文献类型：期刊文章

作　　者：刘红霞[1] 李士平[2] 姜强[1] 赵蔚[1]

Liu Hongxia;Li Shiping;Jiang Qiang;Zhao Wei(School of Information Science and Technology,Northeast Normal University,Changchun Jilin 130117;School of Education,Changchun Normal University,Changchun Jilin 130032)

机构地区：[1]东北师范大学信息科学与技术学院,吉林长春130117 [2]长春师范大学教育学院,吉林长春130032

出　　处：《远程教育杂志》

基　　金：全国教育科学规划青年课题“大数据时代基于学习分析技术的自我调节学习测量与干预研究”(基金编号:ECA150373)资助。

年　　份：2020

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：105-112

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：以大数据、人工智能为代表的智能技术,已成为推动教与学变革的强大动力,也使自我调节学习发生的条件产生巨大的变化。为此,智能时代自我调节学习的内涵,应向“自我决定”“自我监控”“自我认同”与“自我调整”的方向转型。根据智能技术由“计算智能”到“感知智能”再到“认知智能”的三个发展阶段,智能技术赋能自我调节学习的功能框架,可划分为“计算智能+自我调节学习”“感知智能+自我调节学习”“认知智能+自我调节学习”三个层次。从其带来的风险因素出发,智能技术赋能自我调节学习的发展,应注重技术与学习者之间的良性互动,建立知识联结,激发学习者的学习内驱力;以过程性数据帮助学习者自知,以数据素养帮助学习者自省;通过自定义规则,促进人机协同智慧决策达成。对智能技术赋能自我调节学习的研究,可引导学习者适应环境变化,以实现更高层次的自我调节学习。

关 键 词：自我调节学习 技术赋能  人工智能 数据素养  人机协同学习  数据研究范式  

分 类 号：G420]