清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Revisiting Integrated Model of Technology Acceptance Among the Generative AI ‐Powered Foreign Language Speaking Practice: Through the Lens of Positive Psychology and Intrinsic Motivation

心理学 内在动机 生成语法 镜头(地质) 外语 通过镜头测光 生成模型 语言学 教育学 社会心理学 数学教育 工程类 哲学 石油工程
作者
Chenghao Wang,Xueyun Li,Bin Zou
出处
期刊:European Journal of Education [Wiley]
卷期号:60 (1) 被引量:30
标识
DOI:10.1111/ejed.70054
摘要

ABSTRACT Research on the factors influencing the acceptance of GenAI in language learning has expanded widely; however, few studies have focused on the role of language learning emotions. To enhance the effectiveness of GenAI‐powered English‐speaking instruction and the learning experience, this study expands on the Integrated Model of Technology Acceptance (IMTA) by investigating the role of various emotions and willingness to communicate in different contexts as intrinsic motivators for the acceptance of GenAI‐powered conversational chatbots. Using a questionnaire ( n = 368) and pre‐ and post‐tests, the study found that EFL learners with higher communicative confidence and greater foreign language learning boredom tend to perceive GenAI chatbots as less useful for developing speaking skills. While GenAI successfully aided them in improving their speaking skills through both theme‐based and free dialogues, learners who are more willing to engage in face‐to‐face interactions with peers and teachers may not find chatbots as productive or engaging as human counterparts. The results suggest that EFL teachers should be aware of the limitations of GenAI and students' individual differences, integrating GenAI into their classrooms in a way that aligns with student's proficiency and preferences to create a harmonious and efficient GenAI‐supported language learning environment. This also underscores the importance of developing teachers' AI competence in the GenAI era.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
二中所长完成签到,获得积分10
8秒前
Leo完成签到 ,获得积分10
12秒前
kikakaka发布了新的文献求助10
13秒前
32秒前
tiantian8715完成签到,获得积分10
37秒前
6260完成签到,获得积分10
52秒前
大大大忽悠完成签到 ,获得积分10
1分钟前
龚文亮完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
lili完成签到 ,获得积分10
1分钟前
开心惜梦完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
坏坏的快乐完成签到,获得积分10
1分钟前
OsamaKareem应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
OsamaKareem应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
OsamaKareem应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
vivideng应助科研通管家采纳,获得20
1分钟前
OsamaKareem应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
笑对人生完成签到 ,获得积分10
2分钟前
科研通AI6.2应助酷炫灰狼采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
tcy完成签到,获得积分10
2分钟前
炳灿完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
酷炫灰狼发布了新的文献求助10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
4分钟前
loii举报dwls求助涉嫌违规
4分钟前
dontcrybaby完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
无敌龙傲天完成签到,获得积分10
4分钟前
kikakaka发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
清脆世界完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
qzh006完成签到,获得积分10
4分钟前
qq完成签到 ,获得积分0
4分钟前
袁小二完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
高分求助中
Malcolm Fraser : a biography 680
Signals, Systems, and Signal Processing 610
天津市智库成果选编 600
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Organic Reactions Volume 118 400
A Foreign Missionary on the Long March: The Unpublished Memoirs of Arnolis Hayman of the China Inland Mission 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6458624
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8268052
关于积分的说明 17621196
捐赠科研通 5527494
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2905734
邀请新用户注册赠送积分活动 1882500
关于科研通互助平台的介绍 1727287