大学生基于学业表现的自我价值感与学业内卷行为的关联:基于潜变量增长模型分析

doi:10.16187/j.cnki.issn1001-4918.2025.05.09

摘要/Abstract

摘要： 研究考察了大学生基于学业表现的自我价值感对其学业内卷行为的潜在影响及其在城市和农村来源大学生群体间的差异。研究对全国8所高校共1183名大学新生(39%男生,48%城市生源,平均年龄18.61±0.72岁)进行了历时一年的三次问卷追踪调查,采用分组潜变量增长模型进行数据分析。结果显示:(1)农村大学生总体上比城市大学生具有更高的基于学业表现的自我价值感,学业内卷行为也更多;(2)总体上,基于学业表现自我价值感的初始水平正向预测学业内卷行为的增多,但其变化速率对学业内卷行为的变化无预测作用;(3)基于学业表现的自我价值感对学业内卷行为变化的正向预测效应仅在城市大学生中显著,在农村大学生中不显著。研究揭示了影响大学生学业内卷行为发展变化的重要心理动因,研究结果为改善大学内卷文化、建设积极健康的高等教育育人环境提供了启示。

关键词: 自我价值感, 学业内卷, 大学生, 潜变量增长模型

Abstract: This study examined the potential influence of academic contingent self-worth on academic involution behaviors among Chinese college students, and distinguished this influence between urban- and rural-origin students. Based on a three-wave longitudinal design, this study conducted two-group latent growth modeling to analyze the data. Beginning from one month after college enrollment, a total of 1183 college freshmen (M_age= 18.61 years at Wave 1; 39% boys; 48% urban) reported on their academic contingent self-worth and academic involution behaviors three times over a year with 6-month intervals between waves. Three sets of findings were revealed. First, rural (vs. urban) college students generally showed higher academic contingent self-worth and more academic involution behaviors. Second, a higher initial level, but not the change rate, of academic contingent self-worth predicted more increases in academic involution behaviors over time. Third, the predictive effects of academic contingent self-worth on their academic involution behaviors were significant only among urban students. The findings highlight academic contingent self-worth as an important psychological driving factor for academic involution behaviors among college students, and provide insights for improving the prevailing involution culture and establishing a more positive and healthy education ecology in Chinese universities.

Key words: academic contingent self-worth, academic involution behavior, college students, latent growth model

中图分类号:

G442

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