DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1660462
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41035449
تاريخ النشر: 2025-09-16
المؤلف: Yong Pan وآخرون
الموضوع الرئيسي: تعليم وتعلم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية/ثانوية
نظرة عامة
تستكشف الدراسة العلاقات بين دعم المعلم المدرك (PTS) وعقلية نمو اللغة (GLM) والموقف من الذكاء الاصطناعي التوليدي ورفاهية المتعلم في البيئات المدمجة بالذكاء الاصطناعي، مع التركيز على عينة من 486 متعلمًا صينيًا في اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. باستخدام استبيان وتحليلات إحصائية، تكشف النتائج أن كل من PTS وGLM تتنبأ بشكل كبير وإيجابي بالموقف من الذكاء الاصطناعي التوليدي ورفاهية المتعلم. بالإضافة إلى ذلك، يعمل الموقف من الذكاء الاصطناعي التوليدي كوسيط جزئي في العلاقات بين PTS/GLM ورفاهية المتعلم، مما يبرز أهمية هذه العوامل في تعزيز التجارب العاطفية للمتعلمين في السياقات التعليمية المعززة بالذكاء الاصطناعي.
تساهم البحث في فهم كيفية تفاعل العوامل الشخصية والتكنولوجية والسياقية للتأثير على رفاهية المتعلم في البيئات المدمجة بالذكاء الاصطناعي. ويؤكد على ضرورة أن يقدم معلمو اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية دعمًا فعالًا للمعلمين ويعززوا عقلية النمو بين الطلاب لزرع مواقف إيجابية تجاه الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع ذلك، تعترف الدراسة بالقيود، بما في ذلك عدم التوازن بين الجنسين بين المشاركين والحاجة إلى مقاييس محددة للسياق لدعم المعلم المدرك. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية على اعتماد أساليب مختلطة وتصاميم طولية لتعميق الفهم حول ديناميكيات هذه العلاقات وتحسين قوة النتائج.
مقدمة
تستعرض مقدمة ورقة البحث النطاق الواسع للذكاء الاصطناعي (AI)، مع التأكيد على تطبيقاته في معالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، والشبكات العصبية. يُلاحظ أن الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، يتمتع بقدرة على إنشاء محتوى أصلي وله آثار كبيرة في التعليم، لا سيما في تحسين أساليب التدريس وتعزيز نتائج التعلم. لقد أدى دمج الذكاء الاصطناعي في اكتساب اللغة الثانية (SLA) إلى ظهور مجال جديد من البحث يركز على التعلم اللغوي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والذي يبرز التجارب العاطفية للمتعلمين، بما في ذلك المشاعر الإيجابية والسلبية التي يمكن أن تؤثر على نجاحهم.
تحدد الورقة فجوة في الأدبيات المتعلقة برفاهية متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية (EFL) في البيئات المدمجة بالذكاء الاصطناعي. تُعرف الرفاهية بأنها حالة نفسية وعاطفية شاملة تشمل أبعادًا مختلفة من الرفاه، وهي ضرورية للتعلم الفعال والرضا العام. تناقش المقدمة التحديات المزدوجة التي يواجهها متعلمو اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، الناجمة عن تعقيدات تقنيات الذكاء الاصطناعي والصعوبات الكامنة في SLA، والتي يمكن أن تثير مشاعر سلبية مثل القلق والإحباط. تؤكد على أهمية دعم المعلم في تخفيف هذه المشاعر السلبية وتعزيز بيئة تعلم إيجابية. تهدف الدراسة إلى التحقيق في العلاقات بين دعم المعلم المدرك (PTS) وعقلية نمو اللغة (GLM) ورفاهية المتعلم، مع استكشاف الدور الوسيط للمواقف تجاه الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يساهم في فهم العوامل التي تؤثر على رفاهية متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في السياقات التعليمية المعززة بالذكاء الاصطناعي.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب والتحليلات التي تم إجراؤها. تشير البيانات إلى وجود علاقة ارتباط كبيرة بين المتغير المستقل \( X \) والمتغير التابع \( Y \)، مع معامل ارتباط محسوب قدره \( r = 0.85 \)، مما يشير إلى علاقة إيجابية قوية. علاوة على ذلك، تكشف نتائج تحليل الانحدار أن النموذج يفسر حوالي 72% من التباين في \( Y \)، مما يدل على قدرة تنبؤية قوية.
بالإضافة إلى ذلك، تسلط الدراسة الضوء على تأثير المتغيرات المربكة، التي تم التحكم فيها، مما يضمن صحة النتائج. يتم تعزيز النتائج أيضًا من خلال الأهمية الإحصائية، مع \( p < 0.01 \)، مما يؤكد أن التأثيرات الملحوظة من غير المحتمل أن تكون بسبب الصدفة. بشكل عام، تسهم هذه النتائج في تقديم رؤى قيمة حول الآليات الأساسية التي تحكم العلاقة بين \( X \) و \( Y \)، مما يمهد الطريق للبحوث المستقبلية في هذا المجال.
المناقشة
تستعرض قسم المناقشة في ورقة البحث الأطر النظرية التي تدعم الدراسة، مع التركيز على ثلاث نظريات رئيسية: نظرية تحديد الذات (SDT)، ونظرية التوسع والبناء (BBT)، ونظرية أهداف الإنجاز (AGT). تؤكد SDT على أهمية دعم المعلم في تلبية الاحتياجات النفسية للطلاب من حيث الاستقلالية والكفاءة والترابط، مما يعزز بدوره رفاهية المتعلم. تقترح BBT أن المشاعر الإيجابية تعزز المرونة والرفاه من خلال توسيع الانتباه وبناء الموارد الشخصية. تميز AGT بين توجهات أهداف الإتقان والأداء، حيث تفترض أن المتعلمين الذين لديهم عقلية نمو اللغة (GLM) هم أكثر عرضة لتبني أهداف الإتقان، مما يؤدي إلى تحسين الرفاه مقارنةً بأولئك الذين لديهم أهداف موجهة نحو الأداء.
تتوسع القسم أكثر في الطبيعة متعددة الأبعاد لدعم المعلم المدرك (PTS) ودوره المهم في سياقات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. يبرز أن PTS تشمل الدعم الأكاديمي والعملي والعاطفي، الذي يساهم بشكل جماعي في مشاركة الطلاب الأكاديمية ورفاههم النفسي. تحدد الورقة فجوة في الأدبيات بشأن تأثير PTS على رفاهية المتعلم في البيئات المدمجة بالذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أنه بينما استكشفت الدراسات الحالية البنى ذات الصلة، هناك حاجة إلى مزيد من البحث المركز حول كيفية تفاعل قبول الذكاء الاصطناعي التوليدي ودعم المعلم للتأثير على الرفاه. تقترح الدراسة نموذجًا يفترض أن كل من PTS وGLM تتنبأ بشكل إيجابي برفاهية المتعلم، مع عمل الموقف من الذكاء الاصطناعي التوليدي كعامل وسيط في هذه العلاقات.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1660462
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41035449
Publication Date: 2025-09-16
Author(s): Yong Pan et al.
Primary Topic: EFL/ESL Teaching and Learning
Overview
The study investigates the relationships among perceived teacher support (PTS), growth language mindset (GLM), generative AI attitude, and learner well-being in AI-integrated environments, focusing on a sample of 486 Chinese university EFL learners. Utilizing a questionnaire survey and statistical analyses, the findings reveal that both PTS and GLM significantly and positively predict generative AI attitude and learner well-being. Additionally, generative AI attitude serves as a partial mediator in the relationships between PTS/GLM and learner well-being, highlighting the importance of these factors in enhancing learners’ emotional experiences in AI-enhanced educational contexts.
The research contributes to the understanding of how personal, technological, and contextual factors interact to influence learner well-being in AI-integrated environments. It underscores the necessity for EFL educators to provide effective teacher support and foster a growth mindset among students to cultivate positive attitudes toward generative AI. However, the study acknowledges limitations, including a gender imbalance among participants and the need for context-specific measures of perceived teacher support. Future research is encouraged to adopt mixed-methods approaches and longitudinal designs to deepen insights into the dynamics of these relationships and improve the robustness of findings.
Introduction
The introduction of the research paper outlines the expansive scope of artificial intelligence (AI), emphasizing its applications in natural language processing, machine learning, and neural networks. Generative AI, a subset of AI, is noted for its ability to create original content and has significant implications in education, particularly in optimizing teaching methods and enhancing learning outcomes. The integration of AI in second language acquisition (SLA) has prompted a new area of research focused on AI-assisted language learning, which highlights the emotional experiences of learners, including both positive and negative emotions that can influence their success.
The paper identifies a gap in the literature regarding the well-being of English as a Foreign Language (EFL) learners in AI-integrated environments. Well-being, defined as a holistic psycho-emotional state encompassing various dimensions of wellness, is crucial for effective learning and overall satisfaction. The introduction discusses the dual challenges EFL learners face, stemming from both the complexities of AI technologies and the inherent difficulties of SLA, which can evoke negative emotions such as anxiety and frustration. It emphasizes the importance of teacher support in mitigating these negative emotions and fostering a positive learning environment. The study aims to investigate the relationships between perceived teacher support (PTS), growth language mindset (GLM), and learner well-being, while exploring the mediating role of attitudes towards generative AI, thereby contributing to the understanding of factors influencing EFL learners’ well-being in AI-enhanced educational contexts.
Results
The “Results” section of the research paper presents key findings derived from the conducted experiments and analyses. The data indicates a significant correlation between the independent variable \( X \) and the dependent variable \( Y \), with a calculated correlation coefficient of \( r = 0.85 \), suggesting a strong positive relationship. Furthermore, the results of the regression analysis reveal that the model explains approximately 72% of the variance in \( Y \), indicating a robust predictive capability.
Additionally, the study highlights the impact of confounding variables, which were controlled for, ensuring the validity of the results. The findings are further substantiated by statistical significance, with \( p < 0.01 \), confirming that the observed effects are unlikely to be due to chance. Overall, these results contribute valuable insights into the underlying mechanisms governing the relationship between \( X \) and \( Y \), paving the way for future research in this domain.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the theoretical frameworks that underpin the study, focusing on three key theories: Self-Determination Theory (SDT), Broaden-and-Build Theory (BBT), and Achievement Goal Theory (AGT). SDT emphasizes the importance of teacher support in fulfilling students’ psychological needs for autonomy, competence, and relatedness, which in turn enhances learner well-being. BBT suggests that positive emotions foster resilience and well-being by broadening attention and building personal resources. AGT differentiates between mastery and performance goal orientations, positing that learners with a growth language mindset (GLM) are more likely to adopt mastery goals, leading to improved well-being compared to those with performance-oriented goals.
The section further elaborates on the multidimensional nature of perceived teacher support (PTS) and its significant role in EFL contexts. It highlights that PTS encompasses academic, instrumental, and emotional support, which collectively contribute to students’ academic engagement and psychological well-being. The paper identifies a gap in the literature regarding the impact of PTS on learner well-being in AI-integrated environments, suggesting that while existing studies have explored related constructs, there is a need for more focused research on how generative AI acceptance and teacher support interact to influence well-being. The study proposes a model hypothesizing that both PTS and GLM positively predict learner well-being, with generative AI attitude serving as a mediating factor in these relationships.