面向調節(jié)學習支持的智能教學代理設計與實證研究

[摘 要] 向學習者提供必要的調節(jié)學習支持是協(xié)作學習能夠順利開展并取得成功的關鍵因素之一，但依賴于教師根據(jù)經(jīng)驗提供個性化調節(jié)學習支持費時費力，難以推廣。文章以調節(jié)學習理論為基礎，設計了面向調節(jié)學習支持的智能教學代理模型，并進一步設計了支架式調節(jié)和反饋式調節(jié)兩種不同類型的代理調節(jié)策略。為了驗證智能教學代理模型的有效性，文章以某師范院校開設的“現(xiàn)代教育技術應用”課程為對象，研發(fā)了面向調節(jié)學習支持的智能教學代理，并進行了實證研究。研究結果顯示：智能教學代理能夠促進和提升學習者的協(xié)作學習過程。具體來說，支架反饋式代理能夠促進建構更多數(shù)量的話語，使學習者的協(xié)作話語分布更為均衡和穩(wěn)定，并產(chǎn)生更為豐富的協(xié)作行為轉換模式。但支架式代理對協(xié)作話語的數(shù)量有輕微的抑制作用，在行為模式的豐富性上也略低于支架反饋式代理。研究結論對于智能教學代理系統(tǒng)的研發(fā)和協(xié)作學習活動的組織均有一定的參考價值和啟示作用。

[關鍵詞] 智能教學代理； 調節(jié)學習； 支架式調節(jié)； 反饋式調節(jié)； 協(xié)同知識構建

[中圖分類號] G434 [文獻標志碼] A

[作者簡介] 吳林靜（1987—），女，湖北松滋人。副教授，博士，主要從事人工智能與教育應用、學習分析研究。E-mail：wlj_sz@126.com。

一、引 言

2017年7月，國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出要發(fā)展智能教育，構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系[1]。作為新型教育理念與學習方式變革的重要領域，計算機支持的協(xié)作學習已越來越普遍。但協(xié)作學習并非總是高效且有益的，學習者在小組協(xié)作過程中常常會出現(xiàn)“搭便車”、參與不均衡、社交孤立等現(xiàn)象。如果學習者缺乏調節(jié)學習的技能與策略，那么協(xié)作學習就很難達到預期的效果。此時，往往需要通過外部手段（如教師或代理）給予提示或其他支持來進行干預[2]，幫助協(xié)作成員共同監(jiān)控協(xié)作學習中的各種障礙與挑戰(zhàn)，促進群體知識建構[3]。然而，通過教師進行干預雖然準確率高，但是費時費力，難以大規(guī)模推廣。智能教學代理能夠根據(jù)需要為學習者提供各種語言和非語言學習線索，是一種高效的協(xié)作學習支持工具[4]。然而，當前對于支持調節(jié)學習的智能教學代理的研究尚在起步階段，其運行機制及對協(xié)作學習過程的影響均有待進一步深入探索。因此，本研究以人工智能技術和調節(jié)學習理論為基礎，探索面向調節(jié)學習支持的智能教學代理的作用機制，從而引導學習者開展協(xié)作學習，實現(xiàn)協(xié)同知識建構。

二、相關研究綜述

（一）調節(jié)學習理論

自我調節(jié)學習思想起源于美國心理學家班杜拉的社會認知理論[5]。Zimmerman進一步將自我調節(jié)學習定義為學習者在一定程度上從元認知、動機和行為方面積極主動地參與學習活動的過程[6]。J？覿rvel？覿等人拓展了自我調節(jié)學習的概念，將調節(jié)學習分為自我調節(jié)、同伴調節(jié)和共享調節(jié)三種不同的類型[7]。當前對調節(jié)學習的研究主要集中于以下幾個方面：（1）調節(jié)學習的內涵及概念框架。Zimmerman將自我調節(jié)學習過程分為三個主要的階段：預先計劃、行為表現(xiàn)和自我反思[8]。Lee則認為，社會共享調節(jié)學習過程可以劃分為計劃和目標設定、調度和角色分配、任務和內容監(jiān)控、任務和內容評估[9]。（2）調節(jié)學習工具的設計與應用。王靖等將共享調節(jié)干預分為腳本工具、感知工具和系統(tǒng)化環(huán)境[3]。尹興瀚等指出，群體感知工具對促進社會調節(jié)學習有著重要作用[10]。（3）調節(jié)學習過程的分析與評估。研究者側重于探索學習者在調節(jié)學習過程中所表現(xiàn)出的模式和特征，常見的分析方法主要包括自報告[10]、基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合分析法[11]和基于數(shù)據(jù)挖掘技術的調節(jié)學習模式挖掘等[12]。已有研究成果極大地豐富了調節(jié)學習理論的核心內容。然而，如何運用人工智能技術，向學習者提供個性化、動態(tài)的調節(jié)學習支持服務則尚處在起步階段。

（二）智能教學代理

智能教學代理是指利用自然語言處理、機器學習等人工智能技術來模擬教師的程序或系統(tǒng)，通過計算機與學習者進行交互、提供個性化的教學支持和反饋來促進學習過程。它可以作為輔導教師或學習伙伴[13]，利用語言、表情等手段與學習者交流，融入在線學習環(huán)境中為學習者提供支持、改善學習體驗[14]。當前圍繞智能教學代理的研究主要從以下兩個方面開展：（1）智能代理的功能與角色。Baylor根據(jù)智能教學代理與學習者的不同交互形式，將其功能歸納為調整交互、激發(fā)反思、提供協(xié)作、提供適當?shù)慕虒W輔助[15]。在角色方面，智能教學代理可以作為一種嵌入式認知支架[16]，也可以是提供語言和非語言線索的靜態(tài)視覺圖像或會話同伴，并且可以與智能系統(tǒng)相結合向學習者提供自適應支架和反饋[4]。（2）智能教學代理的應用效果。有研究者指出，無論是專家型代理還是同伴型代理，都能夠通過增強交流來促進學習[17]。Sikstr？觟m等通過元分析發(fā)現(xiàn)，智能教學代理能夠從元認知、自我調節(jié)、自我效能和動機方面啟動學生的人際溝通過程[18]；Dever等的實驗表明，學習者在與智能代理交互后顯示出更高的學習能力[19]。綜上所述，智能教學代理被認為能夠顯著促進學習者的學習過程和學習效果。但從功能和角色上來看，已有研究更多地關注面向獨立學習者的會話代理，而面向協(xié)作學習的調節(jié)學習支持代理的研究則較為少見。

（三）研究目標的確立

針對當前的智能代理難以適應協(xié)作學習場景的不足，本研究擬以協(xié)作學習為應用場景，以調節(jié)學習理論為基礎，以提升學習者的協(xié)作學習能力為目標，設計面向調節(jié)學習過程支持的智能教學代理，并探索不同的調節(jié)策略對學習者協(xié)作學習過程的影響，為協(xié)作學習活動的組織和智能化服務提供參考。

三、面向調節(jié)學習支持的智能教學代理

（一）面向調節(jié)學習支持的智能教學代理模型設計

為了實現(xiàn)上述研究目標，本研究構建了如圖1所示的面向調節(jié)學習支持的智能教學代理模型。

圖1 面向調節(jié)學習支持的智能教學代理模型

在該模型中，智能教學代理的理論基礎主要包括調節(jié)學習理論、社會認知理論和知識建構理論。其中，調節(jié)學習理論用于指導智能教學代理的調節(jié)過程；社會認知理論用于分析學習者的社會交互過程；知識建構理論則用于分析代理的調節(jié)效果。根據(jù)調節(jié)學習理論，智能教學代理在計劃、監(jiān)控、調節(jié)、評價四個階段對學習者的協(xié)作學習進行支持與干預。根據(jù)社會認知理論，學習者的認知加工過程正是在與環(huán)境和同伴的社會交互過程中不斷發(fā)展的。因此，本研究依據(jù)社會認知理論從個體、同伴和群體三種不同的粒度來分析學習者協(xié)作過程中的社會交互過程。為了量化代理的最終調節(jié)效果，以知識建構理論為基礎，對學習者的知識建構過程進行分析，具體的分析維度包括認知、調節(jié)和社會情緒。調節(jié)效果可以進一步反饋給教學代理，從而優(yōu)化調節(jié)過程，實現(xiàn)教學代理的正向迭代與優(yōu)化。

（二）智能教學代理的調節(jié)策略設計

已有研究顯示，在協(xié)作學習中使用支持元認知調節(jié)的協(xié)作腳本能夠對學習者的團隊計劃和知識建構產(chǎn)生積極影響[10]；此外，協(xié)作學習中的群體感知工具能夠影響學習者的元認知和社會共享調節(jié)，從而促進認知、元認知和社會情感的發(fā)展[20]。基于上述結論，本研究設計了兩種類型的代理調節(jié)策略，分別為支架式調節(jié)策略和反饋式調節(jié)策略。其中，支架式調節(jié)策略以調節(jié)學習理論為基礎，根據(jù)調節(jié)學習理論中的調節(jié)過程框架來制定策略支架，共包括計劃、監(jiān)控、評價和調節(jié)四個階段。反饋式調節(jié)策略以群體感知理論為基礎，幫助學習者了解自身和小組當前的協(xié)作狀態(tài)，具體包括個體和小組兩種粒度的行為與語義分布情況。兩種調節(jié)策略的說明與示例見表1。

表1 智能教學代理的調節(jié)策略

（三）智能教學代理的技術框架

基于上述策略，本研究進一步提出了如圖2所示的智能教學代理技術框架。

圖2 面向調節(jié)學習支持的智能教學代理技術框架

在該框架中，學習者通過各類協(xié)作會話支持平臺開展協(xié)作學習活動。面向調節(jié)學習的智能教學代理通過數(shù)據(jù)采集接口從協(xié)作會話支持平臺中采集學習者的學習過程數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析和處理后，再通過反饋接口反饋給協(xié)作會話支持平臺，實現(xiàn)對學習者調節(jié)學習過程的干預。智能教學代理內部主要包含三個模塊，分別是數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和智能調節(jié)模塊。數(shù)據(jù)采集模塊主要負責采集學習者的協(xié)作過程數(shù)據(jù)，具體包括小組ID、發(fā)言者、發(fā)言內容和發(fā)言時間，以及小組的協(xié)作成果等。數(shù)據(jù)分析模塊的核心功能是對采集到的數(shù)據(jù)進行多粒度、多維度的分析。數(shù)據(jù)分析模塊的結果將進一步提供給智能調節(jié)模塊，以便代理向學習者提供智能化干預和反饋。智能調節(jié)代理的調節(jié)策略主要包括兩種：支架式調節(jié)策略和反饋式調節(jié)策略。具體策略的應用方法與表1中的調節(jié)策略一致。

四、面向調節(jié)學習支持的智能教學代理

實證研究

（一）研究問題

為了驗證調節(jié)學習支持的智能教學代理的應用效果，本研究采用準實驗研究法探究該智能教學代理對學習者協(xié)作會話過程的影響。具體的研究問題如下：

1. 面向調節(jié)學習支持的智能教學代理對學習者協(xié)作會話中的行為參與有何影響？

2. 面向調節(jié)學習支持的智能教學代理對學習者協(xié)作會話中的行為分布有何影響？

3. 面向調節(jié)學習支持的智能教學代理對學習者的協(xié)作會話行為模式有何影響？

（二）研究對象

本研究是在某師范院校開設的師范生必修課程“現(xiàn)代教育技術應用”中進行的。課程的持續(xù)時間為8周，旨在培養(yǎng)師范生在教學中運用信息技術的意識和能力。課程要求學習者每周圍繞一個主題進行在線協(xié)作探究，并提交相關作品。共有72人注冊該課程（其中男生19人、女生53人），均為師范類專業(yè)大三學生。

（三）實驗設計

為了更好地探究不同類型的代理對協(xié)作學習過程的影響，本研究主要設計了兩種類型的代理：第一種僅使用表1中的支架式調節(jié)策略（下文簡稱為支架式代理），根據(jù)不同的階段向學習者提供學習支架；第二種同時使用支架式調節(jié)策略和反饋式調節(jié)策略（下文簡稱為支架反饋式代理），向學習者提供學習支架以及不同粒度的行為反饋和小組粒度的語義反饋。研究采用單因素完全隨機實驗，自變量為不同類型的智能教學代理，包括不使用智能代理、支架式代理和支架反饋式代理。因變量為協(xié)作學習的過程與結果，具體包括學習者在協(xié)作會話中的行為參與、行為分布和行為模式。72名同學被隨機分為3大組，每組24人，分別對應無代理組、支架式代理組、支架反饋式代理組。每個大組又被隨機分為5個小組，每個小組包含4或5名學習者。所有學習者以在線協(xié)作學習的方式完成教師每周安排的小組協(xié)作任務。在課程中，教師共發(fā)布了四個小組協(xié)作學習任務，分別為面向信息素養(yǎng)培養(yǎng)的主題探究方案設計、信息化環(huán)境下的教學設計、微課制作、信息化教學軟件的應用。學習者以小組為單位圍繞上述主題展開探究，并協(xié)作完成人工制品。

（四）數(shù)據(jù)采集與編碼

本實驗采用QQ作為協(xié)作會話支持平臺，通過QQ數(shù)據(jù)采集接口對各小組所創(chuàng)建的QQ群中的會話數(shù)據(jù)進行實時采集，并存儲至智能代理的數(shù)據(jù)存儲模塊中。本實驗共采集到8，709條會話數(shù)據(jù)，并采用由Ouyang等提出的協(xié)同知識建構編碼框架[21]對會話數(shù)據(jù)進行內容分析。該框架包括認知、調節(jié)、社會情緒三大維度，結合三種不同的社會交互粒度（個體、同伴和群體）形成的協(xié)作會話編碼表，見表2。兩名編碼員經(jīng)過培訓后對編碼測試集進行獨立編碼，編碼一致性系數(shù)為0.817（Cohen's Kappa），說明編碼具有較高的信度。其中，維度的話語數(shù)量占比不足5%。因此，后續(xù)分析中刪除了該維度。

（五）數(shù)據(jù)分析結果

1. 代理對學習者協(xié)作會話行為參與的影響

為了探究不同類型調節(jié)學習智能教學代理對協(xié)作會話中行為參與的影響，本研究使用頻數(shù)統(tǒng)計和卡方檢驗對知識建構元素進行統(tǒng)計分析，其結果見表3。

從表3的結果中可以看出，支架式代理組、支架反饋式代理組和無代理組在認知和調節(jié)維度的個體、同伴、群體層面之間的頻數(shù)分布均存在顯著性差異（p<0.05）。

進一步進行頻數(shù)比較分析發(fā)現(xiàn)，在各個分析維度和調節(jié)層次上，支架式代理組各類會話行為的頻數(shù)均接近或略低于無代理組；支架反饋式代理組的頻數(shù)則顯著高于無代理組。這一現(xiàn)象意味著支架式代理對學習者協(xié)作會話的行為參與有輕微的抑制作用，而支架反饋式代理則具有一定的促進作用。

2. 代理對學習者協(xié)作會話行為分布的影響

為了探索不同類型的調節(jié)學習智能教學代理對協(xié)作會話行為分布的影響，本研究擬通過信息熵理論對行為分布進行量化研究。信息熵的概念由Shannon提出，其作用是衡量信息系統(tǒng)的不確定性[22]。信息熵的計算公式如式（1）所示：

H（A）=-∑a∈Ap（a）logp（a） 式（1）

其中，A為事件a的狀態(tài)空間，p（a）為事件a出現(xiàn)的概率，H（A）表示A系統(tǒng)的信息熵。

從信息熵的計算方式可以看出，在A系統(tǒng)中，a的分布越均衡，則H（A）越大；反之，H（A）越小。以每個小組作為一個信息系統(tǒng)，以各種知識建構元素為事件，計算該小組知識建構過程的信息熵，其結果見表4。

從表4的結果中可以看出，無代理組的信息熵平均值最低，且標準差最大；支架反饋式代理組的信息熵平均值位于第二，標準差居中；支架式代理組的信息熵平均值最高，且標準差最小。這一結果反映出無代理組在協(xié)同知識建構過程中的協(xié)作會話行為的類別分布最不均衡且不穩(wěn)定，而支架式代理組則最為均衡和穩(wěn)定，支架反饋式代理組居中。

3. 代理對學習者協(xié)作會話行為模式的影響

為了探索不同類型調節(jié)學習智能教學代理對協(xié)作會話行為模式的影響，研究使用滯后序列分析對學習者協(xié)作會話的行為轉換模式進行探索，其結果如圖3所示。該圖展示了所有Z值大于1.96、頻數(shù)超過15次的顯著行為轉換序列。圖中不同的扇形區(qū)域代表著認知和調節(jié)維度上不同層次的協(xié)作知識建構元素。圖3（a）為無代理組的序列行為模式；圖3（b）為支架式代理組；圖3（c）為支架反饋式代理組。

進一步對上述三個子圖進行差異分析，結果顯示：無代理組共有23個顯著的行為轉換序列，其中頻數(shù)最高的是“個體.新想法貢獻”—“個體.批評總結”（SE.NIC—SE.CS，頻數(shù)=57）。支架式代理組共有20個顯著轉換，頻數(shù)最高的是“同伴.任務理解”—“群體.任務理解”（SO.TU—CO.TU，頻數(shù)=26）。支架反饋式代理組有29個顯著的行為轉換序列，行為模式最為豐富，其中頻數(shù)最高的是“個體.目標設定和計劃”的自循環(huán)（SE.GSP—SE.GSP，頻數(shù)=62）。上述差異體現(xiàn)出無代理組的學習者出現(xiàn)了大量個體層面的認知行為；支架式代理組則以同伴和群體間的任務理解見長；而支架反饋式代理組則出現(xiàn)了大量個體層面的調節(jié)行為。

此外，與無代理組相比，支架式代理組和支架反饋式代理組所特有的行為轉換序列是“個體.新想法貢獻”—“同伴.批評與總結”（SE.NIC—CO.CS）。而無代理組所特有的行為轉換序列是“同伴.目標設定和規(guī)劃”—“個體.監(jiān)測和反思”（CO.GSP-SE.MR）。這一差異體現(xiàn)出與無代理相比，代理對協(xié)作學習過程的干預使得學習者更多地從個體的認知活動轉換為同伴間的調節(jié)活動。

最后，與無代理組和支架式代理組相比，支架反饋式代理組的學習者擁有更為復雜多樣的行為轉換模式，且元素之間的雙向轉換和群體層面的轉換顯著多于前兩者。這一現(xiàn)象說明支架反饋式代理對學習者的行為模式具有更顯著的調節(jié)作用。

五、討論與啟示

（一）結論與討論

首先，支架反饋式代理能夠顯著促進學習者的行為參與，而支架式代理則對行為參與有輕微的抑制作用。統(tǒng)計檢驗結果顯示，支架反饋式代理能夠顯著促進建構話語的產(chǎn)生。支架式代理對話語數(shù)量的增加則并無促進作用，甚至還出現(xiàn)了輕微的抑制現(xiàn)象。對學習者的話語內容進行深入分析發(fā)現(xiàn)，與無代理組相比，支架式代理組的學習者在進行協(xié)作會話時更傾向于按照代理給出的支架來調節(jié)學習過程，使得會話過程中與支架不符合的話語數(shù)量大大減少。而支架反饋式代理在提供調節(jié)支架之外，還向學習者提供了學習狀態(tài)的反饋信息，使學習者可以針對性地進行調節(jié)，從而在一定程度上顯著促進了話語的數(shù)量。

其次，代理可以促使學習者的協(xié)作會話行為分布更為均衡和穩(wěn)定，尤其是支架式代理效果更為顯著。各小組信息熵的結果顯示，無代理組中五個小組的知識建構過程的信息熵平均值最小，且標準差最大。這說明各小組之間的協(xié)作會話行為分布最不穩(wěn)定。支架式反饋式代理的各小組信息熵平均值有所提升，標準差則顯著減小。這意味著在支架反饋式代理的干預下，各小組學習者的協(xié)作會話行為分布開始趨向穩(wěn)定，類別分布更為均衡。而支架式代理的效果則更為明顯，信息熵平均值進一步提升，標準差則進一步下降。因此，在協(xié)作學習過程中引入調節(jié)學習代理可以增強學習者行為分布的穩(wěn)定性，幫助他們形成更加穩(wěn)定的知識建構模式。

最后，面向調節(jié)學習的智能教學代理能夠促進學習者產(chǎn)生更為豐富的會話行為模式。從無代理組到支架式代理組再到支架反饋式代理組，學習者的顯著行為轉換序列的數(shù)量呈現(xiàn)增加的趨勢，意味著學習者的認知加工模式更為豐富。此外，在上述三種代理條件下，學習者在不同調節(jié)層面的行為轉換同樣顯著增加。這一現(xiàn)象意味著代理的干預，尤其是支架反饋式代理能夠促進學習者產(chǎn)生更多不同社交層次之間的認知調節(jié)行為。

（二）研究啟示

本研究的發(fā)現(xiàn)對于運用人工智能技術、大語言模型技術來支持和干預協(xié)作學習活動的組織和開展具有重要的實踐意義。第一，運用人工智能和代理技術來支持協(xié)作學習活動是技術可行的。非侵入式和伴隨式的數(shù)據(jù)采集與分析不會對學習者產(chǎn)生額外的干擾，且學習者能夠從干預中獲益，大大減輕了教師的工作量和工作負擔，具有良好的技術可行性。第二，教師可以通過引入面向調節(jié)學習的智能教學代理來支持學習者的協(xié)作會話過程，提升其行為參與，使其認知元素分布更為穩(wěn)定、認知模式更為豐富，使學習者出現(xiàn)更為均衡的個體、同伴和群體等不同社交層面的認知調節(jié)活動。第三，盡管代理被證明能夠使學習者受益，對代理所使用的調節(jié)策略仍需精心設計，對其可能帶來的負面影響仍需重點關注。支架式代理對學習者的行為參與有一定的抑制作用。在運用智能代理時，教師需要審慎地選擇調節(jié)策略，并對其可能的負面影響予以預防和干預。

（三）研究局限與未來研究方向

本研究主要存在以下不足之處：第一，研究情景較為單一，僅在一門課程中進行了應用；第二，代理所使用的調節(jié)策略僅包含兩種類型，尚未覆蓋其他類型的調節(jié)策略；第三，數(shù)據(jù)采集手段的和方式不夠多樣化，導致對學習者協(xié)作過程的分析不夠全面。針對上述不足，擬從以下幾個方面進一步深化該研究：首先，擬進一步拓展代理的應用情景，選擇更多不同類型的課程以驗證代理的效果；其次，結合智能教學代理模型和生成式人工智能技術，探索更多的代理調節(jié)策略對協(xié)作學習的潛在影響；最后，引入更為豐富的數(shù)據(jù)采集手段，如問卷、訪談、腦電、皮膚電等多模態(tài)數(shù)據(jù)，更為全面地評估智能代理對協(xié)作學習過程的影響。

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Design and Empirical Research of Intelligent Pedagogical Agents for

Regulated Learning Support

WU Linjing， CHEN Mengfan， GAO Yu， XU Jing， LIU Qingtang

（Faculty of Artificial Intelligence in Education， Central China Normal University， Wuhan Hubei 430079）

[Abstract] Providing learners with the necessary regulated learning support is one of the key factors for the successful implementation and achievement of collaborative learning. However， relying on teachers to provide personalized regulated learning support based on their experience is time-consuming and labor-intensive， and difficult to promote. Based on regulated learning theory， this study designed an intelligent pedagogical agent model for regulated learning support and further designed two different types of agent regulation strategies， namely scaffolding regulation and feedback regulation. To verify the effectiveness of the intelligent pedagogical agent model， this paper took the "Modern Educational Technology Application" course offered by a normal university as the subject， developed an intelligent pedagogical agent for regulated learning support， and conducted empirical research. The results show that the intelligent pedagogical agent could promote and enhance the learner's collaborative learning process. Specifically， the scaffolding and feedback agent could promote a greater number of constructive discourses， make the distribution of learners' collaborative discourses more balanced and stable， and generate richer collaborative behavior transition patterns. However， the scaffolding agent has a slight suppressive effect on the quantity of collaborative discourses and is slightly lower than the scaffolding feedback agent in collaborative behavior transition patterns. The findings of the study provide reference and insights on the development of intelligent pedagogical agent systems and the organization of collaborative learning activities.

[Keywords] Intelligent Pedagogical Agents; Regulated Learning; Scaffolding Regulation; Feedback Regulation; Collaborative Knowledge Construction

DOI：10.13811/j.cnki.eer.2024.11.008

基金項目：2022年度國家自然科學基金項目“數(shù)據(jù)驅動的在線學習協(xié)作會話過程監(jiān)測與干預機制研究”（項目編號：72174070）；2024年度華中師范大學中央高校基本科研業(yè)務費項目“人工智能賦能社會認知調節(jié)過程動態(tài)感知與智能干預研究”（項目編號：CCNU24ai019）