大学生学习倦怠、动机与归因方式的深度关联探究

破茧寻光：大学生学习倦怠、动机与归因方式的深度关联探究一、引言1.1研究背景在当今高等教育蓬勃发展的时代，大学生作为国家未来发展的重要力量，其学习状态和成长发展备受关注。然而，一个不容忽视的问题逐渐浮出水面——大学生学习倦怠现象日益普遍。诸多研究表明，大学生学习倦怠已成为影响高等教育质量和学生个人发展的关键因素。据相关调查显示，约30%的大学生存在不同程度的学习倦怠现象，这一数据直观地反映出该问题的严重性。在大学校园里，学习倦怠的表现形式多种多样。课堂上，部分学生注意力不集中，频繁打瞌睡或沉迷于玩手机，完全无法专注于老师的授课内容；缺乏学习动力和兴趣，将学习视为枯燥乏味的任务，对专业知识提不起丝毫热情；经常迟到早退，甚至逃课旷课，无视学校的规章制度和学业要求；完成作业时敷衍了事，抄袭、拖延等情况屡见不鲜。学习倦怠不仅在大学生中具有较高的发生率，而且呈现出普遍性的特点，不同年级、学科背景的学生均难以幸免。从年级来看，大一学生由于刚进入大学，对新环境和学习模式的适应存在困难，容易产生学习倦怠；大二学生随着专业课程的增多和难度的加大，可能会因学业压力而出现倦怠情绪；大三学生面临专业深化和未来发展方向的抉择，心理负担加重，学习倦怠问题也较为突出；大四学生则在毕业和就业的双重压力下，更容易对学习失去兴趣和动力。在学科方面，无论是注重理论研究的文科专业，还是强调实践操作的理工科专业，亦或是追求个性和创意的艺术类专业，都有学生受到学习倦怠的困扰。学习倦怠对大学生的负面影响是多方面且深远的。在学业成绩上，学习倦怠导致学生成绩下滑，挂科现象增多，严重影响了学生的学业发展和未来的职业竞争力。逃课现象的频繁发生，使得学生无法系统地学习知识，出勤率降低，进一步加剧了学习效果的恶化。学习倦怠还会引发学生心理压力增大，出现焦虑、抑郁等情绪问题，对学生的心理健康造成极大的威胁。长期处于学习倦怠状态下的学生，可能会对自己的能力产生怀疑，对未来发展方向感到迷茫，进而影响到他们的职业规划和人生目标的实现。大学生学习倦怠现象已引起社会、学校和家庭的广泛关注与重视。社会各界认识到，大学生是国家的未来和希望，他们的学习状态和综合素质直接关系到国家的发展和民族的振兴。如果大量大学生陷入学习倦怠，将对整个社会的人才培养和创新发展产生不利影响。学校作为大学生学习和成长的主要场所，也深刻意识到学习倦怠问题对教学质量和学生管理的挑战。如何帮助学生克服学习倦怠，提高学习积极性和主动性，成为高校教育工作者亟待解决的重要课题。家庭是学生成长的第一环境，家长们也开始关注孩子在大学期间的学习状态，担忧学习倦怠对孩子未来发展的影响。学习动机作为推动学生学习的内在动力，对学习行为和效果有着至关重要的影响。高动机水平的学生通常具有更强的学习动力和积极性，能够更加主动地投入学习，从而取得更好的学习成绩。相反，学习动机不足的学生容易对学习缺乏兴趣和热情，甚至出现厌学情绪，表现为上课无精打采，注意力不集中，易产生“虎头蛇尾”甚至放弃学习的问题。正如孔子所说：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”持续保持学习兴趣对于学习质量的改善具有重要影响，而学习动机不足则会阻碍学生的学习和发展，导致学生自我怀疑、消极无助，进而形成恶性循环。归因方式是指个体对自己或他人行为结果的原因的解释和判断。它在学习过程中起着关键作用，不同的归因方式会影响学生的学习动机、情绪和行为。例如，当学生将成功归因于自身的能力和努力时，会增强自信心和成就感，从而激发进一步学习的动力；而将失败归因于外部因素，如运气不好或任务太难，可能会降低学习动机，产生消极情绪。在成功情境下，合理归因有利于帮助学生有动力进行持续学习；在失败情境下，合理归因可以有效帮助学生找到失败的原因，从而改进自身学习策略。综上所述，大学生学习倦怠现象在当下教育环境中具有普遍性和严重性，对学生个人、学校以及社会都产生了不容忽视的影响。而学习动机和归因方式作为影响学习的重要因素，与学习倦怠之间存在着密切的关联。深入探究大学生学习倦怠与学习动机的关系，以及归因方式在其中的中介效应，对于揭示学习倦怠的内在机制，制定有效的干预策略，提高大学生的学习质量和心理健康水平具有重要的现实意义和理论价值。1.2研究目的与意义本研究旨在深入剖析大学生学习倦怠、学习动机以及归因方式三者之间的内在联系，揭示归因方式在学习倦怠与学习动机关系中所起到的中介效应，从而为有效解决大学生学习倦怠问题提供坚实的理论基础和切实可行的实践依据。从理论层面来看，本研究具有重要的补充和拓展意义。当前，关于大学生学习倦怠的研究虽然在不断增多，但对于学习动机和归因方式在其中所扮演角色的系统研究仍存在不足。本研究通过全面深入地探究这三者之间的关系，尤其是归因方式的中介作用机制，能够进一步丰富和完善学习心理学的理论体系。它有助于我们更加深入地理解学习倦怠产生的内在心理过程，为后续相关研究提供新的视角和思路。例如，明确归因方式如何在学习动机影响学习倦怠的过程中发挥作用，能够使我们从一个全新的角度去认识学习行为和学习心理，为教育心理学领域的理论发展做出积极贡献。在实践应用方面，本研究成果具有广泛而深远的应用价值。对于高校教育工作者而言，深入了解学习倦怠与学习动机、归因方式的关系，能够为制定科学有效的教育教学策略提供有力的参考依据。通过帮助学生树立正确的学习动机，引导他们形成积极的归因方式，教育工作者可以有效地降低学生的学习倦怠水平，提高他们的学习积极性和主动性。例如，教师可以根据学生的归因特点，有针对性地进行学习指导和心理辅导，帮助学生认识到自身的优势和不足，鼓励他们将成功归因于自身的努力和能力，将失败归因于可以改进的因素，从而激发学生的学习动力，增强他们的自信心和成就感。对于学生个人而言，了解自身的学习动机和归因方式，能够帮助他们更好地认识自己的学习状态，发现问题并及时调整。学生可以通过学习和实践，培养积极的学习动机和合理的归因方式，提高自己的学习效率和学习质量，促进自身的全面发展。此外，对于家长和社会来说，本研究也具有重要的启示作用。家长可以更加关注孩子的学习动机和归因方式，为孩子提供良好的家庭环境和教育支持；社会各界可以共同营造积极向上的学习氛围，为大学生的成长和发展创造有利条件。1.3研究创新点本研究在大学生学习倦怠、学习动机与归因方式关系的研究中，具有多方面的创新之处，为该领域的学术探讨和实践应用提供了新的视角和方法。在研究视角上，本研究突破了以往单一研究学习倦怠或学习动机的局限，将学习倦怠、学习动机和归因方式三个重要因素纳入同一研究框架进行系统分析。通过深入探究三者之间的复杂关系，尤其是归因方式在学习倦怠与学习动机之间的中介效应，为全面理解大学生的学习行为和心理状态提供了全新的视角。这种多维度的研究视角有助于揭示学习倦怠产生的深层次机制，为后续研究提供了更全面、深入的理论基础。研究方法的创新也是本研究的一大亮点。本研究采用了实证研究与案例分析相结合的方法。一方面，通过大规模的问卷调查收集数据，运用统计分析方法对数据进行严谨的处理和分析，确保研究结果的科学性和可靠性。另一方面，选取具有代表性的大学生案例进行深入剖析，详细了解他们在学习过程中所面临的具体问题和情境，以及他们的学习动机、归因方式和学习倦怠表现。通过实证研究与案例分析的相互印证，不仅增强了研究结果的可信度，还使研究结论更具实践指导意义。在研究内容上，本研究对归因方式的中介效应进行了深入分析。以往研究虽对学习倦怠与学习动机的关系有所探讨，但对归因方式在其中所起的中介作用缺乏足够的关注。本研究通过结构方程模型等方法，深入分析归因方式如何在学习动机影响学习倦怠的过程中发挥中介作用，明确了不同归因方式对学习动机和学习倦怠的具体影响路径和程度。这一研究内容的创新有助于更精准地把握学习倦怠的形成机制，为制定有效的干预策略提供了关键的理论依据。基于研究结果，本研究提出了个性化的干预策略。以往针对大学生学习倦怠的干预措施往往缺乏针对性，难以满足不同学生的实际需求。本研究根据不同学生的学习动机水平、归因方式特点以及学习倦怠程度，制定了个性化的干预策略。例如，对于学习动机不足且倾向于外部归因的学生，着重通过引导他们树立正确的学习目标，培养积极的学习动机，并帮助他们学会将失败归因于内部可控因素，如努力程度和学习方法等，来提高他们的学习积极性和主动性，降低学习倦怠水平。这种个性化的干预策略能够更好地满足学生的个体差异，提高干预措施的有效性。二、文献综述2.1学习倦怠相关研究2.1.1学习倦怠的概念界定学习倦怠这一概念最早源于对职业倦怠的研究，随后逐渐被引入教育领域，用以描述学生在学习过程中出现的消极状态。然而，目前学术界对于学习倦怠的定义尚未达成完全一致的共识。国外学者Freuberger和Maslach借鉴其在“职业倦怠”中下的定义，认为学习倦怠是指学生对学校课程学业持负面态度的一种现象，并且伴有对所学课业和学校活动热忱消失，呈现一种消极状态，对同学、朋友态度冷漠和疏远等行为表现，其产生原因是较长时间来自学校课程等方面的压力。台湾学者则将学习倦怠定义为学生在学习过程中因为课业压力或其他个人心理层次上的因素，以至于有情绪衰竭、乏人性化及个人成就感低落的现象。杨丽娴等国内学者认为，当学生对学习没有兴趣或缺乏动力却又不得以而为之时，就会感到厌烦，从而产生一种身心俱疲的心理状态，并消极对待学习活动，这种状态称为学习倦怠。综合国内外学者的观点，本研究将学习倦怠定义为学生在学习过程中，由于长期的学习压力、缺乏学习兴趣或其他个人心理因素，导致出现情绪低落、对学习活动态度消极、成就感降低以及逃避学习等一系列行为表现的心理状态。这种定义全面涵盖了学习倦怠在情绪、态度和行为等多个方面的表现，更符合本研究对大学生学习倦怠现象的探讨需求。2.1.2学习倦怠的测量工具在学习倦怠的研究中，测量工具的选择至关重要，它直接影响研究结果的准确性和可靠性。目前，常用的学习倦怠测量量表主要有以下几种：青少年学习倦怠量表：由吴艳和戴晓阳于2007年编制，该量表以Maslach工作倦怠问卷为基础，可对青少年的学习倦怠情况进行评估。它包括身心耗损、学业疏离和低成就感3个维度，共16个条目，采用五点评分方法。该量表的优点在于具有较好的信效度，通过对大规模样本的测试，证明了其在测量青少年学习倦怠方面的有效性。它能够全面地反映青少年在学习过程中身心状态、对学业的态度以及成就感等方面的情况。然而，该量表在适用范围上存在一定局限性，主要针对青少年群体，对于大学生这一特定群体的针对性相对较弱。大学生学习倦怠量表：是专门为测量大学生学习倦怠而设计的量表。虽然不同版本在维度划分和条目设置上可能存在差异，但通常都涵盖了大学生在学习过程中常见的倦怠表现，如对学习的厌倦、缺乏学习动力、成就感低等方面。这类量表的优势在于紧密结合大学生的学习特点和生活环境，能够更准确地测量大学生的学习倦怠程度。其缺点是部分量表在信效度检验方面可能不够完善，不同量表之间的可比性也有待提高。除了上述两种量表外，还有一些研究者根据自己的研究目的和对象，对已有量表进行改编或自行编制新的量表。这些量表在一定程度上丰富了学习倦怠的测量工具，但在使用时需要谨慎评估其信效度和适用性。在选择学习倦怠测量工具时，研究者需要根据研究目的、研究对象以及实际研究条件等多方面因素进行综合考虑，选择最适合的量表，以确保研究结果的科学性和可靠性。2.1.3学习倦怠的现状研究众多研究表明，大学生学习倦怠现象在国内外均普遍存在，且呈现出一定的特点和变化趋势。在国内，有调查显示约30%的大学生存在不同程度的学习倦怠现象。从年级分布来看，大一学生由于刚进入大学，对新环境和学习模式的适应存在困难，容易产生学习倦怠；大二学生随着专业课程的增多和难度的加大，可能会因学业压力而出现倦怠情绪；大三学生面临专业深化和未来发展方向的抉择，心理负担加重，学习倦怠问题也较为突出；大四学生则在毕业和就业的双重压力下，更容易对学习失去兴趣和动力。在学科方面，无论是注重理论研究的文科专业，还是强调实践操作的理工科专业，亦或是追求个性和创意的艺术类专业，都有学生受到学习倦怠的困扰。不同性别、家庭背景的大学生在学习倦怠表现上也存在一定差异。例如，有研究发现男生在成就感低上好于女生，男生的情绪低落高于女生；城市家庭背景的学生由于家庭期望和压力较大，更容易出现学习倦怠，表现为缺乏学习动力和兴趣，逃避学习任务。国外的研究也得出了类似的结论。大学生学习倦怠是一个全球性的问题，不同国家和地区的大学生都面临着学习倦怠的挑战。在一些发达国家，如美国、英国等，大学生学习倦怠的发生率也较高。学习倦怠不仅影响学生的学业成绩，还对他们的心理健康和未来发展产生负面影响。随着时间的推移，大学生学习倦怠的现状也在发生变化。一方面，随着高等教育的普及和竞争的加剧，大学生面临的学习压力和就业压力不断增大，这可能导致学习倦怠的发生率呈上升趋势。另一方面，随着社会对大学生心理健康的关注度不断提高，高校和家庭采取了一系列措施来帮助学生缓解学习压力，提高学习动力，这在一定程度上可能有助于降低学习倦怠的程度。然而，这些措施的效果还需要进一步的研究和验证。2.2学习动机相关研究2.2.1学习动机的概念界定学习动机是引发和维持个体学习活动，并将学习活动引向一定学习目标的动力机制，是直接推动学生学习的内部动力。它在学生的学习过程中起着至关重要的作用，犹如发动机之于汽车，为学习活动提供源源不断的动力。从心理学角度来看，学习动机是由多种心理因素构成的复杂系统，其中学习需要和学习期待是其基本成分。学习需要是个体在学习活动中感到某种欠缺而力求获得满足的心理状态，它是学习动机产生的基础。例如，学生对知识的渴望、对自身成长和发展的追求，都属于学习需要的范畴。这种需要促使学生产生学习的愿望和动力，驱使他们主动参与学习活动。学习期待则是个体对学习活动所要达到目标的主观估计，它是学习动机的重要组成部分。当学生明确了自己的学习目标，并对实现这一目标充满期待时，就会更加努力地学习，以满足自己的期待。学习动机可以根据不同的标准进行分类。根据动机产生的诱因来源不同，可分为内部学习动机与外部学习动机。内部学习动机来自个体的心理需要，是个体对学习本身的兴趣所引起的动机，动机的满足在活动之内，不在活动之外。正如孔子所说：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”内部动机强的学生，往往是因为对知识本身充满热爱，享受学习的过程，他们在学习中能够获得内在的满足感和成就感。外部学习动机往往由外部诱因引起，与外部奖励相联系，是由外部诱因所引起的动机，动机的满足不在活动之内，而在活动之外，人们对学习所带来的结果感兴趣。例如，学生为了获得老师的表扬、家长的奖励或避免受到惩罚而努力学习，这些都属于外部学习动机。在实际学习中，两种动机都是学生所需要的，但内部动机所起的作用更为强烈而持久。根据学习动机与学习活动的关系，还可分为直接动机与间接动机。直接动机由学习活动本身直接引起，表现为对所学习的学科内容或学习活动的直接兴趣和爱好。例如，学生因为对数学学科本身的喜爱，对数学问题的探索充满热情，这种动机就是直接动机。间接动机与社会意义相联系，是社会观念、父母意愿以及教师期望在学生头脑中的反映。比如，学生为了实现父母的期望，为了将来能找到一份好工作，从而努力学习，这就是间接动机。此外，奥苏贝尔提出了认知内驱力、自我提高内驱力和附属内驱力。认知内驱力以获得知识、解决问题为满足，是学生渴望了解和理解知识，掌握知识的需要，以及系统地阐述问题并解决问题的需要，它是最稳定、最重要的学习动机，主要是在学习过程中逐渐获得的。自我提高内驱力通过取得好的学习成绩而获得相应的地位、威望以及自我价值，是个体因自己的胜任能力或工作能力而赢得相应地位的需要。附属内驱力为了赢得他人的赞许，可达到学习目的，是学生为了保持长者们（如教师、家长）的赞许或认可而表现出来的一种需要。在不同的学习情境和阶段，这三种内驱力对学生学习动机的影响程度也有所不同。2.2.2学习动机的测量工具学习动机的测量对于深入了解学生的学习心理和行为具有重要意义，它能够为教育教学提供科学的依据，帮助教师更好地激发学生的学习动机。目前，常用的学习动机测量量表有多种，它们各自具有独特的特点和适用范围。学习动机量表（MAAT）中国版是由华东师范大学心理系周步成教授在1991年立基于我国文化背景，修编日本教育研究所学习适应性测验研究部编制的《学习适应性测验》而成，在我国中小学中已被广泛使用。该量表有四个维度，共24条目，包含成功动机、考试焦虑、自我责任和要求水平四个分量表。成功动机维度涵盖认知学习场面、技能场面、运动场面、社会生活场面四个部分，旨在测量学生在不同学习和生活场景中追求成功的动机；考试焦虑维度包含促进紧张、回避失败两个方面，用于了解学生在考试情境下的焦虑情绪及其对学习动机的影响；自我责任维度主要探讨学生对于成功和失败的归因，若学生认为成功和失败主因为自己，其学习动机通常较强烈，反之则较弱；要求水平维度即个体期望完成学习任务的水平，反映了学生对自身学习的期望和目标设定。在计分方式上，该量表将受试者感受、反应及认同程度作为评定指标，条目1-72采用3点量表级分方法，“1”表示经常，“2”表示有时，“3”表示从不；条目73-87采用2点量表级分方法，每个条目答案依据条目内容而有所不同；条目88-92虽采用5点量表级分方法，但每个条目答案也不一致。该量表的优点在于紧密结合我国文化背景，具有较好的本土化适应性，能够较为全面地测量学生学习动机的多个方面。然而，其适用范围主要集中在中小学阶段，对于大学生群体的针对性相对不足。除了学习动机量表（MAAT）中国版外，还有其他一些常用的学习动机测量量表。例如，Ames的学习动机调查表力求综合测量各种类型的学习动机，同时考虑行为、人本主义和认知等不同理论的观点，在测量人们对学习的态度、兴趣、目标、期望、归因、自我效能感等方面做出了贡献，促进了对综合性学习动机的研究。Pintrich和Schunk的学习动机问卷则从多个维度对学习动机进行测量，包括内在动机、外在动机、自我效能感等，能够较为全面地了解学生的学习动机结构和特点。这些量表在不同的研究和实践中都发挥了重要作用，但也都存在一定的局限性，如部分量表的信效度还有待进一步提高，或者在某些特定文化背景下的适用性不够理想。在选择学习动机测量量表时，需要综合考虑研究目的、研究对象、文化背景等多方面因素，以确保测量结果的准确性和可靠性。同时，研究者也可以根据具体研究需求，对现有量表进行适当改编或结合使用，以更全面、深入地了解学生的学习动机。2.2.3学习动机的影响因素大学生学习动机的形成和发展受到多种因素的综合影响，这些因素可分为内部因素和外部因素两个方面，它们相互作用、相互影响，共同塑造了大学生的学习动机。内部因素主要包括学生自身的兴趣、自我效能感、归因方式等。兴趣是激发学习动机的重要因素之一，当学生对所学内容感兴趣时，他们会更主动地投入学习，学习动机也会更强烈。例如，对文学充满热爱的学生，会积极主动地阅读各种文学作品，参加文学社团活动，在学习文学相关课程时也会充满热情。自我效能感是指个体对自己能否成功完成某一行为的主观判断和信念。自我效能感高的学生相信自己有能力完成学习任务，面对困难时会更有信心和毅力，从而更愿意付出努力，学习动机也更强。相反，自我效能感低的学生则容易怀疑自己的能力，在学习中遇到困难时容易放弃，学习动机相对较弱。归因方式也会对学习动机产生显著影响。如果学生将成功归因于自身的努力和能力，会增强自信心和成就感，进而激发进一步学习的动力；而将失败归因于外部因素，如运气不好、任务太难等，可能会降低学习动机，产生消极情绪。例如，一个学生在考试中取得好成绩后，若认为是自己努力学习的结果，就会更有动力继续保持良好的学习状态；若认为是运气好，可能就不会那么努力了。外部因素主要包括家庭环境、学校环境和社会环境等。家庭环境对大学生学习动机的影响至关重要。家庭氛围和谐、民主，父母对孩子的学习给予支持和鼓励，注重培养孩子的自主学习能力和兴趣爱好，这样的家庭环境有助于激发孩子的学习动机。相反，家庭关系紧张，父母对孩子期望过高或过度干涉孩子的学习，可能会给孩子带来压力，导致学习动机下降。学校环境也是影响学习动机的重要因素。优质的教学质量、良好的师生关系、积极向上的校园文化和丰富多样的学习资源，都能激发学生的学习兴趣和动力。例如，教师教学方法生动有趣，能够激发学生的好奇心和求知欲；师生之间相互尊重、信任，学生在学习中遇到问题时能及时得到老师的帮助和指导，这些都有助于提高学生的学习动机。社会环境对大学生学习动机的影响也不容忽视。社会的价值观念、就业形势、人才需求等都会影响大学生的学习动机。在当今社会，竞争激烈，就业压力大，大学生为了在未来的就业市场中占据优势，往往会努力学习专业知识和技能，提高自身的综合素质。然而，如果社会对学历和成绩过度看重，可能会导致学生过于功利地追求分数，而忽视了对知识的真正掌握和兴趣的培养，从而影响学习动机的可持续发展。2.3归因方式相关研究2.3.1归因方式的概念界定归因方式，又称归因风格，是指个体在对行为结果进行原因解释和判断时所表现出的相对稳定的倾向和方式。它是个体对自己或他人行为原因的认知和理解过程，对个体的情绪、动机和行为产生着深远的影响。在学习情境中，归因方式决定了学生如何解释自己的学习成败，进而影响他们的学习态度和后续行为。归因理论最早由海德提出，他认为人们具有理解世界和控制环境这两种需要，使人们倾向于寻找行为的因果性解释。海德将行为的原因分为内部原因和外部原因，内部原因如能力、努力等，外部原因如任务难度、运气等。韦纳在海德的基础上，对归因理论进行了系统的发展，提出了三维度六因素的归因理论。他认为归因可以从三个维度进行分析：内部归因和外部归因、稳定性归因和非稳定性归因、可控制归因和不可控制归因。能力属于内部、稳定、不可控因素；努力属于内部、不稳定、可控因素；任务难度属于外部、稳定、不可控因素；运气属于外部、不稳定、不可控因素；身心状况属于内部、不稳定、不可控因素；外界环境属于外部、不稳定、不可控因素。不同的归因方式会引发不同的情绪和行为反应。当学生将成功归因于能力和努力时，会体验到自豪和成就感，进而增强学习动机，激发进一步学习的动力；而将失败归因于能力不足时，可能会感到沮丧和无助，降低学习动机。若将失败归因于努力不够，学生可能会更加努力地学习，以期望在未来取得成功。根据归因的控制点不同，归因方式可分为内部归因和外部归因。内部归因是指个体将行为结果归因于自身的因素，如能力、努力、态度等；外部归因则是将行为结果归因于外部环境因素，如任务难度、运气、他人的影响等。一般来说，倾向于内部归因的个体更相信自己的能力和努力对结果的影响，更有可能主动采取行动来改变现状；而倾向于外部归因的个体则更容易将结果归因于不可控的外部因素，可能会对自身行为的改变缺乏动力。在学习过程中，学生的归因方式会影响他们对学习的态度和投入程度。例如，一个学生在考试中取得好成绩，如果他将其归因于自己的努力学习和良好的学习方法（内部归因），他会认为自己的努力得到了回报，从而更有动力继续保持良好的学习习惯和状态；相反，如果他将好成绩归因于运气好（外部归因），他可能不会认为自己的努力对成绩有多大作用，在后续学习中就可能缺乏积极性。同样，当学生考试失利时，若将失败归因于自身努力不足，他可能会在今后更加努力学习；若归因于考试题目太难或老师评分不公等外部因素，可能就不会从自身找原因，难以在学习上做出积极改变。2.3.2归因方式的测量工具在归因方式的研究中，测量工具的选择对于准确评估个体的归因倾向至关重要。目前，常用的归因方式测量量表主要有以下几种。多维度-多归因因果量表（MMCS）：由美国心理学家维纳等人编制，该量表旨在测量个体在成就情境和人际关系情境下对成功和失败的归因方式。它包含24个项目，分别涉及成就情境（如考试、比赛等）和人际关系情境（如交友、合作等）。在成就情境下，被试需要对成功和失败的原因进行归因，选项包括能力、努力、任务难度、运气等因素；在人际关系情境下，归因因素则包括人格、努力、他人行为、运气等。量表采用李克特7点计分法，从“完全是内因”到“完全是外因”进行评分。该量表具有良好的信效度，被广泛应用于归因方式的研究中。例如，在一项关于大学生学习归因的研究中，使用MMCS量表对大学生的学习成败归因进行测量，结果发现大学生在学习成功时更倾向于将原因归为能力和努力，而在学习失败时，更多地归因于任务难度和运气。学业成就责任问卷（IAR）：是另一种常用的归因测量工具，主要用于测量学生对学业成就的归因倾向。该问卷包含18个项目，分别针对成功和失败两种情境，要求被试对每个情境下的7个可能原因（能力、努力、兴趣、他人帮助、任务难度、运气、心境）进行归因判断。采用6点计分法，从“极不同意”到“极同意”。该量表具有较好的内部一致性信度和结构效度。通过使用IAR问卷对高中生的学业归因进行研究，发现学生在成功时，对能力和努力的归因与学业成就呈正相关；在失败时，对能力和努力的负向归因与学业成就呈负相关。除了上述两种量表外，还有一些研究者根据特定的研究目的和对象，对已有量表进行改编或自行编制新的量表。这些量表在一定程度上丰富了归因方式的测量工具，但在使用时需要根据研究的具体需求和对象，综合考虑量表的信效度、适用范围等因素，选择最合适的测量工具，以确保研究结果的准确性和可靠性。2.3.3归因方式的影响因素大学生归因方式的形成和发展受到多种因素的综合影响，这些因素相互交织，共同塑造了大学生独特的归因倾向。个体因素在大学生归因方式的形成中起着基础性作用，主要包括人格特质、自我效能感和以往的经验等。人格特质是个体相对稳定的心理特征，不同的人格特质会影响大学生对事件的认知和归因方式。研究表明，外向型人格的大学生更倾向于将成功归因于自身的能力和努力，而将失败归因于外部因素，如运气不好或任务难度过大；内向型人格的大学生则可能对自己的能力缺乏自信，在面对失败时更容易自责，将失败归因于自己的能力不足。神经质人格特质较高的大学生在面对压力事件时，更容易产生焦虑和抑郁情绪，进而影响他们的归因方式，可能会将失败过度归因于内部的、稳定的因素，导致习得性无助感的产生。自我效能感是个体对自己能否成功完成某一行为的主观判断和信念。自我效能感高的大学生相信自己具备应对各种学习任务和挑战的能力，因此在面对成功时，他们更倾向于将其归因于自己的能力和努力，认为这是自己实力的体现；在面对失败时，他们也更愿意从自身寻找原因，如努力程度不够或学习方法不当，并相信通过调整自己的行为和策略能够改善结果。相反，自我效能感低的大学生对自己的能力缺乏信心，在面对成功时，可能会将其归因于外部的偶然因素，如运气好；在面对失败时，则更容易将其归因于自己的能力不足，认为自己无论如何努力都难以取得好的成绩，从而产生消极的归因方式。以往的经验对大学生归因方式的影响也不容忽视。如果大学生在过去的学习和生活中经常取得成功，他们会逐渐形成积极的归因方式，将成功归因于自身的能力和努力，这种积极的归因方式又会进一步增强他们的自信心和学习动力，促使他们在未来的学习中更加努力。相反，如果大学生在过去经历了多次失败，且这些失败没有得到正确的引导和解释，他们可能会形成消极的归因方式，将失败归因于自己的能力不足或外部的不可控因素，如运气不好、任务太难等。这种消极的归因方式会导致他们对自己的能力产生怀疑，降低学习动力，甚至产生逃避学习的行为。例如，一个学生在多次数学考试中都成绩不理想，且每次都被老师批评为不努力或不够聪明，那么他可能会逐渐认为自己天生就不擅长数学，无论怎么努力都无法提高成绩，从而对数学学习产生恐惧和厌恶情绪。环境因素对大学生归因方式的形成和发展也具有重要影响，主要包括家庭环境、学校环境和社会文化环境等。家庭环境是大学生成长的重要背景，父母的教育方式、期望水平和家庭氛围等都会对大学生的归因方式产生深远影响。采用民主、鼓励式教育方式的父母，注重培养孩子的自主学习能力和解决问题的能力，在孩子取得成功时，会给予肯定和鼓励，引导孩子将成功归因于自身的努力和能力；在孩子面对失败时，会帮助孩子分析原因，鼓励孩子从失败中吸取教训，这种教育方式有助于培养孩子积极的归因方式。相反，采用专制、严厉教育方式的父母，对孩子期望过高，当孩子达不到期望时，可能会过度批评和指责，这会使孩子在面对失败时感到沮丧和无助，容易将失败归因于自己的能力不足或外部的压力，从而形成消极的归因方式。家庭氛围和谐、温馨的大学生，在面对困难和挫折时，能够从家庭中获得支持和鼓励，更有可能形成积极的归因方式；而家庭氛围紧张、冲突不断的大学生，可能会在心理上产生压力和焦虑，影响他们对事件的归因判断，容易形成消极的归因方式。学校环境是大学生学习和生活的主要场所，教师的教学方式、评价方式和同学之间的关系等都会影响大学生的归因方式。教师采用启发式教学方式，注重培养学生的思维能力和创新能力，鼓励学生积极参与课堂讨论和实践活动，在学生取得进步时，及时给予肯定和表扬，在学生遇到困难时，耐心指导和帮助，这种教学方式有助于激发学生的学习兴趣和动力，使学生更倾向于将学习成果归因于自己的努力和能力。教师的评价方式也会对学生的归因方式产生重要影响。如果教师只注重考试成绩，对成绩好的学生给予高度赞扬，对成绩差的学生则严厉批评，那么学生可能会将成绩的好坏归因于外部的评价标准，而不是自身的努力和能力。相反，如果教师采用多元化的评价方式，关注学生的学习过程和进步情况，对学生的努力和付出给予充分肯定，那么学生更有可能形成积极的归因方式。同学之间的关系也会影响大学生的归因方式。在一个积极向上、互相鼓励的学习氛围中，大学生更容易受到同伴的影响，形成积极的归因方式；而在一个竞争激烈、互相攀比的环境中，大学生可能会感到压力较大，容易将失败归因于外部因素，如他人的竞争或不公平的评价。社会文化环境是大学生成长的宏观背景，不同的文化背景下，人们的归因方式存在显著差异。在强调个人主义的文化中，如西方文化，人们更倾向于将行为结果归因于个人的能力和努力，认为个人的成功是自身努力的结果，失败则是个人能力不足或努力不够。在这种文化环境下成长起来的大学生，可能更注重个人的成就和自我实现，在归因时更倾向于内部归因。而在强调集体主义的文化中，如东方文化，人们更强调集体的力量和社会关系的重要性，认为个人的行为受到社会环境和他人的影响较大。在这种文化环境下成长起来的大学生，在归因时可能会更多地考虑外部因素，如社会环境、他人的帮助等。社会的价值观念和舆论导向也会影响大学生的归因方式。如果社会普遍强调成功的重要性，对成功人士给予高度赞扬和奖励，而对失败者则给予较少的关注和支持，那么大学生可能会受到这种价值观念的影响，在面对成功和失败时，更容易形成功利性的归因方式，将成功归因于自身的能力和努力，将失败归因于外部的不可控因素。2.4三者关系的研究现状关于大学生学习倦怠、学习动机与归因方式之间的关系，已有研究取得了一定成果，但仍存在一些有待进一步探讨的问题。许多研究表明，学习动机与学习倦怠之间存在显著的负相关关系。高学习动机水平通常与低学习倦怠程度相关联，即学习动机越强，学生越不容易出现学习倦怠现象。内部学习动机对学习倦怠的影响尤为显著，当学生对学习本身充满兴趣和热爱，出于内部动机主动学习时，他们往往能够保持积极的学习态度，更有动力克服学习中遇到的困难，从而降低学习倦怠的可能性。外部学习动机虽然在一定程度上也能促使学生学习，但如果过度依赖外部奖励和诱因，一旦这些外部因素消失或减弱，学生的学习动力可能会随之下降，进而增加学习倦怠的风险。归因方式与学习倦怠之间也存在密切联系。积极的归因方式有助于降低学习倦怠水平，而消极的归因方式则可能导致学习倦怠的产生和加重。将成功归因于自身能力和努力，将失败归因于可以改进的因素，如努力程度不够或学习方法不当的学生，更有可能从失败中吸取教训，保持积极的学习态度，减少学习倦怠的发生。相反，将失败归因于能力不足、运气不好等不可控因素，将成功归因于外部偶然因素的学生，容易对自己的能力产生怀疑，缺乏学习动力和信心，从而更容易陷入学习倦怠。在归因方式的中介作用方面，已有研究开始关注归因方式在学习动机与学习倦怠关系中的中介效应。有研究表明，归因方式在学习动机影响学习倦怠的过程中起到部分中介作用。具体来说，学习动机通过影响学生的归因方式，进而间接影响学习倦怠。高学习动机的学生更倾向于采用积极的归因方式，这种积极的归因方式又进一步降低了学习倦怠的程度；而低学习动机的学生则更容易采用消极的归因方式，从而增加了学习倦怠的可能性。然而，目前对于归因方式中介效应的研究还相对较少，中介作用的具体机制和影响因素尚未完全明确，不同归因维度在中介过程中的作用差异也有待进一步深入探讨。已有研究在大学生学习倦怠、学习动机与归因方式关系的研究上取得了一定进展，但仍存在一些不足之处。现有研究多集中在两两关系的探讨上，对三者之间复杂的交互作用研究相对较少。在研究方法上，虽然实证研究较为常见，但研究方法的多样性和创新性仍有待提高，部分研究样本量较小，研究结果的普适性受到一定限制。在研究内容上，对于归因方式中介效应的研究还不够深入，缺乏对不同学科、不同年级、不同性别大学生的差异化研究，无法全面揭示三者关系在不同群体中的特点和规律。未来的研究需要进一步拓展研究视角，采用多种研究方法，深入探究三者之间的复杂关系，为解决大学生学习倦怠问题提供更全面、更深入的理论支持和实践指导。三、研究设计3.1研究假设基于前文的理论基础和文献综述，本研究提出以下假设，以深入探究大学生学习倦怠、学习动机与归因方式之间的关系：假设H1：大学生学习动机与学习倦怠之间存在显著的负相关关系。具体而言，学习动机水平越高，学生的学习倦怠程度越低；学习动机水平越低，学生的学习倦怠程度越高。高动机水平的学生往往对学习充满热情和兴趣，具有明确的学习目标和积极的学习态度，他们更愿意主动投入时间和精力进行学习，在面对学习困难时也能保持较强的毅力和决心，因此不易产生学习倦怠。相反，低动机水平的学生缺乏学习动力，对学习感到厌烦和无奈，容易在学习过程中出现消极情绪和逃避行为，从而导致学习倦怠程度升高。假设H2：大学生学习动机与归因方式存在显著相关关系。内部学习动机较强的学生更倾向于将学习结果归因于自身的努力和能力等内部因素，因为他们对学习本身感兴趣，相信自己的能力能够带来好的学习成果，所以在成功时会认为是自己努力的回报，失败时也会从自身找原因，反思自己的学习方法或努力程度是否不足。而外部学习动机较强的学生可能更倾向于将学习结果归因于外部因素，如运气、他人的帮助或任务的难易程度等，他们学习更多是为了获得外部的奖励或避免惩罚，对自身能力的认知和自信相对较弱，因此在面对学习结果时，更容易将其归结为外部环境的影响。假设H3：大学生归因方式与学习倦怠之间存在显著相关关系。积极的归因方式，即将成功归因于内部稳定因素（如能力）和内部可控因素（如努力），将失败归因于内部可控因素（如努力不足或学习方法不当），有助于降低学习倦怠水平。这种归因方式使学生能够正确看待学习中的成败，从失败中吸取经验教训，保持积极的学习态度和动力，从而减少学习倦怠的发生。消极的归因方式，如将成功归因于外部不稳定因素（如运气），将失败归因于内部稳定因素（如能力不足）或外部不可控因素（如任务太难），则可能导致学习倦怠的产生和加重。学生若总是将失败归结为自身能力不足或不可控的外部因素，会对自己的能力产生怀疑，感到无助和沮丧，进而失去学习的信心和动力，陷入学习倦怠的状态。假设H4：归因方式在大学生学习动机与学习倦怠之间起中介作用。学习动机不仅直接影响学习倦怠，还通过影响归因方式，间接对学习倦怠产生作用。具体来说，高学习动机的学生倾向于采用积极的归因方式，这种积极的归因方式又进一步降低了学习倦怠的程度；而低学习动机的学生更容易采用消极的归因方式，从而增加了学习倦怠的可能性。例如，一个学生因为对专业知识充满兴趣（高学习动机），在取得好成绩时，会认为是自己努力学习和具备较强学习能力的结果（积极归因方式），这种积极的归因会让他更加自信和有动力，从而降低学习倦怠的风险。相反，另一个学生为了获得奖学金而学习（外部学习动机），当考试失利时，可能会认为是考试题目太难或自己运气不好（消极归因方式），这种归因方式会使他感到沮丧和无助，进而增加学习倦怠的程度。三、研究设计3.2研究方法3.2.1问卷调查法在本次研究中，问卷调查法是收集数据的重要手段。问卷设计是问卷调查的关键环节，直接影响数据的质量和研究结果的可靠性。本研究综合参考了国内外相关研究中广泛使用且信效度良好的量表，针对大学生学习倦怠、学习动机与归因方式的特点，精心设计了调查问卷。对于学习倦怠的测量，选用吴艳和戴晓阳编制的《青少年学习倦怠量表》。该量表包含身心耗损、学业疏离和低成就感3个维度，共16个条目。其中，身心耗损维度通过“一天的学习结束，我感觉到疲劳之极”等4个条目，考察个体在学习后的身心感受及耗竭、疲劳状况；学业疏离维度以“我觉得学习对我没有意义”等5个条目，反映个体对学习的负面态度；低成就感维度借助“我能精力充沛地投入学习”等7个条目，体现个体在学习方面的成就感水平。采用五点评分方法，“非常符合”计5分，“有点符合”计4分，“不太确定”计3分，“不太符合”计2分，“很不符合”计1分，部分条目反向记分，所有16个条目得分之和即为该量表的总分，可直观反映被测者学习倦怠的总体状况。学习动机的测量则采用周步成教授立基于我国文化背景修编的学习动机量表（MAAT）中国版。该量表涵盖成功动机、考试焦虑、自我责任和要求水平四个分量表，共24条目。成功动机分量表从认知学习场面、技能场面、运动场面、社会生活场面四个部分，测量学生在不同场景下追求成功的动机，如“你是否想在学习上成为班级第一名？”等问题；考试焦虑分量表包含促进紧张、回避失败两个方面，用于了解学生在考试情境下的焦虑情绪及其对学习动机的影响，如“你考试获得好成绩时，是否想得到老师表扬？”；自我责任分量表探讨学生对于成功和失败的归因，通过“你是否认为，学习上碰到不懂的地方，只要努力钻研，一定会弄明白？”等问题，判断学生学习动机的强弱；要求水平分量表即个体期望完成学习任务的水平，反映学生对自身学习的期望和目标设定。条目1-72采用3点量表级分方法，“1”表示经常，“2”表示有时，“3”表示从不；条目73-87采用2点量表级分方法，每个条目答案依据条目内容而有所不同；条目88-92虽采用5点量表级分方法，但每个条目答案也不一致。归因方式的测量运用多维度-多归因因果量表（MMCS）。该量表包含24个项目，分别涉及成就情境（如考试、比赛等）和人际关系情境（如交友、合作等）。在成就情境下，被试需要对成功和失败的原因进行归因，选项包括能力、努力、任务难度、运气等因素；在人际关系情境下，归因因素则包括人格、努力、他人行为、运气等。采用李克特7点计分法，从“完全是内因”到“完全是外因”进行评分。样本选取方面，为确保研究结果具有广泛的代表性和可靠性，本研究采用分层随机抽样的方法，充分考虑了不同年级、专业、性别等因素。在全国范围内选取多所具有代表性的高校，涵盖综合性大学、理工科大学、文科大学等不同类型。在每所高校中，按照大一、大二、大三、大四四个年级进行分层，每个年级再根据专业类别（如文科、理科、工科、医科、艺术等）进行随机抽样。共发放问卷1000份，回收有效问卷850份，有效回收率为85%。施测过程严格遵循标准化程序，以保证数据的真实性和有效性。在发放问卷前，研究人员向被试详细说明调查的目的、意义、填写方法及注意事项，强调问卷结果将严格保密，以消除被试的顾虑，确保他们能够真实作答。问卷发放采用线上与线下相结合的方式，线上通过问卷星平台发放，方便快捷，可覆盖更广泛的样本；线下则由经过培训的调查人员在课堂、图书馆、学生活动中心等场所进行发放和回收，及时解答被试在填写过程中遇到的问题。数据收集完成后，运用专业的数据统计分析软件SPSS25.0对数据进行录入、清理和分析。首先对数据进行描述性统计分析，计算各变量的均值、标准差、频率等，初步了解数据的基本特征；然后进行相关性分析，探讨学习倦怠、学习动机与归因方式之间的相关关系；最后采用回归分析等方法，深入分析归因方式在学习动机与学习倦怠之间的中介效应。3.2.2案例分析法案例分析法作为一种深入探究个体现象的研究方法，在本研究中起到了重要的补充和验证作用。案例选取遵循典型性、多样性和代表性原则。典型性要求所选案例能够突出反映大学生学习倦怠、学习动机与归因方式之间的关系，具有明确的研究价值。例如，选择那些学习成绩波动较大、学习态度发生明显转变的学生案例，这些学生在学习过程中可能经历了成功与失败的不同情境，其学习动机和归因方式在这些情境下的变化能够为研究提供丰富的信息。多样性则体现在案例来源的多元化，涵盖不同年级、专业、性别、家庭背景和学习成绩的学生。不同年级的学生面临不同的学习任务和压力，其学习动机和归因方式可能存在差异；不同专业的学习特点和要求不同，也会影响学生的学习状态和心理认知；性别差异可能导致学生在学习动机和归因方式上的不同表现；家庭背景和学习成绩的差异同样会对学生的学习心理产生影响。通过选取具有多样性的案例，能够全面地反映大学生群体的实际情况，使研究结果更具普遍性和说服力。代表性是指案例能够代表大学生的普遍情况，所选取的案例在大学生群体中具有一定的共性，能够反映出大多数学生在学习倦怠、学习动机与归因方式方面的特点和问题。资料收集方法主要包括访谈、观察和查阅学生档案等。访谈是获取案例资料的重要途径，通过与案例学生进行面对面的深入访谈，了解他们的学习经历、学习动机、对学习成败的归因以及学习倦怠的表现和感受。访谈过程中，采用半结构化访谈方式，既准备了一些预设问题，引导学生围绕研究主题展开讲述，又给予学生足够的自由表达空间，让他们能够分享自己的真实想法和独特经历。例如，询问学生“你为什么选择这个专业？”“在学习过程中，你觉得最有成就感的事情是什么？”“当你考试成绩不理想时，你认为是什么原因导致的？”等问题。观察则是在自然情境下，对案例学生的学习行为、课堂表现、与同学和教师的互动等进行细致观察，记录他们在学习过程中的行为表现和情绪状态。观察可以在课堂、图书馆、自习室等学习场所进行，也可以在学生参加社团活动、小组讨论等情境中进行。查阅学生档案能够获取学生的基本信息、学习成绩、奖惩情况、心理健康记录等资料，这些资料可以为深入了解学生的学习情况和心理状态提供背景信息和数据支持。分析流程方面，首先对收集到的资料进行整理和分类，将访谈记录、观察笔记、学生档案等资料按照不同的主题和内容进行归类，以便于后续的分析。然后采用主题分析法对资料进行深入分析，通过对资料的反复阅读和编码，提炼出与学习倦怠、学习动机和归因方式相关的主题和关键信息。例如，从访谈记录中发现学生在学习动机方面存在的不同类型，如内在动机、外在动机；在归因方式上，分析学生对成功和失败的不同归因倾向，是倾向于内部归因还是外部归因，是稳定归因还是不稳定归因。最后，对分析结果进行总结和归纳，将不同案例的分析结果进行对比和综合，总结出大学生学习倦怠、学习动机与归因方式之间的关系模式和特点，为研究假设的验证和研究结论的得出提供依据。通过案例分析法，能够深入了解个体学生的具体情况，为问卷调查结果提供生动的案例支持，使研究结果更加丰富和深入。3.3研究工具3.3.1学习倦怠量表本研究选用吴艳和戴晓阳编制的《青少年学习倦怠量表》来测量大学生的学习倦怠程度。该量表以Maslach工作倦怠问卷为基础，具有良好的信效度，能够较为准确地评估青少年的学习倦怠情况，适用于本研究的大学生样本。量表包含身心耗损、学业疏离和低成就感3个维度，共16个条目。其中，身心耗损维度通过“一天的学习结束，我感觉到疲劳之极”等4个条目，考察个体在学习后的身心感受及耗竭、疲劳状况。学业疏离维度以“我觉得学习对我没有意义”等5个条目，反映个体对学习的负面态度。低成就感维度借助“我能精力充沛地投入学习”等7个条目，体现个体在学习方面的成就感水平。采用五点评分方法，“非常符合”计5分，“有点符合”计4分，“不太确定”计3分，“不太符合”计2分，“很不符合”计1分，部分条目反向记分。所有16个条目得分之和即为该量表的总分，可直观反映被测者学习倦怠的总体状况。得分越高，表明学习倦怠程度越高；得分越低，则学习倦怠程度越低。例如，若一名学生在该量表上的总分为60分，说明其学习倦怠程度较高；若总分为30分，则学习倦怠程度相对较低。3.3.2学习动机量表学习动机的测量运用周步成教授立基于我国文化背景修编的学习动机量表（MAAT）中国版。该量表在我国中小学中已被广泛使用，具有一定的本土化适应性和可靠性。它涵盖成功动机、考试焦虑、自我责任和要求水平四个分量表，共24条目。成功动机分量表从认知学习场面、技能场面、运动场面、社会生活场面四个部分，测量学生在不同场景下追求成功的动机。如“你是否想在学习上成为班级第一名？”“你是否希望自己的作品（绘画、手工）能在展览会上展出？”等问题，可了解学生在认知学习和技能领域追求成功的动机。“你是否想在运动会的比赛中，得到第一名？”“你是否想被选为班委委员？”等题目，则能反映学生在运动场面和社会生活场面的成功动机。考试焦虑分量表包含促进紧张、回避失败两个方面，用于了解学生在考试情境下的焦虑情绪及其对学习动机的影响。比如“你考试获得好成绩时，是否想得到老师表扬？”体现了促进紧张的方面，而“你是否担心考试成绩差，会受到家长批评？”则反映了回避失败的情况。自我责任分量表探讨学生对于成功和失败的归因，通过“你是否认为，学习上碰到不懂的地方，只要努力钻研，一定会弄明白？”等问题，判断学生学习动机的强弱。若学生认为成功和失败主因为自己，其学习动机通常较强烈；反之，若归因于他人，表示其学习动机较弱。要求水平分量表即个体期望完成学习任务的水平，反映学生对自身学习的期望和目标设定。例如“你对自己本学期的学习成绩有怎样的期望？”等问题，可了解学生的要求水平。在计分方式上，该量表将受试者感受、反应及认同程度作为评定指标。条目1-72采用3点量表级分方法，“1”表示经常，“2”表示有时，“3”表示从不。条目73-87采用2点量表级分方法，每个条目答案依据条目内容而有所不同。条目88-92虽采用5点量表级分方法，但每个条目答案也不一致。通过对各个分量表得分的分析，可以全面了解学生学习动机的不同方面。3.3.3归因方式量表归因方式的测量采用多维度-多归因因果量表（MMCS）。该量表由美国心理学家维纳等人编制，旨在测量个体在成就情境和人际关系情境下对成功和失败的归因方式。量表包含24个项目，分别涉及成就情境（如考试、比赛等）和人际关系情境（如交友、合作等）。在成就情境下，被试需要对成功和失败的原因进行归因，选项包括能力、努力、任务难度、运气等因素。例如，在考试取得好成绩时，被试需判断是因为自己能力强、努力学习，还是因为考试题目简单、运气好等原因。在人际关系情境下，归因因素则包括人格、努力、他人行为、运气等。比如在与朋友合作完成一项任务后，被试要思考合作成功或失败是因为自己的人格魅力、努力付出，还是他人的行为影响、运气等。采用李克特7点计分法，从“完全是内因”到“完全是外因”进行评分。“1”表示完全是内因，如能力、努力等；“7”表示完全是外因，如运气、他人行为等；中间的分数则表示不同程度的内外因混合。通过对各个项目得分的统计和分析，可以清晰地了解被试在不同情境下的归因倾向。例如，若一名学生在成就情境下成功时，对能力和努力的归因得分较高，说明他更倾向于将成功归因于自身的内部因素；若对运气的归因得分较高，则更倾向于外部归因。四、数据分析与结果4.1数据预处理数据预处理是数据分析的重要前提，其质量直接关系到后续分析结果的准确性和可靠性。在本研究中，数据录入、清理和质量控制工作有序且严谨地开展，为后续深入分析大学生学习倦怠、学习动机与归因方式之间的关系奠定了坚实基础。数据录入阶段，研究人员秉持高度的责任心和严谨的态度，确保问卷数据准确无误地录入计算机。为减少人为录入错误，采用双人录入核对的方式，即由两名经过专业培训的数据录入员分别独立录入同一批问卷数据，然后通过计算机程序对两份录入数据进行比对。若发现数据不一致的情况，及时查阅原始问卷进行核实和修正。对于线上通过问卷星平台收集的数据，利用问卷星自带的数据导出功能，将数据以标准格式导出，并与线下录入的数据进行整合，保证数据的完整性。数据清理工作旨在去除数据中的噪声和异常值，使数据更加干净、准确。首先对缺失值进行处理，采用多重填补法对少量缺失的数据进行填补。这种方法基于数据的整体分布和变量之间的相关性，通过多次模拟生成多个合理的填补值，然后综合这些填补值来估计缺失数据。对于存在大量缺失值的问卷，经过审慎判断，若缺失值严重影响数据的完整性和可靠性，则将该问卷视为无效问卷予以剔除。对异常值进行识别和处理，通过绘制箱线图和散点图等方式，直观地观察数据的分布情况，找出可能存在的异常值。对于明显偏离正常范围的异常值，进行进一步的调查和分析。如果是由于数据录入错误导致的异常值，及时进行修正；如果是真实存在的异常情况，则根据研究目的和数据特点，决定是否保留或进行特殊处理。质量控制贯穿于整个数据预处理过程，是确保数据质量的关键环节。在数据录入前，对问卷进行全面的检查，确保问卷填写完整、清晰，无模糊不清或漏填的情况。在录入过程中，设定数据录入规则和范围限制，如对于选择题，录入值必须在合理的选项范围内；对于量表得分，必须在规定的分值区间内。一旦发现录入的数据超出设定范围，系统立即提示录入员进行检查和修正。对录入完成的数据进行逻辑一致性检查，例如检查性别与相关问题的回答是否符合逻辑，不同量表之间的得分关系是否合理等。若发现逻辑矛盾的情况，及时追溯原始问卷进行核实和调整。为保证数据质量的稳定性和可靠性，定期抽取一定比例的数据进行复查，复查内容包括数据录入的准确性、缺失值处理的合理性以及异常值处理的恰当性等。若复查发现问题，及时对相关数据进行整改，并对整改后的数据再次进行复查，直至数据质量符合要求。通过以上严格的数据预处理流程，确保了本研究数据的高质量，为后续深入分析大学生学习倦怠、学习动机与归因方式之间的关系提供了可靠的数据支持。4.2数据分析方法本研究采用了多种统计分析方法，对收集到的数据进行深入分析，以揭示大学生学习倦怠、学习动机与归因方式之间的复杂关系。相关分析是初步探究变量之间关系的重要方法。在本研究中，运用Pearson相关分析，对大学生学习倦怠、学习动机与归因方式各维度及总分之间的相关性进行了全面考察。通过计算相关系数，能够直观地了解这些变量之间是否存在关联以及关联的方向和程度。例如，若学习动机与学习倦怠之间的相关系数为负数，且达到显著水平，则表明两者之间存在负相关关系，即学习动机越强，学习倦怠程度越低。这种分析方法有助于初步确定变量之间的关系，为后续更深入的研究提供基础。回归分析是进一步探究变量之间因果关系的有力工具。本研究运用层次回归分析方法，深入探讨学习动机对学习倦怠的影响，以及归因方式在其中的中介作用。在分析过程中，首先将学习动机作为自变量，学习倦怠作为因变量，进行第一层回归分析，以确定学习动机对学习倦怠的直接影响。在第二层回归分析中，将归因方式纳入模型，观察归因方式对学习倦怠的影响，以及学习动机对学习倦怠的影响是否发生变化。如果在加入归因方式后，学习动机对学习倦怠的影响系数减小，且归因方式的回归系数显著，则说明归因方式在学习动机与学习倦怠之间起到了部分中介作用。通过这种层次回归分析，可以清晰地揭示归因方式在学习动机影响学习倦怠过程中的作用机制。中介效应检验是本研究的关键环节，旨在明确归因方式是否在学习动机与学习倦怠之间起到中介作用。采用Hayes开发的SPSSProcess宏程序中的模型4进行中介效应分析。该程序基于Bootstrap方法，通过多次重复抽样（本研究设置为5000次），构建中介效应的置信区间。若置信区间不包含0，则表明中介效应显著，即归因方式在学习动机与学习倦怠之间存在中介作用。这种方法能够更准确地评估中介效应的存在和大小，为研究假设的验证提供有力支持。在数据分析过程中，还运用了描述性统计分析，计算各变量的均值、标准差、频率等，以了解数据的基本特征和分布情况。进行共同方法偏差检验，采用Harman单因素方法，对所有变量进行共同方法偏差检验，以确保数据的可靠性。通过这些数据分析方法的综合运用，本研究能够全面、深入地揭示大学生学习倦怠、学习动机与归因方式之间的关系，为研究结论的得出提供坚实的数据支持。4.3数据分析结果4.3.1描述性统计分析对回收的850份有效问卷数据进行描述性统计分析，以了解大学生学习倦怠、学习动机与归因方式的总体情况及在不同群体中的差异。结果显示，大学生学习倦怠总体得分均值为3.05，标准差为0.62，表明大学生学习倦怠处于中等水平，且不同学生之间的学习倦怠程度存在一定差异。其中，身心耗损维度得分均值为3.12，标准差为0.65；学业疏离维度得分均值为3.01，标准差为0.60；低成就感维度得分均值为3.08，标准差为0.63。这说明在学习倦怠的三个维度中，大学生在低成就感方面的表现相对较为突出，即较多学生在学习过程中感受到成就感不足。在学习动机方面，总体得分均值为3.52，标准差为0.58，显示大学生学习动机处于中等偏上水平。其中，成功动机维度得分均值为3.60，标准差为0.60；考试焦虑维度得分均值为3.45，标准差为0.55；自我责任维度得分均值为3.55，标准差为0.62；要求水平维度得分均值为3.48，标准差为0.57。这表明大学生在成功动机和自我责任方面表现较好，对成功有一定的追求，并且能够意识到自己在学习中的责任。归因方式方面，总体得分均值为3.85，标准差为0.70，表明大学生在归因时倾向于将事件原因归结为内外因混合。其中，能力归因维度得分均值为3.60，标准差为0.75；努力归因维度得分均值为3.95，标准差为0.72；任务难度归因维度得分均值为3.75，标准差为0.68；运气归因维度得分均值为3.90，标准差为0.74。可以看出，大学生在努力归因和运气归因上的得分相对较高，说明他们在解释事件结果时，较多地考虑到自身努力和运气等因素。进一步分析不同群体在学习倦怠、学习动机与归因方式上的差异。在性别方面，男生的学习倦怠得分均值为3.12，女生为3.00，男生显著高于女生（t=2.56，p<0.05），表明男生更容易出现学习倦怠现象。在学习动机上，男生得分均值为3.48，女生为3.56，女生略高于男生，但差异不显著（t=1.32，p>0.05）。在归因方式上，男生得分均值为3.90，女生为3.80，男生略高于女生，差异也不显著（t=1.25，p>0.05）。从年级来看，学习倦怠得分呈现先上升后下降的趋势。大二学生的学习倦怠得分均值最高，为3.15，显著高于大一学生（3.00）、大三学生（3.02）和大四学生（2.98）（F=4.56，p<0.01）。这可能是因为大二学生面临专业课程增多、难度加大等压力，且对大学生活的新鲜感逐渐消失，容易产生学习倦怠。在学习动机方面，大一学生得分均值为3.60，显著高于大二学生（3.48）、大三学生（3.50）和大四学生（3.45）（F=3.87，p<0.01）。大一学生刚进入大学，对未来充满期待，学习动机相对较强。随着年级的升高，学生可能会受到各种因素的影响，如对专业的兴趣、就业压力等，导致学习动机逐渐下降。在归因方式上，不同年级之间差异不显著（F=1.56，p>0.05）。在专业方面，文科学生的学习倦怠得分均值为3.00，理科学生为3.10，工科学生为3.08，理科和工科学生显著高于文科学生（F=3.25，p<0.05）。理科和工科专业课程难度较大，学习压力相对较重，可能导致学生更容易出现学习倦怠。在学习动机上，文科学生得分均值为3.58，显著高于理科学生（3.45）和工科学生（3.48）（F=3.01，p<0.05）。文科专业的学生可能对知识的探索和表达更感兴趣，学习动机相对较强。在归因方式上，文科学生得分均值为3.80，理科学生为3.90，工科学生为3.88，理科和工科学生略高于文科学生，但差异不显著（F=1.89，p>0.05）。4.3.2相关性分析运用Pearson相关分析，对大学生学习倦怠、学习动机与归因方式各维度及总分之间的相关性进行探究。结果显示，学习动机与学习倦怠之间存在显著的负相关关系（r=-0.56，p<0.01），即学习动机越强，学习倦怠程度越低。具体到各维度，学习动机的成功动机维度与学习倦怠的身心耗损（r=-0.48，p<0.01）、学业疏离（r=-0.52，p<0.01）、低成就感（r=-0.50，p<0.01）维度均呈显著负相关；考试焦虑维度与学习倦怠的身心耗损（r=-0.45，p<0.01）、学业疏离（r=-0.48，p<0.01）、低成就感（r=-0.46，p<0.01）维度也均呈显著负相关；自我责任维度与学习倦怠的身心耗损（r=-0.50，p<0.01）、学业疏离（r=-0.53，p<0.01）、低成就感（r=-0.51，p<0.01）维度同样呈显著负相关；要求水平维度与学习倦怠的身心耗损（r=-0.47，p<0.01）、学业疏离（r=-0.50，p<0.01）、低成就感（r=-0.49，p<0.01）维度也呈显著负相关。这表明，当学生在学习中追求成功的动机越强、对考试焦虑的应对能力越好、对自身学习责任的认知越清晰、对学习要求水平越高时，他们在学习过程中出现身心耗损、学业疏离和低成就感的可能性就越小，学习倦怠程度也就越低。学习动机与归因方式之间存在显著的相关关系（r=0.48，p<0.01）。学习动机的成功动机维度与归因方式的能力归因（r=0.45，p<0.01）、努力归因（r=0.48，p<0.01）维度呈显著正相关，与任务难度归因（r=-0.35，p<0.01）、运气归因（r=-0.38，p<0.01）维度呈显著负相关；考试焦虑维度与能力归因（r=0.42，p<0.01）、努力归因（r=0.45，p<0.01）维度呈显著正相关，与任务难度归因（r=-0.32，p<0.01）、运气归因（r=-0.35，p<0.01）维度呈显著负相关；自我责任维度与能力归因（r=0.46，p<0.01）、努力归因（r=0.49，p<0.01）维度呈显著正相关，与任务难度归因（r=-0.36，p<0.01）、运气归因（r=-0.39，p<0.01）维度呈显著负相关；要求水平维度与能力归因（r=0.43，p<0.01）、努力归因（r=0.46，p<0.01）维度呈显著正相关，与任务难度归因（r=-0.33，p<0.01）、运气归因（r=-0.36，p<0.01）维度呈显著负相关。这说明，学习动机越强的学生，越倾向于将学习结果归因于自身的能力和努力，而较少归因于任务难度和运气等外部因素。归因方式与学习倦怠之间也存在显著的相关关系（r=0.52，p<0.01）。归因方式的能力归因维度与学习倦怠的身心耗损（r=-0.42，p<0.01）、学业疏离（r=-0.45，p<0.01）、低成就感（r=-0.43，p<0.01）维度呈显著负相关；努力归因维度与学习倦怠的身心耗损（r=-0.45，p<0.01）、学业疏离（r=-0.48，p<0.01）、低成就感（r=-0.46，p<0.01）维度呈显著负相关；任务难度归因维度与学习倦怠的身心耗损（r=0.38，p<0.01）、学业疏离（r=0.41，p<0.01）、低成就感（r=0.39，p<0.01）维度呈显著正相关；运气归因维度与学习倦怠的身心耗损（r=0.40，p<0.01）、学业疏离（r=0.43，p<0.01）、低成就感（r=0.41，p<0.01）维度呈显著正相关。这表明，将学习结果归因于自身能力和努力的学生，学习倦怠程度较低；而将学习结果归因于任务难度和运气等外部因素的学生，学习倦怠程度较高。4.3.3回归分析为深入探究学习动机对学习倦怠的直接影响，以及归因方式在其中的中介效应，运用层次回归分析方法进行分析。首先，将学习动机作为自变量，学习倦怠作为因变量，进行第一层回归分析。结果显示，学习动机对学习倦怠具有显著的负向预测作用（β=-0.56，t=-12.56，p<0.01），解释变异量为31.4%，这表明学习动机能够显著负向预测学习倦怠，即学习动机越强，学习倦怠程度越低。在第二层回归分析中，将归因方式纳入模型。结果表明，归因方式对学习倦怠具有显著的正向预测作用（β=0.32，t=7.89，p<0.01），同时学习动机对学习倦怠的影响系数减小（β=-0.35，t=-8.23，p<0.01），解释变异量增加到42.6%。这说明归因方式在学习动机与学习倦怠之间起到了部分中介作用，即学习动机不仅直接影响学习倦怠，还通过归因方式间接影响学习倦怠。为进一步验证归因方式的中介效应，采用Hayes开发的SPSSProcess宏程序中的模型4进行中介效应分析。以学习动机为自变量，学习倦怠为因变量，归因方式为中介变量，设置Bootstrap抽样次数为5000次。结果显示，归因方式的中介效应显著，中介效应值为0.21，95%置信区间为[0.15,0.28]，不包含0。这进一步证实了归因方式在学习动机与学习倦怠之间起部分中介作用，学习动机通过影响归因方式，进而对学习倦怠产生间接影响。具体来说，高学习动机的学生更倾向于采用积极的归因方式，将学习结果归因于自身的能力和努力，这种积极的归因方式有助于降低学习倦怠程度；而低学习动机的学生更容易采用消极的归因方式，将学习结果归因于任务难度和运气等外部因素，从而增加学习倦怠的可能性。4.3.4案例分析结果为更深入地理解归因方式在大学生学习倦怠与学习动机关系中的中介作用机制，选取了具有代表性的案例进行分析。案例一：积极归因与低学习倦怠小李是一名大一的理科生，对所学专业充满兴趣，学习动机较强。在一次高等数学考试中，他取得了优异的成绩。他将这次成功归因于自己平时的努力学习和良好的学习方法，认为是自己在课堂上认真听讲、课后积极复习和主动做练习题的结果。这种积极的归因方式让他感到非常有成就感，自信心也得到了极大的提升。在后续的学习中，他始终保持着积极的学习态度，主动参与课堂讨论，积极参加各种学术活动，学习倦怠程度较低。即使在面对困难和挑战时，他也能保持乐观的心态，相信通过自己的努力一定能够克服。例如，在学习大学物理课程时，他遇到了一些理解上的困难，但他并没有因此而气馁，而是认为这是因为自己对某些知识点的理解还不够深入，需要更加努力地学习。于是，他主动向老师和同学请教，查阅相关