《Learning and Motivation》：The impact of AI-assisted peer review on students’ AI-feedback literacy, motivation and self-esteem: Integrating experiential learning and self-determination theory
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AI辅助同伴评审对反馈素养、动机及自尊的影响研究。采用准实验设计，实验组通过整合体验学习与自我决定理论进行AI支持的同伴评审，对照组仅用AI自我评审。量化数据显示实验组在AI反馈素养、动机和自尊方面显著优于对照组，质性分析表明AI辅助同伴评审增强批判性参与、自主性、反馈能力及环境归属感。研究为设计AI增强的在线学习活动提供新视角。
埃纳斯·穆罕默德·阿尔瓦菲（Enas Mohammad Alwafi）
沙特阿拉伯乌姆阿尔库拉大学（Umm Al-Qura University）教育学院课程与教学系（Department of Curriculum and Instruction, College of Education）
摘要
本研究旨在通过整合体验式学习和自我决定理论（Self-Determination Theory, SDT），探讨人工智能辅助的同伴评审（AI-assisted peer review）对学生的人工智能反馈素养（AI-feedback literacy）、学习动机（motivation）和自尊心（self-esteem）的影响。研究采用了准实验设计，设置了对照组和实验组。实验组的学生在体验式学习和自我决定理论的指导下，利用人工智能进行同伴评审活动；而对照组的学生则在没有指导的情况下仅使用人工智能进行自我评审。研究通过基于成熟量表的问卷收集关于人工智能反馈素养、学习动机和自尊心的定量数据，并通过访谈获取定性信息。定量数据显示，实验组学生在这些方面的提升幅度大于对照组。访谈结果表明，人工智能辅助的同伴评审有助于学生更深入地理解反馈内容，提高他们对反馈质量和可能偏差的认识，增强学生的自主性，提升他们的反馈处理能力，增强他们与学习环境的关联感，以及提高他们对自身能力的信心和自我价值感。本研究为设计包含人工智能的在线学习活动提供了建议，以提升学生的AI反馈素养和心理能力。
研究部分摘录
研究引言与背景
近年来，人工智能的应用改变了学习方式和环境，为学生带来了机会同时也带来了挑战（Liu & Wang, 2024）。人工智能能够支持学生的学习过程，提供个性化的学习和反馈（Deng & Chen, 2025）。学生在学习过程中可以利用人工智能寻求反馈，这些反馈能够根据他们的需求进行定制，并允许他们与人工智能工具进行交流（Rad, Alipour &
研究设计
本研究采用前后测的准实验设计，分为对照组和实验组。如图1所示，68名学生被分为两组：实验组在体验式学习和自我决定理论的指导下，利用人工智能进行同伴评审；对照组则仅使用人工智能进行自我评估。两组学生在实验前后均接受了两次关于人工智能反馈素养、学习动机和自尊心的测量。
人工智能反馈素养量表
本研究使用了崔等人（Cui et al., 2025）开发的人工智能学生反馈素养量表（Generative AI Student Feedback Literacy Scale, GenAI-SFLS）。该量表包含四个维度：认知维度、行为维度、情感维度和伦理维度，共39个项目，具体包括：8个认知项目（例如“我能够理解人工智能生成的反馈”）；12个行为项目（例如“我可以不断优化我的输入以提高人工智能生成反馈的质量”）；14个情感项目（例如“当人工智能生成反馈时，我会感到兴奋”）。
初步分析
为了检测对照组和实验组之间的差异，研究在干预前对两组学生的AI反馈素养、学习动机和自尊心进行了独立样本t检验。结果显示，两组在各个子项目及总分上均无显著差异。
在学习动机和自尊心方面，两组之间也没有显著差异。
讨论
本研究考察了通过整合体验式学习和自我决定理论的人工智能辅助同伴评审对学生人工智能反馈素养、学习动机和自尊心的影响。虽然以往的人工智能同伴评审研究主要集中在提升学生的学术写作能力和评论质量上（例如Guo et al., 2024），但本研究独特地关注了人工智能同伴评审对学生其他方面的影响。
结论、局限性与未来研究方向
本研究旨在通过整合体验式学习和自我决定理论，探讨人工智能辅助同伴评审对学生人工智能反馈素养、学习动机和自尊心的影响。研究发现，在人工智能辅助的同伴评审过程中，这些学习活动对学生产生了积极影响。定性分析结果揭示了影响这些结果的相关因素，例如学习体验等。
作者贡献声明
埃纳斯·穆罕默德·阿尔瓦菲（Enas Mohammad Alwafi）：负责撰写、审稿与编辑；撰写初稿；数据可视化；验证研究结果；选择相关软件与资源；项目管理；制定研究方法；开展调查；进行数据分析；构建研究概念。
