Während die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Bildung zunehmende wissenschaftliche Aufmerksamkeit erhält, bleibt die Forschung, die sich speziell auf die berufliche Bildung konzentriert, begrenzt. In China spielt die berufliche Bildung eine entscheidende Rolle bei der Ausbildung qualifizierter Arbeitskräfte, doch Schüler in diesem Kontext sehen sich oft besonderen akademischen Ängsten und psychischen Gesundheitsproblemen gegenüber. Diese Studie, die auf der Ressourcenschonungstheorie basiert, untersucht, wie die Nutzung von KI die akademische Angst bei chinesischen Berufsschülern beeinflusst. Basierend auf Daten von 511 Fragebögen haben wir die Strukturgleichungsmodellierung (SEM) und die fuzzy-set qualitative vergleichende Analyse (fsQCA) eingesetzt, um sowohl lineare als auch konfigurationsbezogene Beziehungen zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung von KI die akademische Angst signifikant und negativ vorhersagt, wobei das Klassenengagement als zentrale Vermittlungsvariable fungiert. Darüber hinaus moderiert die Unterstützung durch die Lehrkräfte für die KI-Nutzung, als bedingte Ressource, positiv die Beziehung zwischen der KI-Nutzung und dem Klassenengagement. Die fsQCA identifiziert zudem drei verschiedene konfigurationsbezogene Pfade, die zu niedriger akademischer Angst führen. Diese Ergebnisse tragen zur Literatur über KI in der beruflichen Bildung bei, indem sie deren psychologische Auswirkungen aufzeigen und theoretische sowie praktische Einblicke für das Bildungsmanagement in diesem Bereich bieten.
Hao et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.