Exploring the Impact of ChatGPT on Psychological Factors in Learning English Writing among Undergraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
The integration of artificial intelligence (AI) in education raises questions about its psychological impact on language learning, particularly for English writing. Previous studies have shown that ChatGPT positively affects learners' writing, but few studies have explored how ChatGPT impacts psychological factors in learning English writing.To address the gap,this exploratory study aimed to assess how ChatGPT influences psychological factors (cognition, emotions, motivation, attitudes and beliefs, psychological resilience, stress, and coping mechanisms) in learning English writing.The study employed a random sampling method to collect data from 142 undergraduate students at the University of Saudi Arabia. The study used a questionnaire to assess the psychological factors influencing learning in English writing.The analysis showed that ChatGPT significantly correlates with enhanced cognitive skills, including thought organization, vocabulary retention, and analytical abilities in English writing. Additionally, it increases motivation and engagement in writing tasks, supports adaptation to new writing challenges, and aids in managing writing-related stress. However, its effectiveness in reducing writing-related anxiety is inconsistent, suggesting the need for personalized strategies to address varied emotional responses in learning to write.This study highlights the need for customized educational strategies using AI tools like ChatGPT to enhance cognitive, motivational, and resilience factors while addressing varied emotional responses among English writing learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».