本研究探讨了中国西部一所资源匮乏的私立大学中，本科生使用生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, AI）与外语课堂焦虑（Foreign Language Classroom Anxiety, FLCA）之间的关系。研究通过《外语课堂焦虑量表》（FLCAS）收集了630名大一和大二学生的数据，分析方法包括描述性统计、t检验、方差分析（ANOVA）、皮尔逊相关性分析以及层次回归分析。结果表明，性别显著影响人工智能的使用频率（女性高于男性，p < 0.01），但对外语课堂焦虑及其两个因素——课堂表现焦虑（Classroom Performance Anxiety, CPA）和学习过程焦虑（Learning Process Anxiety, LPA）没有显著影响。英语水平对人工智能的使用频率和外语课堂焦虑均有显著影响（p < 0.05）：英语水平较高的学生使用人工智能的频率更高，同时报告的焦虑程度更低；而年龄和社会经济地位则没有显著影响。回归分析显示，在控制英语水平因素后，人工智能的使用频率显著预测了整体外语课堂焦虑（B = 0.253，p < 0.001）、课堂表现焦虑（B = 0.288，p < 0.001）和学习过程焦虑（B = 0.235，p < 0.001）。调节作用分析进一步表明，英语水平减弱了人工智能使用频率与焦虑之间的关系，尤其是在学习过程焦虑方面。最终模型解释了整体外语课堂焦虑的11.9%、课堂表现焦虑的10.8%和学习过程焦虑的11.3%的变异。这些发现表明，在资源匮乏的环境中，频繁使用人工智能可能会增加焦虑感，而较高的英语水平则具有缓解作用，这凸显了在整合人工智能工具时提供分层的人工智能素养培训及差异化教学支持的必要性。
