學習共同體對學習效果的影響
——基于35項實驗和準實驗研究的元分析

余淑珍 [俄]安德羅索夫·阿列克謝 張寶輝

(陜西師范大學 教育學部，陜西西安 710062)

一、引 言

隨著社會發展和科技進步，協作互動和資源整合的重要性逐漸凸顯，“共同體”(Community)作為一種社會組織形式受到大眾關注。該概念源于社會學領域，最早見于斐迪南·滕尼斯(Tonnies, 1957)的著作《共同體與社會》，指的是“由一定數量追求各自利益而統一行動、具有高效動作能力的對象組合而來的公眾集體”，隨后被廣泛應用于商業、政治、文化等領域。在教育領域，學習共同體概念由共同體延伸而來，最早由美國教育家歐內斯特·博耶(Boyer, 1995)在《基礎學校:學習共同體》報告中提出。博耶認為學習共同體是以團隊為基本形式，為實現共同愿景而擔負共同使命，是合作互動、共同學習的過程。雖然學習共同體進入學習研究領域時間不長，但已成為教育領域探討的重要內容(馮銳等，2007)。除了應用于不同領域外，學習共同體也隨著技術進步和教學組織形式的變革，有了更豐富的形式，從面對面學習共同體到在線學習共同體和混合學習共同體等(Kaslow et al., 2020; Peeters et al., 2020)。受新冠疫情的影響以及“停課不停學”的號召，在線學習共同體(也稱作虛擬學習共同體)引起教育研究者的關注(Dekorver et al., 2020; Jamieson, 2020)。

盡管不少研究證明學習共同體在教和學中的重要性(Vescio et al.,2008;蔣盈等,2020)，它在教育中的應用仍有限(Mercieca,2017)。許多實驗研究顯示，學習共同體對學習效果的影響也不一致，研究結果大致分三類：1)學習共同體對學習有積極的影響(Otto et al., 2015; Solanki et al., 2019; Tinto et al., 1994; Zhao, 2004)，如周晨曦等(2015)在小學英語口語教學中應用移動學習共同體的實驗研究結果表明，移動學習共同體能有效提高學生的英語口語表達能力；埃基奇(Ekici, 2017)在師范課程中應用網絡學習共同體的研究表明，學習共同體能有效改善師范生的學習態度。2)學習共同體對學習某些方面有積極影響，對其他方面沒有影響。如萊等(Lai et al., 2019)研究發現，在線學習共同體能有效提升學生的學習參與，但對學生的學習成績沒有顯著影響；鄧陽等(2013)對師范生學習共同體的實驗研究表明，學習共同體能有效促進師范生教學實踐性知識的學習，但不能提高師范生教學技能。3)學習共同體不能提升學習效果，如考夫曼等(Kaufman et al., 2017)的研究表明，對于在線學習共同體，學生會質疑同伴互評的公平性，這可能導致學習共同體組織氛圍和互動模式發生變化(Bock et al., 2005)，進而對學習效果產生不良影響；鄭等(Zheng et al., 2020)對中國大陸1203名教師關于專業學習共同體的調查研究發現，教師間的協作活動對教師自我效能產生了消極影響；喬等(Qiao et al., 2018)的研究也得出相似結論。綜上所述，學習共同體對學習效果的影響意見不一。

本研究以學習共同體對學習效果的影響為切入點，采用元分析方法分析國內外近十年學習共同體對學習效果影響的實驗和準實驗研究結果，回答兩個問題：1)學習共同體對學習的整體作用效果如何？2)不同調節因素(如學習模式、學段、課程類型、學習者類型等)對學習共同體會產生何種影響？

二、研究設計

(一)文獻數據收集與整理

1. 文獻檢索

本研究英文選取Web of Science、ScienceDirect、Springer及ProQuest等數據庫，中文選取知網、萬方以及維普數據庫，以“learning community”“community of learners”“community of practice”等為英文關鍵詞、“學習共同體”“實踐共同體”“學習社區”等為中文關鍵詞進行檢索。不同數據庫使用不同的檢索詞變式，時間限定為2010年1月到2020年8月。

2.遴選標準

首先需滿足內容標準，具體如下：1)屬于教育研究范疇；2)研究主題為學習共同體對學習效果的影響；3)需報告學習效果。其次需滿足方法標準：1)屬于實驗或準實驗研究；2)單組實驗有前后測數據，雙組實驗有對比實驗組；3)報告了計算效應量所需的數值，如樣本量、平均值、標準差等。

圖1 文獻篩選流程

PRISMA流程圖(見圖1)顯示了文獻檢索、篩選和納入過程。在識別階段，中英數據庫檢索結果如圖1所示，共獲得20526篇文獻。篩選及納入過程由兩位研究者同時進行。首先，選取Web of Science檢索得到的3855篇(約占總文獻的20%)中的前60篇供兩位研究者獨立閱讀，經計算，Cohen’s kappa一致性系數(Cohen, 1992)為0.857，具有高度一致性(Mchugh, 2012)。之后的篩選和編碼階段均經過Cohen’s kappa一致性驗證。在篩選階段，經過標題、摘要及關鍵詞閱讀剔除無關文獻，共計124篇文獻進入下一輪分析。在納入階段，兩位研究者對篩選結果不一致的文獻進行討論，并采取引文回溯法。再次檢索已獲取文獻的參考文獻，最終35篇文獻進入數據編碼階段。

(二)數據編碼

庫珀(Cooper,2017)文獻編碼除報告特征外，可分為三個方面七個類別：背景特征(干預特征、環境特征、參與者特征)、方法特征(設計類型、測量工具)、結果特征(結果類型和統計結果)。本研究依據庫珀提出的文獻編碼體系，形成編碼表見表一。

表一 文獻編碼表

本研究將自變量學習效果分為兩類，即認知層面和非認知層面(顧小清等，2018)。需說明的是，學習除學生學習外還包括教師專業學習，故學習共同體的對象也包括教師。調節變量分為情境變量和方法變量，情境變量包括學習模式、控制程度、共同體容量、實驗周期、學段、課程類型及學習者類型七個變量；方法變量分測量工具和測量方式兩個變量。

關于情境變量需說明的是，學習模式指學習共同體的應用場域，其編碼包括在線學習、混合學習和課堂學習；控制程度指學習共同體受到的干預和控制程度。許多學習共同體盡管是在沒有干預的情況下形成的(Mercieca, 2017)，但在某些情況下，學習共同體的構建和有效運行需要外部的干預(Wenger et al., 2002)，因此本研究對學習共同體的控制程度進行了編碼，并借鑒溫格(Wenger, 2011)學習共同體的四個結構特征：一是共同目標，它指導學習，并賦予成員的行動以意義；二是相互卷入，指深度參與，也代表更密切的人際關系(王遜等,2019)；三是共享智庫，即成員們在意義協商過程中創造出豐富的智力資源，包括術語、概念、工具、流程等，這些資源供學習共同體內成員使用；最后是身份認同，即成員們在共同體運行過程中找到自己的定位和角色(蔣盈等,2020)。在共同體中，它指個體對不同社會組織和文化傳統的歸屬感(張志旻等,2010)。在以上四個特征中，如果只對其中一方面進行干預，則該研究的學習共同體控制程度編碼為低；如果兩個方面受到干預，則該研究的學習共同體控制程度編碼為中；如果有三個或以上的領域受到干預，則該研究的學習共同體控制程度編碼為高。如卡布雷拉等(Cabrera et al., 2017)研究混合學習環境下學習共同體的作用效果，限定了共同目標、共同體任務及界定了成員的角色，因此該研究學習共同體控制程度編碼為高；鄧陽等(2013)基于“培育學習者共同體”模型的師范生教學實踐性知識學習共同體研究，要求集體備課、課堂匯報、模擬試教等，對學習共同體的參與及共享機制有干預，因此控制程度編碼為中；初勝華等(2020)關于翻譯教師非正式網絡學習共同體研究，采用騰訊課堂等工具構建網絡學習環境，但不限定成員角色及共享的內容、方式和渠道等，因此控制程度編碼為低。關于方法變量需說明的是，標準化工具測量指是否使用標準化問卷、量表等測量學習效果。教師學習共同體成效的測量方式分直接測量教師學習效果以及間接測量學生學習效果兩種方式，如耶妮(Yennie, 2020)通過測量學生學業成就間接測量高中數學教師學習共同體的成效。

(三)元分析過程

本研究采用Comprehensive Meta Analysis 3.0(CMA 3.0)軟件作為元分析工具，對結果編碼數據進行效應量計算、發表偏倚檢驗和異質性檢驗，并選取標準化均值(Standardized Mean Difference, SMD)作為效應值，表征學習共同體對學習效果的影響程度，過程如下：

1．效應值計算

對于包含多組研究設計的研究，每組獨立的研究設計都被視為一項單獨的研究，需計算每組設計的效應值。本研究提取了35項研究的樣本量(n)、均值(X)、標準差(s)等參數，共得到82個獨立的效應值。每個效應值計算公式為(Dunst et al.，2004)：

其中，n1和n2分別代表試驗組和控制組的樣本量，X1和 X2分別代表試驗組和控制組的平均值，s1和 s2分別代表試驗組和控制組的標準差。

2．發表偏倚和異質性檢驗

發表偏倚和異質性檢驗對于元分析結果至關重要。當研究文獻不能系統地代表該領域已經完成的研究總體時，就被認為存在發表偏倚(Higgins et al., 2002)。當元分析選取的文獻存在異質性時，需要采用相應方法防止因存在異質性而無法合并的效應值。漏斗圖、Egger法、Begg法、Trim法及計算失安全系數(Fail-safe N)等均可用來評估元分析是否存在發表偏倚(鄭明華,2013)。本研究采用I2指數判斷樣本的異質性程度，因此計算學習共同體對學習效果的整體影響以及各調節變量的影響前，要對樣本進行發表偏倚檢驗和異質性檢驗，確保研究的可信度和有效性。

3．整體效應和調節變量效應檢驗

元分析有固定效應模型和隨機效應模型可供選擇。研究之間如存在明顯的異質性，宜采用隨機效應模型消除異質性影響(Borenstein et al., 2009)。本研究經異質性檢驗后，選取隨機效應模型進行整體效應檢驗，并計算加權平均效應值和95%置信區間。除整體效應檢驗外，本研究還探究了學習模式、學段、課程類型、控制程度等調節變量對學習共同體作用效果的影響，比較其影響差異。

三、研究結果

(一)發表偏倚檢驗和異質性檢驗

1. 發表偏倚檢驗

本研究選取漏斗圖、剪補法(trim and fill method)及計算失安全系數(Fail-safe N)進行發表偏倚檢驗。使用CMA3.0軟件獲取的漏斗圖(見圖2)顯示，漏斗圖的中上部區域聚集了大部分研究效應值，效應值相對偏向漏斗圖右側分布。這表明選取的研究樣本可能存在發表偏倚。本研究進一步采用剪補法及計算失安全系數進行發表偏倚檢驗。首先，采用剪補法對合成效應量左右兩邊的文獻進行剪補，發現效應量仍顯著，然后使用失安全系數法進行驗證，該方法通常被用來估計未發表文章中重要效應值對研究結果的影響，k代表元分析的效應值樣本數。根據失安全系數指標，如果這一系數遠大于“5k+10”，則表明未發表的研究對元分析結果沒有影響(Rothstein et al., 2006)。本研究k為82，失安全系數N=9419，表明研究樣本不存在明顯偏倚。

圖2 發表偏倚漏斗圖注：se(SMD)為效應值的標準差，SMD為效應值。

2.異質性檢驗

為防止因存在異質性而無法合并的效應值，研究通常采取I2統計量判斷樣本的異質性程度。當I2≥70%，表示存在高異質性(王維等，2020)。本研究異質性檢驗結果為I2=72.63%，表明具有中等偏高的異質性。為保證結果的可靠性，本研究采用隨機效應模型進行效應值合并，以消除異質性。

(二)整體效應檢驗

學習共同體對學習效果作用的整體效應森林圖(見圖3)，共包含35個研究樣本，82個效應值。整體合并效應值SMD=0.471，經剪補調整后SMD=0.352。科恩(Cohen, 1992)認為，當SMD=0.2、0.5和0.8時，分別對應中度影響、中上度影響和高度影響的關鍵節點。因此，整體而言，學習共同體對學習效果有中等程度的正向促進影響，有助于提升學習效果。

(三)對不同類型學習效果的影響

學習共同體對學習效果影響的整體效應值SMD=0.441(p<0.001)(見表二)，表明具有中等程度的影響，達到統計上的顯著水平。依據學習效果分類，學習共同體對不同類型學習效果的影響差異顯著，其組間效應值p=0.002<0.05。在認知層面，學習共同體對認知學習效果的影響整體效應值SMD=0.444(p<0.001)，其中對知識運用能力(SMD=0.888，p=0.001)、教學能力掌握(SMD=0.822，p<0.05)的影響大于學習成就(SMD=0.357，p<0.001)和學習策略(SMD=0.085，p=0.604)。同理可得，在非認知層面，學習共同體對情感層面學習效果的影響整體效應值SMD=0.524(p<0.001)，其中對學習動機(SMD=0.896，p<0.001)和學習參與(SMD=0.642，p<0.001)的影響大于對學習態度(SMD=0.493，p<0.001)、學習滿意度(SMD=0.479，p<0.001)和其他(SMD=0.416，p<0.05)的影響。整體來看，學習共同體對不同類型的學習結果均有正向促進作用，其中對非認知層面的整體作用效果優于認知層面。在認知層面，對知識運用能力和教學能力掌握作用效果較好；在非認知層面，對學習動機和學習參與作用效果較好。

表二 不同學習效果的影響效果差異

圖3 整體效應森林圖

(四)調節效應檢驗

1.學習模式的調節效應

不同學習模式對學習共同體的調節作用整體效應值SMD=0.459，且p<0.001(見表三)，表明具有中等程度的影響，且其作用效果在不同學習模式之間具有明顯差異，組間效應值p<0.05。其中，在線學習模式的效果(SMD=0.893，p=0.001)優于混合學習(SMD=0.591，p<0.001)和課堂學習(SMD=0.405，p<0.001)。

2.控制程度的調節效應

控制程度對學習共同體作用效果的調節作用整體效應值SMD=0.483，且p<0.001(見表四)，表明具有中等程度的影響，達到統計上的顯著水平，但其作用效果在不同容量的學習共同體之間沒有明顯差異，組間效應值p=0.544。其中，控制程度低的學習共同體作用效果(SMD=0.595，p<0.001)最佳。

表三 學習模式調節效應檢驗

表四 學習共同體控制程度調節效應檢驗

3.共同體容量調節效應檢驗

共同體容量對學習共同體作用效果的調節作用整體效應值SMD=0.487，且p<0.001，表明具有中等程度的影響，達到統計上的顯著水平，但其作用效果在不同容量的學習共同體之間沒有明顯差異，組間效應值p=0.125。其中30人以上(k=5,SMD=0.691,p=0.005<0.05)以及10到30人(k=20,SMD=0.612,p<0.001)的學習共同體效果優于10人以下的學習共同體(k=49,SMD=0.441,p<0.001)。

4.教學周期的調節效應

不同教學周期對學習共同體作用效果的調節作用整體效應值SMD=0.462，且p<0.001，表明具有中等程度的影響。不同教學周期之間沒有明顯差異，組間效應值p=0.501。其中學習共同體對持續一學期的教學促進作用效果(k=33,SMD=0.502,p<0.001)最佳，優于一個學期以內(k=34,SMD=0.488,p<0.001)和一學期以上的(k=15,SMD=0.395,p<0.001)。

5.學段的調節效應

學段對學習共同體作用效果的調節作用整體效應值SMD=0.388，且p<0.001，表明具有中等程度的影響，達到統計上的顯著水平，但其作用效果在不同學段的學習共同體之間不存在明顯差異，組間效應值p=0.081。整體來看，小學階段(k=10,SMD=0.778,p<0.001)的學習共同體作用效果優于高中(k=25,SMD=0.455，p<0.001)、大學(k=35,SMD=0.438,p<0.001)和初中(k=12,SMD=0.338,p=0.001)。

6.課程類型的調節效應

課程類型對學習共同體作用效果的調節作用整體效應值SMD=0.443，且p<0.001，表明具有中等程度的影響，達到統計上的顯著水平，但其作用效果在不同類型課程之間沒有明顯差異，組間效應值p=0.060。其中，師范類課程的作用效果(k=4,SMD=1.049,p=0.032<0.05)最佳，依次是體育(k=25,SMD=0.543,p<0.001)、文史類(k=25,SMD=0.500,p<0.001)和STEM類(k=28,SMD=0.367,p<0.001)。

7.學習者類型的調節效應

學習者類型對學習共同體作用效果的調節作用整體效應值SMD=0.464，且p<0.001，表明具有中等程度的影響，達到統計上的顯著水平，但其作用效果在不同類型學習者的學習共同體之間沒有明顯差異，組間效應值p=0.296。其中，對師范生的作用效果(k=9,SMD=0.665，p<0.001)最佳，優于教師(k=12,SMD=0.386，p<0.001)和其他學生群體(k=61,SMD=0.463，p<0.001)。

8.測量工具的調節效應

測量工具對學習共同體作用效果的調節作用整體效應值SMD=0.439，且p<0.001，表明具有中等程度的影響，達到統計上的顯著水平，且其作用效果在組間存在明顯差異，組間效應值p=0.003<0.05。其中，非標準的測量工具作用效果(k=68,SMD=0.528,p<0.001)優于標準化測量工具(k=14,SMD=0.294,p<0.001)。

9.測量方式的調節效應

研究發現，對教師群體組成的學習共同體，其作用效果有兩種方式：一是直接測評教師的學習效果，另一種是通過測量學生的學習效果間接測量教師學習共同體的作用效果。對于教師群體，測量方式的調節作用整體效應值SMD=0.301，且p=0.001，表明具有中等偏低程度的影響，達到統計上的顯著水平。其作用效果在組間存在明顯差異，組間效應值p=0.022<0.05。其中，直接測量的作用效果(k=6,SMD=1.091,p<0.001)優于間接測量(k=6,SMD=0.250,p=0.006<0.05)。

四、結論與討論

本研究依據元分析結果，得出以下結論：

第一，學習共同體對不同類型的學習結果均有中等程度的正向促進作用。整體來看，學習共同體對學習效果的作用平均效應值經調整后為0.352，其中對非認知層面的整體作用效果優于認知層面；在認知層面，對知識運用能力和教學能力掌握方面作用效果較好；在非認知層面，對學習動機和學習參與方面作用效果較好。這說明學習共同體更多從非認知層面促進學習，能通過提高學生的學習動機及學習參與等促進學生學習。另外，學習共同體的運用除促進學生知識習得外，還能促進實踐方面的學習和能力提升，從而促進知識運用能力的掌握。

第二，學習共同體對不同課程、不同學習者的學習均有正向積極的促進作用。學習共同體在STEM類、語言類、師范類等課程中都對學習產生顯著的積極影響，且無論對教師成長、師范生學習還是普通學生學習都有良好的促進作用。這些都表明了學習共同體在教育應用中的積極影響。可見，學習共同體在教育應用中前景廣泛，在教育實踐中還需加強設計，發揮其對教師成長和學生學習的促進作用。

第三，學習共同體對學習效果的作用受學習模式、測量工具及測量方式等調節變量的顯著影響。從學習模式看，在線學習模式的效果優于混合學習和課堂學習；從測量工具看，非標準的測量工具作用效果優于標準化測量工具；從測量方式看，直接測量的作用效果優于間接測量。有研究指出，許多學習共同體是在沒有任何干預的情況下形成的(Ekici，2017)。筆者認為，在線學習和混合學習場域下的學習共同體相對課堂學習更少受到干預，因而可能會對學習產生更好的促進效果。另外，學習共同體可以避免在線學習的一些問題，如因師生分離而造成的學習者孤獨感，進而促進學習。

第四，控制程度、共同體容量、教學周期、課程類型、學段及學習者類型等對學習共同體的作用效果不存在顯著差異。但不同的調節變量對學習共同體的作用效果影響不同。從共同體控制程度和共同體容量看，控制程度低、30人以上的學習共同體作用效果最佳；從教學周期看，學習共同體對持續一學期的教學促進作用效果最佳；從課程類型和學習者類型看，學習共同體對師范類課程及師范生的作用效果最佳；從學段看，小學階段的學習共同體作用效果最佳。

五、建議與展望

基于以上分析，本研究對學習共同體的研究與實踐提出如下建議：

(一)拓展學習共同體的教育應用

學習共同體曾被描述為21世紀學校的愿景之一(紀河等，2019)。研究表明，學習共同體既能促進教師成長，又能提升學生學習(Vescio et al., 2008)，但目前學習共同體的教育應用仍有限(Mercieca，2017)。因此，拓展學習共同體的教育應用尤為重要。

首先，要提升學習共同體對學習效果的促進作用。元分析結果表明，學習共同體對學習的作用效果整體效應值偏低，且對非認知層面的整體作用效果優于認知層面。因此，提升學習共同體對不同學習結果的作用效果，尤其要關注對認知層面學習效果的促進作用，充分發揮學習共同體促進各類學習效果的潛能，改善教育教學實踐。

其次，要拓展學習共同體應用的學習場域，關注在線學習及混合學習場域下的學習共同體。元分析結果表明，在線學習共同體和混合學習共同體的作用效果優于課堂學習共同體，在線學習共同體能基于網絡提供給學習者便捷的交流工具和團隊學習模式，讓學習者通過學習共同體的知識建構、教師示范教學和反思促進自身學習(趙健等,2013)。因此，關注如何利用技術促進在線學習以及混合學習場域下學習共同體內的知識建構、個人以及團隊成長非常必要。此外，在線學習和混合學習環境的學習共同體運行需要周密而系統地計劃，不能讓技術成為累贅和負擔(孟召坤等,2015)，同時注重培養和發掘意見領袖以激活共同體生長的內部動力(Wang，2018)。

最后，要強化學習共同體對不同學習者的促進作用，尤其要關注師范生群體。檢索結果發現，當前學習共同體更多應用在普通學生層面，對師范生學習共同體和教師專業學習共同體關注較少，而元分析結果發現，學習共同體對師范類課程及師范生的作用效果最佳。國際上掀起的21世紀技能運動，一方面強調培養學生的高階能力以適應未來社會發展(王晶瑩,2020)，另一方面人才培養的需求反過來對學校和教師提出更高要求。教師需要快速提升自身的學習能力以適應教育變革，師范教育同樣需要思考如何培養適應未來發展的教師。因此，教育教學實踐要關注學習共同體在師范生培養中的作用，結合實際建立多樣化的師范生學習共同體，如師范生訓練小組、師范生種子團隊、實習基地聯盟等(蔣盈等,2020)，構建師范生學習共同體，相互協作、共同實踐，提高主動學習的意識和學習效果，共同帶動團隊的專業成長。

(二)關注不同群體的學習共同體差異

雖然學習共同體對教師、師范生、普通學生的學習都有正向促進作用，但實施時仍需要關注不同學習群體的差異，才能更有效地發揮學習共同體的效用。

對教師群體而言，要提升教師專業學習共同體對學生學習的關注。元分析結果表明，學習共同體對學習的促進效果受測量工具和測量方法的顯著影響；對教師群體而言，直接測量的作用效果優于間接測量，說明學習共同體對教師自身學習和專業成長的促進作用要優于對學生學習的作用效果。這在一定程度上說明教師專業學習共同體的學習效果轉化為教學成果的效率比較低，教師沒能充分將自身學習效果轉化為教學效果，以促進學生學習。傳統的教師專業發展著重為教師提供知識和技能，使之成為“更好的”教育工作者，然而實際上許多教師還不具備將所學知識和技能應用于教學的能力。雖然研究表明，教師專業學習共同體的協作能有效促進學生學習(Borko, 2004; Darling-Hammond et al., 2010; Stoll et al., 2006)，但教師協作學習不是最終目的，教師協作學習促進教師專業成長，最終不能脫離促進學生學習(Vescio et al., 2008)。因此對教師專業學習共同體的構建和應用需要提升對學生學習的關注，促進教師學習成果轉化為教學成果，發揮教師專業學習共同體的效用。

對于學生群體而言，要提升對學段、學科差異的關注，實現學科學段貫通。雖然課程類型和學段對學習共同體的促進作用沒有明顯差異，但從學段來看，小學階段的學習共同體作用效果最佳；從課程類型看，師范類課程的作用效果最佳，STEM類理工科課程作用效果尤其不明顯，但也有研究表明，STEM學科中教師組成專業學習共同體通過加強學生的主動學習，能有效提升STEM學科中學生的學習效果(Tomkin et al., 2019)。因此對學生學習共同體而言，從學段看，要加強學習共同體在不同學段應用的銜接性；從學科看，要加強學習共同體在STEM等理工科學科中的應用，實現學科間的貫通。

(三)科學合理地評價學習共同體的效果

對學習共同體作用效果的評價，推薦使用標準化測量工具。依據元分析結果，從測量方法和測量工具看，學習共同體對學習的促進效果受測量工具和測量方法的顯著影響。因此，未來關于學習共同體的研究，推薦使用標準化測量工具測量學習效果的變化，這樣能更真實地反映學習共同體的作用效果。對于教師專業學習共同體，宜采用直接測量與間接測量相結合的方法，其中直接測量通過測量教師自身的學習效果反映學習共同體對學習效果的作用；間接測量通過測量學生的學習效果反映教師學習共同體的作用效果，這樣能從教師專業成長及學生學習兩個角度反映教師專業學習共同體的作用效果，如果兩者測量結果相差較大，則可以探討其產生差異的原因，促進教師學習成果轉化為教學成果。

本研究也存在不足，如研究樣本偏少、部分調節變量文獻數量較少、未能深入探究造成不同調節變量影響效果差異的原因，還需要綜合更多學習共同體的研究成果，多視角探析學習共同體對學習效果的影響，為學習共同體的有效設計與實施提供借鑒和參考。