《Frontiers in Psychology》：Drivers of willingness to communicate with generative AI: the roles of self-efficacy, grit, speaking enjoyment, and anxiety from a self-determination theory perspective
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本文基于自我决定理论（SDT），通过结构方程模型（SEM）揭示了EFL（英语作为外语）学习者与生成式AI（GenAI）对话意愿（WTC）的心理机制。研究发现，口语自我效能感（β=0.240, p<0.001）是WTC的最强预测因子，学习坚毅度（grit）通过直接（β=0.232）和间接（β=0.170）路径共同作用，而情感因素（愉悦感与焦虑）的影响相对较弱。这表明在非人际交互的AI语境中，能力需求（自我效能）和自主性需求（坚毅）取代传统社交关联成为核心驱动力，为数字化语言教育提供了理论重构和实践启示。
引言：EFL学习者对话意愿的现实困境与AI新路径
英语口语能力对EFL学习者的个人与学术发展至关重要，但许多学生在课堂环境中表现出有限的对话意愿（WTC）。尽管生成式人工智能（GenAI）为提升交际参与度提供了潜力，现有研究主要关注人际互动中的WTC，其在AI中介环境中的适用性尚不明确。传统EFL课堂存在“练习悖论”：学生需要低焦虑环境进行口语练习，但课堂的社会评价压力反而抑制实践，形成“低WTC→少练习→低能力→高焦虑”的恶性循环。
生成式AI作为破解WTC困境的新兴解决方案
GenAI聊天机器人（如ChatGPT、豆包）作为可随时访问、无限耐心且无评判的对话伙伴，通过文本转语音技术模拟真实对话，其独特优势可能重构WTC的心理生态：从个体特质视角，GenAI的随时可访问性允许高坚毅度（grit）学习者突破时空限制持续练习；从情感视角，其心理安全性降低社交评价恐惧，理论上可减轻口语焦虑并提升愉悦感；从动机视角，可调控的对话节奏与主题能通过掌握性经验培养口语自我效能感。
理论框架与研究假设：基于自我决定理论（SDT）的路径模型
本研究以SDT为框架，将GenAI语境中的心理需求重新界定：自我效能感对应能力需求（competence），坚毅度体现自主性需求（autonomy），而低焦虑与高愉悦感则代理了在非人交互中重构的关联需求（relatedness）——从人际联结转化为心理安全感。研究提出双路径假设：直接路径中，自我效能感（H6）、坚毅度（H7）、愉悦感（H5）正向预测WTC，焦虑（H4）负向预测；间接路径形成“坚毅度→自我效能感→（愉悦感/焦虑）→WTC”的链式中介模型（图1）。
研究方法：基于中国EFL学习者的实证检验
研究招募350名有GenAI口语练习经验的中国本科EFL学习者，使用改编自成熟量表的工具测量坚毅度（L2-Grit Scale）、口语自我效能感、口语愉悦感、口语焦虑及WTC with GenAI。通过验证性因子分析（CFA）和结构方程模型（SEM）分析数据，模型拟合度优良（χ2/df=1.253, CFI=0.977, RMSEA=0.027）。
研究结果：自我效能感的核心作用与情感因素的弱化
相关性分析显示，WTC与愉悦感（r=0.423）、自我效能感（r=0.463）、坚毅度（r=0.466）显著正相关，与焦虑（r=-0.393）负相关。SEM结果进一步揭示：
- 1.
自我效能感是WTC最强直接预测因子（β=0.240），且承担关键中介角色——坚毅度通过提升自我效能感（β=0.456）间接增强WTC（间接效应β=0.170）；
- 2.
坚毅度存在显著直接效应（β=0.232），体现其作为自主性驱动的独立价值；
- 3.
情感变量影响相对微弱（愉悦感β=0.159，焦虑β=-0.142），暗示GenAI的非人交互环境可能削弱情感因素的典型影响力。
讨论与启示：去人际化语境中WTC理论的重构
本研究揭示GenAI中介的WTC机制与传统人际互动存在本质差异：在社交评价威胁降低的“去人化”环境中，能力需求（自我效能感）和自主性需求（坚毅度）取代关联需求成为核心驱动力，形成“自我主导”而非“社交主导”的WTC模型。实践层面建议：教学设计应通过渐进式GenAI任务序列（如从1分钟自我介绍到5分钟辩论）强化自我效能感，并设计长期项目（如学期对话日志）激活坚毅度的持久作用。研究局限包括横断面设计及样本的文化特异性，未来需通过纵向实验验证因果关系，并比较不同GenAI交互模式（如语音vs文本）的影响。
