大学生手机成瘾对睡眠质量的影响研究：学习投入的中介作用
时间：2023-03-03 18:00:04 来源：千叶帆 本文已影响人
邹桂元，聂力
(九江职业大学，江西九江 332000)
疫情防控常态化背景下，大学生的学习方式、高校的教学方法都发生了相应的改变。2020年2月疫情以来，教育部要求各高校将线上教学纳入日常教学管理，大大延长了大学生手机的使用时间，导致手机成瘾的可能性增加。以往研究表明，手机成瘾对大学生的情绪、人际交往、生活满意度、学业成绩等都带来了不良影响。大学生正处于青年时期，良好的睡眠质量是学生身体健康发展、积极投入学业的生理前提。因此从手机成瘾的角度，研究影响大学生睡眠质量的内部影响机制十分重要。
手机成瘾(Mobile Phone Addiction)是成瘾性行为的一种，指个体无法控制自身使用手机的行为，从而导致其心理社会功能受损的沉迷状态。《2021年青年睡眠质量报告》显示，00后12点后入睡比例达到了57.1%，睡前玩手机、电脑等对睡眠的影响占总影响因素的50.7%。睡眠质量(Sleep Quality)是影响当代大学生身心健康发展的重要因素。睡眠质量不良一般表现为入睡时间长、睡眠效率低、睡眠时间短、需要使用药物催眠及伴随性的日间功能障碍。积极心理学家契克森米哈伊的沉浸理论表明，当个体沉浸于使用手机的愉悦与快感中时，会影响其时间感和自我意识感的感知，导致个体占用自身睡眠时间以获得心理满足〔1〕。大量横向实证研究表明，手机成瘾是导致睡眠质量降低的重要因素〔2〕。师先锋、裴蕾蕾2019年对中国大学生手机行为与睡眠质量研究的Meta分析显示，筛选出的11项病例对照研究中，手机成瘾与睡眠质量各个维度均有较高相关性〔3〕。在手机成瘾对睡眠质量的纵向跟踪研究上，托米·莎拉(Thomée，S.)2011年的研究结果显示，过度使用手机行为对个体一年后的睡眠质量障碍有预测作用〔4〕。国内学者康尹之2020年对1050名在校医学生的追踪研究显示，手机成瘾行为会影响大学生的睡眠模式，导致大学生产生睡眠障碍〔5〕。因此本研究提出假设1：手机成瘾能够影响大学生的睡眠质量。
学习投入概念源于积极心理学领域对工作投入的进一步研究。肖费勒(Schaufeli)认为，学习投入(Learning Engagement)指学生在学习过程中表现出积极专注、沉浸其中的状态，包括活力、奉献、专注三个维度〔6〕，属于一种积极的心理品质。心理资源理论的自我控制能量模型指出，个体的心理资源是有限的，日常工作、学习、人际交往的过程都会占用心理资源。学习投入所包含的活力、奉献、专注是个体完成学习任务所需具备的重要心理资源，而大学生日常使用手机社交、参与手机游戏等，都需要占用个体大量的专注力、活力，从而消耗个体的心理资源，导致个体学习投入度降低。现有实证研究亦表明手机成瘾可以负向预测大学生学习投入〔7〕。积极情绪的拓展构建理论认为，积极的心理品质有助于个体身心两大资源系统的构建及拓展，消极心理品质反之〔8〕。艾尔舒勒Altchuler，S.I.2009年的一项睡眠质量对个体生活质量的临床医学研究显示，良好的睡眠质量是保持个体身体健康，维系稳定身体资源的重要方面〔9〕。由此可以推测，学习投入作为一种积极的心理品质，有助于个体身体资源的拓展，帮助个体提高睡眠质量。目前学习投入对睡眠质量的影响研究尚不充分，但是，学习倦怠作为与学习投入相对的心理状态，现有实证研究表明，学习倦怠与不良睡眠质量成正相关关系，个体由学习倦怠引发的焦虑情绪使得睡眠质量降低〔10〕。而研究表明，学习投入能够缓解个体的焦虑情绪〔11〕。由此，本研究提出假设2：学习投入在手机成瘾对睡眠质量的影响中起中介作用。
以往研究分析了手机成瘾与睡眠质量的关系，但是通过手机成瘾、学习投入、睡眠质量三个变量间的相互作用来分析手机成瘾对睡眠质量的内部影响机制尚不多见。因此，探索大学生的手机成瘾现象如何预测睡眠质量，对进一步揭示手机成瘾的危害、促进大学生身心健康发展具有重要意义。
(一)对象
采用随机整群抽样法，使用问卷星软件，以班级为单位对江西省内4所高校的大学生进行施测。数据收集后，对于无效问卷、规律性填写问卷进行了剔除，最终得到此次研究的有效数据。数据分析使用SPSS19.0软件及MPLUS7.0进行，首先使用SPSS19.0对数据进行方差分析及相关分析，后用MPLUS7.0进行模型拟合度检验及中介效应分析。
本研究发放问卷1144份，回收有效问卷1128份，有效回收率为99%。其中大一320人、大二659人、大三149人，占比分别为28.37%、58.42%、13.21%；
男生239人、女生889人，占比分别为21.19%、78.81%；
专业为人文社科类739人、专业为理工农医类389人，占比分别为65.51%、34.49%；
家庭居住地为城市157人、城镇285人、农村686人，占比分别为13.92%、25.27%、60.81%。所有被试平均年龄为19.32岁，标准差为0.91岁。
(二)工具
一是采用苏双等〔12〕修订的大学生手机成瘾量表(SAS-C)。量表分为6个维度，具体由22个题项组成，包括戒断行为(如：如果一段时间我的手机不在身边，我常担心错过了电话)、突显行为(如：同学朋友常说我花了太多时间在我的手机上)、社交安抚(如：我宁愿选择手机聊天，不愿意直接面对面交流)、消极影响(如：玩手机时间过长影响了我的学习成绩)、APP使用(如：我会无意识地打开某些手机应用程序)、APP更新(如：我会关心最近新出的应用程序并把其下载到我的手机里)。量表采用Likert-5点进行评分，1～5分依次为非常不符、基本不符、不确定、基本符合、非常符合。本研究中，量表的内部一致性信度为0.845，重测信度为0.912。
二是采用方来坛等〔13〕修订的学习投入量表(UWES-S)。量表分为3个维度，具体由17个项目组成，包含活力(如：早晨一起床我就很乐意去学习)、奉献(如：我因我的学习技能而感到自豪)、专注(如：学习知识时，我能忘了周围的一切)。采用Likert-5点进行评分，0～5依次为非常符合、基本符合、不确定、基本不符、非常不符。本研究中，量表的内部一致性信度为0.823，分半信度为0.723。
三是采用刘贤臣等〔14〕修订的匹斯堡睡眠质量指数量表(PSQI)。量表由10个题项组成(如：近一个月，您是否经常使用催眠药物才能入睡)，量表总分范围为0～21。若PSQI总分超过8分则被认为睡眠质量不佳，分数与睡眠质量成反比。本量表的内部一致性信度为0.84。
(一)共同方法偏差检验
本研究数据收集采用自我陈述式的问卷调查，故有出现共同方法偏差的可能性。为避免出现此现象，研究者在数据收集的过程中，对被试者进行了必要的说明，强调本次调查所得数据仅供科学研究使用，问卷采用匿名形式，将严格保护被试者的个人信息。本研究对有效数据采用Harman的单因素检验法进行共同方法偏差检验，结果表明，特征值大于1的因子共有9个，最大因子方差解释率为35.7%，小于40%的临界值，因此表明本研究受共同方法偏差的影响不显著。
(二)各变量相关分析
表1中体现了手机成瘾、睡眠质量、学习投入的均值、标准差以及各变量之间的相关系数，从表中可以看出：(1)手机成瘾能够显著预测睡眠质量，手机成瘾水平越高，睡眠质量越差；
(2)手机成瘾与学习投入成负相关关系，手机成瘾水平越高，学习投入水平越低；
(3)学习投入与睡眠质量之间呈现负相关关系，即学习投入水平越高，睡眠质量越差。此结果为本研究进一步进行中介效应分析提供了支持。
表1 大学生手机成瘾与学习投入、睡眠质量的相关矩阵(r)
(三)学习投入在手机成瘾与睡眠质量间的中介效应
按照温忠麟(2004)提出的中介效应检验程序〔15〕，要证明学习投入在手机成瘾与睡眠质量之间起中介作用，则要符合自变量对因变量起显著预测作用，且自变量与中介变量的交互项对因变量起显著预测作用。根据上述分析，对人口变量进行控制后，本研究在符合中介效应检验的前提下，对学习投入在手机成瘾与睡眠质量之间的中介作用进行检验。在方程1中检验手机成瘾是否对睡眠质量起显著影响，在方程2中检验手机成瘾及学习投入是否对睡眠质量起显著影响。
表2结果显示：(1)手机成瘾对睡眠质量具有显著预测作用(β=0.12，t=12.55，P<0.001)；
(2)手机成瘾与睡眠质量的交互作用对睡眠质量有预测作用(β=0.037，t=12.54，P<0.001)。此结果表明学习投入在手机成瘾与睡眠质量之间起部分中介作用。其中，中介效应量为0.037，总效应量为0.16，中介效应占比为23%。使用MPLUS7.0进行模型拟合度检验得到：c2/df=4.396，RMSEA=0.07，CFI=0.91，TLI=0.90，SRMR=0.043，模型拟合度在统计学可接受范围内。根据以上分析，得出本研究模型路径图(见图1)。
表2 学习投入中介效应检验
图1 学习投入在手机成瘾与睡眠质量间的中介效应路径图
(一)手机成瘾与睡眠质量
本研究结果表明，大学生手机成瘾可正向预测睡眠质量，即大学生的手机成瘾水平越高，睡眠质量越差。这一结论支持以往医学和心理学相关研究结果〔16〕。通常大学生最常使用的手机软件包括各类社交软件、游戏软件，本次研究的数据显示32%的大学生表示会在临睡前使用手机。在手机使用的过程中，大学生通过社交软件、游戏软件等，能够获得在现实生活可能无法轻易得到的社交酬赏及自我酬赏，给大学生带来心理上的愉悦。然而，临睡前使用手机的习惯及使用手机带来的情绪波动和沉迷感，使得大学生的入睡时间推迟，睡眠质量下降。以往研究亦表明手机成瘾会对心脏、内分泌系统代谢造成不良影响，还会导致个体睡眠质量下降。
手机成瘾的自我控制力量模型把手机成瘾的现象解释为由于自我控制资源的匮乏导致大学生克制自身过度使用手机失败，自我控制能力的薄弱会进一步导致出现过度饮食、酗酒、熬夜等偏差行为。自我控制的影响因素包括个体差异、情绪变化及自我控制训练等。因此高校教育者可从提高大学生情绪稳定性水平，为手机成瘾大学生提供系统性的自我控制训练等方面着手，提高大学生对于使用手机的自律意识，促进大学生身心健康发展。
(二)学习投入的中介作用
学习投入指学生在学习中以积极专注的状态，沉浸在知识的获得过程中。以往学者在手机成瘾对睡眠质量的内部影响机制研究上，多从自我、情绪、社会支持等角度进行。本研究发现，手机成瘾可以通过学习投入间接预测睡眠质量。这也许因为，大学生一旦表现为手机成瘾状态，则其学习投入程度往往较低，从而导致学业成绩不理想，影响学生的自我评价、产生焦虑情绪，进而导致睡眠质量下降。手机成瘾的计划行为理论表示，大学生长期使用手机的行为导致内心产生了计划与行为不符的内部感受，促使大学生在使用手机后产生明显的自责、内疚心理。作为一名大学生，往往内心都有努力学习、积极投入、获得良好学业成绩的相关计划及期待，而手机成瘾行为显然影响了大学生的学习投入，给学生带来了负面情绪，进而影响睡眠质量。
大学生睡眠质量影响因素PHE模型亦显示，大学生的睡眠质量受到宿舍环境、心理因素、人格因素的多重交互影响，尤其是焦虑情绪，往往会导致睡眠质量的降低。然而在大学生日常学习生活中，常会出现手机成瘾导致无法投入学习，成绩不理想的现象，这又会进一步导致学生心理产生紧张、焦虑、压力大的内在感受，最终导致睡眠质量降低，形成从不良行为导致不健康心理进而影响身体健康的恶性循环。本研究表明，学习投入程度越高，不良睡眠质量的得分就越低，并且，学习投入与手机成瘾也呈现显著负相关。这就是说，如果能够提高学生的学习投入水平，就有望降低学生的手机成瘾水平，提高学生的睡眠质量，促进学生的身心健康发展。路桑斯(Luthans，2002)提出的心理资本理论表明，心理韧性是个体的心理资本之一，心理韧性水平的提高有助于提升个体的抗挫力、实现自我超越。聚焦优势策略是提高心理韧性水平重要途径，显然，高学习投入水平导致学业成绩上升，有助于使学生感受到自身优势，强化心理韧性，为克服手机成瘾提供心理资本动力。因此，高校教育者可以从提升学生学习投入水平的角度出发，从提高学生学习的参与度、激发学习动机等方面，尽可能地提高学生的学习投入水平，使学生的学业发展，身心健康发展形成良性循环。
(三)实践意义
本研究的结果表示大学生手机成瘾将会通过学习投入影响大学生的睡眠质量。结合手机成瘾自我控制模型、计划行为模型及睡眠质量影响因素模型、心理资本理论可以推测，大学生手机成瘾行为负向影响了学习投入后，个体内部产生的焦虑、内疚的负面情绪，将会对睡眠质量产生不良的影响。也就是说，形成了手机成瘾行为影响学习投入进而产生不良心理状态从而影响学生的睡眠质量，最终危害学生的身心健康的过程。这是从不良行为到不良心理状态进而影响身体健康的恶性循环路径。
因此作为高校教育者，应该从行为控制、心理干预、体质提升三个方面，帮助大学生克服手机成瘾，促进大学生身心健康发展。在行为控制方面，应开发系统化、可操作、可指导的克服手机成瘾的干预体系，使大学生在克服手机成瘾行为时有具体可依靠、可衡量的操作流程。在心理干预方面，可以通过提升大学生的学习投入水平，通过提供心理支持结合校园管理、奖助贷等社会支持体系，提升大学生的心理资源水平，为大学生克服手机成瘾提供必要的心理支撑。在体质提升方面，应贯通高校心理健康课程与体育课程，使得大学生身心和谐统一发展，进一步提升学生的身心健康水平。
(四)研究价值与展望
本研究以学习投入为中介变量，显示了大学生手机成瘾是如何影响其睡眠质量的。然而，本研究中介效应占比仅为23%，后续研究者可继续探寻手机成瘾对睡眠质量的内部影响机制。在研究方法方面，本研究对于睡眠质量的测量采用问卷调查的方法，被试大学生只是从主观层面报告自身的睡眠质量水平，未能结合现有的客观医学工具，测试结果不免受到大学生的主观影响。最后，本研究采用了横断研究的方式，虽然此种方法能够解释变量间的相关关系，但是无法证明变量间的因果关系，如能通过多次测量结合纵向分析的方式，将使研究结果更具说服力。
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