《Computers in Human Behavior Reports》：Technostress in academia: The mediating role of autonomy satisfaction and frustration in academic staff's technostress, turnover intention and intrinsic motivation
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本研究调查了挪威学术人员（N=327）在日常工作数字化过程中所经历的压力程度，以及这种数字压力——通常称为技术压力（technostress, TS）——如何影响内在动机（intrinsic motivation）和离职意向（turnover intentio
本研究调查了挪威学术人员（N=327）在日常工作数字化过程中所经历的压力程度，以及这种数字压力——通常称为技术压力（technostress, TS）——如何影响内在动机（intrinsic motivation）和离职意向（turnover intention）。据研究人员所知，以往研究尚未探讨TS与自我决定理论（Self-Determination Theory, SDT）所识别的最显著的基本心理需求——自主性（autonomy）——之间的关系。采用结构方程模型（Structural Equation Modelling, SEM），本研究检验了自主性满足（autonomy satisfaction）和自主性受挫（autonomy frustration）如何中介TS与两个关键结果（离职意向和内在动机）之间的关系。总体而言，研究支持了所有提出的假设。与经历低水平TS的员工相比，报告高TS水平的大学员工更可能表现出较低水平的内在动机和离职意向。此外，自主性满足和自主性受挫均中介了TS与结果变量之间的关系。研究结果具有重要意义，表明自主性满足和自主性受挫是技术压力与适应性和非适应性工作相关结果之间关联的核心解释性相关因素。教育意义方面，讨论了未来研究以及高等教育领域的适应性数字化程序。
**论文解读：技术压力对学术人员自主性及动机的影响——基于自我决定理论的中介机制研究**
**一、研究背景与问题提出**
随着信息与通信技术（Information and Communication Technology, ICT）在高等教育领域的深度渗透，学术人员面临日益增长的数字化工作需求。虽然数字化工具（如学习管理系统、数字考试平台、视频会议系统等）提升了教学与行政效率，但也催生了与技术使用相关的压力，即技术压力（Technostress, TS）。以往研究已表明，技术压力与职业倦怠、工作满意度降低、心理幸福感下降等负面结果相关，但对其如何影响学术人员的内在动机（intrinsic motivation）和离职意向（turnover intention）的机制尚不清晰。尤其缺乏从自我决定理论（Self-Determination Theory, SDT）视角探讨技术压力与基本心理需求（特别是自主性）之间关系的研究。自主性（autonomy）作为SDT中核心的基本心理需求，其满足与受挫被认为是影响个体动机与行为的关键因素。然而，技术压力如何通过自主性满足与自主性受挫这两种路径分别影响适应性与非适应性工作结果，在高等教育领域尚未得到实证检验。为此，本研究旨在填补这一空白，探究技术压力与离职意向及内在动机的关系，并检验自主性满足与自主性受挫的中介作用。该论文发表在《Computers in Human Behavior Reports》。
**二、主要研究方法**
研究采用横断面问卷设计，样本来自挪威一所高等教育机构的327名学术人员（响应率34.7%）。主要关键技术方法包括：1）采用结构方程模型（Structural Equation Modelling, SEM）验证测量模型与假设路径，使用最大似然估计法，并通过5000次自助抽样（bootstrap）检验间接效应的置信区间；2）进行层次回归分析（hierarchical regression analysis）以补充检验各技术压力维度（复杂性、超负荷、有用性、不可靠性）及中介变量的独立贡献；3）控制人口统计学变量（年龄、性别、学术职位、所属院系、工作年限）以排除混杂影响。所有测量工具均采用成熟量表，技术压力作为二阶潜变量，由四个一阶因子（复杂性、超负荷、有用性、不可靠性）表征，自主性满足与自主性受挫采用基本心理需求满足与受挫量表（Basic Psychological Need Satisfaction and Frustration Scale），内在动机采用六题项量表，离职意向采用单题项测量。
**三、研究结果**
**4.1 测量模型与初步发现**
通过验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA），模型拟合良好：χ2(314)=708.95，CFI=0.95，TLI=0.94，RMSEA=0.062。所有一阶与二阶因子载荷均显著（p<0.001），内部一致性信度（Cronbach's α）在0.88至0.94之间。表明技术压力的四维度结构有效。
**4.2 结构模型拟合**
基线模型（仅含直接路径）拟合可接受：χ2(435)=980.68，CFI=0.93，TLI=0.92，RMSEA=0.062。全中介模型（加入自主性满足与自主性受挫）拟合也达可接受水平：χ2(695)=1494.20，CFI=0.92，TLI=0.91，RMSEA=0.059。两个模型均满足结构效度标准。
**4.3 结构路径与中介结果**
- 假设H1：技术压力与离职意向显著正相关（β=0.60，p<0.001），与内在动机显著负相关（β=?0.31，p<0.001），支持H1。
- 假设H2：技术压力与自主性满足显著负相关（β=?0.50，p<0.001），与自主性受挫显著正相关（β=0.61，p<0.001）。在加入中介变量后，技术压力对离职意向的直接路径不显著（β=0.12，p=0.207），而自主性满足（间接效应β=0.20，p<0.001）和自主性受挫（间接效应β=0.31，p<0.001）均显著中介技术压力与离职意向的关系，呈现完全中介，支持H2。
- 假设H3：自主性满足与内在动机显著正相关（β=0.62，p<0.001），自主性受挫与内在动机显著负相关（β=?0.40，p<0.001）。技术压力对内在动机的间接效应通过自主性满足（β=?0.31，p<0.001）和自主性受挫（β=?0.24，p<0.001）均显著为负，但直接路径转为显著正相关（β=0.21，p=0.001），呈现抑制效应（suppression/inconsistent mediation），总效应仍为负（β=?0.34），支持H3。全模型解释离职意向变异74%，内在动机变异53%。
**4.4 补充层次回归分析**
层次回归显示，在控制人口学变量后，技术压力各维度中，超负荷（overload）是离职意向的最强预测因子，而不可靠性（unreliability）无显著作用。当自主性满足与自主性受挫进入模型后，所有技术压力维度的直接效应均被削弱或变为不显著，进一步支持自主性体验的中介角色。
**四、讨论与结论**
**讨论总结**
研究结果表明，技术压力与离职意向及内在动机的关联主要通过自主性满足与自主性受挫的中介路径实现，这支持了SDT的核心主张。数字工作环境中的强制性ICT使用可能削弱自主性满足并加剧自主性受挫，进而导致动机失调与离职倾向。研究还发现，技术压力的不同维度（如超负荷、有用性）对结果的影响程度不同，但自主性相关变量解释了大部分变异。教育意义方面，机构应重视自主支持性数字化实施策略，如提供培训、赋予教师选择权、减少强制性要求，以降低技术压力的负面动机后果。未来研究可探讨纵向因果、个体差异（如数字胜任力）及新兴技术（如生成式人工智能）的影响。
**翻译研究结论**
本研究发现，技术压力与高等教育中内在动机降低及离职意向升高相关，且这些关联可通过基本心理需求自主性的满足或受挫来解释（参见Bradshaw & Ryan, 2026）。该研究不应将数字化仅视为技术或程序性需求，而是发现机构若能认识到动机质量（Ryan & Deci, 2020）对于理解ICT用户在工作中使用技术的意愿和动机的重要性，可能从中受益。研究结果指向了未来技术压力研究中自主支持性条件的重要性（如Black & Deci, 2000; Jiang & Tanaka, 2022）。此外，该研究认为技术压力对结果的影响并非源于技术本身的固有属性，相反，结果提供了教育可能性，因为技术压力的后果似乎主要受技术应用情境的改变所影响。也就是说，技术中的适应性与非适应性行为模式受到基本心理需求满足或受挫程度的调节。这并不意味着技术不会令人疲惫和苛求——当过度使用时确实如此（Hatfield, 2025）。然而，意愿和自主性似乎是感知技术压力与动机结果之间关联的核心解释性相关因素。由于本研究为横断面关联性研究，这一解释有待未来研究进一步关注。此外，在快速演变的数字环境中，时间宝贵且效率优先，高等教育教师和研究人员学习、实践、参与并发展为具有数字胜任力的员工的能力，取决于领导不仅培养自主性，还提供必要的自主支持，包括分配充足时间、提供专业指导及促进有意义的协作（如Moreira-Fontán et al., 2019; Reeve, 2015）。如果假设身处快速变化的职业有助于减轻在应对数字工具和压力源时的孤立感，那么建立有效的支持系统至关重要。应对技术压力不应仅由个别员工负责，而应通过协调一致的方式支持其自主性（参见Black & Deci, 2000; Reeve, 2015）。如何实现这一点有待进一步探索。
