AI支持教学环境下创造性自我效能感与创新教学行为的序列中介机制研究——基于资源保存理论视角

《BMC Psychology》：Creative self-efficacy and innovative teaching behaviour in AI-supported teaching contexts: the serial mediating roles of teacher resilience, job autonomy, and perceived organizational support

　　

摘要

背景

随着人工智能（AI）教学的蓬勃开展，探索在新兴背景下协调教师心理复杂性与对 AI 实用接受的有效性至关重要。基于资源保存（COR）理论，本研究探讨了在 AI 支持的教学背景下，创造性自我效能感与创新教学行为相关联的序列中介机制。

方法

通过横断面设计，共邀请 371 名 AI 支持教学背景下的教师参与研究。采用创造性自我效能感量表、教师创新行为量表、韧性量表、工作自主性量表和感知组织支持量表分发问卷。

结果

研究发现变量之间存在显著的正相关关系，并支持了一个统计显著的序列中介模型，该模型以教师韧性、工作自主性和感知组织支持为中介变量，解释了当前 AI 支持教学背景下创造性自我效能感（CSE）与创新行为之间的关联。直接效应占总效应（0.74）的 60.49%，而间接效应（共 7 个间接效应）占总效应（0.74）的 39.51%。值得注意的是，教师韧性与最强的中介变量相关，其作用相对强于工作自主性和感知组织支持。

结论

本研究通过整合心理资源和制度性赋能因素，将其纳入当前 AI 教育举措中创新的多层次路径，从而扩展了现有文献。通过比较测试内部心理和外部组织中介变量，本研究阐明了这些因素在创新至关重要的 AI 支持教学背景下如何发挥不同的作用。此外，它有助于弥合心理理论与技术支持的创新教学法之间的差距，并为未来 AI 中介教学环境的研究提供了方向。