【摘要】目的调查大学生手机依赖与学习动机之间关系。方法采用大学生手机使用调查问卷和大学生手机依赖指数量表(MPAI)、大学生学习动机问卷，对枣庄市两所大学的1 741名大学生进行调查。结果手机依赖率为23.8%。手机依赖组大学生学习动机各维度评分均低于非手机依赖组(P<0.01)。MPAI总分与学习动机总分及各维度评分均呈负相关(P<0.05)，学习动机总分与MPAI失控性、戒断性、低效性均呈负相关(P<0.01)。多元线性回归分析显示，手机依赖是影响学习动机的重要因素，学习成绩、手机使用时间、人际关系、家庭类型均对学习动机有影响(P<0.05)。结论手机依赖现象普遍存在，手机依赖对学习动机有负性预测作用。
【关键词】大学生 手机依赖 学习动机
目前，随着手机的智能化程度越来越高，手机使用也愈发普及。根据《中国互联网络发展状况统计报告》显示，近几年手机网民规模迅速扩大，至2018年1月，中国网民数量由2007年的2.53亿增长到7.72亿，早已成为世界上网民数量最多的国家。而手机因其上网便捷、携带方便、智能化程度高，成为上网的主要工具。手机使用的群体以中、青、少年为主[1]。在这一背景下，手机依赖也已经成为大家日益关注的热点话题，大学生群体作为一个手机使用率较高的群体也备受关注。研究表明，手机依赖对大学生的负面影响较多，比如对睡眠质量、焦虑抑郁情绪等均造成不同程度的负面影响[2～4]。而学习动机是推动大学生学习的内部动力，对学习具有启动、维持及定向作用，学习动机的强弱直接影响大学生学习的方向、进程及效果，进一步影响大学生毕业后的就业情况和社会服务情况。但目前关于两者关系的研究还相对较少，因此本研究以枣庄地区大学生为对象研究两者之间的关系。
1对象与方法
1.1 对象 样本数据来自枣庄两所大学的大学生，采用整群抽样法，以班级为单位，对同意参加该调查的1 800名学生进行问卷调查。回收问卷后，剔出资料严重缺失或不合格问卷59份，获得有效问卷1 741份，回收有效率96.7%。其中男330名，女1 411名，年龄18～24岁，平均(20.15±1.21)岁。
1.2 方法
在评价方式上，采用过程性评价和终结性评价相结合的方式。在过程性评价上，使用评分量规等科学规范的教学评价方法评估学生学习效果，分别从参与程度、合作情况、创新意识、学习态度、自主探究、学习评价几个方面对学生进行评价，使评价标准更加细化，更具可操作性。具体评分量规标准如表5所示。
1.2.1 调查工具
1.2.1.2 手机依赖指数量表(MPAI) 由香港中文大学梁永炽教授参照Bianchi和Phillips编制的手机问题性使用量表(MPPUS)对于手机成瘾问题的界定标准编制而成，该量表均有良好的信度与结构效度，较广泛地被研究者认可和使用，其英文版在香港等华人地区也有一定的适用[5，6]。黄海等[7]以大学生为研究对象对MPAI的中文版的17个项目进行了修订和信效度的检验。该量表有17个项目，分为4个维度：失控性、戒断性、逃避性、低效性。采用1(从不)～5(总是)5点计分法，得分越高手机依赖程度越重。17个项目中有8个条目的选项是经常或总是(即该条目得分≥4分)，就被界定为有手机依赖倾向[8]。
2.1 大学生手机依赖发生情况 枣庄两所大学1 741名学生中手机依赖414名，发生率为23.8%，非手机依赖1 327名，根据是否有手机依赖将大学生分为手机依赖组和非手机依赖组。男生手机依赖发生率为26.4%，女生的发生率为23.2%。不同性别的大学生手机依赖得分及发生率比较差异无统计学意义(P>0.05)。不同年级大学生手机依赖程度比较差异有统计学意义(P<0.01)。不同年龄大学生手机依赖程度比较差异有统计学意义(P<0.05)。手机使用年限最多的群体为1～2年，占37.3%，3～4年的占24.8%，使用5年以上的占19.8%，6个月～1年的占14.8%，小于6个月的占3.3%。手机消费在20～50元的占多数，为61.4%，其次为50～100元的占18.4%。手机使用动机最大的项分别是娱乐消遣34.9%和人际交往需求33.3%，学习和工作需要16.9%，打发时间13.6%。手机使用时间每天在4～6 h的占38.2%，2～4 h和6～8 h的分别占比22.2%和21.6%。使用最多的手机功能中“用手机上网”占比最高，达54.5%。用手机看电影、听音乐为使用最多的手机功能的人群占比16.8%，使用发短信(微信)功能最多的占13.4%，玩游戏和打电话分别占比2.7%和6.4%，使用手机功能最少的是用手机看电子书，占3.2%。
他们很少放心不下，可这次他们放心不下了，他们以为天使快死了，连聪明的女邻居也不能告诉他们对死了的天使都该做些什么。
单纯依靠林业部门的投资发展一个产业，并且要形成规模是远远不够的，在资金方面加大财政补贴力度，提高群众积极性，在政策允许的情况下，多渠道筹集核桃产业发展资金，如新农村建设、扶贫开发项目和水土保持工程等资金再给予倾斜。对符合国家信贷和产业政策的农业、林业龙头企业给予优先信贷支持。
1.2.1.3 大学生学习动机问卷[9]此问卷由田澜、潘伟刚在2006年编制，基于奥苏伯尔的成就动机三成分理论模型。该问卷是一个自评量表，包含求知兴趣、能力追求、声誉获取和利他取向4个维度，共34个条目，采用5点评分方法，5(符合)～1(非常不符合)。求知兴趣和能力追求两维度之和为内部动机分量表得分，声誉获取和利他取向之和为外部动机分量表得分，总分越高，学习动机越强。
1.2.2 调查方法 调查员均为心理学硕士及精神科主治医师，均进行统一培训，熟悉调查方法及量表内容。均向被调查者讲明测试目的，所有资料均保密，以消除其顾虑，取得受试的知情同意。发放问卷，将评分方法及要求向受试者讲解清楚，待受试者表示完全理解后开始评定上述问卷，在此过程中调查者不施加任何影响。当场收回问卷。
1.2.1.1 一般情况调查问卷 包含性别、年龄、年级、是否独生子女、恋爱情况、学习成绩情况、民族、居住地、抽烟、个人人际关系、家庭类型、家庭经济状况、童年遭遇经历等。
2.2 手机依赖组与非手机依赖组学习动机评分比较 手机依赖组大学生学习动机各维度评分均低于非手机依赖组(P<0.01)。见表1。
2结果
在上述例子中，“咕”不能独立成词，“强”、“舞”、“旋”是可以单独成词的，但是重叠后，就都不能独立使用了。
1.2.3 统计学方法 使用SPSS 20.0进行所有的数据处理和统计分析。具体统计方法包括统计描述，t检验，方差分析，Pearson相关分析，使用逐步法进行多重线性回归分析等。以P<0.05为差异有统计学意义。
表1两组学习动机评分比较
学习动机非手机依赖组(n=1 327)手机依赖组(n=414)t值P值求知兴趣42.2±8.637.1±9.49.830.000能力追求34.0±5.732.3±6.44.970.000声誉获取25.7±6.324.6±6.62.820.005利他取向30.6±6.428.6±6.85.450.000内部动机76.2±13.369.4±14.58.540.000外部动机56.3±12.053.3±12.74.410.000
2.4 学习动机的影响因素分析 将学习动机总分作为因变量，将学习成绩、家庭经济状况、家庭类型、MPAI总分、手机使用时间、手机使用年限作为自变量，采用逐步回归法筛选影响因素，进入模型的因素有手机依赖总分、学习成绩、手机使用时间、人际关系、家庭类型(adjR2=0.083,P<0.05)。上述5个因素中，手机依赖总分能最大程度上预测学习动机。见表3。
表2MPAI与学习动机评分的相关分析(r)
学习动机MPAI总分失控性戒断性逃避性低效性总分 -0.197∗∗-0.147∗∗-0.204∗∗-0.041-0.198∗∗求知兴趣-0.282∗∗-0.213∗∗-0.267∗∗-0.088∗∗-0.285∗∗能力追求-0.176∗∗-0.127∗∗-0.200∗∗-0.036-0.163∗∗声誉获取-0.058∗-0.045-0.067∗∗0.018-0.068∗∗利他取向-0.140∗∗-0.102∗∗-0.152∗∗-0.013-0.145∗∗
注：*P<0.05 ,**P<0.01
2.3 MPAI评分与学习动机评分的相关性分析 MPAI总分及各维度得分与学习动机总分及各维度得分使用相关性分析进行研究，发现MPAI总分与学习动机总分及各维度评分均呈负相关(P<0.05)，学习动机总分与MPAI失控性、戒断性、低效性均呈负相关(P<0.01)。其他各维度相关性见表2。
表3学习动机影响因素的逐步线性回归分析
自变量回归系数标准误差标准回归系数t值P值(常量)170.4033.34850.8930.000MPAI总分-0.3540.055-0.154-6.3930.000学习成绩-6.8621.146-0.146-5.9860.000手机使用时间-1.5280.511-0.072-2.9880.003人际关系-3.4971.169-0.073-2.9910.003家庭类型-2.5811.061-0.056-2.4320.015
3讨论
目前国内外关于手机依赖的研究均较多，而研究大学生群体手机依赖的占大多数[10]。但基于手机功能的不断更新，智能化程度越来越高，推测大学生手机使用的状况可能随之发生变化，且学习动机是大学生在大学学习期间取得成就、获得知识的主要动力，是影响其实现社会价值的重要因素，所以针对大学生手机依赖与学习动机的研究仍有很大的价值。本研究中，共调查大学生1 741名，手机依赖的发生率为23.8%，与陶建青等[11]的研究结果23%及陆润泽等[12]的研究结果24.7%基本一致，低于孙玮玮等[8]的研究结果37.1%及王月琴等[13]的研究结果37.9%。分析原因可能有以下几点因素：(1)评估方法不同，对手机依赖的评定标准不一致。孙玮玮是根据MPAI量表中17个项目中有8个及以上条目得分≥4分，即可判断为手机依赖，陆润泽是根据文献研究制定了9项选择题，其中有5项及以上为阳性选择则判断为手机依赖。王月琴等是将MPAI量表中的3、4、5、6、8、9、14、15作为筛选项，其中若有5个及以上选是则被判断为手机依赖者。(2)研究对象的取样方法不一致。王月琴等是根据两所高校的专业分布特点选取学院，从各学院选取班级进行施测。陶建青等是随机选取大中专学生进行施测。而本研究是方便随机取样，对班级、学历未做严格要求。(3)取样相对集中，本研究是针对枣庄地区的大学生来进行取样，陶建青是针对泰安地区大学生进行取样，未能避免地域差异对结果造成的影响。另外，此次研究中，手机依赖程度性别方面比较差异无统计学意义，男女大学生在手机依赖量表各维度得分比较差异无统计学意义(P>0.05)，此研究结果与邓兆杰等[14]、黄海等[15]、Chliz M等[16]的研究结果不一致，与刘红等[17]、Bianchi A[18]等的研究结果一致。可能与使用的研究方法不一致以及研究对象取样时男女比例不同有关，可通过Meta分析或其他研究方法进一步探究。
本研究发现手机依赖与非手机依赖群体在学习动机上存在差异性，说明大学生手机依赖行为可以明显影响学习动机。可能与以下因素有关：(1)相比较而言，手机中的内容比学习课业知识更有趣味性，更容易吸引手机依赖者的兴趣，从而对学习任务产生回避、逃避行为，进而影响学习动机。此研究的结果中也显示，学习动机中的求知兴趣因子与MPAI总分呈负相关，说明手机依赖程度越高，学习的求知兴趣越低。手机依赖的逃避性维度也与学习动机求知兴趣因子呈负相关，说明手机依赖者的逃避性越高，其对学习的求知兴趣就越低。(2)手机依赖行为可以导致学习效率下降，影响学习成绩，间接影响学习动机[20]。本研究的结果也支持这一结论，从相关性分析结果可以看出，学习动机总分与手机依赖中的低效性维度呈显著负相关。(3)有研究发现，长期过度使用手机的个体，其容易产生焦虑、厌烦、失望等不良情绪[19]，负性情绪的产生可以进一步影响其学习动机。(4)手机依赖者往往在手机使用上花费了大量的时间，自我控制能力、自我管理能力也较差[21]，与学习动机的能力追求因子有一定的共性。由表2中可以看出，MPAI总分、失控性和戒断性维度均与学习动机的能力追求因子呈负相关。
学习动机的影响因素有很多，也较为复杂。使用多元线性回归分析结果表明，手机依赖行为是学习动机的预测因素之一，另外还有手机使用时间、学习成绩、人际关系情况及家庭类型等因素均可以影响学习动机。也有研究表明，学习动机与学习兴趣、学习需要、家庭期望、同学竞争等因素均相关[22]。这些因素与手机依赖行为之间的相关性，也可以作为下一步研究的方向。
本研究结果为大学生的手机依赖行为提供理论指导，为进一步控制、减少大学生由于手机依赖造成的危害而提供参考依据。也为下一步更深入地研究手机依赖及学习动机提供了方向。但此次研究仍存在诸多不足，例如：(1)本研究采用的是横断面调查，未能对手机依赖对象进行长期跟踪研究或回顾性研究，以探索手机依赖行为发生的变化规律及长期后果。(2)此次调查取样有其区域局限性，局限于枣庄地区两所高校进行研究，应扩大区域范围进行进一步研究。(3)目前对手机依赖行为的判断无公认的统一标准，需进一步探索研究。
室友柳哥是甘肃某个小地方来的学生，白净而且温文儒雅。唯独就是审美和见识不广，电脑挑选型号、装系统、分区到日后的维修维护都是我帮他弄的。其人学习认真刻苦，平日里娱乐甚少。成绩也一直是班里前几，唯独英语口语不太过硬。“这也是小地方出来人的固有短板。”他曾经这么自嘲过一次。好在我们寝室是混合寝室，柳哥是学经管的，英语说不好不构成硬伤。
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Correlationbetweenmobilephonedependenceandlearningmotivationincollegestudents.
WANYali，ZHANGXueqin，HUANGXiuyun，etal.
ShandongUniversitySchoolofMedicine，Jinan250012，China
【Abstract】Objective To explore the relationship between mobile phone dependence and learning motivation in college students. Methods A total of 1 741 college students in Zaozhuang city were selected and assessed with Mobile Phone Use Questionnaire,Mobile Phone Addiction Index Scale(MPAI) and College Students Learning Motivation Questionnaire.Results The mobile phone addiction rate in college students was 23.8%. All factor scores of College Students Learning Motivation Questionnaire in phone-dependence group were all significantly lower than those in non-phone-dependence group(P<0.01). The total score of MPAI was negatively correlated with the total score and all factor scores of College Students Learning Motivation Questionnaire(P<0.05). The total score of College Students Learning Motivation Questionnaire was negatively correlated with factor scores of uncontrol, withdrawal and ineffective of MPAI(P<0.01). Multiple liner regression analysis showed that mobile phone dependence was an important influencing factor of learning motivation which was influenced by academic record,mobile phone usage time, interpersonal relationship and family type(P<0.05).Conclusion Mobile phone dependence is a universal phenomenon,which is a negative predictor of learning motivation in college students.
【Keywords】College students Mobile phone dependence Learning motivation
【中图分类号】B844.2
【文献标识码】A
【文章编号】2095-9346(2019)-01-0029-04
doi:10.3969/j.issn.2095-9346.2019.01.009
作者单位：1.250012山东济南，山东大学临床医学院 2.枣庄市精神卫生中心 3.山东省精神卫生中心
通讯作者：张敬悬，教授，硕士生导师，E-mail:jingxuanzhang@126.com
(收稿日期：2019-01-01)
标签：手机论文; 学习动机论文; 大学生论文; 总分论文; 维度论文; 哲学论文; 宗教论文; 心理学论文; 发展心理学(人类心理学)论文; 《精神医学杂志》2019年第1期论文; 山东大学临床医学院论文; 枣庄市精神卫生中心论文; 山东省精神卫生中心论文;