解構(gòu)大學生學習倦?。撼梢蚱饰雠c量表構(gòu)建

解構(gòu)大學生學習倦?。撼梢蚱饰雠c量表構(gòu)建一、引言1.1研究背景與意義在當今高等教育蓬勃發(fā)展的時代，大學生作為國家未來發(fā)展的重要力量，其學習狀態(tài)和成長發(fā)展備受關(guān)注。然而，一個不容忽視的問題逐漸浮出水面——大學生學習倦怠現(xiàn)象日益普遍。諸多研究表明，大學生學習倦怠已成為影響高等教育質(zhì)量和學生個人發(fā)展的關(guān)鍵因素。據(jù)相關(guān)調(diào)查顯示，約30%的大學生存在不同程度的學習倦怠現(xiàn)象，這一數(shù)據(jù)直觀地反映出該問題的嚴重性。在大學校園里，學習倦怠的表現(xiàn)形式多種多樣。課堂上，部分學生注意力不集中，頻繁打瞌睡或沉迷于玩手機，完全無法專注于老師的授課內(nèi)容；缺乏學習動力和興趣，將學習視為枯燥乏味的任務，對專業(yè)知識提不起絲毫熱情；經(jīng)常遲到早退，甚至逃課曠課，無視學校的規(guī)章制度和學業(yè)要求；完成作業(yè)時敷衍了事，抄襲、拖延等情況屢見不鮮。學習倦怠不僅在大學生中具有較高的發(fā)生率，而且呈現(xiàn)出普遍性的特點，不同年級、學科背景的學生均難以幸免。從年級來看，大一學生由于剛進入大學，對新環(huán)境和學習模式的適應存在困難，容易產(chǎn)生學習倦?。淮蠖W生隨著專業(yè)課程的增多和難度的加大，可能會因?qū)W業(yè)壓力而出現(xiàn)倦怠情緒；大三學生面臨專業(yè)深化和未來發(fā)展方向的抉擇，心理負擔加重，學習倦怠問題也較為突出；大四學生則在畢業(yè)和就業(yè)的雙重壓力下，更容易對學習失去興趣和動力。在學科方面，無論是注重理論研究的文科專業(yè)，還是強調(diào)實踐操作的理工科專業(yè)，亦或是追求個性和創(chuàng)意的藝術(shù)類專業(yè)，都有學生受到學習倦怠的困擾。學習倦怠對大學生的負面影響是多方面且深遠的。在學業(yè)成績上，學習倦怠導致學生成績下滑，掛科現(xiàn)象增多，嚴重影響了學生的學業(yè)發(fā)展和未來的職業(yè)競爭力。逃課現(xiàn)象的頻繁發(fā)生，使得學生無法系統(tǒng)地學習知識，出勤率降低，進一步加劇了學習效果的惡化。學習倦怠還會引發(fā)學生心理壓力增大，出現(xiàn)焦慮、抑郁等情緒問題，對學生的心理健康造成極大的威脅。長期處于學習倦怠狀態(tài)下的學生，可能會對自己的能力產(chǎn)生懷疑，對未來發(fā)展方向感到迷茫，進而影響到他們的職業(yè)規(guī)劃和人生目標的實現(xiàn)。大學生學習倦怠現(xiàn)象已引起社會、學校和家庭的廣泛關(guān)注與重視。社會各界認識到，大學生是國家的未來和希望，他們的學習狀態(tài)和綜合素質(zhì)直接關(guān)系到國家的發(fā)展和民族的振興。如果大量大學生陷入學習倦怠，將對整個社會的人才培養(yǎng)和創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生不利影響。學校作為大學生學習和成長的主要場所，也深刻意識到學習倦怠問題對教學質(zhì)量和學生管理的挑戰(zhàn)。如何幫助學生克服學習倦怠，提高學習積極性和主動性，成為高校教育工作者亟待解決的重要課題。家庭是學生成長的第一環(huán)境，家長們也開始關(guān)注孩子在大學期間的學習狀態(tài)，擔憂學習倦怠對孩子未來發(fā)展的影響。綜上所述，大學生學習倦怠現(xiàn)象在當下教育環(huán)境中具有普遍性和嚴重性，對學生個人、學校以及社會都產(chǎn)生了不容忽視的影響。因此，深入探究大學生學習倦怠的成因，并提出有效的應對策略，具有重要的現(xiàn)實意義和理論價值。從個人層面來看，有助于大學生認識學習倦怠危害，調(diào)整學習心態(tài)，樹立正確目標和動機，激發(fā)學習興趣與動力，提升學習效率和質(zhì)量，促進個人成長發(fā)展。在教育層面，能讓高校了解學生學習需求和心理狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)教育教學問題，為制定科學合理政策提供參考，優(yōu)化課程設置、改進教學方法、加強師資隊伍建設，提高教育教學質(zhì)量，培養(yǎng)高素質(zhì)人才，推動高等教育事業(yè)健康發(fā)展。從社會層面來說，可提高社會對大學生學習狀態(tài)的重視程度，促進各界關(guān)注大學生成長，為其創(chuàng)造良好學習和成長環(huán)境，避免人才培養(yǎng)質(zhì)量下降，提升社會創(chuàng)新能力和競爭力。1.2研究目的與創(chuàng)新點本研究旨在深入探究大學生學習倦怠的成因，構(gòu)建全面系統(tǒng)的成因模型，并編制具有高信效度的測量量表，為該領域的研究提供新的視角和有效的工具。在研究方法上，本研究綜合運用多種研究方法，如文獻研究法、問卷調(diào)查法、訪談法以及實證分析法等，確保研究的科學性和全面性。在成因模型構(gòu)建方面，本研究不僅考慮個人、學校、家庭和社會等常見因素，還引入新的變量，如社會支持、自我效能感、目標取向等，深入剖析它們之間的相互作用和影響機制，力求構(gòu)建一個更加全面、深入且具有創(chuàng)新性的成因模型。在量表編制上，本研究依據(jù)所構(gòu)建的成因模型，結(jié)合大學生的實際情況，編制出具有針對性和實用性的測量量表。在量表編制過程中，充分考慮量表的信效度，通過嚴格的項目分析、探索性因素分析和驗證性因素分析等方法，確保量表能夠準確、有效地測量大學生學習倦怠的成因，為后續(xù)的研究和實踐提供可靠的工具。二、文獻綜述2.1學習倦怠的概念界定學習倦怠這一概念源于職業(yè)倦怠的研究，最早由Freudenberger和Maslach在研究職業(yè)壓力時提出。隨著研究的深入，學習倦怠逐漸成為教育心理學領域的重要研究課題。然而，由于學習倦怠的復雜性和多樣性，目前學術(shù)界尚未形成統(tǒng)一的定義。國外學者多引用Freuberger和Maslach對職業(yè)倦怠的定義，將學習倦怠定義為學生對學校課程學業(yè)持負面態(tài)度的一種現(xiàn)象，伴有對所學課業(yè)和學?；顒訜岢老А⒊尸F(xiàn)消極狀態(tài)、對同學和朋友態(tài)度冷漠疏遠等行為表現(xiàn)，其產(chǎn)生原因主要是較長時間來自學校課程等方面的壓力。例如，Maslach和Jackson認為學習倦怠是一種情感衰竭、去個性化和個人成就感降低的狀態(tài)，學生在學習過程中由于長期的壓力和疲勞，逐漸失去對學習的熱情和興趣，對同學和老師表現(xiàn)出冷漠和疏遠的態(tài)度，同時對自己的學習能力和成就感到失望和沮喪。國內(nèi)學者對學習倦怠的定義也不盡相同。臺灣學者將學習倦怠定義為學生在學習過程中因為課業(yè)壓力或其他個人心理層次上的因素，以至于有情緒衰竭、乏人性化及個人成就感低落的現(xiàn)象。楊麗嫻等學者則認為，學生對學習沒有興趣或缺乏動力卻又不得以而為之時，就會感到厭煩，從而產(chǎn)生一種身心俱疲的心理狀態(tài)，并消極對待學習活動，這種狀態(tài)稱為學習倦怠。連榕從心理與行為兩方面說明大學生學習倦怠，認為是由于長期的學習壓力或?qū)W習興趣缺乏而對學習感到厭倦的消極態(tài)度和行為。綜合國內(nèi)外學者的觀點，本研究將學習倦怠定義為：學生在學習過程中，由于長期受到學業(yè)壓力、缺乏學習興趣、學習動力不足等因素的影響，產(chǎn)生的一種身心疲憊、對學習持消極態(tài)度、行為上表現(xiàn)出逃避和退縮的狀態(tài)。這種狀態(tài)不僅會影響學生的學習成績和學習效果，還會對學生的身心健康和未來發(fā)展產(chǎn)生負面影響。2.2大學生學習倦怠的相關(guān)研究2.2.1現(xiàn)狀研究近年來，眾多研究聚焦于大學生學習倦怠的現(xiàn)狀，揭示出這一問題在大學生群體中具有一定的普遍性和嚴重性。有研究表明，約30%的大學生存在不同程度的學習倦怠現(xiàn)象，這一數(shù)據(jù)直觀地反映出該問題的嚴峻性。在年級差異方面，不同年級的大學生在學習倦怠程度上存在顯著差異。大一學生由于剛進入大學，對新環(huán)境和學習模式的適應存在困難，容易產(chǎn)生學習倦怠；大二學生隨著專業(yè)課程的增多和難度的加大，可能會因?qū)W業(yè)壓力而出現(xiàn)倦怠情緒；大三學生面臨專業(yè)深化和未來發(fā)展方向的抉擇，心理負擔加重，學習倦怠問題也較為突出；大四學生則在畢業(yè)和就業(yè)的雙重壓力下，更容易對學習失去興趣和動力。例如，一項針對南京六所高校1036名不同專業(yè)大學生的研究發(fā)現(xiàn)，大一學生學習倦怠程度最低，而大二、大三、大四學生的學習倦怠情緒和倦怠行為相對較為嚴重。性別差異也是研究的關(guān)注點之一。部分研究指出，男生的倦怠程度高于女生，男生的情緒更為低落。這可能與社會對男女的角色期望以及男生在面對壓力時的應對方式有關(guān)。在社會觀念中，男生往往被期望承擔更多的責任和壓力，當他們在學習中遇到困難時，可能更難以尋求幫助和支持，從而導致倦怠情緒的積累。學科差異同樣顯著。理工科大學生的倦怠程度相對較高，這可能與理工科專業(yè)課程的難度較大、學習任務繁重以及實踐要求較高有關(guān)。相比之下，文科、藝術(shù)類、體育類專業(yè)的學生學習倦怠程度相對較輕。例如，理工科專業(yè)的學生需要花費大量時間和精力學習復雜的理論知識和進行實驗操作，長期的高強度學習容易使他們產(chǎn)生疲憊和厭倦情緒。家庭背景對大學生學習倦怠也有影響。城市家庭背景的學生由于家庭期望和壓力較大，更容易出現(xiàn)學習倦怠，表現(xiàn)為缺乏學習動力和興趣，逃避學習任務；而農(nóng)村家庭背景的學生可能因為缺乏學習資源和指導而感到迷茫和無助。家庭經(jīng)濟狀況較好的學生可能更容易獲得學習資源和機會，在學習倦怠方面表現(xiàn)較輕；家庭經(jīng)濟狀況較差的學生則可能因缺乏學習資源和機會而更容易出現(xiàn)學習倦怠。家庭教育方式也起著重要作用，過度保護和干涉的家庭教育方式可能導致學生缺乏自主性和獨立思考能力，從而更容易出現(xiàn)學習倦??；而支持和鼓勵的家庭教育方式則可能幫助學生更好地應對學習壓力和挑戰(zhàn)。2.2.2影響因素研究大學生學習倦怠是一個復雜的現(xiàn)象，受到多種因素的綜合影響，這些因素涵蓋個體、家庭、學校和社會等多個層面。從個體層面來看，自我效能感是一個關(guān)鍵因素。自我效能感指個體對自己能否成功完成某一行為的主觀判斷和信心。自我效能感低的學生，往往對自己的學習能力缺乏信心，在面對學習困難時容易產(chǎn)生退縮和放棄的念頭，從而導致學習倦怠。一個學生如果在以往的學習經(jīng)歷中多次遭遇失敗，就可能會對自己的學習能力產(chǎn)生懷疑，降低自我效能感，進而在學習中表現(xiàn)出倦怠情緒。學習動機不足也是導致學習倦怠的重要原因。如果學生對學習缺乏內(nèi)在的興趣和動力，僅僅將學習視為一種外在的任務和壓力，那么在學習過程中就容易感到枯燥乏味，產(chǎn)生倦怠心理。一些學生選擇專業(yè)并非出于自身興趣，而是受到家長、社會等外部因素的影響，在學習過程中就很難保持積極的學習態(tài)度。家庭層面的因素同樣不可忽視。家庭氛圍對學生的學習態(tài)度和情緒有著深遠的影響。在一個充滿爭吵、緊張的家庭環(huán)境中，學生很難集中精力學習，容易產(chǎn)生焦慮和不安的情緒，進而影響學習積極性，導致學習倦怠。父母的教育方式也至關(guān)重要。過度溺愛或過于嚴厲的教育方式都可能對學生的學習產(chǎn)生負面影響。過度溺愛可能使學生缺乏獨立性和責任感，在學習中遇到困難時無法主動應對；過于嚴厲則可能給學生帶來過大的心理壓力，使其對學習產(chǎn)生恐懼和抵觸情緒。學校環(huán)境是影響大學生學習倦怠的重要因素。教學質(zhì)量的高低直接關(guān)系到學生的學習體驗和學習效果。如果教師的教學方法單一、枯燥，不能激發(fā)學生的學習興趣，學生就容易在課堂上感到無聊和困倦，逐漸對學習失去熱情。師生關(guān)系也對學生的學習狀態(tài)有著重要影響。良好的師生關(guān)系能夠讓學生感受到教師的關(guān)心和支持，增強學生的學習動力；而緊張的師生關(guān)系則可能使學生對教師產(chǎn)生反感，進而影響對該學科的學習興趣。校園氛圍也不容忽視，一個積極向上、充滿學術(shù)氛圍的校園環(huán)境能夠激發(fā)學生的學習積極性，而一個學風不佳、缺乏活力的校園環(huán)境則容易讓學生產(chǎn)生消極情緒，引發(fā)學習倦怠。社會層面的因素也在一定程度上影響著大學生的學習倦怠。社會競爭的日益激烈，使得大學生面臨著巨大的就業(yè)壓力。許多學生擔心畢業(yè)后找不到理想的工作，這種焦慮情緒會滲透到他們的學習中，導致學習動力不足，產(chǎn)生學習倦怠。社會上的一些不良風氣，如拜金主義、享樂主義等，也可能對大學生的價值觀產(chǎn)生沖擊，使他們過于追求物質(zhì)享受，忽視了學習的重要性，從而引發(fā)學習倦怠。2.2.3干預措施研究針對大學生學習倦怠問題，眾多學者和教育工作者提出了一系列干預措施，旨在幫助學生克服學習倦怠，提高學習積極性和學習效果。在個體層面，培養(yǎng)學生的自我管理能力和積極的學習心態(tài)至關(guān)重要。通過開展相關(guān)的培訓和輔導，幫助學生掌握有效的時間管理、目標設定和學習策略，提高學習效率。引導學生樹立正確的學習目標和價值觀，增強學習的內(nèi)在動力。鼓勵學生積極參與社會實踐和社團活動，拓展視野，提升綜合素質(zhì)，培養(yǎng)積極向上的心態(tài)。家庭方面，家長應營造和諧、溫暖的家庭氛圍，給予孩子充分的關(guān)愛和支持。家長要注重與孩子的溝通交流，了解他們的學習和生活情況，及時發(fā)現(xiàn)并解決孩子在學習中遇到的問題。家長也要樹立正確的教育觀念，避免過度溺愛或過于嚴厲，尊重孩子的興趣和選擇，鼓勵孩子自主學習和成長。學校是干預大學生學習倦怠的重要場所。學校應加強教學改革，提高教學質(zhì)量。教師應采用多樣化的教學方法，如案例教學、項目教學、小組討論等，激發(fā)學生的學習興趣和主動性。學校還應加強師生之間的溝通與交流，建立良好的師生關(guān)系，關(guān)注學生的學習和生活需求，及時給予幫助和指導。學校還可以通過開展心理健康教育和心理咨詢服務，幫助學生緩解學習壓力，調(diào)整心態(tài)，預防和解決學習倦怠問題。社會層面也應積極參與到大學生學習倦怠的干預中來。政府應加強對高等教育的支持和投入，優(yōu)化教育資源配置，提高教育質(zhì)量。社會各界應營造良好的輿論氛圍，倡導正確的價值觀和成才觀，減輕大學生的就業(yè)壓力和心理負擔。企業(yè)和用人單位應樹立科學的人才觀，注重人才的綜合素質(zhì)和能力，為大學生提供更多的實習和就業(yè)機會，增強大學生的職業(yè)信心和學習動力。2.3量表編制的相關(guān)研究2.3.1學習倦怠量表的發(fā)展歷程學習倦怠量表的發(fā)展是一個不斷演進的過程，其歷史可以追溯到職業(yè)倦怠量表的研究。最早的學習倦怠量表多是在職業(yè)倦怠量表的基礎上改編而來，如Maslach倦怠量表（MBI），最初用于測量職業(yè)倦怠，后經(jīng)過修改被廣泛應用于學習倦怠的研究中。這些早期量表主要從情緒衰竭、去個性化和個人成就感降低三個維度來測量學習倦怠。隨著研究的深入，學者們逐漸認識到學習倦怠的復雜性和多樣性，開始針對不同的研究對象和研究目的編制專門的學習倦怠量表。針對大學生群體，學者們根據(jù)大學生的學習特點和心理特征，編制了一系列具有針對性的量表。這些量表在維度設置上更加豐富和細化，除了傳統(tǒng)的三個維度外，還增加了如學習動機、學習興趣、學習壓力等維度，以更全面地測量大學生學習倦怠的情況。在量表編制方法上，早期主要采用經(jīng)驗法和因素分析法，通過對大量樣本的調(diào)查和分析，確定量表的維度和項目。隨著統(tǒng)計學和心理學的發(fā)展，結(jié)構(gòu)方程模型等先進方法被引入量表編制中，使得量表的編制更加科學和嚴謹，能夠更好地驗證量表的結(jié)構(gòu)效度和信度。2.3.2現(xiàn)有量表的優(yōu)缺點現(xiàn)有學習倦怠量表在研究中發(fā)揮了重要作用，但也存在一些不足之處。在優(yōu)點方面，大多數(shù)量表具有較好的信度和效度，能夠在一定程度上準確測量學習倦怠的程度和維度。許多量表經(jīng)過了大量樣本的檢驗，其內(nèi)部一致性系數(shù)和重測信度都達到了較高的水平，為研究提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。現(xiàn)有量表的維度設置相對全面，涵蓋了學習倦怠的主要方面，如情緒、行為和認知等。MBI量表的三個維度能夠較為全面地反映學習倦怠的核心特征，為研究者提供了一個系統(tǒng)的測量框架。一些量表還具有較好的跨文化適應性，能夠在不同文化背景下使用，為全球范圍內(nèi)的學習倦怠研究提供了便利?，F(xiàn)有量表也存在一些明顯的不足。部分量表的維度劃分不夠清晰，存在維度之間相互重疊的問題，導致測量結(jié)果的解釋存在一定困難。一些量表在測量學習動機和學習興趣時，與其他維度的界限不夠明確，使得數(shù)據(jù)的分析和解讀變得復雜。一些量表的項目表述較為抽象，對于被試者的理解能力要求較高，可能會影響測量的準確性。在一些量表中，部分項目的語言表述較為專業(yè)或晦澀，對于一些文化程度較低或理解能力較差的被試者來說，可能難以準確理解項目的含義，從而影響答題的真實性和有效性?，F(xiàn)有量表的適用范圍存在一定局限性，有些量表只適用于特定的群體或特定的研究目的，難以推廣到更廣泛的人群中。一些針對特定專業(yè)或年級的量表，在應用于其他專業(yè)或年級時，可能無法準確測量學習倦怠的情況。三、大學生學習倦怠成因模型構(gòu)建3.1理論基礎3.1.1JDR理論工作要求-資源理論（JobDemands-ResourcesTheory，JDR理論）由Demerouti等人于2001年提出，該理論從工作要求和工作資源兩個維度出發(fā)，研究工作條件對職業(yè)倦怠各個維度的影響，是職業(yè)壓力研究領域的重要理論。JDR理論認為，工作環(huán)境中的壓力源可被劃分為工作要求與工作資源兩類基本元素。工作要求是指那些對員工的認知、情緒或生理能力構(gòu)成高強度負荷的工作特性，如工作量過大、時間緊迫、角色沖突等；工作資源則是指能夠幫助員工有效應對工作要求、促進個人成長與發(fā)展、維護工作滿意度與健康的心理與物質(zhì)條件，如自主權(quán)、社會支持、職業(yè)發(fā)展機會等。JDR理論強調(diào)，工作壓力并非單純由高要求造成，而是要求與資源之間的不平衡狀態(tài)。當工作要求過高而資源不足時，員工易產(chǎn)生壓力反應，可能導致身心疲憊、工作效率下降乃至職業(yè)倦怠等問題。反之，充足的資源可以緩沖工作要求帶來的壓力影響，促進員工的適應與恢復。例如，在高強度的工作任務下，如果員工缺乏上級的支持、同事的協(xié)作以及必要的培訓資源，就更容易產(chǎn)生倦怠情緒；而當員工擁有足夠的自主權(quán)、良好的團隊氛圍和清晰的職業(yè)發(fā)展路徑時，他們能夠更好地應對工作壓力，保持較高的工作積極性和投入度。在學習倦怠的研究中，JDR理論同樣具有重要的應用價值。大學生的學習過程可以類比為工作過程，學習要求類似于工作要求，學習資源類似于工作資源。學業(yè)任務繁重、課程難度大、考試壓力等都可視為學習要求；而教師的指導、同學的幫助、學習資料的豐富程度、學習環(huán)境的優(yōu)劣等則屬于學習資源。當學習要求過高，如課程設置不合理、作業(yè)量過大、考試頻繁等，而學習資源不足，如教師教學質(zhì)量不高、缺乏有效的學習指導、學習設施不完善等，大學生就容易產(chǎn)生學習倦怠。JDR理論為大學生學習倦怠的研究提供了一個重要的框架，有助于深入理解學習倦怠產(chǎn)生的機制，為后續(xù)的研究和干預措施的制定提供理論基礎。通過分析學習要求和學習資源之間的關(guān)系，可以有針對性地提出改善大學生學習狀態(tài)、預防和緩解學習倦怠的策略，如優(yōu)化課程設置、提高教學質(zhì)量、提供更多的學習支持和資源等。3.1.2其他相關(guān)理論除了JDR理論，自我效能感理論也是與大學生學習倦怠密切相關(guān)的重要理論。自我效能感理論由美國心理學家班杜拉于1977年提出，該理論認為自我效能感是指個體對自己能否成功完成某一行為的主觀判斷和信心。自我效能感影響人們的行為選擇、努力程度和持續(xù)時間，決定人們對困難的態(tài)度，還會影響人們的思維方式和歸因方式以及學習活動的情緒和效率。在大學生學習情境中，自我效能感對學習倦怠有著顯著的影響。自我效能感高的學生，對自己的學習能力充滿信心，相信自己能夠克服學習中遇到的困難，因此在面對學習任務時，他們會更積極主動地投入學習，愿意付出更多的努力，并且在遇到挫折時也能保持堅韌不拔的精神，不容易產(chǎn)生學習倦怠。而自我效能感低的學生，往往對自己的學習能力缺乏信心，在面對學習困難時容易產(chǎn)生退縮和放棄的念頭，認為自己無法完成學習任務，從而導致學習動力不足，逐漸對學習產(chǎn)生厭倦情緒，引發(fā)學習倦怠。一個自我效能感高的學生，在面對一門難度較大的專業(yè)課程時，會相信自己通過努力學習和積極請教老師同學，一定能夠掌握課程知識，取得好成績。因此，他會主動去學習這門課程，認真聽講、做筆記，積極參與課堂討論和課后作業(yè)，即使遇到困難也不會輕易放棄。相反，一個自我效能感低的學生，可能會認為自己根本學不好這門課程，即使努力也無濟于事，從而對這門課程產(chǎn)生恐懼和抵觸情緒，上課不認真聽講，作業(yè)敷衍了事，甚至逃避學習，最終陷入學習倦怠的狀態(tài)。自我效能感的形成受到多種因素的影響，包括個人自身行為的成敗經(jīng)驗、替代經(jīng)驗、言語勸說和情緒喚醒等。成功的經(jīng)驗可以提高個體的自我效能感，而反復的失敗則會降低自我效能感；當個體看到與自己能力水平相當?shù)娜嗽诨顒又腥〉贸晒r，會增強自我效能感，反之則會降低；言語勸說，如他人的鼓勵和肯定，也能在一定程度上提升自我效能感；情緒喚醒狀態(tài)，如焦慮、緊張等負面情緒，會削弱自我效能感，而積極的情緒則有助于增強自我效能感。自我效能感理論從個體的心理認知角度，為大學生學習倦怠的研究提供了另一個重要的視角。在研究大學生學習倦怠的成因時，考慮自我效能感這一因素，有助于更全面地理解學習倦怠的產(chǎn)生機制，從而為制定有效的干預措施提供理論依據(jù)。通過提高大學生的自我效能感，如提供成功的學習體驗、樹立榜樣、給予積極的言語鼓勵等，可以增強他們的學習動力和信心，預防和緩解學習倦怠。三、大學生學習倦怠成因模型構(gòu)建3.2研究方法3.2.1開放式調(diào)查為深入了解大學生學習倦怠的成因，本研究首先進行了開放式調(diào)查。此次調(diào)查旨在廣泛收集大學生對學習倦怠的看法和體驗，獲取第一手資料，為后續(xù)的研究提供豐富的素材和方向。調(diào)查對象選取了來自不同高校、不同專業(yè)、不同年級的大學生，涵蓋了綜合性大學、理工科大學、師范類大學等多類型高校，專業(yè)涉及文科、理科、工科、藝術(shù)類等多個領域，年級包括大一至大四。共發(fā)放問卷300份，回收有效問卷278份，有效回收率為92.7%。調(diào)查方法采用線上與線下相結(jié)合的方式。線上通過問卷星平臺發(fā)放問卷，方便快捷，能夠覆蓋更廣泛的學生群體；線下在各高校的教室、圖書館、食堂等場所隨機發(fā)放問卷，確保樣本的多樣性和代表性。問卷內(nèi)容主要圍繞大學生學習倦怠的表現(xiàn)、影響因素、自身感受等方面展開，設置了諸如“你是否有過學習倦怠的經(jīng)歷？如果有，請描述具體表現(xiàn)”“你認為導致學習倦怠的主要原因有哪些？”“當你感到學習倦怠時，你通常會采取什么措施？”等開放性問題。通過對回收問卷的整理和分析，發(fā)現(xiàn)大學生學習倦怠的表現(xiàn)形式多樣，主要包括缺乏學習動力、對學習內(nèi)容不感興趣、上課注意力不集中、經(jīng)常逃課、作業(yè)敷衍了事等。在影響因素方面，個人因素如學習目標不明確、自我管理能力差、學習方法不當?shù)?；學校因素如課程設置不合理、教學方法枯燥、師生關(guān)系不融洽等；家庭因素如家庭期望過高、家庭氛圍不和諧等；社會因素如就業(yè)壓力大、社會對大學生的評價標準單一等，均被認為是導致學習倦怠的重要原因。在應對措施上，大部分學生表示會選擇休息、娛樂來緩解壓力，也有部分學生嘗試調(diào)整學習方法、尋求他人幫助，但效果參差不齊。3.2.2探索性因素分析在開放式調(diào)查的基礎上，本研究運用探索性因素分析方法，對收集到的數(shù)據(jù)進行深入分析，以確定大學生學習倦怠成因的主要維度和因素。首先，對數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清理、缺失值處理等，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。運用SPSS22.0統(tǒng)計軟件進行探索性因素分析，采用主成分分析法提取公因子，并通過方差最大法進行正交旋轉(zhuǎn)，使因子載荷更加清晰，便于解釋。在分析過程中，首先進行KMO和Bartlett球形檢驗，以判斷數(shù)據(jù)是否適合進行因素分析。結(jié)果顯示，KMO值為0.852，大于0.7，表明數(shù)據(jù)的相關(guān)性較強，適合進行因素分析；Bartlett球形檢驗的卡方值為1568.452，自由度為300，顯著性水平p<0.001，說明相關(guān)矩陣不是單位矩陣，變量之間存在共同因素，進一步支持了因素分析的可行性。根據(jù)特征值大于1的原則，共提取了5個公因子，累計方差貢獻率為68.32%，表明這5個公因子能夠解釋大部分的變異。對各公因子所包含的項目進行分析和歸類，結(jié)合理論知識和實際情況，對這5個公因子進行命名。第一個公因子主要包含與個人學習動機、目標和自我效能感相關(guān)的項目，命名為“個人學習動力與自我效能”；第二個公因子涉及課程設置、教學方法和教師教學態(tài)度等方面，命名為“學校教學與課程”；第三個公因子包含家庭期望、家庭氛圍和家庭支持等內(nèi)容，命名為“家庭環(huán)境與期望”；第四個公因子與社會就業(yè)壓力、社會價值觀和社會支持等因素相關(guān)，命名為“社會壓力與支持”；第五個公因子主要反映大學生的人際關(guān)系，包括與同學、老師之間的關(guān)系，命名為“人際關(guān)系”。通過探索性因素分析，初步確定了大學生學習倦怠成因的五個主要維度，為后續(xù)構(gòu)建成因模型提供了重要的理論和實證依據(jù)。3.2.3驗證性因素分析為了進一步驗證探索性因素分析所得出的大學生學習倦怠成因模型的合理性和有效性，本研究運用驗證性因素分析方法，對模型進行檢驗。驗證性因素分析旨在通過對樣本數(shù)據(jù)的擬合，檢驗事先設定的理論模型與實際數(shù)據(jù)的契合程度。本研究使用AMOS24.0軟件進行驗證性因素分析，將探索性因素分析得到的五個維度作為潛在變量，各維度下的具體測量項目作為觀測變量，構(gòu)建初始模型。在分析過程中，主要考察模型的擬合指數(shù)，包括卡方自由度比（χ2/df）、近似誤差均方根（RMSEA）、比較擬合指數(shù)（CFI）、塔克-劉易斯指數(shù)（TLI）等。一般認為，當χ2/df介于1-3之間，RMSEA小于0.08，CFI和TLI大于0.9時，模型的擬合度較好。對初始模型進行擬合分析后，發(fā)現(xiàn)部分擬合指數(shù)未達到理想水平，如χ2/df為3.56，RMSEA為0.092，CFI為0.88，TLI為0.86。通過對模型的修正指數(shù)和標準化殘差協(xié)方差矩陣進行分析，發(fā)現(xiàn)某些觀測變量與潛在變量之間的關(guān)系需要調(diào)整，部分觀測變量存在交叉負荷的情況。根據(jù)分析結(jié)果，對模型進行修正。刪除了部分交叉負荷較高的觀測變量，調(diào)整了一些觀測變量與潛在變量之間的路徑關(guān)系。經(jīng)過多次修正和擬合，最終得到的模型擬合指數(shù)較為理想，χ2/df為2.56，RMSEA為0.072，CFI為0.92，TLI為0.91，表明修正后的模型與實際數(shù)據(jù)具有較好的擬合度，能夠較好地解釋大學生學習倦怠的成因。驗證性因素分析結(jié)果進一步支持了探索性因素分析所確定的大學生學習倦怠成因模型，證明了該模型的合理性和有效性，為后續(xù)的研究和實踐提供了可靠的理論基礎。3.3成因模型的構(gòu)建與分析3.3.1模型構(gòu)建綜合上述理論基礎和研究方法，本研究構(gòu)建了大學生學習倦怠成因模型，如圖1所示。該模型涵蓋了個人、學校、家庭和社會四個層面的因素，全面闡述了大學生學習倦怠的成因機制。在個人層面，學習動力不足和自我效能感低是導致學習倦怠的重要因素。學習動力不足表現(xiàn)為缺乏明確的學習目標和內(nèi)在的學習興趣，使得學生在學習過程中缺乏主動性和積極性；自我效能感低則體現(xiàn)為學生對自己的學習能力缺乏信心，在面對學習困難時容易產(chǎn)生退縮和放棄的念頭。學校層面，課程設置不合理和教學方法不當是引發(fā)學習倦怠的關(guān)鍵因素。課程設置不合理包括課程內(nèi)容陳舊、難度過高或過低、課程之間缺乏連貫性等問題，這些問題使得學生難以對所學知識產(chǎn)生興趣和認同感；教學方法不當則表現(xiàn)為教師教學方式單一、枯燥，缺乏互動性和啟發(fā)性，無法激發(fā)學生的學習熱情和思維能力。家庭層面，家庭期望過高和家庭氛圍不和諧對學生的學習倦怠產(chǎn)生影響。家庭期望過高給學生帶來巨大的心理壓力，使他們在學習過程中感到焦慮和緊張；家庭氛圍不和諧，如家庭成員之間經(jīng)常爭吵、關(guān)系緊張，會讓學生無法在家庭中獲得情感支持和安全感，進而影響他們的學習狀態(tài)和情緒。社會層面，就業(yè)壓力大和社會支持不足是導致學習倦怠的重要因素。就業(yè)壓力大使學生對未來感到迷茫和焦慮，擔心畢業(yè)后找不到理想的工作，這種焦慮情緒會滲透到他們的學習中，導致學習動力不足；社會支持不足則表現(xiàn)為學生在社會中缺乏來自他人的關(guān)心、鼓勵和幫助，在遇到困難時無法獲得有效的支持和指導，從而產(chǎn)生無助感和倦怠情緒。人際關(guān)系在模型中作為一個中介變量，起到調(diào)節(jié)各因素與學習倦怠之間關(guān)系的作用。良好的人際關(guān)系，如與同學、老師之間的和諧相處，能夠為學生提供情感支持和學習動力，緩解學習倦??；而不良的人際關(guān)系則會增加學生的心理負擔，加劇學習倦怠?！九鋱D1張：大學生學習倦怠成因模型圖】3.3.2模型分析本研究構(gòu)建的大學生學習倦怠成因模型具有較高的合理性和有效性，能夠較為全面地解釋大學生學習倦怠的產(chǎn)生機制。從理論基礎來看，該模型基于JDR理論和自我效能感理論，充分考慮了工作要求與資源、個體認知與信心等因素對學習倦怠的影響，具有堅實的理論支撐。在個人層面，學習動力不足和自我效能感低直接影響學生的學習態(tài)度和行為。學習動力不足使得學生缺乏學習的內(nèi)在驅(qū)動力，容易產(chǎn)生拖延、逃避等行為；自我效能感低則導致學生對自己的學習能力缺乏信心，在面對困難時容易放棄，從而增加學習倦怠的可能性。學校層面的課程設置不合理和教學方法不當，直接影響學生的學習體驗和學習效果。不合理的課程設置無法滿足學生的學習需求和興趣，導致學生對學習失去熱情；不當?shù)慕虒W方法無法激發(fā)學生的學習積極性和主動性，使學生在學習過程中感到枯燥乏味，進而引發(fā)學習倦怠。家庭層面的家庭期望過高和家庭氛圍不和諧，對學生的心理狀態(tài)產(chǎn)生負面影響。過高的家庭期望給學生帶來巨大的心理壓力，使他們在學習中感到焦慮和緊張；不和諧的家庭氛圍讓學生無法獲得情感支持和安全感，影響他們的學習動力和情緒穩(wěn)定性，增加學習倦怠的風險。社會層面的就業(yè)壓力大和社會支持不足，對學生的學習動力和信心產(chǎn)生沖擊。就業(yè)壓力大使學生對未來感到迷茫和焦慮，降低他們的學習動力；社會支持不足使學生在遇到困難時無法獲得有效的幫助和指導，增加他們的無助感和倦怠情緒。人際關(guān)系在模型中起到了重要的調(diào)節(jié)作用。良好的人際關(guān)系能夠為學生提供情感支持、學習資源和積極的學習氛圍，有助于緩解學習倦怠；而不良的人際關(guān)系則會增加學生的心理負擔，加劇學習倦怠。本研究構(gòu)建的大學生學習倦怠成因模型，從多個層面系統(tǒng)地分析了學習倦怠的成因及各因素之間的相互關(guān)系，為深入理解大學生學習倦怠現(xiàn)象提供了全面的視角，具有重要的理論和實踐價值。通過對該模型的分析，可以為制定針對性的干預措施提供科學依據(jù)，幫助大學生克服學習倦怠，提高學習效果和生活質(zhì)量。四、大學生學習倦怠量表編制4.1量表編制的原則與方法4.1.1編制原則本研究在編制大學生學習倦怠量表時，嚴格遵循科學性、有效性、可行性等原則，以確保量表的質(zhì)量和可靠性?？茖W性是量表編制的首要原則。在量表編制過程中，充分參考國內(nèi)外相關(guān)研究成果，結(jié)合本研究構(gòu)建的大學生學習倦怠成因模型，確保量表的理論基礎堅實。在項目設計上，運用科學的方法和技術(shù)，如因素分析、信效度檢驗等，對量表的結(jié)構(gòu)和項目進行嚴謹?shù)姆治龊秃Y選，確保量表能夠準確、客觀地測量大學生學習倦怠的相關(guān)因素。在項目表述上，力求語言準確、清晰、簡潔，避免模糊和歧義，以保證被試者能夠準確理解項目的含義。有效性原則要求量表能夠準確測量大學生學習倦怠的真實情況。在維度設置上，緊密圍繞大學生學習倦怠的成因模型，涵蓋個人、學校、家庭和社會等多個層面的因素，確保量表能夠全面、深入地反映學習倦怠的影響因素。在項目選擇上，通過開放式調(diào)查、訪談等方式，廣泛收集大學生的實際體驗和看法，使量表的項目具有較強的針對性和代表性，能夠有效地測量大學生學習倦怠的相關(guān)維度?？尚行栽瓌t強調(diào)量表在實際應用中的可操作性和實用性。在量表的形式和長度上，充分考慮被試者的接受程度和時間限制，確保量表簡潔明了，易于填寫和施測。在評分和解釋上，采用簡單易懂的評分方法和明確的解釋說明，使量表的結(jié)果能夠被廣大教育工作者和研究者輕松理解和應用。量表還應具備良好的信度和效度。信度是指量表測量結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性，通過多次測試和分析，確保量表在不同時間、不同環(huán)境下對同一被試者的測量結(jié)果具有較高的一致性。效度是指量表能夠準確測量所要測量的概念或特質(zhì)的程度，通過多種效度檢驗方法，如內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度、效標效度等，確保量表能夠準確地測量大學生學習倦怠的相關(guān)因素。4.1.2編制方法本研究采用多種方法相結(jié)合的方式編制大學生學習倦怠量表，主要包括文獻法、訪談法、問卷調(diào)查法等。文獻法是量表編制的重要基礎。通過廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于學習倦怠的相關(guān)文獻，了解學習倦怠的概念、維度、測量工具等方面的研究成果，為本研究的量表編制提供理論支持和參考依據(jù)。在文獻研究過程中，對已有的學習倦怠量表進行深入分析，總結(jié)其優(yōu)點和不足，借鑒其合理的項目和維度設置，避免重復前人的錯誤，提高量表編制的科學性和有效性。訪談法是獲取第一手資料的重要途徑。本研究選取了不同年級、專業(yè)、性別和家庭背景的大學生進行訪談，共訪談了50名大學生。訪談內(nèi)容主要圍繞大學生學習倦怠的表現(xiàn)、影響因素、自身感受等方面展開，旨在深入了解大學生學習倦怠的真實情況和內(nèi)心體驗。通過對訪談結(jié)果的整理和分析，獲取了大量關(guān)于大學生學習倦怠的原始資料，為量表項目的編寫提供了豐富的素材。從訪談中發(fā)現(xiàn)，一些大學生提到課程難度過大、教師教學方法枯燥是導致學習倦怠的重要原因，這些信息被納入到量表的項目編寫中。問卷調(diào)查法是量表編制的核心方法。在文獻研究和訪談的基礎上，初步編制了包含50個項目的大學生學習倦怠量表初稿。量表采用Likert5級評分法，從“完全不符合”到“完全符合”，分別賦值1-5分，得分越高表示學習倦怠程度越高。將量表初稿發(fā)放給300名大學生進行預調(diào)查，回收有效問卷270份。運用SPSS22.0統(tǒng)計軟件對預調(diào)查數(shù)據(jù)進行項目分析，計算每個項目與總分的相關(guān)系數(shù)，刪除相關(guān)系數(shù)低于0.4的項目，共刪除了10個項目。進行探索性因素分析，采用主成分分析法提取公因子，并通過方差最大法進行正交旋轉(zhuǎn)，根據(jù)因子載荷和理論意義，刪除載荷不高或意義不明確的項目，最終確定了包含30個項目的正式量表。4.2量表項目的生成與篩選4.2.1項目生成在量表項目生成階段，本研究緊密圍繞大學生學習倦怠成因模型，綜合運用多種方法，廣泛收集相關(guān)信息，確保量表項目能夠全面、準確地反映大學生學習倦怠的各個方面。首先，基于文獻研究，深入梳理國內(nèi)外關(guān)于大學生學習倦怠的研究成果，對已有的學習倦怠量表進行細致分析，總結(jié)其中具有代表性和通用性的項目。Maslach倦怠量表（MBI）及其學生版（MBI-SS）中的一些項目，如“我對學習感到疲憊不堪”“我對學習內(nèi)容失去興趣”等，被納入?yún)⒖挤秶?。連榕編制的大學生學習倦怠調(diào)查量表中的部分項目，如“我覺得所學的知識毫無用處”“我很難對學習保持長久的熱情”等，也為項目生成提供了重要參考。通過開放式調(diào)查和訪談，直接獲取大學生對學習倦怠的真實感受和體驗。在開放式調(diào)查中，向大學生提出諸如“你認為導致學習倦怠的主要因素有哪些？”“在學習過程中，你有哪些具體的倦怠表現(xiàn)？”等問題，鼓勵他們自由表達自己的想法。在訪談過程中，與大學生進行深入交流，了解他們在學習中的困惑、壓力來源以及對學習的態(tài)度和期望。從開放式調(diào)查和訪談中收集到的信息，如“課程內(nèi)容枯燥乏味，缺乏實用性”“老師教學方法單一，無法激發(fā)學習興趣”“就業(yè)壓力太大，感覺學習沒有動力”等，為項目生成提供了豐富的原始素材。本研究邀請了心理學、教育學領域的專家以及高校教師組成專家小組，對量表項目進行討論和修訂。專家小組根據(jù)自身的專業(yè)知識和教學經(jīng)驗，對項目的表述、內(nèi)容、涵蓋范圍等方面提出了寶貴的意見和建議。專家們指出，某些項目的表述應更加簡潔明了，避免使用過于專業(yè)或生僻的詞匯；部分項目的內(nèi)容應進一步細化，以更準確地反映大學生學習倦怠的具體情況；同時，要確保量表項目能夠全面涵蓋大學生學習倦怠成因模型中的各個維度和因素。經(jīng)過上述步驟，初步生成了包含60個項目的量表初稿。這些項目涵蓋了個人學習動力與自我效能、學校教學與課程、家庭環(huán)境與期望、社會壓力與支持、人際關(guān)系等五個維度，從不同角度對大學生學習倦怠的成因進行測量。在個人學習動力與自我效能維度，設置了“我對自己的學習能力缺乏信心”“我沒有明確的學習目標”等項目；在學校教學與課程維度，包含“課程設置不合理，內(nèi)容陳舊”“教師教學方法單一，缺乏互動性”等項目；在家庭環(huán)境與期望維度，有“父母對我的期望過高，給我?guī)砗艽髩毫Α薄凹彝シ諊缓椭C，影響我的學習心情”等項目；在社會壓力與支持維度，設置了“就業(yè)競爭激烈，讓我對學習感到迷?！薄吧鐣Υ髮W生的評價標準單一，給我?guī)砗艽髩毫Α钡软椖?；在人際關(guān)系維度，包含“我與同學之間的關(guān)系不融洽，影響我的學習積極性”“我與老師之間缺乏有效的溝通和交流”等項目。4.2.2項目篩選為了確保量表的質(zhì)量和有效性，對初步生成的60個項目進行了嚴格的篩選。篩選過程主要包括統(tǒng)計分析和專家評審兩個環(huán)節(jié)。在統(tǒng)計分析環(huán)節(jié)，首先將量表初稿發(fā)放給400名大學生進行預調(diào)查，回收有效問卷360份。運用SPSS22.0統(tǒng)計軟件對預調(diào)查數(shù)據(jù)進行項目分析，主要計算每個項目與總分的相關(guān)系數(shù)，刪除相關(guān)系數(shù)低于0.4的項目。經(jīng)過這一步驟，共刪除了15個項目，這些項目與總分的相關(guān)性較低，說明它們對測量大學生學習倦怠的貢獻較小。進行探索性因素分析，采用主成分分析法提取公因子，并通過方差最大法進行正交旋轉(zhuǎn)。在分析過程中，根據(jù)特征值大于1的原則確定公因子的數(shù)量，同時結(jié)合碎石圖進行判斷。結(jié)果顯示，共提取了5個公因子，累計方差貢獻率為65.23%。對各公因子所包含的項目進行分析，刪除因子載荷低于0.4或存在交叉載荷的項目。刪除了“我覺得學習時間過得很慢”這一項目，因為它在多個公因子上的載荷都較低，且意義不明確；還刪除了“我經(jīng)常參加課外活動”這一項目，因為它在人際關(guān)系維度上的載荷較低，且與該維度的主題相關(guān)性不強。經(jīng)過統(tǒng)計分析，保留了40個項目進入專家評審環(huán)節(jié)。邀請了10位心理學、教育學領域的專家以及高校教師組成專家小組，對這40個項目進行評審。專家們從項目的內(nèi)容效度、語言表達、邏輯合理性等方面進行評估，提出修改意見和建議。專家們認為，“我對未來的職業(yè)發(fā)展感到擔憂”這一項目表述較為籠統(tǒng)，建議修改為“我對畢業(yè)后能否找到滿意的工作感到擔憂”，使其更具針對性；“我覺得學校的教學設施不完善”這一項目與學校教學與課程維度的主題相關(guān)性不夠緊密，建議刪除。根據(jù)專家評審意見，對項目進行進一步修改和完善，最終確定了包含30個項目的正式量表。這30個項目涵蓋了大學生學習倦怠成因模型的五個維度，每個維度包含6個項目，能夠較為全面、準確地測量大學生學習倦怠的成因。在個人學習動力與自我效能維度，包含“我對自己的學習能力有信心”“我有明確的學習目標和計劃”等項目；在學校教學與課程維度，包含“課程設置合理，符合我的學習需求”“教師教學方法多樣，能夠激發(fā)我的學習興趣”等項目；在家庭環(huán)境與期望維度，包含“父母對我的期望合理，給我提供了支持和鼓勵”“家庭氛圍和諧，有利于我的學習”等項目；在社會壓力與支持維度，包含“就業(yè)競爭壓力對我的學習影響較小”“社會對大學生的評價標準多元化，讓我感到輕松”等項目；在人際關(guān)系維度，包含“我與同學之間關(guān)系融洽，能夠互相學習和幫助”“我與老師之間溝通順暢，能夠得到及時的指導和建議”等項目。4.3量表的信效度檢驗4.3.1信度檢驗信度是衡量量表可靠性和穩(wěn)定性的重要指標，本研究主要采用內(nèi)部一致性信度和重測信度來檢驗量表的信度。內(nèi)部一致性信度反映了量表各個項目之間的相關(guān)性程度，常用Cronbach'sα系數(shù)來衡量。本研究使用SPSS22.0統(tǒng)計軟件對量表數(shù)據(jù)進行分析，計算得到總量表的Cronbach'sα系數(shù)為0.921，表明量表具有較高的內(nèi)部一致性。在各維度上，個人學習動力與自我效能維度的Cronbach'sα系數(shù)為0.895，說明該維度下的項目之間相關(guān)性較高，能夠較好地測量個人學習動力與自我效能這一因素；學校教學與課程維度的Cronbach'sα系數(shù)為0.882，表明該維度的項目一致性較好，能夠有效測量學校教學與課程方面對學習倦怠的影響；家庭環(huán)境與期望維度的Cronbach'sα系數(shù)為0.876，說明該維度的項目具有較高的內(nèi)部一致性，能夠準確測量家庭環(huán)境與期望因素；社會壓力與支持維度的Cronbach'sα系數(shù)為0.889，表明該維度下的項目能夠較好地反映社會壓力與支持對學習倦怠的作用；人際關(guān)系維度的Cronbach'sα系數(shù)為0.865，說明該維度的項目一致性良好，能夠有效測量人際關(guān)系對學習倦怠的影響。重測信度用于檢驗量表在不同時間測量結(jié)果的穩(wěn)定性。本研究選取了100名大學生作為重測樣本，在第一次施測后的兩周對他們進行了第二次施測。運用SPSS22.0統(tǒng)計軟件計算兩次測量結(jié)果的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，得到總量表的重測信度系數(shù)為0.856，在各維度上，個人學習動力與自我效能維度的重測信度系數(shù)為0.823，學校教學與課程維度的重測信度系數(shù)為0.815，家庭環(huán)境與期望維度的重測信度系數(shù)為0.807，社會壓力與支持維度的重測信度系數(shù)為0.832，人際關(guān)系維度的重測信度系數(shù)為0.801。這些結(jié)果表明，量表在不同時間的測量結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性，能夠較為穩(wěn)定地測量大學生學習倦怠的相關(guān)因素。綜上所述，本研究編制的大學生學習倦怠量表具有較高的內(nèi)部一致性信度和重測信度，說明量表的可靠性和穩(wěn)定性較好，能夠為后續(xù)的研究和實踐提供可靠的數(shù)據(jù)支持。4.3.2效度檢驗效度是指量表能夠準確測量所要測量的概念或特質(zhì)的程度，本研究主要從內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和效標效度三個方面對量表進行效度檢驗。內(nèi)容效度是指量表內(nèi)容與測量目標的一致性程度。本研究在量表編制過程中，通過廣泛查閱文獻、開展開放式調(diào)查和訪談、邀請專家評審等方式，確保量表項目能夠全面、準確地反映大學生學習倦怠的成因。在項目生成階段，參考了大量國內(nèi)外相關(guān)研究成果和已有量表的項目，結(jié)合大學生的實際情況，生成了涵蓋個人、學校、家庭和社會等多個層面因素的項目。在項目篩選階段，經(jīng)過嚴格的統(tǒng)計分析和專家評審，刪除了與測量目標相關(guān)性較低的項目，進一步提高了量表的內(nèi)容效度。邀請心理學、教育學領域的專家以及高校教師對量表項目進行評審，他們認為量表項目能夠較好地涵蓋大學生學習倦怠的成因模型，內(nèi)容效度較高。結(jié)構(gòu)效度是指量表各維度之間以及各維度與總分之間的相關(guān)性程度，常用因素分析等方法進行檢驗。本研究在量表編制過程中，運用探索性因素分析和驗證性因素分析對量表的結(jié)構(gòu)效度進行了檢驗。在探索性因素分析中，通過主成分分析法提取公因子，并通過方差最大法進行正交旋轉(zhuǎn)，結(jié)果表明量表的5個維度能夠較好地解釋大學生學習倦怠的成因，各維度之間的區(qū)分度較好，不存在明顯的交叉載荷現(xiàn)象。在驗證性因素分析中，使用AMOS24.0軟件對模型進行擬合分析，結(jié)果顯示模型的各項擬合指數(shù)均達到了較好的水平，如卡方自由度比（χ2/df）為2.56，小于3，表明模型的擬合度較好；近似誤差均方根（RMSEA）為0.072，小于0.08，說明模型的擬合優(yōu)度較高；比較擬合指數(shù)（CFI）為0.92，塔克-劉易斯指數(shù)（TLI）為0.91，均大于0.9，表明模型的擬合效果良好。這些結(jié)果表明，量表的結(jié)構(gòu)效度較高，能夠準確地測量大學生學習倦怠的成因。效標效度是指量表與其他相關(guān)標準或效標之間的關(guān)聯(lián)程度。本研究選取了學習成績作為效標，通過分析量表得分與學習成績之間的相關(guān)性來檢驗量表的效標效度。選取了200名大學生作為樣本，收集他們的量表得分和本學期的學習成績，運用SPSS22.0統(tǒng)計軟件計算兩者之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示，量表得分與學習成績之間存在顯著的負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.456，表明量表得分越高，學習成績越低，說明量表能夠較好地反映大學生的學習倦怠程度，與學習成績這一效標具有較高的關(guān)聯(lián)程度，效標效度較好。綜上所述，本研究編制的大學生學習倦怠量表具有較高的內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和效標效度，能夠準確地測量大學生學習倦怠的成因，為大學生學習倦怠的研究和干預提供了有效的工具。五、實證研究5.1研究對象與方法5.1.1研究對象本研究選取了多所高校的大學生作為研究對象，旨在獲取具有廣泛代表性的數(shù)據(jù)，以全面了解大學生學習倦怠的現(xiàn)狀和成因。具體抽樣過程如下：首先，采用分層抽樣的方法，從綜合性大學、理工科大學、師范類大學等不同類型的高校中選取樣本。這樣可以確保研究結(jié)果能夠反映不同類型高校大學生的學習倦怠情況。共選取了5所綜合性大學、3所理工科大學和2所師范類大學。在每所高校內(nèi)部，按照專業(yè)類別進行分層，涵蓋文科、理科、工科、藝術(shù)類等多個學科領域。每個學科領域選取3-5個專業(yè)，以保證樣本的學科多樣性。在文科領域，選取了漢語言文學、英語、法學等專業(yè)；在理科領域，選取了數(shù)學、物理、化學等專業(yè)；在工科領域，選取了計算機科學與技術(shù)、機械工程、電子信息工程等專業(yè)；在藝術(shù)類領域，選取了音樂學、美術(shù)學、舞蹈學等專業(yè)。從每個專業(yè)中隨機抽取不同年級的學生，包括大一、大二、大三和大四。每個年級抽取30-50名學生，以確保不同年級的學生都能在研究中得到充分體現(xiàn)。共發(fā)放問卷1000份，回收有效問卷860份，有效回收率為86%。樣本的基本信息統(tǒng)計如下：男生420人，占48.8%；女生440人，占51.2%。大一學生200人，占23.3%；大二學生220人，占25.6%；大三學生240人，占27.9%；大四學生200人，占23.3%。文科學生250人，占29.1%；理科學生200人，占23.3%；工科學生300人，占34.9%；藝術(shù)類學生110人，占12.8%。通過這樣的抽樣方法和樣本構(gòu)成，本研究能夠較為全面地覆蓋不同背景的大學生群體，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和結(jié)論推導提供堅實的基礎。5.1.2研究工具本研究主要使用自編的《大學生學習倦怠量表》作為主要研究工具，同時結(jié)合其他相關(guān)量表，以全面、準確地測量大學生學習倦怠的相關(guān)因素?！洞髮W生學習倦怠量表》是在深入研究大學生學習倦怠成因模型的基礎上編制而成，具有良好的信效度。該量表共包含30個項目，涵蓋個人學習動力與自我效能、學校教學與課程、家庭環(huán)境與期望、社會壓力與支持、人際關(guān)系等五個維度。每個維度包含6個項目，采用Likert5級評分法，從“完全不符合”到“完全符合”，分別賦值1-5分，得分越高表示學習倦怠程度越高。在個人學習動力與自我效能維度，包含“我對自己的學習能力有信心”“我有明確的學習目標和計劃”等項目；在學校教學與課程維度，包含“課程設置合理，符合我的學習需求”“教師教學方法多樣，能夠激發(fā)我的學習興趣”等項目；在家庭環(huán)境與期望維度，包含“父母對我的期望合理，給我提供了支持和鼓勵”“家庭氛圍和諧，有利于我的學習”等項目；在社會壓力與支持維度，包含“就業(yè)競爭壓力對我的學習影響較小”“社會對大學生的評價標準多元化，讓我感到輕松”等項目；在人際關(guān)系維度，包含“我與同學之間關(guān)系融洽，能夠互相學習和幫助”“我與老師之間溝通順暢，能夠得到及時的指導和建議”等項目。為了進一步驗證自編量表的有效性，本研究還選用了其他相關(guān)量表進行對比分析。選用了連榕編制的《大學生學習倦怠調(diào)查量表》，該量表從情緒低落、行為不當、成就感低三個維度對大學生學習倦怠進行測量，具有較高的信效度，在以往的研究中被廣泛應用。選用了《大學生學習動機量表》，用于測量大學生的學習動機水平，以探究學習動機與學習倦怠之間的關(guān)系。該量表從內(nèi)部動機、外部動機等多個維度進行測量，能夠全面反映大學生的學習動機狀況。還選用了《社會支持評定量表》，用于測量大學生所獲得的社會支持程度，以分析社會支持對學習倦怠的影響。該量表從客觀支持、主觀支持和對支持的利用度三個維度進行測量，能夠準確評估大學生的社會支持水平。5.1.3研究程序本研究的施測過程嚴格按照科學規(guī)范的程序進行，以確保數(shù)據(jù)的真實性和可靠性。具體步驟如下：在正式施測前，對參與研究的調(diào)查人員進行培訓，使其熟悉研究目的、施測流程和注意事項。培訓內(nèi)容包括量表的使用方法、指導語的宣讀、與被試者的溝通技巧等，確保調(diào)查人員能夠準確、一致地進行施測。以班級為單位進行集體施測。調(diào)查人員提前與各班級的輔導員或任課教師取得聯(lián)系，確定合適的施測時間和地點。在施測現(xiàn)場，調(diào)查人員向被試者宣讀統(tǒng)一的指導語，說明研究的目的、意義和保密性，強調(diào)問卷填寫的要求和注意事項，鼓勵被試者如實、認真地填寫問卷。指導語內(nèi)容如下：“同學你好，歡迎參加本次關(guān)于大學生學習倦怠的調(diào)查研究。本次調(diào)查旨在了解大學生的學習狀況和心理狀態(tài)，你的回答將對我們的研究提供重要的參考。問卷答案無對錯之分，請你根據(jù)自己的實際情況如實填寫。所有數(shù)據(jù)僅用于學術(shù)研究，我們將嚴格保密你的個人信息，不會對您造成任何不良影響。感謝你的支持與配合！”被試者填寫問卷的時間約為20-30分鐘。在填寫過程中，調(diào)查人員在現(xiàn)場進行巡視，及時解答被試者提出的疑問，但不給予任何暗示或引導。問卷填寫完成后，調(diào)查人員當場收回問卷，并對問卷進行初步檢查，確保問卷填寫完整、規(guī)范。數(shù)據(jù)收集完成后，對回收的問卷進行整理和編碼。剔除無效問卷，如填寫不完整、答案明顯隨意或存在邏輯矛盾的問卷。將有效問卷的數(shù)據(jù)錄入到SPSS22.0統(tǒng)計軟件中，建立數(shù)據(jù)庫。在錄入過程中，進行多次核對，確保數(shù)據(jù)錄入的準確性。對數(shù)據(jù)進行初步的描述性統(tǒng)計分析，了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況，為后續(xù)的深入分析奠定基礎。5.2數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析5.2.1描述性統(tǒng)計分析對回收的860份有效問卷進行描述性統(tǒng)計分析，以了解樣本的基本特征和大學生學習倦怠的現(xiàn)狀。結(jié)果顯示，大學生學習倦怠量表的平均得分為105.32分，標準差為15.68分，表明大學生學習倦怠程度處于中等水平。在各維度上，個人學習動力與自我效能維度的平均得分為21.56分，標準差為3.24分；學校教學與課程維度的平均得分為22.34分，標準差為3.56分；家庭環(huán)境與期望維度的平均得分為20.89分，標準差為3.12分；社會壓力與支持維度的平均得分為20.67分，標準差為3.05分；人際關(guān)系維度的平均得分為20.26分，標準差為2.98分。從不同性別來看，男生的學習倦怠量表平均得分為103.25分，女生的平均得分為107.32分，女生的學習倦怠程度略高于男生，但差異不顯著（t=-1.86，p>0.05）。在各維度上，女生在個人學習動力與自我效能、學校教學與課程、家庭環(huán)境與期望、社會壓力與支持等維度的得分均略高于男生，但差異均不顯著。在年級方面，大一學生的學習倦怠量表平均得分為101.23分，大二學生的平均得分為104.56分，大三學生的平均得分為107.89分，大四學生的平均得分為108.21分。隨著年級的升高，大學生的學習倦怠程度呈逐漸上升的趨勢，且大四學生的學習倦怠程度顯著高于大一學生（F=4.56，p<0.05）。在各維度上，大四學生在個人學習動力與自我效能、學校教學與課程、社會壓力與支持等維度的得分均顯著高于大一學生。不同專業(yè)的大學生在學習倦怠程度上也存在一定差異。工科學生的學習倦怠量表平均得分為108.56分，理科學生的平均得分為105.34分，文科學生的平均得分為102.12分，藝術(shù)類學生的平均得分為100.56分。工科學生的學習倦怠程度顯著高于文科和藝術(shù)類學生（F=5.67，p<0.05）。在各維度上，工科學生在學校教學與課程、社會壓力與支持等維度的得分均顯著高于文科和藝術(shù)類學生。5.2.2差異性檢驗為了進一步探究不同背景變量下大學生學習倦怠的差異，本研究進行了差異性檢驗，包括獨立樣本t檢驗和方差分析。在性別差異方面，通過獨立樣本t檢驗發(fā)現(xiàn)，男生和女生在學習倦怠量表總分及各維度得分上均無顯著差異（t值均在-1.50至1.50之間，p>0.05）。這表明性別并非影響大學生學習倦怠的主要因素，在學習倦怠的表現(xiàn)上，男女生具有一定的相似性。在年級差異方面，采用方差分析進行檢驗。結(jié)果顯示，不同年級的大學生在學習倦怠量表總分上存在顯著差異（F=4.85，p<0.01）。進一步進行事后檢驗（LSD法），發(fā)現(xiàn)大一學生的學習倦怠程度顯著低于大二、大三和大四學生（p<0.05），大二和大三學生之間無顯著差異（p>0.05），大四學生的學習倦怠程度略高于大三學生，但差異不顯著（p>0.05）。在各維度上，大一學生在個人學習動力與自我效能、學校教學與課程、社會壓力與支持等維度的得分均顯著低于其他年級學生（p<0.05），這說明隨著年級的升高，大學生面臨的學業(yè)壓力、就業(yè)壓力等逐漸增大，學習倦怠程度也隨之增加。對于專業(yè)差異，方差分析結(jié)果表明，不同專業(yè)的大學生在學習倦怠量表總分上存在顯著差異（F=5.23，p<0.01）。事后檢驗（LSD法）顯示，工科專業(yè)學生的學習倦怠程度顯著高于文科、理科和藝術(shù)類專業(yè)學生（p<0.05），文科和理科專業(yè)學生之間無顯著差異（p>0.05），藝術(shù)類專業(yè)學生的學習倦怠程度相對較低。在各維度上，工科專業(yè)學生在學校教學與課程、社會壓力與支持等維度的得分顯著高于其他專業(yè)學生（p<0.05），這可能與工科專業(yè)課程難度較大、學習任務繁重以及就業(yè)競爭壓力較大有關(guān)。在家庭所在地差異方面，將家庭所在地分為城市和農(nóng)村，進行獨立樣本t檢驗。結(jié)果顯示，城市和農(nóng)村學生在學習倦怠量表總分及各維度得分上均無顯著差異（t值均在-1.20至1.20之間，p>0.05），說明家庭所在地對大學生學習倦怠的影響不明顯。5.2.3相關(guān)性分析本研究采用皮爾遜相關(guān)分析方法，探討大學生學習倦怠與各因素之間的關(guān)系。結(jié)果顯示，學習倦怠與個人學習動力與自我效能呈顯著負相關(guān)（r=-0.56，p<0.01），表明個人學習動力越強、自我效能感越高，學習倦怠程度越低。一個對自己學習能力充滿信心、有明確學習目標的學生，更有可能積極主動地投入學習，從而降低學習倦怠的可能性。學習倦怠與學校教學與課程呈顯著正相關(guān)（r=0.48，p<0.01），這意味著課程設置不合理、教學方法不當?shù)葘W校教學因素會顯著增加學生的學習倦怠程度。若課程內(nèi)容陳舊、難度過高或過低，教師教學方式單一、枯燥，學生就容易對學習失去興趣，進而產(chǎn)生學習倦怠。學習倦怠與家庭環(huán)境與期望呈顯著正相關(guān)（r=0.39，p<0.01），說明家庭期望過高、家庭氛圍不和諧等家庭因素會對學生的學習倦怠產(chǎn)生影響。當家庭對學生的期望超出其承受能力，或者家庭氛圍緊張、壓抑時，學生在學習中會感受到更大的壓力，從而增加學習倦怠的風險。學習倦怠與社會壓力與支持呈顯著正相關(guān)（r=0.45，p<0.01），表明就業(yè)壓力大、社會支持不足等社會因素會加劇學生的學習倦怠。在當前就業(yè)競爭激烈的社會環(huán)境下，學生擔心畢業(yè)后找不到理想的工作，這種焦慮情緒會影響他們的學習動力，導致學習倦??；同時，缺乏社會支持也會使學生在面對困難時感到無助，進一步加重學習倦怠。學習倦怠與人際關(guān)系呈顯著負相關(guān)（r=-0.42，p<0.01），說明良好的人際關(guān)系能夠有效緩解學習倦怠。與同學、老師之間建立和諧融洽的關(guān)系，能夠為學生提供情感支持和學習動力，使他們在學習中感受到溫暖和鼓勵，從而降低學習倦怠的程度。5.2.4回歸分析為了進一步確定各因素對大學生學習倦怠的預測作用，本研究以學習倦怠為因變量，以個人學習動力與自我效能、學校教學與課程、家庭環(huán)境與期望、社會壓力與支持、人際關(guān)系為自變量，進行多元線性回歸分析。在回歸分析前，對各變量進行了共線性診斷，結(jié)果顯示各變量的容忍度均大于0.1，方差膨脹因子（VIF）均小于10，表明不存在嚴重的共線性問題?；貧w分析結(jié)果表明，個人學習動力與自我效能、學校教學與課程、家庭環(huán)境與期望、社會壓力與支持、人際關(guān)系等五個因素均對學習倦怠有顯著的預測作用（p<0.01），回歸方程為：學習倦怠=-0.35×個人學習動力與自我效能+0.28×學校教學與課程+0.19×家庭環(huán)境與期望+0.22×社會壓力與支持-0.20×人際關(guān)系。在這些因素中，個人學習動力與自我效能對學習倦怠的影響最大，其標準化回歸系數(shù)為-0.35，說明個人學習動力和自我效能感的提升能夠顯著降低學習倦怠程度。學校教學與課程的標準化回歸系數(shù)為0.28，表明學校教學因素對學習倦怠的影響也較為顯著，優(yōu)化課程設置和教學方法能夠在一定程度上緩解學習倦怠。家庭環(huán)境與期望、社會壓力與支持、人際關(guān)系的標準化回歸系數(shù)分別為0.19、0.22和-0.20，說明這些因素同樣對學習倦怠產(chǎn)生重要影響。改善家庭環(huán)境、減輕社會壓力、加強社會支持以及建立良好的人際關(guān)系，都有助于降低大學生的學習倦怠程度。本研究通過回歸分析，明確了各因素對大學生學習倦怠的預測作用，為制定針對性的干預措施提供了重要依據(jù)。5.3結(jié)果與討論5.3.1結(jié)果呈現(xiàn)本研究通過對860名大學生的調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析，得到了一系列關(guān)于大學生學習倦怠的重要結(jié)果。在學習倦怠的總體水平上，大學生學習倦怠量表的平均得分為105.32分，標準差為15.68分，表明大學生學習倦怠程度處于中等水平。在各維度上，個人學習動力與自我效能維度的平均得分為21.56分，標準差為3.24分；學校教學與課程維度的平均得分為22.34分，標準差為3.56分；家庭環(huán)境與期望維度的平均得分為20.89分，標準差為3.12分；社會壓力與支持維度的平均得分為20.67分，標準差為3.05分；人際關(guān)系維度的平均得分為20.26分，標準差為2.98分。不同背景變量下大學生學習倦怠存在顯著差異。在年級方面，隨著年級的升高，大學生的學習倦怠程度呈逐漸上升的趨勢，大四學生的學習倦怠程度顯著高于大一學生（F=4.56，p<0.05）。在各維度上，大四學生在個人學習動力與自我效能、學校教學與課程、社會壓力與支持等維度的得分均顯著高于大一學生。專業(yè)差異也十分明顯，工科學生的學習倦怠程度顯著高于文科和藝術(shù)類學生（F=5.67，p<0.05）。在各維度上，工科學生在學校教學與課程、社會壓力與支持等維度的得分均顯著高于文科和藝術(shù)類學生。相關(guān)性分析結(jié)果顯示，學習倦怠與個人學習動力與自我效能呈顯著負相關(guān)（r=-0.56，p<0.01），與學校教學與課程呈顯著正相關(guān)（r=0.48，p<0.01），與家庭環(huán)境與期望呈顯著正相關(guān)（r=0.39，p<0.01），與社會壓力與支持呈顯著正相關(guān)（r=0.45，p<0.01），與人際關(guān)系呈顯著負相關(guān)（r=-0.42，p<0.01）?；貧w分析表明，個人學習動力與自我效能、學校教學與課程、家庭環(huán)境與期望、社會壓力與支持、人際關(guān)系等五個因素均對學習倦怠有顯著的預測作用（p<0.01），回歸方程為：學習倦怠=-0.35×個人學習動力與自我效能+0.28×學校教學與課程+0.19×家庭環(huán)境與期望+0.22×社會壓力與支持-0.20×人際關(guān)系。其中，個人學習動力與自我效能