学生自主学习的国际研究热点与前沿分析

邱德峰 李颜希 于泽元

[摘 要]采用文献计量学的方法，对近40年来国外自主学习的研究情况进行了可视化分析。研究发现，国外对自主学习的研究人数持续增多，研究者主要来自美国、加拿大、西班牙、荷兰等国，且多数研究者之间存在较为稳定的合作关系。其中以齐默尔曼（Zimmerman）、温内（Winne）、阿泽维多（Azevedo）等人最为活跃。研究热点上，国外自主学习先后经历了“效能、策略、表现、课堂、知识、设计、组成、成就目标”等热点主题的变迁。近年来，国外自主学习的研究热点逐渐转向高等教育领域，目前对大学生自主学习研究颇为关注。未来我国宜继续加强学生自主学习的研究力度，并通过一定的策略，深化拓展自主学习的相关研究。

[关键词]自主学习;热点前沿;效能;研究共同体;可视化分析

[中图分类号] G642.4 [文献标识码] A [文章编号] 1005-4634（2021）01-0007-09

0 引言

当下已经步入了以知识经济为主要特征的终身学习型社会，在这种社会发展脉络下，人人都是學习者，“学习”已然成为21世纪最为显著的标识。学习型社会不仅需要学习者具有终身学习的品质，更要求学习者具备自主学习的能力[1]。自主学习在本质上是一种由学习者自身所主控的学习模式，相对于以往以教师为主导的学习，自主学习更多地表现为在学习过程中学习者根据自身的需要自发主动地对当前的学习环境、学习动机、学习任务、学习策略等进行监控和调适，学习者能够为自身的学习负责。而教师在学生的学习过程中主要扮演了引导者、支持者、促进者的角色[2]，教师旨在通过帮助学生制定明确的学习目标，创设适当的学习情境，指导学生的学习方法，创建民主的师生关系，从而促进学生的自主学习[3]。

而在自主学习的具体研究方面，当前国内外学者已经进行了大量的实践和探究，例如，对自主学习阶段的研究，帕纳德罗（Panadero）认为大多数自主学习分为3个阶段：准备阶段（preparatory），包括任务分析、计划、目标激活和设定目标;表现阶段（performance），即在监控和调适的过程中完成真实任务;评估阶段（appraisal），即对学生的反应、调节和对未来表现的适应的评估[4]。温内（Winne）和哈德温（Hadwin）也将自主学习划分为4个阶段，即任务感知（task perception）、目标设定和计划（goal setting and planning）、实施（enacting）、 适应（adaptation）[5]。齐默尔曼（Zimmerman）指出了自主学习的3条特征：自我观察（self-observation），即监督自己的活动，其被视为是自主学习过程中最重要的特征;自我判断（self-judgment），即对自身表现的自我评价;自我反应（self-reactions），即对表现结果的反应[6]。可以说，自主学习作为一个重要研究领域，已经引起了众多研究者的关注。然而，纵观国内外相关研究，少有对自主学习进行元分析，更缺乏对自主学习演变脉络和概貌的研究，例如，在对自主学习研究热点变迁、研究现状描述、未来发展趋势预估等方面仍显不足。本文基于信息可视化的手段，通过对国外自主学习的研究热点、前沿和趋势进行分析，试图厘清国外自主学习的研究脉络，准确把握最新的研究前沿和成果，以期为我国的自主学习研究提供一定的参照和启示。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文是以Web of Science（WoS）数据库核心合集（Core Collection）作为数据来源，Web of Science核心合集收录自1900年至今科学、社会科学、艺术和人文科学领域的世界一流学术性期刊和书籍以及会议记录，并保存有完整的文献结构，以此数据库作为文献数据来源具有较高的信度和权威性。在检索条件方面，以“self regulat* learning”为标题，文献类型选择“Article”，文献时间跨度选择所有年份，进行基本检索，检索时间为2018年9月5日。检索结果显示共有1 009条文献标题中含有“自主学习”的文献记录。本文以此1 009条文献为样本进行可视化分析。

1.2 研究方法

本文采用文献计量学的方法对所收集的数据进行全面分析，并以科学知识图谱（mapping knowledge domains）的形式呈现分析结果。具体分析工具采用美国德雷赛尔大学陈超美教授开发的CiteSpace信息可视化软件，该软件能够很好地通过可视化的手段来呈现学科知识的结构、规律和分布情况。分析架构包括3个方面：（1）对论文基本特征的分析，包括年度分布、核心作者、研究机构等方面;（2）自主学习研究前沿领域和知识基础的分析，通过文献共被引分析，探索自主学习正在兴起的理论前沿和涌现的新主题;（3）对自主学习研究热点、研究趋势和知识结构的分析，通过对研究主题词的词频、词语时间趋势、词汇的突发性检测以及词汇的网络属性等进行分析，了解自主学习的研究热点及未来发展趋势。

2 结果分析

2.1 自主学习的发文基本特征分析

第一，发文的时间分布分析。从WoS数据库的检索结果来看，以自主学习为标题的相关研究最早出现在1972年。因此，所采集的文献数据区间为1972年至今（2018年9月5日，全文同），图1显示了1972年至2018年国外自主学习（SRL）研究的文献分布情况。从图1中数据的变化趋势可以看出，国外关于自主学习的研究大致可以分为3个时期：（1）1972～2000年为兴起期。总体而言，这个阶段发文数量较少，整个区间发文累计92篇，1972～1994年20余年间，发文数量，仅为36篇。在这一时期，自主学习作为一个崭新的研究领域刚刚引起人们的关注。首篇关于“自主学习”的文章是1972年9月由Jean-FranoisLe Ny等人在《心理学报》（Acta Psychologica）上发表的《自定学习步调条件下的学习时间和刺激间相似性管理》（Regulation of study-time and interstimulus similarity in self-paced learning conditions），虽然文章暂未明确使用self-regulated learning这一术语，而是采用了self-paced learning的表述，但二者在研究中的意思较为近似，都蕴含了个体在学习中的自我管理的成分，因此可以被视为自主学习研究的前期基础。（2）2001～2012年为发展期。进入21世纪后，国外关于自主学习的研究迅速增加，自主学习作为一个新的研究领域得到了更多学者的关注和认同。十年间，自主学习的发文数量多达370篇，即平均每年就有37篇自主学习的核心研究成果得到发表，且这种情况持续保持递增趋势。其中，尼科（Nicol）、麦克法兰·迪克（Macfarlane-Dick）的《形成性评估和自主学习：良好反馈实践模型和七个原则》，佩克朗（Pekrun）等人的《学生自主学习中的学术情感和成就：一项定性和定量研究》、平特里克（Pintrich）的《一个评估大学生动机和自主学习的概念框架》等研究成果成为了高被引文献，被引次数分别高达1 196次、932次、659次。（3）2013至今为繁荣期。自2013年以后，国外关于自主学习的研究更是热门，在近5年的时间里，国外关于自主学习的发文量共计544篇①，

平均每年就有100多篇自主学习的核心研究成果得到发表，文献增长数量近乎上一阶段的3倍，文章数量的迅猛增长也意味着自主学习研究成果愈加多元丰富。根据WOS核心数据库统计结果显示，到目前为止，以自主学习为标题的核心论文累计数量为1 009篇之多。

第二， 文献作者群体分析。文献数量的增长和变化也反映了研究队伍的发展和壮大，在自主学习作为一个新的研究领域初兴时期，研究群体较为单一，研究者数量十分有限。仅从公开发表的核心文献数量来看，1972～1985年，平均每年关注自主学习的研究者约为0.5人。自1986年开始，自主学习的研究者开始增多。其中，齐默尔曼（Zimmerman）、麦库姆斯（McCombs）、科尔诺（Corno）、申克（Schunk）、亨德森（Henderson）、帕里斯（Paris）等人均在1986年公开发表自主学习的相关研究成果。如齐默尔曼（Zimmerman）和庞斯（Pons）对来自不同背景的40名男学生和40名女学生进行了结构化的访谈，以了解他们在课堂、家庭作业以及平时学习等情境中的自主学习策略表现情况[7]。麦库姆斯（McCombs）研究了自我系统在自主学习中的角色和作用，并提出了自我系统的初步因果模型（preliminary causal model），该模型认为要让学生参与到自主学习的过程之中，学生必须将自己視为这一过程的激活者（activators），即他们必须有积极的自我认知以及在特定的学习情境中对能力和控制的具体认知[8]。进入21世纪，自主学习的研究队伍有了显著提升，根据WOS核心数据库官方统计结果显示，到目前为止，参与自主学习核心论文公开发表的作者多达2 027人，其中人均发文量在2篇及以上的作者为360人。表1统计了历年来自主学习发文量在6篇及以上的作者，从表1可以看出，温内（Winne）、阿泽维多（Azevedo）、齐默尔曼（Zimmerman）、罗萨里奥（Rosario）、蔡（Tsai）、格林（Greene）、努涅斯（Nunez）等人贡献最大，均超过10篇以上。此外，多数作者之间存在合作关系，例如，发文量排名前三的温内（Winne）的14篇文章中有6篇为合作性成果，阿泽维多（AZEVEDO）的13篇文章中有12篇为合作性研究成果，齐默尔曼（Zimmerman）的13篇文章中有10篇为合作性研究成果，而罗萨里奥（Rosario）的12篇文章均为合作性研究成果。同时，部分作者之间具有较为稳定的合作关系，上述作者均至少有2篇及以上的文章为同一作者群体，如罗萨里奥（Rosario）有3篇文章均有木拉欧（Mourao）参与。由此可见，从自主学习作为一个研究领域开始，国外对自主学习的研究人数逐年增多，且大部分研究者发展了一定的合作关系，合作型研究在国外自主学习研究中占据主流。

第三，发文机构分析。据WoS数据库统计显示，关于自主学习研究的1 009篇论文署名单位（按一级单位统计）共计824个，其中发文数量超过5篇的有75个，发文数量共计648篇，占发文总数的64.22%;发文数量超过10篇的共计24个，占发文单位总数的2.91%。而在文章数量方面，这24个单位总计发文317篇，占发文总数的31.41%，即这些单位对自主学习研究的贡献颇大，可被视为自主学习的主要研究机构。其中，排名前10的主要有：美国北卡罗来那大学（20篇）、加拿大西蒙弗雷泽大学（18篇）、西班牙奥维耶多大学（17篇）、荷兰格罗宁根汉斯大学（15篇）、美国马里兰大学（15篇）、美国密歇根大学（15篇）、葡萄牙米尼奥大学（15篇）、荷兰莱顿大学（14篇）、加拿大英属哥伦比亚大学（14篇）、荷兰乌得勒支大学（14篇）。这一统计结果与作者发文量统计具有较高的一致性，例如发文量最多的温内（Winne P H）为加拿大西蒙弗雷泽大学教授，阿泽维多（Azevedo R）为北卡罗莱纳州大学研究员。此外，还可以看出，上述发文单位均为高等院校，且以美国和荷兰的高校居多。

2.2 自主学习的研究前沿和知识基础分析

知识基础是由共被引文献集合组成的，而研究前沿是由引用这些知识基础的施引文献集合而成的[9]。因此，对自主学习研究前沿和知识基础的分析，主要由文献共被引分析来实现。共被引分析（co-citation analysis）是指两篇文献共同出现在了第三篇施引文献的参考目录中，则这两篇文献形成共被引关系[9]。而具体到本研究的操作层面，首先将含1 009篇自主学习文献的文件导入到CiteSpace软件中，建立分析项目，然后进行相关参数设定。设置条件如下：时区分割（time slicing）为每两年一个切片（slice），节点类型（node types）=文献共被引（cited references）。阀值为Top10，即筛选每个时间切片内被引频次或出现频次排名前10的文献生成共引网络。参数设置好之后，点击“go”进行数据运算，并点击“visualize”进入可视化界面，待网络可视化界面稳定后可对可视化网络进行初步调整。在文献共被引分析的图谱中，节点的大小反映了文献被引的次数，之间的连线反映了共被引的强度。在文献共被引网络中，文献的重要性通常是由centrality值，即中介中心性（betweenness centrality）来衡量。中心度大的节点（紫色圈，值不小于0.1）通常是连接两个不同领域的关键枢纽，是提出重要的新理论或是具有重大理论创新的经典文献[10]。

图2显示了1972～2018年国外自主学习研究文献共被引的网络图谱，从中明显可以看出，存在大量自主学习的关键或经典文献（紫色圈所示），而这些经典文献可视为构成自主学习研究的知识基础。排在首位、紫色圈最大的为齐默尔曼（Zimmerman）2008年在《美国教育研究杂志》（American educational research journal）发表的研究成果《探究自我管理和动机：历史背景、方法进展和未来展望》（Investigating self-regulation and motivation： historical background， methodological developments， and future prospects）。该文对近几十年来学生如何成为自我管理的学习者这一话题进行了广泛的讨论。例如对研究方法的论述，他指出最初主要是通过问卷和访谈的方法来测量学生的自主学习，并实现对学生学业成就表现的成功预测。研究中，齐默尔曼还提到了一些自主学习新研究方法的发展，它涉及到自主学习过程的在线测量，以及关于真实环境下学习的动机或信念的发展[11]。紫色圈规模排在第2位的是齐默尔曼（Zimmerman）2011年编辑并收录在《学习与表现的自我管理手册》（Handbook of self-regulation of learning and performance）中的论文《自主学习与表现的动机来源和结果》（Motivational sources and outcomes of self-regulated learning and performance），该研究着重对自主学习的背景、动机进行了阐释，并从哪里（where）、如何（how）以及为何（why）3个维度，对自主学习的结果表现、任务内容、元认知、学习动机等进行了深入的分析[12]。紫色圈规模排在第3位的是克尔博特（Boekaerts）和科尔诺（Corno）于2005年发表在《应用心理学》（Applied psychology）上的《课堂中自我调节：评估和干预的视角》（Self-regulation in the classroom：a perspective on assessment and intervention）一文，该文强调了学生自主学习的多种可能性，并认为学生有足够的能力进行自主学习。同时，研究者还指出当前的教育心理学理论家们往往仅关注教育的学术方面，即学习和成就目标，从而缩小了学生自主学习的能力范围。因此，他们提倡一种自主学习的双重模型，即强调学习目标和生活目标的良性互动[13]。而除了上述3种经典文献以外，齐默尔曼（Zimmerman）的《自主学习手册》（Hand book of self-regulated learning），阿泽维多（Azevedo）的《自主学习训练是否有助于学生超媒体学习》（Does training on self-regulated learning facilitate students′ learning with hypermedia），西茨曼（Sitzmann）的《工作培训和教育获得中的自主学习元分析：我们知道的和我们需要去的》（A meta-analysis of self-regulated learning in work-related training and educational attainment： what we know and where we need to go），平特里克（Pintrich）的《目标导向在自主学习中的角色》（The role of goal orientation in self-regulated learning）等都是自主学习研究的重要文献，它们均包含了丰富的节点数，且呈紫色分布，并具有较高的中介中心，其可被视为是自主学习研究的经典文献或知识基础。

为了获知更加详尽的文献信息情况，本文从被引频次（citation counts）、中介中心性值（centrality）、突变值（bursts）以及sigma值等各维度对排名前10的经典文献基本信息进行统计（见表2）。其中，被引频次与节点的大小有关，节点越大则被引频次越高，其所连接的节点数也越多。中介中心性是文献重要性的一个衡量指标，值处于0～1之间，中介中心性值越大则说明该文献在当前网络结构中越重要，是本领域相关研究的知识基础。突发性值反映了某一主题或文献在某个较短时间段被关注的情况，是对研究前沿的一种凸显或预测，突变值越大则说明此文献在某一时间段越活跃。而sigma值是结合了中介中心性和突发性检测来定义的参数，是对节点新颖性的一个衡量指标。从表中数据可以看出，被引频次排名前10的被引文献和突变值排名前10的被引文献一致，说明这10篇文献在自主学习研究中具有较高的关注度，被引用多少也在一定程度上反映了该研究得到了较高的认同，是自主学习研究所热衷的知识基础。在该两项维度上，齐默尔曼（Zimmerman）的《探究自我管理和动机：历史背景、方法进展和未来展望》（被引频次124，突变值37.92）、《自主学习与表现手册》（被引频次63，突变值21.02），以及博克尔特（Boekaerts）和科尔诺（Corno）的《课堂中自我调节：评估和干预的视角》（被引频次55，突变值20.28）位居前3，是表现最为活跃的经典文献，它们共同构成了自主学习的研究前沿。在中介中心性维度上，巴特勒（Butler D L）和温妮（Winne P H）的《反馈和自我调节学习：一项理论的综合》，齐默尔曼（Zimmerman）和马丁·庞斯（Martinez-Pons）的《学生自主学习差异：将年级、性别及天赋与自我效能感和策略运用相联系》，以及平特里克（Pintrich P R）的《目标导向在自主学习中的角色》、温内（Winne P H）和佩里（Perry N E）的《自主學习测量》排名前3，都具有很高的中介中心性值（Centrality均大于0.5），其可被视为自主学习研究的关键文献和知识基础。在Sigma值的衡量指标上，齐默尔曼（Zimmerman）、阿泽维多（Azevedo）、温内（Winne P H）和佩里（Perry N E）等人的研究均具有较高的Sigma值。该项指标也进一步印证了上述所列举的自主学习经典文献，以及所反映出来的研究前沿和知识基础。此外，从表2中信息还可以明显看出，齐默尔曼（Zimmerman B J）的研究在自主学习领域中占据相当重要的位置，表现最为活跃，其成果最为自主学习研究者所青睐。

2.3 自主学习的研究热点主题分析

研究热点是指在某个领域中学者共同关注的1个或多个话题，通常是通过词频分析来实现的，其基本原理是“在文献信息中提取能够表达文献核心内容的关键词或主题词词频的高低分布，来研究该领域的发展动向和研究热点”。一般而言，关键词的频次多、中心性越高就越能代表某一主题或某一领域的关注度，即某一研究的热点。同时，如果关键词在某一时期快速增加，则反映了该时段的知识前沿。在CiteSpace中，主要是通过关键词或主题词的共现分析来实现的。例如，在本研究中，在导入文献题录信息后，节点类型选择“关键词（keyword）”，然后点击“go”进行关键词共现分析。图3呈现了由节点（nodes）和连接节点的关系线组成的可视化网络，在该网络中，每个圆圈代表1个关键词节点，圆圈大小代表某1关键词出现频次，圆圈越大说明该关键词出现次数越多;节点之间的连线揭示了关键词节点的知识结构，表明关键词节点之间存在共现关系。而节点之间的连线粗细则表明了关键词共现频次的高低强弱，连线越粗则说明关键词共现频次越高。从知识理论的角度来看，被引频次和中心性高的关键词一般都是一段时间内众多研究者共同关注的问题，也就是研究的热点和前沿[14]。

从图3中可以明显看出，出现频次较高的关键词主要有“自主学习（self-regulated learning）”“动机（motivation）”“策略（strategy）”“表现（performance）”“学生（student）”“成就（achievement）”“效能（efficacy）”“课堂（classroom）”“自我管理（self-regulation）”“视角（perspective）”“环境（environment）”“教育（education）”“元认知（meta cognition）”“大学生（college student）”“知识（knowledge）”“模型（model）”“元分析（meta analysis）”、“自主学习策略（self-regulated learning strategy）”“假设（hypermedia）”“学术表现（academic performance）”“学业成就（academic achievement）”，等等。也就是说，上述若干关键词构成了某一时期自主学习的研究热点。相对于其他主题而言，“动机”“策略”“表现”“效能”“课堂”“元认知”等在某一时期更易引起多数学者的共同关注。以“策略（strategy）”为例，“策略”共出现在226篇文献当中，而这些文献大多涉及到了对自主学习“策略”的探究。如，斯波纳（Sprer）和布伦斯坦（Brunstein）研究了自我报告法（self-report methods）在自主学习测评中的应用情况，并对问卷调查法、访谈法、有声思维法（think aloud protocols）、学习日记（learning journals）4种自主学习评估技术的优缺点进行了阐释[15]。迪贝内代托（DiBenedettoa）和齐默尔曼（Zimmerman）将微观分析法（microanalysis）应用于学生的科学课学习当中，并以此对自主学习的子过程进行捕捉，试图审视学生在自主学习策略规划、元认知、任务策略和自我评价标准方面的表现情况[16]。杰克林·布罗德本特（Jaclyn Broadbent）对在线学习者（online learners）和混合学习者（blended learners ）的自主学习策略进行比较，结果显示，除了同伴学习和寻求帮助以外，在线学习者比混合学习者更善于和频繁使用自主学习策略[17]。

为了更加清楚地了解关键词的演变和最新的研究热点情况，本文还对共现关键词进行突发性检测（见表3）。检测结果显示，bursts值排名前十的关键词依次为“效能（efficacy，8.12）”“策略（strategy，8.04）”“表现（performance，7.50）”“课堂（classroom，7.24）”“知识（knowledge，6.59）”“高等教育（higher education，5.59）”“设计（design，4.65）”“组成（component，4.40）”“成就目标（achievement goal，4.38）”“能力（ability，4.35）”。Bursts值的大小反映了某一主题的活跃程度。也就是说，相对于其他主题而言，效能（efficacy）的活跃度最高，是最为显著的自主学习研究热点问题。表3从时间维度对排名前15的突发关键词基本信息进行了简要统计，从表3可以看出：（1）每个研究热点主题都有各自的活跃时间区间，例如，1993～1999年，对自主学习“效能”的探讨是研究热点，而1999～2003年，“表现（performance）”又成为研究热点，研究热点发生了变迁;（2）在某一特定区间内，也可以同时存在多个研究热点，例如1999～2003年的阈值，“策略”“课堂”“知识”“性别”等都具有较高的突发性;（3）以“知识（knowledge）”和“能力（ability）”为代表的共现关键词突发性时间节点跨度最大，分别为1993～2009年和1996～2010年，这说明在自主学习的相关研究当中，“知识”和“能力”作为研究热点持续时间最久;（4）近年来，“高等教育（2015～2018）”、“大学生（2016～2018）”逐渐成为自主学习的研究热点，言下之意，当前对大学生群体自主学习的相关研究得到了更多学者的关注。

3 研究结论及启示

本文采用文獻计量学的研究方法，借助CiteSpace信息可视化工具对国外近几十年来的自主学习研究概貌进行了描述，并通过网络知识图谱的形式更为直观地展示了国外自主学习的研究热点和前沿问题，以期为我国自主学习的相关研究提供一定的参照和启示。总体而言，国外对自主学习的研究呈递增趋势，研究者人数逐渐增多，研究成果越来越丰富。从研究者的组成和文献的数量分布来看，美国、加拿大、西班牙、荷兰等国的研究占据多数，且多数研究者之间具有较为稳定的合作关系。为了进一步探究国外自主学习的研究热点和前沿问题，本文进行了文献共被引分析，结果显示，齐默尔曼（Zimmerman B J）、温内（Winne P H）、阿泽维多（Azevedo R）、罗萨里奥（Rosario P）、平特里克（Pintrich P R）、博克尔特（Boekaert S）等人最为活跃，受关注度最高，他们的研究代表了国外自主学习的研究前沿和知识基础。在研究热点的探究方面，通过关键词共现分析以及结合文献本身的研究，总结了不同时段的研究热点主题，如1996～2004年以对自主学习策略的探究为主，2011～2015年，以关注自主学习与学生的学业成就目标为主。近年来，高等教育领域的自主学习成为了研究热点，大学生自主学习成为众多研究者关注的热点问题，这些是今后的重点研究方向。

未来我国应持续跟进学生自主学习的研究，具体宜从以下4个方面进行考量：（1）继续加强学生自主学习的研究力度。自主学习作为一种有效的学习方式，既是对学生自主性和能动性的彰显，同时也是转变已有学习方式，让“学生”成为“学习者”的一种实践化探索。加大对学生自主学习的研究，需要教师、学生、研究者、学校等协同合作，从自主学习环境创设、自主学习策略支持、自主学习效果评估等方面深入思考，系统提升学生自主学习的研究力度及成果产出，以培养学生自主学习能力服务。（2）创建自主学习学术研究共同体。学术共同体是进行学术研究的一种有效组织形式，从自主学习的国际研究经验来看，稳定或长期的研究共同体有助于自主学习迈向一种更加广泛和深远的境界层面，从而催生出系列具有代表性和影响力的自主学习研究成果，让更多人关注和了解学生的自主学习的相关研究，并提供一定的研究参考。自主学习学术共同体的形成有助于学术资源的合理分配和使用，以及建立一个清晰的目标愿景，明确自主学习的长期研究方向。（3）深入开展自主学习的元分析。进一步探究自主学习的内在发生机制，了解自主学习各个构成要素之间的关系，以及自主学习的内外部影响因素，尤其是要注重对不同学段（如小学生、中学生和大学生）、不同经济或文化背景（如弱势地区）、不同学科（如语文、外语、科学等）学生自主学习的探究，根据每个学生的差异和特点，促使每个学生养成符合自身情况的个性化自主学习模式。（4）加强学生自主学习的国际合作与交流。当前国外已经形成了相对丰富和成熟的学生自主学习研究经验和成果，对学生自主学习具有较为全面的理解和把握。加强学生自主学习的国际交流与合作，有助于我国研究者及时掌握自主学习的最新研究动态，充分接触和了解国际学生自主学习的研究热点和前沿，并合理吸收国外学生自主学习的有益经验，为研究和培养本土化的学生自主学习提供参考和借鉴。

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