本研究はケーススタディ手法を用いて、異なる自己調整能力を持つ6名の大学生が生成型人工知能（GAI）によるライティングフィードバックの2ラウンドにおける認知的、行動的、情動的な関与の特徴と変化を追跡した。回顧的インタビュー、人間と機械のインタラクションデータ、ライティング修正テキストなど多様なデータを分析した結果、以下を明らかにした：（1）6名の学生はGAIによるフィードバックに対して前向きな態度を持つが、自己調整能力の異なる学生は認知的および行動的な関与戦略の使用に差異がある。（2）自己調整能力が高い学生は、フィードバック情報を統合・評価し、修正戦略を調整し、言語、内容、構造に対して複数回の修正を行い、人間と機械の協調能力を発揮した。一方、自己調整能力が低い学生はフィードバック情報を理解し言語面での修正提案を取り入れることはできたが、修正の深さには限りがあった。（3）6名の学生は2回のライティング後に認知的・行動的関与が低下したが、自己調整能力が高い3名は積極的に調整戦略を用いることで安定したフィードバック理解と修正行動を維持し、低い学生は顕著な低下を示した。本研究は多次元的なフィードバック関与の相互特性とGAIフィードバックへの自己調整能力の積極的な調整効果を明らかにし、デジタル知能を活用した外国語教育改革の推進に有益な示唆を提供する。

生成型人工知能;第二言語ライティング;自己調整能力;多次元的フィードバック関与