医学教育研究

2024-06-12 00:59| 来源: 网络整理| 查看: 265

Mary是一名正在外科轮转的三年级医学生。从她记事起就一直想成为一名普通外科医师，她当前的目标是学习更多关于特定手术的知识。Mary决定设计自己的学习计划：花额外的时间复习文献、练习缝合技术、仔细观察住院医师。她还设定了几个短期目标，比如每周至少观看5次手术，每晚至少学习2小时的外科学教材。为了保持动力，当她成功地实现了一定数量的短期目标时，她就奖励一下自己（比如和朋友出去玩）。每当她从临床老师那里得到反馈时，她就会针对这些反馈进行反思，并相应地调整自己的学习策略。在她的外科实习结束后，Mary在班上名列前茅，离她成为外科住院医师的目标更近了。通过积极地控制自己的学习活动，Mary增强了自己在外科方面的知识和技能，也增强了自己的信心和对外科的长期兴趣。

本章是关于像Mary这样具有高度动机性、自主学习者的学习过程。本章的目的是向医学教育研究者介绍自主学习（self- regulated learning，SRL）理论，尤其是那些有兴趣应用自主学习框架来研究和改进医学教育的人。为了达到这个目的，我们首先给出了自主学习的广义定义，然后回顾了自主学习理论基础的常见假设。进一步，我们更详细地讨论了三个有影响力的框架，并描述了在医学教育背景下探索自主学习的几种研究方法。最后展望了医学教育中自主学习研究的发展前景。

定义自主和自主学习

关于自主的研究，在心理学、教育学和医学等领域有着悠久的历史。从广义上讲，自主可以定义为个体通过控制和管理其认知、情感和行为来指导其目标导向活动的过程[1]。简单来讲，自主就是个人调节自己的思想、情感和行为以实现自己的目标。自主理论已经被用来解释个人如何以及为什么努力实现从减肥、戒烟到学习弹吉他和获得医学专业知识等各种各样的生活目标。正如Sitzmann和Ely[1]（p.421）所观察到的，“自主使人们能够有效地在个人生活中发挥作用，并获得在高等教育和工作中取得成功所需的知识和技能”。因此，许多学者认为自主是人生成功的重要组成部分。

自主学习（SRL）是自主这一广泛概念的一个子集。自主学习是一种学习者利用诸多自我导向过程将其心智能力转化为学业技能和持久表现的多维度建构[2]。因此，自主学习不是像智力类的心智能力，也不是一个像阅读能力类的学业技能，相反，它是一组需要学习者主动学习的过程。从这个角度看，学习不是发生在自主的个人身上的事，而是由个人发起、管理和调整来实现他们目标的活动。简而言之，自主的学习者是创造能达成自己学习目标的思想、感情和行为的积极参与者[3]。

值得注意的是，自主学习并不是一种全或无现象。个人自主达到某种程度，在认知、动机和行为等方面都参与到自己的学习活动中[4]。此外，个人在不同的环境中以不同的水平进行自主。例如，作为研究兴趣小组的一员，护理研究生在研究方法课程上，可能会比因为个人原因而感到害怕的领导力课程上，更加专注和努力。

自主学习理论的核心假设与共同特征

心理学和教育学文献描述了许多不同的自主学习理论，这些理论在一些特点和过程上稍有不同（参考Boekaerts等[5]、Puustinen和Pulkkinen[6]、sitzmann和Ely[1]、Zimmerman和Schunk[7]）。尽管理论上存在多样性，但大多数自主学习模型都有几个共同的核心特征（表14.1）。首先，自主学习理论大多描述了一个由多个过程和子过程组成的自我导向反馈回路（feedback loop）。自主学习者利用这些循环过程来监测他们活动的有效性，并对自我生成的反馈和他人的反馈做出反应。通对学习者如何回应回馈和对哪一个过程及子过程是最重要的等解释，可以有效区分自主学习理论的不同视角。

自主学习理论的第二个共同特征是与动机相关，也就是说大多数自主学习理论都在一定程度上说明了学习者选择使用（或不使用）不同学习策略的原因和方式。动机不仅是自主行为的前兆，而且也是一种有益的结果。也就是说，选择一个成功的学习策略的结果可能是技能的提高和未来参与活动内在动机的提升[8]。因此，阐明如何保持和增强动机是理解优秀学生与较差学生区别的基础。

大多数自主学习理论的第三个共同的核心特征是，学生有某种可以将他们的学习成绩与之进行比较的目标、标准或准则[8,9]。使用这些自我产生的目标，学习者能够衡量他们的进步，确定他们的方法是否有效，并做出适当的改变。这种动态的学习方法将高度自主的个体与非自主的个体区分开来。

第四个自主学习理论的共同特征是强调自我监督。正如Cleary等[10]（p.467）的描述，“自我监督是自主学习模型中的一个核心反馈机制，因为正是通过这个过程，个体增强了自我意识，收集了必要的信息，从而有效地评估他们在某项任务中的表现”。自我监督是一种自主学习者用来追踪自己行为的机制。例如，某个手术的受训者可以根据他可能改进的潜在路径来追踪他犯的错误的数量。还可以通过元认知（下文会介绍）对自己的认知和认知过程进行更隐蔽的自我监督。从概念上讲，精确的自我监督通过帮助个人识别哪些是他们知道或者不知道的，以及需要在哪里集中精力来提升未来的学习和表现，从而提高自主学习[1]。

医学教育中的相关概念

医学教育研究者往往不能在理论框架中做出有效的区分。结果是研究者有意或无意地模糊了术语和定义之间的重要差异而造成概念混淆[11]。在医学教育中，与自主学习相关的概念包括元认知、自我评估、自主学习（self-directed learning，SDL）、反思等。尽管对所有这些相关概念进行对比已经超出了本章的范围，但下面仍对元认知和自主学习（SDL）这两个概念进行简要讨论（更完整的分析见Cleary等[10]、Loyens 等[11]、Lajoie[12]）。

元认知和自主学习这两个术语经常被互换使用，但其在一些重要的方面有所不同。Flavell[13]创造了“元认知”作为对自己思维进行思考的参考。多年来，元认知这一术语已经被扩展到个体监督、控制和调节自身认知活动[14]。相比之下，自主学习模型包括仅是自我控制一方面的元认知，尽管元认知是核心方面。因此，对元认知和元认知控制策略的考虑通常被纳入自主学习的更广泛概念中[10]。

医学教育研究者关注的另一个相关概念是SDL，他们常常将SDL与SRL互换使用。两个概念间的一个关键区别在于SDL理论是从成人学习领域产生的，而SRL理论主要是从教育心理学领域中产生的。Knowles [15]（p.18）是一位著名的成人学习理论家，他将SDL定义为“个人在有或没有他人帮助的情况下，主动地审查自己的学习需求、制订目标、确定人力和物力资源、选择和实施适当的学习策略以及评估学习成果的过程”。这个定义导致许多医学教育者在描述基于问题的学习（PBL）时选用了SDL这一术语。一些理论家不认为这两个概念是截然不同的，例如Zimmerman和Lebeau[16]（p.299）指出，SDL的定义“与教育心理学领域中所谓的SRL高度相似”。相比之下，其他人认为SDL是一个更广泛的概念。SRL理论是基于学习者的典型特征，而SDL理论通常不仅涉及学习者，还包括如何设计学习环境来促进自主学习[11,17]。综上所述，虽然SDL和SRL是密切相关的概念，但它们是从不同的领域中发源的。此外，我们认为SRL具有更为丰富的理论和实践基础。因此，我们鼓励医学教育工作者以一种清晰、精确和全面的方式将SRL框架应用到医学教育研究中，以便让其他研究者能够理解其观点，并在其基础上进一步开展研究。

三个有影响力的自主学习观点

自主学习及其相关概念的研究已经成为一个跨学科的研究领域。从计算机工程到临床心理学再到儿童发展，研究者已经开发了多个旨在阐明个人如何学习管理、控制和调整学习的模型和理论。目前，对这些理论进行深入描述的两个最佳资源是Zimmerman和Schunk[7]的自主学习理论观点手册以及近期关于自主学习理论的系统综述和元分析[1]。如果深入涉及各种相关的理论，将超过本书的篇幅。因此，我们只讨论三个有影响力的理论观点的基本原则，这三个观点代表了自主学习从主要的认知描述到社会描述的连续一体性，三个理论观点为：①信息处理/控制理论；②社会认知理论；③社会建构理论。

自主学习的信息处理理论

自主学习的信息处理理论是从20世纪初发展计算机系统而演变来的。当代理论家在最初的表述中将其称为“控制理论”[18]，现在他们使用信息处理来描述自主学习相关的人类认知功能[7]。自主被概念化为使学习者意识到他们当前状态和目标状态之间的差异的负反馈循环过程[19]。为了有效地调节他们的学习并将这些差异最小化，理论家认为有限的认知资源要求学习者将他们的知识组织成“块”或“模式”。策略是学习者在学习时用来管理信息的模式，策略帮助他们将一组策略协调成“如果-那么-否则”（计算机语言中的if-then-else）单元：如果（if）条件满足，那么（then）实施策略，否则（else）使用其他策略[19]。例如，如果一个教师使用了一个学生不理解的术语，那么学生会询问同伴（简单的策略），否则会查阅教材（更困难的策略）。

信息处理模型认为自主学习包括三个必要阶段和第四个“可选”阶段[9,20]。第一，学习者处理学习的条件并构建对任务期望的感知[21]。第二，学习者根据自己的期望制订任务目标和计划，他们相信这些计划将有助于实现这些目标。第三，学习者开始实际工作并将策略或战略运用到学习情境中。如果学习者认为有必要调整其模式的组织或部署方式，则会出现第四阶段。例如，一个学习者可能会意识到多次重读教材并不是理解信息的有效策略，那么在未来针对该目标时就可能会删除这种策略。这些阶段的核心是“元认知监督”，Winne[19]将其描述为识别当前状态和目标状态之间是否存在差异的必要过程。

为了回应处理模型在认知上过于狭隘的批评，最近信息处理理论家将社会背景作为模型第一阶段需要考虑的一个要素[20]。作为这种转变的一部分，研究者一直在研究如何使用计算机系统来“搭建”和支持以帮助学习者有效地从新手转变为专家的自我调节[22]。nStudy就是这样一个系统，研究者为了给学习者提供自主学习的支持和收集“行为痕迹”存储库而开发了它。研究者正在对这些痕迹进行数据挖掘，以便从学习者的行为中识别出有用的策略并将其转化为额外的支持（例如，使用学习者在系统中搜索的方式和内容以创建支持性提示、快捷方式和教程等）[23]。这些努力在在线学习模式的研究中得到了明确的应用，而在线学习模式在医学教育领域中的应用正在不断扩大。

自主学习的社会认知模型

源于自我效能（self-efficacy）的开创性工作，班杜拉的社会认知理论[24]影响了许多研究者。他的“交互决定论”（reciprocal determinism）的核心思想是学习者的行为是由个人因素（即认知、情感和生物过程）与环境因素（即社会和物理环境）之间的相互作用决定的。因此，这三个体系（行为、个人与环境）中的任何一个的变化都将以相互影响和不断发展的方式影响其他体系。

社会认知理论家鼓励研究者考虑社会与认知事件之间的双向互动，并将自主能力描述为通过四个非线性层次从最初的社会影响（social influences）转变为个人影响（self-influences）的过程[25]。第一个层次是社会影响最大的观察学习（observational learning），学习者观察他人完成任务（即任务建模）。第二个层次，当学习者能够模仿观察到的表现时，他们处于模仿水平（emulative level）。虽然学习者将观察到的任务或策略内化，但这种内化依赖于社会环境因素，因此第一、二层次是具有社会依赖性的[26]。第三个层次叫做自我控制（self-control），其标志是学习者在表现中独立运用所学技能或策略的能力。虽然内化过程接近完成，但学习者的任务表现仍然很大程度依赖于观察到的一般表现模式[25]。当学习者能够进行自主并且系统地调整技能和策略以适应个人、行为和环境条件的任何变化时，他们就达到了第四个层次[26]。社会认知模式的关键在于，虽然社会影响在减小，但却不会随着技能的提高而消失。因此，如果学习者没有充分利用社会环境中的反馈，那么在自我教学方法不充分的情况下，可能无法获得所需的关键技能。

研究者利用这个模型产生了大量证据，这些证据是关于被认为在一个三阶段式的自主周期中实现的“核心过程”：预先思考（forethought）、行为表现（performance）和自我反思（self-reflection）（图14.1）[27]。在预先思考阶段，学习者在准备学习时，将形成自我效能，并利用对社会模式的观察来制订目标和评估价值[26]。在行为表现阶段，学习者将制订学习的任务策略，例如利用自我提问将自己与社会标准进行比较，并判断目标的进展情况。最后，行为表现阶段之后会进行自我反思，包括自我评价和学习者对其行为结果做出归因分析（例如，将表现不佳归因于努力不足，而不是能力有限）。除了作为描述和解释自主学习的有效模型外，这个循环还产生了一种称为自主学习微分分析（microanalysis）的方法（参见Cleary等[28]）。事实上，自主学习微分分析在医疗卫生领域越来越多地用于研究受训者的自主技能，例如静脉穿刺[29]和临床推理能力[30]（见下文对自主学习微分分析的描述）。

自主学习的建构主义模型

建构主义产生于许多不同的研究者（尤其是Bartlett、Piaget和Bruner），他们认为学习者建构独特的认知模式，这构成了学习和回忆的基础。然而，正如Paris等[31]所指出的，20世纪90年代的“第二波”建构主义运动进一步推动了理论化，研究者最终将社会和文化的影响作为个人如何构建自己和学业学习理论的关键特征。

在这种新的建构主义模式下，学习被认为是处于社会和历史的语境中，意味着自主学习的行为和习惯是可塑的，并且往往是由学习情境中的社会角色塑造的[3l]。对“文化适应”过程的研究表明，新手要学习团体的实践、价值观和习惯，例如如何在课堂环境中表现得体[32,33]。随着学习者的身份和群体成员意识的发展，他们与加入的社会团体成员一起积极地来构建自我形象和自我监督的实践。身份认同倾向于以反映乐观的个性化方式构建[31]，尽管有些情况下，这个过程会导致一些不合适的行为，例如通过不断转移他人对自己沟通能力不足的反馈来隐藏自我认同。

建构主义的基础是认为人天生就倾向于建构自身生活各方面的理论。研究者研究了关于自我胜任、自我教育、自我学习、自我能动性、自我控制以及自我策略等新兴理论[31]。学习者的信念和愿望为他们提供了动机，以帮助他们构建用来证明他们自己行为正确的理论。这些理论的相对性质是关键，因为它们很容易随着学习者积累的经验而改变。因此，建构主义的观点将自主学习置于发展的环境中，为考察影响如何调节学习的众多个体和社会因素提供了一个有用的视角。

许多自主学习理论都是从社会建构的角度产生的。Butler和Cartier[34]认为有必要研究个体带入学习环境的事物（如信念、知识、个人理论和认知图式）与特定学习环境之间的相互作用。他们强调教育者和研究者应该努力识别能够帮助学习者构建元认知知识和积极自我认知的环境和社会支持，这是学习者参与持续、迭代的目标导向学习周期所必需的[35]。将这些观点扩展并应用到协作的群体学习环境中[36]，建议研究者和教育者必须关注每个人的“认知角度”（即他们的认知、元认知和诠释）以及“情境角度”（团体如何为个人和团体参与构建提供支持和设置约束)。根据模型和初步证据，建立一个在特定背景下社会建构的自主学习综合模型必须结合认知和情境角度一起考虑。应用这样的模型需要研究者研究每一个不同环境下学习者的自主学习。

总结

三种理论的一个共同点是自主学习被视为一个学习者通过积极地自我监督，能够意识到这个过程的循环过程。理论间的关键区别在于用于推动该循环的信息来源，信息处理理论家认为是认知差异导致反馈循环，社会认知主义者认为是自我判断和归因分析，社会建构者认为是社会因素与个人理论之间相互作用的分析。我们不强调这些分歧，相反，我们建议读者思考这个简短的总结以及查阅更全面的评论（例如Sitzmann等[1,37]），当读者对知识特征形成自己的观点时，他们会发现每一种理论都是一种有用的工具，可以用来阐明医疗人员如何在教育和患者诊疗都可能发生的复合培训和实践环境中管理自己的学习。

医学教育中研究自主学习的方法

前面的章节为研究者确定自主学习的关键结构和进行预测与假设的框架提供了一些指导。然而，将这些理论问题转化为研究，需要对所要使用的方法进行细致的思考。虽然有些方法与某些理论密切相关，但是在教育情景下设计研究仍有相当大的创新空间和需求。以下将对几种医学教育中研究自主学习的方法进行描述。此外，表14.2总结了每种方法的优缺点。

问卷调查

问卷调查和类似的自我报告方法（如访谈[38,39]和焦点小组[40]）占据了研究自主学习方法的大多数。除了专用的研究问卷外，还开发了几种广泛用于研究自主学习的工具，其中包括学生学习调查（student learning survey）[41]、自主学习准备量表（self directed learning readiness scale）[42]、持续学习调查（continuous learning inventory）[43]和Jefferson终身学习量表（Jefferson scaleof life-long learning）。这些调查问卷和相关方法常用于量化学习者选择自主学习活动或策略的偏好[44]、临床环境下激励自主学习[45]、自主学习的障碍和促进措施[46]以及创新付诸实践的接受度[47]。这些问卷通常要求受访者在李克特量表上对他们的行为频率或态度、信念的强度进行评分，然后将其汇总到衡量基础结构的分量表中。这些调查问卷几乎全是基于自我报告的并且是在特定自主学习活动之外的环境中完成的。通过这种方式，调查问卷通常被用于更广泛地了解自主学习，而不是将自主学习的各个方面与实际的学习行为联系起来。

Gruppen等人提供了应用这种方法的一个例子[48]，他们在重复测量设计中使用两份自我报告问卷来测量自我评估的诊断能力和自主学习的时间。该研究调查了医学生分配学习时间的自主决策，涉及一些可能在内科实习中遇到的患者提出的问题投诉。具体的研究问题集中在这些医学生能够在多大程度上利用投诉诊断技术中自我判定的优缺点，来指导分配给每个投诉的学习时间。在本研究中使用的问卷调查允许学生报告过去的行为并总结多个事件和活动。从表面上看，他们的答案与单一情况的特殊性没有太多的联系，而且似乎是在需要诊断技能的环境中进行概括。调查问卷还设置了获取学习者态度和信念的条目，尽管本研究的一个重要局限性是没有关于他们实际行为的独立数据（例如分配的时间），研究者只有将学生的自我报告作为依据。我们在表14.2中总结了问卷调查的优点和局限性。

多种案例研究

案例研究被定义为一种研究人、群体或事件的方法，目的是在现象和情境中深入分析研究对象[49,50]。案例研究方法应用于自主学习研究的全面讨论可以在许多地方找到[51]。我们在此仅简要概述。首先，案例研究可以用于包括描述现象、探索案例以产生研究问题或进行理论构建等多个目的。Butler[51]描述了一个案例研究方法，其研究问题是核心，并且使用迭代、灵活的方法围绕它构建其他附加特征。这些附加特征包括选择案例（即抽样）、收集数据、清理数据、明确主张和呈现结果。每一个设计特征中都可以随着研究项目的进展而选代和修改。例如，在选择案例时，案例研究者为了使研究对象能够更好地回答他们的研究问题，使用“目的性抽样”来选择特定的个体（案例）[52]。

Evensen等[35]采用案例研究的方法，在基于问题的医学教育课程中对一年级医学生的自主学习情况进行了调查。具体而言，一名研究者从不同的语境（例如PBL讨论、表现评估）中收集证据，使用不同的技术（例如访谈、观察性笔记），以及跨越不同的时间点追踪了6名学生整个学期（16周）的表现。因此，研究者从每个学生那里收集了丰富的数据，他们不是将这些数据集中起来分析，而是将每个学生作为一个独特的分析单元进行分析。最后，作者描述了学生如何发展出不同的“型态”（即主动型、反应型、追溯型、互动和交互型）来控制他们在不同学习环境中的行为和自主学习。

如上所述的研究表明，案例研究的研究者将在他们的调查中利用多种数据来源（如观察、访谈、参与者的行为报告、自我报告和基于表现的评估）。拥有多个数据源可以让研究者对这些数据源进行三角互证，从而产生对正在研究的现象的一个有力解释。当解释数据并形成结论时，研究者通常会保留审校跟踪以详细说明他们进行某些修改的理由。该方法的发起者认为[50]，研究者可将每个案例视为一个“独立的研究”，对案例中的共性和差异的分析使得研究者可基于一般性模式和理论原则作出基于研究特定情境下的一致性断言或结论[51]。

自主学习微分分析

微分分析是一个宽泛的术语，它描述了一种以个人实时发生的思维、情感和行动为评估目标的评估方式[54]。当前，已经运用微分分析技术对K-12（指学前教育至高中教育）学生、大学生和医学生的自主学习进行了研究[38]。从广义上讲，这项方法针对的是个体从事特定任务时自主学习的周期性过程。自主学习微分分析作为一种评价方法，涉及学生学习和有效评价学生表现所需要的若干假设。自主学习微分分析的一个关键假设是信念、情感和行为是动态的和流动的，因此在不同的环境下会有所不同。这种情境特异性的假设表明，自主学习评估工具应该基于特定的情境。微分分析方法通过在受训者参与真实的学习或任务表现时，纳入关于特定自我监督过程的标准化问题来处理这一假设。

微分分析评估是具有几个显著特征的结构化访谈。首先，针对学习者完成一个任务的微分分析方案有明确的开始、中间和结尾[54]。其次，微分分析方案包括封闭式（如李克特量表型）和开放式问题，这些问题根据工作的特点和需求而设置。这个特征可以将微分分析方案与用于评估不同环境下自主学习的问卷调查进行区分。为了高效地完成任务，自主学习微分分析方案必须根据特定工作定制。最后，微分分析评估是基于自主学习理论，并在按照事前、事中和事后三个阶段的活动进行排序。例如，Zimmerman[7]的三阶段循环包括预先思考、行为表现和自我反思三个阶段。因此，如果使用Zimmerman的自主学习框架，那么微分分析方案将被构建成这样的结构：在任务前实施预先阶段的问题，在任务期间实施行为表现阶段的问题，在任务后实施反思阶段的问题。在自主学习理论、任务性质和评估方法之间建立直接联系，使研究者能够对自主学习过程在任务的所有阶段是如何启动和适应调节的，进行理论上的解释。

在医字教育情境下，自主学习微分分析技术的应用才刚刚开始。例如，Artino等人[30]最近使用Zimmerman[7]的三阶段循环模型来创建一个事前预先考虑、事中行为表现和事后反思的问题（图14.1）。然后，作者要求71名二年级医学生完成一个纸质的临床案例分析，同时进行自主学习微分分析。在收集数据之后，研究者制订了一个评分规则，并根据Cleary[54]所描述的程序对参与者的开放式回答进行分类。作者发现，二年级医学生在临床推理方面属于非常“新手”级别。也就是说，无论他们的行为表现水平如何，这些新手都没有以非常系统或策略性的方式进行表现或反映。然而，研究者发现高成就者和低成就者在完成任务（即他们的预先考虑过程）方面存在差异。此外，在一项后续分析中，作者检查了几个李克特量表类型的条目，这些条目评估了学生几次尝试解决案例的信心。分析结果表明，学生在几次失败的诊断性尝试中，他们的信心和元认知水平都显著下降。正如这项研究表明的那样，微分分析允许研究者评估个体在几个学习或表现周期中思想、情感和行为方面的细微变化。表14.2总结了自主学习微分分析的优点和局限性。

三角互证中多个数据来源

如表14.2所示，当前并没有完美的研究自主学习的方法，每种方法都有其优点和局限性。解决一种给定方法的局限性的办法是使用多种方法进行研究。这个想法源于，如果不同的方法得出相同的结果，研究者可以对结果更有信心。例如，正如许多案例研究者所指出的，最近许多关于自主学习的研究都集中于采用几个数据集，以便在特定环境下对自主学习进行三角化测量，并由此产生对自主学习的精细理解。在一项这样的研究中，Hadwin和他的同事[55]使用“追踪数据”和自我报告问卷来探索自主学习。痕迹数据（也称为审计痕迹、日志文件或运行文件）是记录个人与计算机系统接触情况的日志，它记录学习过程中用户选择的顺序，通常以学生交互的时间标记度量。在这项研究中[55]，研究者使用一个名为gStudy的计算机程序记录了8名参与者在学习过程中（即案例）的行为。他们将这些痕迹数据与问卷数据（来源于学习动机性策略问卷中的10个条目[56]）进行了比较，发现参与者的自我报告行为与gStudy系统中记录的事件并不一致。这种自我报告的行为和实际行为之间的不一致已经在教育心理学[57]和认知心理学相关研究中被多次证明（综合回顾请参阅Bjork等[58]）。

这些偏差对行为表现的影响还有待全面调查，因此，如何最好地结合和解释痕迹数据、自我报告和其他行为表现评估是一个值得探讨的领域。最近，医疗卫生领域的一项研究旨在结合这三个数据源[59]。具体来说，研究者研究了新入学的医学生，他们学习如何诊断模拟心脏杂音。研究记录了受训者如何对7种杂音（行为痕迹）的练习进行排序，以及医学生们对学习经历的自我反应（自我报告），并测量了他们获得和保留诊断准确性技能（行为表现测量）的情况。虽然参与者的自我报告是积极的，但他们的行为表明他们没有使用一致的学习策略，这可能对他们的杂音诊断表现有负面影响。

自主学习理论、研究和实践的未来方向

运用本文所述的自主学习理论和相关方法，我们相信研究者和参与人员能够推动医学教育相关领域的发展。自主学习的每一个要素及其之间的关系都适用于医学教育的问题（例如，自主学习的情境特异性以及自主学习行为随时间和地点推移的一致性）。例如，一个示例研究是，研究者分析自主学习过程时可能需要对学员通过角色扮演和标准化病人在小群体中学习交流技能，与在大群体中使用心肺模拟器准备心血管考试时的自主学习过程（使用自主学习微分分析收集）进行比较分析。这类研究将有助于阐明自主学习的动态性，也将为提高学习努力有效性和效率的实际干预措施给予方向性启示。

另一类研究涉及开发干预措施，以改善医疗专业人员的自主学习过程和子技能。一个示例研究是对受训者在学习管理复杂的虚拟患者时的自主学习过程的调查。可以挖掘由此产生的数据集，以确定受训者采用的有效或存在问题的策略，随后可以设计干预措施，利用这些有效行为向面临挑战的领域提供支持与帮助。

虽然已经在医学院和住院医师培训中开展了自主学习研究，但是还需要做更多的工作来确定自主学习是如何在“现实世界”中实施的，而不是在临时的和人为的“实验室”条件下进行。例如，研究者可能使用三角互证的方法来研究医师的认知（通过问卷调查）、行为（通过观察数据）和临床能力（通过基于工作场所的评估）。在这些环境中，一个基本的问题涉及更有经验的医师如何在动态和复杂的实践环境中计划、监督和调整他们的学习过程，其中时间压力和压力源可能是缓解因素。

最后，研究的一个补充方面涉及研究方法本身。显然，我们需要更多的创新来改进我们评估自主学习的相关过程。上述方法仅代表少数例子。在我们寻求更多关于医学教育领域中自主学习知识时，具有创造性和互补性的方法以及协同工作将帮助我们克服当前方法的偏差和局限性。

小结

综上所述，我们认为有兴趣在医学教育情境下研究学习动力的研究者应该考虑采用自主学习理论和相关方法。它提供了一个功能性的视角来检查和解释个人的思想、情感和行为之间的复杂互动，以及教育环境中学习和行为结果的出现。利用这一广泛的视角，将向正在寻找支持与促进医学受训者知识与技能发展方式的医学教育工作者提供信息，并帮助受训者发展和利用其自主学习能力，不断学习和改进其医学实践。

实践要点

自主学习理论描述了个人用来优化策略以达到个人学习目标的过程。

大多数自主学习理论是一个由多个过程组成的自我导向反馈回路，个体通过这些过程来监督、控制和管理自己的思想、情感和行为，以实现学习目标。

在复杂的培训和实践环境中，每个自主学习理论都以不同的方式对较好地理解医疗专业人员学习管理自身学习做出了独特的贡献。

医学教育情境下的自主学习研究可以采用多种不同的研究方法，目前的三种方法是问卷调查、多案例研究和微分分析。

最好的研究通常采用多种方法来捕捉个体在不同学习环境下的思想、情感和行为数据。

自主学习理论描述了个人用来优化策略以达到个人学习目标的过程。

大多数自主学习理论是一个由多个过程组成的自我导向反馈回路，个体通过这些过程来监督、控制和管理自己的思想、情感和行为，以实现学习目标。

在复杂的培训和实践环境中，每个自主学习理论都以不同的方式对较好地理解医疗专业人员学习管理自身学习做出了独特的贡献。

医学教育情境下的自主学习研究可以采用多种不同的研究方法，目前的三种方法是问卷调查、多案例研究和微分分析。

最好的研究通常采用多种方法来捕捉个体在不同学习环境下的思想、情感和行为数据。

参考文献

1 Sitzmann,T.& Ely,K.(2011)A meta-analysis of self-regulated learning in work-related training and educational attainment: what we know and where we need to go. Psychological Bulletin,137,421-42.doi:10.1037/a0022777

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Anthony R. Artino, Jr., Ryan Brydges and Larry D. Gruppen

翻译：廖鹏

审校：吴红斌