如何支持与评价协作学习中的共享调节？*——基于2007-2020年国内外共享调节研究的系统性文献综述

王 靖 崔 鑫

（江南大学 江苏“互联网+教育”研究基地，江苏无锡 214122）

一、引言

协作学习作为当今时代主要的学习方式之一，在提升学习者学业表现、知识建构与创生、复杂问题解决等高阶思维能力方面，具有巨大的潜力。然而，相比于个体学习，协作学习是一个更为复杂的过程，跨越个体、小组、社区等多个层面，涉及认知、元认知、行为、情感动机等多个维度。因此，学习者面临着来自认知、社会、情感动机等多个维度的挑战[1]。成员需要共同监控协作学习中的各种障碍与挑战，协商选择解决策略，调整认知、行为、情感动机等状态，以不断推进协作进程[2]。这一过程，被称为“共享调节学习”（Socially Shared Regulation of Learning，SSRL）。

共享调节自提出后，引起了协作学习、调节学习等多个研究领域的关注，越来越多的研究证明了共享调节之于有效协作的重要性[3]。然而，在真实的协作学习实践中，协作成员往往难以自发产生与维持共享调节，需要对其进行引导与干预[4]。因此，如何设计与开发干预工具来引导共享调节的发生，如何测量与评价共享调节是否发生，是协作学习与共享调节领域关注的热点话题。

在现有的研究中，共享调节的干预工具有哪些类型？这些干预工具如何支持共享调节的发生？有哪些方法能够评价共享调节是否发生？基于以上问题，本研究采用系统性文献综述法，对国内外共享调节的相关实证研究文献进行分析，利用系统性循证的方法优势，综述共享调节的干预工具与评价方法，以期为共享调节的后续研究与实践，提供借鉴依据与创新基础。

二、文献综述

（一）共享调节的概念发展

共享调节的概念，源自调节学习研究领域中的“自我调节”（Self Regulation）。自我调节是指学习者主动积极地参与学习过程，为实现学习目标而循环进行内部的元认知活动，涉及计划、执行与自我反思等周期性阶段与过程[5]。温内（P.H.Winne）等人将自我调节学习与信息加工模型相结合，提出了COPES 模型，包含五维度学习任务分类以及任务理解、目标设置与计划、策略制定与使用、元认知监控与评价四阶段调节过程，强调外部反馈对内部反馈的刺激作用[6]。自我调节同时受自我与社会两方面因素的影响，其中，社会因素以社会性指导与反馈的形式辅助个体内部的自我调节。

随着社会文化理论的发展，调节学习研究越来越关注社会情境与人际交互的作用。在此背景下衍生出“协同调节”（Co-regulation，又译作“合作调节”）。协同调节是指学习者通过提示、请求、支持等人际交互，以维持与控制自我调节进程，强调个人的调节活动受到他人（通常指更有能力的教师或同伴）的支持、引导或限制[7]。协同调节中的社会因素，既是调节发生的核心情境，又嵌入到学习者个体内部的自我调节学习过程中，使调节过程通过社会互动被不断内化[8]。

随着上述实践成果的不断累积，以及社会认知理论、社会文化理论、情境理论的进一步发展，研究者开始从协作的视角解读调节学习。有研究者发现，学习者在真实协作学习情境中表现出的调节事件，已经超出自我调节与协同调节的范畴，在大多数情况下，以平等的身份共同对任务进行调节，这种调节具有共享性[9]。基于此，哈德文（A.F.Hadwin）等人提出了“共享调节”（Socially Shared Regulation，又译作“社会调节”），即小组为了实现共同目标，共同参与计划、监控与反思等调节过程，并对认知、行为、情感和动机等不同维度进行集体协调[10]。在此过程中，社会因素不能被视为一个背景变量，而应该作为调节活动的一个重要组成部分，即共享调节过程是集体作为社会系统发展的过程[11]。

已有的研究发现，在协作学习中，自我调节、协同调节与共享调节同时存在，三者相互依存、动态发展。为进一步明晰共享调节的概念及与自我调节、协同调节的不同之处，本研究在贾维拉（S.Järvelä）等人的基础上，对自我调节、协同调节、共享调节进行辨析，如表1所示。

表1 自我调节、协同调节、共享调节的区别

基于此，本研究对共享调节界定如下：共享调节是指协作小组共同构建任务理解，参与制定目标与计划、共同监控与反思协作学习过程中的问题与障碍，协商采取适应性的策略，对认知、行为、情感动机、社会关系等不同维度进行集体层面的调节，以实现共同的学习目标。

（二）共享调节的理论机制

哈德文等人将经典调节模型拓展到协作学习情境，提出了共享调节模型。该模型揭示了共享调节的三个机制：

第一，共享调节是周期性的循环递归过程，包括任务理解、计划、监控、评价反思四个基本阶段[12]。任务理解，是指协作小组根据内部和外部的任务条件进行协商，构建共享的任务感知；计划，是指小组为任务设定共同的目标，并协商制定一起完成任务的计划；监控，是指小组策略性地协调协作过程，监控任务进展，调整与改变任务感知、目标计划与策略，以优化协作活动；评价反思，是指小组在任务完成后进行评价与反思，以应对下一次的调节活动。

第二，共享调节是对协作学习中问题与挑战的一种应变方式。调节是在识别问题与障碍之后发生的，调节成功的标志是对问题、障碍、冲突等挑战性形势做出适应性调整[13]。这种适应性调整可能包括对策略进行微调、尝试采取新的策略、重新理解任务并更新与改变目标计划。因此，问题监控与适应性调整是实现调节周期性递归循环的核心。

第三，共享调节的维度包括认知、社会关系与情感动机。小组在协作过程中会面临认知、社会、情感动机等多个方面的挑战，成员需要识别任务过程中的认知、社会交互与情感动机状态，分析目标与现状之间的差距及成因，并采取策略对其进行适应性调节。

由此可知，共享调节机制具有四个特点：阶段性、适应性、多维性与循环性。阶段性是指共享调节将协作过程架构为任务理解、计划、监控、评价反思四个基本阶段；适应性是指在协作阶段中，当监控到问题、障碍、冲突等的挑战发生时，及时采取策略做出适应性的调节；多维性是指问题、障碍、冲突等挑战涉及认知、社会、情感动机等维度，需要协作小组从相应的维度进行调节；循环性是指协作小组的适应性调节有可能涉及重新理解任务并更新与改变目标计划，引起调节阶段的循环。

（三）共享调节的研究进展

国内外研究者围绕在协作学习中如何促进并维持共享调节的产生和发展，从理论机制、干预工具、评价方法等多个层面展开探索，积累了丰硕的研究成果。已有研究分别从特定的角度回顾与综述了共享调节研究的不同方面。在机理层面，国外学者帕纳德罗（E.Panadero）回顾与分析了具有代表性的调节学习模型，深入解读了协作学习中的共享调节模型与机理[14]。陈向东等人从共享调节的内容与机制两个方面，回顾了共享调节的研究进展，并在此基础上提出了共享调节的实践框架[15]。

在实证层面，许多研究验证了协作学习情境中学习者所表现出的调节类型，发现共享调节更能促进协作学习效果。然而，学习者的共享调节难以自发产生，需要对其进行引导与干预[16]。因此，设计开发干预工具以引导共享调节的发生，并评价共享调节是否发生，成为当前研究的重点。

基于此，本研究对截至2020年8月的国内外共享调节的相关实证研究文献进行检索与分析，综述共享调节的干预工具与评价方法，分析现有共享调节研究中干预工具的类型、特性、应用现状以及共享调节的评价取向。

三、研究方法与过程

本研究采用系统性文献综述法（Systematic Review Methodology），对国内外共享调节的相关文献进行分析。系统性文献综述是指在明确的研究问题的指导下，利用不同的数据库和多种检索与分析技术，标准化地筛选和评估文献；利用样本文献中的已有知识，解答研究问题。在明确研究问题之后，系统性文献综述法的核心步骤为：检索文献、评估文献质量、抽取与整合数据、撰写综述[17]。

（一）检索文献

本研究选定的数据库为中国知网数据库（CNKI）、Web of Science-SSCI 引文索引数据库、Elsevier ScienceDirect 电子期刊数据库、SpringerLink 全文期刊和图书数据库。使用数据库的高级检索功能，限定文献来源为“期刊”，以主题词的形式进行检索，检索发表时间截至2020年8月。其中，中文数据库的检索语句为：主题“共享调节”或含主题“社会调节”，共获取68 篇文献；在外文数据库中以 “Socially Shared Regulation”为关键词进行检索，共获取244 篇文献。中外文数据库累计获取文献共312 篇。

（二）评估文献质量

为确保样本文献与研究问题的高度相关性，本研究制定了文献筛选标准，包括纳入标准与排除标准，以此来评估文献质量，如表2所示。

表2 文献筛选标准

在剔除重复文献后，首先，进入初步筛选阶段，研究者通过阅读文献的题目与摘要部分，根据标准对已检索到的文献进行初步筛选；其次，进入二次筛选阶段，研究者阅读文献全文，继续根据标准进行深度复筛；最后，进入补充筛选阶段，研究者采用“滚雪球”的方法，在二次筛选后所得文献以及综述类文献的基础上，对其提及与引用的相关参考文献进行检索与阅读，并根据标准进行筛选，最终纳入文献54篇。整个筛选过程由两名研究者共同完成，以讨论的形式解决分歧之处，筛选过程与结果如图1所示。

（三）抽取与整合数据

为了从纳入文献中抽取出关键信息，我们对共享调节的干预工具与评价方法进行系统性分析，编制了文献信息抽取单，抽取信息分为以下三个维度：（1）文献基本信息，包括第一作者、发表年份、来源期刊；（2）共享调节干预工具，包括干预的类型、特性；（3）共享调节评价方法，包括共享调节的表征形式、数据收集方法、数据分析方法。由一名研究者根据文献信息抽取单，对54 篇纳入文献进行编码，另一名研究者进行核对，分歧之处讨论解决。文献基本信息抽取结果如表3所示，由于篇幅限制，干预工具与评价方法维度的具体信息在研究结果部分呈现。

四、研究结果

（一）共享调节干预工具的类型

在54 篇纳入文献中，共有21 篇文献涉及共享调节的干预工具。基于贾维拉（S.Järvelä）[18]与米勒（M.Miller）[19]等人对共享调节干预工具的分类，本研究将干预工具分为脚本工具、感知工具与系统化环境三类。

1.脚本工具

图1 筛选过程与结果

表3 文献基本信息抽取

序号 第一作者，发表年份 来源期刊 干预 评价16 Järvenoja,2019 Studies in Higher Education √17 Järvelä,2019 Learning and Instruction √18 Noroozi,2019 Computers in Human Behavior √19 Bakhtiar,2018 Metacognition and Learning √ √20 Biasutti,2018 Educational Technology Research and Development √21 Haataja,2018 Computers in Human Behavior √22 Kim,2018 Teaching in Higher Education √ √23 Koivuniemi,2018 Learning, Culture and Social Interaction √24 Lin,2018 Behaviour&Information Technology √ √25 Splichal,2018 Computers & Education √ √26 Su,2018 International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning √27 28 29 Hadwin,2018 Borge,2018 Isohätälä,2017 International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning International Journal of Educational Research√ √√√√30 Malmberg,2017 Contemporary Educational Psychology √31 Näykki,2017 International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning √ √32 Ucan,2017 International Journal of Educational Research √33 Zheng,2017 Journal of Educational Technology& Society √ √34 Järvenoja,2017 Learning and Instruction √ √35 Näykki,2017 Scandinavian Journal of Educational Research √36 Järvelä,2016 Learning and Instruction √ √37 Raes,2016 Computers in Human Behavior √ √38 Lee,2015 Computers in Human Behavior √ √39 Malmberg,2015 Computers in Human Behavior √ √40 Panadero,2015 Small Group Research √ √41 Ucan,2015 International Journal of Science Education √42 Khosa,2014 Metacognition and Learning √43 Rogat,2014 Implications for Regulation Quality √44 Molenaar,2014 Metacognition and Learning √45 Järvenoja,2013 Educational Psychology √46 Schoor,2012 Computers in Human Behavior √47 Grau,2012 Learning and Instruction √48 Janssen,2012 Metacognition and Learning √49 Rogat,2011 Cognition and Instruction √50 Järvelä,2011 Teachers College Record √51 Järvenoja,2009 British Journal of Educational Psychology √52 Volet,2009 Learning and Instruction √53 Järvelä,2007 Journal of Educational Technology& Society √ √54 Vauras,2003 Psychologia √

共享调节中的脚本工具是指通过对期望的调节活动进行具体说明、规定序列，使必要的调节阶段与过程结构化。脚本工具包括宏脚本与微脚本。宏脚本指宏观的活动序列与流程，常表征为学习活动流程单。微脚本是指为某个调节阶段提供更细粒度的支持，常表征为活动流程单中的每一活动阶段的细节性文本提示、自我报告式问题。微脚本是对宏脚本的进一步补充，可以与宏脚本结合起来共同为学习者的调节提供结构化支持。

金姆（D.Kim）等人的研究中运用了宏脚本与微脚本结合的脚本工具，他们基于共享调节理论，将协作活动分解为四个阶段，即话题理解、计划、资源探索（内含监控活动）、知识建构（内含评价反思活动）。在每一个阶段中，嵌有提示形式的微脚本。如，在话题理解阶段，提示学习者“描述所选择的话题及其选择理由”；在计划阶段，提示学习者“讨论任务时间线与总体任务规划中可能存在的问题”；在资源探索阶段，提示学习者“讨论寻找资源中遇到的问题及可能的解决策略”；在知识建构阶段，提示学习者“讨论与评价所选择的报告写作策略”。在该研究中，脚本工具引导学习者参与了共享调节的任务理解、计划、监控、评价反思四个基本阶段，研究结果显示，该脚本工具对参与者在团队计划和知识建构方面的互动，有着积极的影响[20]。

2.感知工具

感知工具是指利用技术手段可视化自我、他人、集体在协作过程中的关键信息，以帮助学习者感知和监控自我、他人、集体在认知、社会关系、情感动机等方面的现状与问题，从而刺激共享调节的发生。

在感知认知与元认知信息方面，有研究者设计开发的感知工具能够感知同伴的认知与元认知信息，即每个小组成员所选择的答案选项、对答案是否正确的判断。他们研究发现，将认知与元认知信息可视化，可以促进学习者在协作学习中的调节过程。当学习者发现同伴与自己的元认知判断相同时，会促进选择学习内容与资源等决策的发生[21]。

在感知社会关系方面，有研究者设计的感知工具能够呈现每个小组成员的交互信息，如，发表观点次数、评价次数、回复次数与点赞次数等。相比于控制组，运用感知工具的实验组在一定程度上降低了搭便车效应，提升了学习者的共享调节水平[22]。

在感知情感动机方面，有研究者设计开发了SREG 移动应用感知工具，来激活协作学习中的共享情绪与动机调节。S-REG 工具首先收集小组成员对自我情绪的报告，以追踪小组在不同协作活动中的情绪和动机状态，并将其呈现给小组成员。绿灯表示一切正常，黄灯表示存在障碍，红灯表示状态严重急需调节。他们的研究表明，S-REG 移动应用感知工具能够促使小组通过调节情绪和动机来平衡协作，尤其是在具有挑战性的学习活动开始之时[23]。

3.系统化环境

系统化环境是指在共享调节理论指导下，设计开发系统化的协作学习平台。该类系统中常包含与共享调节阶段相对应的功能模块，全面覆盖共享调节的基本过程，并集成讨论交流、群体感知、学习分析等技术，对共享调节实现动态支持。

比如，有研究者设计开发的嵌入共享调节的CSCL 平台，包含七种功能模块。在任务理解模块中，学习者可以查看任务描述、下载任务资源、分享与任务有关的先验知识；在目标与计划制定模块中，每个小组成员可以独立设定目标和制定计划，其他成员对其进行修改，当所有小组成员对目标和计划达成一致时，才可以进入下一模块；在策略选择模块中，学习者可以制定策略，包括搜索信息、做笔记和总结；在过程监控模块中，展示了小组协作的最新进展，包括先验知识、发帖数量、目标和计划、情绪状态、当前的学习表现以及制定策略的数量；在讨论交流模块中，当学习者输入负面的情绪符号时，系统会自动弹出激励的表情与语句，以帮助情绪调节；在作品提交模块中，系统会提醒学习者作品提交的截止日期，以做好时间调节；在反思与评价模块中，支持小组成员反思和评估所学知识以及整个协作学习过程，如果有一个小组成员认为他们没有达到目标，系统就会引导其重新设定目标，修改计划，重新学习。他们的研究发现，该工具显著提升了学习者的学习成绩、小组表现以及共享调节行为的频率[24]。

（二）共享调节干预工具的特性

如前所述，共享调节的机制具有阶段性、适应性、多维性与循环性。基于此，我们从工具所支持的共享调节机制角度，来比较三类干预工具的功能特性，如表4所示。

表4 共享调节干预工具的特性比较

第一，脚本工具能够支持共享调节的阶段性机制，但在支持阶段性、多维性与循环性上有所欠缺。在阶段性支持上，脚本工具明确规定与说明了共享调节的基本阶段与序列，如，任务理解、计划、监控、反思，并引导学习者根据脚本规定的活动流程参与共享调节的阶段。在运用脚本工具的15 项研究中，有6 项研究支持共享调节的全部阶段，7 项研究支持共享调节的计划、监控与评价反思阶段，剩余研究仅支持计划、监控或监控、评价两个阶段。在适应性支持上，脚本工具常运用问题或提示形式的微脚本，引导协作成员自我报告协作学习过程中遇到的问题与障碍，并要求成员针对问题与障碍进行讨论，以实现适应性支持，有近半数研究中的脚本工具体现了上述功能。而在多维性支持上，仅有1/3 研究中的脚本工具能同时支持对认知、社会关系、情感动机的调节，其他研究往往只能支持对认知的调节。在循环性支持上，仅有1/3 研究中的脚本工具在评价反思阶段，提示学习者反思本次过程中的调节策略，以运用到下次协作活动的计划之中。

第二，感知工具能够支持共享调节的适应性、多维性机制，但难以满足共享调节的阶段性与循环性。在适应性支持上，感知工具能够收集、诊断协作成员的状态信息，并在此基础上以可视化的形式直接呈现小组在协作过程中的问题与障碍，以刺激适应性调节。与脚本工具相比，感知工具所提供的适应性支持更为直观：在多维性支持上，运用感知工具的5 项研究中，有4 项能够同时感知与调节认知、社会关系与情感动机维度；而在阶段性支持上，感知工具往往只针对共享调节的特定阶段，如，任务感知工具、计划工具；在循环性支持上，未有相关研究出现。

第三，系统化环境能够支持共享调节的阶段性、适应性与多维性，部分支持循环性机制。在阶段性支持上，系统化环境包含与共享调节阶段相对应的功能模块，能够覆盖共享调节的基本阶段，以更隐形的方式引导学习者。在适应性支持上，系统化环境能结合学习分析技术，利用主客观数据，如，学习者生成的讨论文本以及行为日志，来实现动态支持。在多维性支持上，它也能利用多种数据分析认知、社会关系与情感动机状态，并根据协作进度实时更新以实现监控与调节。而在循环性支持上，有1 项研究中的系统，支持协作成员根据对协作进程的评估，决定是否重新设定目标与修改计划。

（三）共享调节干预工具的应用

为探究三类共享调节干预工具的应用情况，本研究对三类干预工具在研究中的应用次数进行统计，并分析其趋势线。通过分析21 篇文献发现，三类干预工具的应用现状与趋势，如图2所示。

图2 共享调节干预工具的应用时间趋势图

由图2可知，从应用现状来看，脚本工具的应用次数最多，是共享调节的主流工具。但结合上述对干预工具的功能特性分析，仅通过脚本工具难以实现对共享调节的支持。从应用趋势来看，系统化环境以及脚本工具与感知工具的组合使用呈上升趋势。值得一提的是，考虑到系统化环境的设计与开发成本，研究者更倾向于利用现有的协作交流平台，将脚本工具与感知工具以插件的形式嵌入平台之中组合使用。例如，在帕纳德罗等人的研究中，研究者利用现有的协作学习平台，嵌入了Rader、OurPlanner与OurEvaluator 三种脚本工具与感知工具[25]。

Radar 是一种自我报告工具，能够引导小组成员分享与感知彼此的认知、动机和情绪状态。在Radar中，小组成员根据以下六个提示进行打分：（1）我能够理解任务；（2）我知道如何完成这项任务；（3）这项任务很有趣；（4）我的情绪影响任务的完成过程；（5）我认为自己有能力完成这项任务；（6）我认为我们小组有能力完成这项任务。该工具在收集数据后，以雷达图的形式将结果呈现给小组。

OurPlanner 是一种共享计划工具，由六个开放式问题组成：（1）你们小组当前的任务是什么？（2）任务的目的是什么？（3）你们小组的目标是什么？（4）你们小组需要做些什么来实现这个目标？（5）你们小组可能面临的主要挑战是什么？（6）你们将采取什么策略来克服这个挑战？

OurEvaluator 是一种共享评价工具，同样包含六个开放式问题：（1）你们是否实现了小组目标？（2）你们小组是如何实现这一目标的？（3）你们小组的计划是如何实施的？（4）在完成任务过程中，你们小组面临的主要挑战是什么？（5）你们小组是如何克服这一挑战的？（6）你对你们小组的任务完成是否满意？

这三种工具的共同特点是由提示或问题形式的微脚本自动、实时收集小组成员的回答，并将其可视化之后呈现给小组，从而实现共享调节。脚本工具与感知工具的组合，既能够引导学习者参与特定的调节阶段，又能实现即时的感知与监控；且相比于系统化环境更节省开发成本，也更容易迁移使用。因此，有可能成为未来共享调节的主流干预工具。

（四）共享调节的评价取向

共享调节的测量与评价，对共享调节干预工具在实践中的应用效果研究有重要价值，获取与分析真实协作情境中共享调节的发生过程，也影响着共享调节理论机制的发展。因此，我们以共享调节的表征形式为基础，分析其数据收集与分析方法，最终共有51 篇纳入文献涉及共享调节的评价。通过分析纳入文献发现，共享调节的表征形式大致可分为四类，分别是：共享调节能力与水平、共享调节行为、挑战—策略模式、共享调节事件。四类表征形式所对应的数据收集与分析方法如，表5所示。

表5 共享调节的评价方法

1.基于结构化问卷的共享调节能力评价

该类研究常以结构化问卷测量学习者的共享调节能力。问卷内容维度，体现出了共享调节机制的阶段性与多维性。代表性问卷有“共享调节水平问卷”“在线协作小组元认知问卷”（GMS）等。其中，“共享调节水平问卷”是在SAGA 问卷的基础上转译的中文版问卷，主要从共享认知、任务冲突、共享元认知和共享情感动机四个维度，测量学习者的共享调节水平[26]。“GMS 问卷”包含四个维度，即对认知的认识（对小组学习策略、信息选择、数据选择、材料使用和新信息分类的认识）、计划、监控、评价[27]。两种问卷均具有良好的信效度，在收集问卷数据之后，研究者常以均值、标准差来衡量小组的共享调节能力。该类评价取向易于操作，还可根据研究的需要，与其他变量进行推断性统计分析，以探究共享调节能力的影响因素。

2.基于行为日志与讨论文本的共享调节行为评价

该类研究常通过对学习者在协作过程中产生的计算机行为日志、讨论文本等数据进行内容分析，依托编码框架对其进行编码，从而得出学习者的共享调节行为，并分析其行为频率与模式。这种评价取向能够体现共享调节的阶段性与循环性，能大致刻画出小组的共享调节过程。相关研究常根据共享调节的阶段或焦点来确定行为。李艳燕等人的研究对95名二语学习者的讨论文本进行分析，探究共享调节的行为焦点，发现其表现出了任务理解、内容监控、过程监控、情感调节等行为[28]。

3.基于半结构化自我报告的挑战—策略模式评价

该类研究常以提问的形式引导协作成员，自我报告协作过程中遇到的挑战及所采取的策略。在获取学习者的回答后，对其进行编码分析，得出协作成员在不同阶段面对的多种维度的挑战与采取的适应性策略，以体现共享调节的阶段性、适应性与多维性。

有研究者探究了何种类型的挑战会激发情绪调节，以及协作小组会采用的共享调节策略。通过分析62 名大学生的自我报告与视频数据发现，认知挑战、情感动机挑战、社会情境与交互挑战会引发共享情绪调节，协作小组会选择采用提高感知、鼓励、社会交互强化和任务构建等情绪调节策略；同时，通过过程模式挖掘分析，得出了不同小组的挑战—策略模式[29]。

4.基于多模态数据的共享调节事件评价

基于多模态数据的共享调节事件评价这一方法，将调节学习的数据类型从问卷、录音录像、计算机行为日志、讨论文本与反思文本扩展到生理信号数据，如，眼动、皮肤电、心率等；将多模态数据进行时间层面的同步分析，以从更加微观的角度还原协作过程中的共享调节事件，揭示共享调节的机制。多模态数据的同步分析既可以通过时序变化，解释共享调节的阶段性与循环性；也可以体现认知、动机、情感之间的相互影响，理解共享调节的多维性；细粒度的分析焦点，能够体现共享调节在何种时间与情境下发生，以理解共享调节的适应性。

首先，该类评价取向关注有哪些多模态数据与共享调节相关。如，哈塔亚（E.Haataja）等人探究了一个小组中的学习者如何在协作过程中，监控他们的认知、情感和行为，以及被观察到的监控行为与生理信号皮肤电的共现关系。他们发现，当学习者的监控行为频繁发生时，皮肤电的同步性值较高；时间序列分析显示，有两组学习者的监控行为与生理信号皮肤电同步性之间，存在微弱的正相关[30]。其次，关注多模态数据如何解释共享调节事件。如，贾维拉等人将观察数据与皮肤电、面部表情数据结合，探究其同步变化，从生理数据揭示的认知、情感角度更细粒度地解释学习者在不同调节阶段的表现[31]。

我们通过分析纳入文献发现，基于行为日志与讨论文本的共享调节行为评价（18 项研究）与基于多模态数据的共享调节事件评价是共享调节的主要评价取向（17 项研究），其次是基于半结构化自我报告的挑战—策略模式评价（10 项研究）、基于结构化问卷的共享调节能力评价（6 项）。四种评价取向是一个迭代融合的过程，而并非相互取代的关系，需要依据研究关注的重点采用适切的评价方式。但从所能体现的共享调节机制来看，基于多模态数据的共享调节事件评价是最佳的评价取向。

五、结论与展望

本文在分析共享调节理论机制的基础上，对2007-2020年54 篇国内外有关共享调节干预与评价的高水平实证研究成果，进行系统性的文献综述，讨论与分析了在现有共享调节实证研究中，共享调节干预工具的类型、特性、应用现状与共享调节的评价取向，主要得出以下结论与建议：

（一）干预工具层面

共享调节干预工具涉及脚本工具、感知工具与系统化环境三类。其中，脚本工具是主流干预工具，能够支持共享调节的阶段性机制，但在支持适应性、多维性与循环性上有所欠缺；系统化环境以及脚本工具与感知工具的组合使用呈上升趋势。

虽然以上干预工具均被证实对共享调节有不同程度的支持，但我们对样本文献进行深入分析后发现，在对共享调节的支持与干预方面，仍存在一些未被解决的关键问题。

1.如何充分支持共享调节的内在特有属性

通过分析共享调节的理论机制，我们发现，阶段性、适应性、多维性与循环性是共享调节特有的内在属性。从微观来看，现有干预工具对共享调节内在特性的支持还有所欠缺。在支持共享调节的阶段性方面，计划、监控与评价反思阶段是共享调节干预工具所支持的主要维度。相比之下，干预工具对任务理解阶段的支持较少。在共享任务理解的过程中，个体需要析出自身对任务的感知与相关的先验知识，小组在此基础上共同建构对任务的理解，这直接影响后续的协作与调节过程[32]。国内学者罗淳发现，许多学习者在达成共享任务理解的过程中可能存在困难，如，任务理解存在偏差，或难以表达先验知识[33]。因此，需要进一步设计干预工具来支持共享调节的任务理解阶段。

在支持共享调节的适应性方面，现有研究中的干预工具常支持小组成员参照量规与标准，自我报告协作学习中的障碍与挑战，并共同协商解决策略。然而，仅凭小组成员的自我报告与内部协商，难以实现适应性的监控与调节，监控到的问题较为单一，策略协商也往往陷入僵局。因此，干预工具需要在分析客观数据的基础上，以支架的形式，为协作小组提供及时、客观的监控结果与建议性策略。

在支持共享调节的多维性方面，对认知维度的调节一直是研究者们关注的焦点，社会关系与情感动机次之。然而，由于协作情境的复杂性，认知与情感动机往往会受到社会交互的影响，学习者面临的问题与挑战往往是多个维度交互作用的结果。未来应以综合的视角，关注协作学习情境的复杂性，帮助学习者调节由于社会情境而产生的复杂社会认知与社会情感问题。

在支持共享调节的循环性方面，现有干预工具对共享调节的支持，往往按照理想的调节活动序列线性向前，忽视协作与调节活动的连续与循环性，未考虑上一轮次调节经验对下一轮次调节活动的影响。

从宏观来看，在现有的研究中，不同的干预工具对共享调节的内在机制有着不同程度的支持，缺乏集成综合的环境设计以实现系统性支持。因此，如何基于共享调节理论机制，探索多种干预工具的协同设计依据，显得尤为重要。未来研究应设计开发能够满足阶段性、适应性、多维性与循环性支持的系统化环境，或综合脚本工具与感知工具的优势，以支架的形式嵌入现有的协作学习平台中。

2.如何充分考虑共享调节学习者的特征

共享调节干预工具的设计，除了要实现对共享调节内部特性的支持，还要充分考虑真实实践情境中共享调节学习者的特征。

首先，学习者原有的自我调节能力。帕纳德罗等人的研究发现，学习者的该能力是共享调节的重要预测因素，在设计小组活动与环境时，应该考虑学习者原有的自我调节能力[34]。

其次，学习者调节能力的动态变化与发展。斯普利查尔（J.M.Splichal）等人从内部调节脚本这一概念，论述了学习者调节能力的发展问题[35]。内部调节脚本指学习者内部关于如何调节的知识，包括抽象的调节观念与实际外显的调节行为。在调节过程中，内部调节脚本会不断发展与变化，外部调节工具需要充分考虑学习者内部调节脚本的动态变化，以防止出现工具的过度支持问题。毫无经验的调节者需要外部工具提供的结构化支持。当学习者的内部调节脚本得到发展时，应及时撤去或更新外部调节工具，以防止过度化支持对学习者造成阻碍。

最后，要考虑学习者在协作学习情境中的多重身份。学习者既是单独的个体，又是协作小组的成员之一。干预工具在设计时，要考虑面向个人还是面向整个小组。在米勒等人的研究中，结构化脚本的设计面向不同的层次，如，个人计划脚本、小组计划脚本、个人反思脚本。然而，脚本设计应提供多少个人层面的支持，提供多少小组层面的支持，这一问题还有待进一步探讨[36]。

（二）评价方法层面

共享调节的评价方法包含四种类型，其中，基于行为日志与讨论文本的共享调节行为评价与基于多模态数据的共享调节事件评价，是共享调节的主要评价取向。基于多模态数据的共享调节事件评价，从微观角度体现了共享调节的阶段性、适应性、多维性与循环性，是最佳的评价取向。然而，该种评价取向仍处于探索阶段。

1.如何解释与共享调节事件相关的多模态数据

共享调节的内在机制决定了评价的过程性与微观性，研究者常常需要花费大量精力，通过多种途径来收集共享调节过程中的大量数据，如，表情、心率、皮肤电等生理信号。已有的研究发现，在实践中，研究者难以解释与共享调节相关的生理信号数据。贾维拉等人对此做了初步探索[37]，他们认为，皮肤电是指反映交感神经系统活动和觉醒的皮肤导电特性，可以揭示与目标相关的认知信息；心率指标可以揭示学习者的认知负荷；面部表情数据可以揭示学习者的情感信息。未来仍需要系统性的实证研究来验证与共享调节相关的多模态数据，并依据教学情境对共享调节事件进行解读，以进一步挖掘共享调节的真实发生机制，从而指导干预设计与技术应用。

2.如何分析共享调节多个维度间的相互关系

共享调节的内容与对象涉及认知、情感动机与社会关系等多个维度。大多数研究在分析时，往往对各种维度进行单独评价，缺乏对多个维度相互之间关系的探究[38]。部分研究关注社会认知、社会情感方面的评价，主要从较为宏观的角度，依赖学习者的自我报告，来评价学习者是否监控到社会认知问题与社会情感问题。未来研究应该进一步细化各种维度下的指标与权重，对多个维度下的指标进行整合和优化，以分析认知、情感动机、社会等多个维度之间的交互作用，以此来进一步丰富协作学习中共享调节的机理，从而指导教学法、工具的设计，实现机制、干预、评价的一致性。