Modeling Chinese EFL learners’ intention to use generative AI for L2 writing through an integrated model of the TAM and TTF

Der Artikel geht auf das transformative Potenzial generativer KI in der Zweitsprache (L2) ein, insbesondere für chinesische EFL-Lernende. Darin wird untersucht, wie generative KI, beispielhaft durch Tools wie ChatGPT, das Sprachenlernen revolutioniert, indem sie neuartige Ansätze bietet, die sowohl Lehr- als auch Lernerfahrungen verbessern. Die Studie integriert das Technology Acceptance Model (TAM) und die Task Technology Fit (TTF) Theorie, um die Faktoren zu untersuchen, die die Absichten chinesischer EFL-Lernender beeinflussen, generative KI für das Schreiben in L2 einzusetzen. Mithilfe eines rigorosen methodischen Ansatzes zeigen die Forschungen die zentralen Rollen von Nützlichkeit, Benutzerfreundlichkeit und Aufgabentechnologie auf, die bei der Gestaltung der Einstellungen und Verhaltensabsichten der Lernenden eine Rolle spielen. Die Ergebnisse unterstreichen, wie wichtig es ist, KI-Werkzeuge mit den Anforderungen und Bildungszielen der Lernenden in Einklang zu bringen und so wertvolle Erkenntnisse für Technologieentwickler und Bildungspraktiker zu bieten. Der Artikel diskutiert auch die ethischen Überlegungen und potenziellen Herausforderungen, die mit dem Einsatz generativer KI im Bildungsbereich verbunden sind, und bietet eine ausgewogene Sicht ihrer Vor- und Nachteile. Insgesamt trägt die Studie zu den umfassenderen Bereichen computergestütztes Sprachenlernen und Technologieakzeptanz bei und ebnet den Weg für personalisiertere und effizientere Lernerfahrungen.