1. 云南工商学院,云南 嵩明 650228 2. 云南民族大学, 云南 昆明 605504
摘要:随着时代的发展与信息科技的进步,高校学生学业倦怠的问题,因受社会、网络、人际关系的影响开始从单纯的心理因素和教育因素向多样化转变,随着问题的变化,一系列学术不端和学生清退的社会事件浮入公众的眼前,成为新的社会热点问题之一,而民办高校由于其性质,学生学业倦怠的问题更为复杂严峻。如何有效的应对民办高校学生学业倦怠,我们已经不能再以心理学与教育学的角度简单的看待这个问题,应该依托社会学的视角多维度的讨论与分析其成因,给出相应的对策,才能对高校生学业倦怠进行有效的干预。结合当前民办教育与高校学生学业倦怠的现状,研究者设立基于社会资本整合与社会认知理论探究民办高校学生学习倦怠的成因这一课题,旨在跳出以往心理学与教育学对民办高校学生学业倦怠问题的讨论,用更多维的角度看待这个问题,帮助民办高校学生能够更好的完成学业,提升民办高校人才培养质量,改善教育环境,并推进高校教育实践进程。
关键词:学业倦怠、社会资本整合、社会认知理论
研究者通过在杨林民办高校的教学工作中了解到民办高校学生学业倦怠的现状,认为民办高校学生学业倦怠原因的产生较公立学校而言,其更具有复杂性与多样性,也更有探究的意义。云南工商学院位于云南省昆明市嵩明职教基地,是2011年经教育部批准云南省全日制民办普通高等院校,学校下设11个二级学院,32个本科专业,涵盖了工学、管理学、经济学、医学、教育学、艺术学、文学等7个学科门类,且学校现有在校学生2.2万余人。虽办学时间较短,但学科覆盖率广,学校教学文理并重,师生人数众多,学生来源较广,选云南工商学院作为调查对象相比于其他学校而言更具有一定的代表性。
为了保证样本具有代表性,本次研究采取整群抽样调查与分层抽样结合的方式完成,研究对象为大一、大二、大三的在校大学生,因为大四的学生在校外实习,获取样本数据较为困难,所以不在本次调查范围内。其中工科抽取工程造价专业、土木工程专业和城乡规划专业,文科抽取汉语言文学专业。大一文科班有64班,理科班有72班,大二文科班有54班,理科班有60班,大三文科班有50班,理科班有46班,每班平均有56人。大一到大三文理班数量较为接近所以我们按照文理班1:1的比例抽取。从大一整群抽取7个班,其中文科抽取3个班,理科抽取4个班,从大二整群抽取6个班,其中文科抽取3个班,理科抽取3个班,从大三整群抽取5个班,其中文科抽取3个班,理科抽取2个班。总的抽取了1000名在校大学生进行问卷调查,回收998份,有效问卷987份,其中男生有493人,女生494人:
图1.1 研究对象的基本情况
变量 | 属性 | 人数(n=987) | 比例分布 |
性别 | 男 | 493 | 49.95% |
女 | 494 | 50.05% | |
专业 | 文科 | 479 | 48.53% |
理科 | 508 | 51.47% | |
家乡所在地 | 城镇 | 248 | 25.13% |
农村 | 739 | 74.87% | |
是否独生子女 | 是 | 254 | 25.73% |
否 | 733 | 74.27% |
二、云南工商学院学生学习倦怠差异研究
本次研究采用莲蓉等人编制的学业倦怠量表测量学生的学业倦怠情况,该量表共有20个题目,分为情绪低落、行为不当和成就感低三个维度,并采用李克特量表五点计分的方式,测量的总分越高,说明学生的学业倦怠程度就越高。本量表的信度α系数为0.865,各维度的α系数为0.812、0.704和0.731,各维度与总量表的相关系数为0.914、0.799和0.704(p<0.001)。所以,该量表具有较高的内在信度和建构效度,其结果是稳定可靠并相对准确。
通过对云南工商学院大学生问卷调查,研究结果表明,该校学生存在一定程度的学业倦怠现象,根据莲蓉的《学业倦怠量表》的评分标准,得分低于40分属于轻度倦怠,得分在40-60分属于中度倦怠,60分以上属于重度倦怠,该研究结果表明得分在40分以下的有26人,占2.7%,在40-60分之中的有719人,占72.9%,60分以上有241人,占24.4%。在对学业倦怠的描述性统计中,行为不当均值为18.0729,在学业倦怠三个维度中均值最高,且高于项目均分18,其次是情绪低落,其均值为22.6,更接近于项目均分,最低的是成就感低,均值为16,此表说明该校大学生更容易产生行为不当方面的学业倦怠。最后,学业倦怠总分为56.6312,总体来说该学校学生处于中度倦怠。
图1.2 大学生学业倦怠描述性统计
频数 | 平均值 | 标准差 | 项目数 | 项目均分 | |
情绪低落 | 987 | 22.6028 | 3.996 | 8 | 24 |
行为不当 | 987 | 18.0729 | 2.340 | 6 | 18 |
成就感低 | 987 | 15.9554 | 3.562 | 6 | 18 |
学业倦怠总分 | 987 | 56.6312 | 7.000 | 20 | 60 |
根据图1.1和图1.2的基本情况的描述性统计,本研究将通过两独立样本T检验、单因素方差分析,检测该学校学生在性别、专业、不同年级、生源地和是否为独生子女在学习倦怠方面是否有显著性差异。
一、不同性别在学业倦怠方面差异研究
通过数据结果显示,情绪低落在性别上没有差异(P>0.05),行为不当在性别上有差异(P<0.05),且女生的得分高于男生,女生更容易比男生产生行为不当,成就感低在性别上也存在差异(P<0.05),女生比男生产生的成就感低。总体上,学业倦怠在性别上存在差异(P<0.05),且女生学业倦怠程度比男生高,说明女生比男生更容易产生学业倦怠问题。
图1.3 性别在学业倦怠上t检验
男(n=493) M±SD | 女(n=494) M±SD | T | p | |
情绪低落 | 22.66±4.402 | 22.55±3.549 | 0.427 | 0.67 |
行为不当 | 17.86±2.499 | 18.29±2.151 | -2.866 | 0.004 |
成就感低 | 15.31±3.978 | 16.59±2.959 | -5.756 | 0.000 |
学业倦怠 | 55.83±7.674 | 57.43±6.159 | -3.615 | 0.000 |
二、不同专业学生学业倦怠差异研究
通过在校学生的不同专业与学业倦怠分数和各维度的分数进行独立样本T检验,研究结果如下图,不同专业在学业倦怠各维度不存在差异(p>0.05)。总的来说,不同专业在学业倦怠方面不存在差异。 |
图1.4 不同专业在学业倦怠t检验
文科(n=479) M±SD | 理科(n=508) M±SD | T | p | |
情绪低落 | 22.75±3.857 | 22.46±4.121 | 1.136 | 0.256 |
行为不当 | 18.16±2.281 | 17.98±2.393 | 1.227 | 0.220 |
成就感低 | 16.07±3.252 | 15.85±3.831 | 0.976 | 0.329 |
学业倦怠 | 56.99±6.562 | 56.29±7.381 | 1.559 | 0.119 |
三、不同年级学生学业倦怠差异研究
根据自变量年级有三个因素,所以采用单因素方差来分析,通过方差齐性检验对学业倦怠及各维度进行分析。研究结果表明,不同年级在情绪低落、行为不当和学业倦怠方面接受总体方差相等原假设,成就感低拒绝总体方差相等这一原假设,由下图可以看出,在情绪低落方面,F值为8.747,根据F分布表可得知,F(2,984)0.05=3.00,F>F理论值,且p<0.05,说明不同年级在这一维度存在显著差异,在行为不当方面,F值为3.705>3.00,且p<0.05,所以不同年级亦存在显著差异,在成就感低方面,F值为7.243>3.00,且p<0.05,所以不同年级在这一维度存在显著差异,由于学业倦怠F值接近1,且p>0.05,说明学业倦怠总分受到随机变量的影响较大,本研究只分析控制变量对观测变量造成显著影响的维度。
图1.5 不同年级学生学业倦怠差异检验
大一(n=425) M±SD | 大二(n=263) M±SD | 大三(n=299) M±SD | F | p | |
情绪低落 | 22.14±3.893 | 22.47±3.970 | 23.38±4.060 | 8.747 | 0.000 |
行为不当 | 18.30±2.332 | 17.94±2.175 | 17.87±2.466 | 3.705 | 0.025 |
成就感低 | 16.42±3.324 | 15.80±3.368 | 15.43±3.959 | 7.243 | 0.001 |
学业倦怠 | 56.86±6.875 | 56.21±6.757 | 56.67±7.382 | 0.730 | 0.482 |
通过图1.5.表明不同年级在学业倦怠的各维度存在差异,但并不清楚哪个年级和其他组有显著性均值差别,根据方差齐性检验的结果,情绪低落和行为不当维度选择LSD方法,成就感低选择Dunnett’s方法。数据结果表明,在情绪低落维度中,大一与大三、大二与大三之间存在显著差异(p<0.05),且根据平均值差值得知,在大一与大三的差异中,大三的学生情绪低落程度较高,大一的学生较低,在大二与大三的差异中,大三的学生情绪低落程度较高,大二的学生较低,但大一与大二之间没有显著差异(p<0.05)。在行为不当维度中,大一和大二,大一和大三之间存在显著差异,其中在大一和大二的差异中,大一学生最容易出现行为不当,在大一和大三之间,大一的学生行为不当较高,大三的学生较低,但大二和大三之间不存在显著差异(p<0.05)。在成就感低维度中,大一和大三之间存在显著差异,大一年级的学生成就感低的得分高,大三的学生得分低,但大二和大三、大一与大二之间不存在显著差异(p<0.05)。
多重比较 | |||||||
LSD | |||||||
因变量 | (I)年级 | (J) 年级 | 平均值差值 (I-J) | 标准误差 | 显著性 | 95% 置信区间 | |
下限 | 上限 | ||||||
情绪低落 | 大一 | 大二 | -.32650 | .31107 | .294 | -.9369 | .2839 |
大三 | -1.23675* | .29928 | .000 | -1.8240 | -.6495 | ||
大二 | 大一 | .32650 | .31107 | .294 | -.2839 | .9369 | |
大三 | -.91025* | .33519 | .007 | -1.5680 | -.2525 | ||
大三 | 大一 | 1.23675* | .29928 | .000 | .6495 | 1.8240 | |
大二 | .91025* | .33519 | .007 | .2525 | 1.5680 | ||
行为不当 | 大一 | 大二 | .36817* | .18308 | .045 | .0089 | .7274 |
大三 | .43731* | .17614 | .013 | .0917 | .7830 | ||
大二 | 大一 | -.36817* | .18308 | .045 | -.7274 | -.0089 | |
大三 | .06914 | .19728 | .726 | -.3180 | .4563 | ||
大三 | 大一 | -.43731* | .17614 | .013 | -.7830 | -.0917 | |
大二 | -.06914 | .19728 | .726 | -.4563 | .3180 | ||
*. 平均值差值的显著性水平为 0.05。 |
多重比较 | |||||
因变量: 成就感低 | |||||
邓尼特 C | |||||
(I) 年级 | (J) 年级 | 平均值差值 (I-J) | 标准误差 | 95% 置信区间 | |
下限 | 上限 | ||||
大一 | 大二 | .61890 | .26292 | -.0003 | 1.2381 |
大三 | .99308* | .28005 | .3338 | 1.6524 | |
大二 | 大一 | -.61890 | .26292 | -1.2381 | .0003 |
大三 | .37419 | .30912 | -.3542 | 1.1025 | |
大三 | 大一 | -.99308* | .28005 | -1.6524 | -.3338 |
大二 | -.37419 | .30912 | -1.1025 | .3542 | |
*. 平均值差值的显著性水平为 0.05。 |
四、不同生源地学生学业倦怠差异研究
通过对不同生源地学生在学业倦怠各维度和总分方面的两独立样本T检验,数据表明不同生源地对学业倦怠各维度及总分的影响不存在显著性差异(p>0.05)。
图1.6 不同生源地学生学业倦怠t检验
城镇(n=248) M±SD | 乡村(n=739) M±SD | T | p | |
情绪低落 | 22.69±4.254 | 22.57±3.908 | 0.413 | 0.680 |
行为不当 | 17.97±2.425 | 18.11±2.311 | -0.787 | 0.432 |
成就感低 | 15.61±3.828 | 16.07±3.463 | -1.687 | 0.092 |
学业倦怠 | 56.27±7.671 | 56.75±6.762 | -0.872 | 0.384 |
五、是否独生子女学生学业倦怠差异研究
由图1.7可知,将是否为独生子女和学业倦怠进行两独立样本T检验,数据结果表明学生是否为独生子女对学业倦怠各维度和总体不存在显著差异(p>0.05)。
图1.7 是否独生子女的学生学业倦怠t检验
是(n=254) M±SD | 否(n=733) M±SD | T | p | |
情绪低落 | 22.82±4.201 | 22.53±3.923 | 1.000 | 0.318 |
行为不当 | 17.87±2.551 | 18.14±2.260 | -1.573 | 0.116 |
成就感低 | 15.98±3.935 | 15.95±3.43 | 0.121 | 0.904 |
学业倦怠 | 56.67±7.904 | 56.62±6.664 | 0.102 | 0.919 |
三、研究假设
笔者通过研究文献和对学校现状的总体把握,提出三个研究假设,假设一中的社会因素和个人因素包含的内容广泛,在此将社会因素定义为社会关系的影响,即客观支持。个人因素定义为主观上体验到的情感上的支持,即主观支持。
假设一:学生学业倦怠既有社会因素,又有个人因素,最显著的应是个人因素。
假设二:学生的自我效能与学业倦怠呈显著性负相关
假设三:学生的社会支持与学业倦怠呈显著性负相关。
(一)研究工具
(1)本次研究采用的是梁宇颂、周宗奎编制的《学业自我效能量表》,该量表分为学习能力自我效能感和学习行为自我效能感,每个维度都包含11个题目,采用李克特量表的五点计分的方式,且两维度的信度α分别为0.520和0.752,总量表信度α为0.817,其结果是稳定可靠的。
(2)本次研究采用的是肖水源编制的《社会支持评定量表》,该量表分为客观支持(3个)、主观支持(4个)和对社会支持的利用度(3个)三个维度,三个维度的信度α分别为0.849、0.825和0.833,总量表信度α为0.896,表明信度较好,其结果是稳定可靠的。
(二)研究结果
(1)学业自我效能、社会支持与学业倦怠的相关性
通过Pearson相关性来分析学业自我效能与学业倦怠、社会支持与学业倦怠关系,结果如图显示,学业自我效能各维度及总分与学业倦怠各维度及总分相关性显著(p<0.01),由于相关系数的取值范围为[-1,1],从学业自我效能与学业倦怠各维度及总分相关系数来看,学业自我效能与情绪低落和行为不当呈低相关,与成就感低和学业倦怠总分呈中相关。从学习能力自我效能与学习倦怠各维度及总分的相关系数来看,学习能力自我效能与情绪低落、行为不当和成就感低呈低相关,与学业倦怠总分呈中相关。从学习行为自我效能与学业倦怠各维度及总分相关系数来看,学习行为自我效能与情绪低落、行为不当、成就感低呈低相关,与学业倦怠的总分呈中相关,但总体上都均呈负相关关系。社会支持各维度及总分与学业倦怠各维度及总分呈显著负相关关系(p<0.01),从主观支持与学业倦怠各维度及总分的相关系数来看,主观支持与情绪低落、行为不当、成就感低、学业倦怠总分均呈低相关。从客观支持与学业倦怠各维度及总分相关系数来看,客观支持与情绪低落、行为不当、成就感低、学业倦怠总分均呈低相关。但主观支持在学业倦怠各维度及总分的相关系数均高于客观支持。从支持利用度与学业倦怠各维度及总分的相关系数来看,支持利用度与情绪低落、行为不当、成就感低、学业倦怠总分均呈低相关。从社会支持与学业倦怠各维度及总分的相关系数来看,社会支持与情绪低落、行为不当、成就感低、学业倦怠总分均呈低相关。
图1.8 学业自我效能与学业倦怠相关分析
情绪低落 | 行为不当 | 成就感低 | 学业倦怠 | |
学习能力自我效能 | -0.271** | -0.278** | -0.372** | -0.437** |
学习行为自我效能 | -0.209** | -0.286** | -0.395** | -0.416** |
学业自我效能 | -0.254** | -0.298** | -0.405** | -0.450** |
**.在0.01级别(双尾),相关性显著。
图 1.9 社会支持与学业倦怠相关分析
主观支持 | 客观支持 | 支持利用度 | 社会支持 | |
情绪低落 | -0.161** | -0.129** | -0.145** | -0.194** |
行为不当 | -0.185** | -0.087** | -0.142** | -0.192** |
成就感低 | -0.295** | -0.171** | -0.185** | -0.308** |
学业倦怠 | -0.304** | -0.190** | -0.224** | -0.332** |
**.在0.01级别(双尾),相关性显著。
(2)学业自我效能、社会支持与学业倦怠的回归分析
1.社会支持与学业倦怠的回归分析
回归分析是在相关分析基础上探究两变量之间是否存在因果关系,通过采用预测变量是支持利用度、主观支持和客观支持,因变量为学业倦怠,进行回归分析,数据结果如下:
模型摘要b | |||||
模型 | R | R 方 | 调整后 R 方 | 标准估算的误差 | 德宾-沃森 |
1 | .336a | .113 | .110 | 6.60224 | 1.881 |
a. 预测变量:(常量), 对支持利用度, 客观支持, 主观支持 | |||||
b. 因变量:学业倦怠 |
从模型综述表中可以看出,调整后的R方为0.110,不受变量的影响,模型的多元相关系数R为0.336,且自变量可以解释因变量的11.3%的差异性。
ANOVAa | ||||||
模型 | 平方和 | 自由度 | 均方 | F | 显著性 | |
1 | 回归 | 5469.184 | 3 | 1823.061 | 41.823 | .000b |
残差 | 42848.575 | 983 | 43.590 | |||
总计 | 48317.759 | 986 | ||||
a. 因变量:学业倦怠 | ||||||
b. 预测变量:(常量), 社会支持, 对支持利用度, 客观支持 |
从方差分析表中可以看出,F值为41.823,p值为0.000<0.05,所以,因变量与预测变量存在显著线性关系,可建立线性模型。
系数a | ||||||
模型 | 未标准化系数 | 标准化系数 | T | 显著性 | ||
B | 标准误差 | Beta | ||||
1 | (常量) | 69.889 | 1.208 | 57.866 | .000 | |
客观支持 | -.195 | .071 | -.088 | -2.738 | .006 | |
主观支持 | -.329 | .049 | -.229 | -6.770 | .000 | |
对支持利用度 | -.436 | .119 | -.120 | -3.678 | .000 | |
a. 因变量:学业倦怠 |
从回归系数表可以得出学业倦怠=69.889-0.195×客观支持-0.329×主观支持-0.436×支持利用度,根据t值的相伴率均小于0.05,可以判定回归系数是显著的,即社会支持越高,学业倦怠程度越低,并且对学业倦怠的影响大小表现为主观支持(-6.770)>对支持利用度(-3.678)>客观支持(-2.738)。
2.学业自我效能与学习倦怠回归分析
通过采用预测变量是学习能力自我效能感和学习行为自我效能感,因变量是学业倦怠,对学业自我效能与学习倦怠做回归分析,其研究结果如下:
模型摘要b | |||||
模型 | R | R 方 | 调整后 R 方 | 标准估算的误差 | 德宾-沃森 |
1 | .451a | .204 | .202 | 6.25321 | 1.874 |
a. 预测变量:(常量), 学习行为自我效能感, 学习能力自我效能感 | |||||
b. 因变量:学业倦怠 |
从模型综述表中可以看出,调整后的R方位0.202,因变量与预测变量之间的多元相关系数R为0.451,预测变量可以解释因变量的20.4%的差异性。
ANOVAa | ||||||
模型 | 平方和 | 自由度 | 均方 | F | 显著性 | |
1 | 回归 | 9840.717 | 2 | 4920.358 | 125.832 | .000b |
残差 | 38477.042 | 984 | 39.103 | |||
总计 | 48317.759 | 986 | ||||
a. 因变量:学业倦怠 | ||||||
b. 预测变量:(常量), 学习行为自我效能感, 学习能力自我效能感 |
从方差分析表中可以看出,F值为125.832,且显著性p<0.05,所以,因变量与预测变量存在显著线性关系,可建立线性结构模型。
系数a | |||||||||
模型 | 未标准化系数 | 标准化系数 | t | 显著性 | |||||
B | 标准误差 | Beta | |||||||
1 | (常量) | 71.498 | .965 | 74.062 | .000 | ||||
学习能力自我效能感 | -.271 | .044 | -.289 | -6.154 | .000 | ||||
学习行为自我效能感 | -.177 | .045 | -.186 | -3.951 | .000 | ||||
a. 因变量:学业倦怠 |
从回归系数表可以得出学业倦怠=71.498-0.271×学习能力自我效能感-0.177×学习行为自我效能感,根据t值的相伴率均小于0.05,可以判定回归系数是显著的,即学业自我效能感越高,学业倦怠程度越低,并且对学业倦怠的影响大小表现为学习能力自我效能感(-6.154)>学习行为自我效能感(-3.951)。
第二章 分析与讨论
从数据结果分析来看,民办高校学生均有学业倦怠的现象,在性别变量上,男生和女生在学业倦怠的情绪低落方面没有差别,行为不当、成就感低和学业倦怠女生得分均比男生高。在年级方面,各年级学生在学业倦怠的不同维度存在一定程度的差异。在学业自我效能感和社会支持方面,民办高校学生学业自我效能感和社会支持越高,学业倦怠越低,其中在社会支持中,主观支持比客观支持对学业倦怠的影响更大。下面笔者将结合学业倦怠和自制的问卷,对民办高校学生学业倦怠的问题进行进一步的分析:
一、学业倦怠的成因
根据学业倦怠的描述性统计来看,大部分民办高校学生在学业倦怠中处于中等的程度,其中行为不当均值高于项目均分。班杜拉的社会认知理论认为,所处环境和个人因素之间存在着动态的相互作用,而个体的活动受到环境和个人因素的影响,民办高校学生学业倦怠的产生也是因为受到高校学生个人因素和学校环境因素的影响。首先大学的学习方式和高中并不相同,与高中相比大学的学习环境更加轻松自在,学习方式更加自主,但同时大学对学生自我的自控能力和学习的规划能力要求也变得更高,据问卷统计62.41%的学生认为手机是影响自己不想学习的主要因素之一,67.83%的学生都在课堂上玩过手机,由此可见,大学生较弱的自控能力和对手机依赖的严重性是民办高校学生学业倦怠的产生原因之一。其次大部分民办高校的学生对大学的学习没有正确认识,没有清楚的学习计划,认为大学的学习对以后的工作和发展其实没什么帮助,只是自己获得文凭的方式。据问卷统计53.26%以上的同学认为将来在社会上工作知识多不如经验丰富,47.23%的同学认为大学生涯对于成绩的依赖只限于60分及格就好,这类学生归根结底其实是受读书无用论和读书功利论的影响,秉承着一种为文凭而考试,为考试而学习的读书态度,缺少学习的动力。最后大部分民办高校的学生没有大学之后的学业规划,学校对学生的学习管理太松懈。民办高校对学生学习管理太松懈,大部分学生的家长和辅导员只关心学生是否挂科,能不能顺利毕业,且大部分学生没有大学之后的学业规划,只知道在自己在毕业之后很快就会进入工作岗位,不需要在像高中时为了高考“寒窗苦读”,没有学习的目的,学习动力不高。
二、学业倦怠在性别差异上的原因
在根据学业倦怠在性别变量上的差异检验的研究结果上来看,民办高校学生女生在行为不当、成就感低和学业倦怠上均值均高于男生,比男生更容易出现学业倦怠的问题。据统计调查对象中74.87%的学生来自于农村,虽然现在的咨询十分发达,女性的独立意识逐渐提高,但就相对于边疆地区的农村而言,女性的独立意识不强。大部分家庭任秉持这一种“男生赚钱养家、女生只要有份的工作就好”或者“干的好不如嫁得好”的思想,这样对“女性低要求”的家庭思想导致女生在学业上学习动力不足、成就感低更容易产生学业倦怠。
三、学业倦怠在年级差异上的原因
数据结果表明,在情绪低落维度中,大一与大三、大二与大三之间存在显著差异(p<0.05),且根据平均值差值得知,大三的情绪低落程度最高,大一与大二之间没有显著差异。民办高校大三学生的专业实习时间较长,学生开始与社会接轨,社会认知逐步加深。据统计58%以上的学生觉得自己的能力在毕业后足以匹配工资还不错的工作,但实际上就业形势严峻,现实与理想差距较大,大三的学生在历经专业实习后对社会的就业形势有了一些初步的了解,导致其对自身能力,甚至对大学学习的意义开始怀疑,学习动力下降。
在行为不当维度中,大一和大二,大一和大三之间存在显著差异,其中大一最容易出现行为不当,大二和大三之间不存在显著差异。民办高校大一的学生刚刚脱离高中紧张的学习环境,进入一个新的开放式学习环境,对于大学学生还未完全适应,没有明确的学习方法和学习计划,容易产生学业倦怠。
在成就感低维度,大一和大三之间存在显著差异,大一年级的成就感低,大二和大三、大一与大二之间不存在显著差异。民办高校大一的学生刚进入大学,对于大学的学习环境还在一个摸索期,没有建立起清楚的学习方法和学习计划,容易产生学业倦怠,而大三的同学经过一年的摸索期和大二的适应期,对大学的学习环境已经适应,有了自己的学习方法和学习计划,相比起大一在大学的学习上更加游刃有余,其次据统计大一17.12%的同学均有挂科情况,数据远高于大二和大三,所以大一在成就感低的维度上更容易产生学业倦怠。
四、学业倦怠与自我效能、社会支持的关系
从相关性分析和回归分析来看,民办高校学生自我效能和社会支持越高学业倦怠越低,两者呈显著性负相关,而自我效能和学业倦怠呈显著中相关性,社会支持和学业倦怠呈显著低相关性。民办高校学生自我效能、社会支持两者分别与学业倦怠呈显著性负相关的原因是当学生对学习和学习的成果很有信心时,学习动力和积极性就会被激发,变得愿意学习,学业倦怠就会降低。自我效能是班杜拉提出的概念,是个人对自己完成某方面工作能力的主观评估,评估的结果如何,将直接影响到一个人的行为动机。自我效能最为核心也最具有实践意义的就是自我效能感,自我效能感可通过个体的选择过程、认知过程、动机过程、情绪过程四种中介来发挥其主体作用。当民办高校学生对学习充满信心,觉得自己能够胜任学习并取得好的成绩的时候,学生对学习的兴趣和学习积极性就会变高,学业倦怠就会降低。社会支持则是指一个人从自己社会关系中获得的客观支持以及个人对这种支持的主观感受。民办高校学生,在学习生活中建立的和谐的人际关系,可以使学生正面感受到自己周围环境中社会关系对自己的尊重和认可,可以增强对学习的信心,提高学生对学习困难和压力的应对方式,使学生更难产生学业倦怠。而民办高校学生社会支持与学业倦怠两者呈显著低相关的原因是因为在大学的学习生活中家长、老师和同学对一个学生的评判标准发生了转变,变为对学生能力、人际关系、性格和为人处事的一个综合评判。而由于学习成绩在社会关系的评价中比重变低,要获得社会关系的认可需要更全面的评判,导致社会支持对学业倦怠的影响变低。
第三章 建议与对策
(一)建立正确的大学学习观念,制定合理的学习计划和学业规划
应对高校学生学院倦怠的问题,高校应从高校学生的社会资本整合入手,对大学生拥有的资源进行整理分析,最大限度的挖掘其自身潜力和拥有的优势资源,来改善学生学习倦怠的现状。首先高校和高校工作者应该帮助民办高校学生树立正确的大学学习观念和制定合理的学习计划和学业规划,树立学生终身学习的意识。大学的学习不同于高中,需要学生有自己的学习方法与计划,十分考验学生的自觉性,而大部分民办高校学生缺乏学习的主动性和有效的学习方法,且一定程度受读书功利论和读书无用论的想法影响,学习动力不足。高校要加强对学生的教育和引导工作,可以通过学校的互联网或者媒体平台,比如官网、微博、公众号根据学校或者学生的特点创新教育引导推送一些高质量文章的方式、发布一些特色教育活动或者专业教育视频,重新帮助学生树立学习观念。
(二)建立良好的学习习惯,提升学习信心与学习动力
建立学生良好的学习习惯,挖掘学生自身潜质,整合学生周边资源,是降低学生学业倦怠的有效途径。高校可以从一下两方面入手,首先高校要发挥学校的第二课堂作用,通过组织开展多种多样的校园文化活动、专业技能比赛和社会实践活动,充实学生的校园生活,激发学生对专业的兴趣,提升学生的学习信心。其次学校要落实好服务育人精神,从生活上关心关爱学生,优化学校服务,通过互联网创新教育模式和管理模式,建设智能化校园管理平台,将学生的心理健康咨询、专业辅导、日常生活、管理和宿舍管理纳入智能化校园平台,实现学校对学生的精准化服务,提升学生对学校的认同感和幸福感。而高校工作者可以从以下三方面入手首先通过讲座或者座谈会的方式,分享自己或者同学的学习经验,引导学生寻找适合自己的学习方法,并制定自己的学习计划,组建学生的学习小组鼓励学生进行自我激励和自我矫正,定期让学生自我检查,分享自己学习的经验和困难,帮助学生建立良好的学习习惯。其次运用谈心谈话的方法帮助学生正确认识自我提高人际交往能力,在学习生活中建立良好和谐的人际关系,增加社会关系对学生的认同与尊敬,提升社会支持利用度,增强学生对学习的信心。最后提升学生自我效能感,高校工作者要随时关注学生的学业状况和心理状态,根据学生的自我反馈和他人反馈情况,运用个别访谈的方法对一些有需要的进行心里辅导,帮助学生探索自己的能力和特质,提高学生学习的能力,增强学生对自我的信心
(三)提升教师专业素质,加强学校学风建设
高校要整合学校资源重视教师专业发展和职业素质的提升,建设优良的校风,以降低学生学业倦怠。首先高校要提高教师的专业素质,引导教师改革教学方式。据问卷统计51.46%的学生认为老师没有个人魅力和老师讲课内容不够吸引人是影响自己不想学习的主要因素之一,教师在课堂中要坚持以学生为主体,注重学生的参与性,建立一个开放性的学堂,转化学生与教师的主体地位,调动学生的主动性与积极性,激发学生的学习兴趣,提高教学质量和学生满意度,以降低学生学业倦怠。其次高校要帮助教师不断提高自身的综合素质,重视对青年教师的职业能力提升,可以利用暑假时间以举办讲座或者培训的方式,引导教师及时充实和提升自己,更新自己的理论知识,提高自我的教学能力,丰富自己的教学内容。最后高校要为学生创造一个良好的教学环境,建立积极向上的学校校风。据问卷统计60.39%的学生认为影响自己不想学习的主要因素之一是学校学习氛围差,周边的朋友同学都不学习, 27.56%的学生认为学习的条件不够好也是影响自己学习的主要因素,由此可见良好的学环境和积极向上的学校校风对学生的重要性,因此高校要加强对学校资金投入完善学校的硬件设施建设,为学生的学习发展提供充足的资源配备,同时发挥教师、班主任和辅导员的积极作用,建设好学务实的优良班风校风,增强学生的学习动力,帮助学生减轻学业倦怠。
(四)完善学生综合素质评价体系,建立校企合作平台。
完善学生综合素质评价体系,设置对学生多元化评价方式,有利于提升学生的自我成就感,提升学习的信心。学校对学生单一的评价标准,会使学生难以在学习中获得乐趣和成就感。高校教育者应考虑转变学生的评价体系,不再将考试成绩作为衡量学生成绩的唯一标准,可增加对学生专业技术、理论实践、技能操作、比赛评奖的评价标准,以一个多元的评价体系替代原本单一的评价方式,更多方位的衡量学生成绩。其次高校应该开展校企合作教学的平台,为学生搭建沟通社会的渠道,了解社会的咨询,实践自己的理论所学,提高自己对专业知识的理解和应用能力,从而激发学生的学习热情,提高学生的学习动力。学校也要通过校企合作教学的平台,了解社会对所需人才的咨询和行业的未来趋势,从而改革教学方式和课程配置,努力培养出社会所需的人才。
参考文献
【1】Freudenberger HJ..Staff Burnout.Journal of Social Issues[J].(1): 159-165.
【2】Kop, Euwema , Schaufeli, W.Burnout.job stress and violent behavior among Dutch police officers[ J].Work &Stress, 1999 (4):326-340 .
【3】治遥.大学生内外控信念、社会支持与学习倦怠的相关研究[ D] .彰师大辅导研究所, 1989.
【4】 连榕,杨丽娴,吴兰花.大学生专业承诺、学习倦怠的关系与量表的编制[J].心理学报,2005( 5):211.
【5】张莹, 甘怡群, 张轶文.MBI - 学生版的信效度检验及影响倦怠的学业特征[J].中国临床心理学杂志,2005(13):383.
【6】宋雨卿,罗增让.大学生学习倦怠与学习成就归因、学业自我效能感的关系[J].中国心理学杂志,2018(1):124-128.
【7】Pines A ,Aronson E ,Kafry . Burnout : From Tedium to personalGrowth[M],New York: Free Press ,1981
【8】王世嫘. 高等师范类大学生学习倦怠的现状及教育对策[J]. 校园心理,2009( 6) .
【9】Yang HJ. Factors affecting student burnout academic achievementin multiple enrollment programs in Taiwan′s technical-vocationalcolleges[J]. Int J Educ Dev,2004,24(3):283.
【10】杜宇,孙丽丽. 大学生归因方式与学习倦怠的关系研究[J]. 科教文汇,2008(6):22-23.
【11】Hollender MH. Perfectionism[J]. Comprehens Psychiatry,1965,6:94-103.
【12】Coudevylle GR,Gernigon C,Ginis KAM. Self-esteem, self-confidence,anxiety and claimed self-handicapping:a mediationalanalysis[J]. Psychol Sport Exercise,2011,12(6):670-675.
{作者简介}李鑫(1993-),男,硕士,云南工商学院;崔乃月(1993-),女,硕士,云南民族大学。
{课题来源}云南省教育厅科学研究基金项目,所属学科:社会学(0303)基于社会资本整合与社会认知理论探究民办高校学生学业倦怠研究(项目编号2019J0981)