未来时间洞察力与学习倦怠的中介模型分析

陈友庆，宋恩赐，金洁琼

河海大学教育与心理研究所（中国南京 210098）

学习倦怠是指个体在学习上表现出来的沮丧、焦虑、抑郁等，是对学习产生的厌烦心理［1］。学习倦怠有行为不当等消极表现，可能导致严重后果，如逃课、挂科，甚至不能顺利毕业。因此，研究影响学习倦怠的相关因素和机制，对了解并改善大学生学习现状有重要意义。学习倦怠与很多因素有关，比如未来时间洞察力［2］。未来时间洞察力是指个体对时间变化的感知能力，这种能力对个人的未来发展有深远影响［3］。研究［4］表明，未来时间洞察力会降低学习倦怠感。Simons等［5］研究发现，未来时间洞察力较强的个体，会有更清晰的目标认知和更持久的目标行为，进而较少产生学习倦怠。尽管两者的关系已得到证实，但是其内部的中介机制仍需要进一步探究。

研究者［6-8］对学习倦怠和手机依赖也开展过分析，发现手机依赖正向预测学习倦怠，即手机依赖越严重，产生学习倦怠的可能性越高。手机依赖是指个体过度使用手机而对手机产生依赖导致个体生理和心理受到明显破坏的不良状态［9］。另有研究［10］发现，未来时间洞察力负向预测手机依赖，即未来时间洞察力强的个体，出现手机依赖症状的概率较低。反之，未来时间洞察力较低的个体往往会对未来迷惘，因此会更多地使用手机寻求安慰，加深对手机的依赖程度，学习兴趣下降，从而容易产生学习倦怠。以往研究虽然发现了三者之间的关系，但是对于三者之间的作用机制，目前还缺乏较全面的分析和验证。基于此，本文假设：手机依赖会在未来时间洞察力和学习倦怠之间起到中介作用（H1）。

自我效能感是指个体对自己是否具有完成某一目标的能力的判断，较高的自我效能感会使个体相信能够完成目标，从而坚持相应的行为［11］。对于大学生而言，较高的自我效能感往往伴随较强的学习动机，并更容易在学习上投入更多的努力［12］。研究［13］证实，自我效能感会降低学习倦怠，即个体的自我效能感越低，越容易产生学习倦怠感。另有研究［14］表明，未来时间洞察力会增强个体自我效能感，即未来时间洞察力越高，越容易对自我行为产生积极的判断，从而提高自我效能感。研究［15］发现，个人已有的成功或失败经验是自我效能感产生的主要来源，会影响个体对未来认知和行为抉择；如果个体拥有的自我效能感较高，对未来意识清晰，面临学习难题时，常以积极乐观态度面对，对学习产生倦怠的可能性小。基于此，本文假设：自我效能感在未来时间洞察力和学习倦怠之间起中介作用（H2）。此外，以往研究［16］已经证实，自我效能感会降低手机依赖程度。因此，本研究进一步假设：在未来时间洞察力和学习倦怠之间，自我效能感和手机依赖起序列中介作用（H3）。

本研究使用结构方程模型（structural equation modeling, SEM）探讨未来时间洞察力和学习倦怠的中介机制，研究内容有一定的现实意义，研究结果对于高校工作者也有借鉴意义。

1 对象与方法

1.1 被试

选取4个省份（浙江、山东、江苏、安徽）5所本专科院校的在校大学生，通过网络发放问卷开展调查，共回收2 382份电子答卷，将作答时间过短、答案呈规律性作答的答卷作为无效答卷删除，最后有效答卷为1 791份，有效回收率为75.19%。有效答卷中，男生425名（23.73%），女生1 366名（76.27%）；生源地城镇学生930名（51.93%），生源地农村学生861名（48.07%）；大一年级学生380名（21.22%），大二年级学生625名（34.90%），大三年级学生601名（33.56%），大四年级学生185名（10.32%）。

1.2 工具

本研究采用改编问卷，包含5个部分内容：人口学变量、学习倦怠问卷、未来时间洞察力问卷、自我效能感问卷、手机依赖问卷。为了构建SEM，利用验证性因素分析（confirmatory factor analysis,CFA）对各问卷进行删减，达到了较好的模型适配度。详见表1。

表1 各潜变量的组成信度及平均变异抽取量

1.2.1 学习倦怠问卷 该部分问卷改编自学习倦怠量表（learning burnout scale），由连榕等［17］编制。由于原量表维度很多，本研究只选取与本研究关系最密切的行为不当维度作为问卷内容。行为不当维度原有6个条目，本研究在进行了CFA后，4个条目得以保留，供后期的SEM分析用。

1.2.2 未来时间洞察力问卷 该部分问卷选取由宋其争［18］编制的未来时间洞察力量表（future time perspective scale）。本研究只选取了与本研究关系最密切的未来意向和远目标定向2个维度作为问卷内容。原量表的未来意向和远目标定向维度分别为4个和5个条目，本研究在进行了CFA后，将2个维度合并为1个维度，4个条目得以保留。

1.2.3 自我效能感问卷 该部分问卷改编自自我效能感量表（general self-efficacy scale），由Schwarzer等［19］编制。原问卷含10个条目，本研究在进行了CFA后，4个条目得以保留。

1.2.4 手机依赖问卷 该部分问卷改编自大学生智能手机成瘾量表（mobile phone addiction scale for college students），由苏双等［20］编制。选取与本研究关系最密切的突显行为和消极影响2个维度（分别包含3个和4个条目），在进行了CFA后，将2个维度合并为1个维度，3个条目得以保留。

根据张伟豪［21］的观点，每个部分保留3 ～ 5个条目最佳。据此，本研究删除了影响模型适配度指标的题项。学习倦怠保留的题目仍然可以体现学习倦怠的特性，所以把它命名为学习倦怠，其他变量命名方式同此理。收敛次数、组成信度值、平均变异抽取量均符合要求［22-23］。

1.3 统计学分析

对于收集到的数据，使用SPSS 22.0与AMOS 23.0软件进行假设检验与统计分析。共同方法偏差使用Harman单因子检验法进行计算。结果显示，特征值大于1的因子共4个，其中可以通过第1个因子解释的变异量小于40%（25.16%），表明共同方法偏差不严重，可以进行下一步分析。

2 结果

2.1 不同性别、生源地和年级大学生的差异性分析

独立样本t检验结果显示：男生与女生自我效能感和学习倦怠均分的差异具有统计学意义（P＜0.05），男生的自我效能感显著高于女生，女生的学习倦怠程度比男生轻。生源地为城镇的学生与生源地为农村的学生在4个变量上的差异均有统计学意义（P＜0.05）；与生源地为农村的大学生相比，生源地为城镇的大学生其学习倦怠程度和手机依赖程度较轻，自我效能感较高，未来时间洞察力偏低。详见表2。

表2 不同性别、生源地大学生的差异分析 ±s

表2 不同性别、生源地大学生的差异分析 ±s

未来时间洞察力性别男（n=425） 3.09±0.782.93±0.812.75±0.432.06±0.48女（n=1 366）3.00±0.742.90±0.702.56±0.422.10±0.45 t值 2.08 0.73 8.12 -1.86 df 679 631 1 789 1 789 P值 0.040 0.470 0.000 0.060 Cohen’s d 0.12 0.45生源地城镇（n=930）2.97±0.772.86±0.762.64±0.432.05±0.46农村（n=861）3.08±0.732.96±0.692.57±0.422.14±0.44 t值 -3.10 -2.88 3.77 -4.02 df 1 788 1 789 1 786 1 788 P值 0.002 0.004 0.000 0.000 Cohen’s d -0.15 -0.14 0.16 -0.20项目 学习倦怠手机依赖自我效能感

方差分析结果表明，手机依赖程度随年级的上升而降低，其他变量在年级上的差异不显著。详见表3。

表3 不同年级大学生的差异分析 ±s

表3 不同年级大学生的差异分析 ±s

手机依赖项目 学习倦怠自我效能感未来时间洞察力大一年级（a）（n=380） 3.15±0.622.83±0.712.68±0.391.99±0.41大二年级（b）（n=625） 3.08±0.662.99±0.732.64±0.402.03±0.38大三年级（c）（n=601） 3.14±0.632.88±0.722.62±0.382.04±0.38大四年级（d）（n=185） 3.16±0.692.86±0.762.69±0.431.99±0.44 F（3,1787）值 1.18 4.52 2.34 1.43 P值 0.320 0.004 0.720 0.230

2.2 4个变量的相关分析

Pearson相关分析结果显示：学习倦怠与未来时间洞察力、自我效能感呈显著负相关，与手机依赖呈显著正相关；手机依赖与自我效能感、未来时间洞察力呈显著负相关；未来时间洞察力与自我效能感呈显著正相关。详见表4。

表4 4个变量的相关分析结果

2.3 中介效应检验

因变量为潜变量学习倦怠，自变量为潜变量未来时间洞察力，中介变量为潜变量手机依赖和自我效能感，建立SEM。模型各项适配度指标如图1所示，表明该模型成立。

图1 中介模型适配度指标

由表5可知，未来时间洞察力影响学习倦怠的总效应、间接效应、直接效应的95%置信区间（95%CI）中均不含0，表明这些效应在P = 0.05的水平上显著。换言之，自我效能感和手机依赖在未来时间洞察力和学习倦怠之间起序列中介作用。具体来说，手机依赖在未来时间洞察力和学习倦怠之间起到的部分中介效应值为17%，自我效能感的部分中介效应值为8%，总序列中介作用力为25%。

表5 中介效应报告

3 讨论

本研究表明，未来时间洞察力与学习倦怠呈显著负相关，这与以往研究一致［24］。未来时间洞察力较强的大学生，对自己的未来有着更清晰的规划，对自身的学习能力有着清楚的认知，当遇到学习难题时，较容易让自己的心态和行动从消极转为积极，所以不容易对学习产生倦怠；相反，未来时间洞察力较低的大学生，对时间的察觉力低，对自己的学习能力缺乏信心，很容易在学习困难面前退缩、逃避、焦虑等，导致学习倦怠。这启示高校教育工作者，要改善大学生的学习倦怠状况，可以从增强学生对时间的觉察、提高对时间的利用率、有效规划未来等方面着手。本研究的SEM分析结果表明，手机依赖的部分中介效应显著，具体而言，未来时间洞察力水平较低的大学生因对手机依赖程度的加重而增加了产生学习倦怠的可能性。如果大学生存在较低程度的未来时间洞察力，很难察觉时间流逝，把时间都消耗在手机上，分配给学习的有效时间锐减，导致学习压力增加，很容易对学习产生倦怠感，这与以往研究的结论一致［25］，验证了假设1。同样，自我效能感的部分中介效应显著，即未来时间洞察力的降低会削弱自我效能感从而增加了产生学习倦怠感的可能性。如果大学生存在低程度的未来时间洞察力，对时间的意识和认知不清晰，失去做其他事情的兴趣和信心，自我效能感也会随之降低，会采取消极的学习态度对待所学科目，在遭遇学习困难时失去耐心和动力，很容易出现学习倦怠，假设2得到验证。这与以往研究得出在影响大学生学习倦怠中自我效能感起中介作用的结论一致［26］。

本研究的SEM分析结果也表明，自我效能感和手机依赖的序列中介效应显著，序列中介影响力为25%。假设3得到验证。该结果表明，未来时间洞察力低的大学生是通过降低自我效能感和加深手机依赖程度从而影响学习倦怠。郭彩琴［27］认为，如果大学生的自我效能感较低，会有焦虑等负面情绪，把时间都消耗在手机上，有效体验到的未来时间减少，学习压力加剧，学习上会采取逃避、拖延等行为，对学习的兴趣直线下降，加大了产生学习倦怠的可能性。而如果自我效能感高，大学生在学习中获得成就感高，对未来时间的意向清晰，能够积极主动地学习，合理规划手机使用时间，不容易出现学习倦怠。这提示高校教育工作者，要关注大学生的手机使用状况和学习情况，增强他们的自信心和对未来时间的规划。

本研究发现，男、女生在自我效能感和学习倦怠上会存在差异，虽然女生的自我效能感要普遍低于男生，但男生更容易出现学生倦怠感，与以往研究结果一致［28-29］。这表明在大学生群体中，男生比女生更有自信自己能够完成某件事情。原因可能是男生受到社会和家庭等对性别角色的期待影响，对自己更有自信，但同时也可能背负更多的压力，对学习更容易有倦怠感。这启示高校教育工作者要多鼓励女生，培养她们的自信心；关注男生的学习状况，及时发现他们存在的一些问题并纠正。

本研究发现，手机依赖的年级差异显著，其中大一年级新生明显比其他年级严重，这与以往研究一致［30］。原因可能是调查在11月进行，大一年级新生经过高中三年的严格管理，突然进入充满自由氛围的大学环境，变化太大导致心理不适应；对手机的使用没有限制，极容易手机依赖甚至上瘾。本研究还发现，在学习倦怠、手机依赖、自我效能感和未来时间洞察力方面，生源地不同的大学生存在显著差异，原因可能是城镇的教育资源等方面要好于农村，城镇家庭相比农村家庭的大学生来说，产生学习倦怠可能性小，手机依赖程度轻，自我效能感高。但在未来时间洞察力上，农村家庭相对于城镇家庭的大学生来说，目标更明确，时间规划更清晰，原因可能是想摆脱现状的决心更强。

综上，本文提出以下建议。第一，大学生应培养良好的学习习惯，在学习中发现乐趣，面对学习困难时，寻找积极的办法解决问题，降低产生学习倦怠的可能性；同时，使用手机要合理，利用好手机的学习功能，多和老师、同学面对面地进行交流，减少手机依赖。第二，大学生应多参加学校和学院组织的活动，充实大学生活的同时也可以收获自信和快乐，增强自我效能感；大学生应认识到大学时光短暂，提高时间利用率，增强自己的未来时间洞察力。第三，高校教育工作者应对大学生的心理健康给予积极关注，可以增加心理相关课程，定期开展心理团体辅导活动等，促进大学生心理素质的提升。