摘要
学习适应性是衡量学生学习效果的重要指标之一，良好的学习适应性是保证学生学习质量的关键。学习适应不良不仅影响学生的学习效果，同时也影响人工智能赋能英语学习效用的发挥。虽有研究发现人工智能支持英语教学实践中存在一定程度学习适应性不良的现象，但多数研究仅对现象进行叙述，没有进一步对产生学习适应性不良的原因进行深入探讨。因此，研究欲通过人工智能支持下大学生英语学习适应性调查分析，了解当前人工智能支持下大学生英语学习适应性水平现状，以及理清各影响因素对学习适应性影响效应，以及学习适应性与各因素的关系，提出提升学生学习适应性的策略。研究是学习适应性在人工智能英语学习领域的新探索，同时也是信息化学习中学习适应性研究环境的扩展和研究成果的补充。对人工智能支持下大学生英语学习适应性组成结构的梳理，构建人工智能支持下大学生英语学习适应性影响因素模型，为有效促进学生的智能化学习适应性提升提供理论支持，研究具有一定的理论意义和实践价值。 研究首先分析了学习适应性量表研究中学习适应性组成结构，结合人工智能支持英语学习的自主性、交互性，建构主义学习理论，确定人工智能支持下大学生英语学习适应性主要由学习态度适应、自主学习能力适应、学习交互适应、学习环境适应性以及身心健康适应性五个方面构成。其次，梳理一般学习环境和信息化学习环境中影响学习适应性的主要因素，结合智能环境中智能素养的重要性和人工智能支持英语学习现状以及班杜拉的社会学习理论，确定人工智能支持下大学生英语学习适应性的影响因素包括学习动机、智能素养、自我学效能感、教师支持以及资源平台五个方面。在此基础上，编制《人工智能支持下大学生英语学习适应性调查问卷》，并构建人工智能支持下大学生英语学习适应性影响因素模型。 研究分析得出以下结论：人工智能支持下大学生英语学习适应性整体处于中等水平（M=3.382），英语专业学生的学习适应性显著高于非英语专业学生的，在性别、年级、专业背景方面没有表现出显著差异性。采用结构方程的方法验证了研究提出的影响因素假设模型。结果表明，学习动机、智能素养、学习自我效能感、资源平台均对学习适应性产生显著直接正向影响，研究假设得到验证，并且，各影响因素间对学习适应性有直接或间接的影响。总体而言，各影响因素对学习适应性具体的影响效应从高到低依次为：智能素养（0.401）、资源平台（0.280）、学习自我效能感（0.237）、学习动机（0.228）、教师支持（0.163）。无论是直接作用效应，还是总的作用效应，智能素养对学习适应性的效应值都是具有较高的效应值。最后，研究根据调查结果，针对人工智能支持下大学生英语学习适应性提升，提出从个体层面上提升自主学习能力与智能素养，教师层面上主动适应智能教育与对学生的学习进行个性化教学干预，以及资源层面提出资源优化与遵循“适度”原则。
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