1 问题提出

学业倦怠(learning burnout)是由学业压力或学习兴趣不足引起的对学习活动感到厌烦的消极态度和行为,包括情绪枯竭、行为不当和成就感低三个部分[1]。Pines等的相关研究表明,长期的课业负担使学生精神耗损,缺乏学习热情,疏远同伴,对学校课业持负面态度,从而产生学习倦怠[2]。学业倦怠既是大学生学习生涯的主要障碍[3],也是影响学生身心健康的重要因素[4]。已有研究发现学业压力是导致学业倦怠的重要外在要素之一[5-6]。个人-环境交互作用论认为,个体的心理和行为是个体内部因素和外部环境相互作用的结果表现。学业倦怠亦是如此,既受外界压力的影响,也受个体因素的制约(如乐观倾向)。学生积极心理与学业倦怠有密切的负相关关系,且对学习倦怠有显著的预测水平[7]。尽管已有研究证实压力和乐观特征是影响大学生学业倦怠的外在和内在因素,但关于乐观是如何调节压力对学生学业倦怠的影响的研究相对罕见。基于此,本文旨在探究乐观在压力和学业倦怠关系中的调节作用,对了解大学生学业倦怠的形成及作用机制提供参考。

通过对近些年来网络安全性事件的分析，发现有超过70%的安全事件是发生在内网上的，并且随着网络的庞大化和复杂化，这一比例仍有增长的趋势［4］。由于内网以纯二层交换环境为主、节点数量多、分布复杂、终端用户安全应用水平参差不齐等原因，内网安全也一直是网络安全建设的难点。同时内网安全涵盖了企业内部的所有信息安全问题，终端安全是内网安全的有机组成部分，过分地强调终端安全或者其他某一个领域的内网安全问题，是欠缺全面性的，将会导致安全防护不成体系，各个安全防护点、防护措施之间整合度不够，无法良好地协同［5］。目前，企业内网安全主要存在四类问题。

2 研究方法

2.1 被试

随机选取西南科技大学、杭州电子科技大学、浙江工商大学、陕西师范大学、北京民族大学的大学生为被试进行问卷调查。发放问卷360份,回收有效问卷310份,有效回收率86.11%。其中,男生146人,女生164人;大一学生75人,大二学生83人,大三学生79人,大四学生73人;文科学生152人,理工科学生158人。

（2）建立完善的水资源管理的法律制度和框架，促进水资源管理逐步走上程序化，规范化，合法化的轨道。地下水管理实现“一井一卡”智能化测控，水资源管理将从过去的低效利用转变为智能化，信息化的高效管理利用。

2.2 研究工具

2.2.1 大学生压力问卷

根据学业倦怠量表(MBI-SS)的评分标准,情绪枯竭的均值高于4为高,行为不当的均值高于3.5为高,成就感低的均值高于6为高,学业倦怠总平均分高于4.67为高[10]。由此可见,虽然大学生学业倦怠现象不是非常严重,但也不容乐观。其中,行为不当的程度比较严重,成就感低的程度比较轻。大学生学业倦怠在行为不当上表现比较突出,他们可能会对周围的伙伴产生疏离感,会想尽一切办法逃离学校,逃避同学和教师,应对周围的人际关系时也容易表现出不耐烦的态度;而在成就感低上表现出对外界(如同学、学校等)的不满,倾向于外在归因,而不是将倦怠态度归结到自身认知和能力不足上。

2.2.3 大学生学业倦怠量表

男生的成就感低显著高于女生,即男生在学习过程中体验到更多的低成就感,与以往研究一致[11][12]。这可能是因为步入大学校园后,男生比女生对未来期望更大,而期望与现实之间的差距比较大,因此男生成就感较低。男性大学生在平常的学习生活中,自我评价往往低于实际情况,对学习的挑战也较为缺乏自信。分析其原因,可能是男生比女生拥有较高的期望值,在学习上经受挫折后,在理想与现实的矛盾之间,自信心受到打击,体会到比较大的挫败感,因此对自我的评价也会变低。而女生相对于男生来说,个性相对内敛,对自身的期望值不会过高,面对失败的归因也相对客观,因此体会到的挫败感就比较低,对自我的评价也更为理性客观。

2.2.2 生活定向测验修订版(LOT-R)

采用Schaufeli等人编制的学业倦怠量表——学生版(Maslach Burnout Inventory-Student Survey,MBI-SS)[10],包含三个维度(情绪枯竭、成就感低、行为不当),共15个题项。该量表采用7级评分制,总分越高表示学业倦怠水平越高。在本研究中,该量表的内部一致性系数为0.885。

2.3 数据收集与处理

随机抽取被试,采用书面问卷、电子版问卷等方式发放问卷。检查剔除无效问卷,采用SPSS13.0进行数据处理和分析。

3 结果与分析

3.1 大学生乐观、压力知觉、学业倦怠水平及各变量相关分析

对大学生压力、学业倦怠各维度在年级上的差异进行独立样本t检验,结果表明:不同年级在学业倦怠上存在一般显著的差异(F=2.653,P＜0.05),在情绪枯竭上存在比较显著的差异(F=6.67,P＜0.01),在压力上存在比较显著的差异(F=4.497,P＜0.01)。事后检验发现,大二与大四学生的情绪枯竭存在极其显著的差异。

表1 压力、乐观和学业倦怠的相关矩阵(N=310)

注:*P＜0.05,**P＜0.01,***P＜0.001(以下各表同此)

M±SD 1 2 3 4 5 6 1情绪枯竭 3.36±1.141 1 2行为不当 3.50±1.405 0.580** 1 3成就感低 3.22±0.936 0.264**0.341** 1 4学业倦怠 3.34±0.873 0.798**0.829**0.691** 1 5压力 2.83±0.588 0.496**0.321** 0.052 0.377** 1 6乐观 3.36±0.536 -0.265**-0.126*-0.156**-0.236**-0.432** 1

由表1中数据可以看出,压力与学业倦怠及其情绪枯竭、行为不当两个维度均存在显著正相关;乐观与学业倦怠及其三个维度均存在显著的负相关;乐观与压力存在显著的负相关。

对大学生压力、学业倦怠各维度在性别上的差异进行独立样本t检验,结果显示:只有学业倦怠的成就感低这一维度在性别上的差异显著(t=2.651,P＜0.01),表现为男生学业成就感低显著高于女生。

3.2 大学生学业倦怠和压力在年级和性别上的差异

由信息加工理论知道，学习者的学习过程本质上是信息加工的过程，包括注意、编码、贮存和提取几个基本阶段，则学习者产生数学学习疑难就与信息加工的这几个阶段有关.信息(学习内容)在加工过程中不断由感、知觉与外界建立联系，并在外界情境中获取信息，与此同时，获取的信息会不断的与头脑的短时记忆系统中已有信息通过比较、重组、传输等建立联系，而在信息加工过程中，短时记忆系统与长时记忆系统中的信息又会不断经历提取、传输、编码、贮存等操作.由此看出，信息加工过程是多元、多向和多层面的复杂过程.按照信息加工的内部、外部层面，信息加工的编码与表征过程，信息加工的贮存与提取等不同情况，得到数学学习疑难的几种类型．

研究数据显示,大学生压力(均值2.83)和学业倦怠(均值3.34)均处于中等水平,大学生乐观(均值3.36)处于中等偏上水平。在学业倦怠的三个因子中,行为不当处于高水平,情绪枯竭处于中等偏上水平,成就感低处于中等水平,可见行为不当在学业倦怠的三个因子中最为明显(见表1)。

3.3 乐观在压力和学业倦怠之间的调节作用

采用层次回归分析来检验乐观在压力与学业倦怠关系中的调节作用。压力为自变量,学业倦怠及各维度为因变量,乐观为调节变量。首先将压力和乐观进行中心化处理,然后正式开始逐步多元回归分析。第一步,将人口统计学变量(性别、年级)代入回归方程;第二步,将压力和乐观代入回归方程;最后,将中心化后的乐观与压力的交互项代入回归方程。结果如表2所示。

表2 乐观对压力和学业倦怠关系的调节作用

预测变量自变量模型1 模型2 模型3第一步 性别 -0.1 3 2***-0.1 1 6***-0.1 9 1***年级 0.2 1 5*** 0.1 8 4*** 0.1 7 7***第二步 压力 0.3 7 6*** 0.3 9 3***乐观 -0.2 3 4***-0.2 2 7***压力×乐观 -0.2 3 0***第三步R 2 0.0 5 3 0.1 6 5 0.1 8 9△R 2 0.0 5 3 0.1 1 2 0.0 2 4△F 2 9.5 5 2***3 7.4 7 6***3 3.6 3 8***

由表2可知,在控制了性别和年级两个人口统计学变量之后,以学业倦怠为因变量时,压力的主效应显著(β=0.376,P＜0.001),即压力能够有效预测大学生学业倦怠。以乐观作为调节变量时,压力与乐观的交互作用显著(β=-0.230,P＜0.001),即乐观的调节作用显著,乐观可以调节压力对学业倦怠的影响。为更清晰地解释乐观在压力和学业倦怠之间的调节作用,我们抽取乐观的正负1的Z分,根据回归方程分别计算较低压力(Z=—1)和较高压力(Z=1)两种水平对学业倦怠的预测情况,如图1所示。

图1 乐观的调节效应示意图

4 讨论

4.1 大学生学业倦怠及压力感知水平

采用Feldt编制的大学生压力问卷[8]。该问卷共11个题项,采用5级评分制,得分越高,表明压力知觉越大。在本研究中,量表内部一致性系数为0.86。

与中学生相比,大学生在处理学习问题的同时,还要抽出大量精力应对学习之外的事情。丰富的业余生活使其面临更多的选择,可能遇到更多困难,恋情迷惑、人际困扰、就业焦虑等。当个体专注于一件事情,他或许能很快很好地完成既定目标,而现在同时面对这么多问题,大学生普遍会感到手足无措,力不从心,甚至难以承受的压力。

按照IHC染色结果，将122例PHC患者分为低表达组45例和高表达组77例，对比分析两组患者的临床病理指标。结果表明，Pim-1蛋白与术前Child-Pugh分级、肿瘤数目、肿瘤直径、淋巴结转移率及TNM分期有关(P>0.05)。与Pim-1低表达组的患者比较，高表达组患者的术前Child-Pugh分级较差、肿瘤数目较多、肿瘤直径较大、淋巴结转移发生率较高，且TNM分期较高，病情总体处于进展期；而性别、年龄、肿瘤分化程度、门脉侵犯发生率和术前血清AFP含量在两组患者间无统计学差异(P>0.05)(表2)。

4.2 不同年级和性别大学生学业倦怠表现不同

不同年级在学业倦怠及其情绪枯竭维度存在显著的差异,主要表现为大二与大四学生情绪枯竭存在极其显著的差异。大四学生情绪枯竭的平均分最低,大一学生的略高,大二学生的最高。这可能是因为,大一新生刚进入学校,对新环境和新的学习方式充满热情和激情,情绪当然不会低落。而大二、大三学生经过一两年的学习,对学习的那种好奇心与热情慢慢退却,对学校、老师和同学存在更多的要求与不满,因而他们的情绪相对低落。大四学生完成了绝大部分课程,参加更多的社会实践活动,准备毕业找工作,对于校园环境有一种恋恋不舍的感情,因此情绪枯竭的分数最低。

采用Scheier等人编制的生活定向测验(LOT-R)[9],该测验共6个题项,包括3个正性词条目和3个负性词条目。本测验采用5级评分制,“1”代表“很不同意”,“5”代表“非常同意”。在本研究中,量表内部一致性系数为0.80。

从客观上看，近几年即墨区正处在大改革、大发展的关键转型期，中心工作千头万绪、艰巨繁重，加之镇街又经历了行政区划分合的再度调整和新一轮换届，人大工作需要一个磨合调整的过程，一定程度上影响到人大工作运转，但主观原因、工作原因仍是主要问题所在。

4.3 乐观在压力对学业倦怠的影响中起缓解作用

研究发现,大学生压力越大,他们的学业倦怠越明显,具体表现为:情绪枯竭更加明显,而且更容易表现出行为不当。这是因为较高的学业压力使大学生在学习过程中经历一系列身心症状(如焦虑、抑郁),当其无法有效应付这些负性症状时就容易产生厌学心理和逃学行为[13]。当大学生体验到一定程度的压力时,他们可能需要把较多的精力和注意力放到应对压力上,难以全身心投入到学习中。如果处于长期的高压情境,大学生们很难一直用积极的态度去面对学业,可能导致其在学习过程中缺乏活力,感到吃力,产生挫败感,乃至情绪枯竭。

乐观对学业倦怠各维度均存在负向影响,主要表现为大学生越乐观,他们在学习过程中越少体验到情绪枯竭,更少体验到成就感低,较少表现出不恰当的行为。大学生越乐观,他们对未来越是抱有良好的期待,在面对困境时,这种积极的未来观便会鼓励其不断努力,不轻易放弃,因此更可能顺利解决问题[14]。长此以往,形成一种良性循环。因此,处于相同的压力情境下,相对于不乐观的大学生而言,乐观者们对学习的热情与信心更高,他们更愿意与同学老师合作,对失败采取积极归因,因而他们情绪更加饱满,态度更加积极,行为更有活力,学业倦怠现象也就更不明显或者根本不存在。

虽然压力正向预测学业倦怠的形成,但是乐观对该效应起到缓冲作用。具体而言,处于同一压力水平下,乐观倾向越高的个体更少体验到低成就感和表现出行为不当。

介质访问控制协议决定了无线通道的接入方式，负责节点的信道资源分配，构建了无线传感器网络的底层基础结构，是实现网络无线数据传输实时性和可靠性的关键协议之一[4]。

4.4 启示

尽管大学生任务重、压力大,但本研究的研究结果启发教育工作者可以通过培养大学生的乐观心理缓解学业倦怠,防止大学生消极学习心理的产生。

考察修正后最终模型的主要拟合度指标，依据Amos Output中的Model Fit指标显示，显著性概率值P=0.132>0.05,卡方自由度比2/df=1.477<2.00，近似误差均方根RMSEA=0.049<0.08,拟合优度指数GFI=0.980>0.9，校正拟合优度指数AGFI=0.936,基准化适合度指标NFI=0.971>0.9，比较适配度指标CFI=0.990>0.9，综合考虑各项拟合指标，该结构模型整体拟合情况良好。

参考文献:

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