罗马尼亚K-12教师对网络欺凌学业、社会和行为后果感知的建模：个体风险标记、情境风险因素、识别网络欺凌的感知准备、干预信念与学生健康影响的作用

《Computers in Human Behavior Reports》：Modeling Romanian K–12 teachers’ perceptions of cyberbullying’s academic, social, and behavioral consequences: The role of perceived individual risk markers, contextual risk factors, perceived readiness to identify cyberbullying, intervention beliefs, and perceived student health impacts

　　

网络欺凌（cyberbullying）通常通过学生报告来考察，而关于教师如何解读其相关因素及在学校环境中的后果则知之甚少。本研究考察了罗马尼亚K–12教师对个体风险标记（individual risk markers）、情境风险因素（contextual risk factors）、识别网络欺凌的感知准备（perceived readiness to identify cyberbullying）、教师干预信念（teacher intervention beliefs）、学生健康影响感知（perceived student health impacts）以及归因于网络欺凌的学业、社会和行为后果的看法。研究人员采用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）分析了736名罗马尼亚K–12教师的数据，并将性别、年龄、居住地、教学水平和教龄作为控制变量。研究模型解释了教师对学业、社会和行为后果评价方差的60.7%。感知心理健康影响是与教师对网络欺凌后果的评价最密切相关的构念，而感知身体健康影响的贡献较弱。识别网络欺凌的感知准备与教师干预信念相关，并通过干预信念与教师对后果的评价相关，而其与这些评价的直接关联不显著。个体风险标记和情境风险因素与感知健康影响相关，后者进一步与教师对网络欺凌后果的评价相关。由于研究设计为横断面设计，且所有构念均反映教师的感知，因此结果描述的是教师评价之间的关联，而非对学生的影响。这些发现表明，教师培训应将网络欺凌的识别与干预信念以及对学生的感知幸福感的关注联系起来。

网络欺凌已成为影响学生身心健康与学校适应的重要问题，教师作为学校环境中的关键成人，其识别与应对能力对干预效果至关重要。然而，现有研究多依赖学生自我报告，对教师如何综合理解网络欺凌的风险因素与后果所知甚少。罗马尼亚虽在2019-2020年修法将网络欺凌纳入心理欺凌范畴，但教师培训与学校程序仍不完善，教师主要依靠自身专业判断进行应对。为此，研究人员以罗马尼亚K-12教师为对象，构建并检验了一个以教师感知为中心的整合模型，涵盖个体风险标记、情境风险因素、识别网络欺凌的感知准备、教师干预信念、学生健康影响感知以及学业、社会和行为后果评价，并基于理性行为理论（Theory of Reasoned Action, TRA）与背景-输入-过程-成果（Context, Input, Process, and Product, CIPP）模型组织各构念。研究采用开放自愿的在线调查，最终纳入736名罗马尼亚K-12教师（女性占85.6%，城市占68.8%，小学、初中、高中教师分别占26.4%、39.0%和34.6%），数据收集时间为2022年2月17日至4月16日。工具为经翻译回译、预测试（10名教师）和预研究（40名参与者）的文化适应版问卷，全部构念均为教师自报。分析分三步：先在训练样本（N₁=350）上进行探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA），再在测试样本（N₂=386）上进行验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA），最后在全样本（N=736）上采用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）检验直接与间接路径，并以5,000次bootstrap计算置信区间。

结果显示：模型解释了学业、社会和行为后果方差的60.7%、感知心理健康影响方差的22.2%、感知身体健康影响方差的14.5%以及教师干预信念方差的21.6%。探索性因子分析（EFA）提取了7个因子，累计解释61.1%的总方差，Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）值为0.858，Harman单因子检验首因子解释30.8%的方差。验证性因子分析（CFA）显示模型拟合良好：χ2(209)=541.606，p<.001，χ2/df=2.591，RMSEA=0.064（90% CI [0.058, 0.071]），SRMR=0.047，CFI=0.977，TLI=0.973。共同方法偏差检验中，Harman单因子检验未显示单因子主导，CFA支持七因子结构。

描述性统计与相关分析显示，学业、社会和行为后果与感知心理健康影响强相关（r=0.74，p<.001），与感知身体健康影响中度相关（r=0.60，p<.001）；教师干预信念与识别网络欺凌的感知准备中度相关（r=0.40，p<.001）。测量模型中，所有构念的Cronbach's α均高于0.70，组合信度（Composite Reliability, CR）均高于0.70，平均方差抽取量（Average Variance Extracted, AVE）介于0.58至0.84之间，满足收敛效度；所有异质-单质比率（Heterotrait-Monotrait, HTMT）均低于0.85，支持区分效度，但心理健康影响与后果之间的HTMT为0.82，接近阈值。

结构模型检验结果如下：感知心理健康影响是后果评价的最强预测因子（β=0.566，p<.001，f2=0.503）；感知身体健康影响预测作用较弱但显著（β=0.251，p<.001，f2=0.105）；识别网络欺凌的感知准备仅通过教师干预信念间接关联后果评价（间接β=0.028，p=.010），直接路径不显著（β=0.013，p=.647）；个体风险标记与干预信念无显著直接关联（β=0.051，p=.203），但通过感知心理健康影响（β=0.086，p<.001）和感知身体健康影响（β=0.038，p<.001）间接关联后果；情境风险因素则既与干预信念直接相关（β=0.168，p<.001），也通过感知心理健康影响（β=0.121，p<.001）和感知身体健康影响（β=0.038，p=.004）间接关联后果。除H1b和H2a未获支持外，其余直接假设均获支持；H7、H8b、H8c、H9a、H9b、H9c等中介路径显著。

讨论部分指出，教师对网络欺凌后果的评价并非由单一因素决定，而是感知健康影响、情境因素、干预信念及识别准备共同作用的结果。其中，感知心理健康影响最为核心，这可能与教师多通过情绪、行为等间接线索判断网络欺凌有关；感知身体健康影响贡献较小，因为身体症状可能不够特異。识别网络欺凌的感知准备需与干预信念结合才能显现与后果评价的关联，提示仅提升识别能力可能不足，还需强化教师对报告、支持学生和学校介入的信念。个体风险标记仅通过健康感知间接关联后果，说明教师不将其视为直接干预依据；情境风险因素（如同伴冲突、嫉妒、成绩竞争）则更贴近教师观察范围，与干预信念和健康感知均有更广关联。理论层面，结果支持用TRA解释信念与评价之间的关系，但未测量实际意图与行为；CIPP框架中，产品阶段（健康影响与后果）关联最强，输入和过程阶段贡献较小。实践层面，教师培训应超越一般意识提升，纳入识别技巧、干预信念、学生幸福感关注，并配合学校程序、指导及多部门协作。局限性包括横断面设计、自我报告与共同方法偏差、便利抽样、量表条目的异质性（如年龄分组边界值为40）等。未来研究应采用纵向设计、多信息源报告和概率抽样，并探索其他学校层面变量。

研究结论可概括为：教师对网络欺凌后果的评价与感知心理健康影响、感知身体健康影响、情境风险因素、个体风险标记、识别准备及干预信念形成多路径关联网络。识别准备单独不足以解释后果评价，须经干预信念发挥作用；干预信念是连接识别准备与后果评价的关键中介，但并非个体风险标记影响后果的主要路径。这些发现支持以教师为中心的整合视角，并强调教师培训应同时涵盖识别能力、干预信念和对学生健康影响的关注，且需与学校组织框架（行政、辅导员、家庭、专家）相结合，以促进网络欺凌的早期识别和有效管理。