数字化时代大学生网络闲逛行为 对学业成绩的“双刃剑”作用机制及其边界条件

摘要：数字化时代，大学生的网络闲逛行为成为一种普遍的现象，并逐渐形成了一种“摸鱼文化”。聚焦大学生网络闲逛行为，探究其对自身学业成绩的作用效果，研究结果表明，大学生网络闲逛行为一方面可以通过增加恢复体验来提升学业成绩，但是另一方面也可能因为加剧学习倦怠降低学业成绩。文章将基于资源保存理论探究数字化时代大学生网络闲逛行为对学业成绩的“双刃剑”作用机制及其边界条件，提出多重任务趋向对于治理大学生网络闲逛行为带来的消极影响，以实现“扬长避短”提供重要启示。关键词：数字化；大学生网络闲逛；学业成绩；双刃剑根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2022年12月，我国网民规模达到10.67亿，互联网普及率达75.6%。其中，作为网络“原住民”的大学生是我国网民数量最庞大的群体。随着移动互联网技术的发展，互联网已经成为我国大学生学习和生活不可缺少的构成部分[1]。虽然互联网拓展了大学生的求知手段和交往时空，给大学生的学习、生活带来了极大便利，但同样也带来了诸多问题[2]。其中尤为突出的是，大学生在学习过程中会经常使用互联网进行一些与学习无关的活动，包括玩游戏、刷视频、听音乐等“摸鱼”行为。研究表明，62%的大学生会在学习时间“摸鱼”[3-4]。可见，现如今大学生的网络闲逛行为已经成为一种普遍的现象，不仅如此，它还逐渐形成了一种“摸鱼文化”。国内外先后有名校开设“摸鱼课”，吸引了众多慕名而来的学生，这也从某种角度反映出大学生对这一行为的情感认同。批评者常指责网络闲逛行为会分散和转移大学生的注意力，影响他们的学习效率和学业表现，因此一直以来“摸鱼”都被贴上了“不求上进”“不务正业”的标签，高校管理者在努力扼制这种行为[5]。然而，在当今的数字化时代，大学生的网络闲逛行为常常发生的不知不觉，难以停止和控制，如果刻意消除，反而会引发一系列的消极结果。还有一些学者则直指“摸鱼”背后的“痛点”，课业繁重、竞争激烈，在面对各种无形或有形的压力下，“摸鱼”成为一种对抗高压的手段，大学生可以通过网络闲逛行为获得短暂的休息或激励[6]。在近些年的研究中，学者逐渐发现了网络闲逛行为的潜在“光明面”。例如，有研究发现工作中的网络闲逛行为有时会对个体的心理健康和创造力产生积极影响[7]。可见，面对互联网对大学教育的挑战，与其严防死守，不如因势利导。因此，深入探讨网络闲逛行为对大学生学业成绩的积极和消极作用具有较高的研究价值。一、理论基础与研究假设（一）资源增益机制：大学生网络闲逛行为、恢复体验与学业成绩恢复体验包含心理脱离、放松、掌握及控制四个维度[8]。第一，当大学生因学业繁重而感到疲惫时，“摸鱼”有助于他们将自己的思维从学习中暂时抽离，防止心理资源的进一步流失。第二，大学生可以将网络闲逛行为作为一系列放松活动，以降低应激水平，减轻负面情绪，达到愉悦的情感状态[9]。第三，大学生可以通过网络闲逛行为获取多元化的网络信息，进而拓展自身的思维和视野，获得掌握体验。第四，通过自行决定“何时摸鱼”“如何摸鱼”以及“摸什么样的鱼”，大学生会感受到更多的自主性体验和控制感[10]。综上所述，本研究有理由推断大学生网络闲逛行为会提高自身的恢复体验，进而提升学习活力，最终改善学业成绩。基于上述分析，本研究提出如下假设：H1：恢复体验在大学生网络闲逛行为与学业成绩之间起到中介作用。（二）资源损耗机制：大学生网络闲逛行为、学习倦怠与学业成绩学习倦怠是一种在学习方面的心理资源的损耗和流失，体现了资源损耗的状态[11]。首先，网络闲逛行为可能使大学生的注意力及抗干扰能力下降，导致大学生无法安心学习，这会增加大学生的学习负荷及疲劳感。其次，“摸鱼”会导致大学生的学习兴趣减弱，使他们表现出更多的学习拖延行为，进而增加大学生的学业疏离感[12]。最后，网络闲逛行为挤占了很多本应用来学习的时间，如果大学生意识到他们在应该学习的时间“摸鱼”，他们可能会为此感到内疚和焦虑，从而感受到挫败感和低成就感。已有研究表明，学习倦怠引起的对学习的厌恶和逃避，会极大地影响大学生的学业成绩[13]。映射在本研究情境下，高学习倦怠的大学生因处于厌学的状态，往往无法全身心投入学习，进而导致学习活力下降。综上所述，大学生网络闲逛行为会导致自身学习倦怠，进而降低学业成绩。基于以上分析，本研究提出如下假设：H2：学习倦怠在大学生网络闲逛行为与学业成绩之间起到中介作用。（三）权变因素：多重任务趋向作为调节变量多重任务趋向体现了个体倾向于同时进行多项任务的偏好[14]。首先，本研究认为多重任务趋向能强化大学生网络闲逛行为对恢复体验的积极影响。这是因为多重任务趋向可以使个体更游刃有余地在“摸鱼”与学习任务中不断进行切换，帮助其更好地通过网络闲逛行为补充资源，进而提升自身的恢复体验[15]。其次，本研究认为多重任务趋向能缓解大学生网络闲逛行为对学习倦怠的正向作用。低多重任务趋向的个体喜欢每次只完成一项任务，而高多重任务趋向的个体则能同时处理多项工作[16]。因此，在网络闲逛行为所创造的多重任务环境中，低多重任务趋向的大学生需要花费更多的时间和精力进行任务转换，因此感知学习负荷增加的幅度相对较大。相反，高多重任务趋向的大学生能较为从容地应对网络闲逛活动，并快速地在网络闲逛与学习活动之间转换。也就是说，对高多重任务趋向的大学生来说，网络闲逛行为并不会损耗其过多的身心资源，其在心理层面上感受到的学习倦怠感较少。基于以上分析，本研究提出如下假设：H3：多重任务趋向可以强化大学生网络闲逛行为与恢复体验之间的正向关系。H4：多重任务趋向可以减弱大学生网络闲逛行为与学习倦怠之间的正向关系。综上所述，本研究的理论框架如图1所示。二、样本与变量测量（一）研究样本本研究的调研对象为国内某财经类大学的本科生。调研问卷通过问卷星构建，研究人员通过微信链接将电子问卷发放给学生。在发放问卷之前，研究人员向学生简要介绍了研究目的，并保证他们的答案仅用于学术研究，除了研究者之外，不会有其他人看到答案。研究人员共回收问卷293份，删除无效问卷（全部选择同一答案和没有通过测谎题）6份，最终获得有效数据287份。其中，被试者的平均年龄为21.66岁，男性占70%；大二学生占5.9%，大三学生占44.6%，大四学生占49.5%。（二）研究量表本研究所采用的量表均为成熟量表，对所选用的英文量表，采用翻译—回译程序来确保题项表达的准确性。量表采用了Likert五点计分法（除特别说明之外）。网络闲逛行为。刘林等最早开发了一个15条目中国大学生网络闲逛行为量表。我们对此量表进行了一定的精简（如将“在线收听或下载音乐”改为“在线收听音乐”），整合了一些条目（如将“使用微博”和“使用论坛”合并为“刷微博或论坛”），并增加了一些条目（如增加了“我在学习时间收发私人邮件”这一条目）。恢复体验。改编Sonnentag和Fritz开发的16条目量表[8]。示例条目为：“在非学习时间里，我可以忘掉学习上的事情”“在非学习时间里，我得到了很好的休息和放松”“在非学习时间里，我会学习新的事物”“在非学习时间里，我得到了很高的休息和放松”。学习倦怠。使用吴艳等编制的3维度16条目青少年学业倦怠量表[18]。身心耗竭维度包含4个条目，示例条目为：“一天的学习结束，我感到疲惫至极”。学业疏离维度包含5个条目，示例条目为：“我觉得学习对我没有意义”。低成就感维度包含7个条目，示例条目为：“我能够经常达到自己的目标”。多重任务趋向。使用Conte等编制的6条目量表。示例条目为：“我喜欢同时兼顾几项任务”“我应该试着同时做很多事情”[19]。学业成绩。目前，在评价大学生学业成绩时主要采用客观数据法和自我评价法。采用客观数据法时需要被试留下个人的姓名（或学号）以调取教务管理系统的成绩信息。但是考虑到网络闲逛行为较为敏感，客观数据法可能会让被试者感觉到自己的日常网络闲逛行为表现会被外界所知晓，进而导致不真实作答。因此，按照前人学者的做法，本研究采用自评的方式来测量大学生的学业成绩，即让被试在7点量表上对自己的学业成绩进行评定。三、数据分析与结果（一）预试研究1.量表净化本研究按照前人学者的做法，采用CITC值和Cronbach’sα作为净化标准。虽然初始量表的整体Cronbach’sα系数（0.86）达到了标准，但根据净化标准，研究人员删掉了13题（CITC系数=0.06，项已删除的Cronbach’sα值=0.87）、14题（CITC系数=0.08，项已删除的Cronbach’sα值=0.87）以及15题（CITC系数=0.03，项已删除的Cronbach’sα值=0.87），保留了12个条目。2.探索性因子分析为了探索中国大学生网络闲逛行为的结构维度，本研究对量表进行了探索性因子分析（如表1）。因子分析的适应性分析结果显示，问卷的KMO值为0.86，并且通过了Bartlett’s球形检验，说明可以对量表进行探索性因子分析。笔者选取了特征值大于1的因子，并将因子载荷设定为0.5。按此标准，提取出了三个公共因子，累计方差贡献率达到了74.58%。根据题项构成，本研究分别将三个因子命名为好友互动（因子1）、信息浏览（因子2）和休闲娱乐（因子3）。3.验证性因子分析本研究将验证量表的收敛效度和判别效度。首先，本研究所有题项的因子载荷值均大于0.5，三个因子的组合信度（CR）均大于0.7，平均抽取变异（AVE）均超过0.5，表明问卷具有较好的收敛效度。同时，三个因子之间的相关系数分别为r1=0.42（好友互动与信息浏览），r2=0.57（信息浏览与休闲娱乐）及r3=0.33（休闲娱乐与好友互动），小于各因子AVE的算数平方根（信息浏览=0.87，休闲娱乐=0.76，好友互动=0.85），说明问卷具有较好的判别效度。（二）实证分析结果1.信度和效度检验模型中的网络闲逛行为、恢复体验、学习倦怠以及多重任务趋向的Cronbach’sα系数分别为0.89，0.92，0.86及0.75，说明量表的信度较好。接下来，本研究利用Mplus7.4进行模型拟合度检验，五因子模型（χ2/df=1.83，CFI=0.87，TLI=0.86，RMSEA=0.05）的拟合度显著优于其他备选模型，说明量表的效度较好。2.共同方法偏差检验本研究采用的是自我报告法，因此可能存在共同方法偏差问题。Harman单因子检验结果显示第一个主成分占据的载荷量是18.62%，未占到总变异量（66.51%）的一半。接下来，我们采用潜在误差变量控制法再一次进行检验。在加入共同因子后，研究模型的拟合度（x2/df=1.83，CFI=0.88，TLI=0.86，RMSEA=0.05）没有明显得到提升。综上，本研究的共同方法偏差问题得到了较好的控制。3.描述性统计与相关性分析大学生网络闲逛行为与恢复体验（r=0.22，p<0.01）和学习倦怠（r=0.32，p<0.01）显著正相关。恢复体验与学业成绩显著正相关（r=0.32，p<0.01），学习倦怠与学业成绩显著负相关（r=-0.18，p<0.01）。4.假设检验本研究采用PROCESSmacromodel4进行结构方程模型分析，检验大学生网络闲逛行为通过两条不同的路径对学业成绩产生“双刃剑”效应，包括恢复体验的提高作用和学习倦怠的降低作用。采用Bootstrap1000次重复抽样，大学生网络闲逛行为通过恢复体验影响学业成绩的间接效应为0.10，95%的置信区间为[0.020.21]，不包括0，H1得到验证。大学生网络闲逛行为通过学习倦怠影响学业成绩的间接效应为-0.12，95%的置信区间为[-0.23-0.02]，不包括0，H2得到验证。本研究进一步通过回归分析验证了多重任务趋向的调节作用。多重任务趋向对大学生网络闲逛行为与恢复体验的调节效应不显著（交互项系数β=0.03，p>0.05），多重任务趋向显著负向调节大学生网络闲逛行为与学习倦怠的关系（交互项系数β=-0.13，p<0.01），H3未得到支持，H4得到验证。为了清晰地展示多重任务趋向的调节方向和效果，我们利用回归系数绘制了在高、低两个多重任务趋向水平下，学习倦怠的变化情况，如图2所示。多重任务趋向水平越高，大学生网络闲逛行为对学习倦怠的正向影响越弱。四、研究结论与启示本研究基于资源保存理论构建并验证了大学生网络闲逛行为影响学业成绩的矛盾对立性路径及其边界条件，结果表明：（1）大学生网络闲逛行为可以通过增加恢复体验来提升学业成绩；（2）大学生网络闲逛行为会通过增加学习倦怠来降低学业成绩；（3）多重任务趋向无法调节大学生网络闲逛行为与恢复体验之间的正向关系；（4）多重任务趋向负向调节大学生网络闲逛行为与学习倦怠之间的正向关系。本研究的理论贡献在于，首先，以往的网络闲逛行为研究多数集中在组织行为学领域，即关注网络闲逛行为对员工的影响，而较少关注对大学生学习结果的影响，尤其是可能存在的潜在“光明面”。本研究同时检验了大学生网络闲逛行为通过提升恢复体验和加剧学习倦怠影响学业成绩的双路径模型，有助于全面理解大学生网络闲逛行为对学习结果的差异性影响效应。其次，本研究揭示了大学生网络闲逛行为“双刃剑”路径的作用边界，即多重任务趋向的调节效应。本研究从资源保存视角发现多重任务趋向是影响大学生网络闲逛行为有效性的重要条件。高多重任务趋向的大学生能较为从容地在网络闲逛与学习活动之间进行转换，不会损耗过多的身心资源，从而感受到较少的学习倦怠感。这一结论有助于弥合现有研究存在的关于网