学术写作过程中人工智能的使用及其与可持续科学生产力和写作障碍的关系

《Sage Open》：The Use of Artificial Intelligence in the Academic Writing Process Related to Sustainable Scientific Productivity and Writer’s Block

　　

本研究在可持续科学生产力的背景下考察学术写作障碍，并探究其与基于人工智能（AI）的写作工具的使用、年龄、学术职称、专业经验以及同行评审发表经历之间的关联。研究采用横断面定量调查设计，数据来自从不同大学招募的103名教研人员。写作障碍采用学术写作障碍量表（AWBS；Gülay & Ungan, 2022）进行评估，该量表包含四个经过验证的维度：动机、评价敏感、拖延和完美主义。数据分析采用独立样本t检验和单因素方差分析（ANOVA）辅以Tukey事后比较，并全程报告效应量（η²和Cohen's d）。研究发现呈现维度分化式的关联模式，而非与写作障碍的单一关联。AI工具使用与评价敏感维度得分较高相关；较年轻和资历较浅的教研人员在拖延维度得分较高；经验较少的教研人员与较高的评价敏感得分相关；无同行评审发表经历的教研人员在评价敏感和完美主义两个维度上得分均较高。由于研究设计为横断面相关性研究，所有结果均被解释为关联而非因果关系。总体而言，研究结果表明写作障碍并非单一构念，而是一种多维现象，其组成维度与不同的学术和技术情境存在差异化关联。这些观察结果对培养可持续的学术写作文化具有教学、制度和技术层面的启示。

**基于人工智能的学术写作工具、学术写作障碍与可持续科学生产力：一项多维关联研究解读**

**一、研究背景与问题提出**

可持续性通常被理解为一种平衡取向，即在满足当代需求的同时不损害子孙后代满足其自身需求的能力。尽管该概念起源于环境与经济话语，其范畴已扩展至涵盖社会、文化与教育过程。在教育领域，可持续性关注培养个体与社群维持生产性实践所需的知识、技能、价值观和长期批判性思维倾向。学术写作在此议程中占据核心地位，因为它是学术知识产生、精炼和传播的主要途径。学术写作不仅涉及信息传递，还涉及高阶认知工作，包括论证结构组织、证据批判性评估和新视角生成。因此，学术写作的持续性与质量构成了可持续科学生产力的一个重要但尚未得到充分审视的维度。

写作不应被视为纯粹的技术技能，而是一种与创造力、认知和自我信念紧密交织的整体性活动。Bandura（1986）的社会认知理论为此提供了有益视角：具有高写作自我效能感的个体往往报告较低的焦虑水平，而怀疑自身能力的个体更可能体验忧虑。写作实践的可持续性不仅仅是个人成就，它通过学术网络中的信任、能力和社群得以巩固。当代学术写作因此代表了一种多维能力，既支持跨学科知识生产，又支撑学术身份的建构。

写作障碍被经典地定义为暂时或长期无法将思想转化为文字的现象。Boice（1993）将其归因于内部批评、害怕失败、完美主义、拖延和焦虑等因素。然而，该领域文献的一个持续局限在于倾向于将写作障碍视为一种单一状态。为弥补这一不足，Gülay和Ungan（2022）在土耳其学术背景下开发并验证了一种多维工具，经验性地区分了学术写作障碍的四个维度：（1）动机，反映启动和维持写作努力的困难；（2）评价敏感，反映对批评的敏感、对外部评判的恐惧以及对读者接受度的担忧；（3）拖延，反映在追求最佳或社会中介条件之前推迟写作；（4）完美主义，反映过度编辑、反复修改以及对完美表达的追求。该四因素结构为本研究提供了理论与心理测量学框架。

这一问题随着ChatGPT、DeepSeek、Gemini和Microsoft Copilot等生成式AI工具的快速普及而获得了新的紧迫性。已有研究表明，AI工具与认知负荷降低和感知生产力提升相关，但也警示其不加反思的使用可能与长期脆弱的写作习惯相关。AI应用现已被用于组织材料、生成草稿和校对，尤其对非母语写作者和时间受限者有用。然而，相关文献同时指出这些益处伴随着心理和发展成本，包括对学术诚信的担忧、作者声音的削弱，以及在没有AI支持的情况下可能延续写作障碍的依赖风险。

在AI辅助写作的情感维度方面，现有证据虽不断涌现但仍无定论。一些研究报告AI工具可以通过增强反馈素养和写作自我效能感来缓解写作焦虑；另一些研究则发现了新的AI相关焦虑形式，并报告学术压力与对生成式AI的更高依赖相关。值得注意的是，这些动态最直接地映射到AWBS的评价敏感和动机维度。然而，迄今为止，该领域文献将写作焦虑视为一个未分化的构念来考察；尚无先前研究探究AI使用与经验性区分的写作障碍维度之间的关联。本研究旨在填补这一空白。

基于此背景，本研究主要探究AI工具使用是否与学术写作障碍的四个维度相关，并将年龄、学术职称、专业经验和同行评审发表经历作为可能相关的额外情境因素加以考察。总体研究问题为：学术写作障碍的各维度如何与教研人员的技术、人口学和专业情境相关联？研究通过以下子问题展开：（a）AWBS各分量表得分与参与者AI工具使用有何关联？（b）与年龄组有何关联？（c）与学术职称有何关联？（d）与专业经验有何关联？（e）与同行评审发表经历有何关联？

**二、研究方法**

本研究采用横断面定量调查设计，考察学术写作障碍四个维度与AI工具使用、年龄、学术职称、专业经验和同行评审发表经历的关联。研究组由来自不同大学附属的103名教研人员组成，通过有目的抽样自愿招募。样本集中在有经验且已发表的教研人员中，其中拥有11年以上写作经验者占70.9%，有同行评审发表经历者占94.2%。

写作障碍采用学术写作障碍量表（AWBS；Gülay & Ungan, 2022）测量，该量表为18个条目、五点李克特式工具（1=从不，5=总是），针对土耳其教研人员开发并验证。量表产生四个概念上不同的分量表分数：动机维度，6个条目，Cronbach's α=.88；评价敏感维度，5个条目，α=.76；拖延维度，4个条目，α=.64；完美主义维度，3个条目，α=.68。各分量表得分越高表示该领域写作障碍越严重。原始验证工作中，探索性因素分析（N=287）产生四因素结构，解释总方差的55.92%；验证性因素分析（N=711）支持该结构，拟合度可接受（χ²/df=4.53；CFI=.90；GFI=.90；AGFI=.87；RMSEA=.071；TLI=.90；NFI=.88；SRMR=.061）。总量表表现出较强的内部一致性（Cronbach's α=.88），本样本中亦复现该值（α=.88）。

数据通过在线调查收集，包含AWBS及涵盖年龄、学术职称、经验年限、AI工具使用和同行评审发表状况的人口学表格。AI工具使用通过单一自我报告条目评估，询问参与者在学术写作过程中是否使用人工智能应用程序，回答分为未使用、部分使用和完全使用三类。数据分析使用IBM SPSS Statistics（第26版）进行。分布假设通过偏度和峰度统计量检验，均落在±1.5阈值内，支持参数检验的使用。两组比较采用独立样本t检验，三组及以上比较采用单因素方差分析与Tukey HSD事后比较。方差齐性通过Levene检验评估，方差不齐时可用Welch校正。效应量以η²（ANOVA；小=.01，中=.06，大=.14）和Cohen's d（t检验；小=0.2，中=0.5，大=0.8；Cohen, 1988）报告，并为每个分量表按组报告描述性统计（M， SD， 95% CI）。研究获得相关机构伦理委员会批准。

**三、主要研究结果**

**AI工具使用与各AWBS维度**：参与者按AI工具使用情况分组——未使用（n=29）、部分使用（n=42）和完全使用（n=32）。单因素ANOVA结果显示，仅在评价敏感维度上出现显著的组间差异，F(2, 100)=6.124，p=.003，η²=.109（大效应量）。Tukey事后比较显示，部分使用者和完全使用者比未使用者在评价敏感维度得分更高，而两个AI使用组之间无差异。在动机（F(2, 100)=1.894，p=.155）、拖延（F(2, 100)=0.430，p=.651）或完美主义（F(2, 100)=0.573，p=.566）维度上未观察到显著差异。这表明AI工具使用与评价敏感维度——即对批评的敏感性增强和对外部评判的担忧——具有特异性关联，但与动机、拖延或完美主义维度的写作障碍无可靠关联。

**年龄组与各AWBS维度**：参与者分布于四个年龄组——26–35（n=26）、36–45（n=35）、46–55（n=29）和56岁及以上（n=13）。显著年龄差异仅限于拖延维度，F(3, 99)=4.520，p=.005，η²=.120（大效应量）。Tukey比较将这一差异定位于26–35岁组与56岁及以上组之间，较年轻的教研人员报告更高的拖延得分。该维度包含关于写作社会准备度的条目，模式表明较年轻的教研人员更可能将写作的启动与社会条件的存在相关联。动机、评价敏感或完美主义维度上未观察到显著年龄差异，表明年龄与写作障碍的关联特异地存在于其拖延相关、社会中介的组成部分。

**学术职称与各AWBS维度**：职称作为职业阶段标志，对七个职称组进行了考察。在拖延维度上存在显著职称差异，F(6, 96)=2.516，p=.026，η²=.136（大效应量），Tukey比较表明研究助理的得分高于讲师和教授。在动机维度上出现平行但仅为边缘显著的趋势，F(6, 96)=2.011，p=.072，η²=.112，讲师博士趋向于比教授得分更高但未达常规显著水平。评价敏感或完美主义维度上无显著职称差异。这一关联结构与年龄分析相呼应：职业阶段主要与拖延相关维度相关联，并在较小程度上与动机维度相关，而非与评价敏感或完美主义关切相关。

**专业经验与各AWBS维度**：参与者按学术写作经验年限分组——0–2年（n=3）、3–5年（n=7）、6–10年（n=20）和11年及以上（n=73）。在评价敏感维度上出现显著经验差异，F(3, 99)=2.737，p=.047，η²=.076（中等效应量），Tukey比较表明经验最少的教研人员（0–2年）得分高于经验最丰富者（11年以上）。动机、拖延或完美主义维度上无显著差异。该关联模式表明，累积的写作经验与对评价的敏感性关系最为密切，而非与写作障碍的动机或行为方面相关。但0–2年组规模极小（n=3），该关联的幅度存在不确定性。

**同行评审发表经历与各AWBS维度**：比较有（n=97）和无（n=6）同行评审发表经历的教研人员。独立样本t检验在四个维度中的两个上显示出显著组间差异。无发表经历的教研人员在评价敏感维度上得分更高，t(101)≈3.04，p=.003，d≈1.23（大效应量）；在完美主义维度上也得分更高，t(101)≈2.52，p=.015，d≈0.99（大效应量）。而动机维度（t(101)≈1.61，p=.109，d=0.66）和拖延维度（t(101)≈0.97，p=.331，d=0.39）的差异不显著。发表经历与评价敏感和完美主义倾向特异地相关，而非与动机困难或社会中介的拖延相关。无发表组规模极小（n=6）限制了这些估计的精度和普适性。

**四、研究结论与意义**

本研究表明，AI工具使用与学术写作障碍的评价敏感维度相关；年龄和学术职称与拖延维度相关；专业经验与评价敏感维度相关；发表经历则与评价敏感和完美主义两个维度均相关。这种维度分化式的图景挑战了将写作障碍视为单一构念的笼统观点，为针对性、维度特异性的制度支持提供了实证基础。在可持续科学生产力的更广泛关切中，研究结果表明，通过校准到每个教研群体最突出的特定障碍维度的支持结构，最有可能培养出有韧性的学术写作文化。

研究结果揭示了AI工具使用与评价敏感维度之间的特异性关联，这与将AI参与与评价焦虑联系起来的前期研究一致。可能的解释包括：本身倾向评价焦虑的教研人员可能趋向于使用AI工具作为保护性支架（选择说），或持续依赖AI生成的措辞可能与减少直接接触反馈有关，而正是通过这种反馈接触，评价韧性通常得以培养（社会化说）。由于横断面设计，两种解读均无法裁定，需要纵向研究来追踪AI参与和评价敏感性随时间的变化。

年龄和学术职称两种职业阶段的操作化在拖延维度上的趋同，降低了该模式由任一变量单独造成的可能性。拖延维度的内容涉及写作的社会准备度，早期职业教研人员的高得分与学术社会化的发展性解释相一致，即新手尚未巩固自主写作常规，在开始写作前更倾向于依赖同事互动和外部准备线索。做可能为队列效应，但两种操作化的趋同支持发展性解释。

经验和发表经历与评价敏感的关联在理论上可理解：两者都是累积接触学术评价循环的代理指标，反复经历评审的互动可能与更稳健的学术身份相关，从而对批评不那么敏感。未发表组在评价敏感和完美主义维度的双重关联表明，对评判的高度恐惧与草率、无休止的编辑共存，形成一种可能相互强化的模式。无发表组规模极小限制了信心，但与经验发现评价敏感维度的趋同赋予了整体模式一定程度的连贯性。

本研究的局限性包括：样本量小（N=103）且为有目的抽样；两个关键亚组规模极小——无发表组（n=6）和0–2年经验组（n=3）；横断面设计仅支持关联而非因果或方向性解释；性别数据已收集但未纳入主要分析；AI使用通过单一粗略的三级条目操作化，未捕捉使用的频率、类型或目的；拖延和完美主义分量表的信度相对有限。未来研究应采用纵向设计以解决方向性问题，招募更大且更均衡的样本，纳入更细粒度的AI参与测量，并在不同文化和制度背景下寻求复制。

从教育、制度和技术的角度，本研究提供了多维视角理解学术写作障碍，为高校及科研机构在培养可持续学术写作文化方面提供了实证参考，支持采用针对性、差异化的支持策略而非通用性干预措施。