《Frontiers in Psychology》：Enhancing engagement and self-efficacy through AI-supported Chinese language instruction: a mixed-methods intervention study
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研究人员考察了AI支持的中文教学对马来西亚大学生参与度与自我效能的影响。采用解释性序列混合方法设计（explanatory sequential mixed-methods design），实施为期三个月、含AI支持教学组与传统教学组的准实验干预，共100名本
研究人员考察了AI支持的中文教学对马来西亚大学生参与度与自我效能的影响。采用解释性序列混合方法设计（explanatory sequential mixed-methods design），实施为期三个月、含AI支持教学组与传统教学组的准实验干预，共100名本科生参与。干预前后收集参与度与自我效能测量数据以检验组内与组间变化。混合设计方差分析（mixed-design ANOVA）显示，参与度（偏η2=0.165）与自我效能（偏η2=0.116）均存在显著的组×时间交互效应，表明AI支持组较传统组改善更明显。AI支持组在两项指标上显著提升，传统组变化甚微。定量阶段后通过半结构化访谈解释定量结果，质性分析表明AI支持活动促进了主动投入、增强认知加工、引发积极情绪体验，并提升了对中文知识与产出的信心。该研究凸显了AI工具在提升语言学习动机与心理产出上的潜力，并为通过有效教师支持与任务设计在课堂中实施AI提供实践建议。
研究背景方面，人工智能（Artificial Intelligence, AI）正日益变革语言学习，为学习者提供语言输入、技能练习与学习支持。在中文作为外语（Chinese as a Foreign Language, CFL）教学中，学生常需重复接触、练习与即时反馈以建立理解与应用信心。然而许多课堂仍依赖教师讲解与有限练习，限制了参与度与信心积累，这一问题在多语制高等教育语境（如马来西亚）尤为突出。尽管AI辅助语言学习受关注，既有研究多聚焦英语，针对CFL及多语环境的实证稀缺。为此，研究人员在马来西亚公立大学开展准实验干预，采用解释性序列混合方法，设AI支持教学组与传统教学组各50人（共100名18至20岁本科生，两组前测无显著差异），干预三个月，前後测采用Eerdemutu等九题三维度参与度量表（行为、认知、情感，Cronbach's α预测试0.775/后测0.739）与Kutuk等11题自我效能量表（接受性/产出性，Cronbach's α预测试0.885/后测0.835），定量後选取20人（每组10人）进行半结构化访谈，以自我决定理论（Self-Determination Theory, SDT）为解释框架。该研究发表于《Frontiers in Psychology》。
主要关键技术方法概括：研究人员采用解释性序列混合方法设计，先以准实验干预收集定量数据，再以半结构化访谈收集质性数据；样本为马来西亚公立大学两自然班本科生（n=100，每组50，年龄18至20岁）；定量工具为五点李克特量表测参与度与自我效能，质性工具为半结构化访谈协议；数据分析采用混合设计方差分析（mixed-design ANOVA）与Braun和Clarke六步主题分析，组间前测等效性以独立样本t检验确认。
研究结果部分，4.1定量结果显示，前测两组参与度（AI组M=3.564，传统组M=3.500）与自我效能（AI组M=3.289，传统组M=3.204）无显著差异（p>0.05）；后测AI组参与度升至M=4.053、自我效能升至M=3.864，传统组几乎未变（参与度M=3.544，自我效能M=3.285）。混合设计ANOVA表明参与度时间主效应F=27.889(p<0.001,偏η2=0.222)、组×时间交互F=19.368(p<0.001,偏η2=0.165)；自我效能时间主效应F=22.841(p<0.001,偏η2=0.189)、组×时间交互F=12.872(p=0.001,偏η2=0.116)。简单效应分析确认AI组内前後显著上升（参与度差0.489,p<0.001；自我效能差0.575,p<0.001），传统组内无变化，后测组间差异显著。4.2定性结果提炼六主题：主题1从依赖教师提问参与转向AI支持持续主动卷入；主题2从表层完成任务转向更深认知加工（比较表达、重写、反思语法）；主题3从焦虑犹豫转向积极情感参与（低压力试错）；主题4从理解输入不确定转向接受性自我效能增强（即时查词、音、例）；主题5从产出受限转向产出性自我效能提升（先写后改、先练后说）；主题6从进步不明转向反馈驱动的信心建构（可见错误递减）。
讨论部分指出，AI支持教学通过重复低风险练习、即时反馈、主动参及与可见进步，可能满足SDT之自主、胜任、关联需求，但研究未直接测需，SDT仅作解释框架而非验证理论。结果显示AI组在行为、认知、情感参与度及接受/产出自我效能上均优于传统组，呼应个性化反馈与脚手架提升效能的既有结论，并将证据扩展至多语马来西亚CFL情境。实践上AI应 augment 而非 replace 教师，需教师遴选工具、校验反馈、对齐目标并培养学生批判使用。局限含单校抽样、三月时长、访谈子样本小、未直测SDT构念、特定AI工具任务；未来应跨语境复现、纵贯追踪、直测心理需求、比对新AI模态。
结论部分翻译：研究人员采用解释性序列混合方法考察AI辅助中文学习对马来西亚大学生参与度与自我效能的影响。定量上AI组两项指标显著提升而传统组几无增长；质性上AI活动借重复投入、即时反馈与反复练习促成更深认知加工、积极情绪及理解产出信心。发现契合自我决定理论——AI环境满足自主、胜任、关联需求，促发更主动自信的学习实践。研究表明设计良好的AI干预可显著改善语言学习动机与心理层面，并为教师实施AI支持教学及强调教师互动与任务设计必要性提供见解。鉴于本研究为单校两整班准实验，未来需在多样教育语境复现、检验长期效应并直测SDT心理机制。
