生成式人工智能视域下英语专业学生学业自我效能感的实证研究

一、引言：

随着生成式人工智能（Generative AI, 如ChatGPT、Kimi 等）技术的迅猛发展与普及，高等教育领域正经历着一场深刻的变革。该技术以其强大的内容生成、语言处理与交互能力，为外语教学与学习提供了前所未有的辅助工具与创新路径。学业自我效能感（Academic Self-efficacy），作为社会认知理论的核心概念，指个体对自己是否有能力完成特定学习任务或达成学习目标的信心与判断，是预测学生学业成绩、学习动机及持久性的关键因素。英语作为一门国际通用语言，其教学与学习方式正受到AI 技术的深刻影响。生成式AI 工具（如ChatGPT、文心一言等）能够提供实时翻译、写作辅助等功能，极大地改变了传统英语学习的环境与方式。

在此背景下，学生的学业自我效能感成为影响学习成效的关键心理因素。以往研究表明，自我效能感高的学生更倾向于设定更高目标、坚持更久、应对挑战更强。目前，国内外关于AI 与教育的研究多集中于技术应用、教学模式变革等方面，而较少从心理认知层面探讨 AI 如何影响学生的学习信念与动机。因此，本研究立足于生成式人工智能视域，以英语专业学生为研究对象，通过实证方法探讨AI 工具使用与其学业自我效能感之间的关系，旨在为AI 辅助语言教学提供心理层面的理论依据与实践指导。

本研究将生成式人工智能技术与学业自我效能感相结合，探索这一新兴技术如何影响英语专业学生的学业自我效能感。这种交叉学科的研究视角在现有文献中较为罕见，能够为理解技术环境下学生心理状态的变化提供新的理论见解和实证数据。通过分析生成式人工智能工具（如 ChatGPT、Kimi 等）在英语专业学习中的应用，本研究能够揭示这些工具如何塑造学生的自信心和学习策略，这对于教育技术的应用和发展具有重要的理论和实践意义。

二、理论基础：

生成式人工智能（Generative AI）：是当前人工智能领域的一个重要分支，它专注于让机器创造新的内容，而不仅仅是分析或处理现有数据。它通过学习大量现有数据的模式和结构，模仿、创造并输出全新的内容。学业自我效能感：是指学习者对自己是否有能力完成特定学业任务、达成预期学习目标的自信心和能力判断学业自我效能感源于Bandura 的自我效能理论，并被引入教育领域。Pintrich 与 DeGroot（1990）将其操作化为两个核心维度：

1.学习能力自我效能感：学生对自己是否具备完成学习任务所需能力的信心。

2.学习行为自我效能感：学生对自己能否通过自身努力达成学习目标的信念

在我国教育研究中，梁宇颂与周宗奎（2000）基于此框架开发的《学业自我效能感量表》得到了广泛应用，具有良好的信效度，为本研究提供了可靠的测量工具。

三、研究设计：

本研究采用混合研究方法（Mixed-Methods Design），结合问卷调查与半结构化访谈，以全面探究生成式AI对英语专业学生学业自我效能感的影响。

1.研究方法：

文献综述法：通过对已有文献的搜集、整理、分析和综合，系统性地梳理生成式人工智能在高等教育领域，尤其是英语专业学生学业自我效能感方面的研究现状和发展趋势；

问卷调查法：本研究主要使用学业自我效能感量表进行问卷调查，该量表由华中师范大学的梁宇颂、周宗奎于2000 年编制。量表参考了Pintrich 和DeGroot（1990）编制的学业自我效能感问卷中的有关维度，将学业自我效能感分为学习能力自我效能感与学习行为自我效能感两个独立的维度。

访谈法：为了进一步深化理解，本研究还将辅以访谈法，通过半结构化访谈收集定性数据，探讨英语专业学生在生成式人工智能环境下的学业自我效能感及其影响因素。

2.研究过程：

首先通过文献研究法结合当下时代发展背景理论背景确定研究主题，查找相应的文献确定特定词块的含义并结合国内外相应的研究现状进行分析构建该研究的理论模型，提出了相应的研究问题，确定好研究的目的和对象,选择好正确并合适的研究方法，根据华中师范大学的梁宇颂、周宗奎于2000 年编制的自我效能感量表制作调查问卷，发放并收集数据,对数据进行筛查和分析;最后确定研究结论。

四、研究发现及结论：

（1）研究发现：

根据成绩水平分布数据，34.0%的学生成绩处于31%-70%的中等区间，占比最高，表明多数学生学业表现处于中等水平。然而，28.0%的学生成绩落在 11%-30% 的低分段，与14.0%的前10%高分段形成对比，两者合计占比42%，反映出明显的两极分化现象。此外，后 10%的低分段占比 9% ，进一步凸显了部分学生的学业困境。

根据问卷数据统计，97%的受访学生认为生成式人工智能对其英语学习产生了积极影响，其中43%的学生明确表示其"显著提升学习效果"。仅3%的学生认为效果不明显，且无人反馈负面影响。成绩前10%的学生更倾向于认为AI“帮助非常大”，且自我效能感更高。成绩后10%的学生虽然也认为AI 有帮助，但在“理解答案”和“依赖风险”上表现更明显。

（2）研究结论：

1.生成式人工智能显著提升了英语专业学生的学业自我效能感，它提供了有效的学习支持、能力提升和积极反馈，增强了学生对于学好英语的信心和掌控感。

2. AI 促进了学习主动性和策略使用，如自我检测、知识联系、重点标注等

3.4. AI 并未完全替代传统学习能力，但也存在依赖性风险，部分学生出现“知其然不知其所以然”的现象。五、总结：

本研究通过混合研究方法，实证探讨了生成式人工智能（AI）对英语专业学生学业自我效能感的影响。研究结合了文献分析、问卷调查与半结构化访谈，系统考察了AI 工具的应用效果、学业自我效能感的影响因素及教学优化路径。

研究发现，生成式AI 对学生的英语学习普遍产生积极影响，97%的受访学生认为其有帮助。AI 显著提升了学生的学业自我效能感，尤其在增强学习信心、促进主动学习策略等方面作用突出。数据也显示学生成绩呈现定两极分化趋势，AI 使用效果存在群体差异：高分组学生更能有效利用 AI 提升效能感，而低分组学生则更容易出现“依赖风险”和“理解不足”等问题。

结论表明，生成式人工智能通过提供及时反馈与学习支持，有效增强了学生的能力信念和行为控制感，成为提升其学业自我效能感的重要工具。然而，也需警惕技术依赖对深度学习与元认知能力可能带来的负面影响。建议在今后的教学中引导学生合理使用AI，强化批判性思维与自主学习能力，以实现技术赋能与教育目标的深度融合。

六、参考文献：

Bandura, A. (1997). 自我效能：控制的实施[M]. 缪小春, 等译. 上海：华东师范大学出版社, 2003.

2、 梁宇颂，周宗奎．大学生学业自我效能感与心理健康的相关性研究[J]. 中国心理卫生杂志，2000, 14(4):30–231.

3、 Pintrich, P. R., & DeGroot, E. V. (1990).课堂学业成绩中的动机与自我调节学习成分。《教育心理学杂志》，82（1），33 - 40。

大学生专项课题：课题名称生成式人工智能视域下英语专业学生学业自我效能感的实证研究：课题批准号 YCKYXS24052