擦玻璃 裸舞 自我遵守与本领依赖的悖论：揭示生成式东说念主工智能对大学生任务完成的影响

征询布景征询查题议论了生成式东说念主工智能（Generative AI）使用频率对大学生自我遵守感和本领依赖性的影响，揭示了其中的悖论相关，并对包容性教师践诺建议了启示。征询难点如何量化生成式AI的使用频率过头对自我遵守感和本领依赖性的影响，以及如何诠释注解这种复杂的双向相关。策动责任生成式AI不错教会学习者的自信心和效率，从而增强自我遵守感（Liang et al.， 2023b; Meyer et al.， 2019; Yilmaz and Yilmaz， 2023）。但是，过度依赖生成式AI可能会镌汰学生孤苦惩办问题的才略（Huang et al.， 2020; Zhang et al.， 2024）。征询假定假定 1a

增多生成式东说念主工智能（Generative AI）使用的频率会增强学生的自信心擦玻璃 裸舞。

假定 1b

增多生成式东说念主工智能（Generative AI）使用的频率会增强学生的问题惩办效率。

假定 2

生成式东说念主工智能（Generative AI）使用的频率与本领依赖经过呈正策动。

假定 3

生成式东说念主工智能（Generative AI）的使用积极影响学生对效率的感知，这反过来会导致本领依赖的增多。

反差英文假定 4

生成式东说念主工智能（Generative AI）的使用积极影响学生的自信心，这随后增强他们对效率的感知，最终导致本领依赖的增多。

征询递次

这篇论文建议了一个征询模子擦玻璃 裸舞，用于惩办生成式AI使用频率对大学生自我遵守感和本领依赖性的双重影响问题。具体来说：

生成式AI使用频率使用四点Likert量表来量化受访者每周使用生成式AI的频率，范畴从“从不”到“每天”。本领依赖性使用五点Likert量表来评估受访者在使用生成式AI后完成任务时对本领的依赖经过，范畴从“浓烈不答应”到“浓烈答应”。自我遵守感基于Bandura的自我遵守表面，盘算了两个维度来评估自我遵守感：信心感知评估生成式AI对个体在濒临挑战时的信心影响。效率感知评估生成式AI在惩办问题时提高效率的影响。中介变量假定生成式AI使用频率通过提高效率感知和信心感知来增多本领依赖性。截至变量性别，年龄

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实验盘算数据收罗通过在线平台对中国某一线城市高校的本科生进行问卷访问，共披发348份问卷，回收200份有用问卷，反应率为57%。样本聘任样本包括大一到大四的学生，涵盖了平庸的学科范畴，以确保样本的种种性和代表性。参数设立使用结构方程模子（SEM）进行旅途分析，样本量为200个不雅测值，知足最小样本量条目。

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收尾与分析

描摹性统计：生成式AI使用频率的平均得分为3.28，信心感知平均得分为3.43，效率感知平均得分为3.71，本领依赖性平均得分为3.33。

结构方程模子分析：模子拟合指数裸露模子与数据高度一致，CFI和TLI均大于0.95，RMSEA小于0.06。生成式AI使用频率显赫提高了学生的自我遵守感和效率感知，进而增多了本领依赖性。

中介效应分析：生成式AI使用频率通过提高效率感知和信心感知蜿蜒增多了本领依赖性。具体旅途包括：AI使用频率→效率感知→本领依赖性，以及AI使用频率→信心感知→效率感知→本领依赖性。

总体论断

这项征询揭示了生成式AI使用频率对大学生自我遵守感和本领依赖性的复杂相关。尽管AIGC显赫教会了学生的自我遵守感和效率感知，但同期也加重了他们的本领依赖性。这标明在教师环境中整合AI本领需要均衡其上风与幸免过度依赖的风险。将来的征询应进一步议论AI对学滋恒久学习效率的影响，并探索如安在不同类型的教师环境中诈欺这些发现。

纲目原文

In the era of proliferating artificial intelligence (AI) technology， generative AI is reshaping educational landscapes， prompting a critical examination of its influence on students’ learning processes and their self-efficacy amid concerns over growing technological dependence. This study investigates the nuanced relationship between generative AI use and university students’ self-efficacy and technological dependence， illuminating the underlying paradoxes and implications for inclusive education practices. Through a survey of 348 university students， with 200 valid responses analyzed， we uncover the direct and indirect impacts of generative AI usage frequency on AI dependence. Our findings reveal a paradoxical effect: enhanced AI usage significantly amplifies students’ confidence and efficiency in learning， yet simultaneously intensifies their dependence on AI. This dual impact both supports and complicates the incorporation of AI technologies into educational settings， underscoring the need for a balanced approach to leveraging AI in teaching and learning. Our study underscores the critical importance of a nuanced understanding of AI’s role in education. It highlights the necessity of crafting an educational landscape where technology augments learning processes without compromising independent learning capabilities. By navigating the complex interplay between technological advancement and educational inclusivity， our findings guide the development of AI-assisted learning environments that are not only effective but also equitable and accessible.

Zhang， L.， & Xu， J. (2025). The paradox of self-efficacy and technological dependence: Unraveling generative AI’s impact on university students’ task completion. Internet and Higher Education， 65， 100978. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2024.100978

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