人工智能辅助学习对大学生学习动机、情绪调节与学业不确定性的影响：基于情境学习理论的实证研究

本文通过准实验设计（n=78）验证了AI辅助学习（基于DeepSeek技术）在EFL（英语作为外语）教学中的应用效果。研究发现实验组在动机（motivation）和情绪调节（emotion regulation）方面显著提升，学业不确定性（academic uncertainty）明显降低（p<0.05），效应量（partial η²）达到显著水平。该研究为情境学习理论（Situated Learning Theory）在智能教育领域的实践提供了重要实证支持。

研究背景

人工智能（Artificial Intelligence, AI）被定义为模拟人类认知功能（如学习、推理和问题解决）的计算机系统（McCarthy等，2006；Shah，2023），已成为重塑教育实践的关键力量。这些系统通过算法和数据处理实现自适应和交互式学习体验（Herrmann和Weigert，2024；Hwang等，2020；Kumar和Thakur，2012）。在英语作为外语（English as a Foreign Language, EFL）教育中，人工智能的日益普及...

研究设计

本研究采用准实验设计。准实验设计是一种旨在建立变量间因果关系的研究方法，无需随机分配参与者到各组，通常依赖自然形成的群体或预先存在的条件进行比较（Riazi，2016）。选择该设计是由于伦理和实践限制使得完全随机化不可行，同时仍能对干预效果进行稳健评估。

结果

本部分报告了针对三个研究问题的统计结果。分析分三个阶段进行：首先建立AI辅助学习组（AIALG）和对照组（CG）的基线等效性；其次以前测分数作为协变量评估后测差异；最后检验干预对所有结果的综合效应。报告效应量（partial η²）以量化效应大小。为确认干预前AIALG（n=39）和CG（n=39）的可比性...

讨论

本研究的主要目的是探讨AI辅助学习对中国本科生学习动机、情绪调节和学业不确定性的影响。研究结果揭示了AI组的显著优势。具体而言，通过ANCOVA分析显示，该组在后测动机和情绪调节得分显著更高，同时学业不确定性显著低于CG，且效应量较大。此外，多变量结果证实...

结论与局限性

本研究旨在基于情境学习理论（Situated Learning Theory, SLT）探讨AI辅助学习对本科生学习动机、情绪调节和学业不确定性的影响。通过对某中国大学人文学院78名本科生进行的准实验前测-后测设计，比较了使用DeepSeek进行自适应反馈和实时支持的AI辅助学习组与接受传统教学的对照组。结果表明AI辅助学习...