人工智能环境下英语自我调控学习的影响分析

近年，人工智能逐渐赋能到英语学科教育领域，促进学习方式转变与创新，已成为人工智能赋能教育高质量发展的重要议题。人工智能学习类 App 丰富的功能设置使学习呈现出精准化、个性化、即时化等特点，可以赋予学生更大的学习自主权[1]。为适应这一变革，学习者的自我调控学习（Self-Regulated Learning, SRL）将起到至关重要的作用。然而，智能万能论、AI 技术依赖可能会对自我调控学习的发展带来不利影响。因此，笔者以人工智能英语学习类 App 的使用为例，探讨人工智能赋能的英语自我调控学习发展现状，以明晰人工智能这一增量因素对自我调控学习的影响，以及自我调控学习的促学效果。

一、人工智能学习类 App 赋能的自我调控学习

（一）概念界定

由于自我调控是一个特定于环境的过程，不同的学习情境会对学生的自我调控学习产生影响[2]，教育者和受教育对象对不同学习环境下的动态学习过程也越来越有兴趣。笔者即关注人工智能技术增强的学习环境下自我调控学习的动态过程，故将人工智能学习类 App 赋能的自我调控学习（I-based Self-Regulated Learning，Al-based SRL）定义为：学习者使用人工智能学习类App 时主动设定学习目标，并为了完成目标而监控、调整、评估自己的认知、动机、情感、行为和外部环境的过程。

（二）技术影响因素

随着对在线或技术增强的学习环境下自我调控学习的关注，技术工具势必会对学生产生积极或消极的影响。关于功能方面，大多数技术工具使用两种不同的方法来支持自我调控学习过程：（1）非交互式功能，即不提供学习者与所提供的支持的互动；（2）交互式功能，即需要学习者的输入或与之互动。采用非交互式功能的工具可以根据学习者的学习目标、目标能力或缺失能力使用学习资源推荐；也可以用文本或其他视觉形式向学生展示特定学习指标，如通知、指导学习过程的提示或学习者的进度百分比；以及以个性化反馈的形式对学习者进度进行文本解释。采用交互式功能的工具使用内容导航，可以允许学习者浏览教师定义的目标或组织要求的能力，并获得有关学习活动的额外信息；或使用输入表单，允许学习者指明他们的位置，创建笔记，设定目标，选择学习路径，计划他们的任务，并证明中断；还可以通过交互式可视化的方式，允许学习者启用或禁用社交比较功能、更改课程内容的顺序、过滤可视化信息或查看额外信息。关于可视化，支持自我调控学习的工具中包含柱状图、折线图、饼图、蜘蛛图、网络图、进度条、表格、学习路径等呈现形式。

二、人工智能学习类 App 赋能的自我调控学习发展现状原因剖析

（一）行为差异原因

尽管环境建构与寻求帮助都属于行为调控策略但环境建构只涉及自身与外界物理环境的交互与选择，而寻求帮助具有社会属性，需要建立人与人之间的联结或借助网络资源寻找问题解决方案。学生使用人工智能学习类APP 的场景主要集中于网络教室这一非正式学习环境，当今学生的网络教室布局基本能够提供独立安静的学习空间，再加之安静无干扰的环境对学习而言是基本需求，因此对学生来说，使用人工智能学习类App 辅助学习的环境建构难度较低。相反，由于非正式的学习环境加大了师生、同学之间面对面交流的困难，再加之教师可能因为授课以外时间教育背景的原因，无暇或无法指导学生的学习，都会导致学生的寻求帮助表现不佳。在自我调控策略（基本策略和高级策略）与寻求帮助之间的关系时发现，只有高级策略与他们所研究的所有形式的求助（信息搜索、非正式查询和正式查询）有关，并且这些策略介导了互联网特定认知信念与求助之间的关联，这表明寻求帮助是高自我调控水平的体现，具有难度性。

除此之外，学生的 Al-based SRL 在制订计划维度的得分显著低于努力调控维度的得分。可能的原因是，制订计划属于元认知调控策略，努力调控属于动机调控策略，相比于对自身心理状态的调整，对学习过程的合理计划与安排需要考虑的因素较多，如需要准确评估自身的知识掌握情况，还要考虑完成老师布置的学习任务等，因此对学生而言，制订学习计划的难度要高于对自身努力投入度的调整。

（二）性别与年级差异的原因

女生的排练、组织、元认知、时间管理技能、阐述和努力显著优于男生。在线女性学生是自信的独立学习者，她们在学业上投入，可能比在线男性学生表现得更好。另外，学生的A1-based SRL 水平随年级增长呈下降趋势。学生自我调控学习随年级水平的升高而下降的原因归为自我认知因素和学校教育教学因素。自我认知是指从发展的角度看，随着学生升入更高的年级，他们评估自己实际水平的能力增强了，而不是像低年级时那样过于乐观和夸张。从学校教育教学因素看，这可能是因为高年级（相对于低年级）的教师更强调竞争，这增加了学生的学业压力和就业压力，进而导致学生更追求对知识的掌握和理解，忽视了对学习过程的监控与调整。

三、人工智能学习类 App 赋能的自我调控学习发展路径

（一）转变观念，重视人工智能环境下自我调控学习行为培养

人工智能学习类 App 赋能的自我调控学习年级差异表现为随年级升高而下降，除了与学生认知水平随年龄的增长有关，这一现象也与随年级升高而加大的学业压力、就业压力和教育环境有关。因此弥补年级差异的关键是教师与高校管理者应该转变观念，不唯学分论，在提高学生知识理解的同时不能忽视培养学生掌握科学合理的学习方法，改变课堂氛围，形成师生共进型课堂。另一方面，教师还需重视跨年级差异教学，高校教师需关注全体学生的自我调控表现，主动给予学生支持与引导。

（二）有的放矢，提升人工智能环境下自我调控学习行为表现

对于执行难度低的 A1-basedSRL 策略，如环境建构，无需过多外部支持，学生依靠个人的自主性就足以做好。教育者与 AI 产品开发人员应该重点关注需要提升的、具有执行难度的 AI-based SRL 策略。

鉴于学生寻求帮助表现不佳且该调控策略执行难度较高，需重视对学生寻求帮助行为的培养。教师的开放性和寻求帮助之间存在联系，学生向朋友或互联网寻求帮助的频率高于向父母或教师寻求帮助的频率，学业自我效能感与工具性求助正相关[3]。因此教师对学生向自己的求助应持开放、包容、鼓励的态度，同时应促进学生之间的协作，发挥同侪学习的优良效应。人工智能学习类 App 的产品设计也应该考虑对学生社会化行为的支持，如创新并优化促进师生、生生协作学习的社群功能。

鉴于制订计划和自我评估对英语学习动机和英语听说水平积极的预测作用，且学生制订计划的表现显著低于努力调控，教育者也需注重对学生制订计划、自我评估等元认知调控策略的提升，如对学生元认知意识的唤醒、元认知知识的传授、元认知技能的方法指导等。具体而言，教师可以从学生的目标设定和时间管理两方面着手提高学生的制订计划能力。在目标设定上，鼓励学生持有掌握性目标取向、设置近期目标、具体的学习目标、具有一定难度而又可以实现的目标。此外，在目标设定与绩效之间作用的过程中，还受到其他一些重要因素如对目标的承诺、反馈、自我效能感、任务策略、满意感等的影响[4]。教师需要有的放矢纠正学生不恰当的目标设定取向和方法，再努力提升学生因目标设定而获得的自我效能感、满意度等，才能更好促进学生在人工智能环境下的自我调控学习。在时间管理上，针对学生个体，教师可以引导学生树立正确的时间管理观念，制订具体的学习计划与完成期限，学会分解学习任务，培养学生对学习的专注度，减少网络环境不良信息的干扰，提高自控能力，并定期进行自我检测。针对学生群体，教师可以引导学生在在线学习平台或校内互相督促以改变不良学习习惯，互相交流讨论有效的时间管理方式，如“番茄工作法”、“ABC 时间管理法”、使用清单类 App 等[5]。

（三）教师-AI 协同，促进人工智能环境下自我调控学习行为发展

不是所有的学生都有足够的能力调控他们的学习，尤其对自身调控能力弱的学生，更不能盲目推崇和使用人工智能学习类App。一方面，教师在教育层面的介入与引导是必要的也是第一位的。即首先发挥教师的优势，利用教师的经验和智慧促进低调控能力学生自身调控行为的发展。在此基础上，再发挥人工智能的优势，利用人工智能学习类App 助力学生的调控能力向更高水平发展。通过教师与人工智能的协同支持，达到学生与人工智能的协同学习。另一方面，人工智能学习类 App 的优化设计与迭代也是必要的，需要产品开发人员深入了解自我调控学习，精心架构人工智能技术与学习产品的融合，在对非人工智能功能的设计上也要考虑其与自我调控学习过程的关系，建立二者的积极联系，为学生提供恰当的支持。

四、结语

人工智能与教育教学融合发展的过程中，学生自我调控学习的能力是综合素养的体现，有必要对其开展测量与评估。英语学习是人工智能赋能教育的重要领域之一，因此笔者聚焦于英语学科，发现了 AI 功能优势及App 产品好的一面能够促进 Al-based SRL行为表现，呈现了人工智能赋能自我调控英语学习的作用效果。AI 功能局限及 App 产品不好的一面对 Al-based SRL 行为表现的影响关键取决于个人调控能力这一技术因素与学习者自身调控学习能力的交互关系。由于人工智能与教育教学深度融合发展的进程中，技术优势与风险并存，综合作用于学生，随着学习情境的变化不断发展和精细化，后续可以基于此深入探究学习者因素以及其他外部因素如教师角色对 Al-based SRL 的影响。

参考文献：

[1] 金曦.基于体验式教学理论人工智能英语学习 app 使用状况调查分析[J].作家天地,2021(23):74-75.

[2] 王树力,谢水璎.混合式教学下高职院校学生英语学习动机与自我调控研究[J].广西职业技术学院学报,2025,18(02):116-122.

[3] 李文静,任庆梅.同伴互动对英语课堂学习投入的影响——以学业自我效能感为中介[J].北京第二外国语学院学报,2025,47(03):106-123.

[4] 王禧婷.人工智能时代的学校教学时间:形态重构、价值澄清与教学应对[J].教育学报,2022,18(04):37-46.

[5] 陈楚媛,沈勤,陈圆圆.护理本科生网络自主学习能力与时间管理倾向的相关性及其影响因素分析[J].解放军护理杂志,2019,36(11):1-5.

作者简介：刘瑶（1978.05-），湖南益阳，硕士，副教授，研究方向：英语教学