Embrace technology, escape job anxiety? Profiling technology acceptance and its relationships with job anxiety among English majors

Abstract

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.

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.