大学生学习倦怠现状与自我概念的相关研究

刘皓宇，张笑笑

(1.淮北师范大学 教育学院，安徽 淮北，235000；2.开封市集英中学，河南 开封，475000)

对于大学生而言，大学阶段是他们人生发展的黄金阶段，学习是他们的关键任务，学习成绩的好坏不仅意味着他们专业知识和技能的获得与运用与否，同时还影响着他们未来人生道路的发展。影响大学生学习成绩与学习投入程度的因素众多，其中学习倦怠已成为国内外教育学界、心理学界近年来广受关注的研究领域之一。国内有学者将学习倦怠界定为学生在学习过程中表现出的各种不积极状态，如对学习缺乏兴趣、在学习过程中缺少学习动力、出现学习厌倦等[1]。在现实情况中，由于主客观条件的限制，即便大学生不愿意学习、讨厌学习也通常都不得不学习，因此就会使原本厌烦的情绪演变严重，从而形成一个恶性循环，让学生出现各种不适的心理状态，如全身乏力、焦虑、抑郁等。

大学生出现学习倦怠现象不仅会影响他们的学习成绩，还有可能会影响到他们的身心健康，同时从社会层面来说也会造成大学教育资源的浪费。因此，如何缓解或消除大学生在学习过程中的倦怠问题已成为现阶段亟需解决的现实问题。以往研究结果表明引发大学生学习倦怠现状的原因是由社会、家庭、学校等多个环境交织在一起的。除环境因素之外，也有学者指出大学生自身因素也会对学习倦怠产生十分重要的影响[2]。如大学生对学习的积极性和主动性、在学习过程中表现出的态度以及他自身对于所学专业的兴趣等。对影响大学生学习倦怠的个体原因进行探讨，与大多数研究者探究大学生学习倦怠的出发点是相同的。二者都是从大学生学习的主动性、学习态度及兴趣等方面入手。但除大学生学习的主动性、学习态度等原因之外，大学生的个性特质也会对其学习倦怠产生影响，如在一项关于中职学校农村学生学习倦怠的研究中，学者提出了自我概念与学习倦怠之间也存在着关系[3]。但实际上很少有学者将自我概念作为影响学习倦怠的一个因素进行考察。

美国著名心理学家JAMES首次提出“自我概念”这一概念[4]，他把个体区分为经验客体的个体和对环境主动行动的个体。后来我国学者对James提出的“自我概念”进行了解读，认为自我概念是个体对自身存在及其状态、特点等的观察和认识，是一种意识和心理过程[5]。结合国内外学者对自我概念的研究发现，自我概念不仅影响个体对目前及未来生活状态的看法和信念，同时还影响着个体自身的人格内在和谐统一，是人格心理学领域重要的概念。培养积极向上的自我概念对个体的身心健康和人格完善发展皆具有重要的意义，同时也能进一步改善学生的学习状态，缓解学习情绪。

综上所述，本研究探索大学生学习倦怠与自我概念存在的相关关系，并了解当代大学生学习倦怠现状以及二者之间的预测关系，以期为有效缓解大学生学习倦怠现状，帮助大学生更好地适应大学的学习生活提供方向与方法，及未来研究者探索影响大学生学习倦怠个体因素提供多层面的实证依据。

1 方法

1.1 研究被试

采用整群取样的方法，随机抽取河南省开封市某校224名大学生施测。共发放问卷224份，剔除无效问卷12份，回收有效问卷212份，有效回收率为94.64%。其中，男生89人，女生123人；大一到大四学生分别为44人、42人、47人、79人；文科类54人，理科类54人，艺术类29人，医学类41人，工科类34人。

1.2 研究工具

大学生学习倦怠调查量表：该量表共有20个项目，分为情绪低落分量表、行为不当分量表和成就感低分量表三个分量表[6]。三个分量表与总量表的相关在0.704～0.914之间，总量表的a系数为0.865，3个分量表的a系数依次为0.812、0.704和0.731。学习倦怠程度随被试得分的增长而增长。

大学生自我概念量表：由我国学者郑涌、黄希庭编制而成[7]，本土化量表适合国内被试群体使用。本量表共包括23个项目，分9个维度，如友善、成熟等。该量表的a系数为0.857。被试得分越高代表其自我概念越高。

2 结果

2.1 人口学差异分析

2.1.1 大学生学习倦怠在性别上的差异

对不同性别大学生学习倦怠的各分量表得分及其总得分进行独立样本t检验，由表1可知，大学生在成就感低分量表和总量表上存在着性别差异(P<0.05)，且由各维度得分及总得分均值可知，女生在学习倦怠各维度得分及其总体得分均高于男生，即女生比男生更容易感到学习倦怠。

表1 大学生学习倦怠的各分测验及其总体的性别差异

Table 1 The subtests of college students’ burnout and their overall gender differences

参数性别NM±SDtP成就感低男892.45±0.88-2.380.018女1232.70±0.61总量表男892.60±0.72-2.130.035女1232.79±0.56

2.1.2 大学生学习倦怠在年级上的差异

以大学生的年级为自变量，大学生学习倦怠量表的各分量表得分及其总得分为因变量进行单因素方差分析。由表2可知，大学生学习倦怠各维度和总量表在不同年级间皆具有统计学意义(P<0.05)。且大三学生的学习倦怠在各维度得分及其总得分均为最高。因此，大三学生在学习过程中更容易出现学业倦怠现象。

表2 大学生学习倦怠的各分测验及其总体的年级差异

Table 2 The subtests of college students’ burnout and their overall grade differences

参数年级NM±SDFP情绪低落大一442.41±0.693.150.026大二422.41±0.71大三472.74±0.58大四792.73±0.71行为不当大一442.78±0.804.650.004大二422.73±0.85大三473.25±0.63大四792.97±0.70成就感低大一442.56±0.803.150.026大二422.33±0.84大三472.80±0.64大四792.65±0.70总量表 大一442.57±0.634.260.006大二422.50±0.75大三472.91±0.53大四792.78±0.59

2.1.3 大学生学习倦怠在专业上的差异

以大学生的专业为自变量，学习倦怠量表的各维度得分及其总得分为因变量进行单因素方差分析。根据表3可知，大学生的学习倦怠在不同专业之间存在着显著的差异(P<0.001)，且医学类大学生的学习倦怠水平要显著高于艺术类和工科类大学生。

表3 大学生学习倦怠的各分测验及其总体的专业差异

Table 3 The subtests of college students’ burnout and their overall professional differences

参数专业NM±SDFP情绪低落文科类542.70±0.635.530.000理科类542.76±0.58艺术类292.31±0.52医学类412.81±0.82工科类342.28±0.74行为不当文科类543.08±0.587.210.000理科类543.21±0.76艺术类292.56±0.69医学类413.00±0.67工科类342.54±0.91成就感低文科类542.88±0.7010.180.000理科类542.69±0.63艺术类292.22±0.61医学类412.79±0.71工科类342.09±0.79总量表 文科类542.87±0.509.470.000理科类542.87±0.57艺术类292.36±0.53医学类412.86±0.61工科类342.30±0.75

2.2 大学生学习倦怠与自我概念的相关分析

通过相关分析发现，在大学生学习倦怠各分测验及其总分与自我概念之间的相关中，，自我概念与学习倦怠各分测验及总体均存在显著负相关(P<0.05)。具体情况见表4。

表4 大学生学习倦怠与自我概念的相关矩阵

Table 4 The correlation matrix between college students’ learning burnout and self-concept

参数12345情绪低落1行为不当0.761∗∗1成就感低0.502∗∗0.640∗∗1总量表 0.887∗∗0.917∗∗0.802∗∗1自我概念-0.488∗∗-0.579∗∗-0.647∗∗-0.649∗∗1

注：*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001。

2.3 大学生自我概念对学习倦怠的回归

相关分析的结果表明，大学生自我概念与学习倦怠之间存在显著负相关关系，但这只能表明变量之间存在相关，无法揭示变量之间的相互预测作用。为了进一步探明大学生自我概念与学习倦怠各维度及其总体的关系，以大学生的自我概念为预测变量，以大学生学习倦怠各维度及总量表为因变量，进行逐步回归分析，结果发现大学生自我概念对学习倦怠有负向预测作用(P<0.001)。如表5所示。

表5 大学生学业倦怠各分测验对自我概念回归分析

Table 5 Self-concept regression analysis of college students’ academic burnout’s different subtests

参数Beta值tRR2F情绪低落-0.741-8.0970.4880.23865.555∗∗∗行为不当-0.883-9.1860.6010.36158.960∗∗∗成就感低-1.059-12.3000.6470.419151.283∗∗∗总量表 -0.903-12.3750.6490.422153.144∗∗∗

注：*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001。

3 讨论

3.1 大学生学习倦怠的现状

研究结果[8-9]表明，大学生学习倦怠的总体状况处于中等倦怠水平，但是也存在相当一部分大学生学习倦怠情况较为严重，这与大多数学者的研究结果一致。同时，在学习的过程中，大学生极易出现一些不当的行为，如迟到、早退、旷课等，在大学生学习倦怠的行为不当这一分量表上平均分大于3分的学生数占总样本的50%，这从另一方面说明学生当前学习倦怠的严重性。

从人口学变量的差异分析可得，大学生学习倦怠成就感低这一分量表和总量表上均存在性别差异，且女大学生的得分均高于男大学生，女生在学习过程中更容易感受到倦怠情绪，这可能与女生的生理构造及社会地位有关。然而在以往研究中也有结果[10]表明大学生的学习倦怠在性别上不存在显著差异，这与本研究的结果结论不同，出现这样的差异可能是因为所取样的大学生群体本来就存在差异，大学生多以群体所居，相互之间的影响力比较大，有的地区女性需要付出更多的努力才能获得他人的认可，从而提升自我效能感，而有的地区则会较大程度给予女性便利，这可能就会导致研究结果差异的出现。此外还有学者研究[11]发现不同性别的大学生在学习倦怠上存在显著差异，但男大学生的学习倦怠水平显著高于女大学生，这一研究结果与本研究是不相同的。结合一定的时代背景进行考虑发现，该研究年代较早，而随着时间变迁，女性的社会地位虽然在逐渐提高，但与此同时社会与女性自身对自己的要求也变得更加严格，其期望水平的提高就会给自己带来许多心理压力，当在学习过程中遇到力不从心的情况时，就会容易出现学习倦怠的现象。

从年级差异的分析中，大学生学习倦怠的分量表及总量表在年级上均具有显著统计学意义，且事后检验表明，大三、大四两个年级的学习倦怠水平要显著地高于大一、大二两个年级。这与大多数的研究结果是相似的，刘建芳的研究结果[12]表明大四学生的学习倦怠水平高于其他年级的学生。当大学生来到大四这一学习的特殊阶段时，所遇到的不仅仅是学习中的压力，同时还面临毕业论文、就业、家庭等各方面的压力。这一由校园过渡到社会的特殊阶段会容易让大学生产生焦虑、抑郁等消极的情绪体验，因此学习倦怠程度要高于其他年级。而本研究中则更多体现出了大三和大四学生学习倦怠水平基本相似，这表示无法忽略各个样本所带来的差异。

不同专业的大学生在学习倦怠各维度和总量表的得分上存在着极其显著的差异，这与大多数学者的研究是一致的。陈妮娅在研究中[13]发现，大学生学习倦怠在不同专业上存在着显著的差异。专业不同，所要学习的知识不同，所面临的考试及就业方面的压力也大不相同，这是影响各个专业的学生学习倦怠的主要原因。本研究通过事后检验发现文科类大学生和理科类大学生的学习倦怠水平要明显的高于艺术类大学生和工科类大学生，同时医学类大学生的学习倦怠水平要显著高于艺术类大学生和工科类大学生。这一研究结果与大多数学者的研究结果是相似的。如任怡等[14-15]人的研究将理科类大学生与其他专业学习倦怠状况对比后发现，理科类大学生的学习倦怠情况最为严重。其他学者在研究[16]结果对此学科不同学业倦怠感不同的现象说明了原因：艺术类大学生专业在学习内容上偏表现性和实践性，在学习的过程中学生更能感受到学习的趣味性，且运动和艺术有益于学生身心健康的培养；而理学类大学生专业课程都更偏重逻辑性和理论性，在学习的过程中比较枯燥乏味，因此理科类学科的大学生的学习倦怠要显著高于艺术类大学生。但也有和以往研究有不同的部分，如王玉楠的研究[17]表明，文科类的大学生学习倦怠要显著低于工科类大学生，而本研究结果则呈现出文科类大学生的学习倦怠要高于工科类大学生，这可能和专业的具体化有关，有的文科类专业如小学教育专业，更侧重于实践和艺术，这给学习内容增添了吸引力，此外结果的差异还可能与被试群体的选择有关，被试群体不同也会得到不同的研究结果。

3.2 大学生学习倦怠与自我概念的相关

研究[3]结果显示，自我概念与学习倦怠各分测验及其总体之间存在显著的负相关(P<0.05)，这一研究结果与姚国庆的研究结果是一致的，即自我概念越低，学习倦怠水平就会越高。因此说明了无论被试群体是中职学生群体，还是大学生群体，自我概念和学习倦怠之间都存在显著的负相关。

同时，回归分析结果表明，大学生自我概念对学习倦怠各分测验及其总量表具有较好的预测作用。大学生学习倦怠的因素是多方面的，而自我概念作为一个重要的心理因素也起着强烈的作用，如对目前及未来生活状态的看法和信念与个体自身的人格内在和谐统一等等，都会通过自我概念来影响着大学生的学习倦怠水平。自我概念作为影响大学生学习倦怠水平的重要因素，社会和学校、家庭等方面可以从培养大学生提高自我概念为切入点，利用自我概念的可操作性为干预大学生学习倦怠水平提供更多的可能性。