Cet article adopte une méthode d'étude de cas pour suivre les caractéristiques et les changements de l'engagement cognitif, comportemental et émotionnel de six étudiants universitaires ayant différentes capacités d'autorégulation au cours de deux cycles de rétroaction d'écriture basée sur l'intelligence artificielle générative (GAI). En analysant des entretiens rétrospectifs, des données d'interaction homme-machine et des textes modifiés, l'étude a révélé : (1) les six étudiants ont une attitude positive envers la rétroaction d'écriture GAI, mais il existe des différences dans l'utilisation des stratégies d'engagement cognitif et comportemental selon le niveau d'autorégulation ; (2) les étudiants à haute autorégulation sont capables d'intégrer et d'évaluer les informations de rétroaction, d'ajuster leurs stratégies de révision, et de procéder à plusieurs modifications du langage, du contenu et de la structure, démontrant une forte capacité de collaboration homme-machine ; alors que les étudiants à faible autorégulation comprennent les informations de rétroaction et assimilent avec succès les suggestions de révision linguistique, mais la profondeur des modifications est limitée ; (3) l'engagement cognitif et comportemental des six étudiants diminue après deux sessions d'écriture, mais les trois étudiants à haute autorégulation maintiennent une compréhension stable de la rétroaction et des comportements de révision grâce à l'utilisation active de stratégies de régulation, tandis que l'engagement des étudiants à faible autorégulation diminue sensiblement. Cette étude révèle les caractéristiques d'interaction de l'engagement multidimensionnel et le rôle régulateur positif de l'autorégulation sur l'engagement dans la rétroaction GAI, offrant des perspectives utiles pour approfondir la réforme de l'enseignement des langues étrangères habilitée par le numérique intelligent.

intelligence artificielle générative;écriture en langue seconde;autorégulation;engagement multidimensionnel dans la rétroaction