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Yongliang Wang
, Ziwen Pan, Özkan Kırmızı
La integración progresiva de la tecnología en las profesiones basadas en el lenguaje ha suscitado preocupaciones sobre el desplazamiento laboral. No obstante, la investigación empírica que explore cómo la aceptación de la tecnología interactúa con la ansiedad relacionada con el empleo entre los estudiantes de inglés sigue siendo escasa. Para cerrar esta brecha de investigación, este estudio de métodos mixtos analiza los datos de encuestas de 523 estudiantes chinos de inglés. Mediante el análisis de perfiles latentes (LPA), identifica diversos perfiles de aceptación tecnológica y, posteriormente, realiza ANOVA y análisis post-hoc para examinar cómo estos perfiles se relacionan con la ansiedad laboral. Surgieron tres perfiles distintos: el perfil de baja aceptación tecnológica (11.9%), el perfil de aceptación moderada (67.5%) y el perfil de alta aceptación tecnológica (20.6%). Los resultados del ANOVA revelaron diferencias significativas en la ansiedad laboral entre los perfiles: el grupo de baja aceptación presentó la mayor ansiedad, mientras que el grupo de alta aceptación mostró la menor. El grupo de aceptación moderada enfrentó desafíos particulares, como un aumento en la autoinseguridad, a pesar de mantener una perspectiva equilibrada sobre la tecnología. El análisis cualitativo contextualizó aún más estas tendencias dentro de un panorama más amplio, revelando la coexistencia de un enfoque optimista sobre el papel de la tecnología en la mejora de habilidades y preocupaciones sobre la estabilidad laboral. Estos hallazgos enfatizan la necesidad de integrar la alfabetización tecnológica en el currículo y de proporcionar orientación personalizada para mitigar la ansiedad y mejorar la adaptabilidad laboral de los estudiantes. Además, este estudio puede proporcionar estrategias prácticas a los educadores para preparar a los estudiantes de inglés para un mercado laboral dominado por la inteligencia artificial.
Die fortschreitende Integration von Technologie in sprachbasierte Berufe hat Befürchtungen hinsichtlich eines Arbeitsplatzverlustes geschürt. Dennoch ist die empirische Forschung darüber, wie die Akzeptanz von Technologie mit berufsbezogener Angst unter Studierenden im Fach Englisch zusammenhängt, bislang begrenzt. Um diese Forschungslücke zu schließen, untersucht die vorliegende Mixed-Methods-Studie Umfragedaten von 523 chinesischen Englischstudierenden. Mithilfe einer latenten Profilanalyse (LPA) werden unterschiedliche Profile der Technologieakzeptanz identifiziert; anschließend werden ANOVA- und Post-hoc-Analysen durchgeführt, um zu prüfen, wie diese Profile mit beruflicher Angst in Zusammenhang stehen.
Es konnten drei unterschiedliche Profile festgestellt werden: ein Profil mit geringer Technologieakzeptanz (11,9 %), ein Profil mit moderater Akzeptanz (67,5 %) und ein Profil mit hoher Technologieakzeptanz (20,6 %). Die ANOVA-Ergebnisse zeigten signifikante Unterschiede zwischen den Profilen hinsichtlich der beruflichen Angst: Die Gruppe mit geringer Akzeptanz berichtete über die stärkste Angst, während die Gruppe mit hoher Akzeptanz die geringste Angst aufwies. Die Gruppe mit moderater Akzeptanz zeigte besondere Herausforderungen, darunter verstärkte Selbstzweifel trotz einer ausgewogenen Haltung gegenüber Technologie.
Die qualitative Analyse beleuchtete diese Trends zusätzlich in einem breiteren Kontext. Sie zeigte das gleichzeitige Vorhandensein einer optimistischen Sichtweise auf die Rolle von Technologie bei der Kompetenzentwicklung sowie von Sorgen um die Arbeitsplatzsicherheit. Die Forschungsergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit, Technologiekompetenz in den Lehrplan zu integrieren und maßgeschneiderte Beratungsangebote bereitzustellen, um Ängste zu verringern und die berufliche Anpassungsfähigkeit der Studierenden zu stärken. Darüber hinaus kann diese Studie Lehrenden praxisorientierte Strategien an die Hand geben, um Englischstudierende auf einen von KI geprägten Arbeitsmarkt vorzubereiten.
The progressive integration of technology into language-based professions has stoked concerns about job displacement. Nevertheless, empirical research exploring how technology acceptance interacts with job-related anxiety among English major students remains scarce. To bridge this research gap, this mixed-methods study delves into the survey data from 523 Chinese English majors. Utilizing latent profile analysis (LPA), it identifies diverse technology-acceptance profiles, and subsequently executes ANOVA and post-hoc analyses to examine how these profiles are linked to job anxiety. Three distinct profiles surfaced: the low-technology-acceptance profile (11.9%), the moderate-acceptance profile (67.5%), and the high-technology-acceptance profile (20.6%). ANOVA results revealed that the profiles varied significantly in terms of job anxiety: the low- acceptance group reported the most intense anxiety, while the high-acceptance group exhibited the least. The moderate-acceptance group displayed unique challenges, including heightened self-doubt despite maintaining a balanced perspective on technology. The qualitative analysis further illuminated these trends within a broader context. It uncovered the coexistence of an optimistic outlook on technology’s role in skill augmentation and concerns about job security. These research findings emphasize the need for integrating technology literacy into the curriculum and tailoring customised guidance to mitigate anxiety and boost students’ job adaptability. Moreover, this study may equipe educators with actionable strategies to prepare English majors for AI-dominated labour market.
A integração progressiva da tecnologia nas profissões baseadas na linguagem tem gerado preocupações quanto à substituição de empregos. No entanto, ainda são escassas as pesquisas empíricas que investigam como a aceitação da tecnologia se relaciona com a ansiedade profissional entre estudantes de Letras (Inglês). Para preencher essa lacuna, este estudo de métodos mistos analisa dados de questionário coletados junto a 523 estudantes chineses de Letras (Inglês). Utilizando a Análise de Perfis Latentes (LPA), o estudo identifica diferentes perfis de aceitação da tecnologia e, em seguida, realiza análises de ANOVA e testes post-hoc para examinar como esses perfis se associam à ansiedade relacionada ao trabalho.
Três perfis distintos foram identificados: o perfil de baixa aceitação da tecnologia (11,9%), o perfil de aceitação moderada (67,5%) e o perfil de alta aceitação (20,6%). Os resultados da ANOVA revelaram diferenças significativas entre os perfis em relação à ansiedade profissional: o grupo de baixa aceitação relatou os níveis mais elevados de ansiedade, enquanto o grupo de alta aceitação apresentou os níveis mais baixos. O grupo de aceitação moderada demonstrou desafios específicos, incluindo maior autoconfiança fragilizada (autodúvida), apesar de manter uma visão equilibrada sobre a tecnologia.
A análise qualitativa aprofundou a compreensão dessas tendências em um contexto mais amplo, revelando a coexistência de uma perspectiva otimista sobre o papel da tecnologia no aprimoramento de competências e preocupações quanto à segurança no emprego. Esses achados destacam a necessidade de integrar o letramento digital ao currículo e de oferecer orientações personalizadas para reduzir a ansiedade e fortalecer a adaptabilidade profissional dos estudantes. Além disso, o estudo pode fornecer aos educadores estratégias práticas para preparar estudantes de Letras (Inglês) para um mercado de trabalho dominado pela IA.
A integração progressiva da tecnologia nas profissões baseadas na linguagem tem suscitado preocupações quanto à substituição de postos de trabalho. No entanto, a investigação empírica que explora a forma como a aceitação da tecnologia interage com a ansiedade relacionada com o emprego entre estudantes de Inglês permanece escassa. Para colmatar esta lacuna, o presente estudo de métodos mistos analisa dados de inquérito recolhidos junto de 523 estudantes chineses de Inglês. Recorrendo à Análise de Perfis Latentes (LPA), identifica diferentes perfis de aceitação da tecnologia e, subsequentemente, realiza análises ANOVA e testes post-hoc para examinar a forma como esses perfis se relacionam com a ansiedade profissional.
Foram identificados três perfis distintos: o perfil de baixa aceitação da tecnologia (11,9%), o perfil de aceitação moderada (67,5%) e o perfil de elevada aceitação (20,6%). Os resultados da ANOVA revelaram diferenças significativas entre os perfis no que respeita à ansiedade profissional: o grupo de baixa aceitação apresentou os níveis mais elevados de ansiedade, enquanto o grupo de elevada aceitação registou os níveis mais baixos. O grupo de aceitação moderada evidenciou desafios específicos, incluindo um aumento da autodesconfiança, apesar de manter uma perspetiva equilibrada relativamente à tecnologia.
A análise qualitativa aprofundou a compreensão destas tendências num contexto mais amplo, revelando a coexistência de uma visão otimista quanto ao papel da tecnologia no desenvolvimento de competências e de preocupações relativas à segurança no emprego. Estes resultados sublinham a necessidade de integrar a literacia tecnológica nos planos curriculares e de disponibilizar orientação personalizada para mitigar a ansiedade e reforçar a adaptabilidade profissional dos estudantes. Além disso, este estudo poderá dotar os docentes de estratégias práticas para preparar estudantes de Inglês para um mercado de trabalho dominado pela IA.
L’intégration progressive de la technologie dans les professions fondées sur les langues a suscité des inquiétudes quant à la suppression d’emplois. Néanmoins, les recherches empiriques examinant la manière dont l’acceptation de la technologie interagit avec l’anxiété liée à l’emploi chez les étudiants en spécialité d’anglais demeurent rares. Afin de combler cette lacune, la présente étude mixte analyse les données d’enquête recueillies auprès de 523 étudiants chinois en anglais. En utilisant une analyse de profils latents (LPA), elle identifie différents profils d’acceptation de la technologie, puis réalise des analyses ANOVA et des tests post-hoc afin d’examiner les liens entre ces profils et l’anxiété professionnelle.
Trois profils distincts ont été mis en évidence : un profil à faible acceptation de la technologie (11,9 %), un profil à acceptation modérée (67,5 %) et un profil à forte acceptation (20,6 %). Les résultats de l’ANOVA ont révélé des différences significatives entre les profils en matière d’anxiété professionnelle : le groupe à faible acceptation a rapporté le niveau d’anxiété le plus élevé, tandis que le groupe à forte acceptation a présenté le niveau le plus faible. Le groupe à acceptation modérée a manifesté des défis spécifiques, notamment un doute accru de soi malgré une perception équilibrée de la technologie.
L’analyse qualitative a davantage éclairé ces tendances dans un contexte plus large. Elle a mis en évidence la coexistence d’une vision optimiste du rôle de la technologie dans le développement des compétences et de préoccupations concernant la sécurité de l’emploi. Ces résultats soulignent la nécessité d’intégrer la culture numérique dans les programmes d’études et de proposer un accompagnement personnalisé afin de réduire l’anxiété et de renforcer l’adaptabilité professionnelle des étudiants. En outre, cette étude peut fournir aux enseignants des stratégies concrètes pour préparer les étudiants en anglais à un marché du travail dominé par l’IA.
