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文档简介

[31]，混合研究范式可以整合定量研究的普遍性和定性研究的深入性，从而获得更完整的研究视角。就研究框架而言，本研究构建的理论模型较为基础，只探讨了AI技术应用强度、员工人工智能焦虑、工作不安全感及组织支持感四个变量之间的直接、中介和调节关系，而在实际的工作场景中，影响员工人工智能焦虑的因素更为复杂，本文的理论模型模型未能覆盖所有相关变量。针对上述研究局限，后续研究可以扩大样本范围，采用线上线下相结合的方式收集问卷，并积极与不同规模、不同行业的企业合作，获得更加多元化的数据进行理论丰富，增强研究结果的外部效度和普遍性。未来的研究还可以在现有理论模型的基础上进一步拓展和深化，引入更多不同的中介和调节变量进行理论框架的搭建，更加深入探讨AI技术应用强度与员工人工智能焦虑之间的交互作用。针对研究方法的局限性，未来可以采用混合研究方法，深入了解员工在不同的场景下对AI技术应用的真实感受，为现有研究提供更加全面客观的实证依据。七、结论本研究通过问卷调查和实证分析，探讨了AI技术应用强度对员工人工智能焦虑的影响机制，并探究工作不安全感与组织支持感所发挥的中介效应及调节机制。研究发现，AI技术应用强度越高，员工的人工智能焦虑水平也越高，这表明AI技术的广泛应用可能给员工带来较大的心理压力。深入研究表明，工作不安全感在AI技术应用强度与员工人工智能焦虑之间发挥完全中介效应。具体而言，AI技术应用通过加剧员工的工作不安全感，继而提升其人工智能焦虑程度。研究同时揭示，组织支持感能够显著调节这一关系，当员工获得充分的组织支持时，AI技术应用引发工作不安全感将明显减弱，从而有效降低人工智能焦虑程度。这些研究成果不仅拓展了关于AI技术组织应用及对员

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