人工智能学习自我效能感与自我感知的数字创造力：有条件间接关联模型

《Journal of Intelligence》：AI Learning Self-Efficacy and Self-Perceived Digital Creative Functioning: A Conditional Indirect-Association Model

　　

摘要

生成式人工智能（GenAI）正日益融入高等教育，但学生对于 AI 支持学习的效能信念与其自我感知的数字创造功能之间的关联尚未明确界定。这项横断面研究检验了领域特异性效能解释，并考察了一个广泛的、研究特定的 AI 学习风险意识测量指标作为探索性边界条件。对 920 名中国高等教育学生的调查数据使用了验证性因素分析和带有 5000 次自助法重抽样的基于回归的条件过程分析进行了解析。四个核心测量变量显示出了统计上可区分的四因素结构，尽管数字创造自我效能和自我感知的数字创造功能在概念上仍然接近。AI 学习自我效能与自我感知的数字创造功能呈正相关，并通过数字创造自我效能存在较小的统计间接关联。在平均风险意识水平下，模型隐含的间接点估计值为 0.177，而直接关联为 0.612。随着风险意识增加，条件间接点估计值从 0.196 适度下降至 0.157。传统的调节中介指数为负且较小，此处仅将其解释为条件间接关联变化的统计指数。这些发现与领域特异性效能解释一致，同时表明间接成分是有意义的但非主导的。单波次自我报告排除了因果推断，并不构成客观评定创造力的证据。