近日，全省智能教育技术与应用重点实验室蓝敏副教授课题组研究成果“A qualitative systematic review on AI empowered self-regulated learning in higher education”在国际知名期刊《npj Science of Learning》2025年第10卷正式发表。同时，该论文还被全球教育研究领域顶级学术会议“美国教育研究协会（AERA）2025年年会”正式接收，并于2025年4月在美国丹佛会议中作专题报告。该研究聚焦人工智能（AI）与自我调节学习（SRL）的交叉领域，系统梳理了AI技术如何支持高等教育中的学生自主学习能力发展，为智能教育研究与实践提供了重要理论参考。这项研究得到了中国国家社会科学基金青年教育项目的支持，项目名为“从调节理论视角优化教师在线教学设计的行动研究”（项目编号：CCA220320）。
1.期刊介绍
《npj Science of Learning》作为 Nature Research 旗下 Nature Partner Journals, NPJ 系列中的一本开放获取期刊，专注于跨学科的学习科学领域。它由 Springer Nature 与昆士兰大学和昆士兰脑研究所合作出版，致力于学习与记忆研究，涵盖认知科学、神经科学、心理学和教育学等多个领域，旨在深化对学习与记忆过程的理解，推动教育方法和政策的科学发展。
2.论文概述
研究通过系统性综述方法，深入探讨人工智能（AI）技术在高等教育中支持自我调节学习（Self-Regulated Learning, SRL）的创新路径与潜在挑战。基于PRISMA指南对14项实证研究进行筛选与分析，研究聚焦AI工具（如聊天机器人、自适应反馈系统、严肃游戏及电子教科书）如何赋能SRL的“计划-执行-反思”全周期。研究发现，AI技术能够通过个性化路径规划、实时反馈及动态监控显著提升学生在目标设定、过程调控与效果评估中的自主性，同时揭示“以学习者为中心”的设计理念对平衡技术赋能与学习者主体性的关键作用。研究还指出，现有AI应用多集中于SRL的“执行”阶段，而针对“计划”与“反思”阶段的系统性支持仍存缺口，亟需跨学科理论创新与技术整合。
3.论文亮点
研究构建了AI-Human互动自我调节学习模型，该模型不仅展示了AI如何通过提供学习数据、智能平台和决策支持信息来促进学生的自我调节，还强调了人类中心自我调节与AI中心自我调节之间的区别与协同，指出AI应作为增强人类学习者自我调节能力的工具，而非替代品，这一模型为未来AI与SRL的深度融合提供了理论框架和实践指导。
