采用基于人工智能的教育技术能否缓解学术压力和校园倦怠？一个保护性模型提案

《Psychology in the Schools》：Can Adopt AI-Powered Educational Technology Buffer Against Academic Stress and School Burnout? A Protective Model Proposal

信任AI教育技术显著降低土耳其高中生学校倦怠，通过感知有用性间接影响学业压力。研究采用结构方程模型验证了直接效应及串行中介机制，发现AI技术信任直接负相关于倦怠，并通过“信任→感知有用性→学业压力→倦怠”路径间接作用。性别与年级未显著调节变量关系。建议加强技术可靠性宣传与教师培训，优化AI工具以缓解学业压力。

　　人工智能教育技术（AI-EdTech）在现代教育体系中的应用日益广泛，其对学习者心理状态的影响也成为研究的重点。本研究旨在探讨AI-EdTech信任度与土耳其高中生学校倦怠之间的关系，同时分析“感知有用性”和“学术压力”在这一关系中的中介作用。研究结果表明，AI-EdTech的信任度与学校倦怠之间存在显著的负相关关系，而“感知有用性”和“学术压力”作为中介变量时，其单独作用并不显著，但在联合作用下表现出明显的中介效应。这一发现对教育政策制定者和教育工作者具有重要的指导意义，表明在推广AI-EdTech时，除了提升学生对其技术的信任度外，还需结合技术的实用性展示和学术压力的缓解策略，以实现更有效的应用效果。

在教育过程中，学术压力和学校倦怠是影响学生学业表现和心理健康的两个重要因素。学术压力通常指学生在面对繁重课程、考试压力以及对学业成果的高期望时产生的心理负担，而学校倦怠则是一种更深层次的心理状态，表现为情绪耗竭、动机丧失和学术冷漠。研究发现，AI-EdTech能够通过提供个性化的学习内容和即时反馈，帮助学生更好地应对学术压力，从而在一定程度上缓解学校倦怠。然而，这种作用并非直接发生，而是通过学生的信任度这一关键因素间接实现。信任度不仅影响学生对AI-EdTech的使用意愿，还决定了他们如何评价这些技术的适用性和有效性。因此，建立和维护学生对AI-EdTech的信任成为推动其在教育中发挥积极作用的重要前提。

研究中提到的“感知有用性”是指学生对AI-EdTech能否有效提升自身学习效率和成绩的主观判断。虽然这一变量在AI-EdTech信任度与学校倦怠之间的关系中显示出一定的相关性，但其单独作用并不显著。这表明，学生对AI-EdTech的感知有用性虽然重要，但不足以单独作为中介变量，它需要与学术压力等其他因素共同作用，才能对学校倦怠产生实质性的影响。这一结果强调了AI-EdTech在教育中的多维度影响，也提示在设计相关教育技术时，不能仅关注其功能性和实用性，还需充分考虑学生在使用过程中的心理状态和应对机制。

AI-EdTech的信任度和感知有用性之间存在显著的正相关关系。这意味着，当学生对AI-EdTech系统表现出较高的信任度时，他们更有可能认为这些技术对自身学习有帮助，从而更积极地采用和利用这些工具。这种信任不仅有助于学生更高效地完成学习任务，还能增强他们对学习过程的掌控感，进而降低焦虑和压力水平。因此，提升学生对AI-EdTech的信任度是降低学校倦怠的重要策略之一。同时，学术压力与学校倦怠之间也存在显著的正相关关系，表明学术压力是学校倦怠的一个重要诱因。AI-EdTech可以通过减轻学生的学业负担，降低他们的压力水平，从而间接起到缓解学校倦怠的作用。

本研究通过结构方程模型分析了AI-EdTech信任度、感知有用性、学术压力与学校倦怠之间的关系。研究结果显示，AI-EdTech的信任度对学校倦怠具有直接的负向影响，而感知有用性和学术压力的联合中介作用则更为显著。这一发现意味着，AI-EdTech的信任度不仅通过提升学生的感知有用性来降低学校倦怠，还通过减少学术压力这一中介路径发挥作用。因此，AI-EdTech的推广和应用应注重构建学生对其系统的信任，并通过技术的实用性展示和使用体验的优化，进一步减少学生的学术压力。

然而，研究也发现了一些局限性。首先，本研究采用的是横断面设计，无法确定变量之间的因果关系。因此，未来的研究应采用纵向或实验设计，以更准确地揭示AI-EdTech信任度、感知有用性和学术压力之间的动态关系。其次，研究样本仅限于土耳其的特定地区，因此其结果可能不适用于其他文化背景下的教育环境。未来的研究应扩大样本范围，探讨不同国家和文化背景下AI-EdTech对学校倦怠的影响，以及其作用机制的异同。此外，研究中使用的学术压力测量工具主要关注学术期望，而忽略了其他可能影响学术压力的因素，如考试焦虑、学习环境和教师态度等。因此，未来的研究应采用更全面的测量工具，以更准确地评估学术压力的多维特性。

研究还指出，AI-EdTech在教育中的应用效果可能受到多种因素的影响，包括学生的技术素养、教师的支持程度以及教育体系的文化背景。例如，在以集中考试为主的教育体系中，学生对AI-EdTech的信任度可能受到学术期望的影响，从而影响其使用效果。因此，为了确保AI-EdTech在教育中的广泛应用，需要在技术设计、教师培训和学生支持等方面进行综合考虑。

本研究的发现对教育实践具有重要的启示。首先，教育工作者应重视学生对AI-EdTech的信任度，通过提升技术的可靠性和有效性，增强学生对其的使用意愿。其次，教师需要接受相关的培训，以便更好地指导学生使用AI-EdTech，并将其有效融入教学过程中。此外，学校和教育机构应努力创造一个支持性的学习环境，使学生能够充分利用AI-EdTech的优势，减少学术压力，提高学习效率。最后，为了实现AI-EdTech在教育中的公平应用，应确保所有学生都能平等地接触到这些技术，并提供必要的支持和资源，以避免因技术使用不均而导致的教育不平等。

综上所述，AI-EdTech在教育中的应用不仅需要技术的创新和优化，还需要关注学生心理状态的变化。通过提升学生的信任度和感知有用性，以及减少学术压力，AI-EdTech可以更有效地缓解学校倦怠，促进学生的全面发展。然而，这一过程涉及多个层面的协调和努力，包括技术开发、教师培训、学生支持和教育政策的制定。只有在这些方面形成合力，才能充分发挥AI-EdTech在教育中的积极作用，为学生创造更加健康和高效的学习环境。