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作者与机构
该研究的主要作者包括Chenchen Liu、Jierui Hou、Yun-Fang Tu、Youmei Wang和Gwo-Jen Hwang。他们分别来自温州大学教育技术系、辅仁大学图书馆与信息科学系、台湾科技大学数字学习与教育研究所以及高雄医科大学医学院。该研究发表于Interactive Learning Environments期刊，并于2021年12月10日在线发布。

学术背景
本研究属于教育技术与英语作为外语（EFL）教学的交叉领域。随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI支持的自动化写作反馈在EFL教学中逐渐受到关注。然而，现有研究对AI技术对学生写作技能的实际影响缺乏一致结论，且鲜有研究将有效的教学策略与AI技术结合以提升EFL写作教学效果。因此，本研究旨在提出一种基于反思思维促进机制的人工智能支持英语写作（RTP-AIEW）方法，以深化学习者的思维并提高其EFL写作质量。

研究流程
1. 研究设计与对象
本研究采用准实验设计，研究对象为某大学的两组EFL写作课程学生。实验组50名学生使用RTP-AIEW方法，对照组53名学生使用传统的AI支持EFL写作（C-AIEW）方法。实验持续4周，每周进行90分钟的面对面教学。

1. 实验流程

   • 前测：在实验开始前，对两组学生进行EFL写作测试，并填写自我效能感和自我调节学习问卷。
     
   • 教学活动：教师每周布置一篇写作任务，学生完成写作后上传至Mosoteach学习平台，平台提供自动化反馈。实验组学生在收到反馈后需进行总结、提问和反思，并上传修订后的作文；对照组学生仅收到反馈，无需进行额外反思活动。
     
   • 后测：实验结束后，两组学生再次进行EFL写作测试，并填写自我效能感、自我调节学习和认知负荷问卷。
     
   • 访谈：实验结束后，从每组中各选取10名学生进行半结构化访谈，了解其学习体验和感受。

2. 数据分析

   • 写作表现：使用单因素协方差分析（ANCOVA）比较两组学生的写作成绩。
     
   • 自我效能感与自我调节学习：同样使用ANCOVA分析两组学生在这些维度上的差异。
     
   • 认知负荷：通过独立样本t检验比较两组学生的认知负荷水平。
     
   • 访谈数据：采用主题分析法对访谈内容进行编码和分析。

主要结果
1. 写作表现
实验组学生的写作成绩显著高于对照组（F=4.340, p<0.05），表明RTP-AIEW方法在提升EFL写作表现方面优于传统方法。

1. 自我效能感
   实验组学生的自我效能感显著高于对照组（F=9.891, p<0.01），说明RTP-AIEW方法有助于增强学生对EFL写作的信心。

2. 自我调节学习
   实验组学生的自我调节学习能力显著优于对照组（F=7.644, p<0.05），表明RTP-AIEW方法能够促进学生的自主学习能力。

3. 认知负荷
   实验组学生的认知负荷显著低于对照组（t=0.034, p<0.05），表明RTP-AIEW方法能够有效减轻学生的学习负担。

4. 访谈结果
   学生普遍认为RTP-AIEW方法提高了学习效率、写作质量和反思能力，并提供了更多自主学习的机会。大多数学生表示愿意继续使用该方法，并推荐给其他学生和教师。

结论
本研究提出了一种基于双环学习理论的RTP-AIEW方法，通过结合反思思维促进机制和AI支持的自动化反馈，显著提升了EFL学生的写作表现、自我效能感和自我调节学习能力，同时降低了认知负荷。研究结果为EFL写作教学提供了新的教学策略和技术支持，具有重要的理论和实践意义。

研究亮点
1. 创新性：首次将反思思维促进机制与AI支持的自动化反馈结合，提出RTP-AIEW方法。
2. 实用性：研究结果表明该方法在提升EFL写作教学效果方面具有显著优势，可广泛应用于实际教学中。
3. 数据支持：通过准实验设计和多维度数据分析，为研究结论提供了坚实的实证支持。

其他有价值的内容
1. 技术应用：本研究使用了Mosoteach学习平台，展示了AI技术在EFL教学中的实际应用场景。
2. 教学启示：研究结果强调了反思思维在EFL写作教学中的重要性，为教师设计教学策略提供了参考。
3. 未来研究方向：研究指出未来可进一步探索RTP-AIEW方法在其他课程（如EFL口语和听力）中的应用，以及其对学生高阶思维能力的影响。

这篇报告详细介绍了研究的背景、流程、结果和意义，为其他研究者提供了全面的参考。