生成式人工智能学习焦虑对员工创新行为的影响研究

　　生成式人工智能学习焦虑对员工创新行为的影响研究

　　摘要

　　随着生成式人工智能（Generative AI）的快速发展，ChatGPT、DeepSeek、Gemini 等工具逐渐成为组织日常办公与决策的重要助手。虽然该类技术显著提升了工作效率与智能化水平，但也引发了员工的学习焦虑——担忧自身无法掌握新工具、被新兴技能淘汰或在竞争中落后。现有研究多聚焦于人工智能焦虑对员工心理健康和绩效的影响，而对“学习焦虑”如何通过组织情境与个体心理机制作用于创新行为的研究尚不充分。

　　本研究以社会认知理论和工作要求—资源模型为理论基础，探讨生成式人工智能学习焦虑对员工创新行为的作用机制。研究构建“生成式人工智能学习焦虑—心理安全感—员工创新行为”的中介模型，并引入领导支持作为调节变量，考察其在作用路径中的边界条件。通过问卷调查收集多行业一线员工数据，运用SPSS 27.0 和 Mplus 8.0 进行实证分析，结果表明：(1)生成式人工智能学习焦虑对员工创新行为具有显著正向作用；(2)心理安全感在两者关系中发挥部分中介作用；(3)领导支持显著调节学习焦虑与心理安全感的关系，并强化了学习焦虑通过心理安全感对创新行为的间接效应。

　　本研究拓展了人工智能与员工创新行为研究的理论视角，揭示了学习焦虑的积极效应及其心理机制，为组织在智能化转型过程中通过营造支持型领导氛围、激发员工学习动机和创新潜能提供了实践启示。

　　关键词

　　生成式人工智能学习焦虑；员工创新行为；心理安全感；领导支持

　　提纲框架

　　摘要

　　ABSTRACT

　　第一章 绪论

　　1.1 研究背景

　　1.2 研究意义

　　1.2.1 理论意义

　　1.2.2 实践意义

　　1.3 研究问题与研究内容

　　1.4 研究方法与技术路线

　　1.4.1 研究方法

　　1.4.2 技术路线

　　1.4.3 研究创新点

　　1.5 本章小结

　　第二章 文献综述

　　2.1 生成式人工智能学习焦虑的相关研究

　　2.1.1 概念界定

　　2.1.2 测量工具

　　2.1.3 国内外研究现状

　　2.1.4 小结

　　2.2 员工创新行为的相关研究

　　2.2.1 概念界定

　　2.2.2 测量方法

　　2.2.3 研究现状

　　2.2.4 小结

　　2.3 心理安全感的相关研究

　　2.4 领导支持的相关研究

　　2.5 本章小结

　　第三章 理论基础与研究假设

　　3.1 理论基础

　　3.1.1 社会认知理论

　　3.1.2 工作要求—资源模型

　　3.2 研究假设

　　3.2.1 学习焦虑与创新行为的直接关系

　　3.2.2 心理安全感的中介作用

　　3.2.3 领导支持的调节作用

　　3.3 本章小结

　　第四章 研究设计

　　4.1 研究模型与变量设计

　　4.2 问卷设计与量表选取

　　4.3 样本选择与数据收集

　　4.4 数据处理方法

　　4.5 本章小结

　　第五章 实证分析

　　5.1 描述性统计

　　5.2 信度与效度检验

　　5.3 相关性分析

　　5.4 假设检验

　　5.4.1 学习焦虑与创新行为的直接效应

　　5.4.2 心理安全感的中介效应

　　5.4.3 领导支持的调节效应

　　5.4.4 有调节的中介效应检验

　　5.5 本章小结

　　第六章 研究结论与启示

　　6.1 研究结论

　　6.2 理论贡献

　　6.3 管理启示

　　6.4 研究不足与未来展望

　　6.5 本章小结

　　参考文献

　　附录：问卷