综述：同伴反馈的质量对反馈后的结果至关重要：一项元分析

《Educational Research Review》：Peer Feedback Quality Matters for Post-Feedback Outcomes: A Meta-Analysis

　　• 同伴反馈的质量是一个多维度的概念（例如，数量、特征）
• 同伴反馈的质量与反馈后的结果呈正相关
• 关联性因结果类型（如修订、表现、学习）而异
• 当学生在同伴评估前接受培训时，这种相关性更强
• 提供的反馈质量，而非接收到的反馈质量，与结果之间的联系更为紧密

引言
同伴评估是一种形成性评估方法，学生通过这种方法对彼此的任务进行反馈，以改善自己和他人的学习过程及最终成果。关于同伴评估的元分析一致表明，它对学术表现（Double等人，2009年；Li等人，2020年；Yan等人，2022年；Zheng等人，2020年）以及进一步的学术成果（如学习策略和学术毅力，Li等人，2021年）有积极影响。同伴评估还对培养高阶思维技能（包括批判性思维、推理、元认知思维、论证和反思）有所贡献（Zhan等人，2023年）。然而，尽管有这些好处，并非所有的同伴评估活动都能导致学生采取有助于学习和表现的实际行动。

导致同伴评估效果不佳的一个关键因素是反馈的质量较低。评估和反馈模型（例如，Narciss，2008年；Nicol & Macfarlane-Dick，2006年；Panadero & Lipnevich，2022年）已将反馈质量确定为支持自我调节和学习的重要条件。然而，关于同伴反馈质量的实证研究结果不一。一些研究显示同伴反馈质量与表现和学习之间存在显著的正相关（例如，Jin等人，2024年；Liu & Li，2014年；Wu & Schunn，2021b年；Yu & Wu，2016年），而另一些研究则报告了不显著或甚至负相关的结果（例如，Huisman等人，2017年；Ludemann & McKain，2014年；Novakovich & Long，2013年）。此外，之前的同伴评估元分析（例如，Double等人，2019年；Li等人，2020年，2021年；Zhan等人，2023年；Zheng等人，2020年）通常忽略了反馈质量在其调节作用中的作用。这种差距可能是由于定义和测量同伴反馈质量的方法不同，导致研究框架和结果之间存在不一致。

在这项研究中，我们将同伴反馈质量定义为一个多维度的概念，借鉴了最近的概念框架（例如，Zhang & Schunn，2023年；Zhang等人，2024a）。我们关注同伴反馈质量的五个关键维度：（1）数量，（2）内容，（3）准确性，（4）特征，（5）感知。基于这些维度的高质量反馈示例应包括提供大量评论、准确识别问题、提供理由和建议，并且被接收反馈的学生认为是有帮助且令人满意的。

此外，我们假设高质量的同伴反馈会增加学生在提供和接收反馈后采取建设性行动的可能性，例如修订他们的初始表现、改进学习或在未来的任务中表现出更高的参与度。这一假设与自我调节学习（Butler & Winne，1995年）和反馈过程（Panadero & Lipnevich，2022年）的最终目标是一致的。然而，目前还没有元分析系统地探讨过同伴反馈质量与反馈后结果之间的关系。

分析同伴反馈质量与学生结果之间的关系对于验证最近概念框架中提出的同伴反馈质量维度至关重要，因为这些维度仍在接受实证验证。因此，在这项元分析中，我们旨在探讨同伴反馈质量与反馈后结果之间的相关性。此外，我们还试图考察这种关系在不同操作化和条件下的变化。这些发现可以为我们提供关于这两个多方面变量之间关系的见解，并为促进学习和表现的有效同伴评估实践提供具体背景。

已经提出了几种理论模型来解释反馈过程和影响因素，但只有少数模型说明了不同反馈提供者或来源之间的相互作用（Lipnevich & Panadero，2021年）。在某些模型中，同伴被视为学习者的外部反馈来源（例如，Andrade，2013年；Butler & Winne，1995年；Evans，2013年；Lipnevich & Smith，2022年）。然而，这些模型没有详细说明学习者如何同时作为反馈提供者和接收者进行互动，也没有解释与其双重角色相关的内部过程。为了解决形成性同伴评估活动中的复杂性，Narciss（2013年）和Alemdag与Yildirim（2022b）提出的模型解释了学习者的互动和过程。尽管这些模型包含了众多相互关联的要素，但仍需要更简洁的模型来更清晰地说明同伴反馈的互动和过程。

我们在现有模型和理论考虑的基础上提出了一个新的模型，该模型通过两个同伴之间的一对一反馈交换来说明同伴反馈的核心过程（图1）。我们的模型考虑了每个学习者内部（即潜在的）生成和处理同伴反馈以及外部（即明显的）同伴反馈信息交换，以及可观察到的反馈后结果。如图1所示，首先，每个同伴会审查对方的初始作品，通过比较和评估过程生成同伴反馈。关键的是，生成同伴反馈与同一个学习者的自我反馈相关联，因为将自己的工作与同伴的工作进行比较自然会激发对自己表现的反思。传递的反馈信息，以其质量维度（数量、特征、内容、准确性和感知）为特征，然后到达接收反馈的同伴，后者在认知、情感和行为层面处理这些信息，从而产生可观察到的反馈后结果。学生特征塑造了整个过程，而教育工作者和更广泛的背景因素则影响着交流发生的环境。在本节中，我们将使用MISCA模型（即信息、实施、学生、背景和参与者；Panadero & Lipnevich，2022）中的反馈要素详细描述该模型。

参与者
与将同伴视为学习者多个外部信息来源的一般反馈模型不同，我们的模型将学习者置于反馈过程的中心，他们既是向同伴提供反馈的提供者，也是从同伴那里接收反馈的接收者。这种互惠关系通过Peer A和Peer B之间的反馈交换来说明（图1），教育工作者通过培养积极的错误氛围和提供有效的同伴反馈培训等方式为更广泛的背景做出贡献，而不是作为主要的反馈来源。

作为反馈提供者，学生应考虑任务要求和标准，并将其与同伴的作品进行比较以做出评价判断。基于这些判断，他们设计评价和辅导行动，帮助同伴反思并理想地改进他们的工作（也参见Narciss，2008年，2013年；van Popta等人，2017年）。总体而言，生成同伴反馈可以被视为一种建设性学习活动，它涉及整合先前和当前的知识以构建新知识（Wu & Schunn，2023年）。它也可以被视为一个主动的问题解决过程，包括检测同伴作品中的问题、诊断问题并生成和传达潜在的解决方案（也参见Cho & MacArthur，2011年）。

我们模型的一个独特特点是同伴反馈生成与自我反馈之间的明确联系（图1）。在向同伴提供反馈的同时，学生可以同时将自己的工作与同伴的工作进行比较，并反思自己的表现，这可以提高他们对任务要求和标准的理解，并可能激发自我反馈（Nicol，2021年）。此外，当学生处理他们收到的同伴反馈时，自我反馈会出现。他们可以比较来自多个同伴的反馈，并将其与自己的内部标准和自我反馈进行比较，从而帮助他们决定需要做什么来提高任务表现（Narciss，2008年，2013年；Nicol，2021年）。通过在生成和接收同伴反馈的过程中处理自我反馈，学生可以调整他们的目标、标准、任务知识、技能和动机（Andrade，2013年；Butler & Winne，1995年；Narciss，2008年，2013年）。

信息
反馈信息是同伴反馈生成过程的外部可见产物，代表学生向同伴提供的书面或口头评论。可以根据其内容、功能和呈现方式对其进行分类（Narciss，2008年，2013年）。分析反馈信息的一个关键标准是它们的信息质量，这可能会影响学生对反馈的使用（Panadero & Lipnevich，2022年）。为了概念化同伴反馈的质量，我们借鉴了Zhang等人（2024a）的最新框架，该框架在第一节2中有详细说明。这为本元分析提供了重要基础，同时也为模型中交换信息的特征以及反馈质量如何影响反馈实施提供了理论依据。

实施
反馈的实施涉及对外部同伴反馈的内部处理以及反馈后结果的工作。同伴反馈的处理可以发生在认知、情感和行为层面（Lipnevich & Smith，2022年）。在认知层面，学生解码、分析和理解反馈信息，并可能过渡到自我反馈，以比较和整合外部和内部信息，反思自己的表现，并决定如何改进。学生对同伴反馈信息的情感反应属于情感处理。最后，行为处理涉及学生在接收同伴反馈后参与的活动（例如，重读同伴反馈并要求同伴进一步说明）。在处理同伴反馈之后，学生的任务知识、技能、策略和动机可能会发生变化，同时当前和后续的任务表现也可能发生变化。我们将这些可观察到的变化定义为反馈后结果，这些结果可能出现在同伴评估期间或之后（详见第1.3节）。

学生特征
学生特征在模型中占据独特的位置：它们同时塑造和被其他所有元素所塑造。例如，学生的目标和个人标准、任务知识和技能、自我调节学习策略、动机和反馈素养可能会影响他们生成同伴反馈的方式、处理接收到的反馈的方式以及最终的结果（如Narciss，2013年；Alemdag & Yildirim，2022b所述）。同时，参与同伴反馈活动本身也可以改变这些特征，例如通过改变自我效能信念或发展自我调节技能（参见Yan等人，2026年的综述）。为了表示学生特征与反馈过程之间的双向关系，我们在图1中使用了虚线轮廓来表示内部同伴反馈活动。其他特征，如性别和教育水平，虽然是在同伴反馈过程中的稳定变量，但也可能起到调节作用，如第1.4节所解释的。

背景
与模型相关的因素是最后一个要素，它们可以影响学生特征和同伴反馈过程。这些因素包括教学支架（例如，在提供反馈期间提供的培训、评分标准；详见第1.4节）、整合到同伴评估环境中的技术、同伴评估的对象类型、学科或领域、课堂氛围（例如，错误氛围）以及机构要求。教育工作者在创造有利于从同伴反馈中学习的课堂环境方面也起着重要作用（Panadero & Lipnevich，2022年）。如我们的模型（图1）所示，教师对同伴反馈过程的贡献涵盖了模型的所有外部方面，包括传递同伴反馈信息（例如，教师对学生的同伴反馈）和反馈后结果（例如，提供修订机会、教师反馈或新的任务以促进转移或学习）。

总之，这些元素描述了一个系统，在这个系统中，同伴反馈质量可以通过信息交换来影响反馈后结果，但也可能受到参与者、学生特征和背景的调节。以下部分将逐一探讨这些组成部分，首先是同伴反馈质量（第1.2节），然后是反馈后结果（第1.3节）和潜在的调节因素（第1.4节）。

已有几种描述阐述了什么是高质量反馈。其中最常被引用的是Hattie和Timperley（2007年）的定义，他们从三个方面定义了高质量反馈：“我接下来要做什么？（目标是什么？）、我如何去做？（朝着目标取得了哪些进展？）以及接下来需要采取哪些行动？（需要采取什么活动来取得更好的进展？”（第86页）。此外，Hattie和Timperley（2007年）还描述了四个层次的反馈（即自我、任务、过程和自我调节），并认为在过程和自我调节层次的反馈特别有助于提高学生的理解、任务表现和能力。尽管这一框架仍然是理解反馈功能和层次的基础，但一个更加细致的概念化框架，能够考虑到反馈信息的具体特征，可能会提供一个更完整的图景，将同伴反馈视为一种独特的反馈来源。在这方面，张等人（2024a）提出了一个全面的框架。根据他们的模型，同伴反馈的质量包括六个维度：反馈量、实际评论质量（或反馈特征）、反馈内容、评分准确性、感知评论质量以及评审过程。张等人（2024a）还通过实证研究证明了这一结构的多维性质，尽管他们注意到不同维度之间的指标存在一些重叠。本研究基于这六个维度中的五个，将其分为量、内容、准确性、特征和感知。评审过程这一维度被排除在外，因为其指标存在解释上的模糊性。具体来说，它涉及基于时间和数量的流程指标（例如，评审延迟和评论修订的次数），这些指标可能反映了多种潜在因素。例如，更多的评论修订次数可能表明提供高质量反馈的努力更大，或者反映了学生的不确定性或困惑。

作为同伴反馈质量的第一个维度，反馈量指的是反馈的数量，包括评论的数量、评审的次数以及反馈中的单词或句子的数量。先前的研究（例如，Cho & MacArthur, 2011; Wu & Schunn, 2021b）已经显示了提供的或接收的反馈量与任务修订和表现改进之间的正相关关系。然而，这种关系并不总是线性的，正如张和Schunn（2023）所建议的。例如，Patchan等人（2016）发现，当收到的反馈评论数量超过班级平均水平时，学生实施反馈的可能性较低，并将这一发现归因于评估和选择可操作评论的认知负担增加。

第二个维度是实际反馈质量，如张等人（2024a）所提出的，它包括几个衡量标准，如评论是否被实施或处理、实施对表现的影响以及反馈特征。实际同伴反馈质量通常由外部评分者根据预定义的标准对反馈信息进行编码来评估。本元分析特别关注反馈特征，也称为反馈的结构组成部分（例如，问题识别、解释、建议或解决方案、具体化以及减轻性表扬；He & Gao, 2023）。这些特征通常分为两大类：验证和详细说明（Gielen & De Wever, 2015; Narciss, 2008）。验证包括关于学习者是否正确完成任务的正面、负面或中立陈述，而详细说明则提供理由、解释或改进建议。Gielen和De Wever（2015）建议提供更多的详细说明以提高反馈质量。然而，关于反馈特征对提供者和接收者的影响的实证研究结果并不一致。一方面，详细说明，特别是理由（例如，Gielen等人，2010; Illana-Mahiques, 2021; Wu & Schunn, 2021a）和建议（例如，Cho & MacArthur, 2011; Nelson & Schunn, 2009）与反馈的实施和反馈后的任务表现呈正相关。另一方面，其他研究则发现提供和接收的信息性或建议性详细说明的影响为零或负向（例如，He & Gao, 2023; Lu & Law, 2012; Zhang等人，2025）。一些同伴反馈研究也报告了接收反馈中的验证对反馈实施、表现或学习的积极影响（例如，Lu等人，2023; Lu & Law, 2012; Patchan等人，2016）。因此，分析同伴反馈中验证和详细说明的总体影响仍然很重要。

第三个维度是反馈内容，它关注评论的意义和焦点。它评估反馈是否涉及关键的高层次问题（例如，与意义相关的问题/解决方案）、是否涵盖了评分标准的要点、是否涉及整个作品或特定部分，或者是否包含未从其他评审者或外部来源复制的原创评论（张等人，2024a）。尽管基于解决高层次问题的反馈进行的修订可以带来显著的表现提升，但有些研究发现，当学生收到此类反馈时，他们实施反馈的可能性较低（例如，He & Gao, 2023; Patchan等人，2016）。

第四个维度是评分准确性，指的是学生的评分与专家评分的一致程度（张等人，2024a）。在形成性同伴评估或定性同伴反馈的背景下，这个术语对应于内容准确性。内容准确性衡量学生的评论与专家评估在关于同伴的优点、缺点和建议方面的一致程度。因此，内容准确性的评估通常由熟悉任务和评估标准的专家进行。虽然只有少数定量研究考察了内容准确性在同伴反馈中的影响，但一些证据强调了其重要性。例如，Gielen等人（2010）发现，在控制了初始表现后，接收到的反馈中的批评准确性（即指出缺点或改进建议的评论）对学生的最终写作表现有显著的正向影响。同样，He和Gao（2023）认为，在接收到的同伴反馈中准确的问题识别是反馈实施的显著预测因素，其中准确性在所考察的变量中显示出最大的效应大小。

第五个维度是感知反馈质量，关注学生对他们提供的或接收的反馈的看法。这包括对反馈有用性、可理解性的评估以及他们根据反馈采取行动的意愿。与其他依赖于书面反馈内容分析的维度不同，感知反馈质量是通过自我报告的问卷来评估的。例如，Alqassab等人（2019）包括了评估学生对他们提供的反馈有用性的问卷项目：“你认为你的反馈对这名学生有多大的帮助？”（第145页）。这一领域的研究结果也是混合的。例如，Lu等人（2023）报告了接收反馈的接受度与同伴发起的写作修订之间的显著关系。然而，Lu等人（2023）和Huisman等人（2018）发现，接收反馈的感知质量与最终写作表现之间没有显著的相关性。值得注意的是，Ludemann和McMakin（2014）报告了提供的反馈的感知有用性与写作表现之间的较大负相关。

最后，同伴反馈质量这些维度可以单独测量，也可以合并为一个综合指标。使用综合指标可以更全面地评估反馈质量（He & Gao, 2023）。例如，Dmoshinskaia等人（2022）将反馈有用性（理由和建议）与反馈准确性结合起来，创建了一个单一的复合指标。同样，Wu和Schunn（2023）分析了特定反馈特征中涉及高层次问题的评论频率，如表扬、解释和建议。

总体而言，张等人（2024a）提出的维度为未来的同伴评估研究提供了一个有价值的概念框架。然而，关于它们对学生当前任务表现和学习改进影响的矛盾研究结果强调了系统综合的必要性，以明确这些同伴反馈质量维度作为反馈后结果的重要预测因素的条件，因为存在消息内容、实施、情境和学生角色等复杂因素的相互作用（Panadero & Lipnevich, 2022）。这项元分析直接解决了这一需求。

在定义了同伴反馈质量之后，我们现在转向期望高质量反馈产生的结果。在本研究中，我们将同伴反馈实施的可观察指标称为反馈后结果（图1），并关注它们与同伴反馈质量的关系。与同伴反馈质量相关的反馈后结果可以分为四个主要类别：修订、表现、学习和发展课程成就。这些类别在时间上距离同伴反馈的提供或接收的时间点不同，以及提供反馈的任务与测量反馈后结果的任务之间的相似性也不同。

修订指的是学生在提供或接收同伴反馈后对初始任务表现所做的修改。这些修改可以进一步分为同伴发起的或自我发起的（Lu等人，2023; Wu & Schunn, 2023）。同伴发起的修改直接源于实施同伴反馈，而自我发起的修改可能源于在提供反馈时获得的见解或对所接收反馈的进一步反思。修订通常被视为一个过渡阶段，将反馈过程与后续结果联系起来（Lu等人，2021）。表现作为另一个反馈后结果，指的是“在重复任务中观察到的知识增长（例如，多项选择题的前后对比；同一写作任务的多个草稿）”（Nelson & Schunn, 2009，第376页）。学生在同伴评估后的修订或最终任务表现是这一结果的一个具体且常见的例子。学习涉及在后续转移任务中展示的知识增长，例如回答新测试的应用问题或完成未来的写作任务（Nelson & Schunn, 2009）。修订和表现代表了与涉及同伴反馈的任务相关的更直接的结果，而学习则是同伴反馈过程完成后才显现的更远端结果。发展课程成就可能代表一个更远端的结果，因为它通常是在较长时间的教学中，通过多个任务进行同伴评估后评估的。

反馈后结果的类型可能会影响其与同伴反馈质量的关系。例如，虽然高质量的同伴反馈可能会增加修订的可能性或次数，但它并不总是导致学生最终任务表现或学习的显著改进（例如，Patchan等人，2016; Lu等人，2021, 2023）。学生也可以在不修改当前任务的情况下提高他们对任务的理解和学习，特别是当他们提供高质量反馈时（例如，Lu & Law, 2012; Wu & Schunn, 2021b, 2023）。总体而言，反馈后结果是多方面的，它们与同伴反馈质量的关系可能会根据学生的同伴反馈角色（即提供或接收反馈）以及个体和情境因素而有所不同。下一节将探讨本元分析中考虑的调节变量。

为了更细致地理解同伴反馈质量与反馈后结果之间的相关性变化，我们考虑了同伴反馈模型中不同元素的作用（图1）。这些元素包括作为学生特征的性别和教育水平；作为反馈代理因素的同伴反馈角色；培训、任务中的教学支持和匿名性作为情境因素。

性别已被确定为同伴反馈中的一个有影响力的社会人口因素。最近的系统性回顾（Kerman等人，2024）和先前的实证研究（Almuadi & Barr, 2023; Noroozi等人，2020, 2023; Ocampo等人，2024）表明，女学生在特定主题或文档上提供的同伴反馈质量更高。关于反馈后结果，Wu和Schunn（2021a）发现女孩比男孩更有可能应用同伴反馈。当学生更频繁地收到关于同一主题的反馈时，也发现了类似的发现（Wu & Schunn, 2020）。然而，关于收到同伴反馈后表现改进的证据则是混合的。例如，Noroozi等人（2023）发现女性的改进更大，而Noroozi等人（2020）则报告男性的改进更大。

教育水平也可能影响同伴反馈质量与反馈后结果之间的关系。年龄较大或受教育程度较高的学生通常具有更多的同伴评估经验，并且可能更懂得如何从高质量反馈中受益。同时，之前的负面经历，如收到不准确或肤浅的反馈，可能会导致一些学生贬低同伴评估的作用，从而降低其效果。先前的元分析也关于教育水平作为调节因素得出了矛盾的结果。例如，Double等人（2020）发现，在高等教育中，带有评分的同伴评估是有效的，但在初等或中等教育环境中则不然。同样，Yan等人（2022）报告教育水平对同伴评估与自我评估结合的有效性有显著的调节效应，其中高等教育的效果更大。然而，当单独实施同伴评估时，他们没有发现这种效应。其他元分析（例如，Li等人，2021; Zhan等人，2023）认为教育水平不是一个显著的调节因素。

同伴评估中的同伴反馈角色包括提供和接收反馈，这些可能以不同的程度影响反馈后结果。一些研究表明，提供的反馈和接收到的反馈的质量都与学习成果相关，而其他研究则发现，在同时分析两者时，提供反馈的效果比接收反馈更为显著（例如，Chen等人，2024年；Cui和Schunn，2024年；Illana-Mahiques，2021年；Li等人，2010年）。Cho和MacArthur（2011年）提出了“通过回顾学习”的假设，认为提供反馈是一个积极的问题解决过程，涉及问题识别、诊断和解决方案生成。Van Popta等人（2017年）也强调了提供反馈的价值，指出它有助于高阶思维、对同伴和个人工作的批判性反思，以及通过各种认知过程（如比较想法、提问、评估和建议修改）进行知识构建。虽然提供反馈通常看起来比接收反馈更有益，但仍需要系统性的研究来比较两者（Zong等人，2021年）。培训可能是影响同伴反馈质量与反馈后成果之间相关性的另一个潜在调节因素。培训明确了评估者和被评估者的期望，解释了评估标准，演示了如何评估同伴的工作和处理反馈，并在实际的同伴评估前提供了练习机会（Topping，2009年；Winstone等人，2017年）。实证研究（例如，Alemdag和Yildirim，2022a；Alqassab等人，2018年；Li，2017年；Saito，2008年）支持培训的好处，报告了学生在表现、反馈质量、反馈实施以及对同伴评估有用性的认知方面的改进。与这些发现一致，先前的元分析和小型系统评价（例如，Fleckney等人，2025年；Li等人，2020年；Zheng等人，2020年）也显示，当学生接受培训时，技术支持的同伴评估对学习的效应显著增强，并建议通过培训来优化同伴评估的效果。除了培训之外，特定的任务指导支持还可以帮助学生提供高质量的同伴反馈，并更好地处理和使用收到的同伴反馈（Hornstein等人，2025年）。评分标准、提示、句子开头、结构化模板、反馈反馈表和对话工具是一些用于同伴反馈提供和接收的教学支持示例。在最新的元分析中，Hornstein等人（2025年）根据同伴反馈阶段（提供反馈或接收反馈）将教学支持进行了分类，并检查了这些类型的支持对过程和结果测量的不同影响。他们报告说，教学支持对提供反馈和接收反馈的质量有积极影响，但对与学科内容相关的知识没有影响。此外，他们发现，对反馈接收的教学支持对反馈接收或知识增加没有显著影响。这些混合结果引发了关于教学支持在同伴反馈质量与反馈后成果关系中所起潜在作用的问题。匿名性在同伴评估中也被认为是一种教学支持，这一点存在广泛的争论。它可能减轻学生被评估的恐惧，鼓励学生提供更尖锐的反馈，并减少他们基于同伴能力的偏见（例如，Lin，2018年；Vanderhoven等人，2015年）。例如，在非匿名条件下，知道评估者能力的学生可能会以不同的方式评判同伴反馈，这可能会影响他们的修改和学习。Strijbos等人（2010年）发现，研究生认为来自有能力同伴的反馈更为合适。然而，他们确定，从能力较强的同伴那里获得反馈的学习者在后续测试中的表现不如那些由能力较弱的同伴评估的学习者。在他们的系统评价中，Panadero和Alqassab（2019年）也得出结论，尽管匿名性可能会增加尖锐反馈的提供，但它对表现和成就的提升只有边缘作用。最后，元分析显示匿名性对同伴评估的学习成就（Zheng等人，2020年）、非认知成果（Li等人，2021年）和高阶思维（Zhan等人，2023年）的影响并不显著。尽管关于同伴评估的系统评价和元分析越来越多（例如，Alqassab等人，2023年；Double等人，2019年；Fleckney等人，2025年；Kerman等人，2024年；Li等人，2020年，2021年；Panadero等人，2023年；Zhan等人，2023年；Zheng等人，2020年），但没有一项研究专门探讨了定性同伴反馈内容的性质及其在塑造反馈后成果中的作用。最近一项关于高等教育中在线同伴反馈的系统评价（Gao等人，2024年）对同伴反馈的内容和功能进行了分类并报告了它们的频率。然而，这项评价没有包括计算这些类别与当前研究中反馈后成果之间相关性的分析。此外，最新的同伴反馈元分析（Hornstein等人，2025年）研究了教学支架对同伴反馈过程和成果的影响；然而，它没有涉及调查反馈提供、反馈接收和成果之间的相关性。总体而言，高质量同伴反馈的定义及其与反馈后成果的关系，以及特定反馈质量维度的影响，在文献中仍然不清楚（He和Gao，2023年）。鉴于现有文献中的这些空白，需要一项元分析来操作化同伴反馈的质量，并为其提供有效性证据。尽管Zhang等人（2024a）提出了一个描述高质量同伴反馈的多维概念框架，但还需要进一步的研究来验证这一框架。考虑到反馈后的多重成果，研究同伴反馈质量与各种成果之间的相关性也至关重要。最后，考察背景因素对同伴反馈质量作用的调节效应对于解释报告的效果大小的差异也是必要的（Zong等人，2021年）。当前的元分析通过综合基于Zhang等人（2024a）概念框架的同伴反馈质量研究，并量化了同伴反馈质量与反馈后成果之间的关系，满足了这些需求。进一步分析了同伴反馈质量与反馈后成果的操作化以及一些学生相关和背景变量对这些相关性的影响。通过这样做，这项元分析为Zhang等人（2024a）提出的同伴反馈质量维度提供了实证验证。它还确定了在何种条件下，同伴反馈质量与反馈后成果之间的关联最为强烈，并加深了对高质量同伴反馈何时以及对谁最有效的理解。具体来说，本研究旨在回答以下研究问题：(1) 同伴反馈质量与反馈后成果之间的整体关系强度如何？(2) 同伴反馈质量与反馈后成果之间的关系强度是否因这些变量的不同操作化方式而有所不同？(3) 同伴反馈质量与反馈后成果之间的整体关系强度是否因以下调节因素而有所不同：性别、教育水平、同伴在提供或接收反馈中的角色、培训、任务指导支持和匿名性？

**资格标准**
本元分析选择研究的主要资格标准列在表1中。此外，我们还包括了以期刊文章、会议论文、学位论文或论文形式发表的、全文可获取的研究。搜索范围仅限于英文报告。没有关于出版年份的限制。最后，只有那些报告了足够数据以计算同伴反馈之间相关性的效应大小的研究才被视为符合条件的研究。

**初步分析**
图3中的漏斗图显示，聚合效应大小在整体效应大小周围几乎呈对称分布。修剪和填充方法也表明，图的左侧或右侧没有缺失的研究。此外，使用聚合效应大小进行的Egger回归测试表明没有发表偏差（z = -.56，p = .576）。同样，使用稳健方差估计方法进行的元回归也显示没有发表偏差。

**讨论**
在这项元分析中，我们的主要目标是综合现有研究以确定同伴反馈质量与反馈后成果之间的整体关系强度。此外，我们还探讨了这种关系是否取决于关键变量的定义和测量方式。最后，我们调查了一系列潜在的调节因素（即学生的性别、教育水平、他们在提供或接收反馈中所扮演的角色等）。

**结论**
先前的研究提供了多种定义和测量同伴反馈质量的方法，导致了研究之间的不一致性。此外，关于同伴反馈质量与反馈后成果之间关系的混合结果引发了关于什么真正定义了高质量反馈以及它如何影响学生在后续任务中应用反馈的关键问题。在这项元分析中，我们通过数量、内容、准确性、特征和五个维度来概念化同伴反馈质量。

**未引用参考文献**
Lipnevich等人，2016年；Moola等人，2017年。

**作者声明**
Ecenaz Alemdag：概念化、数据整理、正式分析、调查、方法论、验证、可视化、初稿写作；审稿和编辑
Anastasiya Lipnevich：方法论、审稿和编辑、监督
Lisa Bardach：方法论、审稿和编辑、监督
Marlit Annalena Lindner：概念化、方法论、审稿和编辑、监督

**关于写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明**
在准备这项工作期间，第一作者使用ChatGPT进行语言编辑以提高手稿的可读性。使用AI后，作者彻底审查了修改后的文本，并对发表文章的内容负全部责任。

**资助**
这项研究得到了德国弗伦斯堡Europa-Universit?t Flensburg（EUF）数字教育联合主席部门和基尔Leibniz科学和数学教育研究所（IPN）的部门资助。

**利益冲突声明**
我们没有需要披露的利益冲突。