陳鐵張秦

（湖南商務職業(yè)技術學院 湖南 長沙 410205）

職業(yè)教育的發(fā)展水平體現(xiàn)著國家的經(jīng)濟發(fā)展水平和教育的現(xiàn)代化水平。在線學業(yè)倦怠作為一種不良精神狀態(tài)，對高職學生的身心健康和個人發(fā)展都產生了消極的影響，進而影響了我國職業(yè)教育的教學質量。開展高職學生在線學業(yè)倦怠研究，可以改善高職學生在線學習效果，提高高職教育教學質量。

1 高職學生在線學業(yè)倦怠現(xiàn)狀分析

1.1 在線學業(yè)倦怠總體情況分析。參考連蓉等人設計的測度學習倦怠的量表的基礎上，本研究設計了《高職學生在線學業(yè)倦怠現(xiàn)狀及影響因素量表》，采用三階段抽樣方法，在長沙市的高職院校中進行網(wǎng)絡問卷調查[1]。共發(fā)放問卷500 份，回收到的有效問卷為463 份，有效問卷回收率為92.6%。正式調查數(shù)據(jù)通過了信度分析、效度分析和游程檢驗，表明調查結果真實可靠。

1.2 被調查群體的基本特征分析。被調查群體中，從性別構成來看，男女生占比分別為43.57%、56.43%；從年級構成來看，大一、大二、大三的占比分別為38.36%、31.63%、30.01%；從生源分布來看，農村和城市的占比分別為53.97%、46.03%；從專業(yè)類別來看，財經(jīng)商貿類、土木建筑類、電子信息類占比較高，分別為11.59%、10.86%、10.37%。

1.3 高職學生在線學業(yè)倦怠現(xiàn)狀分析。高職學生在線學業(yè)倦怠量表包括情緒低落、行為不當和成就感低3個維度。個體在線學業(yè)倦怠得分=在線學業(yè)倦怠總得分/總項目數(shù)，其取值范圍為0 到5。以中間值3 分為參照，我們認為個體在線學業(yè)倦怠得分0 ～3 分為無倦怠，3 ～4 分為輕中度倦怠，4 ～5 分為重度倦怠，得分越高表明在線學業(yè)倦怠水平越高。高職學生在線學業(yè)倦怠整體的得分為3.97 分，情緒低落、行為不當、成就感低三個維度的得分分別為4.03 分、3.92分、3.95 分。說明被試者整體處于中度在線學業(yè)倦怠狀態(tài)，且在線學習的情緒低落狀態(tài)較為嚴重。高職學生個體在線學業(yè)倦怠程度得分為3 ～4 分的有421 人，占總人數(shù)的42.31%，這部分學生具有輕中度在線學業(yè)倦?。坏梅譃? ～5 分的有436 人，占總人數(shù)的43.82%，這部分學生具有重度在線學業(yè)倦怠。可見，被試者中普遍存在在線學業(yè)倦怠。

2 高職學生在線學業(yè)倦怠的影響因素分析

2.1 各影響因素的總體情況分析。《高職學生在線學業(yè)倦怠現(xiàn)狀及影響因素量表》包括個人因素、人際關系因素、學校因素、家庭因素、社會因素五個方面，采用李克特五點量表計分法。五大影響因素得分由高到低依次為個人因素、學校因素、人際關系因素、社會因素和家庭因素，得分分別為3.92 分、3.68分、3.79 分、3.47 分與3.59 分。

2.1.1 個人因素。在個人因素的6 個題項中，“長時間的在線學習會使我產生厭學情緒”的平均分最高，為4.03 分，“完全符合”和“比較符合”的比例高達79.20%；其次為“我對大學三年的學習沒有一個明確的規(guī)劃”，平均分為3.99 分。由此可以看出，大部分被試者在在線學習中容易出現(xiàn)消極情緒，并缺少在線學習規(guī)劃，導致易產生在線學業(yè)倦怠。

2.1.2 人際關系因素。在人際關系因素的3 個題項中，“與同學相處不融洽對我的學習產生消極影響”得分最高，平均分為3.72，“比較符合”及“完全符合”的比例高達65.93%；其次為“在線學習過程中，其他學生的消極學習態(tài)度會對我產生負面影響”，平均分為3.39。由此可以看出，人際關系因素能對高職學生在線學業(yè)倦怠產生較大影響，特別是與同學相處的融洽程度。

2.1.3 學校因素。在學校環(huán)境因素的6 個題項中，所有題項的平均分都超過了3 分，其中，“教師枯燥的教學令我對在線學習失去熱情”平均分最高，為4.02分，“比較符合”和“完全符合”的比例高達76.08%；其次為“師生互動失衡使我喪失了在線學習的熱情”，平均分為3.98 分。這說明在線教學的趣味性、生動性及有效的師生互動對改善高職學生在線學業(yè)倦怠具有重要意義。

2.1.4 家庭因素。在家庭因素的3 個題項中，“父母期望過高使我心力憔悴”的平均分最高，為3.64 分，“比較符合”和“完全符合”的比例高達63.22%；其次為“不和諧的家庭氛圍降低了我的在線學習效果”，平均分為3.42 分。說明父母的高期望給高職學生的在線學習帶來了一定的壓力。

2.1.5 社會因素。在社會環(huán)境因素的5 個題項中，“我對畢業(yè)后的就業(yè)問題感到焦慮”的平均分最高，為3.68 分，“完全符合”和“比較符合”的比例高達59.80%；其次為“社會對我所學的專業(yè)評價低，使我對在線學習沒興趣”，平均分為3.57 分。由此可以看出，就業(yè)情況及專業(yè)認同能對高職學生在線學業(yè)倦怠產生重要影響。

2.2 在線學業(yè)倦怠與各影響因素的相關性分析。在線學業(yè)倦怠總體、在線學業(yè)倦怠各維度與在線學業(yè)倦怠各影響因素間均存在顯著正相關關系，結果如表1 所示。

表1 在線學業(yè)倦怠與各影響因素的相關性分析結果

2.3 在線學業(yè)倦怠與各影響因素的回歸分析。高職學生在線學業(yè)倦怠與各影響因素間的回歸模型為：Y=10.096 + 0.261X1+ 0.248X2+ 0.247X3+ 0.127X4+0.135X5。其中，分別表示在線學業(yè)倦怠、個人因素、人際關系因素、學校因素、家庭因素及社會因素，具體結果如表2 所示。由回歸結果可知，在其他條件不變的情況下，個人因素每提高1 個單位，高職學生在線學業(yè)倦怠升高0.261 個單位；人際關系因素每提高1 個單位，高職學生在線學業(yè)倦怠升高0.248個單位；學校因素每提高1 個單位，高職學生在線學業(yè)倦怠升高0.247 個單位；家庭因素每提高1 個單位，高職學生在線學業(yè)倦怠升高0.127 個單位；社會因素每提高1 個單位，高職學生在線學業(yè)倦怠升高0.135 個單位。

表2 高職學生在線學業(yè)倦怠影響因素量表的回歸結果

3 高職學生在線學業(yè)倦怠的改善策略

3.1 研究結論。通過對調查數(shù)據(jù)的分析得出以下結論：第一，高職學生普遍存在不同程度的在線學業(yè)倦怠，被試者整體處于中度在線學業(yè)倦怠狀態(tài)。高職學生在線學業(yè)倦怠分為情緒低落、行為不當、成就感低三個維度，其中，情緒低落情況最為嚴重，其次為成就感低。第二，高職學生在線學業(yè)倦怠與個人因素、人際關系因素、學校因素、家庭因素、社會因素五個方面均存在顯著正相關關系。

3.2 改善策略

3.2.1 以學校教育為主導。第一，因地制宜選擇在線教學方案。教師應從專業(yè)特點、課程需要和學生特征等情況出發(fā)選擇合適的在線教學方案，重視學習任務的設計。在線教學過程中，教師應通過設置帶有時間節(jié)點的學習任務，督促學生進行在線學習，同時檢驗學習效果。第二，增強師生交互水平和社會臨場感。教師可以通過課前開展簡單開課儀式、課中固定時間發(fā)布學習任務等策略營造良好的在線學習氛圍，也可以通過在線學習工具為學生提供舉手、連麥、提問、反饋等多種互動功能，從而提高學生的社會臨場感，增強師生交互水平。教師要做好學習者社群的運營，活躍的社群可以為學習者營造“在場感”[2]。

3.2.2 以自我管理為核心。第一，提高毅力水平、學習管理策略和學習互惠力。高職學生在線學習過程中，要有不懈努力和挑戰(zhàn)的精神，把克服困難當成進步的階梯。高職學生在線學習過程中要將已知與未知聯(lián)系起來，將所學與實踐建立聯(lián)系，根據(jù)實際情況靈活調整在線學習計劃，多與老師、同學討論并分享自己的觀點，通過觀察他人，向他人學習，建設性調整學習方法和學習習慣[3]。第二，積極開展在線學習活動。高職學生應持續(xù)地深度參與課程訪問活動、基于資源的學習活動和基于討論的學習活動，認真完成學習活動中的任務點、課堂討論、課上練習和課后作業(yè)，利用課程提供或自主搜索的電子資源進行資源學習活動[4]。

3.2.3 以社會支持為輔助。第一，加強基礎設施建設。不同區(qū)域不同城市的基礎設施建設存在較大差距，特別是經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的計算機硬件設施比較落后，信號傳輸設備水平較低。對于經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，國家應該在網(wǎng)絡教育上給予相對較多的扶持，增加資金投入，改善網(wǎng)絡設備，盡力提供技術和設備的支持[5]。第二，改善線上學習平臺性能。高質量、功能完善的電腦軟件和手機APP是開展優(yōu)質線上教育的保障，現(xiàn)有的線上學習平臺均存在一定的缺陷，譬如平臺穩(wěn)定性較差、互動功能較少。應不斷提高各線上教學平臺的性能和功能，并在滿足教學需要的基礎上適當減少學生所使用的平臺數(shù)量[6]。