中国互联网络信息中心发布的第40次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2017年6月，我国网民规模达7.51亿，手机网民规模达7.24亿，网民中学生群体的占比最高，为24.8%。随着智能手机的普及，大学生对手机变得越来越依赖，课堂上随处可见“低头族”，并形成了一种新的病症——手机依赖(mobile phone addiction)。手机依赖，是指由于过度使用手机，而导致生理、心理和社会功能明显受损的痴迷状态[1]。

有研究表明，手机依赖会导致个体出现头晕头疼、手臂酸软、情绪激动、焦虑、烦躁等生理和心理困扰[2]，多名学者对手机依赖的成因进行了调查研究，发现手机依赖与孤独感、抑郁症状、自伤行为、手机娱乐需求、网络社交需求等呈正相关[3-4]，且高手机依赖大学生的抑制控制能力较差[5]，对手机的过度依赖，已经开始严重影响大学生的学业、人际交往和身心健康。本研究拟通过对某高校在校学生的抽样调查，分析大学生手机依赖现状以及不同组别大学生手机依赖的差异，以期为大学生手机依赖预防与干预提供理论依据。

1 调查对象与方法

1.1 调查对象概况

本文随机抽取北京某市属高校的1286名学生进行调查。调查对象中，男生458人，占35.2%，女生828人，占64.8%；文经管法艺等专业891人，占69.3%，理工类专业395人，占30.7%；大一学生506人，占总人数39.4%，大二学生366人，占总人数28.46%，大三学生216人，大四学生198人；北京生源607人，占47.2%，外埠生源679人，占52.8%；城镇生源人数为885人，占68.8%，农村生源人数为401人，占31.2%。

1.2 研究方法与工具

本文使用Leung[6]的手机依赖量表(MPAI)进行调查。该量表共17题，采用5级评分，1为“从不”，5为“经常”；包含失控性、戒断性、逃避性和低效性4个维度，失控性包含1～7题，戒断性包含8～11题，逃避性包含12～14题，低效性包含15～17题。该量表将第3、4、5、6、8、9、14、15题设为手机依赖判定题，如有5个(含)以上选择“是”(得分为3～5分)，则可判定其为手机依赖者[7]。本文参照Leung手机依赖量表，在判定标准上稍作修订：得分为3分的，因其代表“不确定”或“偶尔”，因此不认定其为“是”，也即得分为4、5分的才认定其为“是”。

本文采用面板数据时间固定效应模型进行多元线性回归，引入了时间虚拟变量。另外模型将以商业银行企业价值为被解释变量，银行人力资本为解释变量，通过依次引入资本结构、银行规模、费用控制能力等控制变量，确保模型回归结果具有稳健性［17］。各模型回归结果见表6。

从表1也可看出，女生在四个维度的总分期望均高于男生，非国助生在四个维度的总分期望均高于国助生，说明女生和非国助生手机依赖现象更为普遍和明显；大二年级失控性、戒断性、逃避性的得分均高于其他年级，大四年级低效性的得分高于其他年级。

2 大学生手机依赖现状分析

2.1 大学生手机依赖基本情况

首先进行信度与效度检验。结果显示，量表信度系数为0.892，效度KMO检验为0.905，量表信度与有效性较高。对17道题的总分进行描述性统计，可知最高分为85分，最低分为17分，平均得分为45.60±12.33分；偏态系数(skewness)-0.01106<0，呈左偏，由此可得人均得分相对较低，但左偏态说明有极端值拉低了均值；峰度系数(kurtosis)0.210021>0，说明峰的形状比较尖，也即数据相对较离散。通过手机依赖筛选题，可判定1286名受访者中有335人存在明显手机依赖现象，占总人数的26.0%。得分排名前3的分别是“当情绪低落时，会通过玩手机让自己感觉好一点”、“使用手机的时间比预期的长”、“当自己需要做其他事情的时候常常还忙于玩手机，而这会引发问题”。

对手机依赖与性别、专业、年级、国助生、生源地以及户籍等进行两两卡方检验，手机依赖与专业、生源地、性别的P值分别为0.203、0.886、0.306，均大于0.05，因此认为其不存在显著性差异；手机依赖与性别、是否国助生的P值分别为0.015、0.047，认为其存在显著性差异；手机依赖与年级的P值为0.054，虽然大于0.05，但小于置信水平0.1，认为手机依赖与年级存在相关关系。

表1 大学生手机依赖量表

分组标志人数失控性戒断性逃避性低效性总分M±SDM±SDM±SDM±SDM±SD性别男45817.53±5.5610.08±3.858.24±3.117.63±2.9643.48±12.73女82818.87±5.4310.35±3.729.19±3.118.36±2.8046.77±11.96年级大一50618.01±5.369.80±3.688.82±3.237.77±2.7944.41±12.18大二36619.43±5.5510.84±3.799.06±3.008.39±2.7947.72±12.18大三21617.94±5.1410.28±3.718.74±3.228.06±2.9245.01±11.91大四19817.96±5.9910.29±3.898.64±3.068.46±3.1245.35±13.04国助生是20117.45±5.319.96±3.518.61±2.878.04±2.6444.05±11.71否108518.57±5.5310.30±3.818.89±3.198.11±2.9245.88±12.43合计128618.40±5.5110.26±3.778.84±3.148.10±2.8145.60±12.33

2.2 不同组别大学生手机依赖的差异

计算量表失控性、戒断性、逃避性和低效性4个维度的期望值，结果如表1所示，从表1可以看出，逃避性平均期望值最大，为2.947，表现为手机使用者常沉迷手机世界来回避一些现实问题；其次是低效性，期望值为2.700，表现为过度使用手机导致学习或工作效率较低。对四个维度进行信度检验，失控性、戒断性、逃避性、低效性的Cronbach α系数分别为0.801、0.776、0.784、0.743，均大于0.7，且P值均为0.00，小于0.05，说明信度检验显著，四个维度的可信度均较好。

对新提取的4个公因子进行信度检验，并与原来4个因子的信度进行对比，如表5所示。对比可知，对17个原始变量进行因子分析，降维后得到的新公因子一致性检验效果较好。此外，通过上文KMO检验可知该分析结果有效，4个公因子的Cronbach α系数分别为0.842、0.783、0.784、0.629，累计方差贡献率为60.39%，对变量具有较好的解释能力，可供学者们后续研究参考借鉴。

将手机依赖与性别、国助生、年级进行列联表分析。结果显示，22.1%的男生存在手机依赖，28.3%的女生存在手机依赖；27.1%的非国助生存在手机依赖，而国助生存在手机依赖的比例仅为20.4%；大一、大二、大三、大四各年级中存在手机依赖的比例分别是21.9%、29.5%、28.7%、27.3%，即大一年级的手机依赖者明显低于大二、大三、大四年级。

本文利用SPSS17.0及Excel软件对调查问卷进行统计分析处理。

通过KMO检验研究变量的偏相关性，KMO统计量为0.905，可知因子分析效果很佳；P值为0.000，小于0.05，因此变量之间存在显著相关性，适合进行因子分析。对量表进行因子分析，对原始变量进行降维，如表3所示，可提取4个公因子，其累计方差贡献率为60.39%，也即4个公因子对17个原始变量的解释能力超过60%。

2.3 不同群体手机使用的差异

表4为通过旋转后的因子载荷矩阵，根据各个原始变量与公因子的相关系数，给4个公因子命名。公因子1与原始变量9、10、11具有较强相关性，与公因子15、16、17具有相关性，由于不能正常使用手机而产生负面情绪，但使用手机又会产生其他问题，故命名为冲突性；公因子2与原始变量1、2、4、6具有较强相关性，即无法控制或减少自己使用手机的时间，故命名为失控性；公因子3与原始变量12、13、14具有较强相关性，即通过使用手机来逃避现实生活，故命名为逃避性；公因子4与原始变量3、7、8具有较强相关性，由于使用手机而产生焦虑等不良情绪，故命名为焦虑性。

表2 不同群体大学生的手机使用差异

基本信息手机月消费(<50元)/%主要功能使用动机 使用时间(<4小时/天)/%性别男生51.1上网、玩游戏、拍照摄影、发短信消磨时间54.4女生45.2微信等社交软件、看电影、听音乐娱乐消遣38.5专业理工科53.0打电话、发短信、拍照摄影消磨时间46.2文科44.2微信等社交软件人际交往、娱乐消遣30.6是 否国助生国助生71.2打电话、发短信学习工作需求和消磨时间47.8非国助生42.9上网、玩游戏人际交往需求、娱乐消遣34.1生源地外埠57.5打电话、发短信、看电影听音乐学习或工作需要43.2北京38.2上网、看电子书、玩游戏娱乐消遣30.0户籍城镇40.4微信等社交软件、看电子书33.5农村62.3打电话、拍照摄影42.1

2.4 手机依赖量表(MPAI)维度重构

由于语料库法和强制性选择提取任务对实验结果影响较大，所以为了使结果更准确、更有说服力，许多研究者采用诱导产出法收集数据［23, 28］。诱导产出法即通过描述图片、翻译句子/短文等引出相应冠词使用，相较于强制性选择法，诱导产出法不易透露研究目标，能减少受试者产出冠词的刻意性，增加结果的准确性；与语料库法相比较，诱导性产出法有更好的控制所需数据产出的优势。相比之前两种方法，诱导性产出法似乎更胜一筹。

对性别、专业、年级、国助生、生源地以及户籍分别与手机使用基本信息(包括月消费、功能、使用动机以及使用时间)进行列联表分析。从分析结果可知，性别、专业、是否为国助生、生源地与手机月消费、主要功能、使用动机、使用时间均显著相关；年级与手机月消费、主要功能、使用动机、使用时间不存在显著相关关系；户籍与手机月消费、功能以及使用时间三项P值均小于0.05，认为户籍与这三项存在显著相关关系。不同群体大学生的手机使用差异显著，如表2所示。

2.5 课后知识升华 课中知识内化不代表知识学习的结束，还需要升华。在此阶段，学生则是主动的应用实践者，同时也是创新者，教师则是帮助者又是评价者[10]。课后知识升华的效果与课中知识内化有很大关系，因此课后知识升华可以看作是课中知识内化的一个延续过程，是课中知识内化的一个补充和完善，教师在课堂上的讲解或辅导是影响课后知识升华的关键因素。

鉴于洪水来势凶猛，11月13日22时，云南电网公司将自然灾害Ⅳ级响应调整为Ⅱ级响应，迪庆、丽江立即启动并进入自然灾害应急一级响应实战状态，工作人员到岗到位，应急指挥中心有序开展应急指挥工作，提前做好洪水过境区间相关指挥部和安置点的供电和服务工作，同时做好相关工作人员的生活后勤保障工作，做到统一领导，紧张有序，临危不乱。

表3 Total Variance Explained(总方差解释表)

Component(因子)Initial Eigenvalues(初始特征值/根)Total% ofVarianceCumulative%Extraction Sums of SquaredLoadings(提取平方和载入)Total% ofVarianceCumulative%Rotation Sums of SquaredLoadings(循环平方和载入)Total% ofVarianceCumulative%16.32337.19437.1946.32337.19437.1943.50620.62520.62521.5769.27146.4651.5769.27146.4652.71415.96636.59131.2827.54054.0051.2827.54054.0052.10112.36148.95241.0866.39060.3941.0866.39060.3941.94511.44260.39450.8725.13065.52460.7224.24869.77270.6773.98473.75780.6243.66977.42590.5693.34880.774100.5563.26884.042110.4852.85486.896120.4392.58189.478130.4302.52892.006140.4162.44794.452150.3432.01796.469160.3351.96998.438170.2661.562100.000

表4 Rotated Component Matrixa(旋转因子载荷矩阵)

变 量 Component(因子)12341.您被告知您在手机上花的时间太多了0.1930.7630.1260.1222.您的朋友和家人抱怨过您对手机的使用0.1010.7610.1430.0683.您试图向别人隐瞒您在手机上花了多少时间0.0680.413-0.0060.5994.您发现自己使用手机的时间比预期的长0.2070.7230.0790.1025.您花在手机上的时间总是不够0.2830.3700.1000.3756.您尝试减少使用手机但没有做到0.4260.5520.0030.3137.因为花时间在手机上而导致您失眠0.4080.1140.0670.6438.一段时间内,您全神贯注地想着错过了一个电话0.1560.0070.2010.7699.如果一段时间您没有检查消息或打开您的手机,您感到焦虑0.7360.1120.1640.21310.您发现关闭自己的手机非常困难0.7630.1190.1280.23711.没有手机您会不知所措0.7790.1110.2140.09012.当您感觉孤立时,会用手机跟其他人通话0.1580.1410.8770.12113.当您感到孤独时,会用手机给别人打电话0.1450.0580.8500.22014.当情绪低落时,您会玩手机让自己感觉好一点0.4290.2190.591-0.08615您发现当自己需要做其他事情的时候常常还忙于玩手机,而这会引发问题0.5950.3760.245-0.02116.您使用手机的时间太多,直接结果是您的创造力下降了0.5970.3040.0710.20317.曾经有几次您宁愿玩手机也不愿意去处理更加紧急的事情0.5360.2470.0970.301

表5 量表因子分析信度对比

量表维度Cronbach α系数F检验P值因子分析维度Cronbach α系数F检验P值失效性0.801293.6140.000冲突性0.84273.8070.000戒断性0.776149.8950.000失控性0.78350.1020.000逃避性0.784116.7350.000逃避性0.784116.7350.000低效性0.743176.6250.000焦虑性0.62914.9380.000

3 大学生手机依赖成因分析

调查结果显示，1286名受访者中，26.0%的大学生存在手机依赖，表明手机依赖症在大学生群体中比较普遍。大学生手机成瘾的成因比较复杂，它是个体因素、家庭因素、社会因素共同作用的结果。根据调查结果，61.6%的大学生表示使用手机主要是用于微信等社交软件，也即人际交往的需要以及社会交往的网络化和虚拟化，促进了手机的使用。总体而言，手机的日渐普及，手机功能的不断丰富，以及大学生群体中焦虑、空虚、抑郁、孤独感等各种负面情绪的滋生以及人际交往的需要，促进了手机依赖的形成与蔓延。

2) 教学功能.教学平台支持视频、音频、PPT等多格式课件上传，支持真实翻译项目导入，在翻译教学过程中可匹配、调用自建的多模态体育类语料库.就教师层面而言，教师用户可以在【课件管理】模块中添加课件，【素材管理】模块中添加素材并且可以将自己的课件与素材分享给学生.同时教师也可以改变传统的翻译教学模式，在教学中采取翻转课堂的教学方式，依托多模态体育语料库大数据平台，从文字、图像、音频以及视频等多维度进行情境教学，从而凸显体育专业特色，促进体育院校专业人才的培养.学生层面，学生不但可以提前预习上课课件与教学内容，还可以利用多模态语料库进行查询与检索，彰显学生的自主学习能力.

结果显示，手机依赖在性别、是否国助生间存在统计学差异，与年级存在相关关系。从调查结果看，相对于男生，女生在手机上的花费更高，每天使用手机的时间更长，而且更倾向于使用微信等社交软件以及看电影和听音乐，由此可以看出，女生使用手机主要用于建立和维持社交关系[8]，也更容易形成手机依赖。比较而言，国助生的手机花费更低，他们更倾向于使用手机打电话、发短信，主要是满足学习工作需要，非国助生使用手机则多用于人际交往和上网、玩游戏等娱乐消遣，由此可以看出，国助生家庭经济条件不佳，生活简朴，存在手机依赖的比例相对较低。本研究中，大一年级的手机依赖者比例低于高年级，这可能是因为大一学生刚入校，仍旧保留着高中期间的良好生活与学习习惯，此外，大一学生的学业压力较大，这可能是导致大一年级手机依赖比例较低的原因。

4 摆脱手机依赖的对策与建议

摆脱手机依赖，离不开高校的高度重视。高校应正视手机依赖症对大学生正常学习和生活所造成的负面影响，并采取切实有效的措施，营造良好氛围，帮助大学生更好的成长成才。首先，高校应加强教育引导。充分利用入学教育、班会、主题团日、深度访谈等契机，设置相关议题，引导大学生主动思考手机使用的利弊，帮助他们树立正确的使用习惯，形成优良学风。其次，高校应加强课堂管理与教学改革。要建立健全相关管理制度，要求任课教师加强课堂管控；要加强教学改革，更新教学内容，丰富教学手段，增强课堂吸引力。再次，应重视并发挥非正式组织的作用。以共同的情感、兴趣、爱好和需要为基础，自发形成的非正式组织，能在克服手机依赖方面具有较好的成效，比如受调查高校的某个学院，由学生骨干发起的“手机忍者”活动，约定坚持21天上课不玩手机，此活动开展2个学期，每次均有80余人报名参加，分别有51%和61%的学生实现了当初的承诺，该活动受到了广大学生的认可和好评。最后，高校应加强对严重手机依赖者的心理干预。对于极少一部分手机基本不离手的大学生，高校应对其进行适度的心理干预，研究导致其沉迷于手机的原因，并采取有针对性的措施，进行个性化的干预与帮扶。

摆脱手机依赖的关键，在于大学生自身。首先，大学生应提升自控力，善于自我管理。大学是学习科学知识、锻炼实践技能的关键时期，大学生应树立远大理想，科学合理的安排学习和生活，把有限的时间投入到更有意义的事情上。其次，大学生应加强人际交往。有些学生之所以沉迷于手机的虚幻世界里不可自拔，也有部分原因是人际交往不良。大学生应有选择地加入一些学生组织或社团，一方面可以避免形成手机依赖，另一方面也可锻炼交际、沟通以及团队合作能力，提升自己的综合素质。最后，大学生应发展一些兴趣爱好，以此来充实自己的课余生活，比如摄影、读书、绘画等，也可选择几项自己喜欢的运动来强健体魄。

参 考 文 献

[1] 师建国.手机依赖综合征[J].临床精神医学杂志，2009,19(2):138-139

[2] 曾红.广东省居民手机依赖状况调查[J].中国公共卫生.2005(04):110

[3] 陶舒曼,伍晓艳,刘业好,等.医学生的自伤行为与手机依赖及抑郁症状[J].中国心理卫生杂志,2014(6):472-477

[4] 董海军,杨荣辉.大学生手机依赖与需求的实证分析[J].中国青年研究,2014(4):15-19

[5] 汪海彬,陶炎坤,徐宏图.不同手机依赖程度大学生的抑制控制特点[J].中国心理卫生杂志.2015(03):226-229

[6] Leung Louis. Linking Psychological Attributes to Addiction and Improper Use of the Mobile Phone among Adolescents in Hong Kong[J]. Journal of Children & Media， 2008,2(2):93-113

[7] Leung Louis. Leisure boredom, sensation seeking, self-esteem, and addiction Symptoms and Patterns of Mobile Phone Use[J]. Mediated interpersonal communication， 2008:359-381

[8] Beranuy Marta, Oberst Ursula, Carbonell Xavier, Chamarro Ander. Problematic Internet and mobile phone use and clinical symptoms in college students: The role of emotional intelligence[J]. Computers in Human Behavior， 2009,25(5):1182-1187