武蔵野個別指導塾の特徴

武蔵野個別指導塾のこだわり

自己調整学習——「計画を立てなさい」は教えたことになるのか

「計画を立てなさい」は、教えたことになるのか

成績が伸びない生徒に、大人はよくこう言います。「計画を立てなさい」「自分で見直しなさい」「どこが分かっていないか考えなさい」。

これらはすべて、自己調整学習（self-regulated learning, SRL）と呼ばれる能力に関わっています。学習者が自分で目標を決め、計画し、進み具合を監視し、うまくいかなければやり方を変える——この一連の働きです。

一言でいうと
自己調整学習とは、自分の勉強を自分で運転すること。ハンドル（方略の選択）、メーター（進み具合の監視）、ブレーキとアクセル（やり方の修正）を、自分で操作できる状態を指します。

問題は、これが教えられるのかです。「計画を立てなさい」と言うことと、計画を立てられるようにすることは別のことです。

この問いには数百本の介入研究があり、メタ分析も何本も出ています。そして——ここがこの記事の本題ですが——その結果には、教育研究でも屈指の厄介な内部矛盾があります。

結論を先に6点書きます。

  1. 平均効果量は大きい。小中学生の84研究・357効果量で d = 0.69 [1]。
  2. しかし研究者が実施すると効果が大きく、通常の教師が実施すると小さくなる——小中どちらの段階でも [1]。
  3. 研究者が自作したテストのほうが、独立したテストより効果が大きく出ます [14]。
  4. 「SRL介入が効くのは、SRL活動を支えるからだ」という通説は、部分的にしか支持されませんでした [18]。
  5. 中国の23,497名を統合したメタ分析では効果量は小さく、しかも1998年から2016年にかけて徐々に減少していました [3]。
  6. 最新の無作為化比較試験（中高生371名・生成AI支援）では、統制条件に対する有意な優位性が得られませんでした [20]。

それでも「自己調整学習は教えられる」という結論は残ります。ただし、残る形が重要です。

なお、「分かったつもり」がなぜ生じるかというモニタリングの精度そのものについては、別の記事で扱っています。この記事は「介入で教えられるか」に絞ります。

1. 自己調整学習の3つの局面

研究では、自己調整学習を時間軸に沿って3つの局面に分けます。

局面 いつ 何をするか
予見（forethought） 学習の前 目標設定、計画、「どれくらいできそうか」の見積もり
遂行（performance） 学習の最中 方略の実行、注意の維持、自己監視
自己省察（self-reflection） 学習の後 自己評価、原因の帰属、次回への修正

中国の小中学生を対象にした大規模メタ分析（55の横断研究＋4つの介入研究、264の独立標本、総計23,497名）は、この3局面のうち遂行局面と自己省察局面が重要な局面であると報告しています [3]。

一言でいうと
多くの家庭が力を入れるのは「計画を立てる」（予見局面）ですが、研究が重要だと示しているのはやっている最中の監視と、終わったあとの振り返りのほうです。立派な計画表を作って終わり、が効かない理由がここにあります。

2. 効果量は、たしかに大きい

小中学生での大規模メタ分析

2008年、小学校と中学校で行われた自己調整学習の介入研究を統合したメタ分析が発表されました。小学生を対象にした49研究と中学生を対象にした35研究、合計357の効果量を分析しています。

平均効果量は 0.69。学業成績・方略使用・動機づけのいずれにも効果が確認されました [1]。

教科によって大きく違う

2013年のメタ分析（小中学校の58研究・95の介入・180の効果量）は、教科別の内訳を出しています [14]。

教科 効果量（Hedges’ g）
作文 1.25
理科 0.73
数学 0.66
読解 0.36

作文の 1.25 は、教育介入としてはきわめて大きい値です。そして読解の 0.36 との差は3倍以上あります。

同じ研究は、どの教科でも有効なものを一つ挙げています——メタ認知的知識の指導（自分がどういうときに何を使えばよいかについての知識）です [14]。

さらに、能力水準の異なる生徒のあいだで差は観察されませんでした [14]。できる子だけに効く方法ではない、ということです。

オンライン環境でも、大学生でも

オンライン・ブレンド環境での介入を扱ったメタ分析でも ES = 0.69 [6]、別のメタ分析（15研究）でも中程度の効果（0.65）が報告されています [7]。

ただし大学生に限ると数値は下がります。32研究・4,106名・182効果量の3層メタ分析で g = 0.36 [17]。

3. 反証①——誰が実施したかで、結果が変わる

ここから反証に入ります。最初の一つが、いちばん重いと考えています。

2節で挙げた 0.69 のメタ分析は、訓練の特徴ごとの効果を重回帰で分析しました。そこで見つかった所見が次です。

小学校段階でも中学校段階でも、訓練を「通常の教師」ではなく「研究者」が実施したときのほうが、効果量が高くなりました [1]。

一言でいうと
この現象は、「その手法が本当に効くのか」と「その手法が現場で再現できるのか」が別問題であることを示しています。研究者は訓練を受け、教材を熟知し、その手法を信じ、少人数を相手にします。同じことを、40人を抱える担任が日常業務のなかでやると、効果は小さくなります。

この所見は、教育研究全般に当てはまる警告でもあります。論文の効果量は「最良の条件で実施したらどうなるか」を示しており、「あなたの学校で実施したらどうなるか」ではありません。

反対方向の報告もあります。韓国で学習困難のある小学生（学業不振・学習障害・ADHD）を対象にした19の統制実験のメタ分析では、全体効果量が SMD = 1.06 と非常に大きく、しかも教師が直接実施した介入と中〜長期（21〜30週）にわたる介入のほうが効果的でした [4]。

この違いをどう読むかは難しい。対象が学習困難のある児童であること、介入がカウンセリング理論や教科指導と結びついていたこと、期間が長いことが関係している可能性があります。「教師が実施すると効かない」と単純化するのは誤りですが、実施者によって結果が動くという事実は動きません。

4. 反証②——測り方が結果を作る

2013年のメタ分析は、もう一つ厄介な所見を報告しています。

研究者が自分で作ったテストを使った場合のほうが、介入とは独立に作られたテストを使った場合より、効果が高く出ていました [14]。

これは不正を意味しません。訓練した内容に沿ったテストを作れば、訓練の効果はよく出ます。しかしそれは、「訓練したことができるようになった」を測っているのであって、「学力が上がった」を測っているとは限りません。

そもそも測定器どうしが一致しない

より根本的な問題があります。自己調整学習の測定を扱った2025年のメタ分析は、20論文・351効果量を対象に、少なくとも2つの測定器で少なくとも2つのSRL構成要素を測った研究を分析しました。

結果は厳しいものでした。効果量の大半は統計的に有意ではありませんでした。測定器間の相関がもっとも高かったのは、オンライン測定器どうしの組み合わせで r = 0.24。大学生で r = 0.21。構成要素別では、認知が行動痕跡で r = 0.28、メタ認知がマイクロ分析で r = 0.35、動機づけが自己報告質問紙で r = 0.29 でした [10]。

一言でいうと（相関係数の読み方）
r は「2つの測り方がどれくらい同じものを測っているか」。1.0 なら完全一致、0 なら無関係。r = 0.2〜0.3 は「ほとんど別のものを測っている」に近い水準です。体重計を2つ並べて、片方が60kg、もう片方が75kgと出ているような状態です。

測定器が一致しないということは、「自己調整学習が向上した」という報告が、どの測り方をしたかに強く依存するということです。2節の効果量を読むときは、この前提を置いておく必要があります。

5. 反証③——「なぜ効くか」の通説が否定された

自己調整学習の介入が効く理由は、素直に考えれば明らかです。介入が学習者の自己調整活動を増やし、その活動が成績を上げる——そう考えるのが自然です。

2019年、この因果経路をメタ分析的構造方程式モデリング（MASEM）という手法で直接検証した研究が発表されました。高等教育を対象に、自己調整活動が介入と成績のあいだを媒介しているかを調べたのです。

結果は、著者ら自身が「一般に信じられていることに反して」と書くものでした——結果は部分的な媒介の証拠しか提供しませんでした [18]。

介入は自己調整活動と成績の両方を改善しました。しかし、成績の改善のうち、自己調整活動の増加で説明できる部分は一部にとどまったのです。著者らは、課題動機づけや学習時間といった他の要因が介入の有効性に影響している可能性を指摘しています。

さらに、研究・測定・介入に関する調整変数のほとんどが、効果量の分散を有意に説明しませんでした [18]。

一言でいうと
「自己調整を教えたら成績が上がった」のは確かでも、「自己調整が上がったから成績が上がった」とは言い切れないということです。単に勉強時間が増えた、やる気が出た、といった別経路の可能性が残ります。

6. 反証④——効果量が年々小さくなっている

中国の小中学生23,497名を統合したメタ分析は、二つの気になる所見を報告しています [3]。

  • 自己調整学習と学業達成の関係の効果量は、小さかった。
  • 1998年から2016年にかけて、その効果量は徐々に減少していた。

効果量が時代とともに減少する現象は、教育研究でしばしば観察されます。初期の研究ほど条件が有利に整えられ、統制群が「何もしない」に近いことが一因と考えられます。時代が下るにつれて統制群もそれなりの指導を受けるようになり、差が縮みます。

地域差

読解に限定したメタ分析（22研究・28効果量・2,735名、g = 0.48）は、顕著な地域差を報告しています。西洋圏の効果量は、台湾・インドネシア・トルコ・イスラエルといった地域より低いという結果でした [2]。著者らは出版バイアスの可能性も認めています。

この地域差は、自己説明の研究でも観察されているパターンです。なぜ生じるかは解明されていません。

7. 反証⑤——最新の無作為化試験で、統制に勝てなかった

もっとも新しい反証です。

中高生371名（7〜9年生）を対象にした無作為化比較試験で、生成AIを用いた自己調整学習支援が検証されました。3条件——動機づけ（有用性価値）を狙う介入／方略（認知的学習方略）を狙う介入／統制条件（通常のChatGPT）——に無作為割付し、通常の理科または英語の授業のなかで45分×6回実施しています。

結果は次のとおりです [20]。

測定した成果 結果
知覚された有用性価値 動機づけ条件が方略条件より良好
努力 統制条件に対する有意な優位性なし
領域固有の知識 統制条件に対する有意な優位性なし
精緻化方略の使用 統制条件に対する有意な優位性なし

探索的分析では、生成AIとより深く関わった生徒のほうが興味が持続する傾向が見られましたが、これは事前に計画された分析ではありません。

著者らの結論は慎重です——「生成AIベースの介入は、一定の条件下で自己調整学習の動機づけ的側面を保つのに役立つかもしれないが、認知的方略を効果的に支え、学習成果を改善するには、さらなる開発が必要である」 [20]。

8. では、どの方略が効くのか

ここまでの反証を踏まえたうえで、効くものを絞り込みます。

大学生を対象にした3層メタ分析は、方略ごとの効果量を分解しています [17]。

方略 効果量（g）
計画と目標設定 0.55（最大）
メタ認知方略（全体） 0.39
動機づけの成果 0.38
学業成績 0.37
資源管理方略 0.34
認知方略（全体） 0.25
組織化と反復 0.23（最小）

注目すべきは両端です。「計画と目標設定」が最大（0.55）で、「組織化と反復」が最小（0.23）。

ここで1節の所見と突き合わせてください。中国の大規模メタ分析は遂行局面と自己省察局面が重要だと報告していました [3]。一方こちらは計画と目標設定（予見局面）が最大だと報告しています。

この2つは矛盾するように見えます。対象（中国の小中学生 vs 各国の大学生）も、測っているもの（相関 vs 介入効果）も違うので、直接比較はできません。「どの局面が重要か」に、現時点で統一見解はありません。

訓練の設計で変わる

同じ大学生のメタ分析は、コース設計の特徴による差も報告しています [17]。

  • フィードバックがあると、資源管理方略と動機づけの訓練効果が大きい。
  • 協同学習の形式を取ると、認知方略とメタ認知方略の訓練効果が大きい。
  • 学習記録（learning protocol）を提供すると、資源管理方略の訓練効果が大きい。
  • 年長の学生、事前の学業成績が低い学生ほど、資源管理方略の効果量が大きい。

学校段階で最適な設計が違う

38研究・178効果量を統合した韓国のメタ分析（全体効果量 0.51）は、学校段階ごとの最適条件を報告しています [13]。

段階 効果的だった設計
小学校高学年 8週間以内・20回以上のセッション・1回120分以内
中高生 8週間以内・10回以下のセッション・1回90分以内
大学生 8週間以内・20回以下のセッション・1回60分以内

成果別の効果量は、時間管理 0.89、学業的自己効力感 0.73、学習動機 0.62、自己調整学習能力 0.62 でした。また、学習コーチングの形を取ったプログラムは、学校段階が上がるほど効果量が大きくなっています [13]。

9. 自己評価は、自己調整を育てるか

自己調整を育てる具体的な手立てとして、もっとも研究が蓄積しているのが自己評価です。

19研究・2,305名を対象にした4つのメタ分析では、自己調整学習の異なる指標への効果量が 0.23 / 0.65 / 0.43、自己効力感への効果量が 0.73 でした [5]。

調整変数として、性別（女子のほうが恩恵が大きい）と、自己モニタリングなど特定の自己評価の構成要素が、自己効力感への効果に有意に関わっていました。

より新しいメタ分析（75の査読済み研究・353効果量、K-12から高等教育）は、自己評価と相互評価（ピア評価）を比較しました。結果は、両者とも望ましい学習方略と情意的成果に正の効果（Hedges’ g = 0.205〜0.683）。動機づけへの平均効果量は、相互評価より自己評価のほうが大きいという所見も得られています [16]。

一言でいうと（家庭でできる形）
テストが返ってきたら、点数を見る前に「自分は何点だと思うか」を先に言わせる。そのあと実際の点数と照らす。この「予想 → 照合」を繰り返すだけで、自己評価の訓練になります。ずれの大きさが縮んでいくかを記録すると、自分の見積もりの癖が見えてきます。

10. 外国語学習では、効果量が突出する

教科差の話（2節）には続きがあります。第二言語（外国語）の学習に限定したメタ分析では、他の教科と桁が違う数値が出ています。

自己調整学習方略の指導を組み込んだ介入について、学習成果・方略使用・自己効力感の3つを統合した研究の結果は次のとおりです [15]。

測定した成果 効果量（g）
第二言語の学習達成 1.39
自己効力感 0.45
方略使用 0.40

1.39 は、教育介入としては例外的な大きさです。調整分析では、年齢層や教育段階による差はほとんどなく、一方で介入の期間と強度が有効性を有意に調整していました——とくに方略使用と自己効力感について [15]。

一言でいうと
英語のように「覚えるべきものが大量にあって、自分で回す時間が長い」科目ほど、勉強のやり方そのものを教える効果が大きく出ます。逆に読解のように、背景知識がものを言う領域では効果が小さい（2節）。同じ「学習法指導」でも、教科によって投資対効果がまったく違います。

ただし注意が要ります。1.39 という値は、4節で見た測定の問題——訓練した内容に沿ったテストで測れば効果は大きく出る [14]——の影響を受けている可能性があります。語彙や文法のように訓練内容とテスト内容が近い領域では、この影響がとくに出やすい。

11. いま進行中の検証

この分野は、結論が出た分野ではありません。現在進行形で大規模な検証が走っています。

小学校教育における自己調整学習プログラムを対象にした2024年の系統的レビューは、10件の研究を精査した結果、選ばれた介入は統計的に有意な正の効果と有効性を示したとしつつ、次のように結んでいます——「この領域の研究の質を高めるため、より頑健な評価研究デザインを用いた追加の研究が必要である」 [12]。

その「より頑健なデザイン」の一つが、いま動いています。

ドイツで実施された、1年生（6〜7歳）を対象とする低コストで拡張可能な介入が、衝動制御と自己調整学習に相当の効果を持ち、長期的な学業成功にも持続的な影響を与えたことが報告されました。これを受けて、南オーストラリアでその試験をオーストラリアの文脈に適応し、2年生・4年生・6年生に拡張するクラスター無作為化比較試験が計画されています [11]。

規模は大きい。1学年あたり1,064名、合計3,192名の児童。56校以上を学校単位で1対1に無作為割付し、0.25標準偏差の効果を80%の検出力で捉える設計です。主要成果は介入後6週・6か月・12か月の自己調整で、二次成果として全国学力調査（NAPLAN）の成績やウェルビーイング指標に行政データを連結し、さらに長期の学業成果・精神的健康・就学完了・司法・税務データまで追跡する計画になっています [11]。

一言でいうと
この試験が完了すれば、「小学生のときに自己調整を訓練すると、10年後・20年後にどうなるか」が、推測ではなく実データで分かります。現時点でその答えはありません。この記事の内容は、数年以内に書き換わる可能性があります。

12. 塾と家庭の運用にどう落とすか

ここからは、上の知見を当塾の実務に翻訳した部分です。研究が直接そう言っているわけではない箇所は、そう明示します。

(1) 計画表を作って終わりにしない

1節のとおり、重要なのはやっている最中の監視と、終わったあとの振り返りです [3]。計画を立てる時間より、実際にやったことを記録して次に反映する時間に配分します。

(2) 「予想 → 照合」を型にする

9節のとおり、自己評価には一定の効果量があります [5][16]。当塾では、小テストの前に「何問できると思うか」を書かせ、結果と照らします。

(3) 教科によって期待値を変える

2節のとおり、効果量は作文 1.25 に対して読解 0.36 と3倍以上の開きがあります [14]。作文・記述の指導では自己調整の訓練を厚く、読解では他の手立て（背景知識の補強など）を優先します。

(4) 期間を確保する

3節の韓国のメタ分析では、21〜30週の中〜長期の介入が効果的でした [4]。8節の別のメタ分析では8週間以内が推奨されており [13]、見解は一致していません。ただし「数回で身につく」とする根拠は、どちらにもありません。

(5) フィードバックと記録を組み込む

8節のとおり、フィードバックと学習記録の提供が訓練効果を高めます [17]。当塾が進度と詰まりの記録を残すのは、この理由もあります。

(6) 成績が低い生徒を優先する

8節のとおり、事前の学業成績が低い学生ほど資源管理方略の効果量が大きいという報告があります [17]。また学習困難のある児童では効果量が非常に大きい [4]。すでに自分のやり方で回せている生徒に、一般論を当てはめて書き換えさせるべきではありません。

これは研究からの演繹であり、当塾で比較実験を行った結果ではありません。

13. この記事で言えないこと

  • 効果量 0.69 をそのまま期待できません。研究者が実施した場合の値が含まれており、通常の教師が実施すると下がります [1]。
  • 「学力が上がる」と「訓練したことができるようになる」が分離できていません。自作テストのほうが効果が大きく出ます [14]。
  • そもそも測定器どうしが一致していません（r = 0.21〜0.35）[10]。
  • 機構は確定していません。自己調整活動による媒介は部分的にとどまります [18]。
  • どの局面が重要かについて、統一見解がありません（8節）[3][17]。
  • 最新のRCTでは統制条件に勝てませんでした [20]。
  • 日本の学齢児を対象にした研究は、ここに含まれていません。地域差が報告されており [2]、そのまま当てはめることには留保が要ります。
  • 12節の運用は当塾の実務判断です。

当塾の立場

当塾は個別指導の塾であり、この記事の内容は当塾の指導方針と無関係ではありません。利害関係を明示しておきます。

この記事の内容は、塾に来なくても実行できます

はっきり書きます。ここまでの内容の大半は、今日から家庭で実行できます。費用はかかりません。

  • 計画表を作る時間を減らし、やったことを記録する時間に振り替える
  • テストの前に「何点取れると思うか」を言わせ、結果と照らす
  • そのずれの大きさを記録し、縮んでいくかを見る
  • 作文・記述では自己調整の訓練を厚く、読解では背景知識の補強を優先する
  • 「数回で身につく」と期待しない

これを読んで、塾に通わずに実行する方がいるなら、それでいいと考えています。自分で回せる家庭が月謝を払う必要はありません。

それでも塾に通いたい方へ

そのうえで、塾に通いたい、通わせたいという方には、武蔵野個別指導塾を勧めます。この記事の内容に即して、理由を3つ書きます。

  1. この分野の最大の問題は「実施者によって結果が変わる」ことである。3節のとおり、研究者が実施すると効き、通常の教師が実施すると効果が落ちます [1]。逆に言えば、手法そのものより、誰がどれだけ丁寧に回すかで結果が決まるということです。40人を見る担任と、数人を見る個別指導では、同じ手法でも実施の密度が違います。これは能力の差ではなく、構造の差です。
  2. 「記録を残して次に反映する」は、外からでないと続かない。1節と8節のとおり、効くのは計画を立てることより遂行中の監視と事後の振り返りであり [3]、学習記録の提供が訓練効果を高めます [17]。ところがこれは、本人がもっとも続けにくい作業です。当塾は進度と詰まりの記録を引き受けます。
  3. 教科ごとに手を変える判断が要る。2節のとおり、効果量は作文 1.25、読解 0.36 と3倍以上開きます [14]。どの教科で自己調整の訓練に時間を使い、どの教科で別の手立てに切り替えるかの判断は、その生徒の各教科の現在地を見ないとできません。

逆に言えば、この3つをやっていない個別指導に、この点での優位性はありません。塾を検討する際は、次のように聞いてみてください。

  • 計画を立てさせたあと、実際にやったことの記録はどこに残りますか
  • その記録を、次の授業でどう使いますか
  • 教科によって、学習法の指導の比重を変えていますか

当塾がお答えできるようにしておくのが、こちらの仕事だと考えています。

まとめ

  1. 自己調整学習とは、自分の勉強を自分で運転すること。予見・遂行・自己省察の3局面からなる。
  2. 介入の平均効果量は大きい（84研究・357効果量で d = 0.69）[1]。
  3. 教科差が大きい。作文 1.25／理科 0.73／数学 0.66／読解 0.36 [14]。
  4. どの教科でも有用なのはメタ認知的知識の指導。能力水準による差はない [14]。
  5. 研究者が実施すると効き、通常の教師が実施すると落ちる [1]。手法より実施の密度。
  6. 自作テストのほうが効果が大きく出る [14]。測定器どうしも一致しない（r = 0.21〜0.35）[10]。
  7. 「自己調整活動が媒介するから効く」という通説は部分的にしか支持されない [18]。
  8. 中国の大規模データでは効果量は小さく、1998→2016で減少 [3]。
  9. 最新RCT（中高生371名・生成AI支援）では統制条件に勝てなかった [20]。
  10. 方略別では計画と目標設定が最大（0.55）、組織化と反復が最小（0.23） [17]。
  11. 自己評価は自己効力感に 0.73 の効果。女子のほうが恩恵が大きい [5]。
  12. 学習困難のある児童では効果量が非常に大きい（SMD = 1.06）[4]。

出典

本文中の番号に対応します。抄録に直接あたって確認したものだけを挙げています。結論に反する研究も、同じ基準で載せています。

  1. 【中核・および実施者による差】Dignath, C. & Büttner, G. (2008). Components of fostering self-regulated learning among students. A meta-analysis on intervention studies at primary and secondary school level. Metacognition and Learning. DOI: 10.1007/s11409-008-9029-x
  2. Xue, Y. et al. (2024). The Effects of Self-regulated Learning Interventions on Primary and Secondary Students Reading Performance: A Meta-analysis. Lecture Notes in Education Psychology and Public Media. DOI: 10.54254/2753-7048/58/20241796
  3. 【反証・効果量の減少】Li, J. et al. (2018). What Are the Effects of Self-Regulation Phases and Strategies for Chinese Students? A Meta-Analysis of Two Decades Research. Frontiers in Psychology. DOI: 10.3389/fpsyg.2018.02434
  4. Kim, J. et al. (2025). Effects of Self-Regulation Strategy-Based Interventions for Elementary Students with Learning Difficulties: A Meta-Analysis of Experimental Studies in Korea. Korean Journal of Special Education. DOI: 10.15861/kjse.2025.60.2.151
  5. Panadero, E. et al. (2017). Effects of self-assessment on self-regulated learning and self-efficacy: Four meta-analyses. Educational Research Review. DOI: 10.1016/j.edurev.2017.08.004
  6. Xu, Z. et al. (2022). A meta-analysis of the efficacy of self-regulated learning interventions on academic achievement in online and blended environments in K-12 and higher education. Behaviour & Information Technology. DOI: 10.1080/0144929x.2022.2151935
  7. Guntur, M. et al. (2024). A Meta-Analysis of Self-Regulated Learning Interventions Studies on Learning Outcomes in Online and Blended Environments. Online Learning. DOI: 10.24059/olj.v28i3.4025
  8. 【反証・測定器が一致しない】Ruhl, J. et al. (2025). Multimethod assessment of self-regulated learning in primary, secondary, and tertiary education – A meta-analysis. Learning and Individual Differences. DOI: 10.1016/j.lindif.2025.102760
  9. Brinkman, S. et al. (2025). Pragmatic clustered randomised control trial to evaluate a self-regulated learning intervention to be implemented in South Australian primary schools—study protocol. Trials. DOI: 10.1186/s13063-025-08814-w
  10. Olid-Luque, M. et al. (2024). Impact of Self-Regulated Learning Programs in Primary Education: A Systematic Review. Psychology in the Schools. DOI: 10.1002/pits.23352
  11. Han, J. et al. (2024). Exploring the Components of Effective Self-Regulated Learning Programs by School Levels. Korean Educational Research Association. DOI: 10.30916/kera.62.4.89
  12. 【教科差・および測定バイアス】Donker, A. S. et al. (2013). Effectiveness of learning strategy instruction on academic performance: A meta-analysis. Educational Research Review. DOI: 10.1016/j.edurev.2013.11.002
  13. Chen, J. (2022). The effectiveness of self-regulated learning (SRL) interventions on L2 learning achievement, strategy employment and self-efficacy: A meta-analytic study. Frontiers in Psychology. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.1021101
  14. Yan, Z. et al. (2026). A meta-analytical review of the effects of self-assessment and peer-assessment interventions on self-regulated learning strategies and affective outcomes. Assessment in Education: Principles, Policy & Practice. DOI: 10.1080/0969594x.2026.2681630
  15. Theobald, M. (2021). Self-Regulated Learning Training Programs Enhance University Students’ Academic Performance, Self-Regulated Learning Strategies, and Motivation: A Meta-Analysis. Contemporary Educational Psychology. DOI: 10.1016/j.cedpsych.2021.101976
  16. 【反証・機構の否定】Jansen, R. S. et al. (2019). Self-regulated learning partially mediates the effect of self-regulated learning interventions on achievement in higher education: A meta-analysis. Educational Research Review. DOI: 10.1016/j.edurev.2019.100292
  17. 【反証・統制に勝てず】Bardach, L. et al. (2026). Enhancing School Students’ Self-Regulated Learning through Generative AI Support: A Randomized Controlled Trial. Educational Psychology Review. DOI: 10.1007/s10648-026-10133-8

教育学・認知心理学・社会心理学・行動経済学・教育経済学の研究をもとにした連載です。

武蔵野個別指導塾の特徴の関連記事

author avatar
ryomiyagawa Founder
早稲田大学大学院文学研究科哲学専攻修士号修了、同大学大学院同専攻博士課程中退。日本倫理学会員 早稲田大学大学院文学研究科にてカント哲学を専攻する傍ら、精神分析学、スポーツ科学、文学、心理学など幅広く研究に携わっている。
See Full Bio
social network icon

関連記事

PAGE TOP
お電話