计算机工程与信息技术学报

数字化学习环境 (DLE) 中自我调节学习 (SRL) 的过去与现在：元实证评论

帕拉格·维尔马、尼鲁·J·阿胡加和格伦·班尼特·赫尔蒙

考虑到在调节一个人的大脑中发生的学习过程方面所做的所有工作，人们渴望回顾迄今为止发现和实施的所有现有的自我调节学习模型。相当多的研究人员和他们的研究早已认识到数字学习环境 (DLE) 中可用的教学工具的潜力和好处，这些工具特别有助于学习者发展自我调节学习 (SRL) 行为。这引发了对大量现有文献进行全面分析和放大新功能的讨论，本文将对此进行介绍。对模型按时间顺序进行全面分析，分析内容包括以下方面：模型评估、学习策略测量工具和支持的经验结果。将所有这些知识积累到本文中将对研究人员大有裨益，因为他们将从提供的元分析证据中获得所需的理论见解。这将使那些在数字学习环境中工作的人能够思考并明确注意学习者获得这种新颖的自我学习能力的程度。