大学生在线学习倦怠及其影响因素识别研究

摘要：随着信息技术的快速发展和广泛渗透，在线学习已经成为高校教育体系中不可或缺的构成要素。本文采用定性与定量相结合的方法对物流管理专业大学生的在线学习倦怠进行研究。结果发现，物流管理专业学生的学习倦怠现象较为普遍，而且在不同人群中存在倦怠水平差异;在线学习的压力、课程资源的丰富程度、在线课程的反馈体系和学生在线学习的角色模糊是影响物流管理专业学生在线学习倦怠水平的4个主要影响因素。最后，根据分析结果提出降低物流管理专业学生在线学习倦怠的建议。

关键词：大学生;在线学习;倦怠;影响因素

中图分类号：G442 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2021）09-00-02

0 引言

在线学习具有授课地点和时间灵活、课程數量和类型丰富、能够适应社会多元发展和自由发展趋势等优势，成为满足学生多样化、个性化发展和实现教育目标的有效途径。近两年，随着在线学习在全国高校的广泛开展，在线学习倦怠问题引起了高等教育系统的关注，其中高校学生在线学习倦怠所导致的退化和绩效下降[1]成为亟待解决的问题之一。

20世纪末，学者研究发现学生的学习中存在典型的倦怠现象，长期单调枯燥的学习致使学生压力增大和成就感知钝化，导致学生学习的积极性下降，消极应对各种活动[2]。之所以产生学习倦怠，主要是因为长期在校学习以及竞争压力累积消磨了学生的精力和热情，再加上激励手段的匮乏和不及时，学生学习的积极性和主动性难免下降。值得注意的是，通过不同群体的对比研究，发现大学生中的学习倦怠和动力退化现象更为严重[3]。

我国对学习倦怠现象的关注和研究始于20世纪90年代，初期以现象描述为主，强调学习倦怠的客观性和重要性。进入21世纪后，我国关于学习倦怠的研究开始大量出现，特别是2007年以来，成果数量增长极快，研究方法和内容渐趋丰富，展现出较为清晰的脉络，为有中国特色的学习倦怠研究夯实了基础。例如，胡俏和戴春林分析了中学生学习倦怠的主要结构，建构了中学生学习倦怠的四因子斜交结构模型[4];吴艳等立足于Maslach的学习倦怠理论，将学习倦怠的维度分为3个方面[5]。

在学习倦怠研究中，大学生群体的学习倦怠问题受到了较多关注，这与大学生学习倦怠的突出性，以及群体的年龄、心理和教育史等因素息息相关，例如，连榕等以大学生为研究对象，通过实证研究分析了学习倦怠的本质、维度，并对相应的量表制定提出了建议[6];付立菲和张阔基于积极心理学进行了学习倦怠的实证研究，指出积极心理资本能够改善大学生的学习倦怠程度，应当采取措施促进其积极心理资本发展[7]。

值得注意的是，随着在线课程的迅速发展，在线学习中的倦怠问题从2018年开始引起了学者关注。然而，现有的在线学习倦怠的研究成果相对于我国在线学习的体量、需求以及在线学习倦怠的普遍性而言着实不足。基于此，本研究以物流管理学生为例，通过调查问卷获取数据，探查物流管理专业学生在线学习倦怠的表征和学习倾向，继而提出有针对性的措施，以减少在线学习倦怠，提高在线学习效能。

1 研究设计

本研究基于连榕等[6]的研究，根据在线课程和教学的特点设计了关于物流管理专业大学生在线学习倦怠问卷。问卷分为3个部分：第一部分主要考察样本的人口社会学状况，包括学生的性别、年级、生源地等;第二部分主要从情绪、行为和成就感3个维度考察学生的学习倦怠程度及表征;第三部分从在线学习压力（YL）、角色模糊度（JS）、课程资源丰富程度（KC）、学习自由度（ZY）、他人所给予的学习帮助（BZ）、反馈系统满意度（FK）、学生心理资本（XL）和学生自主能力（ZZ）7个方面分析学习倦怠的影响因素。问卷中的题项均采用李克特五分量表法：“1”为完全不相符，“2”为较不相符，“3”为不确定，“4”为较符合，“5”为完全符合。

问卷形成后，以山东省某省属重点高校的物流管理专业本科在校生为对象发放问卷。为了保证数据的全面性和客观性，本研究未采用抽样调查方法，而是采集了该专业4个年级所有学生的信息。截至2021年4月10日，共收集了519份问卷。问卷收集完成后，将其输入SPSS建立数据库。

本研究采用克朗巴哈系数和探索性因子分析考察问卷的信度和效度。经计算，克朗巴哈系数和KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）分别为0.926和0.947，均大于0.9，而Bartlett的球形度检验为0.00，小于0.05，说明问卷的信度和效度均满足要求。

2 结果

2.1 在线学习倦怠表征

2.1.1 总体倦怠程度

从情绪、行为和成就感3个维度来看，物流管理专业学生在情绪低落和行为不当两个方面大于3（分别为3.12和3.01），表现出较高倦怠。而成就感小于3（2.76），表示此方面倦怠程度较低。为进一步分析在线学习倦怠的人群比例，本研究将样本按照倦怠程度划分为4类：高倦怠人群（3个维度均大于3）、中等程度倦怠（2个维度大于3）、低倦怠（1个维度大于3）、无倦怠（3个维度均小于3）。经统计，4类人群在整个样本中的比例分别为26.78%、43.74%、13.29%和16.18%，有83.82%的学生出现程度不等的倦怠现象。

2.1.2 倦怠差异

为比较不同样本的倦怠表征，本研究使用均值比较对特征人群进行了分析。对性别（男和女）和生源（省内和省外）群体采用独立样本T检验进行分析，对不同年级和学习成绩的学生采用均值比较进行分析。根据独立样本T检验，不同性别学生的方差方程Levene检验显著性水平（0.01）小于0.05，说明两组样本在倦怠水平上存在方差不等，但由于其Sig.（双侧）值（0.20）大于0.05，说明其方差不等并不显著;不同生源的倦怠水平结果显示，其方差方程Levene检验显著性水平（0.61）大于0.05，说明两组样本在倦怠水平上存在方差相等，其Sig.（双侧）值（0.98）远大于0.05，说明生源不同并不存在倦怠水平的差异。

根据均值比较，年级间倦怠差异的显著性水平（0.036）小于0.05，说明不同年级间存在倦怠差异。其线性显著性（0.006）小于0.05，表示两者间存在线性关系。进一步分析发现，两者的线性关系为：

Y=-0.103X+3.005

其中，Y为在线学习倦怠水平，X为年级。该模型的R?=0.83，较为理想。即随着入学时间的增长，在线学习倦怠的程度相应下降。

从样本的学习成绩排名来看，学习成绩与倦怠水平有显著关系（组间显著性水平为0.039，小于0.05），但两者并非呈线性关系（线性显著性水平为0.24，大于0.05）。从均值来看，倦怠水平最高的是学习成绩中下游的学生（均值为3.02），其次是学习成绩排名上游的学生（均值为2.98），学习成绩在中上游、中游和下游样本的倦怠均值分别为2.84、2.73和2.6。

2.2 倦怠影响因素

本研究首先使用双变量相关分析测量倦怠水平与影响因子之间的关联程度（如表所示）。结果显示，在线学习倦怠与学习压力、角色模糊、课程资源丰富度呈显著正相关（显著性水平小于0.05，在0.01水平上显著相关），与在线学习的反馈体系、学生的心理资本和自主学习能力呈显著负相关（显著性水平小于0.05，在0.01水平上显著相关），与他人（主要是老师和同学）所给予的学习帮助呈弱负相关（显著性水平小于0.05，但在0.05水平上显著相关），而与学生学习的自由度并不相关（显著性水平大于0.05）。

基于此，剔除自由度，采用向前逐步的方式对在线学习倦怠与另外7个变量进行线性回归，以考察各因子在协同作用下对倦怠的影响。经过逐步迭代，在线学习压力、课程资源、激励反馈和角色模糊4个自变量对学习倦怠有显著影响，其显著性水平均小于0.05（分别为0.00、0.00、0.01和0.02），對学习倦怠的影响权重分别为0.63、0.17、0.106和0.095。因此，倦怠水平和影响因子的表达式为：

Y=1.053+0.381X1-0.217X2-0.143X3+0.178X4

注：Y为倦怠水平，X1为在线学习压力，X2为课程资源丰富度，X3为反馈体系，X4为角色模糊。

从上式可以看出，物流管理专业大学生在线学习倦怠与学习压力和角色模糊呈正相关，而与课程资源和反馈体系呈负相关。

3 结论与建议

3.1 在线学习倦怠需引起重视

从研究结果来看，物流管理专业大学生在线学习倦怠的比例较高，感到倦怠的样本超过八成（83.82%），而高倦怠学生更是超过1/4（26.78%），这应当引起高等教育管理者的高度重视。产生这种高倦怠的现象有其客观原因，如2020年疫情期间绝大多数高校全部采用在线学习的方式，导致学生对过多的在线学习心有余悸。在线学习固然是高等教育系统不可或缺的部分，也弥补了传统授课方式的不足，但在线学习也有其不足之处（如师生沟通延迟、情感互动缺乏和严格性欠缺等等），两种方式在高等教育中的结构比重需进一步协调及磨合。

3.2 有针对性地投入在线学习资源

不同年级和不同学习成绩的学生，倦怠水平有明显差异。物流管理专业在校生随着年级的增长，心智发育、适应能力和学习技能逐渐提高，对在线学习的认识和掌握也相应提升，因此，在线学习的投入应逐步加大，避免急于求成和一蹴而就。值得注意的是，不同学习成绩的学生的倦怠水平并非呈线性，在线学习的资源和帮扶应聚焦于学习成绩中下游和学习成绩排名上游的学生，这两部分人群的在线学习倦怠程度最高。此外，该研究结果是否适用于其他专业学生值得深入实证研究。

3.3 有的放矢地降低倦怠

本研究发现，在线学习的压力、课程资源的丰富程度、在线课程的反馈体系和学生在线学习的角色模糊水平是影响物流管理专业学生在线学习倦怠水平的4个主要影响因素。其中，学生的在线学习压力权重值达到0.63，远超过其他3个因素。物流管理专业相关教育者应当采取有效措施减少学生在线学习的压力。从对学生的进一步调查结果来看，并不是所有的物流管理课程都适合开展在线学习，63.78%的学生倾向于在公共选修课中开展在线学习;而在一些专业课中，如仓储管理、管理学和微观经济学等，学生对相应的在线课情有独钟。因此，物流管理专业在线课程的设置应有针对性，毕竟激发学生的兴趣、符合学生的需求是在线学习可持续发展的基石。

4 结语

学习倦怠是影响在线学习的重要因素，重视和研究在线学习倦怠是提高大学生在线学习绩效、推动教育教学发展的必由之路。目前，在线学习倦怠研究尚待开展和深入，应采用定性与定量相结合的方法对各专业的在线学习倦怠研究进行具体分析，采用本研究的结果和结论时应因地制宜，避免简单套用。

参考文献：

[1] 刘小红，张人龙.突发事件下O2O混合模式在供应链管理教学中的应用[J].物流工程与管理，2021，43（03）：192-193，161.

[2] 布兰科·史利文.文法学校学生的倦怠、自我形象和焦虑综合征[J].心理学视野，2001，10（02）：21-32.

[3] 派恩斯·阿亚拉，迪特萨·凯芙瑞.大学里的单调[C].西方心理协会会议（编号ED192210），1980.

[4] 胡俏，戴春林.中学生学习倦怠结构研究[J].心理科学，2007（01）：162-164，195.

[5] 吴艳，戴晓阳，温忠麟，等.青少年学习倦怠量表的编制[J].中国临床心理学杂志，2010，18（02）：152-154.

[6] 连榕，杨丽娴，吴兰花.大学生的专业承诺、学习倦怠的关系与量表编制[J].心理学报，2005（05）：632-636.

[7] 付立菲，张阔.大学生积极心理资本与学习倦怠状况的关系[J].中国健康心理学杂志，2010，18（11）：1356-1359.

作者简介：李梅（1976—），女，山东济南人，硕士，讲师，研究方向：大学教育。