《Frontiers in Psychology》：The hierarchical scaffolding model of executive functioning in university students: a self-reported explanatory approach
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引言：执行功能（Executive Functions, EFs）是大学生学业成功的基础认知过程，但多数解释模型基于实验室任务构建，生态效度有限。自我报告测量可在真实学术情境中捕捉感知到的执行功能，提供互补视角。目的：构建并验证古巴大学生执行功能的解释性模型。
引言：执行功能（Executive Functions, EFs）是大学生学业成功的基础认知过程，但多数解释模型基于实验室任务构建，生态效度有限。自我报告测量可在真实学术情境中捕捉感知到的执行功能，提供互补视角。目的：构建并验证古巴大学生执行功能的解释性模型。方法：分析1233名大学生的横断面样本（平均年龄20.08岁，标准差±1.02；59.3%为女性），施测古巴适应性版本UEF-1。分析结合CHAID决策树识别预测变量，并通过结构方程建模（Structural Equation Modeling, SEM）确认变量间关系并构建统一模型。结果：最终模型拟合满意（CFI=0.915，RMSEA=0.048，SRMR=0.045）。执行功能组织为四个层级：（1）元认知评估与监督，含责任意识监控与学习行为核查；（2）情绪与行为调节，含情绪意识调节与行为意识调节；（3）操作性注意系统；（4）目标导向行动与任务解决，含决策与任务要素管理。结论：所提模型是首个针对古巴大学生、基于自我报告的统一执行功能解释框架，其四级层级结构为未来研究与干预提供实证导向，捕捉执行表现的主观维度，作为与学业适应和自我调节密切相关的生态相关分析层面。
研究背景与问题提出
执行功能（Executive Functions, EFs）作为高阶认知过程，使个体能够计划、调节和监控目标导向行为，在大学环境中对学业成功至关重要。然而，既往解释模型主要依赖实验室任务，生态效度受限；且多数研究聚焦儿童或临床群体，针对拉美地区神经典型青年成人的研究相对不足。传统模型分为阶乘模型（如Miyake等人提出的unity-and-diversity结构）与层级模型（如Stuss、Zelazo和Carlson的金字塔组织），但均偏重实验隔离任务。自我报告工具（如University Executive Functions Scale, UEF-1）可捕捉日常情境中的执行功能，依据Barkley扩展表型模型，自我报告评估的是Methodical–Autonomous、Tactical–Reciprocal和Strategic–Cooperative等更高阶、生态有效的执行层面，而非Instrumental–Self-Directed层面的客观表现。Díaz-Guerra等人此前在古巴样本中用UEF-1探索了部分预测关系，但未整合全部七项功能成统一层级架构。因此，研究人员旨在基于古巴大学生自我报告数据，归纳构建并验证一个统一的执行功能解释模型，填补生态层面层级架构的空白。该研究发表于《Frontiers in Psychology》。
主要技术方法概括
研究人员采用横断面定量相关设计，样本为1233名古巴大学生（年龄17–25岁，平均20.08±1.02岁，男性40.7%、女性59.3%，无心理疾病或药物使用史），通过Google Forms于2024年1–12月经WhatsApp、邮件与机构网站发放UEF-1（31题，5点Likert，七因子古巴验证版）。数据分析依次使用SPSS 25与AMOS 22：先用CHAID决策树（卡方检验分裂、最小节点50、p<0.05、10折交叉验证）探索预测关系与方向；再用验证性因子分析衔接，构建多组SEM统一模型；拟合判据取CFI 0.90–0.95、RMSEA<0.10、SRMR≤0.08；通过Vandenberg和Lance序列法做性别测量不变性（形态、度量、标量），以ΔCFI≤?0.01与ΔRMSEA≤0.015为临界；最后用2000次Bootstrap（90%置信区间）稳定直接/间接效应估计。
研究结果
3.1 个体决策树分析
七棵CHAID树显示预测模式系统一致：责任意识监控（F1）与学习行为核查（F4）最常作为高阶预测源；行为意识调节（F3）是中心整合节点，唯一预测情绪意识调节（F6），并预测决策（F5）与任务要素管理（F7）。F1与F4树分类准确率最高（75.0%与73.7%）。树结果提供SEM箭头方向经验基础。
3.2 个体结构方程分析
七因子Pearson相关均显著（r=0.19–0.54）。各因变量独立SEM显示：F4→监督注意系统（F2, β=0.670）、F2→F1（β=0.560）、F4→F1（β=0.310）；F3受决策（β=0.767）与F1（β=0.675）影响；F1→F6（β=0.330）与F1→F3（β=0.430），F6→F3（β=0.540）；F2受F1（β=0.474）与F3（β=0.354）预测；F5受F2、F3、F6预测（β=0.308、0.300、0.302）；F6仅受F3简单线性回归预测（β=0.489）；F7受F4（β=0.208）与F3（β=0.521）预测。各子模型CFI 0.89–0.92，RMSEA 0.05–0.07。
3.3 统一解释模型构建
3.3.1 模型拟合
初版统一SEM（χ2(418)=2071.540，CFI=0.88，RMSEA=0.057，SRMR=0.05）删去不显著路径（F6←F4、F7←F2），依修正指数（Modification Indices, MI）加14项残差协方差（同因子方法效应与跨因子语义重叠，均有理论依据），得终版χ2(407)=1580.914，CFI=0.915，RMSEA=0.048（90%CI 0.046–0.051），SRMR=0.045，PRATIO=0.875。
3.3.2 性别测量不变性
形态不变（CFI=0.905，RMSEA=0.036）与度量不变（ΔCFI=?0.001）成立；标量不变未达（ΔCFI=?0.020），表明项目截距存在性别系统差异，但层级结构与路径关系跨性别不变。
3.3.3 Bootstrap分析
2000次重复下所有标准化路径90%百分位与偏差校正CI均不含0，结构系数稳定。
3.3.4 古巴大学生执行功能分层脚手架模型
终模四级：L1元认知评估与监督（F1、F4外生相关）→L2情绪与行为调节（F1→F6 β=0.358；F1→F3 β=0.197；F4→F3 β=0.380；F6→F3 β=0.494）→L3操作性注意系统（F1→F2 β=0.445；F4→F2 β=0.214；F3→F2 β=0.196；F6→F2 β=0.120）→L4目标导向行动与任务解决（F3→F5 β=0.353；F6→F5 β=0.314；F2→F5 β=0.231；F3→F7 β=0.527；F4→F7 β=0.232）。内源变量R2：F6=0.128，F3=0.724，F2=0.710，F7=0.497，F5=0.613。F3为最高解释力中心节点。
3.3.4.1 L1元认知评估与监督：F1将外部学业要求内化为个人需要，F4核查已完任务状态，二者相关共同发出元认知信号。
3.3.4.2 L2情绪与行为调节：情绪意识调节先于行为意识调节，后者抑制冲动、预期后果，是后续所有功能的结构前提。
3.3.4.3 L3操作性注意系统：监督注意系统整合元认知、核查、情绪与行为四源输入，F1总效应最大（0.562）。
3.3.4.4 L4目标导向行动与任务解决：决策整合行为、情绪、注意三源；任务要素管理更依赖行为调节与核查习惯。
讨论部分总结
研究人员指出模型基于自我报告，对应Barkley扩展表型的高阶层面，不与实验室表现型竞争而互补。四级顺序流（元认知→调节→注意→行动）由数据归纳与理论共释，但非因果定论，需纵向/实验确认。L1–L3为古巴学生相对弱点，L4偏强，符合大学情境对操作输出的刺激。F3虽α=0.65、ω=0.69偏低，但因子载荷显著、R2最高、连接度最强，保留合理。UEF-1七维不等同抑制/更新/转换实验室成分，而是其生态嵌入表现：抑制近F3，工作记忆近F2与F4，认知灵活性分布于F5/F7/F4/F1。模型与Friedman和Miyake的unity-and-diversity框架互补而非替代。实践上支持阶梯式干预（先元认知，再情绪行为，后注意与操作），F3可作 Cascading 干预靶心；决策树低均值端预测力强，利于风险筛查。局限含横断面不能定因、F3信度中等、标量不变未达、14个MI协方差存过拟合风险（Bootstrap缓解但未根除）、纯自我报告偏差。未来需多方法（性能任务+观察者）、纵向、跨西语国复制。
结论部分翻译
本研究构建并实证验证了一种古巴大学生执行功能的统一解释模型，具体基于其学术情境中的感知与自我报告，该方法捕捉执行控制的主观经验及其在日常大学生活中的组织方式。通过整合CHAID决策树与SEM的序列方法，结果显示所评估的执行功能组织为含四个相互依赖层级的层级架构：元认知评估与监督（L1）、情绪与行为调节（L2）、操作性注意系统（L3）与目标导向行动和任务解决（L4）。模型拟合指标满意（CFI=0.915，RMSEA=0.048，SRMR=0.045），确认结构效度。模型揭示执行系统呈现从元认知向行动的主导关系模式：L1中责任意识监控与学习行为核查作为相关外生变量关联初始元认知信号；L2中情绪意识调节结构先于行为意识调节，后者为系统中心节点（R2=0.724）；L3为整合四源的输入节点，责任意识监控为其最强预测源；L4分化为决策与任务要素管理双输出。该发现对教育情境下执行功能研究具理论与方法意义，提供超越双变量或少数成分模型的生态层级视角，并示范决策树联合SEM构建解释模型的价值，也为拉美特定社会文化语境中UEF-1适用性提供大样本证据。
