فکر بنیانبانک مقالات روان‌شناسی

Lin Fan

۲ مقاله

همه‌ی آثار Lin Fan در فکر بنیان مشاهده ←

هم‌نویسندگان: Chao ChengShouliang LaiFan WuXiao-Chao Yao

A study on user continuance intention for children’s intelligent companion robots based on BERTopic-PLS-SEM-fsQCA

بررسی قصد تداوم استفاده کاربران از ربات‌های هوشمند همدم کودکان بر اساس BERTopic-PLS-SEM-fsQCA

Lin Fan; Fan Wu; Shouliang Lai; Chao Cheng Scientific Reports, 2026, Vol. 16, Issue 1, pp. 35200 https://doi.org/10.1038/s41598-026-74131-0

چکیده

The children’s intelligent companion robot market faces the industry-wide challenge of “high initial adoption yet low sustained retention.” Existing research has predominantly relied on single-method approaches, leaving the psychological mechanisms and configurational pathways driving user continuance intention insufficiently understood. This study constructs a sequential multi-method research framework integrating “BERTopic thematic mining—PLS-SEM linear validation—fsQCA configurational analysis.” Drawing on 6,405 valid online reviews from JD.com and 440 valid questionnaire responses, the study adopts an integrated theoretical framework combining the Expectation Confirmation Model (ECM) and the Value-based Adoption Model (VAM). BERTopic thematic mining identified six core demand dimensions from consumer reviews: perceived usefulness, perceived enjoyment, visual aesthetics, social/gifting value, technical reliability, and expectation confirmation. PLS-SEM analysis reveals that satisfaction is the strongest predictor of continuance intention ( β = 0.705, p < 0.001), explaining 50.3% of its variance ( R ² = 0.503). Perceived value ( R ² = 0.571) is jointly driven by expectation confirmation ( β = 0.230), perceived usefulness ( β = 0.197), technical reliability ( β = 0.163), social/gifting value ( β = 0.141), visual aesthetics ( β = 0.106), and perceived enjoyment ( β = 0.104). Notably, perceived enjoyment exhibits a distinctive dual-pathway mechanism, influencing continuance intention both indirectly through perceived value and directly through satisfaction ( β = 0.232, p < 0.001). Further fsQCA configuration analysis identified four configurations of high continuance intention (with a solution consistency rate of 0.811 and a coverage rate of 0.469), which can be grouped into three broader patterns based on their theoretical coherence: the “expectation confirmation-dominated” pattern (Configurations 1 and 2, with consistency rates of 0.855 and 0.839, respectively), the “full-dimensional attribute-driven” pattern (Configuration 3, consistency rate of 0.814), and the “Social-Hedonic Compensation” pattern (Configuration 4, consistency rate of 0.836), indicating substantial heterogeneity in continuance intention logic across different segments. Theoretically, this study extends the ECM-VAM framework to the context of children’s embodied intelligent products by introducing visual aesthetics and technical reliability as context-specific antecedents of perceived value, demonstrates that unstructured online review texts can serve as a valid source for the contextualized operationalization of theoretical constructs, and qualifies the linear assumptions of conventional net-effect models through a configurational perspective.

بازار ربات‌های هوشمند همدم کودکان با چالش فراگیر «پذیرش اولیه بالا اما نگهداشت پایین» مواجه است. پژوهش‌های پیشین عمدتاً بر رویکردهای تک‌روشی تکیه داشته‌اند و سازوکارهای روان‌شناختی و مسیرهای پیکربندی‌کننده قصد تداوم استفاده کاربران را به‌طور کافی روشن نکرده‌اند. این مطالعه چارچوب پژوهشی چندروشی متوالی را با ادغام «استخراج موضوعی BERTopic—اعتبارسنجی خطی PLS-SEM—تحلیل پیکربندی fsQCA» طراحی می‌کند. با استفاده از ۶٬۴۰۵ بازبینی آنلاین معتبر از JD.com و ۴۴۰ پرسشنامه معتبر، این پژوهش چارچوب نظری تلفیقی مبتنی بر مدل تأیید انتظارات (ECM) و مدل پذیرش مبتنی بر ارزش (VAM) را به کار می‌گیرد. استخراج موضوعی BERTopic شش بُعد اصلی تقاضا را از بازبینی‌های مصرف‌کنندگان شناسایی کرد: سودمندی ادراک‌شده، لذت ادراک‌شده، زیبایی‌شناسی بصری، ارزش اجتماعی/هدیه‌ای، پایایی فنی و تأیید انتظارات. تحلیل PLS-SEM نشان می‌دهد که رضایت قوی‌ترین پیش‌بینی‌کننده قصد تداوم استفاده است (β = 0.705, p < 0.001) و ۵۰.۳٪ از واریانس آن را تبیین می‌کند (R² = 0.503). ارزش ادراک‌شده (R² = 0.571) به‌طور مشترک توسط تأیید انتظارات (β = 0.230)، سودمندی ادراک‌شده (β = 0.197)، پایایی فنی (β = 0.163)، ارزش اجتماعی/هدیه‌ای (β = 0.141)، زیبایی‌شناسی بصری (β = 0.106) و لذت ادراک‌شده (β = 0.104) هدایت می‌شود. شایان توجه است که لذت ادراک‌شده سازوکار دو‌مسیره متمایزی را نشان می‌دهد و هم به‌طور غیرمستقیم از طریق ارزش ادراک‌شده و هم به‌طور مستقیم از طریق رضایت بر قصد تداوم استفاده تأثیر می‌گذارد (β = 0.232, p < 0.001). افزون بر این، تحلیل پیکربندی fsQCA چهار پیکربندی با قصد تداوم استفاده بالا را شناسایی کرد (با نرخ سازگاری راه‌حل 0.811 و نرخ پوشش 0.469) که می‌توان آن‌ها را بر اساس انسجام نظری در سه الگوی کلی دسته‌بندی کرد: الگوی «غلبه تأیید انتظارات» (پیکربندی‌های ۱ و ۲، با نرخ سازگاری 0.855 و 0.839)، الگوی «محرک تمام‌ابعادی ویژگی‌ها» (پیکربندی ۳، نرخ سازگاری 0.814) و الگوی «جبران اجتماعی-لذت‌گرایانه» (پیکربندی ۴، نرخ سازگاری 0.836)، که نشان‌دهنده ناهمگونی قابل توجه در منطق قصد تداوم استفاده در بخش‌های مختلف است. از منظر نظری، این پژوهش چارچوب ECM-VAM را با معرفی زیبایی‌شناسی بصری و پایایی فنی به عنوان پیشایندهای خاص زمینه‌ای ارزش ادراک‌شده، به حوزه محصولات هوشمند تجسم‌یافته کودکان گسترش می‌دهد، نشان می‌دهد که متون بازبینی آنلاین غیرساختاریافته می‌توانند منبع معتبری برای عملیاتی‌سازی زمینه‌ای سازه‌های نظری باشند و با رویکرد پیکربندی، مفروضات خطی مدل‌های اثر خالص متعارف را تعدیل می‌کند.

سایت ناشر ↗ دسترسی آزاد

From automated scoring to learning diagnosis: a mechanism study of AI-supported formative assessment in English writing

از نمره‌دهی خودکار تا تشخیص یادگیری: مطالعه‌ای درباره سازوکار ارزیابی تکوینی با پشتیبانی هوش مصنوعی در نوشتار انگلیسی

Xiao-Chao Yao; Lin Fan Frontiers in Psychology, 2026, Vol. 17 https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1905455

چکیده

Introduction AI-supported writing assessment can provide rapid scores and issue-level comments, yet its formative value depends on how students and teachers interpret and act on that information. This study examined this process in a university English writing course. Methods Two pre-existing intact classes comprising 96 students (48 per class) completed three writing-feedback-revision cycles. The Control class received AI scores/standard feedback, routine teacher checking, and revision. The Diagnostic Review class received DeepSeek-R1 issue-level diagnoses, completed an interpretation sheet, revised independently, underwent structured teacher review and reassessment, and recorded a reflection. Measures included diagnostic accuracy, feedback actionability, feedback comprehension, self-assessment accuracy, revision quality, reflection quality, misunderstanding codes, and teacher review activity. Mixed-effects models with student random intercepts were used for analysis. Results The Diagnostic Review class showed higher scores for diagnostic accuracy, actionability, comprehension, revision quality, and self-assessment accuracy. Group-by-cycle interactions were significant for diagnostic accuracy, comprehension, revision quality, and self-assessment accuracy, whereas the actionability interaction was not. Feedback comprehension showed the strongest bivariate association with revision quality. Exploratory indirect associations through actionability and comprehension remained positive after adjustment for condition and cycle using student-cluster bootstrap confidence intervals. Teacher records documented confirmation, correction, supplementation, and re-explanation, with greater review time in the Diagnostic Review class. Discussion The findings indicate that the formative value of AI-supported writing assessment extends beyond automated diagnosis to the subsequent processes of student interpretation, revision, and teacher review. Repeated classroom assessment may therefore benefit from integrating AI-generated diagnostic feedback with structured learner reflection and context-sensitive teacher judgment.

مقدمه: ارزیابی نوشتار با پشتیبانی هوش مصنوعی می‌تواند نمرات سریع و بازخوردهای سطح مسئله ارائه دهد، اما ارزش تکوینی آن وابسته به نحوه تفسیر و واکنش دانشجویان و معلمان به این اطلاعات است. این پژوهش این فرایند را در یک درس دانشگاهی نوشتار انگلیسی مورد بررسی قرار داد. روش‌ها: دو کلاس موجود متشکل از ۹۶ دانشجو (۴۸ نفر در هر کلاس) سه چرخه نوشتار-بازخورد-بازنگری را تکمیل کردند. کلاس کنترل نمرات هوش مصنوعی/بازخورد استاندارد، بررسی معمول معلم و بازنگری را دریافت کرد. کلاس بازبینی تشخیصی، تشخیص‌های سطح مسئله DeepSeek-R1، تکمیل برگه تفسیر، بازنگری مستقل، بازبینی ساختاریافته معلم و ارزیابی مجدد و ثبت تأمل را انجام داد. سنجه‌ها شامل دقت تشخیصی، قابلیت اقدام بازخورد، درک بازخورد، دقت خودارزیابی، کیفیت بازنگری، کیفیت تأمل، کدهای سوءتفاهم و فعالیت بازبینی معلم بود. برای تحلیل از مدل‌های اثرات مختلط با انقطاع تصادفی دانشجو استفاده شد. نتایج: کلاس بازبینی تشخیصی نمرات بالاتری در دقت تشخیصی، قابلیت اقدام، درک، کیفیت بازنگری و دقت خودارزیابی نشان داد. تعامل گروه-چرخه برای دقت تشخیصی، درک، کیفیت بازنگری و دقت خودارزیابی معنادار بود، در حالی که تعامل قابلیت اقدام معنادار نبود. درک بازخورد قوی‌ترین ارتباط دومتغیره را با کیفیت بازنگری نشان داد. ارتباطات غیرمستقیم اکتشافی از طریق قابلیت اقدام و درک، پس از تعدیل بر اساس وضعیت و چرخه با استفاده از فاصله اطمینان بوت‌استرپ خوشه‌ای دانشجو، مثبت باقی ماند. سوابق معلم تأیید، تصحیح، تکمیل و توضیح مجدد را مستند کرد و زمان بازبینی بیشتری در کلاس بازبینی تشخیصی صرف شد. بحث: یافته‌ها نشان می‌دهد که ارزش تکوینی ارزیابی نوشتار با پشتیبانی هوش مصنوعی فراتر از تشخیص خودکار بوده و به فرایندهای بعدی تفسیر دانشجو، بازنگری و بازبینی معلم نیز گسترش می‌یابد. بنابراین، ارزیابی مکرر کلاسی می‌تواند از ادغام بازخورد تشخیصی تولیدشده توسط هوش مصنوعی با تأمل ساختاریافته یادگیرنده و قضاوت حساس به زمینه معلم سود ببرد.

متن کامل دسترسی آزاد