近日，浙江交通职业技术学院人文学院（马克思主义学院）闻晓岚教授、金丹副教授在Nature子刊（人文社会科学领域权威期刊）《Humanities and Social Sciences Communications》发表学术论文《AI-transforming EFL learning: investigating the interplay of academic buoyancy, motivation, performance and AI readiness among Chinese college students》，首次系统性揭示了 AI 时代外语学习中四大核心要素的相互作用关系与影响机制，为高校外语教学改革提供了重要理论与实践参考。
《Humanities and Social Sciences Communications》是被SSCI与AHCI 均收录的期刊，位列JCR社会科学分区Q1，中科院人文科学一区，依据Web of Science期刊引用指数，其在人文学科——多学科领域的419种期刊中排名第1，具有广泛的国际学术影响力。
当前，人工智能技术的快速发展推动着英语作为外语（EFL）教学模式的深刻变革，在提升教学效果、打造个性化学习体验等方面展现出巨大潜力。但现阶段， AI技术在高校外语教学中的实际应用仍处于探索阶段，其与外语学习核心要素的内在关联尚未得到系统厘清，这也成为外语教育领域的研究空白。为填补这一研究空白，闻晓岚教授和金丹副教授以中国大学生为研究对象，围绕外语学习过程中学业浮力（Academic Buoyancy）、学习动机（Academic Motivation）、学业表现（Academic Performance）与人工智能就绪度（AI Readiness）四大核心要素展开深入探究。研究团队通过对447名大学生开展问卷调查获取一手实证数据，并运用结构方程模型（SEM）进行专业分析，首次系统性揭示了四大要素间的相互作用关系与影响机制。
研究结果表明，学业浮力在四大要素中占据核心驱动地位，对学习动机、学业表现和人工智能就绪度均存在显著正向影响，是推动学生接受并运用AI技术的关键因素；学习动机可显著正向作用于学业表现，但对人工智能就绪度无明显影响，而良好的学业表现能有效正向作用于人工智能就绪度，这一结果印证了学习成果所带来的自信与能力感，会进一步促进学生对AI技术的接受与应用；在人口统计学层面，性别对人工智能就绪度存在直接影响，但并未调节学业浮力、学习动机、学业表现与人工智能就绪度之间的关系；学历层次既未对人工智能就绪度产生显著影响，也未调节其他各要素间的相互关系。
该研究的核心价值在于明确了学业浮力的关键作用——培养学生应对日常学业挑战的“快速反弹”能力，是提升其AI技术接受度与应用能力的基础。同时，研究验证并延伸了技术接受模型（TAM）与自我效能理论（SET）在AI融合外语教育场景中的适用性，将自我效能理论拓展至技术准备度研究领域，为相关理论的跨场景应用提供了新的实证支撑。
研究成果也为AI时代高校外语教学改革提供了清晰的实践路径与理论参考。研究指出，将AI技术有效融入外语教学，不能仅聚焦技术本身，更需要通过设计兼具挑战性与支持性的学习环境，着力培养学生的学业浮力，激发其学习动机，以学业表现的提升带动学生人工智能就绪度的增强，进而实现AI技术与外语教学的深度融合，最终推动外语教育高质量发展。
此次研究成果是两位老师结合自身研究专长，聚焦外语教学前沿问题的重要研究突破，也体现了学校在外语教学研究与跨学科融合发展方面的积极探索，标志着学校科研工作迈向新的高度，为未来在AI与外语教育领域的研究与实践提供了重要参考。
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