数字素养调节的双通道传导：基于AI人机交互视角的技术冲击意识与非正式数字学习研究

本研究针对教育技术背景下大学生技术冲击意识如何影响非正式数字学习的核心问题，通过结构方程模型(SEM)和多群组分析，揭示了技术自我效能感与在线学习投入的双重中介作用，以及数字素养与性别的调节效应，为AI赋能个性化学习环境设计提供了实证依据。

　　

在人工智能(AI)赋能的人机交互(HCI)背景下，本研究通过构建结构方程模型(SEM)，探讨了技术冲击意识(technology shock awareness)如何通过技术自我效能感(technology self-efficacy)和在线学习投入(online learning engagement)的双重中介路径影响大学生的非正式数字学习(informal digital learning)。研究通过对631名大学生的问卷调查发现：技术自我效能感与在线学习投入均能显著促进非正式数字学习，并完全中介技术冲击意识的影响，其中在线学习投入的中介效应更强；数字素养(digital literacy)正向调节在线投入与学习成效间的关系；性别差异显著调节经由在线学习投入的中介路径，该效应在男性学生中更为突出。结论表明，整合AI增强型交互工具与大数据分析框架，可有效消解技术负面认知，为构建辅助性、个性化及自适应学习环境提供数据驱动策略。