从中学到大学过渡期间学业倦怠的发展性异质性：一项四波段增长混合研究

《Cognitive Development》：Developmental heterogeneity in academic burnout during the transition to university: A four-wave growth mixture study

　　•针对大学第一年的四波纵向研究，探讨职业倦怠的发展规律。•研究采用两类模型来概括观察到的综合得分轨迹的差异性，即初始值较高且逐渐上升的轨迹与初始值较低且逐渐下降的轨迹。•在情感耗竭和效能感降低方面，职业倦怠的差异性更为明显，而愤世嫉俗方面的差异则不那么显著。•自我报告的性别与职业倦怠的初始水平或变化速度并无显著关联。•专业类别则与职业倦怠的初始水平及变化速度均存在关联。

引言
学术倦怠已成为全球高等教育研究与学生支持工作中长期关注的议题。学术倦怠通常被视为一个多维度概念，包括情感耗竭、愤世嫉俗（或疏离感）以及学术效能感（通常表现为效能感下降）（Salmela-Aro等人，2009；Schaufeli等人，2002）。先前的研究表明，较高的学术倦怠水平会导致学业表现不佳、学习积极性降低，以及更强烈的退学意愿（Madigan和Curran，2021；Mostert和Pienaar，2020）。此外，学术倦怠还与心理健康的恶化相关，如自尊心下降、焦虑和抑郁症状加剧，以及自我伤害风险上升（Dyrbye等人，2008；IsHak等人，2013；Walburg，2014）。这些问题在从高中过渡到大学期间尤为突出。大一学生必须适应外部约束较少的学习环境，同时需要更大的自主性，此外评估方式、同伴关系也会发生变化，日常生活节奏和自我管理要求也会提高。这些变化使得大一成为职业倦怠可能产生并积累的关键时期。重要的是，大一期间职业倦怠的发展不仅会影响最初的适应情况，还会影响后续的学业坚持度、在校表现以及长期心理健康。

教育阶段的过渡被视为学术倦怠发展的敏感期，因为在这些阶段，学生的学业压力和可用资源往往会发生重大变化，从而影响他们的适应过程（Parker和Salmela-Aro，2011）。工作要求–资源模型也指出，若长期面临高压力而缺乏足够的个人或环境资源，就更容易导致心理耗竭和适应不良；相反，充足的资源则有助于缓解压力并促进积极适应（Demerouti等人，2001；Salmela-Aro和Upadyaya，2014）。综上所述，这些理论为探讨学生在教育过渡期间学术倦怠发展可能存在的差异提供了依据。

现有研究已为学术倦怠发展的这种差异性提供了初步证据。例如，在从小学到初中、从初中到高中的过渡阶段，学术倦怠并非以统一的方式变化，而是可能呈现不同的发展轨迹，如相对稳定或持续上升的趋势（Vansoeterstede等人，2023）。同样，针对医科学生及其他学生群体的研究也发现了多种发展路径，包括稳定偏低、持续上升和持续下降的轨迹（Chae等人，2020；Zhou等人，2019）。总体而言，现有文献表明，过渡时期的学术倦怠存在较大的群体内差异性。不过，大多数先前研究集中在中小学阶段，而关于大一新生在这一关键过渡期学术倦怠发展情况的纵向研究仍相对有限（Nadon等人，2024）。

以往关于职业倦怠轨迹的研究大多关注整体倦怠得分。虽然这种方法有助于了解个体整体倦怠负担的变化，但也可能掩盖不同倦怠维度随时间变化的实质性差异。学术倦怠长期以来被视为一个多维度概念，其各个维度并不一定同步变化。例如，S?derholm等人（2025）发现，在普通高中教育阶段，愤世嫉俗感和无力感会随时间增加，而情感耗竭则相对稳定。Leiter和Maslach（2016）进一步认为，不同组合的倦怠维度可能代表不同性质的风险，而不仅仅是同一整体倦怠水平的不同表现形式。综上，这些研究结果表明，仅基于整体倦怠得分的轨迹分析虽能反映倦怠的整体变化，但可能忽视特定维度的独特发展模式。

关于性别与学术倦怠发展之间的关系，先前研究普遍认为可能存在关联，但证据并不一致。大多数研究显示，女大学生的学术倦怠程度往往高于男大学生（Herrmann等人，2019；Murberg和Bru，2004；Salmela-Aro和Tynkkynen，2012；Vinter等人，2021）。这一现象可能与女性对学业要求的更高敏感性、更倾向于将压力内化，以及在学习情境中更高的责任感和投入度有关。不过，也有研究显示男大学生的学术倦怠程度更高。Bikar等人（2018）认为，男女学生在学术动机方面存在差异，且与就业相关的压力可能对男大学生影响更大，从而增加他们的学业和职业压力。Liu等人（2023）进一步指出，男大学生往往有更高的成就期望、更强的竞争意识，以及更倾向于自我评价；当这些期望无法实现时，他们更容易产生负面情绪和倦怠反应。与此同时，Cadime等人（2016）以中学生为样本，未发现情感耗竭和愤世嫉俗维度上存在显著的性别差异。总体而言，这些相互矛盾的研究结果表明，关于性别差异的结论尚无定论，性别是否会在从高中到大学的过渡期对学术倦怠的发展产生稳定影响，还有待进一步研究。

除了性别之外，专业类别也可能是影响学术倦怠发展的重要因素。现有证据表明，不同学科领域的学生学术倦怠程度可能存在差异。先前研究发现在会计、音乐等某些专业中，学生的倦怠程度相对较高（Fisher等人，2024；Zhu，2025）。此外，Turhan等人（2023）还发现，STEM相关专业的学生在特定教育环境下更容易出现倦怠问题。综上，这些研究结果表明，学术倦怠的严重程度和发展路径可能会因学科背景的不同而有所差异。不过，针对这一问题的研究仍然相对有限，大一新生中学术倦怠的水平及其发展进程与专业类别之间的关联尚未得到充分阐明。因此，需要在不同的教育背景和学科领域中收集更多证据。

此外，来自不同国家和教育体系的研究表明，学术倦怠的轨迹可能会因文化背景而有所不同。韩国、芬兰和德国的研究均发现了轨迹的差异性（Chae等人，2020；Salmela-Aro和Upadyaya，2014；Turhan等人，2022）。然而，不同的文化价值观、教育安排以及社会期望结构可能会影响学业压力的强度、资源获取方式，以及这些经历对学生适应的影响，从而导致轨迹分布和形态的差异。因此，有必要从不同的文化和教育背景中收集更多纵向数据，并通过谨慎比较，探讨它们之间的共性和差异。

基于上述文献，本研究旨在探讨大一新生在大学过渡期间的学术倦怠发展轨迹，包括不同倦怠维度是否存在差异性，以及性别和专业类别是否与这些轨迹相关。研究围绕一个主要假设和四个探索性目标展开。首先，我们预计大一学生的学术倦怠不会遵循单一、均匀的变化模式，而会呈现多样化的发展轨迹。根据先前研究的共同发现（Chae等人，2020；Nadon等人，2024；Salmela-Aro和Upadyaya，2014），我们认为在这一群大一学生中，可能存在两到三类不同的轨迹类型。其次，由于学术倦怠是一个多维度概念，且先前研究指出其各个维度未必同步发展（Leiter和Maslach，2016；S?derholm等人，2025），我们进一步探讨了在整体倦怠水平上发现的差异性是否也会体现在具体倦怠维度上。第三，关于性别差异，尽管现有证据并不一致，但大多数研究认为女大学生的学术倦怠程度可能高于男大学生（Herrmann等人，2019；Murberg和Bru，2004；Salmela-Aro和Tynkkynen，2012；Vinter等人，2021），而也有研究未发现显著的性别差异（Cadime等人，2016；Yusoff，2010）。因此，我们将性别作为探索性协变量，以判断其与学术倦怠的初始水平及变化速度是否相关。第四，鉴于目前关于学科差异的纵向研究仍较为有限，我们还探讨了专业类别是否与第一年学术倦怠的初始水平及变化速度相关。最后，本研究以中国大一学生为样本，将所发现的轨迹模式与其他国家先前研究中的模式进行描述性比较，以初步探讨不同教育背景下的共性和差异。

研究对象与研究方法
研究对象为来自中国中部一所综合性大学的大一本科生，涵盖多种学术学科（如教育学、人文学科、工程学、管理学和艺术类）。本研究已获得华中师范大学伦理委员会（机构审查委员会，IRB）的批准（批准号：CCNU-IRB?202509002A）。所有参与者在参与研究前均签署了电子知情同意书。研究按照相关规范进行。

人口统计学变量
作为基线信息，我们收集了年龄、自我报告的性别和专业类别等人口统计学数据。年龄以岁为单位记录。自我报告的性别被编码为1=男性，0=女性，现有数据集中仅包含这两种回答选项。按照当前的报告规范，我们使用“自我报告的性别”这一术语来指代这个二元变量（Heidari等人，2016）。专业类别则被分为工程学、管理学、教育学、文学等类别。

缺失数据与基线比较
所有学生在四波调查中都至少提供了三个有效数据：281名学生提供了四个有效数据，175名学生提供了三个有效数据，没有学生只提供了一两个数据（见补充表S1）。完整填写问卷的学生与未完整填写的学生在自我报告的性别方面没有显著差异，χ2(1) = 0.768，p = 0.381，Cramer’s V = 0.041；在年龄方面也没有显著差异。

讨论
利用大一本科生的四波纵向数据，本研究采用LGMM模型，识别了第一学年学术倦怠的多样化发展轨迹，并探讨了性别和专业类别在这些发展模式中的作用。在最终确定的模型中，两类模型分别概括了初始值较高且逐渐上升的轨迹与初始值较低且逐渐下降的轨迹。这种差异性在情感耗竭和效能感降低方面表现得更为明显。

研究意义
本研究的发现对高等教育中的学生支持系统具有实际意义。首先，由于发现了不同的倦怠轨迹，说明大一学生在过渡到大学期间表现出不同的适应模式。因此，高校在开展心理健康教育和学术支持时，应避免将学生视为一个同质群体。相反，学校可以通过考虑不同轨迹特征来制定更有针对性的支持措施。

局限性与未来方向
本研究也存在一些局限性。首先，样本仅来自中国的一所大学。虽然这减少了不同学校在学术组织结构和过渡条件上的差异，但也限制了背景的多样性。因此，当前的研究设计无法确定所发现的轨迹模式是否具有普遍性，还是仅仅反映了该特定学校的特征。

结论
基于覆盖一学年的四波纵向数据，本研究发现大一新生在过渡到大学期间，学术倦怠的发展存在差异性。在最终确定的模型中，两类模型分别概括了初始值较高且逐渐上升的轨迹与初始值较低且逐渐下降的轨迹。尽管不同轨迹类型的初始倦怠水平存在差异，但它们的后续变化速度和方向却类似。

伦理审批声明
本研究已获得华中师范大学伦理委员会的批准（CCNU-IRB?202509002A）。本研究所采用的程序符合《赫尔辛基宣言》的原则。

资金支持
无。

作者贡献
所有作者均参与了研究的构思与设计。数据收集与分析工作由[Wei Tang]和[Guoyong Dong]负责完成。该手稿的初稿由[卢新阳]和[唐伟]共同撰写，所有作者都对手稿的早期版本进行了修改意见。所有作者均阅读并通过了最终版本的手稿。利益冲突作者声明，他们在本文的发表过程中不存在任何利益冲突。出版许可由于该手稿中不包含任何可识别的个人数据，因此无需获得出版许可。CRediT作者贡献说明董国勇：方法学、研究设计、形式分析、数据整理。唐伟：软件工具、方法学、形式分析、数据整理。卢新阳：写作——审阅与编辑、写作——初稿撰写、概念构思。卢新阳|唐伟|董国勇