探究影响大学生在生成式人工智能支持的慕课（MOOC）学习环境中学习满意度的因素：从学习体验框架的角度出发

《Frontiers in Psychology》：Exploring the factors influencing college students’ learning satisfaction in generative AI-supported MOOCs learning environment: a learning experience framework perspective

本研究构建了基于学习体验的GenAI支持MOOC学习满意度影响因素模型，包含学习环境、师生互动、生生互动和学习成果四维度。通过402名高校学生问卷数据验证，发现学习环境通过提升学习成果间接影响满意度，师生互动对满意度有显著负向作用，生生互动虽促进学习成果但不直接提升满意度。研究揭示了人机协同中情感支持的重要性，并提出优化教师AI协作能力、平衡人机角色、加强情感支持等实践建议。

　　随着科技的不断进步，大规模开放在线课程（MOOCs）作为一种灵活、开放的学习模式，正逐步改变传统的教育方式。近年来，生成式人工智能（GenAI）技术的迅速发展为MOOCs带来了新的机遇。GenAI不仅能够生成内容，还能在教学过程中提供个性化的支持和互动，从而提升学习体验。然而，尽管GenAI在MOOCs中的应用日益广泛，其对学习者满意度的影响机制仍存在许多未知之处。因此，本研究从学习体验的角度出发，构建了一个关于影响大学生学习满意度的模型，涵盖四个维度：GenAI支持的学习环境（LE）、师生互动（TSI）、生生互动（SSI）以及学习成果（LO）。

在MOOCs的发展过程中，其开放性与便捷性使得越来越多的大学开始提供此类课程，甚至全球超过900所高校开设了11,400门课程，吸引了超过1亿的学习者。然而，研究发现，学习者在MOOCs中的满意度通常低于传统线下课堂，原因包括评估方式不当、缺乏支持以及师生互动不充分。为了解决这些问题，GenAI技术被引入，以提供更智能化的教学支持，如智能辅导、个性化推荐和即时反馈等功能，从而优化学习体验。然而，尽管GenAI技术在提升学习体验方面具有潜力，其对学习者满意度的具体影响仍需进一步探讨。

本研究通过收集402名大学生的问卷数据，使用IBM SPSS 25和AMOS 26软件平台，构建了一个结构方程模型（SEM），以验证学习满意度影响因素的理论模型。研究结果显示，大学生在GenAI支持的MOOCs学习中整体满意度较高，表明学习环境能够满足他们的大部分学习需求。然而，学习环境虽然不直接影响满意度，但通过学习成果的中介作用，对满意度产生积极影响。这说明学习者对学习环境的感知需要转化为实际的学习成果，才能提升满意度。此外，师生互动虽然对学习成果有显著的正向影响，但对满意度有负面作用，这可能与学习者对GenAI的依赖和期望之间的矛盾有关。而生生互动虽然有助于提升学习成果，但对满意度没有显著影响，反映出同伴协作的价值尚未在GenAI环境中得到充分体现。

为了进一步提升学习满意度，未来需要关注教师在GenAI环境中的协作能力，平衡人机角色，并加强情感支持。研究还发现，GenAI在MOOCs中的应用不仅能够提高学习效率，还能在一定程度上促进学习者之间的互动和合作。然而，GenAI的引入也可能导致学习者在情感体验上的矛盾，例如对AI技术的依赖可能带来焦虑，甚至对“作弊”的担忧。因此，教师在设计和组织GenAI支持的学习活动时，需要充分考虑这些情感因素，以确保学习者能够获得更全面的学习体验。

本研究的理论模型表明，学习环境、师生互动、生生互动和学习成果是影响学习满意度的关键因素。学习环境作为基础，通过提供丰富的学习资源和智能化的课程设计，能够促进师生和生生互动的质量，从而提升学习成果。然而，学习环境对满意度的影响是间接的，必须通过学习成果这一中介变量才能体现。因此，教育者在优化学习环境时，应更加关注学习成果的提升，以实现学习满意度的提高。

师生互动作为学习过程中的重要环节，虽然能够显著提升学习成果，但对学习满意度产生负面影响。这可能是因为在GenAI支持的环境中，师生互动的形式和频率与传统教学有所不同，部分学习者可能更倾向于使用GenAI获取答案，而不是频繁与教师互动。此外，GenAI的快速反馈虽然提高了教学效率，但也可能导致教师反馈的延迟，从而影响学习者的满意度。因此，教师在设计互动活动时，需要明确自身角色，避免重复GenAI的反馈，以提供更有价值的支持。

生生互动虽然能够促进学习成果，但对满意度的影响并不显著。这可能是因为在MOOCs环境中，学习者之间的互动往往受到专业背景和基础知识的限制，导致互动效率不高。因此，未来需要重新评估和设计生生互动的方式，探索不同协作模式对学习成果的影响。同时，GenAI的引入可能会部分取代传统生生互动，使得学习成果更多地依赖于学习者与AI的互动，而不是同伴之间的协作。

学习成果作为学习满意度的重要因素，能够显著提升学习者的满意度。当学习者达到预期的学习成果时，他们对学习过程和工具的满意度也随之提高。因此，未来的研究应更加关注学习成果的提升，以实现学习满意度的提高。此外，GenAI的应用应不仅仅停留在提供互动和反馈，而是进一步推动学习者知识的获取和技能的发展。

本研究的理论意义在于，填补了GenAI支持的MOOCs学习满意度研究的空白，丰富了学习体验理论的内涵。同时，其实践意义在于，为教育者提供了优化MOOCs教学的参考，帮助他们更好地利用GenAI技术，提高学习者的学习体验和满意度。然而，研究也存在一些局限，如样本选择的局限性，研究结果的普适性不足，以及研究方法的局限性。未来的研究需要扩大样本范围，涵盖更多元化的学习者群体，并进行跨文化比较，以验证学习满意度影响模型在不同背景下的适用性。此外，研究应采用纵向研究或混合方法，通过多阶段的数据收集，进一步探讨学习满意度的变化及其多维影响因素。

总体而言，本研究从学习体验的角度出发，构建了一个影响大学生学习满意度的理论模型，并通过实证研究验证了其合理性。研究结果表明，GenAI支持的MOOCs学习环境能够通过学习成果间接提升学习者满意度，而师生互动和生生互动对学习成果有显著的正向影响，但对满意度有负面或不显著的影响。因此，未来在设计GenAI支持的MOOCs时，应更加关注学习成果的提升，同时平衡人机互动，加强情感支持，以提高学习者的整体满意度。此外，研究也提醒教育者在利用GenAI技术时，应避免其对学习者情感体验的负面影响，确保学习者能够获得更全面的学习支持。