大学生学业自我效能感与学业倦怠：自我控制与学习投入的链式中介作用

《Behavioral Sciences》：Academic Self-Efficacy and Academic Burnout Among College Students: The Chain-Mediating Roles of Self-Control and Learning Engagement

　　

学业倦怠仍然是高等教育中广泛关注的问题，因为它损害了学生的学习进步和心理健康。基于1431名全日制本科生的横断面问卷数据，研究人员检验了学业自我效能感与学业倦怠之间的关联，并检验了自我控制和学习投入是否在统计上顺序中介了这一关系。测量模型显示可接受的拟合度（χ2/df = 2.84, CFI = 0.958, TLI = 0.947, RMSEA = 0.036, SRMR = 0.031）。基于回归的路径分析表明，学业自我效能感与自我控制（β = 0.48, p < 0.001）和学习投入（β = 0.33, p < 0.001）呈正相关，与学业倦怠呈负相关（β = ?0.24, p < 0.001）。自我控制与学习投入呈正相关（β = 0.31, p < 0.001），与学业倦怠呈负相关（β = ?0.20, p < 0.001），而学习投入与学业倦怠显示出最强的直接关联（β = ?0.50, p < 0.001）。Bootstrap分析显示，通过自我控制（Estimate = ?0.096, 95% CI [?0.135, ?0.062]）、学习投入（Estimate = ?0.165, 95% CI [?0.218, ?0.117]）以及通过自我控制和学习投入的序列路径（Estimate = ?0.074, 95% CI [?0.104, ?0.049]）的间接关联均显著。总间接关联占总关联的58.26%。这些发现表明，学业自我效能感与较低倦怠的关联部分是通过更强的自我调节能力和更深的学习投入实现的。鉴于横断面和自我报告设计，结果应被解释为理论上知情关联的证据，而非因果效应。

学业倦怠（academic burnout）是高等教育中持续关注的问题，它损害学生的学习进步与心理健康，表现为情绪耗竭、对学习的疏离态度以及学业能力感下降。已有研究多检验变量间的成对关系或平行中介模型，但未能阐明认知信念、调节能力与学习参与之间的顺序机制；自我调节与学习投入常被分开处理，且多数模型强调平均关系，忽视了学生群体的异质性。基于社会认知理论（Social Cognitive Theory），该研究提出一个链式中介框架，认为学业自我效能感（academic self-efficacy，ASE）通过自我控制（self-control，SC）和学习投入（learning engagement，LE）的顺序路径与学业倦怠相关联。该研究旨在明确从认知信念到调节能力、再到学习参与、最终关联倦怠风险的渐进过程，比较直接路径与中介路径的效应大小，并检验人口学变量的稳定性。论文发表在《Behavioral Sciences》。

**研究方法概要**
研究人员采用横断面问卷设计，样本来自中国东部和中部多所大学的全日制本科生，共获取1431份有效问卷（有效回收率85.33%）。使用中国修订版学业自我效能感量表（22项，两维度）、大学生自我控制问卷（多维结构）、大学生学习投入量表（USEI，初始15项，纯化后保留13项，三维度）以及马斯拉奇倦怠量表-学生版（MBI-SS，初始15项，纯化后保留12项，三维度）。首先进行验证性因子分析（CFA）检验测量模型，随后基于回归的序列中介分析（Bootstrap法，5000次重抽样）检验假设效应。

**研究结果**
- **共同方法偏差（Common Method Variance）**：通过Harman单因素检验（第一未旋转因子解释18.74%方差）、单因素CFA（拟合较差）以及未测潜在方法因子检验，表明共同方法偏差不严重。
- **验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis）**：四因素模型拟合良好（χ2/df=2.84, CFI=0.958, TLI=0.947, RMSEA=0.036, SRMR=0.031），所有标准化因子载荷介于0.74~0.86，组合信度（CR）介于0.80~0.92，平均方差提取量（AVE）介于0.62~0.68，均达标。
- **区分效度（Discriminant Validity）**：Fornell-Larcker准则显示各变量AVE平方根大于其与其他变量的相关系数；HTMT比值均低于0.85阈值，且四因素模型优于合并模型，支持各构念的区分性。
- **描述统计与相关分析（Descriptive Statistics and Correlation Analysis）**：学业自我效能感（M=3.74, SD=0.56）、自我控制（M=3.61, SD=0.52）、学习投入（M=3.41, SD=0.61）均值高于量表中点，学业倦怠（M=2.86, SD=0.58）为中等水平。相关方向均符合预期（r绝对值在0.39~0.76之间，p<0.001）。
- **直接关联（Direct Associations）**：学业自我效能感与自我控制（β=0.48, p<0.001）和学习投入（β=0.33, p<0.001）正向关联，与学业倦怠负向关联（β=?0.24, p<0.001）；自我控制与学习投入正向关联（β=0.31, p<0.001），与学业倦怠负向关联（β=?0.20, p<0.001）；学习投入与学业倦怠负向关联最强（β=?0.50, p<0.001）。假设H1、H2、H3、H5、H6、H8均获支持。
- **中介与链式中介（Mediation and Chain Mediation）**：总间接效应显著（Estimate=?0.335, 95% CI [?0.408, ?0.271]），直接效应仍显著（Estimate=?0.240, 95% CI [?0.307, ?0.175]），表明部分中介。通过自我控制的间接效应（Estimate=?0.096, 95% CI [?0.135, ?0.062]）支持H4；通过学习投入的间接效应（Estimate=?0.165, 95% CI [?0.218, ?0.117]）支持H7；通过自我控制→学习投入的序列间接效应（Estimate=?0.074, 95% CI [?0.104, ?0.049]）支持H9。总间接效应占总效应58.26%，其中通过学习投入的路径贡献最大（28.70%），其次为自我控制路径（16.70%）和序列路径（12.87%）。
- **稳健性分析（Robustness Analysis）**：加入性别、年级、高校类型、学科背景、生源地、学生干部经历等人口学控制变量后，所有直接和间接路径的方向与显著性均未改变，系数略小，表明主结果稳定。
- **假设检验总结（Summary of Hypothesis Testing）**：所有9项假设均获实证支持。

**讨论与结论**
讨论部分指出，学习投入在模型中是最近端的保护因素，其与学业倦怠的强负向关联具有理论意义——投入反映能量、专注与投入，而倦怠反映耗竭、疏离与效能感下降，二者并非简单镜像。自我控制作为桥梁，将学业自我效能感转化为稳定的学习参与。平均关系模型可能掩盖学生间的异质性，未来需通过分组分析、调节效应、潜在剖面分析及维度层面分析进行深化。结论部分翻译如下：
本研究探讨了大学生学业自我效能感与学业倦怠的关系，特别关注了自我控制和学习投入的序列中介作用。结果表明，学业自我效能感与学业倦怠显著负相关。此外，自我控制和学习投入不仅作为独立统计中介，还构成显著的序列中介路径。这些发现表明，学业自我效能感与学业倦怠的关联可通过直接和间接统计路径解释，尤其是通过自我调节与主动学习参与的序列。理论层面，该研究在一个框架内区分了远端认知信念、调节能力与近端参与状态，弥补了文献中的空白。实践层面，研究提示预防倦怠不仅应关注症状，还需增强学业自信、自我调节能力，并营造支持行为、认知与情感投入的学习环境。