研究背景与问题

随着信息技术的飞速发展，人工智能在各个领域的应用日益广泛。在教育领域，人工智能赋能自我调节学习成为研究热点。自我调节学习对于学业成功和终身学习至关重要，它要求学习者能够主动管理自己的学习过程，包括设定学习目标、选择学习策略、监控学习进度和反思学习成果。然而，如何避免人工智能对学习者主体性的过度替代，并在人机交互中实现自我调节学习能力的培养，成为当前研究的核心挑战。

研究方法

本文采用文献分析法，系统梳理了人工智能在自我调节学习中的研究现状。通过对相关文献的深入分析，本文提出了以主体性为核心的三种人机协同模式，即辅助型、协作型和引导型。辅助型模式强调人工智能作为学习者的辅助工具，提供个性化的学习支持；协作型模式强调人机交互中的平等合作，共同完成学习任务；引导型模式则强调人工智能在引导学习者主动学习、自我反思方面的作用。

核心结果

本文通过对人工智能赋能自我调节学习的研究现状进行分析，得出以下核心结果：首先，人工智能在自我调节学习中的应用已取得一定成果，但仍存在诸多挑战，如学习者主体性的保护、人机交互的优化等。其次，本文提出的三种人机协同模式为人工智能赋能自我调节学习提供了理论框架和实践指导。最后，通过对实际案例的分析，验证了这三种模式在提升学习者自我调节学习能力方面的有效性。

结论与意义

本文从主体性视角出发，对人工智能赋能自我调节学习的研究进展进行了系统梳理。研究结果表明，人工智能在自我调节学习中的应用具有巨大潜力，但同时也面临诸多挑战。本文提出的以主体性为核心的三种人机协同模式为人工智能赋能自我调节学习提供了新的思路和方法。本研究不仅有助于推动人工智能在教育领域的应用，而且对于提升学习者的自我调节学习能力具有重要的理论和实践意义。未来研究应进一步探索人工智能在自我调节学习中的创新应用，为构建更加智能化的教育体系提供理论支持。

文章来源：《心理科学》 网址: http://www.xinlikexue.cn/qikandaodu/2026/1027/333.html

上一篇：5～8岁儿童道德判断中的“黑羊效应”:重复性违
下一篇：大学生逃避躺平倾向与网络成瘾的相互作用机制