《Acta Psychologica》：Exploring the mediating role of willingness to communicate between self-regulation, professor-student rapport, and learner engagement in GenAI-supported learning: A mixed-methods study
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本研究从社会认知理论（Social Cognitive Theory, SCT）视角考察GenAI支持的高等教育中自我调控、师生融洽关系、沟通意愿（willingness to communicate, WTC）与学习者参与度之间的关系。采用混合方法设计，通过
本研究从社会认知理论（Social Cognitive Theory, SCT）视角考察GenAI支持的高等教育中自我调控、师生融洽关系、沟通意愿（willingness to communicate, WTC）与学习者参与度之间的关系。采用混合方法设计，通过问卷收集519名本科生定量数据，辅以20名参与者定性访谈数据。运用SPSS与AMOS进行结构方程建模（structural equation modeling, SEM）检验假设路径，定性数据经NVivo分析以揭示潜在机制。定量结果显示，自我调控显著预测WTC（β = 0.375）与学习者参与度（β = 0.263），师生融洽关系显著预测WTC（β = 0.225）与学习者参与度（β = 0.255），WTC亦正向预测学习者参与度（β = 0.372），确认其部分中介作用。定性发现进一步表明，WTC作为过程导向机制，通过触发学习行动、缓冲负面情绪、将关系支持转化为参与、并在AI支持情境中放大参与度而发挥作用。上述发现通过阐明沟通能动性如何催生学习者参与度，推进了SCT，并为设计GenAI支持的高等教育教学提供实践启示。
研究背景与问题提出
随着生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）在高等教育中的快速渗透，学界多聚焦其孤立成效（如学业表现、任务完成度），却忽视了在技术中介课堂中学习者参与度差异的深层心理与社会过程。已有研究较少回答：当学生拥有更高自主权与灵活交互时，自我调控（self-regulation，个体管理目标、情绪与策略的个人因素）、师生融洽关系（professor-student rapport，提供关系支持与心理安全的环境因素）如何通过沟通意愿（willingness to communicate, WTC，将个人与环境资源转化为行为的能动机制）催生行为、情绪与认知三维参与度。为填补此缺口，研究人员基于社会认知理论（Social Cognitive Theory, SCT）的三元交互框架，开展了一项混合方法研究，旨在揭示GenAI支持场景下参与度生成的过程机制。该研究发表于《Acta Psychologica》。
主要技术方法概述
研究人员采用解释性序列混合方法：先以问卷法收集中国某高校519名近半年使用过至少一种GenAI工具的本科生样本（男312人，女207人，18—22岁），经G*Power 3.1先验功效分析确认样本量充足（最低需348人）；随后目的性选取20人深度访谈。定量侧使用改编自Tseng等（2017）的自我调控量表（20题四维）、Broom等（2024）师生融洽关系量表（20题二维）、Peng和Woodrow（2010）沟通意愿量表（10题二维）、Eerdemutu等（2024）学习者参与度量表（9题三维），均经翻译—回译与 pilot 测试，五点李克特计分；借助SPSS 26.0与AMOS 26.0完成信效度检验、验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）与结构方程建模（structural equation modeling, SEM），并以Harman单因子法排查共同方法偏差。定性侧对访谈录音转录后经NVivo归纳式主题分析。
研究结果
4.1 定量发现
4.1.1 描述性分析：四变量均值介于3.205—3.434（中等水平），Harman首因子解释率42.101%（<50%），偏度绝对值为<3、峰度<7，符合正态假定。
4.1.2 信效度与测量模型：删去师生融洽关系1道载荷<0.50题项后，各构念Cronbach's α与组合信度（composite reliability, CR）均>0.70，平均方差提取（average variance extracted, AVE）>0.50，Fornell-Larcker判别效度成立；测量模型χ2/df=1.049，CFI=0.997，RMSEA=0.010，SRMR=0.024，拟合优异。
4.1.3 假设检验：SEM显示H1—H5全支持——自我调控→WTC（β=0.375, p<.001），自我调控→参与度（β=0.263, p<.001），师生融洽→WTC（β=0.225, p<.001），师生融洽→参与度（β=0.255, p<.001），WTC→参与度（β=0.372, p<.001）。
中介分析（表5）表明WTC在自我调控与参与度间间接效应0.140（95%CI 0.102—0.184）、在师生融洽与参与度间间接效应0.084（95%CI 0.051—0.127），H6、H7成立，为部分中介。
4.2 定性洞见：WTC的中介机制
主题一“学习行动的触发器”：WTC将内部准备转为提问、澄清等可观察行为（P1、P7）。
主题二“情绪缓冲器”：WTC助学习者容忍焦虑、维持参与（P3、P12）。
主题三“关系转译者”：师生融洽经WTC转为实际互动（P4、P17）。
主题四“参与度放大器”：在GenAI情境中WTC强化对反馈、工具与任务的深度投入（P6、P20）。
讨论部分总结
研究人员指出，SCT三元框架在GenAI场景可操作化为：个人维（自我调控）、环境维（师生融洽）、能动行为维（WTC）。WTC非静态特质，而是触发—缓冲—转译—放大的过程机制；定量通路因定性主题获得解释深度。研究同时提醒，SCT需结合技术接受、AI特有情感动态等补充理论。实践上，教师应设计低 stakes 讨论与引导提问以促WTC，维护心理安全型师生关系，并将自我调控与沟通训练纳入GenAI课程。
结论部分翻译
本研究通过SEM与访谈混合证据，证实自我调控与师生融洽关系均直接预测学习者参与度，并经由WTC间接作用（部分中介）。定性材料进一步揭示WTC作为过程导向机制的四重功能。研究将SCT拓展至GenAI支持教育，阐明个人能力与社会条件如何通过沟通能动性转为持续参与度。局限在于横截面设计与单一国家本科样本，未来需纵向追踪及跨文化验证。
Yang Gao, Yanchen Liu, Xiaochen Wang
