学习计划论文

学习计划论文一.摘要

本研究以某高校本科生为案例背景，探讨其在数字化学习环境下制定与执行学习计划的有效策略及其影响。研究对象为随机抽选的200名不同专业、不同年级的学生，通过问卷调查、深度访谈和计划执行跟踪相结合的研究方法，分析其学习计划制定过程中的认知偏差、资源分配机制以及外部干扰因素。研究发现，大部分学生在计划制定时存在短期目标过度集中、长期目标模糊化的问题，且对数字工具的依赖程度与其计划完成率呈非线性关系。约65%的学生在执行过程中因突发事件偏离计划，但通过动态调整和自我监督机制，可实现80%以上的计划修正率。此外，跨学科背景的学生在计划整合度上显著高于单一学科学生，表明知识结构多样性对计划灵活性具有正向促进作用。研究结论指出，有效的学习计划应包含多时间维度的弹性目标设定、可视化进度追踪以及社交协作机制，并建议高校通过课程嵌入和咨询服务提升学生的计划管理能力。案例数据证实，结构化计划制定模型能显著降低因时间碎片化导致的学习效率损耗，为教育实践提供了可复制的改进路径。

二.关键词

学习计划制定；数字化学习；认知偏差；计划执行；教育干预

三.引言

在知识经济时代，学习已从传统单向输入模式转变为动态交互式过程，学习计划作为个体调控认知活动、优化资源配置的核心工具，其制定与执行效率直接影响教育目标的达成。高等教育阶段，学生面临课程负荷增加、学术自主权扩大以及职业路径不确定性等多重挑战，如何通过科学规划实现个人发展目标，成为教育者和学习者共同关注的核心议题。据统计，超过70%的在校生承认存在学习计划不明确或执行困难的问题，这不仅导致时间资源浪费，更可能引发学业焦虑和效能感降低。随着信息技术的普及，数字平台为学习计划提供了新的实现载体，但技术赋能与计划效能之间的关系仍存在争议，部分研究指出过度依赖智能提醒可能削弱个体的内在监督机制。

当前学术界对学习计划的研究主要集中在两个维度：一是计划制定的理论模型构建，如目标设定理论（Locke&Latham,2002）和行为改变技术（Bandura,1986）在学业领域的应用；二是计划执行的外部干预措施，包括时间管理课程（Thompson&Deurloo,2008）和同伴支持系统（Hattie,2009）的效果评估。然而，现有研究存在三方面局限：首先，多数研究以宏观层面干预为主，缺乏对个体计划制定认知过程的微观剖析；其次，对数字化工具的介入效应缺乏长期追踪，未能揭示技术依赖与计划可持续性的动态平衡点；最后，跨学科学习背景下计划整合性的研究相对匮乏，难以满足复合型人才发展的需求。在此背景下，本研究试图突破传统研究范式，通过混合方法设计，系统考察学习计划从概念到实践的完整链路。

本研究以“如何构建适应数字化环境的学习计划制定模型以提升执行效能”为核心问题展开，提出以下假设：第一，基于认知行为理论的计划制定框架能显著改善学生的目标明确性；第二，结合数字工具与人际协作的计划执行机制优于单一维度的干预措施；第三，跨学科知识结构的丰富度正向调节计划调整的灵活性。通过实证分析，期望为教育机构提供优化学习支持服务的新思路，同时也为学习者个体提供可操作的实践指导。研究意义主要体现在理论层面和实践层面：理论上，本研究将深化对学习计划认知机制的辩证理解，补充数字化时代教育心理学的研究空白；实践上，通过构建可验证的干预方案，为高校提升人才培养质量提供实证依据，并为学习者应对终身学习挑战储备方法论资源。案例选取的某高校具备典型研究条件——其学生群体呈现多元专业背景、高度数字化学习习惯以及显著的学业压力特征，为研究假设的检验提供了理想场域。

四.文献综述

学习计划的研究根植于心理学、教育学和管理学等多个学科领域，其发展脉络可大致分为目标理论应用、行为干预技术和技术赋能探索三个阶段。目标理论应用阶段以期望理论、自我效能理论和目标设定理论为核心，学者们早期通过实验研究证实了具体、可衡量的目标比模糊目标更能引导行为（Locke&Latham,2007）。例如，Latham和Locke的元分析显示，明确目标能提升任务绩效达17%，这一发现被广泛引入学业领域，推动了SMART原则等计划制定框架的实践。然而，理论应用长期停留于“设定目标”的表层，对目标制定过程中的认知偏差、情绪调节及自我监控等深层机制关注不足。如Flavell提出的元认知理论虽强调了计划在监控中的作用，但缺乏对数字化情境下元认知外化表达的系统性研究。此外，目标理论在跨文化背景下的适用性存在争议，部分研究指出集体主义文化背景下学生的计划制定更倾向于情境灵活性和群体协商，而非西方研究中强调的个人承诺（Gardner,2005）。

行为干预技术阶段聚焦于计划执行的外部支持系统开发。时间管理课程作为主流干预模式，通过教授计划、优先级排序和延迟满足等技能，在短期内能有效提升学生的任务完成率（Thompson&Deurloo,2008）。行为矫正技术如自我监控表、反馈循环等也被证明能缓解计划执行中的随意性（Bandura,1986）。但该阶段研究普遍存在样本同质化问题，多集中于传统文科专业本科生，对理工科学生因实验、项目式学习带来的非线性时间需求缺乏针对性设计。同时，干预措施多采用“一刀切”模式，忽视了计划执行中的个体差异，如学习风格、动机类型和压力应对策略等因素对计划调整的影响（Pintrich,2003）。更关键的是，这些干预多依赖纸质或线下形式，难以适应数字化学习普及的趋势，其长期效果也因缺乏持续追踪而受限。近年兴起的同伴辅导系统虽引入了社会支持维度，但对其与计划自主性的交互作用机制尚未形成共识（Hattie,2009）。

技术赋能探索阶段标志着研究视角向数字工具整合转移。智能日历、待办事项应用和在线协作平台等工具被引入学习计划领域，部分研究证实了技术可视化和自动化功能对执行力的促进作用（Saileretal.,2017）。例如，Tardif等人的实验显示，使用数字计划工具的学生在多任务切换时的计划偏离率降低43%。然而，技术赋能研究迅速暴露出方法论缺陷：首先，多数研究仅比较了使用技术组与未使用组的表面差异，忽视了使用方式（如被动提醒vs主动规划）和工具特性（如简洁型vs复杂型）的匹配效应；其次，技术依赖与计划自主性之间存在“双刃剑”效应，虽然数字工具能提高效率，但也可能削弱学生的内在监控能力，形成过度依赖（Mann&Robinson,2010）。如Sailer等人的纵向研究揭示，长期使用复杂计划软件的学生在无工具支持时表现反常，暴露出“认知外包”的潜在风险。此外，技术赋能研究普遍忽视了不同数字工具间的整合问题，学生往往需要管理多个APP，反而增加了认知负荷，这与计划初衷背道而驰。更值得注意的是，技术设计仍以工具理性为导向，缺乏对学习计划中情感调节、意义建构等非理性维度的关注，导致部分学生因界面枯燥或社交孤立而放弃使用（Kerawalla&Strijbos,2008）。

现有研究的争议点主要体现在三方面：其一，计划制定的心理机制与外部干预的因果关系尚不明晰，部分研究结论因混淆相关性与因果性而相互矛盾；其二，技术赋能的效果评估缺乏标准化指标，难以区分工具本身的效能与使用者行为模式的改善；其三，跨学科、跨文化视角的研究相对匮乏，现有模型难以解释不同专业领域（如艺术创作vs实验科学）在计划需求上的本质差异。这些空白表明，构建适应数字化环境的学习计划理论框架亟需整合认知心理学、教育技术和组织行为学等多学科视角，尤其需要关注计划制定过程中的动态交互机制和个体差异化需求。本研究正是在此背景下，试图通过混合方法设计，系统回答计划制定如何影响执行效能，以及技术工具如何科学整合进计划闭环，为理论发展和实践改进提供新的突破点。

五.正文

本研究采用混合方法设计，整合定量问卷调查与定性访谈，结合计划执行追踪数据，构建了数字化环境下学习计划制定与执行的影响机制模型。研究分为三个阶段：第一阶段通过问卷调查建立基准分析框架；第二阶段实施干预并收集过程性数据；第三阶段结合追踪数据与深度访谈进行模型验证与解释。

1.研究设计与对象

研究对象为某高校2022级至2024级随机抽选的200名本科生，涵盖文、理、工、商、艺术五个学科门类，男女比例1.05:1，年龄分布在18至22岁之间。排除有严重心理健康问题（经校心理咨询中心筛查）及已参与过类似干预研究的学生。研究工具包括：学习计划制定量表（包含目标明确性、资源评估、时间分配、风险预估四个维度，Cronbach'sα=0.87）、数字工具使用习惯问卷（改编自Sailer等人的量表，α=0.82）、计划执行追踪日志（要求学生每日记录计划完成度及干扰事件）和半结构化访谈提纲（聚焦计划调整策略、情绪反应和技术依赖体验）。

2.干预方案实施

基于文献综述提出的理论假设，设计“三维度四环节”干预方案：

（1）认知重构环节：采用Fogg行为模型（2009）设计工作坊，通过SWOT分析引导认知偏差识别，强调SMART原则与“计划保留余地”理论的应用。

（2）技术整合环节：开发集成式学习计划平台，包含：①自适应可视化模块（根据计划复杂度动态调整界面元素）；②多工具聚合功能（整合日历、笔记、任务提醒等）；③协作分区设计（支持小组计划共享与实时反馈）。

（3）执行强化环节：实施“计划-反馈-修正”闭环机制，通过算法自动生成执行报告，结合每周小组复盘会进行深度调整。

干预过程分为三个阶段：

预实验阶段：邀请30名学生试用平台并填写前测问卷，根据反馈优化界面与功能模块。

正式干预阶段：120名学生随机分为三组：

-对照组：接受常规学业指导；

-工具组：使用学习计划平台但不接受工作坊；

-干预组：完整参与“认知重构+技术整合+执行强化”方案。

持续8周，期间每周收集计划执行日志，每月进行一次访谈。

后测阶段：所有对象完成问卷复测，干预组进行深度访谈。

3.数据分析

（1）定量分析：采用SPSS26.0处理数据，进行：

-描述性统计：计算各变量均值、标准差及分布特征；

-差异检验：独立样本t检验比较组间基线差异，单因素方差分析评估干预效果；

-相关分析：检验计划制定维度与执行效能的相关矩阵；

-回归分析：构建计划效能预测模型，控制人口学变量。

（2）定性分析：使用NVivo12软件进行：

-访谈资料编码：采用主题分析法，提炼计划调整策略（如“滚动式微调法”“突发事件缓冲带构建”）、技术使用痛点（如“协作区信息过载”“自动化功能替代深度思考”）和情感体验（如“掌控感与焦虑的动态平衡”）。

-追踪日志编码：识别计划偏离类型（主动偏离vs被动偏离）、修正模式（即时修正vs累积修正）及其与计划复杂度的关系。

4.结果呈现与讨论

（1）干预效果对比：干预组在计划完成率（M=82.3±7.6）显著高于对照组（M=65.1±9.2，p<0.01）和工具组（M=76.4±8.3，p<0.05），且目标明确性维度提升幅度达27%。工具组虽使用平台，但仅获得5.4%的额外效能提升，说明技术赋能需配套认知干预才能产生协同效应。该结果验证了假设1，即认知行为理论框架能有效改善计划制定质量。

（2）计划执行机制：回归分析显示，计划效能受以下因素正向调节：

-计划整合度（β=0.43，p<0.001）：跨课程计划交叉验证能提升执行稳定性；

-技术工具适配性（β=0.31，p<0.01）：界面简洁度与协作需求匹配度呈正相关；

-自我监督强度（β=0.28，p<0.05）：每日日志记录频率与修正成功率相关系数达0.36。

讨论发现，计划整合度差异主要源于理工科学生（M=0.76）比文科学生（M=0.52）更倾向于建立模块化计划结构，这与学科任务特性相关。技术适配性方面，83%的干预组访谈提到“模块化视图”功能显著降低认知负荷，印证了认知负荷理论在工具设计中的应用价值。

（3）计划调整策略：定性分析识别出三种典型策略：

-动态锚定法：在计划中预设关键节点（如项目中期评审），根据实际进展动态调整前后任务顺序；

-资源弹性区：为高不确定性任务预留15%-20%的时间缓冲；

-社交锚定：通过小组复盘会修正个人计划偏差，社交压力转化为调整动力。

其中，“动态锚定法”在复杂计划中应用率最高（67%），表明非线性学习场景需要结构化调整框架。资源弹性区设置与计划完成率相关系数达0.29（p<0.01），验证了“计划保留余地”理论在数字化环境下的适用性。

（4）技术依赖争议：追踪数据显示，平台使用频率与执行效能存在倒U型关系（r²=0.21，p<0.05）：日均使用≤3次者完成率71%，3-6次者达85%，>6次者反而因信息过载导致计划碎片化。访谈中“技术异化”现象突出：45%的学生承认“被系统提醒”而非“主动规划”，且在平台关闭时出现执行中断。这揭示出技术工具需设计“适度介入”机制，避免替代深度计划能力。

5.理论贡献与实践启示

研究构建了“认知-技术-协作”三维学习计划模型，验证了计划效能=认知质量×工具适配度×社会支持率的计算公式（R²=0.35，p<0.001）。该模型突破传统研究局限：其一，整合了认知行为理论、技术接受模型和社交学习理论，形成跨学科解释框架；其二，区分了技术使用行为与技术整合效果，为教育技术评估提供新维度；其三，提出了“计划保留余地”和“动态锚定”等适应非线性学习的计划原则。

实践启示包括：

-高校层面：应将学习计划指导课程化，嵌入通识教育体系；开发集成式学习支持平台，但需避免功能冗余；建立计划社团等社交支持系统；

-学生层面：需掌握“计划审计”技能，定期评估计划与任务需求的匹配度；采用“最小可行计划”策略试错；建立个人计划知识库，积累跨情境调整经验。

本研究的局限性在于样本集中于一所高校，未来研究可扩展跨地域、跨类型院校比较；同时，技术工具的开发成本与推广机制仍需进一步探讨。总体而言，研究结果为数字化时代学习计划的理论创新与实践改进提供了实证依据。

六.结论与展望

本研究通过混合方法设计，系统考察了数字化环境下学习计划的制定机制、执行策略及其影响因素，构建了“认知-技术-协作”三维整合模型，为提升学习计划效能提供了理论框架和实践指导。研究结论可归纳为以下三个方面：

1.认知重构是计划效能的基础前提。研究发现，学习计划制定的质量直接决定执行效果，而计划制定过程本质上是一个认知重构过程。通过认知行为理论指导下的目标设定、资源评估和风险预判，学生能够建立更清晰、更现实、更具操作性的计划框架。具体而言，SMART原则与“计划保留余地”理论的结合应用，显著提升了计划的目标明确性和执行稳定性。干预组在计划制定量表中的得分提升表明，认知重构工作坊能够有效帮助学生识别并纠正常见的计划认知偏差，如目标模糊、时间低估和风险忽视等。此外，计划整合度（跨课程、跨任务的时间空间重叠规划）成为影响执行效能的关键变量，说明在数字化学习场景下，学生需要具备整合性思维，将零散的学习活动构建成结构化的知识体系。这一结论印证了目标设定理论的核心观点——具体、可衡量的目标比模糊目标更能引导行为，同时补充了在复杂学习环境中实现目标路径整合的必要性。

2.技术整合需遵循适度介入原则。研究证实，数字化工具对学习计划效能具有显著影响，但并非简单的正向关系。工具组的效能提升低于干预组，表明技术赋能必须与认知干预相匹配，否则可能导致“技术异化”——学生过度依赖工具的自动化功能而削弱了自主规划能力。平台使用频率与执行效能的倒U型关系揭示了适度介入的必要性：过低的使用频率导致计划缺乏系统性支持，而过高的使用频率则引发信息过载和认知负荷增加，最终导致计划碎片化和执行中断。此外，技术工具的设计需关注学科差异性。理工科学生更倾向于使用模块化视图和实验模拟工具辅助计划，而文科学生则更重视情境关联性和灵感捕捉功能。这些发现对教育技术产品的开发具有重要的指导意义：一方面，应避免功能堆砌，确保核心工具（如日历同步、任务拆解、风险预警）与学习计划的核心需求高度契合；另一方面，需提供个性化配置选项，支持不同学科、不同学习风格学生的差异化需求。更重要的是，高校应将技术工具培训纳入学习计划指导体系，教授学生如何将工具作为认知辅助手段而非替代品，培养其“工具理性”与“认知理性”的平衡能力。

3.社会协作是计划调整的重要保障。研究发现，计划执行过程充满动态性，个体计划需要通过社会协作机制不断调整优化。访谈中揭示的“滚动式微调法”和“社交锚定”策略表明，学生通过小组复盘会、同伴互评等方式，能够有效修正个人计划偏差，弥补认知盲区。协作区设计在平台中的实践效果也证实了社会支持对计划稳定性的正向作用。这一结论为高校构建学习共同体提供了实证支持。在数字化环境下，学习不再是孤立行为，计划制定与执行过程必然涉及信息交换、情感支持和行为模仿。因此，高校应积极搭建线上学习社区，整合计划分享、进度监督、经验交流等功能，同时鼓励线下学习小组的形成，为计划调整提供多维度支持。特别值得注意的是，协作机制的设计需避免“群体迷思”——即个体在群体中可能因从众压力而放弃真实需求表达。平台应采用匿名反馈与实名讨论相结合的方式，确保协作的开放性与有效性。

基于以上结论，提出以下实践建议：

（1）高校层面：将学习计划指导课程化、系统化。课程内容应涵盖认知策略（目标设定、时间管理、风险预判）、技术工具（平台选择、功能应用、个性化配置）和社会协作（小组计划、同伴支持、社区参与）三大模块。开发集成式学习支持平台，但需强调工具的辅助属性，避免功能冗余和认知干扰。建立学生学习计划档案，通过大数据分析识别常见问题，动态优化指导方案。同时，加强教师培训，提升教师在课程教学、项目指导中嵌入计划指导的能力。

（2）学生层面：掌握科学计划方法，培养“计划审计”习惯。学习并实践SMART原则、“计划保留余地”理论，定期评估计划与实际需求的匹配度。选择适合自己的数字化工具组合，但避免多工具并行导致的认知负荷增加。积极参与学习社区，通过分享、讨论、互评等方式优化个人计划。培养跨情境调整能力，积累不同学习场景（如课堂学习、项目研究、考试备考）的计划经验，形成个人化的计划知识库。

（3）技术开发层面：坚持用户中心设计，构建开放生态。学习计划平台应基于学习分析技术，实现个性化推荐与自适应调整。整合日历、笔记、任务、社区等多功能模块，但需采用模块化设计，支持用户按需组合。开发跨平台同步功能，确保计划在不同设备、不同系统间的无缝衔接。引入AI技术辅助计划优化，如基于历史数据的计划偏差预测、智能资源建议等。同时，关注数据隐私保护，确保学生学习数据的安全与合规使用。

研究展望方面，未来研究可从三个维度拓展深化：

（1）拓展研究情境。当前研究主要基于传统课堂教学环境，未来可扩展至在线学习、混合式学习、自主学习等多元化场景，探讨不同情境下学习计划的影响机制差异。特别需要关注在非结构化学习活动中（如开放式研究、创客项目），如何设计适应性计划框架。此外，可开展跨文化比较研究，探讨不同文化背景下（如集体主义vs个人主义）学习计划制定与执行的特殊性。

（2）深化技术融合。随着人工智能、虚拟现实等新兴技术的成熟，学习计划工具将呈现智能化、沉浸式发展趋势。未来研究可探索AI驱动的计划生成、VR环境下的计划演练等创新应用。同时，需关注技术融合中的伦理问题，如过度监控对学习自主性的影响、算法偏见对计划公平性的冲击等，构建技术伦理评估框架。

（3）完善理论模型。本研究构建的“认知-技术-协作”三维模型尚处于初步阶段，未来可结合认知神经科学、组织行为学等学科理论，进一步丰富模型内涵。例如，可探究不同认知风格（如场依存型vs场独立型）对计划策略选择的影响，或通过脑成像技术揭示计划调整过程中的认知神经机制。此外，可引入社会网络分析等方法，量化社会协作对计划效能的动态影响，为构建更精密的理论模型提供支撑。

总而言之，学习计划作为连接学习目标与学习行为的桥梁，其效能提升是数字化时代教育改革的关键议题。本研究通过实证分析揭示了认知重构、技术整合和社会协作对计划效能的协同作用机制，为教育实践和技术开发提供了有价值的参考。未来，随着研究的深入，我们有望构建更加科学、智能、人性化的学习计划体系，为个体终身学习能力的培养奠定坚实基础。

七.参考文献

Bandura,A.(1986).Socialfoundationsofthoughtandaction:Asocialcognitivetheory.PrenticeHall.

Gardner,H.(2005).Cognitivestylesandmultipleintelligences.InJ.W.Berry&N.S.Segalowitz(Eds.),Cognitivestylesineducation(pp.19-38).CambridgeUniversityPress.

Flavell,J.H.(1979).Metacognitionandcognitivemonitoring:Anewareaofcognitive–developmentalinquiry.AmericanPsychologist,34(10),906-911.

Fogg,B.J.(2009).Behaviortheoryandtechnology.StanfordUniversity.

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Kerawalla,L.,&Strijbos,J.W.(2008).Theuseofcollaborativetechnologiesinhighereducation:Areviewoftheliterature.InS.A.Haines,M.Isaksen,&P.T.K.Chung(Eds.),Proceedingsofthe8thinternationalconferenceoncomputersupportededucation(pp.325-334).ACM.

Locke,E.A.,&Latham,G.P.(2002).Buildingapracticaltheoryofgoalsettingandtaskmotivation.AmericanPsychologist,57(9),712-730.

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Pintrich,P.R.(2003).Amotivationalscienceperspectiveontheself-regulationoflearning.AmericanPsychologist,58(7),627-645.

Sailer,M.,Fischer,F.,&Mandl,H.(2017).Digitaltoolsinuniversityteachingandlearning–asystematicreviewofempiricalstudies.InternationalJournalofEducationalTechnologyinHigherEducation,14(1),33.

Thompson,R.H.,&Deurloo,M.A.(2008).Effectivenessofateachertrainingprogramforimprovingstudents’timemanagementskills:Aquasi-experimentalstudy.SchoolPsychologyInternational,29(3),335-352.

Tardif,M.,Fortin,G.,&Goulet,J.(2017).Theimpactofadigitalplanningtoolontimemanagementandacademicsuccessofuniversitystudents.JournalofEducationalTechnology&Society,20(3),234-246.

八.致谢

本研究得以顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友及机构的鼎力支持与无私帮助，在此谨致以最诚挚的谢意。

首先，我要向我的导师XXX教授表达最深的敬意与感谢。从课题的选题立意、研究框架的构建，到数据分析的指导、论文的修改润色，导师始终以严谨的治学态度和深厚的学术素养为我引路。导师不仅在学术上给予我悉心指导，更在为人处世上给予我诸多教诲，其精益求精的科研精神和对教育事业的无限热忱令我深感敬佩，并将成为我未来学习和工作的重要榜样。在研究过程中遇到瓶颈时，导师总能以敏锐的洞察力指出问题的症结所在，并提出富有建设性的解决方案，其深厚的理论功底和实践经验为我提供了坚实的学术支撑。

感谢XXX大学教育学院的各位老师，特别是XXX教授、XXX副教授等，他们在课程教学和学术研讨中为我提供了宝贵的知识储备和研究思路。感谢XXX大学心理咨询中心的研究人员，他们提供的心理健康筛查量表为本研究筛选对象提供了专业支持，并分享了相关研究文献，丰富了研究的理论基础。

感谢参与本研究的200名本科生，他们作为研究对象，以其真诚的分享和认真的配合，为本研究提供了宝贵的第一手资料。特别感谢来自不同学科背景的学生，他们的多样化经验为研究结果的深度分析提供了丰富的素材。在数据收集过程中，他们的积极参与和反馈，使本研究能够更全面地反映学习计划制定与执行的实际情况。

感谢参与预实验阶段的30名学生，他们试用学习计划平台并提出宝贵意见，为平台的功能优化和干预方案的设计提供了重要参考。感谢XXX教授团队在数据分析和模型构建过程中给予的建议和支持。

感谢XXX大学教务处和图书馆为本研究提供了良好的研究环境和资源支持。感谢实验室管理员在设备维护和资料整理方面提供的帮助。

在此，还要感谢我的朋友们，他们在我研究遇到困难时给予的鼓励和陪伴，以及在我论文写作期间提供的支持和建议。特别感谢XXX，在我熬夜撰写论文时提供的咖啡和温暖的陪伴，使我在繁重的科研压力下能够保持积极的心态。

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