《Sage Open》：Examination With Path Analysis of the Effect of Demographic Characteristics and Artificial Intelligence Literacy on the Academic Writing Self-Efficacy of Pre-service Teachers
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本研究探讨了人工智能（Artificial Intelligence, AI）素养与职前教师情境学术写作自我效能（Situated Academic Writing Self-Efficacy）之间的关系，以及若干人口统计学变量在此关系中的作用。研究采用相关调
本研究探讨了人工智能（Artificial Intelligence, AI）素养与职前教师情境学术写作自我效能（Situated Academic Writing Self-Efficacy）之间的关系，以及若干人口统计学变量在此关系中的作用。研究采用相关调查设计，样本为土耳其各省教育学院注册的1,156名职前教师。数据通过个人信息表、情境学术写作自我效能量表（Situated Academic Writing Self-Efficacy Scale）和人工智能素养量表（Artificial Intelligence Literacy Scale）收集。数据分析采用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）和调节效应分析。结果表明，职前教师的AI素养与其情境学术写作自我效能之间存在统计学上显著的正向关联。结构方程模型进一步显示，AI素养与学术写作自我效能的变化相关。然而，调节效应分析表明，包括性别、学业平均绩点（Grade Point Average, GPA）和AI应用使用频率在内的人口统计学变量并未显著调节这一关系。同样，先前学术写作培训经历和英语语言水平也未在AI素养与学术写作自我效能之间起调节作用。总体而言，研究结果表明，在本样本中，AI素养与学术写作自我效能之间的关系在不同人口统计学亚组中相对一致。本研究通过将AI素养定位为高等教育情境中与学术写作自我效能相关的重要构念，并强调关注AI参与质量而非人口统计学差异的重要性，为新兴文献做出了贡献。
本研究由Tuncay Türkben与Hatice Vargelen Akcin合作完成，发表于《Sage Open》。学术写作是高等教育中不可或缺的核心技能，然而许多大学生在学术写作能力发展上存在显著困难。已有研究表明，学术写作自我效能是影响写作成绩的关键心理因素，但针对大学生群体的实证研究仍然不足。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术日益融入教育领域，AI素养被定义为个体批判性评估AI技术、有效沟通协作、理解伦理问题并合乎道德地使用AI的能力。然而，现有文献对AI素养与学术写作自我效能之间关系的探讨十分有限，更缺乏对人口统计学变量在此关系中调节作用的系统检验。因此，有必要开展研究以填补这一空白。
研究人员采用相关调查设计，以土耳其多省公立大学教育学院的职前教师为样本，最初招募1,156名参与者，在剔除异常值后最终分析样本为1,053人。数据收集工具包括个人信息表、情境学术写作自我效能量表（Situated Academic Writing Self-Efficacy Scale, SAWSS）和人工智能素养量表（Artificial Intelligence Literacy Scale, AILS）。研究运用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）检验AI素养与情境学术写作自我效能之间的理论关系，并采用PROCESS宏进行调节效应分析，以考察性别、学业平均绩点（Grade Point Average, GPA）、AI应用使用、先前学术写作培训经历及英语语言水平是否改变该关系的强度。
**研究结果**
**职前教师人工智能素养水平**：描述统计显示，AI素养总体均分为3.18（7点计分），其中“意识”维度得分最高（3.55），“使用”维度次之（3.30），“评估”维度为3.04，而“伦理”维度得分最低（2.85）。这表明职前教师对AI工具有较高的知晓度和使用频率，但对AI生成内容的准确性、可靠性以及伦理问题（如负责任使用、偏见和学术诚信）的评估能力不足。
**职前教师情境学术写作自我效能水平**：情境学术写作自我效能总体均分为45.66，处于“中等”水平。在子维度中，“关系-反思性写作”均分最高（23.18），“创意身份”次之（14.23），“写作基础”均分最低（8.26）。这说明职前教师在各写作维度上均存在中等程度的自我效能感，尤其在写作规范和基础技能方面需要更多支持。
**AI素养与情境学术写作自我效能的关系**：皮尔逊相关分析显示，AI素养各维度与情境学术写作自我效能各维度之间均存在中到高度的显著正相关，整体相关系数为0.45（p<0.01）。结构方程模型进一步揭示，AI素养对情境学术写作自我效能具有显著正向影响（标准化回归系数β=0.485，p<0.05），且能解释约23.5%的方差。模型拟合指数良好（χ2/df=2.444，CFI=0.994，RMSEA=0.037，SRMR=0.019），表明AI素养是学术写作自我效能的重要关联因素。
**人口统计学变量的调节作用**：调节效应分析结果表明，性别（t=-0.84，p>0.05）、学业平均绩点（t=-1.54，p>0.05）、智能手机或计算机AI应用使用（t=1.38，p>0.05）、先前学术写作培训或研讨会经历（t=-1.38，p>0.05）以及英语语言水平（t=-0.39，0.84，p>0.05）的交互项均未达到统计显著水平。也就是说，这些人口统计学变量并未显著改变AI素养与情境学术写作自我效能之间的关系，该关系在不同亚组中保持相对一致。
**讨论与结论**
在讨论部分，研究人员指出，职前教师虽然对AI工具有较高的操作熟练度，但其伦理意识和批判性评估能力相对薄弱，这提示教师教育课程需要纳入更全面的AI素养培养，包括数据隐私、算法偏见和学术诚信等维度。学术写作自我效能处于中等水平，与已有研究中学生学术写作困难的研究一致，自我效能不足可能阻碍学术写作能力的提升。本研究发现AI素养与学术写作自我效能正相关，与Bandura的自我效能理论、Sweller的认知负荷理论及Davis的技术接受模型相符。然而，过度的AI依赖可能削弱学生将成功归因于自身能力的倾向，因此应注重AI工具的使用质量与自主性。调节效应不显著这一结果说明，仅接触AI技术并不足以产生差异化影响，关键在于AI参与的质量、深度和教学引导。
研究结论部分原文翻译如下：本研究考察了高等教育情境下职前教师的人工智能（AI）素养与其情境学术写作自我效能之间的关系。结果表明，职前教师在AI技术的意识和使用方面表现出相对较高的水平，但其AI素养中评估维度尤其是伦理维度的能力仍然有限。这表明，尽管参与者操作层面对AI工具日益熟悉，但其对负责任和合乎伦理的AI使用的批判性理解仍需进一步发展。结果还显示，职前教师的情境学术写作自我效能在所有维度上均为中等水平
