人工智能辅助语言学习中的L2（第二语言）成长型思维模式：感知可用性及生成式AI聊天机器人存在性的影响

《Frontiers in Psychology》：L2 growth mindset in AI-mediated language learning: effects of perceived usability and presence of generative AI chatbots

感知可用性、存在感通过情感智力与意愿沟通影响二语成长心态的实证研究

　　人工智能技术在教育领域的广泛应用，正在深刻地改变语言学习的方式，尤其是在第二语言（L2）口语训练方面。AI驱动的对话机器人作为一种新兴的学习工具，不仅提供了即时反馈和互动机会，还通过其设计和功能特性，对学习者的心理状态和学习信念产生深远影响。其中，学习者对AI的使用感知（如可用性）和沉浸感（presence）成为研究的重点，探讨它们如何影响学习者的成长型思维（growth mindset），并进一步揭示成长型思维的形成机制。本研究通过结构方程模型（SEM）分析了530名中国大学生在AI辅助口语学习过程中的相关数据，发现AI的可用性、沉浸感、情感智能（EI）和沟通意愿（WTC）在成长型思维的形成中起着关键作用。这些发现不仅为理解AI在语言学习中的心理机制提供了理论支持，也为未来AI辅助语言学习的实践提供了实证依据。

成长型思维是指学习者相信自己的语言能力可以通过努力和持续学习得到提升的一种信念。这种信念在语言学习过程中具有重要作用，能够增强学习者的动机、参与度和心理韧性。已有研究表明，成长型思维在语言学习中的影响不仅来源于学习者自身的认知和情感状态，还受到外部环境因素的显著影响。例如，教师的反馈、课堂自主性以及学习者的自我效能感等，都会在一定程度上塑造其成长型思维。然而，随着AI技术的快速发展，如何在AI辅助学习环境中培养成长型思维成为新的研究焦点。

本研究关注的是AI对话机器人的可用性（perceived usability）和沉浸感（perceived presence）这两个关键变量，它们被认为是学习者在使用AI工具时的重要感知因素。可用性是指学习者对AI系统在使用过程中的易用性和有效性，包括对系统功能的感知、交互体验的满意度以及对隐私和安全性的信任。而沉浸感则反映了学习者在与AI互动时产生的“在场”体验，包括对AI的社交存在感、认知参与感和情感投入感。研究假设这两个变量不仅能够直接影响学习者的成长型思维，还可能通过情感智能和沟通意愿这一中介变量间接发挥作用。

研究结果表明，可用性对成长型思维具有显著的直接促进作用，这与已有研究认为高效可用的平台能够降低认知负担、鼓励频繁练习、接受反馈并从中学习一致。此外，可用性还通过学习者的沟通意愿间接影响成长型思维，说明AI工具的易用性能够增强学习者与AI互动的意愿，从而促使他们更积极地参与语言学习活动。而沉浸感则不仅直接促进成长型思维，还通过情感智能和沟通意愿的双重中介路径发挥积极作用。这表明，AI对话机器人所营造的沉浸式学习环境能够激发学习者的情感认知能力，使他们更好地应对语言学习中的挑战，同时增强他们与AI互动的意愿，从而进一步强化成长型思维。

情感智能（EI）作为中介变量，在可用性和沉浸感对成长型思维的影响中起到了关键作用。研究发现，情感智能不仅能够增强学习者的情感调节能力，还能促进他们在与AI的互动中保持积极的情绪状态，进而提升学习动机和参与度。此外，情感智能还能够帮助学习者在面对AI反馈时更好地理解和处理情绪，从而增强他们对自身语言能力提升的信心。这一结果表明，AI工具在提升学习者语言能力的同时，也能够通过情感智能的中介作用，间接影响其成长型思维的形成。

沟通意愿（WTC）则在AI辅助语言学习中扮演着重要角色。研究指出，WTC不仅能够直接促进成长型思维，还能在可用性和沉浸感对成长型思维的影响中起到中介作用。这意味着，学习者对AI工具的使用意愿是其成长型思维形成的重要桥梁。AI对话机器人提供的低焦虑环境、即时反馈和个性化支持，使得学习者更愿意与AI进行语言交流，从而积累成功的沟通经验，增强对自身语言能力提升的信心。此外，WTC的增强还能够进一步促进学习者在AI环境中的学习行为，使其更主动地参与语言实践，持续积累语言学习成果，从而形成成长型思维。

从理论角度来看，本研究对成长型思维的形成机制进行了深入探讨。基于分布式认知理论（Distributed Cognition Theory），学习者的认知活动并非完全依赖于个体自身，而是与外部工具和环境共同作用的结果。AI对话机器人作为学习者认知系统的一部分，不仅提供学习支持，还通过其可用性和沉浸感促进学习者的情感智能和沟通意愿，从而推动成长型思维的发展。这一研究视角为理解AI在语言学习中的作用提供了新的理论框架，强调了AI工具在学习者心理和认知发展中的重要地位。

从实践角度来看，本研究对AI语言学习工具的设计和使用提出了具体建议。对于AI工具开发者而言，应优先优化用户界面和任务逻辑，确保系统在响应速度、语音识别准确性和任务导航上的高效性。同时，应通过可视化反馈和分层支持机制，增强学习者对AI工具的感知可用性。此外，开发者可以考虑在系统中嵌入情感识别和同理心反馈功能，使学习者在与AI的互动中能够更好地感知和调节情绪，从而提升学习体验和学习效果。对于语言教育工作者而言，应注重在课堂中营造有利于AI使用的环境，通过清晰的指导和积极的反馈，帮助学习者建立对AI工具的正确认知，增强其使用意愿和情感智能。同时，教师应鼓励学习者在与AI互动的过程中进行自我反思和情感调节，以进一步促进成长型思维的形成。

本研究的局限性也值得重视。首先，由于研究采用的是横断面设计，因此无法明确因果关系，未来研究应考虑纵向或实验设计以进一步验证这些变量之间的动态关系。其次，研究样本主要集中在大学生群体，这可能限制研究结果的外部效度。未来研究可以扩大样本范围，涵盖不同年龄、语言背景和教育阶段的学习者，以提高研究的普适性。此外，研究虽然考虑了情感智能和沟通意愿作为中介变量，但可能忽略了其他相关因素，如学习动机和自我效能感等，这些变量在成长型思维的形成过程中也可能起到重要作用。

总体而言，本研究揭示了AI对话机器人在语言学习中的多重作用，不仅作为学习工具，更作为学习者认知和情感发展的重要伙伴。研究结果表明，AI的可用性和沉浸感能够直接促进学习者的成长型思维，同时通过情感智能和沟通意愿的中介作用，进一步增强学习者的语言学习信心和动机。这一发现为AI辅助语言学习的理论和实践提供了新的视角，也为未来相关研究和应用指明了方向。随着AI技术的不断进步，其在语言学习中的潜力将进一步释放，而如何有效利用AI工具来培养学习者的成长型思维，将成为教育领域的重要课题。