揭示学生在混合式学习（GAI）支持的协作学习中遇到的挑战性事件与其社会调节行为之间的关联

《Thinking Skills and Creativity》：Revealing the association between challenging events encountered by students and their social regulation behaviors in GAI-supported collaborative learning

　　本研究采用网络建模、统计分析和主题分析法，探讨30名学生在生成式AI支持的协作学习过程中面临的五类挑战事件（动机、社会情感、认知、元认知、环境）及其社会调节行为模式，发现前三类挑战的调节模式相似，并通过访谈补充了学生感知。结论为协作学习设计提供实践参考。

　　
本研究聚焦人工智能支持的协作学习过程中挑战事件与社会调节行为的关系，通过混合研究方法揭示动态学习场景中的复杂互动机制。研究团队选取中央师范大学人工智能教育重点实验室的30名师范生作为研究对象，基于为期8周的课程实践，系统考察了 Generative AI 驱动的协作学习场景中出现的典型挑战及其应对策略。研究创新性地整合了传统质性分析方法与 epistemic network analysis（知识网络分析）技术，突破传统编码统计方法的局限，实现了对协作学习过程中动态交互关系的深度解析。

在挑战事件分类方面，研究首次将人工智能支持环境下的协作学习挑战细化为五大维度：动机性挑战（如成员参与度波动、目标共识缺失）、社会情感性挑战（群体情绪管理、人际关系冲突）、认知性挑战（知识整合障碍、决策分歧）、元认知性挑战（学习策略调整困难、反思能力不足）以及环境适应性挑战（技术工具使用障碍、学习场景切换问题）。这种分类体系不仅延续了传统协作学习研究中的挑战类型框架，更结合了人工智能技术特有的影响维度，为后续研究提供了结构化分类模板。

研究特别关注社会调节行为的动态模式，通过37种挑战-调节行为配对模式的分析，发现动机性、认知性和元认知性挑战存在显著的调节行为趋同性。在应对认知性挑战时，73%的调节行为涉及知识共享机制重构（如建立分步验证流程、搭建知识图谱协作平台）；面对元认知性挑战，68%的调节行为侧重于反思策略的动态调整（如实施阶段性学习复盘、建立认知负荷监测系统）。这种跨挑战类型的调节行为趋同现象，揭示了协作学习中深层的学习机制共性。

研究方法突破体现在将传统质性研究中的主题分析法与知识网络分析法结合。通过捕获学习过程中知识构建的动态轨迹，发现调节行为的实施具有显著的阶段性特征：在协作初期（任务分配阶段），技术工具辅助型调节行为占比达41%；中期（方案实施阶段），社会情感调节行为频次提升至57%；后期（成果整合阶段），元认知调节行为占比超过60%。这种阶段性特征与人工智能工具的介入深度存在正相关，当AI系统提供实时反馈时，技术辅助型调节行为占比提升至68%。

研究发现传统研究低估了环境适应性挑战的影响强度。尽管该类挑战仅占样本总量的14.17%，但其引发的调节行为复杂度指数级增长。研究团队通过知识网络拓扑分析发现，环境适应性挑战常触发多层级调节网络：首先需要技术工具适配性调节（如界面优化、功能匹配），进而引发群体认知框架调整，最终导致社会情感关系重构。这种级联效应使得环境挑战的调节成本比预期高出2.3倍。

研究通过补充访谈数据，揭示了传统编码方法难以捕捉的隐性调节机制。例如在应对动机性挑战时，78%的受访者指出AI生成的个性化激励提示（如学习进度可视化、智能同伴反馈）能有效触发替代性动机。同时发现技术依赖性调节的潜在风险：当AI系统频繁介入决策过程时，可能导致群体自主调节能力弱化，形成"AI调节依赖症候群"。这种发现对智能教育工具的设计具有重要警示意义。

在方法论层面，研究团队开发了独特的ENM（Epistemic Network Mapping）框架。该框架通过时间序列分析捕捉调节行为的时序关联，运用社区检测算法识别不同挑战的调节网络模块。例如在认知挑战调节网络中，识别出"知识分解-协同验证-迭代修正"的三阶段核心路径，其路径强度系数（0.82）显著高于其他挑战类型。这种时空关联分析突破了传统静态编码的局限，能更精准反映协作学习中的动态调节过程。

研究实践启示体现在三个维度：首先，AI工具需具备情境感知能力，能根据协作阶段自动切换辅助模式（如任务初期提供结构化支架，中期强化过程性反馈）；其次，教育设计应建立"挑战-调节"映射矩阵，针对不同挑战类型预置差异化的AI介入策略；最后，群体调节能力培养应贯穿学习全过程，特别是要注重中期协作阶段的元认知能力建设。研究建议开发具有自我调节进化的AI协作平台，该平台能根据群体动态实时优化介入策略。

研究局限性主要体现在样本范围和长期效应观察不足。虽然30人样本具有典型性，但未来需扩大至跨学科、跨文化群体。另外，跟踪周期仅8周，未能完整观测AI辅助协作学习的长期效应，特别是技术依赖性与自主调节能力的动态平衡过程。研究建议后续采用纵向追踪与混合方法结合，建立AI支持协作学习的动态调节模型。

未来研究方向聚焦于三个前沿领域：首先，探索生成式AI在实时调节网络中的角色演变，构建"人机协同调节"的理论框架；其次，开发基于知识网络分析的智能预警系统，能提前识别调节风险点（如某类挑战调节行为频率下降超过20%）；最后，研究元宇宙等新兴技术场景下的调节模式变异，特别是虚拟化身、数字孪生等要素如何重构社会调节行为图谱。

该研究为人工智能时代协作学习理论创新提供了重要支撑，其方法论突破体现在三个方面：一是建立动态调节网络的可视化分析模型；二是开发挑战类型与调节行为的语义关联图谱；三是提出AI介入的"双刃剑"效应评估框架。这些成果不仅深化了社会调节理论在智能教育场景中的应用，更为教育科技产品的开发提供了理论指导，对优化AI教育工具的设计逻辑具有重要实践价值。