進行評分的判斷依據(jù)；“專家基本信息”用于收集性別、年齡和專業(yè)技術職稱等信息。

2.專家確定

第一輪專家咨詢面向21 位國內(nèi)外專家發(fā)出邀請，共17 位專家參與咨詢。第二輪專家咨詢面向參與第一輪咨詢的所有專家發(fā)出邀請，最終共14 位專家參與了第二輪專家咨詢。參與兩輪咨詢的專家性別比例比較均衡，年齡集中在36 歲至55 歲之間，均擁有博士學歷和副高級及以上職稱，均表示對研究主題非常熟悉或比較熟悉。

3.關鍵數(shù)據(jù)指標與數(shù)據(jù)分析

專家積極系數(shù)（問卷有效回收率）被用于判斷專家的投入程度。當問卷回收率大于70%時，表示專家積極程度較高（芭比, 2005, p.262）。平均值、滿分率（full-score rate）、變異系數(shù)（Coefficient of Variation）、肯德爾和諧系數(shù)（Kendall’s W）和卡方（chi-square）檢驗被用于分析專家意見的集中程度。各項指標的平均值越大，滿分率越高，變異系數(shù)值越小，表明專家意見集中程度越高。Kendall’s W的值越大，專家意見越一致，當p＜0.05時，表明專家評分具有一致性（Jiang et al., 2020）。平均值、滿分率和變異系數(shù)的臨界值（critical value）被用作指標納入或刪除的重要依據(jù)（Geng et al.,2018）。當平均值和滿分率大于臨界值、變異系數(shù)小于臨界值時，行為指標將被納入SDL 行為框架中。同時，通過判斷依據(jù)（Ca）和熟悉程度（Cs）的權重系數(shù)計算專家權威程度（Cr），計算公式為Cr=（Ca+Cs）/2。當Cr＞0.7 時，表明專家權威程度達到可以接受的水平（曾光&李輝,1996）。

（二）第一輪專家咨詢結(jié)果與行為框架修訂

在第一輪專家咨詢中，共邀請21 位專家，得到18 份反饋問卷，17 份有效，有效回收率為80.95%，表明專家參與積極程度較高。但由于一位專家表示對該研究主題不太熟悉，最終共16位專家反饋數(shù)據(jù)被納入分析。

第一輪專家咨詢統(tǒng)計分析結(jié)果如表3 所示，SDL 行為指標重要性評分的平均值較大，其范圍為4.438～4.875；滿分率較高，范圍為0.438～0.875；變異系數(shù)較小，范圍為0.070～0.115。且各項行為指標評分的平均值和滿分率均大于各項指標的臨界值，變異系數(shù)均小于各項指標的臨界值，表明專家意見集中程度較高?？系聽柡椭C系數(shù)（Kendall’s W） 為0.125，卡方值為16.000，并且達到顯著性水平（p=0.042），表明專家評分具有一致性。

表3 專家咨詢統(tǒng)計分析結(jié)果（第一輪）

在咨詢結(jié)果的可靠性方面，專家熟悉程度（Cs）為0.9，表明專家熟悉度較高。指標重要性評分的判斷依據(jù)（Ca）為0.94。因此，專家的權威程度（Cr）為：（0.9+0.94）/2=0.92＞0.7，表明本輪專家咨詢的結(jié)果可靠。綜上所述，各項行為指標均應納入SDL行為框架中。

同時，專家反饋了39 條完善建議。專家一致認為：行為指標需要通過設計具體的學習情境以進一步細化指標，指標描述應該更具體。因此本研究構(gòu)建了“自導式3D 設計”情境（詳見“自我導向?qū)W習行為框架驗證”部分），并在此情境基礎上，細化和調(diào)整自我導向?qū)W習行為框架中的行為指標和相應描述。指標細化方面，將“學習計劃”細化為“明確學習任務”和“明確評價方式”兩個二級指標；將“資源獲取”細化為“獲取已有資源”和“自行查找資源”兩個二級指標；將“人際溝通”細化為“參與討論”二級指標；將“學習任務執(zhí)行”細化為“作品初始設計”二級指標；將“學習任務觀察”細化為“作品進度觀察”二級指標；將“學習活動調(diào)節(jié)”細化為“作品修改與調(diào)整”二級指標；將“學習反思”細化為“自我觀察”和“同伴觀察”兩個二級指標；將“學習評價”細化為“自我評價”和“同伴互評”兩個二級指標。內(nèi)容調(diào)整方面，將“執(zhí)行與監(jiān)控”階段調(diào)整為“執(zhí)行與調(diào)控”階段；將“任務觀察”調(diào)整至“執(zhí)行與調(diào)控”階段；將“資源獲取”調(diào)整至“計劃”階段。

（三）第二輪專家咨詢結(jié)果與行為框架完善

第二輪專家咨詢中，向16 位專家發(fā)出咨詢，共收到14 位專家反饋，問卷有效回收率為82.35%，表明專家參與積極性較高。第二輪專家咨詢統(tǒng)計分析結(jié)果如表4所示，各項行為指標重要性評分平均值較大，其范圍為4.071～4.929；滿分率范圍為0.071～0.929。其中，“獲取已有資源”和“參與討論”等行為的滿分率較低，原因為大部分專家對這些指標的重要性評分給出4分，即認為這些指標比較重要；變異系數(shù)較小，范圍為0.054～0.088，這表明專家意見集中程度較高。通過各項行為指標評分的平均值、滿分率、變異系數(shù)與其臨界值的比較，各項行為指標均應納入自我導向?qū)W習行為框架中。同時，肯德爾和諧系數(shù)（Kendall’s W）為0.631，卡方值為105.993，并且達到顯著性水平（p＜0.05），這表明專家評分具有一致性。此外，專家對研究主題的熟悉程度（Cs） 為：（6×1.0+8×0.8）/14=0.89，專家重要性評分的判斷依據(jù)（Ca）為0.95。因此，專家權威程度（Cr）為：（0.89+0.95）/2=0.92＞0.7，表明專家咨詢的結(jié)果可靠。

表4 專家咨詢統(tǒng)計分析結(jié)果（第二輪）

依據(jù)第二輪專家咨詢建議，將“目標設置”行為指標的描述具體為“學習者理解本次學習的目標：設計分類回收垃圾桶”，使得學習情境更加真實；將“人際溝通”放置在“行為調(diào)節(jié)”之后，體現(xiàn)出人際溝通貫穿于學習活動執(zhí)行、觀察和調(diào)節(jié)的全過程；將“學習評價”置于“學習反思”之前。完善后的自我導向?qū)W習行為框架如表5所示。

表5 自我導向?qū)W習行為框架

四、自我導向?qū)W習行為框架驗證

（一）自我導向?qū)W習行為框架驗證研究設計

1.研究情境

自我導向?qū)W習強調(diào)為學習者提供“真實情境”，支持學習者探索、操作并解決真實問題。近年來，設計教育（design education）興起，其基于學習設計理論，旨在通過產(chǎn)品設計來教授學習者觀察和思考事物的方法（Gül et al.,2007）。設計教育通過仿真的形式解決現(xiàn)實生活中的問題，支持學習者自我探索和自我發(fā)現(xiàn)，成為實踐自我導向?qū)W習的理想場所之一。基于當前設計教育的重要形式——3D 設計與建模，本研究構(gòu)建了“自導式3D 設計”情境，支持學習者以自我導向?qū)W習的方式學習和開展3D 設計與建模，以獲取學習者的自我導向?qū)W習行為數(shù)據(jù)，從而對SDL 行為框架進行驗證。

依據(jù)基于資源的學習環(huán)境框架（Hill &Hannafin,2001），“自導式3D 設計”情境主要包含學習任務、學習資源、學習工具和學習支架四個要素。為了給學習者提供真實情境，“自導式3D設計”情境將學習任務設定為“分類回收垃圾桶設計”，提供的學習資源包括GeekCAD 操作指南、垃圾分類以及分類回收垃圾桶相關資源等，學習工具包括查詢工具、操作工具和交流工具。其中，查詢工具旨在為學習者能夠自行查找完成任務所需的相關資源提供各類瀏覽器和搜索引擎，包括IE 瀏覽器和百度等；操作工具為“GeekCAD”，旨在為學習者提供支持3D 設計與建模的工具；交流工具為“飛鴿傳書”（IP Messenger），旨在為學習者在進行自我導向?qū)W習時提供人際支持。“自導式3D設計”情境提供的學習支架包括學習任務與過程說明和3D 作品評分量規(guī)。其中，“學習任務與過程說明”支持學習者設定學習目標和計劃，幫助學習者了解學習任務和學習的基本過程；“3D作品評分量規(guī)”支持學習者對最終作品進行評價和反思。

2.研究對象

研究對象選自湖南省長沙市某公辦中學的中學生，采用便利抽樣法從七年級抽取4個班級（共191 名學生），從八年級抽取3 個班級（共144 名學生），共7 個班級（335 名學生）參與研究。遵循自愿參與原則，最終共193名學生組成本研究的研究對象。其中，男生98名，女生95 名；七年級106 名，八年級87名；年齡在11～14 歲之間。研究對象均沒有3D設計和使用GeekCAD的經(jīng)驗。

3.學習過程

“自導式3D設計”情境中，學習者以自我導向?qū)W習的方式開展在線學習和設計活動。自我導向?qū)W習過程由學習任務發(fā)放與3D 設計工具簡介、自導式3D設計以及3D作品自評和互評三個階段構(gòu)成，持續(xù)時間為70分鐘（如圖2所示）。三個階段學習活動的設計旨在引導學習者以自我導向?qū)W習的方式開展學習活動，從而在此過程中捕獲真實的自我導向?qū)W習行為數(shù)據(jù)。在“自導式3D 設計”情境中，不存在刻意誘導和任何強制行為，學習者完全自主決定是否執(zhí)行某項學習活動以及學習活動的執(zhí)行順序。

圖2 自我導向?qū)W習活動流程圖

4.行為數(shù)據(jù)采集

依據(jù)自我導向?qū)W習行為框架（如表5 所示），在“自導式3D設計”情境中，學習者的自我導向?qū)W習行為由3D學習行為和3D設計行為兩部分構(gòu)成?！癕anicTime”工具被用于實時捕獲學習者的3D 學習行為數(shù)據(jù)?！癕anic-Time”記錄的行為包括學習計劃、資源獲取、人際溝通、學習評價和學習反思等。同時，基于xAPI 規(guī)范的學習記錄系統(tǒng)（Learning Record Systems, LRS）被用于實時記錄學習者的3D 設計行為數(shù)據(jù)（Wu et al.,2020;吳永和等,2019）。LRS記錄的行為包括任務執(zhí)行、任務觀察和行為調(diào)節(jié)等。

5.數(shù)據(jù)分析方法

為了檢驗自我導向?qū)W習行為數(shù)據(jù)框架的擬合度，采用驗證性因子分析對該框架進行驗證。借助AMOS 7.0 分析軟件，通過極大似然估計檢驗SDL行為框架的擬合度。由于卡方值（χ2）對樣本量大小非常敏感（Hu & Bentler，1999），因此研究使用了卡方值（χ2）與自由度的比率（χ2/df）檢驗模型，當χ2/df＜3.0 時，表示模型可以接受（Carmines & McIver,1981）。當近似均方根誤差（Root Mean Square Error of Approximation,RMSEA）的值小于0.08且標準化均方根殘差（Standardized Root Mean Square Residual,SRMR）的值小于0.05 時，表明模型具有較好的擬合效果（MacCallum et al., 1996; Amador-Campos et al., 2005）。此外，塔克-路易斯指數(shù)（Tucker-Lewis index,TLI）、比較擬合指數(shù)（Comparative Fit Index,CFI）和增量擬合指數(shù)（Incremental Fit Index, IFI）大于0.90 表明模型具有較好的擬合效果（Bentler&Bonett,1980）。

（二）自我導向?qū)W習行為框架驗證結(jié)果

驗證性因子分析結(jié)果表明自我導向?qū)W習行為框架具有良好的擬合度。其中，χ2/df 的值（1.882）小于3.0，RMSEA 的值（0.068）小于0.08，SRMR 的值（0.044） 小于0.05，表明SDL 行為框架擬合程度較好。此外，IFI 值（0.957），TLI值（0.932）和CFI值（0.956）的值均大于0.90，表明SDL行為框架具有較好的擬合度。

由圖3 可知，自我導向?qū)W習行為框架中“計劃”“執(zhí)行與調(diào)控”和“評價與反思”三個階段間的相關系數(shù)介于0.94至0.99之間。除了“任務執(zhí)行（作品初始設計）”和“自我觀察”兩個指標外，其他行為指標的因子負載均大于0.40?！叭蝿請?zhí)行（作品初始設計）”指標的因子負載為-0.61，其絕對值大于0.40，表明“任務執(zhí)行（作品初始設計）”與“執(zhí)行與調(diào)控”為負向關系?！白晕矣^察”指標的因子負載為0.36，小于0.40，但大于最低接受標準0.30，并且第二輪專家咨詢中，“自我觀察”指標的重要性平均分為4.857（滿分為5，見表4），這表明專家認為“自我觀察”是自我導向?qū)W習行為框架的重要構(gòu)成指標，應予以保留。

圖3 自我導向?qū)W習行為框架結(jié)構(gòu)模型（標準化估計）

五、自我導向?qū)W習行為框架討論

（一）自我導向?qū)W習行為框架的構(gòu)成要素

自我導向?qū)W習行為框架包括計劃、執(zhí)行與調(diào)控以及評價與反思三個階段（如圖4 所示）。計劃階段包含目標設置、學習計劃和資源獲取；執(zhí)行與調(diào)控階段包含任務執(zhí)行、任務觀察、行為調(diào)節(jié)和人際溝通；評價與反思階段包含學習評價和學習反思。

圖4 自我導向?qū)W習行為框架

1.計劃階段

對于目標設置行為，學習者能診斷其學習需要并制定學習目標，表明其具有較高的自我導向?qū)W習水平（潘星竹等,2018）。目標設置行為使學習者明確學習方向，確保學習任務、學習評價等后續(xù)活動能有序開展；對于學習計劃行為，合理、可行的學習計劃是學習目標實現(xiàn)的藍圖，也是自我導向?qū)W習的重要前提（孫文杰,2016）。學習計劃行為體現(xiàn)學習者為獲得知識和技能根據(jù)實際情況正確認識自己、規(guī)劃自身學習的能力，通過學習計劃學習者制定具體的學習方案，有利于整個學習過程順利進行；對于資源獲取行為，學習資源的獲取是達成自我導向?qū)W習的重要手段（蔣華,2013）。學習者獲取契合自身需求的資源至關重要（路寶利等,2021），在搜索、評估和篩選資源的過程中學習者的自我導向?qū)W習能力得到提升。

2.執(zhí)行與調(diào)控階段

任務執(zhí)行是學生依據(jù)學習計劃自主開展學習活動，完成學習任務的過程。在執(zhí)行復雜任務時，相對于低水平自我導向?qū)W習者，高水平自我導向?qū)W習者通常具有更高的學習效率和學習表現(xiàn)，因為復雜任務通常會增加低水平自我導向?qū)W習者的負荷，從而限制其執(zhí)行學習任務（Uus et al., 2022）；對于任務觀察行為，學習者在執(zhí)行任務過程中，自主觀察學習任務的完成情況，為后續(xù)進行任務調(diào)節(jié)行為奠定基礎。高水平自我導向?qū)W習者能對自己的學習任務進度進行觀察并正確評估，從而識別存在的差距并有意識地調(diào)節(jié)學習行為（李小娟等,2022）；對于行為調(diào)節(jié)行為，學習者在執(zhí)行學習任務的過程中，為了更好地完成學習任務，學習者根據(jù)任務執(zhí)行情況對學習行為進行自我調(diào)節(jié)（維伯格等,2020）。學習者只有通過不斷地對行為進行調(diào)節(jié)與嘗試，才能合理并綜合地運用多種手段來更準確地認識自我，進行高效的自我導向?qū)W習（李士平等,2016）；對于人際溝通行為，在自我導向?qū)W習過程中，學習者可以通過參與討論等形式向同伴、教師等尋求或提供幫助，通過良性互動來更好地自主解決問題。教師和學習者以及學習者和學習者之間相互了解和互動，形成的互相關心、互相支持、彼此尊重、彼此合作的人文關系，有利于營造自我導向?qū)W習的人文氛圍（山笑珂,2017）。

3.評價與反思階段

自我評價是自我導向?qū)W習的關鍵，是學習者了解自身知識范圍、知識掌握程度、學習效率等的基本途徑（李士平等,2016）。學習者進行學習評價的過程也是一個學習過程，有利于培養(yǎng)元認知能力，促進其高階思維的發(fā)展（張生等,2022）。學習者的反思能力是實現(xiàn)自我導向?qū)W習的有效支撐（殷玉新& 華逸云,2016）。學習反思行為也是反映知識建構(gòu)、監(jiān)控調(diào)節(jié)的過程，在促進知識理解、元認知能力提升等方面具有積極作用（卜彩麗等,2022）。

4.各階段間的關系

自我導向?qū)W習是一個發(fā)展的過程（Knowles,1975），由計劃、執(zhí)行與監(jiān)控、評價與反思三個核心發(fā)展階段構(gòu)成。需要說明的是，自我導向?qū)W習的過程不一定嚴格按照“計劃→執(zhí)行與監(jiān)控→評價與反思”的順序開展。當學習者制定好學習計劃后，會執(zhí)行并監(jiān)控自己的學習活動，而學習者在執(zhí)行學習活動的過程中，也有可能會依據(jù)學習任務的執(zhí)行情況適時修改、完善自己的學習計劃；當學習者完善好學習計劃后，有可能會評價并反思自己是否達到學習目標，而評價與反思的結(jié)果又會反過來促使學習者繼續(xù)修改并完善自己的學習計劃；當學習者執(zhí)行學習活動并確定順利完成學習任務后，會評價并反思自己的學習過程或?qū)W習結(jié)果，而評價與反思也會進一步促使學習者調(diào)整學習活動，以完成學習目標。綜上，自我導向?qū)W習過程中計劃、執(zhí)行與監(jiān)控、評價與反思三個階段相互循環(huán)、互為前提。

（二）自我導向?qū)W習行為框架的適用場景

在學習型社會，伴隨著各類學習資源的不斷增長，學習環(huán)境發(fā)生了巨大的改變。在線學習等數(shù)字化學習環(huán)境的常態(tài)化，在促進學習者自我導向?qū)W習的同時，也為自我導向?qū)W習水平診斷提供了良好環(huán)境。一方面，在線學習等數(shù)字化學習環(huán)境允許學習者自我控制學習，創(chuàng)造了適合自我導向?qū)W習的有利環(huán)境。研究表明，鼓勵學習者更多地參與和投入在線學習等數(shù)字化學習活動，有助于他們在規(guī)劃自己的學習速度和策略時建立更多的責任感，并提高他們在學習過程中的自我導向?qū)W習水平（Lai,2011）。另一方面，學生在開展在線學習等數(shù)字化學習時，其發(fā)生的學習行為能被自動跟蹤，以監(jiān)控和評估學生的學習進展。研究表明，使用在線學習等數(shù)字化學習系統(tǒng)跟蹤學習者的學習行為，向?qū)W習者呈現(xiàn)其學習進展，能帶來更好的自我導向?qū)W習效果（Li et al.,2010）。自我導向?qū)W習行為框架適用于數(shù)字化學習環(huán)境下自動跟蹤和采集學習者的自我導向?qū)W習行為數(shù)據(jù)，使得基于行為數(shù)據(jù)診斷自我導向?qū)W習水平成為可能。此外，自我導向?qū)W習行為框架同樣為傳統(tǒng)線下自主學習情境中發(fā)展學習者的自我導向?qū)W習行為、診斷學習者的自我導向?qū)W習水平提供了可操作性框架。自我導向?qū)W習行為是可發(fā)展的，可以被教授和學習。因此，教師可依據(jù)自我導向?qū)W習行為框架觀察和測量學生的學習行為，識別學生學習的薄弱環(huán)節(jié)，向?qū)W生提供適應性學習支持與服務（張進良等,2023）；學生也可依據(jù)自我導向?qū)W習行為框架診斷自身的自我導向?qū)W習水平，從而為優(yōu)化和發(fā)展學習者的自我導向?qū)W習行為水平提供證據(jù)，以培養(yǎng)適應學習型社會的自我導向?qū)W習者。

六、總結(jié)與展望

自我導向?qū)W習是學習者內(nèi)在能力與外在行為過程相結(jié)合的統(tǒng)一體。學習能力是個體所具有的能夠引起行為持久變化的內(nèi)在素質(zhì)（劉儒德,2010），因此學習行為是學習能力的外在具體表現(xiàn)。自我導向?qū)W習能力體現(xiàn)為支持自我導向?qū)W習的內(nèi)在個人特征，包括由學習需求觸發(fā)的學習動機、學習責任感等內(nèi)部心理活動，以及自主完成學習任務所需的問題解決和批判性思維等認知屬性。自我導向?qū)W習行為體現(xiàn)為外部行為調(diào)節(jié)活動，包括制定學習計劃、執(zhí)行學習任務、監(jiān)控學習過程以及評價與反思學習等外部行為活動（Kim et al.,2014）。自我導向?qū)W習能力和自我導向?qū)W習行為兩個核心要素間存在相互影響的交互關系。一方面，學習者的內(nèi)在自我導向?qū)W習能力影響外在自我導向?qū)W習行為；另一方面，學習者外在自我導向?qū)W習行為能有效表征內(nèi)在自我導向?qū)W習能力。綜上，依據(jù)學習行為和學習能力間相互關聯(lián)這一基本觀點，基于自我導向?qū)W習行為框架捕獲自我導向?qū)W習關鍵行為，能有效表征和刻畫自我導向?qū)W習能力水平。

學習分析作為一種基于數(shù)據(jù)處理、教育數(shù)據(jù)挖掘和可視化的多學科方法，強調(diào)在學習活動期間的數(shù)據(jù)收集、處理和測量（Papamitsiou&Economides,2014），這為基于行為數(shù)據(jù)診斷自我導向?qū)W習水平提供了新的契機和方法。因此，在自我導向?qū)W習行為框架的指導下，未來研究需要進一步結(jié)合學習分析技術探索如何借助技術手段更精準化、更個性化地培養(yǎng)適應數(shù)字化學習環(huán)境的自我導向?qū)W習者，充分實現(xiàn)技術賦能終身學習，以加快教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量學習型社會建設。