2024年7月，陆爱桃教授团队在《Interactive Learning Environments》（SSCI，5年IF 4.5）在线发表题为：Perceived usefulness of English (L2) learning apps and language mindset mediated by flow and motivation intensity: a serial mediation model and a network analysis（https://doi.org/10.1080/10494820.2024.2375637）的文章，探讨了心流和动机强度(MI)在PU-L2LA和语言思维(LM)之间的序列中介效应，及心流和动机强度在网络层面的相互作用。心理学院已毕业学生刘思义为该论文的共同第一作者，陆爱桃教授为共同一作兼通讯作者，本实验室为第一完成单位。
本研究以524名中国大学生为样本，旨在探讨心流和动机强度在感知有用性与语言思维之间的序列中介作用。为此，研究提出了一个假设理论模型，阐明了PU-L2LA、心流、动机强度与LM之间的关系（见图1）。基于此模型，本研究对心流和动机强度的序列中介作用进行了分析与检验。另外，为了进一步揭示心流和动机强度的中介作用机制，本研究采用了网络分析方法，对心流和动机强度的网络连接进行了深入分析。
图 1. 序列中介模型概念图.
研究提出了五个探索性假设（H1, H2, H3, H4和H5）来探讨感知有用性（PU-L2LA）对语言思维（LM）的影响：
假设1（H1）：语言思维（LM）能够预测心流和动机强度。
假设2（H2）：感知有用性（PU-L2LA）显著预测二语学习者的语言思维（LM）。
假设3（H3）：心流在PU-L2LA与LM之间起中介作用。
假设4（H4）：动机强度在PU-L2LA与LM之间起中介作用。
假设5（H5）：心流和动机强度依次介导PU-L2LA对LM的影响。
中介分析结果表明，心流和动机强度在PU-L2LA与LM之间确实起到了序列中介作用。网络分析的结果显示，两个关键的桥梁指标——“这段经历非常有回报”和“毕业后，我将继续学习英语并努力提高”——是心流与动机强度之间的重要连接因素。研究结果支持了序列中介模型，并通过识别这两个关键桥梁指标，进一步阐明了连接心流和动机强度的具体因素。
研究强调了考虑心流体验和动机强度在促进学习者积极语言心态中的重要性。教育工作者、应用程序开发人员和研究人员可以利用这些发现来设计有效的干预措施，以提高学习者的参与度并优化语言学习成果。
表 2. 心流与动机强度在PU-L2LA与LM间的中介模型
图3. 524名被试心流和动机强度关系的基于项目级网络分析的EBICglasso模型