2025
AI赋能外语学习情境下高校学生外语学习情绪现状调查及研究
创新训练项目
文学
外国语言文学类
一年期
B、学生来源于教师科研项目选题
李上荣
指导教师
项目简介
【研究背景】
近十年来，二语习得研究逐步引入积极心理学和教育心理学等多学科理论，推动了该领域的“情感转向”，打破了以认知为主导的传统研究路径。外语学习中的焦虑、愉悦、无聊等情绪因素日益受到关注，呈现出值得重视的前沿趋势。消极情绪使个体注意力范围收缩，限制其行为趋势，长此以往将妨碍个体建构出能够促进自身发展的资源；同时，由于发展受限，个体难免遭受更多的消极情绪体验。积极情绪则有利于个体开拓注意力和思维，拓宽行为趋势，这种短期效应若长期积累，会促进个体建构有利于自身发展的生理、心智和社会资源，而资源积累与个体发展反过来又促进积极情绪的进一步生成；同时积极情绪能缓解消极情绪的负面作用，有助于培养个体韧性和幸福感。大量实证研究表明焦虑、无聊、愉悦等学业情绪会对学生的学习动机、投入和学业成绩产生显著影响。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI赋能外语学习逐渐成为教育领域的重要方向。基于自然语言处理、机器学习和情感分析等技术的AI学习平台，能够为学习者提供个性化、智能化的学习体验。这些平台不仅可以动态调整学习内容以适应学生需求，还能通过实时反馈帮助学习者管理情绪，从而提升学习效果。
然而，二语习得中的学业情绪研究多集中于传统课堂教学语境，针对AI赋能人机协同情境下的情绪研究较为匮乏。因此，本研究以高校学生为对象，基于AI辅助外语学习情境，调查和分析学生的学业情绪现状，探讨学业情绪对学习效果的影响，并试图提出基于情绪干预的学习优化策略，从而为教育技术的创新应用与学习情绪管理提供理论支持和实践指导。
【研究范围】
本研究首先聚焦于高校学生在AI赋能外语学习情境中的情绪现状，通过国际权威的外语学习情绪问卷（如FLCAS用于焦虑研究，FLE用于愉悦研究，FLB用于无聊研究）系统收集数据，全面分析学生在学习过程中的不同情绪状态的分布、水平及其表现特征。研究不仅着眼于整体数据趋势，还将分析情绪在不同学科背景、学习阶段及学习任务中的差异表现。同时，通过半结构式访谈，进一步探讨学生情绪体验的具体来源，如学习目标压力、学习任务难度、同伴互动质量及AI技术使用体验等；梳理情绪的变化规律，并分析这些情绪如何影响学生的学习动机、参与度及行为表现，为情绪特征的全面呈现提供多维度的数据支撑与理论依据。
其次，研究重点关注学业情绪与语言学习效果之间的复杂关系。通过回归分析及构建结构方程模型等统计手段，揭示不同学业情绪对标准化学业成绩（如CET、TOEFL等）及自我感知语言能力（self-perceived proficiency）的单独及综合预测作用，为优化语言学习过程和提升学习效果提供数据支持和理论参考。
最后，研究试图探索基于AI赋能环境的情绪干预策略，通过技术与情感支持相结合提升学生学习体验。技术支持包括为学生提供AI技术的使用指导，帮助他们克服技术上的困难与适应性焦虑，从而更顺畅地参与学习过程。情感支持则强调来自人类的情感互动，通过师生交流或同伴支持等方式，为学生提供温暖、理解和激励。这种人机结合的干预方式，将有助于提升学生的正面情绪，缓解负面情绪，进而促进学习效果。
【实验条件】
指导学生使用问卷星发放并收集调查问卷，使用SPSS和Nvivo等软件进行数据统计和分析，利用Iwrite 和Unipus等AI赋能学习平台进行有关数据的收集和统计。
招募学生要求
本项目要求学生英语能力较强，能够熟练阅读和理解英文文献，需具有较强的学习能力、逻辑思维与团队协作能力，能够积极参与研究设计、数据收集和分析讨论。