汪維富 毛美娟 閆寒冰

【摘 要】智能導(dǎo)師系統(tǒng)是運(yùn)用人工智能技術(shù)模擬人類(lèi)教師輔導(dǎo)行為，為學(xué)習(xí)過(guò)程提供自適應(yīng)的交互反饋，是信息技術(shù)促進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的重要標(biāo)志性產(chǎn)品。然而，在智能導(dǎo)師系統(tǒng)能否改進(jìn)學(xué)業(yè)成就的問(wèn)題上仍然存在著較大爭(zhēng)議。為此，研究主要采用量化元分析方法，針對(duì)1990年以來(lái)國(guó)際上關(guān)于智能導(dǎo)師系統(tǒng)提升學(xué)業(yè)成就的58篇實(shí)證研究進(jìn)行了綜合分析。研究發(fā)現(xiàn)：智能導(dǎo)師系統(tǒng)對(duì)學(xué)業(yè)成就的平均效應(yīng)量為0.492，具有中等的正向提升作用，能將第50個(gè)百分位的學(xué)生成就提高至約第68個(gè)百分位;在不同的學(xué)生特征、發(fā)表特征與研究設(shè)計(jì)特征中都發(fā)現(xiàn)了智能導(dǎo)師系統(tǒng)的正向促進(jìn)作用，其中測(cè)試類(lèi)型、持續(xù)時(shí)間與樣本量對(duì)平均效應(yīng)量具有顯著的調(diào)節(jié)作用，本地測(cè)試的平均效應(yīng)量大于標(biāo)準(zhǔn)化考試，實(shí)驗(yàn)處理時(shí)間越長(zhǎng)的平均效應(yīng)量越大，而樣本量超過(guò)200后，平均效應(yīng)量顯著下降。建議國(guó)內(nèi)教育技術(shù)領(lǐng)域擴(kuò)大實(shí)證研究規(guī)模，建立規(guī)范、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)母深A(yù)規(guī)范與實(shí)踐指南，促進(jìn)學(xué)科領(lǐng)域的健康發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】? 智能導(dǎo)師系統(tǒng);元分析;學(xué)業(yè)成就;個(gè)性化學(xué)習(xí);計(jì)算機(jī)輔助教學(xué);效應(yīng)量;人工智能;認(rèn)知輔導(dǎo)系統(tǒng)

【中圖分類(lèi)號(hào)】? ?G434? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】? A? ? ? ?【文章編號(hào)】? 1009-458x（2019）10-0040-12

一、引言

從孔子私塾式的一對(duì)一啟發(fā)式教學(xué)到現(xiàn)代班級(jí)制度的一對(duì)多授課，從大眾媒體的單向知識(shí)傳播到人工智能的人機(jī)對(duì)話(huà)交互，人類(lèi)輔導(dǎo)學(xué)習(xí)的歷史可謂源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，而基于機(jī)器的輔導(dǎo)是學(xué)業(yè)輔導(dǎo)歷史中較晚出現(xiàn)的一種新形式。雖然利用機(jī)器輔助或代替人類(lèi)個(gè)體開(kāi)展教學(xué)活動(dòng)的實(shí)踐探索遠(yuǎn)早于數(shù)字電子計(jì)算機(jī)與人工智能的發(fā)明（張志禎， 等， 2019），但正是電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才讓機(jī)器輔導(dǎo)的大規(guī)模探索與應(yīng)用成為現(xiàn)實(shí)。20世紀(jì)50年代開(kāi)始出現(xiàn)的教學(xué)機(jī)器與程序化教學(xué)系統(tǒng)，基于行為主義學(xué)習(xí)理論，以片段分塊、順序分支的方式呈現(xiàn)事先準(zhǔn)備好的固定教學(xué)內(nèi)容，提供適度的交互反饋并引出后續(xù)學(xué)習(xí)內(nèi)容。這種系統(tǒng)被統(tǒng)稱(chēng)為計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)（Computer-Aided Instruction， CAI），具有機(jī)械性、程序化、預(yù)設(shè)性與封閉性特征。20世紀(jì)70年代出現(xiàn)了一種新型的機(jī)器輔導(dǎo)系統(tǒng)，它扎根于人工智能理論與認(rèn)知理論，從專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)中創(chuàng)建自動(dòng)化的提示與反饋，依據(jù)學(xué)生知識(shí)水平與風(fēng)格提供自適應(yīng)性的精細(xì)化腳手架，被統(tǒng)稱(chēng)為“智能導(dǎo)師系統(tǒng)”（Intelligent Tutoring Systems， ITSs）。智能導(dǎo)師系統(tǒng)與純粹的CAI有明顯區(qū)別，智能導(dǎo)師系統(tǒng)增強(qiáng)了學(xué)習(xí)環(huán)境的自適應(yīng)能力，具備一定的情境感知、自然語(yǔ)言理解、推理進(jìn)化、智能適應(yīng)和自我學(xué)習(xí)的能力。

智能導(dǎo)師系統(tǒng)是按照人類(lèi)輔導(dǎo)行為的理念來(lái)開(kāi)發(fā)的（Woolf， 2009），以幫助具有不同基礎(chǔ)、風(fēng)格與背景的學(xué)生實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)。特別是隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能導(dǎo)師系統(tǒng)能有效追蹤學(xué)生的知識(shí)水平、學(xué)習(xí)策略、情感狀態(tài)、學(xué)習(xí)風(fēng)格并給予自適應(yīng)的智能輔導(dǎo)等，這可能是人類(lèi)輔導(dǎo)人員都無(wú)法做到的精細(xì)化水平，但人工智能實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動(dòng)化依然會(huì)存在限度（張志禎， 等， 2019）。現(xiàn)階段，智能導(dǎo)師系統(tǒng)能否提升學(xué)習(xí)成效？是否比傳統(tǒng)課堂教學(xué)更有效？哪些因素會(huì)影響智能導(dǎo)師系統(tǒng)提升學(xué)業(yè)成就？這些是教育技術(shù)領(lǐng)域需要回答的重要問(wèn)題。

二、相關(guān)研究綜述

范萊恩（VanLehn， 2011）總結(jié)了不同輔導(dǎo)形式對(duì)于提升學(xué)業(yè)成就的影響效應(yīng)，認(rèn)為計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)比常規(guī)教學(xué)提高約0.3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，智能導(dǎo)師系統(tǒng)能提高約1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，而人類(lèi)輔導(dǎo)被認(rèn)為是最有效的，能提高2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，即將第50個(gè)百分位的學(xué)生提升至第98個(gè)百分位。這是范萊恩根據(jù)前幾十年的相關(guān)研究所做出的推斷，結(jié)果是否真實(shí)呢？

關(guān)于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)有效性的觀點(diǎn)還是比較可信的。從元分析的整體視角考察，早期計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的影響效應(yīng)量處在0.37～0.42之間（Burns， 1981; Hartley， 1978）。庫(kù)利克等人（Kulik， et al.， 1991; Kulik， 1994， 2002）持續(xù)開(kāi)展了多次跟蹤性分析，發(fā)現(xiàn)CAI能帶來(lái)0.30～0.38個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的提升。巴伊拉克塔爾（Bayraktar， 2001）也發(fā)現(xiàn)CAI能為中學(xué)生與大學(xué)生的科學(xué)教育成績(jī)提高0.273個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。最近，索薩等人（Sosa， et al.， 2011）發(fā)現(xiàn)CAI能為大學(xué)生帶來(lái)0.33個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的成績(jī)提升。塔米姆等人（Tamim， et al.， 2011）針對(duì)25項(xiàng)關(guān)于教學(xué)技術(shù)與系統(tǒng)有效性的元分析進(jìn)行了二次綜述，發(fā)現(xiàn)14個(gè)CAI的平均效應(yīng)量是0.26個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。然而，CAI在特定領(lǐng)域的影響差異較大，如在早期閱讀（Blok， et al.， 2002）中存在偏低的效應(yīng)量（0.19），而在特殊教育領(lǐng)域（Kroesbergen， et al.， 2003）又具有偏高的效應(yīng)量（0.75）。但從整體上考察，提高約1/3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差是CAI影響效應(yīng)較為一致的結(jié)論。

關(guān)于人類(lèi)輔導(dǎo)的有效性難以找到一致的直接證據(jù)。人類(lèi)輔導(dǎo)提高2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的觀點(diǎn)來(lái)自于布魯姆的一篇頗具影響力的文章（Bloom， 1984），他提出了著名的“雙西格瑪（two-sigma）”問(wèn)題，認(rèn)為每個(gè)學(xué)生通過(guò)一對(duì)一的個(gè)性化輔導(dǎo)都能取得2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的成績(jī)提升。他在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，在無(wú)人輔導(dǎo)的情況下，掌握學(xué)習(xí)小組比常規(guī)教學(xué)小組提高了1.2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，而有教師輔導(dǎo)的掌握學(xué)習(xí)小組又額外提高了0.8個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，共產(chǎn)生2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的效應(yīng)。這種改進(jìn)效應(yīng)是人類(lèi)輔導(dǎo)與掌握學(xué)習(xí)策略混合干預(yù)的結(jié)果，并沒(méi)有單獨(dú)評(píng)估人類(lèi)輔導(dǎo)的直接效應(yīng)。范萊恩（VanLehn， 2011）發(fā)現(xiàn)了人類(lèi)輔導(dǎo)的改進(jìn)效應(yīng)量為0.79個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，明顯低于布魯姆的結(jié)論。此外，柯恩等人（Cohen， et al.， 1982）發(fā)現(xiàn)中小學(xué)同伴輔導(dǎo)僅能提高0.4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，成人輔導(dǎo)能給小學(xué)生成績(jī)帶來(lái)0.3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的提升（Ritter， 2009），劉珊珊與楊向東（2015）發(fā)現(xiàn)課外輔導(dǎo)對(duì)學(xué)業(yè)成績(jī)的效應(yīng)量?jī)H為0.27，甚至李佳麗（2017）還發(fā)現(xiàn)一對(duì)一家教補(bǔ)習(xí)對(duì)于小學(xué)生的成績(jī)有顯著的消極影響。這些研究結(jié)論與布魯姆得出的2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的效果有巨大差異，有待更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)暮铣煞治觥?/p>

智能導(dǎo)師系統(tǒng)從誕生起就被賦予實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)輔導(dǎo)的期望，然而對(duì)于學(xué)業(yè)成就提升的成效影響至今爭(zhēng)議很大。認(rèn)知輔導(dǎo)系統(tǒng)（Cognitive Tutor， CT）是美國(guó)K-12廣泛應(yīng)用的一款數(shù)學(xué)智能導(dǎo)師系統(tǒng)，安德森等人（Anderson， et al.， 1995）發(fā)現(xiàn)早期版本的CT能產(chǎn)生1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的成績(jī)提升，但利特等人（Ritter， et al.， 2007）發(fā)現(xiàn)較新版本的CT只能提高0.38個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。按照美國(guó)教育部有效教育策略資料中心（What Works Clearinghouse， WWC， 2017）的標(biāo)準(zhǔn)，認(rèn)為能提高0.25個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差就表示有實(shí)質(zhì)性的重要影響，因此，他們認(rèn)為CT具有實(shí)質(zhì)性的重要影響。近年來(lái)，通過(guò)元分析，范萊恩（VanLehn， 2011）發(fā)現(xiàn)智能導(dǎo)師系統(tǒng)能平均提高0.76個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。庫(kù)里克與弗萊徹（Kulik & Fletcher， 2016）分析了50項(xiàng)ITSs應(yīng)用于學(xué)業(yè)改進(jìn)的獨(dú)立研究，發(fā)現(xiàn)能提高0.66個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差?，?shù)热耍∕a， et al.， 2014）針對(duì)73個(gè)獨(dú)立實(shí)證研究進(jìn)行元分析，發(fā)現(xiàn)其平均效應(yīng)量是0.43個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，且產(chǎn)品類(lèi)型、對(duì)照組類(lèi)型、測(cè)試類(lèi)型等因素的調(diào)節(jié)作用顯著。斯滕貝格·胡與庫(kù)珀（Steenbergen-Hu & Cooper， 2014）發(fā)現(xiàn)ITSs能為大學(xué)生學(xué)業(yè)成績(jī)帶來(lái)0.37個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的提升。然而，美國(guó)教育部有效教育策略資料中心（WWC， 2016）另一項(xiàng)綜合評(píng)估報(bào)告發(fā)現(xiàn)，CT的平均效應(yīng)量接近零。斯滕貝格·胡與庫(kù)珀（Steenbergen-Hu & Cooper， 2013）的另一項(xiàng)元分析發(fā)現(xiàn)，ITSs在K-12數(shù)學(xué)科目中只能提高0.05個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，也微不足道。

ITSs是從CAI發(fā)展而來(lái)的，能實(shí)現(xiàn)更智能化、個(gè)性化的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)。根據(jù)CAI能提高1/3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的基本共識(shí)，ITSs與傳統(tǒng)教學(xué)比較，應(yīng)該還能額外增加效應(yīng)量。然而，目前針對(duì)ITSs的有效性評(píng)價(jià)卻是如此缺乏共識(shí)，令人吃驚。如今，人工智能正從1.0走向2.0（潘云鶴， 2018），人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用不斷發(fā)展升級(jí)，作為典型的教育類(lèi)人工智能產(chǎn)品，吸引了越來(lái)越多的社會(huì)關(guān)注，若ITSs在有效性這個(gè)重要問(wèn)題上不能達(dá)成一個(gè)基本共識(shí)，不利于人工智能在教育領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用。因此，本研究采用量化元分析方法（Quantitative meta-analysis）來(lái)試圖回應(yīng)這個(gè)重要問(wèn)題。

三、研究過(guò)程

量化元分析（也稱(chēng)“元分析”）是國(guó)際上廣泛使用的一種合成性實(shí)證研究方法，能針對(duì)一個(gè)主題的多項(xiàng)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)研究的結(jié)果進(jìn)行再次合并分析，充分挖掘不同實(shí)驗(yàn)特征對(duì)總體結(jié)果的影響程度，獲得更具普適性的研究結(jié)論。根據(jù)格拉斯等（Glass， et al.， 1981）關(guān)于元分析的研究，本研究包括文獻(xiàn)準(zhǔn)備、特征編碼、效應(yīng)量計(jì)算與分析和結(jié)果討論四個(gè)階段。

（一）文獻(xiàn)準(zhǔn)備

1. 文獻(xiàn)搜索

廣泛搜集關(guān)于智能導(dǎo)師系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)或準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究，一方面，通過(guò)國(guó)外權(quán)威文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)（ERIC， Proquest Dissertation and Theses， ScienceDirect， Wiley， SpringerLink）與Google學(xué)術(shù)引擎搜索候選文獻(xiàn)，檢索時(shí)用技術(shù)關(guān)鍵詞（如intelligent tutoring system、artificial tutor、pedagogical agents等）與學(xué)業(yè)關(guān)鍵詞（如learning gains、outcome、achievement、performance、improvement、evaluate等）進(jìn)行交叉檢索，限定時(shí)間為1990年1月1日至2018年11月30日），同時(shí)在CNKI采用“智能導(dǎo)師系統(tǒng)”“智能輔導(dǎo)”“智能教學(xué)系統(tǒng)”等關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。另一方面，通過(guò)相關(guān)研究的參考文獻(xiàn)進(jìn)行回溯倒查（VanLehn， 2011; Steenbergen-Hu & Cooper， 2013; Kulik & Fletcher， 2016），對(duì)在學(xué)校應(yīng)用較為廣泛的ITSs產(chǎn)品進(jìn)行專(zhuān)題搜索（如Cognitive Tutor、AutoTutor、WWC等）。最后，做初步數(shù)據(jù)處理，剔除軟件開(kāi)發(fā)報(bào)告、滿(mǎn)意度調(diào)查、技術(shù)優(yōu)化研究等不相關(guān)文獻(xiàn)，最后總共產(chǎn)生了489篇可供進(jìn)一步分析的候選文獻(xiàn)。

2. 文獻(xiàn)篩選

在粗略考察了小部分候選樣本之后，制定了一份文獻(xiàn)篩選標(biāo)準(zhǔn)，入選的候選文獻(xiàn)必須滿(mǎn)足這些條件：①采用實(shí)驗(yàn)或準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，有對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組，且匯報(bào)了兩組前測(cè)無(wú)顯著差異，單組實(shí)驗(yàn)或未報(bào)告前測(cè)無(wú)顯著差異的不予納入。②實(shí)驗(yàn)組必須接受了智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)的干預(yù)實(shí)踐。如今計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)層出不窮，對(duì)于智能導(dǎo)師系統(tǒng)概念的準(zhǔn)確理解非常關(guān)鍵。CAI與ITSs的主要區(qū)別在于：前者只提供固定的機(jī)械性交互反饋，而后者能在學(xué)習(xí)過(guò)程中提供顆粒更精細(xì)的自適應(yīng)反饋。同時(shí)，根據(jù)范萊恩（VanLehn， 2006）提出的ITSs包含外循環(huán)（outer loop）和內(nèi)循環(huán)（inner loop）的反饋機(jī)制進(jìn)行識(shí)別。③對(duì)照組接受了相同內(nèi)容的常規(guī)教與學(xué)，但不能接受其他類(lèi)型的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)或人類(lèi)單獨(dú)輔導(dǎo)等。④實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組都測(cè)量了知識(shí)、技能等學(xué)業(yè)目標(biāo)，可以是卷面測(cè)試、現(xiàn)場(chǎng)技能評(píng)估、真實(shí)任務(wù)遷移等，但滿(mǎn)意度、情感目標(biāo)的測(cè)量結(jié)果不被接受。⑤被試群體是具有正常需求的學(xué)習(xí)群體，剔除有身心障礙、學(xué)習(xí)障礙的相關(guān)研究，但知識(shí)與能力基礎(chǔ)有差異的相關(guān)研究是可接受的。⑥文獻(xiàn)報(bào)告了必要的數(shù)據(jù)資料，可用于計(jì)算相應(yīng)的效應(yīng)量（Effect size）。最后從候選文獻(xiàn)中遴選出58個(gè)符合標(biāo)準(zhǔn)的獨(dú)立研究，可供分析的效應(yīng)量達(dá)83個(gè)，其中部分獨(dú)立研究提供了多個(gè)效應(yīng)量，如表1所示（“作者”列括號(hào)中的數(shù)字表示所提供的效應(yīng)量個(gè)數(shù)）。

入選分析的58份獨(dú)立研究都是英文文獻(xiàn)，最早的是在1990年，實(shí)驗(yàn)群體涵蓋小學(xué)、中學(xué)、大學(xué)?？傮w上來(lái)說(shuō)，代表性強(qiáng)、嚴(yán)謹(jǐn)性程度高：①入選研究的總樣本達(dá)到10，764，而樣本量最大是2，279，最小樣本量為21;②在教育層次上，大學(xué)占比超過(guò)一半（53.45%），小學(xué)最少（12.07%）;③在學(xué)科應(yīng)用上，計(jì)算機(jī)（29.31%）、數(shù)學(xué)（29.31%）和語(yǔ)言（18.97%）是主力軍，還涉及物理、經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理研究方法、生物、法律等其他學(xué)科。

（二）特征編碼

為分析特征變量對(duì)效應(yīng)量的影響，在多輪考察部分入選文獻(xiàn)的特征之后，研制了一份涵蓋10個(gè)變量的研究特征編碼表（如表2所示）。最初將這些內(nèi)容詳細(xì)記錄，再將觀察結(jié)果重新編碼為有序的類(lèi)別變量。

為何這樣設(shè)計(jì)編碼方式？首先，在實(shí)驗(yàn)時(shí)間上WWC建立了針對(duì)教育實(shí)證研究的接納標(biāo)準(zhǔn)，而使用最為廣泛的認(rèn)知輔導(dǎo)系統(tǒng)從2007年開(kāi)始有符合嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)的干預(yù)研究，考慮到研究周期，特將2004年作為初始分類(lèi)年份;其次，元分析注重發(fā)布偏倚的考察，在出版類(lèi)型上作了正式出版（期刊/會(huì)議/書(shū)籍章節(jié)）與未正式出版（項(xiàng)目報(bào)告/學(xué)位論文/未發(fā)表手稿）的區(qū)分;最后，在標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試中使用的是權(quán)威機(jī)構(gòu)研制的具有高信效度的測(cè)試內(nèi)容，而本地自行測(cè)試是研究者自行設(shè)計(jì)的相關(guān)考試，在相關(guān)研究中發(fā)現(xiàn)了測(cè)試類(lèi)型對(duì)效應(yīng)量的顯著調(diào)節(jié)作用（Kulik & Fletcher， 2016）。

（三）效應(yīng)量計(jì)算方法

本研究采用綜合元分析軟件（Comprehensive Meta-Analysis 3.0）作為主要的數(shù)據(jù)處理與分析工具，將來(lái)自不同獨(dú)立研究的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，按照赫杰斯和奧利金（Hedges & Olkin， 1985）提出的標(biāo)準(zhǔn)化均差（Standardized Mean Difference， SMD）公式計(jì)算每個(gè)效應(yīng)量，再依次計(jì)算合并后的平均效應(yīng)量和分組效應(yīng)量，每個(gè)效應(yīng)量的計(jì)算數(shù)據(jù)需要至少包括雙組實(shí)驗(yàn)的樣本（N）、后測(cè)均值（Mean）和后測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差（SD），而后結(jié)合SPSS軟件將效應(yīng)量與特征編碼進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，了解研究特征對(duì)效應(yīng)量的具體影響。

四、結(jié)果檢驗(yàn)與分析

（一）發(fā)表偏倚檢驗(yàn)

當(dāng)所入選的實(shí)證研究樣本無(wú)法代表可能存在的全體實(shí)證研究時(shí)就會(huì)發(fā)生發(fā)表偏倚。因此，在計(jì)算效應(yīng)量之前，需要對(duì)是否存在發(fā)表偏倚進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)。通常使用的發(fā)表偏倚檢驗(yàn)方法包括漏斗圖法、Begg秩相關(guān)法和失安全系數(shù)（Fail-safe）等（李玉， 等， 2018）。本研究的漏斗圖檢驗(yàn)結(jié)果如圖1，大部分研究分布在中線(xiàn)左右，整體呈漏斗形，但左邊偏少一些且靠近底部有部分散點(diǎn)（標(biāo)準(zhǔn)誤較大），可能會(huì)發(fā)生一定程度的偏倚。漏斗圖只能按照定性的方式來(lái)表征結(jié)果，在判斷時(shí)具有很大的主觀性（Greenland， 1994），而且入選研究中已經(jīng)囊括了部分非正式發(fā)表的手稿，因此需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。Begg秩相關(guān)性通過(guò)分析效應(yīng)與標(biāo)準(zhǔn)誤是否相關(guān)來(lái)檢驗(yàn)偏倚，發(fā)現(xiàn)其相關(guān)性（Tau）為0.123，且不顯著（p=0.09），若將非正式發(fā)表的文獻(xiàn)剔除，則相關(guān)性更低（Tau=0.03， p=0.64），說(shuō)明不存在發(fā)表偏倚。失安全系數(shù)方法檢驗(yàn)是為了排除存在偏倚的可能，計(jì)算最少需要多少個(gè)消極結(jié)果的研究才能使本結(jié)論發(fā)生逆轉(zhuǎn)，失安全系數(shù)越大，說(shuō)明存在偏倚的可能性越小。本研究發(fā)現(xiàn)其失安全系數(shù)為9806，遠(yuǎn)超過(guò)“5N+10”（N=83），說(shuō)明發(fā)表偏倚的可能性很小。整體上考慮，存在發(fā)表偏倚的可能性很小。

（二）基本統(tǒng)計(jì)分析

數(shù)據(jù)樣本執(zhí)行效應(yīng)量計(jì)算后發(fā)現(xiàn)，83個(gè)獨(dú)立效應(yīng)量中有75個(gè)（90.36%）實(shí)驗(yàn)組的后測(cè)成績(jī)顯著高于對(duì)照組。根據(jù)科恩（Cohen， 1992）效應(yīng)量統(tǒng)計(jì)理論，效應(yīng)量處在0.2時(shí)說(shuō)明影響很小，處在0.5時(shí)說(shuō)明是中等程度的影響，而達(dá)到0.8時(shí)表示影響顯著，本研究發(fā)現(xiàn)超過(guò)一半（42項(xiàng)）的效應(yīng)量達(dá)到0.5以上。因此，絕大部分研究表明智能導(dǎo)師系統(tǒng)能積極提升學(xué)業(yè)成就，而且半數(shù)研究達(dá)到了中等以上程度的正向影響。

（三）平均效應(yīng)量計(jì)算

為更準(zhǔn)確地表征智能導(dǎo)師系統(tǒng)對(duì)學(xué)業(yè)成就的影響，計(jì)算了其平均效應(yīng)量，如表3所示，Q值檢驗(yàn)顯著（p<0.001）且I2明顯高于50%，說(shuō)明入選元分析的獨(dú)立研究存在明顯的異質(zhì)性，宜采納隨機(jī)效應(yīng)模型作為合并效應(yīng)量的計(jì)算模型。因此，本研究的平均效應(yīng)量為0.492，95%置信區(qū)間的效應(yīng)量為0.408～0.577（p<0.000），表明智能導(dǎo)師系統(tǒng)對(duì)學(xué)業(yè)成就具有中等的正向作用，平均效應(yīng)量處在0.408～0.577。

（四）影響效應(yīng)量的特征因素

盡管平均效應(yīng)量處于中等水平，但是在一些研究中效應(yīng)量非常大而其他研究中效應(yīng)量比較小，存在異質(zhì)性。為弄清影響效應(yīng)量的特征因素，研究分別對(duì)學(xué)生特征、發(fā)表特征和研究設(shè)計(jì)進(jìn)行了效應(yīng)量的分組分析及線(xiàn)性回歸分析。

1. 學(xué)生特征對(duì)實(shí)驗(yàn)效應(yīng)的影響

探究學(xué)生的國(guó)家屬地、知識(shí)基礎(chǔ)水平和教育層次對(duì)實(shí)驗(yàn)效應(yīng)的影響。按照上述異質(zhì)性檢驗(yàn)方法（后續(xù)均按照該方法選擇相應(yīng)效應(yīng)模型），發(fā)現(xiàn)這三個(gè)因素應(yīng)該分別使用隨機(jī)效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，如表4所示。在發(fā)展中國(guó)家和發(fā)達(dá)國(guó)家維度，智能導(dǎo)師系統(tǒng)均能顯著提升學(xué)生學(xué)業(yè)成就。在發(fā)展中國(guó)家（g=0.777）的實(shí)驗(yàn)效果似乎高于發(fā)達(dá)國(guó)家（0.465），但在相應(yīng)的隨機(jī)效應(yīng)模型中并未達(dá)到顯著水平（p>0.05）。不管是知識(shí)基礎(chǔ)一般，還是基礎(chǔ)較差的學(xué)生，智能導(dǎo)師系統(tǒng)均顯示出顯著的積極影響，而且基礎(chǔ)較差的學(xué)生（g=0.568）與基礎(chǔ)普通的學(xué)生（g=0.291）比較，具有顯著的差異（p<0.05），前者的平均效應(yīng)量幾乎是后者的兩倍。對(duì)于所有教育層次的學(xué)生來(lái)說(shuō)，智能導(dǎo)師系統(tǒng)都具有顯著的積極作用，而且層次之間具有顯著差異（p<0.05），對(duì)大學(xué)生、小學(xué)生的影響更大，對(duì)中學(xué)生的影響更小。因此，智能導(dǎo)師系統(tǒng)對(duì)于不同學(xué)生都具有顯著的正向影響，而且對(duì)知識(shí)基礎(chǔ)較低、大學(xué)生具有更為顯著的積極影響。

2. 發(fā)表特征對(duì)實(shí)驗(yàn)效應(yīng)的影響

為考察文獻(xiàn)的發(fā)表特征對(duì)效應(yīng)量的影響，研究從實(shí)施時(shí)間與發(fā)表類(lèi)型上進(jìn)行了效應(yīng)量的分組計(jì)算，結(jié)果如表5所示。各年度區(qū)間的實(shí)驗(yàn)效果都具有顯著的正向作用，雖然2005年至2011年看似效應(yīng)量更高，但并未達(dá)到顯著水平，即實(shí)驗(yàn)時(shí)間對(duì)效應(yīng)量的變異并無(wú)實(shí)際影響。不同發(fā)表類(lèi)型的文獻(xiàn)都具有顯著的正向提升作用，盡管正式發(fā)表類(lèi)型（期刊、會(huì)議和書(shū)籍）文獻(xiàn)的效應(yīng)量較高，但與非正式發(fā)表類(lèi)型的差異并不顯著。

3. 研究設(shè)計(jì)對(duì)實(shí)驗(yàn)效應(yīng)的影響

研究設(shè)計(jì)往往是影響實(shí)驗(yàn)效果的重要因素，研究從樣本量、學(xué)科、應(yīng)用產(chǎn)品、持續(xù)時(shí)間、測(cè)試類(lèi)型等五個(gè)方面進(jìn)行考察，如表6所示。在各個(gè)樣本量區(qū)間，ITSs都顯示出了顯著的正向促進(jìn)作用，而且組間存在顯著的差異性，樣本量越大，效應(yīng)量越小，樣本量低于200時(shí)效應(yīng)量變化不大，而高于200之后效應(yīng)量銳減至一半。在學(xué)科分類(lèi)上，ITSs對(duì)理工科與文科都產(chǎn)生了顯著的積極效應(yīng)，但理工科的效應(yīng)量顯著高于文科。針對(duì)兩類(lèi)產(chǎn)品的實(shí)驗(yàn)都產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用，但其他產(chǎn)品與認(rèn)知輔導(dǎo)系統(tǒng)的影響成效上有顯著的差異，前者是后者的三倍。無(wú)論實(shí)驗(yàn)持續(xù)時(shí)間的長(zhǎng)短都具有正向的促進(jìn)作用，但不同的持續(xù)時(shí)間具有顯著的差異，短期（小于1周）與長(zhǎng)期（超過(guò)15周）的實(shí)驗(yàn)效應(yīng)都不如中期（1周～15周）好。不同的測(cè)試類(lèi)型都具有顯著的積極效應(yīng)，但本地自行測(cè)試要顯著優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)化考試，前者的效應(yīng)量超過(guò)后者的兩倍。

4. 對(duì)平均效應(yīng)量的調(diào)節(jié)影響分析

按照上述分析結(jié)果，在所有特征層面ITSs對(duì)學(xué)業(yè)成就都具有正向的顯著提升作用，而且部分學(xué)生特征（如知識(shí)基礎(chǔ)水平和教育層次）與研究設(shè)計(jì)特征（學(xué)科、產(chǎn)品、樣本量、持續(xù)時(shí)間和測(cè)試類(lèi)型）表現(xiàn)出了組間效應(yīng)量的顯著差異，但這些特征對(duì)平均效應(yīng)量是否有調(diào)節(jié)影響還有待進(jìn)一步驗(yàn)證，因?yàn)楦黝?lèi)特征之間可能存在相關(guān)性。為此，研究結(jié)合線(xiàn)性回歸分析方法驗(yàn)證上述特征對(duì)于平均效應(yīng)量變異的影響，擬合效果較好的是一個(gè)涵蓋三個(gè)自變量的模型，如表7所示。

有顯著調(diào)節(jié)作用的是測(cè)試類(lèi)型、持續(xù)時(shí)間和樣本量三個(gè)特征，雖然對(duì)平均效應(yīng)量的變異解釋程度并不高（R2=22.7%），但對(duì)平均效應(yīng)量的變異具有顯著的調(diào)節(jié)作用，依據(jù)其作用大小，依次為測(cè)試類(lèi)型（-0.467）、持續(xù)時(shí)間（0.356）與樣本量（-0.191），說(shuō)明本地測(cè)試、較長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)時(shí)間、更小樣本量會(huì)獲得更大的效應(yīng)量（此處使用的樣本量為真實(shí)數(shù)量，未使用編碼后的有序分類(lèi)變量）。不同的知識(shí)基礎(chǔ)、教育層次、學(xué)科和產(chǎn)品都有顯著的效應(yīng)量差異，卻為何并沒(méi)有對(duì)平均效應(yīng)量變異產(chǎn)生顯著影響？研究分析了這三個(gè)因素與其他因素之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品類(lèi)型分別與測(cè)試類(lèi)型、樣本量和持續(xù)時(shí)間存在顯著的相關(guān)性;教育層次分別與測(cè)試類(lèi)型和樣本量存在顯著的相關(guān)性，知識(shí)基礎(chǔ)水平又與教育層次存在顯著的相關(guān)性;學(xué)科也與產(chǎn)品類(lèi)型存在顯著的相關(guān)性?？梢哉J(rèn)為，不同知識(shí)基礎(chǔ)、教育層次、學(xué)科與產(chǎn)品之所以會(huì)產(chǎn)生顯著的效應(yīng)量差異，其背后實(shí)質(zhì)上是這三個(gè)調(diào)節(jié)變量在起作用，如選用認(rèn)知輔導(dǎo)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基本上都采納大樣本（80%）、標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試（90%）、中長(zhǎng)期實(shí)驗(yàn)（超過(guò)15周的占70%），導(dǎo)致認(rèn)知輔導(dǎo)系統(tǒng)產(chǎn)品的效應(yīng)量較低。因此，可以認(rèn)為，只有測(cè)試類(lèi)型、持續(xù)時(shí)間與樣本量才是顯著調(diào)節(jié)平均效應(yīng)量的關(guān)鍵特征。

五、總結(jié)與討論

本研究通過(guò)對(duì)國(guó)外58項(xiàng)關(guān)于智能導(dǎo)師系統(tǒng)提升學(xué)業(yè)成就的獨(dú)立實(shí)證研究進(jìn)行了量化元分析，主要從發(fā)表偏倚檢驗(yàn)、平均效應(yīng)量的效應(yīng)量的調(diào)節(jié)特征等方面進(jìn)行了分析。

（一）智能導(dǎo)師系統(tǒng)對(duì)學(xué)業(yè)成就具有中等的正向促進(jìn)作用

智能導(dǎo)師系統(tǒng)與學(xué)業(yè)成就之間呈顯著的積極相關(guān)，超過(guò)九成的獨(dú)立研究都發(fā)現(xiàn)了顯著的正向促進(jìn)效應(yīng)，合并后的平均效應(yīng)量達(dá)到0.492，即能將第50個(gè)百分位的學(xué)生提高至第68個(gè)百分位，且95%研究的效應(yīng)量處在0.408與0.577之間。這與瑪?shù)热耍∕a， et al.， 2014）的研究結(jié)論一致，但與其他元分析（VanLehn， 2011; Kulik & Fletcher， 2016; WWC， 2016; Steenbergen-Hu & Cooper， 2013）的結(jié)果有較小的差異。范萊恩（VanLehn， 2011）區(qū)別了按步輔導(dǎo)（Step-based tutoring）與按分步輔導(dǎo)（Substep-based tutoring）等兩類(lèi)智能導(dǎo)師系統(tǒng)，前者為單個(gè)問(wèn)題提供一個(gè)總體線(xiàn)索與解釋?zhuān)笳邉t提供更精細(xì)的腳手架，將解決一個(gè)問(wèn)題的相關(guān)提示細(xì)化為多個(gè)微提示，按照多個(gè)分步驟依次反饋。其中，按步輔導(dǎo)提高了0.76個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，而按分步輔導(dǎo)提高了0.4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，而本研究并未加以區(qū)分，本研究效應(yīng)量處在兩者之間是合理的。在庫(kù)里克與弗萊徹（Kulik & Fletcher， 2016）的研究中，通過(guò)本地測(cè)試獲取的效應(yīng)量占比是82%，明顯高于本研究的66%，根據(jù)測(cè)試類(lèi)型的調(diào)節(jié)作用可推斷，其效應(yīng)量比本研究高一些就不奇怪了。美國(guó)教育部有效教育策略資料中心（WWC， 2016）考察了認(rèn)知輔導(dǎo)系統(tǒng)大規(guī)模應(yīng)用的有效性，其中測(cè)試類(lèi)型都是標(biāo)準(zhǔn)化考試。本研究發(fā)現(xiàn)大樣本和標(biāo)準(zhǔn)化考試都對(duì)效應(yīng)量具有顯著的消極調(diào)節(jié)作用。因此，其結(jié)果明顯低于本研究。至于斯滕貝格·胡與庫(kù)珀（Steenbergen-Hu & Cooper， 2013）的效應(yīng)量更低的原因，庫(kù)里克與弗萊徹（Kulik & Fletcher， 2016）給出了相應(yīng)解釋?zhuān)驗(yàn)樗麄儗⒅悄軐?dǎo)師系統(tǒng)的概念寬泛化（包括了部分CAI），納入標(biāo)準(zhǔn)要求低，部分研究甚至沒(méi)有恰當(dāng)對(duì)照組、無(wú)雙組前測(cè)等，這些解釋在本研究中同樣適用。所以，0.5左右的效應(yīng)量比較符合研究現(xiàn)實(shí)。

（二）測(cè)試類(lèi)型、持續(xù)時(shí)間與樣本量對(duì)平均效應(yīng)量具有顯著調(diào)節(jié)作用

在所有特征類(lèi)型上，ITSs對(duì)學(xué)業(yè)成就提升都具有顯著的積極效應(yīng)，而且知識(shí)基礎(chǔ)、教育層次、學(xué)科、產(chǎn)品、樣本量、持續(xù)時(shí)間和測(cè)試類(lèi)型七個(gè)特征對(duì)相應(yīng)的效應(yīng)量均有顯著影響。經(jīng)過(guò)線(xiàn)性回歸分析發(fā)現(xiàn)：測(cè)試類(lèi)型、實(shí)驗(yàn)持續(xù)時(shí)間與樣本量對(duì)平均效應(yīng)量具有顯著的調(diào)節(jié)作用。

測(cè)試類(lèi)型對(duì)平均效應(yīng)量具有顯著的調(diào)節(jié)作用，在之前研究（Rosenshine & Meister， 1994; Koedinger， et al.， 1997; 劉珊珊， 楊向東， 2015; Kulik & Fletcher， 2016）中均有此發(fā)現(xiàn)。在本地開(kāi)發(fā)的測(cè)試中發(fā)現(xiàn)了更積極的效應(yīng)，因?yàn)檫@類(lèi)測(cè)試內(nèi)容與教學(xué)目標(biāo)和學(xué)習(xí)內(nèi)容更為一致，而標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試題目經(jīng)常是第三方開(kāi)發(fā)的，考察內(nèi)容更為寬泛但信效度更高，當(dāng)然這兩種測(cè)試類(lèi)型都具有相應(yīng)的參考價(jià)值，同時(shí)納入兩者可能更具有客觀意義。

不同實(shí)驗(yàn)持續(xù)時(shí)間對(duì)平均效應(yīng)量的影響都是積極、顯著的，但實(shí)驗(yàn)持續(xù)的時(shí)間越長(zhǎng)，智能導(dǎo)師系統(tǒng)越能提升學(xué)業(yè)成就，其背后可能是學(xué)生的技術(shù)接受程度、教師的實(shí)施充分性、組織干預(yù)的嫻熟程度、教學(xué)策略的恰當(dāng)性等多方面的綜合優(yōu)化。納澤（Naser， 2009）在小型實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，第二階段比第一階段的實(shí)驗(yàn)效應(yīng)量要高出0.65。潘恩等人（Pane， et al.， 2013）在大規(guī)模干預(yù)中也發(fā)現(xiàn)了類(lèi)似的顯著差異，第一年實(shí)驗(yàn)的平均效應(yīng)量是-0.06，而第二年另一批學(xué)生的平均效應(yīng)量是0.20，且達(dá)到顯著的積極影響。此外，部分其他相關(guān)研究（Koedinger & Anderson， 1993; VanLehn， et al.， 2005; Le， et al.， 2009）中也有類(lèi)似的發(fā)現(xiàn)。

不同樣本量對(duì)效應(yīng)量的影響也都是積極顯著的。然而，樣本量越大，平均效應(yīng)量卻顯著地減少，尤其是以200作為樣本量的臨界點(diǎn)，斯滕貝格·胡與庫(kù)珀（Steenbergen-Hu & Cooper， 2013）也發(fā)現(xiàn)了類(lèi)似的樣本臨界點(diǎn)效應(yīng)。樣本量超過(guò)200以后，一個(gè)教師同時(shí)在不同班級(jí)授課這個(gè)重要實(shí)驗(yàn)條件一般是很難得到保證的，可能會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有所影響。

六、建議與展望

本研究的數(shù)據(jù)涵蓋了28年間各教育層面在多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域執(zhí)行的58項(xiàng)獨(dú)立實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)智能導(dǎo)師系統(tǒng)對(duì)學(xué)業(yè)成就提升的平均效應(yīng)量為0.492，95%處于0.408至0.577之間，具有中等的正向促進(jìn)作用，與其他相關(guān)元分析取得了較為一致的結(jié)果。此外，本研究提取了對(duì)平均效應(yīng)量變異影響較大的三個(gè)因素，但總體上的解釋程度比較有限，可能是由于對(duì)研究條件的考慮不夠充分，包括教師能力水平、學(xué)生技術(shù)嫻熟程度、智能導(dǎo)師系統(tǒng)的技術(shù)功能、學(xué)習(xí)目標(biāo)分類(lèi)、教學(xué)法等。因此，一方面，繼續(xù)增加與跟蹤對(duì)智能導(dǎo)師系統(tǒng)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)等先進(jìn)輔導(dǎo)技術(shù)的實(shí)證考察，擴(kuò)大實(shí)驗(yàn)研究規(guī)模與影響。特別是國(guó)內(nèi)教育技術(shù)領(lǐng)域在實(shí)驗(yàn)研究上尚未形成主流，如針對(duì)智能導(dǎo)師系統(tǒng)就未發(fā)現(xiàn)一例符合要求的實(shí)驗(yàn)或準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)。如今在教育信息化事業(yè)大發(fā)展的背景下教育技術(shù)學(xué)科建設(shè)卻有式微的風(fēng)險(xiǎn)，將循證作為學(xué)科建設(shè)的核心研究方法之一，會(huì)顯著提升學(xué)科的科學(xué)性，在國(guó)家教育信息化事業(yè)發(fā)展中增加獨(dú)特的“實(shí)證”話(huà)語(yǔ)權(quán)，在教育現(xiàn)代化進(jìn)程中發(fā)揮指向性、引領(lǐng)性與變革性的突出作用。另一方面，規(guī)范教育技術(shù)的實(shí)證研究方法，增強(qiáng)研究設(shè)計(jì)的嚴(yán)謹(jǐn)性，形成完整、高質(zhì)量的研究證據(jù)鏈，讓政策制定者與教育實(shí)踐者知道“某項(xiàng)教育技術(shù)在什么情況下能達(dá)到怎么樣的提升成效”。前文提到的美國(guó)教育部有效教育策略資料中心（WWC， 2017）建立了實(shí)證教育研究的干預(yù)規(guī)范、報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)及其實(shí)踐指南，為研究者、教育者、政策制定者與學(xué)習(xí)者提供了一個(gè)可持續(xù)發(fā)展的證據(jù)積累框架，值得借鑒。

雖然ITSs比CAI的效應(yīng)量并沒(méi)有高出多少，但為當(dāng)下智能化、精準(zhǔn)化的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的發(fā)展與應(yīng)用前景提供了堅(jiān)實(shí)的證據(jù)基礎(chǔ)。隨著深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化將引發(fā)教與學(xué)發(fā)生更加深刻的變革（王珠珠， 2018）。期待在新一代人工智能支持下的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能對(duì)學(xué)業(yè)成就產(chǎn)生“兩個(gè)西格瑪”的改進(jìn)效應(yīng)，讓孔子古老的因材施教的理想插上教育技術(shù)的翅膀，真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的公平而優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化學(xué)習(xí)。

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責(zé)任編輯 韓世梅