【摘 要】
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大数据、数据挖掘和人工智能应用的主要目的是实现个性化学习，即按照学习者自身的情况开展学习，在学术上个性化学习通常被归入“自我调节学习(Self-Regulated Learning,简称SRL
【机 构】
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东北师范大学信息科学与技术学院,东北师范大学留日预备校,东北师范大学传媒学院
【基金项目】
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吉林省教育厅“十三五”社会科学研究规划项目重点课题“基于数据挖掘的卓越教师能力结构与培训研究”;东北师范大学本科教改研究课题“卓越新闻传播人才创新培养模式与评价研究”;吉林省高等教育教学改革课题重点项目“卓越新闻传播人才创新培养模式与评价研究”;吉林省重点科技攻关项目“基于大数据的互联网+长白文化数字博物馆工程”资助
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大数据、数据挖掘和人工智能应用的主要目的是实现个性化学习，即按照学习者自身的情况开展学习，在学术上个性化学习通常被归入“自我调节学习(Self-Regulated Learning,简称SRL)”研究领域。本文介绍了海外自我调节学习的流行理论框架，如自我调节学习的各个组成部分。研究者们发现：在学习过程中，对学习经验的准确监控是有效的自我调节的关键，而对于学习判断的各种准确性的衡量标准，在评估监控准确性的结构时也有不同。因此，提高元认知监控技能的相对准确性十分重要，而学习策略的指导作用并不足以改善监控。
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