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摘要
在“双新”课程改革背景下，学习者的自我监控与反思能力被置于核心地位。数学学科概念抽象、逻辑链条长，更需要学生具备良好的元认知监控。已有研究虽证实元认知训练（Metacognitive Training, MT）能提升学习者的计划、监控、评价策略，但在高中数学领域，针对“监控”维度的系统干预仍较薄弱。本文以188 名高二学生为样本，通过为期十二周的元认知训练实验，探讨训练对数学学习监控能力、学业成绩及学习动机的影响。结果表明：①实验组学生在监控维度的得分显著高于对照组（p＜0.001），且提升幅度大于计划与评价维度；②实验组期末数学成绩较对照组显著提高（提升 7.8 分，p＜0.01）；③监控能力对数学成绩与内部动机均具有显著正向预测作用。研究建议将元认知训练常态化嵌入高中数学课堂，并借助数字化工具推送“即时监控提示”，以巩固训练成效。
关键词：元认知训练；数学学习监控；自主学习；高中生
第一章 绪论
1.1 研究背景
“核心素养导向”将学生的自我调节学习能力视为培养创新人才的关键环节。数学学科的学习过程伴随大量推理与策略选择，学生若能及时监控解题偏差、调整解题路径，方可实现深层理解。然而，传统教学更关注知识传授，对学习过程中的“思维监控”指导不足，导致学生在自主学习中常陷入机械演算与低效反复。基于此，本研究设计系统化的元认知训练方案，期望检验其在提升高中生数学学习监控能力方面的有效性。
1.2 研究意义
理论意义：将自我调节学习理论与元认知双成分模型引入高中数学领域，丰富了元认知训练在学科情境中的应用研究。
实践意义：为高中数学教师提供可操作的元认知训练范式，推动课堂教学由“传授答案”向“外显思维过程”转变，提升学生自主学习品质。
1.3 研究问题
（1）元认知训练能否显著提升高中生数学学习监控能力？
（2）该训练是否对数学成绩与学习动机产生迁移效应？
（3）训练实施过程中，哪些策略对监控能力提升最具效能？
第二章 理论基础与文献综述
2.1 自我调节学习理论
Zimmerman 提出的三阶段模型指出，学习监控处于“执行阶段”核心，可及时调节策略并纠正偏差。数学问题解决若缺乏监控，易陷入盲算或重复性错误。
2.2 元认知双成分模型
Flavell 将元认知划分为元认知知识与元认知体验；Azevedo 强调“监控—调节”耦合的重要性。监控是感知学习状态，调节是基于监控结果的策略调整。
2.3 数学问题解决框架
Schoenfeld 提出的“理解—探索—计划—执行—回顾”五阶段模型，为在各环节嵌入监控提供了操作指引。
2.4 国内外研究述评
国外研究多聚焦大学或在线学习情境，高中数学领域有关“监控训练”的量化证据有限。国内研究偏重元认知知识宣讲，缺少对即时监控策略的干预与测评。
第三章 研究设计
3.1 研究对象与分组
选取某省重点高中高二年级四个自然班共 188 名学生，以班级为单位随机分为实验组与对照组，各 94 人。前测数学成绩与性别比例差异均不显著。
3.2 元认知训练方案
诊断激活阶段（第1周）：引导学生认识元认知概念，填写《学习监控自评表》，描绘个人监控薄弱点。
策略示范阶段（第2—3周）：教师通过“示例题+自言自语”方式展示预测难点、监控偏差、即时纠错过程。
协同实践阶段（第4—7周）：学生两人一组互为“监控伙伴”，利用《同伴监控记录卡》记录并反馈对方的监控行为。
个体迁移阶段（第8—11周）：学生独立使用《计划—监控—反思学习日志》，并通过学习平台接收即时监控提示。
反思固化阶段（第12周）：课堂汇报优秀监控案例，教师引导归纳并形成《个人监控清单》。
3.3 测量工具
《数学学习监控量表》（计划、监控、评价三维度，Cronbach α=0.91）；
数学期中、期末成绩（校级统一命题）；
《数学学习动机问卷》（修订版，α=0.87）；
半结构化访谈提纲（验证训练体验与策略迁移）。
3.4 数据处理
采用 SPSS 28.0 进行描述性统计、协方差分析；利用 AMOS 24.0 构建结构方程模型；访谈文本采用内容分析法归类策略使用特征。
第四章 结果与分析
4.1 学习监控能力变化
协方差分析结果显示，实验组后测“监控”维度均值为 3.84（满分 5 分），显著高于对照组 3.27（F=21.36，p＜0.001）；效应量 d=0.68，属中等偏大效应。计划、评价维度亦有提升，但幅度低于监控维度。
4.2 数学成绩与动机迁移
在控制前测成绩后，实验组期末数学均分提高 7.8 分，对照组仅提高 2.9 分（F=9.74，p＜0.01），说明监控训练对学业表现具有正向迁移。实验组内部动机显著上升（ΔM=0.41，p＜0.05），外部动机变化不显著。
4.3 结构方程模型分析
监控能力对数学成绩的直接效应 β=0.46，对内部动机的直接效应 β=0.35，监控在“训练—成绩”与“训练—动机”路径中分别发挥 43% 和 38% 的中介效应，模型拟合优良（CFI=0.94，RMSEA=0.048）。
4.4 访谈结果
85% 的受访学生认为“自言自语”帮助他们及时发现解题偏差；75% 的学生将“同伴监控记录”视为最具启发性的工具；部分学生反馈“个人监控清单”有效避免了低级运算错误。
第五章 讨论
5.1 监控优先提升的实证佐证
训练以“监控策略”显性化为核心，效果显著优于单纯的“元认知知识宣讲”，与 Azevedo 关于“监控—调节耦合”的观点一致。
5.2 对成绩提升的作用机制
学生通过即时监控发现并修正错误，减少盲目重复演算，解题效率与正确率随之提升，从而反映到期末成绩增长。
5.3 内部动机的增强
监控能力的提升带来掌控感与胜任感，进而激发学生学习的内部动机，这与自我决定理论关于“效能感—动机”链条的解释一致。
5.4 训练可持续性问题
进入个体迁移阶段后，部分学生日志反思流于形式，提示需借助数字化工具持续推送监控提示与数据反馈，以巩固训练效果。
第六章 结论与建议
6.1 主要结论
系统化元认知训练能显著提升高中生数学学习监控能力，且提升幅度大于计划、评价维度。
监控能力的提升对数学成绩与内部动机均具有显著正向预测作用，并在二者之间发挥中介作用。
“自言自语示范”“同伴监控记录”“个人监控清单”是最具效能的训练策略。
6.2 教学建议
（1）课堂示范外显化：教师在板演示例中持续“自言自语”，让学生直观感受监控流程。
（2）同伴互助常态化：构建“监控伙伴”制度，培养学生互评与即时反馈意识。
（3）数字化支持精准化：利用学习平台推送“监控提示插件”，实时捕捉学生演算偏差并推送纠错建议。
（4）教师专业发展：加强元认知策略教学培训，形成校本资源库与案例库。
6.3 研究不足与展望
样本来源单一，需扩大到不同地区与层次学校；监控量表依赖自陈，后续可结合眼动、脑电等客观指标；未来研究可探讨人工智能自适应推送与监控策略精准匹配的新模式。
参考文献
