自我调节学习与复杂成果的认识

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有充分证据表明，自我调节，特别是自主学习（SRL）的研究是显著重视教育，并在变量影响学习的理解。In this context, the role of assessment is central to the current work in the field of self-regulation research, to the conceptualizations derived from empirical work, and to the operationalisation of its concepts in individual and classroom implementations (E. C. Cascallar and M. Boekaerts, 2006).

自我调节是一个复杂的结构来确定并开始实施。自我调节的各种概念化所有预先假定许多不同的部件的详细会计，他们每个人的表示，通过该可被测量以建立在所讨论的个人或团体正在工作或执行适当的电平的各种代理变量。这些评估涉及为了估计的性能，成就，或发挥作用的水平，通过严格估计和鳞的个人或团体的结果基于预定的标准或规范上的性能数据一致的方法的评价过程。

近年来技术已在改善的质量和评估的效用产生巨大的影响。新技术驱动的基础设施已经到评估系统的质量做出了贡献。这些技术，他们已经启用了观念上的进步，一直在增加对仪器，程序和应用程序的新的可行设计的潜在工具。在SRL的领域，这些技术的使用，新的统计和建模方法，并在自主学习的认识观念的进步，这些都促成了已充实，也改变了这一研究领域的进展。

有关于SRL及其相互作用的大量文献若干环境和学生的特点。尽管一些理论模型已经制定，不同的作者都集中在几个不同的方面或组件。虽然大多数人都认为是SRL在自己的目标服务的认知，情感，社会和意志过程的复杂和动态的相互作用，本场仍然缺乏对这些复杂的现象，一个统一的观点。SRL作为一个相对稳定的个人倾斜定义已转移到SRL的其它定义为一个复杂的过程中位于学习的条件。

在这个特殊的问题，交流论文最后这个角度考虑多进程和多学生和任务/情境之间它们的相互关系。六篇论文对比不同的理论和实证框架和集体展示新方法如何能够解决所涉及的变量之间的相互作用的复杂性。这些论文既有助于更好地预测和学习成果的理解，或者他们专注于该领域的新的综合性的概念化。因此，这期特刊的目的是考虑在不同的领域，比如自主学习的理解，新的方法和概念的发展：学业成功，数学表现，并成功的职业发展。

T.·克利里先生，G. L.卡伦和B. J.齐默尔曼描述情境评估方法，即自主学习微观分析，这既包括自我报告和事件措施的要素的基本特征。作者回顾与使用本评估技术的最相关的研究。此外，一个有趣的指南，其具体microanalytic问题用于目标自我调节子过程（例如，目标设定，战略规划等）都强调，注重因果归因。作者完成他们的论文中讨论了一些教育的意义和领域未来的研究。

两篇论文突出教育评估不同的预测方法：一是使用的回归更传统的统计角度来看，而另一个应用人工神经网络（ANN）。G. Vanthournout, D. Gijbels, L. Coertjens, V. Donche (Students’ persistence and academic success in a first year professional bachelor program: the influence of students’ learning strategies and academic motivation) explore whether students’ learning strategies and academic motivation predict persistence and academic success in the first year of higher education, discussing their values and limitations. The authors apply traditional statistical methods. The other paper which uses predictive methodologies is entitled “预测的数学表现：认知过程和自我调节因素的影响”，M.穆索，F. Kyndt，E. C. Cascallar和F. Dochy，检查不同的认知模式和具有不同水平的使用人工神经网络（ANN）的数学成绩相关联的基本认知变量，动机和背景变量之间的复杂关系。这是新的方法和技术，包括使用具有如本文所做的预测系统模型的出现，它现在可以研究这些复杂的交互影响，与使用范围广，数据或方法评估其影响student productions, to estimate student performance without the need of traditional testing (M. Boekaerts & E. C. Cascallar, 2006). Results demonstrate a more robust method to predict and classify different levels of performance, compared with more traditional methodologies. ANN’s advantages and their implications for educational research and intervention programs in educational settings are discussed by the authors.

两篇论文邀请我们来分析评估上线参与自主学习过程中的问题。在他们的论文“元认知策略和考试成绩：学生的经验抽样分析学习行为”，U. E.实价，T.戈茨，N. H. Hall和A. C.弗伦泽尔评估使用经验取样方法，纵向和的“在活的有机体内这种方法可以分析自我调节学习过程的发展本质。尽管对元认知策略的研究相当多，但作者对元认知策略在实际学习过程中的使用频率和有效性提出了新的和具体的问题。深入评估最有效的元认知策略的优势，比较全球措施的局限性与具体情境策略使用的测量，被讨论。此外，本研究还分析了干预方案与课堂环境的影响。作者指出有必要进行更多和更好的方法学研究，以及对经验抽样法所得数据的效度和信度有必要采取额外的措施。

Lust, J. Elen和G. Clarebout提出了一项研究，调查学生在内容管理系统中使用工具与学生使用策略之间的关系。内容管理系统(CMSs)，如Blackboard和WebCT，为学生提供了丰富的工具集，提供了各种各样的学习支持，让学生可以控制这些工具的使用。作者运用K-means聚类分析方法分析了所提供的工具与学生策略之间的关系，并发现了不同的模式，这些模式在学生对工具的认知和学生的校准能力方面提出了有趣的问题。

Z. Kohen和B. Kramarski邀请我们从教师的角度分析自我调节学习过程如何能被提升到最佳水平，以及评估这些过程的问题。作者提出了一项使用数字视频微格教学环境的实时教学实验研究，在实时教学练习中，SRL过程作为一个在线事件被测量，确定了该过程的元认知和动机方面。本文讨论了运用反思性支持对教师自主学习进行实际干预的重要意义。

这个特殊的问题总结了解释，造型，和具体表现在特定情境下的预测的最新进展，考虑到自我调节的因素，以提供给在过去五年内获得的技术和经验的结果特别强调。总之，该论文6篇对我们的什么SR是，我们如何能在整体评估它，以及我们如何能设计干预计划，以促进有效的自我监管战略的理解作出了重要贡献。我们希望，在这个特殊的问题，提出的观点和信息将激励研究人员在设计评估仪器测量到学生和教师已经获得和特定域使用自我调节策略的关注度。Although a lot still needs to be learned about how best to enhance students’ and teachers’ self-regulatory strategies, we are convinced that the papers in this special issue will show researchers how new methodologies can be used successfully to address the complexities of the interactions of the many variables involved in self-regulation. In our opinion, it is absolutely essential for the development of a sound knowledge base on SR to use reliable and valid multi-dimensional assessment tools that can register progress in the use of self-regulatory strategies.

莫妮克Boekaerts着
玛利尔穆索
爱德华Cascallar

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