高职学生学习倦怠现状研究*——以南海东软信息技术职业学院为例<br/>

高职学生学习倦怠现状研究*——以南海东软信息技术职业学院为例

2013-02-17李一平熊有平

职业教育研究 2013年10期

李一平熊有平

（南海东软信息技术职业学院广东佛山528225）

美国心理学家弗登伯格（Freudenberger）1974年首次提出“倦怠（burnout）”这一概念，用于描述消极压力这一极端现象，即因过度紧张而使个人出现疲惫、焦虑、工作效率下降甚至身心衰竭现象等。随着研究深入，倦怠研究涉及护士、医生、警察等职业群体。后来，有学者提出，学生在求学期间也会产生倦怠，从而开始了学习倦怠的研究。

国外对学习倦怠概念的研究基本沿用Maslach关于倦怠的概念：由于过度学习需求而使学生产生情绪低落、行为不当、成就感低落。连榕认为，学生对学习没有兴趣或缺乏动力却又不得不为之时就会感到厌倦、疲乏、沮丧和挫折，从而产生一系列不适当的逃避学习的行为，这种状态称为学习倦怠。我们认为，学习倦怠是学生在学习过程中由学习压力而产生的情绪、行为、自我认知等一系列消极反应。具体表现为：（1）有疲惫感、缺乏兴趣、厌倦学习、焦虑、抑郁等消极心理；（2）存在迟到、缺课、打瞌睡、低学习效率等行为表现；（3）对自我效能、专业发展、将来的成就评价较低等。

近几年，高等教育蓬勃发展，大学招生规模也日益扩大，越来越多的学生有机会接受高等教育。同时，外界诱惑、专业压力、就业困惑、个人成就感低等使学习倦怠问题凸显出来。研究学习倦怠现象、学习倦怠背后的原因、学习倦怠相关因素及提出切实可行的措施成为最近教育学、心理学及教育改革等领域的热点问题。本研究以南海东软信息技术职业学院为例，调查高职学生的学习倦怠状况，剖析高职学生学习倦怠的特点，为高职教师更多地了解学生的特点，促进教学改革提供理论依据。

对象与方法

研究对象采用分层整体抽样的方式，选取南海东软信息技术职业学院（三年制）800名在校生进行问卷调查。回收有效问卷717份，问卷有效率为89.13%。其中男生347人，女生366人；一年级227人，二年级226人，三年级260人；文科生347人，理科生175人，数字艺术生191人；农村183人，城镇254人，县市276人。

测量工具本研究采用连榕教授等参照Maslach的量表编制的《大学生学习倦怠量表》。此问卷共有20个项目，分为3个因子：情绪低落（8个项目）、行为不当（6个项目）、成就感低（6个项目）。问卷为5级计分，从 “完全不符合”（计1分）、“比较不符合”（计2分）到“完全符合”（计5分）。分数越高，倦怠程度越严重，问卷中有8道题为反向计分。总量表的Cronbach α系数为0.865，分半信度为0.880。每个项目与总量表之间的相关在0.408～0.762之间（p＜0.01）。三个分量表与总量表之间的相关为0.914、0.799、0.704（p＜0.01）。验证性因子分析的各项指标在0.87～0.91之间，是较好的拟合模型。

施测程序采用集体施测，用同一指导语指导学生匿名填写问卷。

数据的统计处理采用SPSS11.0进行数据的统计分析，主要方法有描述性统计、差异显著性分析与方差分析。

调查结果和讨论

（一）高职学生总体学习倦怠情况

对问卷进行描述统计，得到表1中的结果。从表1可以看出学习倦怠每题的平均得分为2.83，属于中等范围；情绪低落、行为不当、成就感低各因子的得分在量表中值3以下，接近3（分别为2.70、2.99、2.83）。

表1 高职学生学习倦怠各维度得分情况表

对学习倦怠每两个因子的均分做配对样本t检验。结果表明：学习倦怠各因子之间的差异显著，学习倦怠的各个表现中，行为不当最为严重；其次是成就感低；第三是情绪低落。结果见表2。

表2 高职学生学习倦怠各个维度配对t检验结果表

在总倦怠及情绪低落、行为不当、成就感低各因子中，被试选择“比较符合”与“完全符合”的比率分别为31.1%、29.61%、37.56%、26.67%，表明约有30%的高职学生存在较为严重的学习倦怠。为了更清楚地了解学习倦怠在各个维度中的表现，我们统计了各题目中学生选择“比较符合”或“完全符合”的比率。

在情绪低落因子中，选择“比较符合”或“完全符合”比率比较高的题目是：“我想学习，但学习很枯燥”，“考试总是让我厌烦”，“很难对学习保持长久的热情”，比率分别为48%、47%、40%；对题目“我对学习感到厌倦”，选择“比较符合”和“完全符合”比率较低，只占17%。

在行为不当因子中，对题目“我课后很少学习”、“在学习上我觉得耐性不够”、“我很少计划安排自己的时间”，选择“比较符合”或“完全符合”的比率较高，分别占44%、55%、38%。对题目“学习计划和学习方法有欠缺，并不能完全付诸实践”，选择“比较符合”或“完全符合”的比率最低，但也达到了20%。

在成就感低因子中，对题目“我能胜任大学的课程”、“专业知识的掌握对我来说很容易”，选择“完全不符合”或“比较不符合”的比率分别为55%、25%。

（二）人口学变量对高职学生学习倦怠的影响研究

分别以性别、年级、专业等人口学变量对被试分组，对情绪低落、行为不当、成就感低三个维度及总分等变量进行t检验或方差分析。

不同性别高职学生学习倦怠情况表3结果显示，在总体倦怠及情绪低落、成就感低因子上，高职男女生并无差异；在行为不当因子上，男女生存在显著差异，女生在行为不当方面，倦怠程度比男生还要高。

表3 不同性别高职学生学习倦怠情况表（Mean±S）

不同年级高职学生学习倦怠情况表4结果显示，高职院校学生在总倦怠及情绪低落与成就感低因子上，年级差异显著；而在行为不当因子上不存在年级差异。进一步多重比较显示，一年级学生的总倦怠、情绪低落、成就感低的倦怠分数显著低于二年级、三年级，二三年级没有显著的统计学差异。

表4 不同年级高职学生学习倦怠情况表（Mean±S）

不同专业高职学生学习倦怠情况表5结果显示，在总倦怠及情绪低落与行为不当因子上，专业差异显著；进一步的多重比较显示，数字艺术专业的倦怠程度要显著低于文科及理科专业，文科及理科专业无显著差异；而在成就感低因子上，无显著的专业差异。

表5 高职学生学习倦怠专业差异分析表（Mean±S）

不同生源地高职学生学习倦怠情况下页表6结果显示，在总倦怠及三个因子方面，高职学生无生源地的显著差异。

表6 高职学生学习倦怠生源地差异分析表（Mean±S）

结果讨论

（一）南海东软信息技术职业学院学生学习倦怠的总体情况

从总倦怠均值及各因子的均值（见表1）与已有的大学生及高职生学习倦怠研究结果相比，南海东软信息技术职业学院学生在学习倦怠总得分及各因子项目平均得分居中。统计分析显示，约30%的学生存在比较严重的学习倦怠现象。这表明南海东软信息技术职业学院学生的学习总体情况是正面的、积极的，但不容乐观。其中，行为不当较为严重，其次是成就感低与情绪低落。这些结果与王翠荣、连榕、龚芸等人的研究结果一致，但与任怡的研究结果不同。行为不当反映了学生学习计划、学习方法比较欠缺，学习耐性不够，时间管理能力也需加强等诸多问题。

（二）人口学变量对高职学生学习倦怠的影响

相比已有研究结果，性别对学生学习倦怠的影响并不一致。郭彩琴的研究表明，男生在各个维度上倦怠得分均显著高于女生；郑荣奕、邢强的研究表明，高职学生在总倦怠及各因子倦怠得分上，高职女生的倦怠程度更高；黄李娜对中职学生的研究表明，中职女生学习倦怠程度强于男生，尤其是情绪低落及行为不当方面。本研究表明，男女生在成就感低与情绪低落因子上无显著差异；在行为不当因子上，女生的学习倦怠程度显著高于男生。这说明在学习行为表现上男生要比女生略积极一些。可能的原因是：一方面，男生的社会压力更大一些，可能更多意识到自己的责任，学习动机比较强；另一方面，高职院校更多注重学生的动手能力与实践能力的提高，女生出勤、完成作业情况较好，但在操作、实践、实习环节可能比较薄弱。性别对学习倦怠的影响可能跟学生的学习能力有关，性别对高职学生学习倦怠的影响仍需更多的研究支持。

不同年级高职学生的学习倦怠程度不同。一年级学生表现出比较好的学习状态，学习情绪比较饱满，对专业的认同感较高，成就感也较好。二年级学生的学习情绪、学习动力、成就感显著低于一年级学生，此状态一直持续到三年级。一年级新生刚进校，面对着新环境、新同学、新老师，对一切感到新鲜，能够认真对待学习。进入二年级后，可能面对更多的挑战和选择，如社会活动、兼职、社团等等，相对于学习，可能对社会实践更有兴趣和成就感。表4表明，二三年级学生学习倦怠更多地表现为情绪低落及成就感低。因此，教师应注重提高二三年级学生的学习兴趣、情绪状态，同时，加强学生对专业的认同和热爱，从而提高教学质量。

数字艺术学科学生的学习倦怠水平低于文、理科学生。主要体现在行为及情绪表现上，数字艺术学科及文、理科学生在成就感方面差异不大，与连榕等的研究一致。与偏重于理论知识传授的文、理科相比，数字艺术学科理论与实践的结合更密切，更注重形成学生解决现实问题的专业能力。因此，在高职院校，专业规范水平是影响学生学习心理的重要因素。文科、理科专业除了重视理论讲授外，还要进一步注重学生的实践能力及创新能力，加强知识应用，从而提高学生的学习效率，提高教学质量。文、理科专业的学科建设要尽可能给学生提供更多的自主学习或者实践的机会，从而调动学生的学习兴趣和积极性，开发学生的潜能，提高学习效率。

农村、城镇、县市学生在学习倦怠方面并无显著差异（p＞0.05），表明高职学生生源地并不是影响学生学习倦怠的重要变量，与郭彩琴等对大学生的学习倦怠研究结果一致。