Este artigo utiliza o método de estudo de caso para rastrear as características e mudanças no envolvimento cognitivo, comportamental e emocional de seis estudantes universitários com diferentes habilidades de autorregulação durante duas rodadas de feedback de escrita com Inteligência Artificial Generativa (GAI). Através da análise de entrevistas retrospectivas, dados de interação homem-máquina e textos revisados, o estudo descobriu: (1) os seis estudantes tinham uma atitude positiva em relação ao feedback de escrita com GAI, mas existiam diferenças nas estratégias de envolvimento cognitivo e comportamental conforme o nível de autorregulação; (2) os estudantes com alta autorregulação conseguiam integrar e avaliar as informações de feedback, ajustar estratégias de revisão e realizar múltiplas modificações na linguagem, conteúdo e estrutura, demonstrando forte capacidade de colaboração homem-máquina; enquanto os estudantes com baixa autorregulação compreendiam as informações e aplicavam com sucesso as sugestões de revisão linguística, mas a profundidade das modificações era limitada; (3) o envolvimento cognitivo e comportamental dos seis estudantes diminuiu após duas rodadas de escrita, mas os três estudantes com alta autorregulação mantiveram uma compreensão estável do feedback e comportamentos de revisão através do uso ativo de estratégias de regulação, enquanto o envolvimento dos estudantes com baixa autorregulação diminuiu significativamente. Este estudo revela as características de interação do envolvimento multidimensional e o papel regulador positivo da autorregulação no envolvimento com o feedback GAI, oferecendo insights úteis para aprofundar a reforma do ensino de línguas estrangeiras capacitada pela inteligência digital.

inteligência artificial generativa;escrita em segunda língua;autorregulação;envolvimento multidimensional com feedback