فکر بنیانبانک مقالات روان‌شناسی

International Journal of Language and Linguistics

2026, Volume 14, Issue 5

مقاله‌ها

A Scoping Review of Generative AI's Dual Role as Scaffolding or Substitution in Self-Regulated Learning and Learner Autonomy in EFL Contexts

مروری گستره‌ای بر نقش دوگانه هوش مصنوعی مولد به‌عنوان داربست یا جایگزین در یادگیری خودتنظیمی و خودمختاری یادگیرنده در بافت‌های آموزش زبان انگلیسی به‌عنوان زبان خارجی (EFL)

Nguyen Ngoc; Xuan Hong Nguyen International Journal of Language and Linguistics, 2026, Vol. 14, Issue 5, pp. 180-188 https://doi.org/10.11648/j.ijll.20261405.11

چکیده

Generative artificial intelligence (GenAI) is increasingly embedded in English as a Foreign Language (EFL) instruction, with self-regulated learning (SRL) and learner autonomy positioned as key outcomes of interest. A growing evidence base reports positive effects of GenAI on self-regulatory strategies, alongside a parallel and largely separate literature warning that GenAI use may foster dependency, cognitive offloading and the externalization of self-monitoring. This scoping review maps this apparent paradox, in which GenAI appears simultaneously as scaffolding and as substitution, across the SRL and learner-autonomy literature, with particular attention to its implications for EFL learners. Following a PRISMA-ScR-informed approach, 12 empirical and review studies published between 2025 and 2026 were thematically synthesized alongside four foundational theoretical works. As a result, four thematic clusters emerged: (1) evidence of GenAI functioning as scaffolding for SRL; (2) evidence of GenAI functioning as substitution, fostering dependency and cognitive offloading; (3) design and timing features that moderate which role GenAI plays; and (4) existing reviews and meta-analyses, together with their methodological limitations. Across clusters, a consistent pattern emerges, in that nearly all studies rely on short-term or cross-sectional designs, and several recent reviews explicitly call for research measuring learners’ delayed, unsupported performance so as to distinguish durable internalization from temporary dependency. No identified study has applied a longitudinal design incorporating a structured AI-withdrawal phase to directly test this distinction among EFL learners. This review argues for such a design and outlines its theoretical and methodological implications for Vietnamese EFL contexts.

هوش مصنوعی مولد (GenAI) به طور فزاینده‌ای در آموزش زبان انگلیسی به‌عنوان زبان خارجی (EFL) به‌کار گرفته می‌شود و یادگیری خودتنظیمی (SRL) و خودمختاری یادگیرنده به‌عنوان پیامدهای کلیدی مورد توجه قرار گرفته‌اند. شواهد رو به رشدی از تأثیرات مثبت GenAI بر راهبردهای خودتنظیمی گزارش شده است، در حالی که ادبیات موازی و عمدتاً مجزایی هشدار می‌دهد که استفاده از GenAI ممکن است وابستگی، واگذاری شناختی و برون‌سپاری خودنظارتی را تقویت کند. این مرور گستره‌ای به ترسیم این پارادوکس ظاهری می‌پردازد که در آن GenAI به طور همزمان به‌عنوان داربست و جایگزین در ادبیات یادگیری خودتنظیمی و خودمختاری یادگیرنده ظاهر می‌شود، با تمرکز ویژه بر پیامدهای آن برای یادگیرندگان EFL. با پیروی از رویکرد مبتنی بر PRISMA-ScR، ۱۲ مطالعه تجربی و مروری منتشرشده بین سال‌های ۲۰۲۵ تا ۲۰۲۶ به همراه چهار اثر نظری بنیادی به‌صورت موضوعی ترکیب شدند. در نتیجه، چهار خوشه موضوعی پدیدار شد: (۱) شواهدی از عملکرد GenAI به‌عنوان داربست برای SRL؛ (۲) شواهدی از عملکرد GenAI به‌عنوان جایگزین که منجر به وابستگی و واگذاری شناختی می‌شود؛ (۳) ویژگی‌های طراحی و زمان‌بندی که نقش GenAI را تعدیل می‌کنند؛ و (۴) مرورها و فراتحلیل‌های موجود به همراه محدودیت‌های روش‌شناختی آن‌ها. در میان خوشه‌ها، الگوی ثابتی مشاهده می‌شود به‌طوری‌که تقریباً همه مطالعات بر طرح‌های کوتاه‌مدت یا مقطعی تکیه دارند و چندین مرور اخیر به‌صراحت خواستار پژوهش‌هایی شده‌اند که عملکرد یادگیرندگان را در شرایط تأخیری و بدون حمایت اندازه‌گیری کنند تا تمایز بین درونی‌سازی پایدار و وابستگی موقت مشخص شود. هیچ مطالعه‌ای که شناسایی شد، از طرح طولی با گنجاندن مرحله ساختارمندِ قطع استفاده از هوش مصنوعی برای آزمون مستقیم این تمایز در میان یادگیرندگان EFL بهره نبرده است. این مرور بر ضرورت چنین طرحی تأکید می‌کند و پیامدهای نظری و روش‌شناختی آن را برای بافت‌های آموزش زبان انگلیسی در ویتنام ترسیم می‌کند.

متن کامل دسترسی آزاد

Generative AI-Mediated Feedback and L2 Grammatical-Lexical Development: A Scoping Review of Longitudinal Research Gaps

بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی مولد و توسعه دستوری-واژگانی زبان دوم: مرور محدوده‌ای شکاف‌های پژوهش‌های طولی

Le An; Xuan Hong Nguyen International Journal of Language and Linguistics, 2026, Vol. 14, Issue 5, pp. 189-198 https://doi.org/10.11648/j.ijll.20261405.12

چکیده

The rapid adoption of generative artificial intelligence (AI) tools such as ChatGPT in second language (L2) writing instruction has produced a fast-growing body of research on AI-generated written corrective feedback. Two recent scoping reviews have mapped this literature broadly, focusing on feedback quality, learner uptake and pedagogical integration. However, neither review specifically examined how this literature treats grammatical and lexical development as distinct, measurable constructs, nor how it addresses the moderating role of learner proficiency over time. This scoping review synthesizes 30 empirical and methodological sources, identified through a targeted, PRISMA-ScR-informed search of Google Scholar, Scopus-indexed journal content and ERIC, together with citation networks, to map the state of longitudinal research on generative-AI-mediated feedback and grammatical-lexical development in L2/EFL writing. The review finds that most intervention studies remain limited to a single semester or shorter, that grammatical accuracy and lexical development are rarely measured as separate, co-tracked outcomes and that only a small number of very recent studies (2025-2026) have applied longitudinal growth-modelling techniques, none of which disentangle grammar from vocabulary or systematically test proficiency level as a moderator of developmental trajectories. No such study appears to have been conducted in the Vietnamese EFL context, based on the sources identified in this review. The review proposes a research agenda for longitudinal, multi-proficiency-level, construct-differentiated research on generative-AI-mediated feedback and outlines implications for instructional design and future primary research.

پذیرش سریع ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT در آموزش نگارش زبان دوم (L2) منجر به رشد سریع پژوهش‌ها در زمینه بازخورد اصلاحی نوشتاری تولیدشده توسط هوش مصنوعی شده است. دو مرور محدوده‌ای اخیر این ادبیات را به طور کلی ترسیم کرده‌اند و بر کیفیت بازخورد، جذب یادگیرنده و ادغام آموزشی تمرکز داشته‌اند. با این حال، هیچ‌یک از این مرورها به طور خاص بررسی نکرده‌اند که این ادبیات چگونه توسعه دستوری و واژگانی را به عنوان سازه‌هایی متمایز و قابل سنجش مورد توجه قرار می‌دهد و یا نقش تعدیل‌کننده سطح مهارت یادگیرنده در طول زمان را چگونه بررسی می‌کند. این مرور محدوده‌ای با ترکیب ۳۰ منبع تجربی و روش‌شناختی، که از طریق جستجوی هدفمند مبتنی بر PRISMA-ScR در Google Scholar، محتوای مجلات نمایه‌شده در Scopus و ERIC، همراه با شبکه‌های ارجاعی شناسایی شده‌اند، وضعیت پژوهش‌های طولی درباره بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی مولد و توسعه دستوری-واژگانی در نگارش زبان دوم/انگلیسی به عنوان زبان خارجی (EFL) را ترسیم می‌کند. یافته‌های مرور نشان می‌دهد که اغلب مطالعات مداخله‌ای به یک ترم یا کمتر محدود می‌شوند، دقت دستوری و توسعه واژگانی به ندرت به عنوان پیامدهایی جداگانه و همزمان سنجیده می‌شوند و تنها تعداد اندکی از مطالعات بسیار جدید (۲۰۲۵-۲۰۲۶) از تکنیک‌های مدل‌سازی رشد طولی استفاده کرده‌اند که هیچ‌یک از آن‌ها دستور زبان را از واژگان تفکیک نکرده یا سطح مهارت را به طور نظام‌مند به عنوان تعدیل‌کننده مسیرهای رشد بررسی نکرده‌اند. بر اساس منابع شناسایی‌شده در این مرور، هیچ مطالعه‌ای از این نوع در زمینه آموزش زبان انگلیسی به عنوان زبان خارجی در ویتنام انجام نشده است. این مرور، دستورکار پژوهشی برای مطالعات طولی، چندسطحی از نظر مهارت و متمایز از نظر سازه‌ای درباره بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی مولد ارائه می‌دهد و پیامدهایی برای طراحی آموزشی و پژوهش‌های اولیه آینده ترسیم می‌کند.

متن کامل دسترسی آزاد