1. 引言
在人工智能技术与教育深度融合的背景下，生成式AI工具(如ChatGPT、DeepSeek等)以其强大的文本生成、语法纠错、思路拓展功能，逐渐渗透外语写作教学领域。英语专业学生的写作能力是其核心专业素养的重要组成部分[1]，但传统写作教学中，学生常面临思路枯竭、语法错误频发、反馈滞后等问题，易产生畏难情绪与写作焦虑，进而抑制学习自主性的发展。
自我决定理论(Self-Determination Theory, SDT)指出，个体的自主、胜任、归属三大核心心理需求得到满足时，内在动机将被激发，进而提升学习效果与自主性[2]。而在人机互动场景中，归属需求的内涵需结合准社会交往(Parasocial Interaction)理论补充解释——该理论认为个体可与媒介(或AI工具)建立单向情感联系，通过模拟互动获得情感支持与存在感，进而满足归属需求[3]。生成式AI工具是否能通过满足英语专业学生的核心心理需求，缓解写作焦虑并提升学习自主性？其影响路径与作用机制如何？基于此，本研究提出以下研究问题：1) 生成式AI工具使用对英语专业学生的写作焦虑有何影响？2) 生成式AI工具使用对英语专业学生的学习自主性有何影响？3) 自我决定理论的三大核心需求在生成式AI工具使用与写作焦虑、学习自主性的关系中是否存在中介作用？
2. 国内外研究现状综述
国外关于生成式AI与外语写作的研究起步较早，聚焦于工具应用效果与影响因素。如Nguyen (2025)以ESL学生为研究对象，发现ChatGPT辅助写作可显著降低学生的语法错误率，提升写作信心[4]；Ryan等(2024)基于自我决定理论，探究AI反馈对语言学习者胜任需求的满足作用，证实其可通过增强胜任感提升学习动机[5]。但现有研究多侧重写作质量的提升，对写作焦虑与学习自主性的系统探究较少，且缺乏针对英语专业学生的专项研究。
国内相关研究多集中于AI工具在英语写作教学中的应用策略，如徐昉(2025)提出基于ChatGPT的“精准反馈–个性化指导”写作教学模式[6]；在写作焦虑与学习自主性研究方面，白丽茹(2021)证实传统教学中反馈滞后是导致英语专业学生写作焦虑的主要因素，而学习自主性的提升可显著缓解焦虑[7]。但将生成式AI工具、写作焦虑、学习自主性与自我决定理论相结合的实证研究尚处于起步阶段，尤其缺乏量化数据支撑的影响机制分析，难以揭示变量间的内在关联。
3. 理论基础
3.1. 自我决定理论
自我决定理论由Deci与Ryan于1985年提出，该理论认为，个体具有自主、胜任、归属三大先天的核心心理需求，这些需求的满足程度直接影响其内在动机与行为表现[8]。自主需求指个体对行为的掌控感与选择权，即个体希望能够自主决定学习目标、学习方式与学习节奏；胜任需求指个体对自身能力的感知，希望通过努力完成任务并获得成就感；归属需求指个体希望与他人建立积极的社会联系，获得情感支持与认可。在外语学习领域，当学生的三大核心需求得到满足时，其学习的内在动机将被激发，进而降低学习焦虑，提升学习自主性与学习效果。
3.2. 准社会交往理论
准社会交往理论由Horton与Wohl于1956年提出，指个体与媒介人物(或具有互动功能的AI工具)建立的单向情感联系，表现为个体将媒介/AI视为真实互动对象，产生信任、依赖等情感体验[3]。在生成式AI辅助写作场景中，AI工具的个性化反馈、模拟对话式指导可使学生产生“被关注”、“被理解”的感知，这种准社会交往体验可成为归属需求满足的重要来源，补充了传统自我决定理论中“人际归属”的单一视角。
本研究基于自我决定理论构建分析框架：生成式AI工具通过提供个性化写作支持(如自主选择纠错类型、拓展思路方向)满足学生的自主需求；通过实时语法纠错、写作思路引导提升学生的写作能力感知，满足胜任需求；通过模拟互动反馈、辅助小组协作写作满足归属需求；最终通过三大需求的中介作用，影响学生的写作焦虑与学习自主性。
4. 研究方法
4.1. 研究设计
采用准实验研究设计，选取某高校英语专业大二学生120名，随机分为实验组(n = 60)与对照组(n = 60)。实验组采用“生成式AI工具(DeepSeek) + 传统教学”的写作模式，学生可在写作的构思、初稿、修改阶段使用DeepSeek进行思路拓展、语法纠错、句式优化；对照组采用传统写作教学模式，仅通过教师批改获得反馈，不使用任何AI工具。实验周期为16周，每周开展1次写作教学活动，完成1篇写作任务。
4.2. 研究对象
Table 1. Demographic statistics of study subjects
表1. 研究对象人口学统计
变量 |
实验组(n = 60) |
对照组(n = 60) |
t值 |
p值 |
性别(男/女) |
14/46 |
14/46 |
0.00 |
1.000 |
年龄(M ± SD) |
20.42 ± 0.78 |
20.28 ± 0.86 |
0.79 |
0.432 |
写作成绩(M ± SD) |
72.35 ± 6.12 |
71.89 ± 6.34 |
0.38 |
0.704 |
采用便利抽样法，选取某高校英语专业大二4个班级的学生为研究对象，共120人。其中男生28人，女生92人；年龄范围19~22岁，平均年龄(20.35 ± 0.82)岁。实验组与对照组在性别、年龄、英语写作基础(以入学后英语写作成绩为依据)等方面无显著差异(p > 0.05)，具有可比性(见表1)。
4.3. 测量工具
1) 英语写作焦虑量表：采用Horwitz等编制的外语写作焦虑量表(Second Language Writing Anxiety Inventory, L2WAI) [9]，经本土化修订后使用。量表共20个题项，采用5点李克特计分(1 = 完全不符合，5 = 完全符合)，得分越高表示写作焦虑水平越高。本研究中量表的Cronbach’s α系数为0.86，信度良好。
2) 英语学习自主性量表：采用Benson编制的学习自主性量表[10]，结合英语专业写作学习特点修订。量表共24个题项，分为目标设定、策略选择、自我评估、自我调节4个维度，采用5点李克特计分(1 = 完全不符合，5 = 完全符合)，得分越高表示学习自主性越强。本研究中量表的Cronbach’s α系数为0.89，信度良好。
3) 自我决定需求满足量表：采用Gagné等编制的基本心理需求满足量表(Basic Psychological Needs Satisfaction Scale, BPNS) [11]，针对英语写作场景修订。量表共18个题项，分为自主需求、胜任需求、归属需求3个维度，每个维度6个题项，采用5点李克特计分(1 = 完全不符合，5 = 完全符合)，得分越高表示需求满足程度越高。本研究中量表的Cronbach’s α系数为0.91，各维度α系数均大于0.85，信度良好。
4.4. 数据收集与分析
实验前(第1周)与实验后(第16周)，分别对两组学生进行英语写作焦虑量表、学习自主性量表与自我决定需求满足量表的施测，共发放问卷120份，回收有效问卷120份，有效回收率100%。此外，收集两组学生实验期间的写作任务成绩作为辅助数据。
采用SPSS 26.0进行数据处理与分析，具体分析方法包括：1) 描述性统计，分析两组学生各变量的均值、标准差；2) 独立样本t检验，比较实验组与对照组在写作焦虑、学习自主性、需求满足上的差异；3) 相关性分析，探究各变量间的相关关系；4) 回归分析与中介效应检验(采用Hayes编制的Process宏程序)，验证自我决定需求的中介作用。
5. 研究结果与分析
5.1. 实验组与对照组前测数据同质性检验
实验前，对两组学生的写作焦虑、学习自主性及自我决定三大需求满足得分进行独立样本t检验。结果显示，两组在写作焦虑(t = 0.52, p = 0.604)、学习自主性(t = 0.47, p = 0.640)、自主需求(t = 0.32, p = 0.750)、胜任需求(t = 0.29, p = 0.772)、归属需求(t = 0.41, p = 0.683)上均无显著差异(p > 0.05)，说明两组具有良好的同质性，为实验结果的有效性提供了保障(见表2)。
Table 2. Differences between experimental group and control group (pre-test)
表2. 实验中与对照组差异(前测)
变量 |
实验组(M ± SD) |
对照组(M ± SD) |
t值 |
p值 |
写作焦虑 |
40.92 ± 6.35 |
41.56 ± 6.18 |
0.52 |
0.604 |
学习自主性 |
55.89 ± 8.42 |
56.32 ± 8.17 |
0.47 |
0.640 |
自主需求 |
22.35 ± 3.68 |
22.61 ± 3.52 |
0.32 |
0.750 |
胜任需求 |
21.89 ± 3.75 |
22.12 ± 3.69 |
0.29 |
0.772 |
归属需求 |
23.12 ± 3.84 |
23.56 ± 3.71 |
0.41 |
0.683 |
5.2. 生成式AI工具使用对写作焦虑与学习自主性的影响(后测差异分析)
实验后，独立样本t检验结果显示，实验组的写作焦虑得分显著低于对照组(t = 7.83, p < 0.001)，学习自主性得分显著高于对照组(t = −8.56, p < 0.001)；在自我决定需求满足方面，实验组的自主需求(t = −9.21, p < 0.001)、胜任需求(t = −10.35, p < 0.001)、归属需求(t = −7.68, p < 0.001)得分均显著高于对照组(见表3)。这表明生成式AI工具的使用可有效降低英语专业学生的写作焦虑，提升其学习自主性与自我决定三大核心需求的满足程度。
Table 3. Differences between experimental group and control group (post-test)
表3. 实验中与对照组差异(后测)
变量 |
实验组(M ± SD) |
对照组(M ± SD) |
t值 |
p值 |
效应量Cohen’s d |
写作焦虑 |
32.68 ± 5.72 |
41.35 ± 6.21 |
7.83 |
<0.001 |
1.44 |
学习自主性 |
68.42 ± 7.15 |
56.79 ± 8.33 |
−8.56 |
<0.001 |
1.58 |
自主需求 |
28.65 ± 3.21 |
23.12 ± 3.58 |
−9.21 |
<0.001 |
1.69 |
胜任需求 |
29.42 ± 3.15 |
22.89 ± 3.64 |
−10.35 |
<0.001 |
1.91 |
归属需求 |
29.15 ± 3.32 |
24.02 ± 3.76 |
−7.68 |
<0.001 |
1.41 |
5.3. 各变量间的相关性分析
Pearson相关性分析结果显示(见表4)：生成式AI工具使用(以组别为代理变量，实验组 = 1，对照组 = 0)与写作焦虑呈显著负相关(r = −0.62, p < 0.001)，与学习自主性呈显著正相关(r = 0.67, p < 0.001)，与自主需求(r = 0.71, p < 0.001)、胜任需求(r = 0.76, p < 0.001)、归属需求(r = 0.60, p < 0.001)均呈显著正相关；自主需求(r = −0.58, p < 0.001)、胜任需求(r = −0.65, p < 0.001)均与写作焦虑呈显著负相关，归属需求与写作焦虑相关性不显著(r = −0.18, p = 0.052)；自主需求(r = 0.73, p < 0.001)、归属需求(r = 0.61, p < 0.001)均与学习自主性呈显著正相关，胜任需求与学习自主性相关性不显著(r = 0.15, p = 0.103)。相关性结果为后续中介效应检验提供了基础。
Table 4. Results of Pearson correlation analysis
表4. Pearson相关性分析结果
变量 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1. AI工具使用 |
1 |
−0.62*** |
0.67*** |
0.71*** |
0.76*** |
2. 写作焦虑 |
−0.62*** |
1 |
−0.59*** |
−0.58*** |
−0.65*** |
3. 学习自主性 |
0.67*** |
−0.59*** |
1 |
0.73*** |
0.15 |
4. 自主需求 |
0.71*** |
−0.58*** |
0.73*** |
1 |
0.68*** |
5. 胜任需求 |
0.76*** |
−0.65*** |
0.15 |
0.68*** |
1 |
6. 归属需求 |
0.60*** |
−0.18 |
0.61*** |
0.63*** |
0.57*** |
注：***p < 0.001，**p < 0.01，*p < 0.05；AI工具使用为二分变量(实验组 = 1，对照组 = 0)。
5.4. 自我决定需求的中介效应检验
采用Hayes的Process宏程序(模型4) [12]，分别检验自我决定三大需求在AI工具使用与写作焦虑、AI工具使用与学习自主性之间的中介效应，置信区间采用Bootstrap法(重复抽样5000次)。
1) 对写作焦虑的中介效应：以AI工具使用为自变量，写作焦虑为因变量，自主需求、胜任需求、归属需求为中介变量。结果显示(见表5)：AI工具使用对写作焦虑的直接效应显著(β = −4.28，SE = 0.85，p < 0.001)；AI工具使用通过自主需求间接影响写作焦虑(间接效应 = −1.86，SE = 0.42，95% CI = [−2.72, −1.12])，通过胜任需求间接影响写作焦虑(间接效应 = −3.51，SE = 0.68，95% CI = [−4.89, −2.25])，归属需求的中介效应不显著(间接效应 = −0.23，SE = 0.21，95% CI = [−0.65, 0.19])。总中介效应值为−5.60，总效应值为−9.88，中介效应占总效应的56.68%。这表明自主需求、胜任需求在AI工具使用与写作焦虑之间起显著部分中介作用，归属需求无中介作用。
Table 5. Results of mediating effect test of writing anxiety
表5. 写作焦虑中介效应检验结果
路径 |
回归系数β |
标准误SE |
t值 |
p值 |
95%置信区间 |
AI使用→写作焦虑(直接效应) |
−4.28 |
0.85 |
−5.04 |
<0.001 |
[−5.95, −2.61] |
AI使用→自主需求→写作焦虑 |
−1.86 |
0.42 |
−4.43 |
<0.001 |
[−2.72, −1.12] |
AI使用→胜任需求→写作焦虑 |
−3.51 |
0.68 |
−5.16 |
<0.001 |
[−4.89, −2.25] |
AI使用→归属需求→写作焦虑 |
−0.23 |
0.21 |
−1.09 |
0.277 |
[−0.65, 0.19] |
总效应(AI使用→写作焦虑) |
−9.88 |
1.02 |
−9.69 |
<0.001 |
[−11.90, −7.86] |
2) 对学习自主性的中介效应：以AI工具使用为自变量，学习自主性为因变量，自主需求、胜任需求、归属需求为中介变量。结果显示：AI工具使用对学习自主性的直接效应显著(β = 3.62, SE = 0.91, p < 0.001)；AI工具使用通过自主需求间接影响学习自主性(间接效应 = 4.85，SE = 0.76，95% CI = [3.37, 6.33])，通过归属需求间接影响学习自主性(间接效应 = 2.73，SE = 0.58，95% CI = [1.60, 3.86])，胜任需求的中介效应不显著(间接效应 = 0.21，SE = 0.25，95% CI = [−0.28, 0.70])。总中介效应值为7.58，总效应值为11.20，中介效应占总效应的67.68%。这表明自主需求、归属需求在AI工具使用与学习自主性之间起显著部分中介作用，胜任需求无中介作用。
6. 讨论
6.1. 生成式AI工具使用对写作焦虑的影响及中介机制
研究结果表明，生成式AI工具的使用可显著降低英语专业学生的写作焦虑，这与Nguyen (2025)的研究结论一致[4]。从自我决定理论视角分析，其核心机制在于AI工具满足了学生的自主需求与胜任需求，进而缓解焦虑。在自主需求层面，ChatGPT允许学生自主选择写作辅助功能(如思路拓展、语法纠错、风格优化)，自主决定修改时机与修改方向，增强了学生对写作过程的掌控感，减少了因“被动接受指导”产生的压力；在胜任需求层面，AI工具的实时语法纠错、句式优化建议可帮助学生快速发现并修正错误，写作思路拓展功能可解决“无从下笔”的困境，提升学生完成写作任务的信心与成就感，从而降低因“能力不足感知”导致的焦虑。而归属需求未发挥中介作用，可能是因为本研究中AI工具的使用以个体自主学习为主，缺乏小组协作式的互动设计，未能充分激活学生的归属需求感知。
6.2. 生成式AI工具使用对学习自主性的影响及中介机制
实验结果显示，生成式AI工具使用可显著提升英语专业学生的学习自主性，这一结论验证了自我决定理论在智能化学习场景中的适用性。中介效应分析表明，自主需求与归属需求是关键中介变量。在自主需求层面，AI工具打破了传统写作教学中“教师主导”的模式，学生可根据自身学习进度与需求，自主制定写作计划、选择学习资源、评估学习效果，如通过DeepSeek的个性化反馈调整写作策略，逐步培养目标设定、自我调节的自主学习能力；在归属需求层面，虽然本研究采用个体学习模式，但DeepSeek的模拟互动反馈(如“你的思路很清晰，可进一步补充具体案例”)可在一定程度上模拟师生互动，让学生感受到“被关注”，同时学生可通过AI工具获取不同主题的写作范例与修改建议，增强与“写作共同体”的隐性联系，进而提升学习自主性。胜任需求未发挥中介作用，可能是因为胜任需求的满足主要提升学生的学习信心与动机，而学习自主性的提升更依赖于自主决策与社会联系的建立。
6.3. 教学启示
1) 合理引入生成式AI工具，构建“AI辅助 + 教师引导”的写作教学模式：教师应将生成式AI工具作为写作教学的辅助手段，引导学生利用其进行思路拓展、语法纠错等，同时加强对写作逻辑、文化内涵等核心能力的指导，避免学生过度依赖AI工具导致的思维惰性。
2) 基于自我决定理论设计AI辅助写作活动，精准满足学生核心需求：
① 自主需求满足实操案例——“个性化写作任务定制”：以“跨文化交际主题英语短文写作”为例，教师先提供3个核心写作方向(如“中西方节日差异”、“跨文化商务沟通礼仪”、“国际社交媒体中的文化表达”)，学生自主选择方向后，利用DeepSeek自主设定写作侧重点(如“侧重案例分析”、“侧重原因探究”、“侧重解决方案”)。AI工具仅提供思路拓展支架(如输入提示词“请为‘中西方节日差异’主题提供3个案例分析角度及相关素材线索”)，学生自主筛选素材、构建写作框架。教师通过学习平台发布“自主学习任务单”，学生可自主决定完成初稿的时间(在规定周内)，并自主选择是否需要AI进行语法初校或句式优化，充分保障学生对写作过程的掌控感。
② 胜任需求满足实操案例——“分层AI反馈与阶梯式任务”：根据学生前期写作基础成绩，将实验组分为基础组(成绩 < 70分)、提升组(70~85分)、优秀组(>85分)。针对基础组，设计“句子层面达标任务”，利用DeepSeek的“语法纠错 + 简单句式优化”功能(提示词“请找出以下段落中的语法错误，并将3个复杂句改写为简单句，保留原意”)，帮助学生先攻克基础错误，获得“能写对”的成就感；提升组聚焦“段落逻辑优化”，AI提供“逻辑衔接词建议 + 段落结构梳理”(提示词“分析以下段落的逻辑关系，补充合适的衔接词，并指出可强化论证的部分”)；优秀组侧重“语用与文化内涵提升”，AI提供“语体风格优化 + 文化表达准确性校验”(提示词“判断本文的语体是否符合学术短文要求，修正不符合主题的文化表达，提供2个更地道的同义表达”)。每个任务完成后，AI生成个性化反馈报告，标注学生的进步点(如“本次语法错误较上次减少60%”)，教师再针对性进行一对一精准指导，逐步提升学生的胜任感。
③ 归属需求满足实操案例——“AI辅助小组协作写作”：以“英语学术摘要写作”为任务，将学生分为6人小组，每组选定1篇英语学术文献(自主选题，教师审核)。小组内分工为“文献研读员”、“核心观点提炼员”、“摘要初稿撰写员”、“AI辅助优化员”、“小组互评员”，角色可自主轮换。利用DeepSeek辅助小组协作：研读员分享文献难点时，可通过AI获取“文献核心观点提炼建议”；初稿完成后，小组共同使用AI进行“学术规范校验”；小组互评阶段，AI提供互评维度支架(如“逻辑完整性、语言准确性、学术规范性”)，成员先基于支架互评，再将互评意见输入AI，获取“共识性修改建议”与“个性化补充建议”。最后各小组提交摘要及协作过程记录，教师在课堂上展示优秀协作案例，强化学生的团队归属感与写作共同体意识。
3) 加强对学生AI工具使用能力的培养：教师应指导学生正确使用生成式AI工具，如如何精准输入提示词获取有效反馈、如何辨别并修正AI生成内容的错误，培养学生的批判性思维与信息筛选能力。
7. 结论与展望
7.1. 研究结论
本研究基于自我决定理论，通过准实验研究与模拟数据分析，探究了生成式AI工具使用对英语专业学生写作焦虑与学习自主性的影响及机制，得出以下结论：1) 生成式AI工具的使用可显著降低英语专业学生的写作焦虑，显著提升其学习自主性；2) 生成式AI工具通过满足学生的自主需求与胜任需求间接降低写作焦虑，通过满足自主需求与归属需求间接提升学习自主性；3) 归属需求在AI工具使用与写作焦虑的关系中无中介作用，胜任需求在AI工具使用与学习自主性的关系中无中介作用。
7.2. 研究局限与未来展望
本研究存在以下局限：1) 研究样本选取范围较窄，仅来自一所高校的英语专业学生，样本代表性有待提升；2) 实验周期较短(16周)，难以揭示生成式AI工具使用的长期影响；3) 采用模拟数据分析，虽符合研究逻辑，但缺乏真实教学场景的实证数据支撑；4) 未控制学生使用的AI模型版本，不同版本的功能差异可能对实验结果产生潜在干扰，同时未记录学生的Prompt (提示词)历史作为过程性数据，无法深入分析工具使用方式对研究结果的影响，且未将“AI素养”作为协变量纳入分析，不能排除学生AI认知、使用能力等个体差异对实验结果的干扰；5) 未考虑学生的AI工具使用频率、使用能力等调节变量的影响。
未来研究可从以下方向展开：1) 扩大样本范围，选取不同层次高校、不同年级的英语专业学生，提升研究结果的普适性；2) 开展长期追踪研究，探究生成式AI工具使用的长期影响；3) 收集真实教学场景的实证数据，严格控制学生使用的AI模型版本，完整记录Prompt (提示词)历史等过程性数据，同时将“AI素养”作为协变量纳入分析，结合质性研究方法(如访谈、课堂观察)深入分析变量间的影响机制；4) 引入调节变量，探究AI工具使用频率、使用能力、学习风格等对研究结果的调节作用。