大學生手機成癮對睡眠質量的影響研究：學習投入的中介作用

鄒桂元，聶力

(九江職業大學，江西九江 332000)

疫情防控常態化背景下，大學生的學習方式、高校的教學方法都發生了相應的改變。2020年2月疫情以來，教育部要求各高校將線上教學納入日常教學管理，大大延長了大學生手機的使用時間，導致手機成癮的可能性增加。以往研究表明，手機成癮對大學生的情緒、人際交往、生活滿意度、學業成績等都帶來了不良影響。大學生正處于青年時期，良好的睡眠質量是學生身體健康發展、積極投入學業的生理前提。因此從手機成癮的角度，研究影響大學生睡眠質量的內部影響機制十分重要。

一、手機成癮與睡眠質量的關系

手機成癮(Mobile Phone Addiction)是成癮性行為的一種，指個體無法控制自身使用手機的行為，從而導致其心理社會功能受損的沉迷狀態。《2021年青年睡眠質量報告》顯示，00后12點后入睡比例達到了57.1%，睡前玩手機、電腦等對睡眠的影響占總影響因素的50.7%。睡眠質量(Sleep Quality)是影響當代大學生身心健康發展的重要因素。睡眠質量不良一般表現為入睡時間長、睡眠效率低、睡眠時間短、需要使用藥物催眠及伴隨性的日間功能障礙。積極心理學家契克森米哈伊的沉浸理論表明，當個體沉浸于使用手機的愉悅與快感中時，會影響其時間感和自我意識感的感知，導致個體占用自身睡眠時間以獲得心理滿足〔1〕。大量橫向實證研究表明，手機成癮是導致睡眠質量降低的重要因素〔2〕。師先鋒、裴蕾蕾2019年對中國大學生手機行為與睡眠質量研究的Meta分析顯示，篩選出的11項病例對照研究中，手機成癮與睡眠質量各個維度均有較高相關性〔3〕。在手機成癮對睡眠質量的縱向跟蹤研究上，托米·莎拉(Thomée，S.)2011年的研究結果顯示，過度使用手機行為對個體一年后的睡眠質量障礙有預測作用〔4〕。國內學者康尹之2020年對1050名在校醫學生的追蹤研究顯示，手機成癮行為會影響大學生的睡眠模式，導致大學生產生睡眠障礙〔5〕。因此本研究提出假設1：手機成癮能夠影響大學生的睡眠質量。

二、學習投入的中介作用

學習投入概念源于積極心理學領域對工作投入的進一步研究。肖費勒(Schaufeli)認為，學習投入(Learning Engagement)指學生在學習過程中表現出積極專注、沉浸其中的狀態，包括活力、奉獻、專注三個維度〔6〕，屬于一種積極的心理品質。心理資源理論的自我控制能量模型指出，個體的心理資源是有限的，日常工作、學習、人際交往的過程都會占用心理資源。學習投入所包含的活力、奉獻、專注是個體完成學習任務所需具備的重要心理資源，而大學生日常使用手機社交、參與手機游戲等，都需要占用個體大量的專注力、活力，從而消耗個體的心理資源，導致個體學習投入度降低。現有實證研究亦表明手機成癮可以負向預測大學生學習投入〔7〕。積極情緒的拓展構建理論認為，積極的心理品質有助于個體身心兩大資源系統的構建及拓展，消極心理品質反之〔8〕。艾爾舒勒Altchuler，S.I.2009年的一項睡眠質量對個體生活質量的臨床醫學研究顯示，良好的睡眠質量是保持個體身體健康，維系穩定身體資源的重要方面〔9〕。由此可以推測，學習投入作為一種積極的心理品質，有助于個體身體資源的拓展，幫助個體提高睡眠質量。目前學習投入對睡眠質量的影響研究尚不充分，但是，學習倦怠作為與學習投入相對的心理狀態，現有實證研究表明，學習倦怠與不良睡眠質量成正相關關系，個體由學習倦怠引發的焦慮情緒使得睡眠質量降低〔10〕。而研究表明，學習投入能夠緩解個體的焦慮情緒〔11〕。由此，本研究提出假設2：學習投入在手機成癮對睡眠質量的影響中起中介作用。

以往研究分析了手機成癮與睡眠質量的關系，但是通過手機成癮、學習投入、睡眠質量三個變量間的相互作用來分析手機成癮對睡眠質量的內部影響機制尚不多見。因此，探索大學生的手機成癮現象如何預測睡眠質量，對進一步揭示手機成癮的危害、促進大學生身心健康發展具有重要意義。

三、對象與方法

(一)對象

采用隨機整群抽樣法，使用問卷星軟件，以班級為單位對江西省內4所高校的大學生進行施測。數據收集后，對于無效問卷、規律性填寫問卷進行了剔除，最終得到此次研究的有效數據。數據分析使用SPSS19.0軟件及MPLUS7.0進行，首先使用SPSS19.0對數據進行方差分析及相關分析，后用MPLUS7.0進行模型擬合度檢驗及中介效應分析。

本研究發放問卷1144份，回收有效問卷1128份，有效回收率為99%。其中大一320人、大二659人、大三149人，占比分別為28.37%、58.42%、13.21%；男生239人、女生889人，占比分別為21.19%、78.81%；專業為人文社科類739人、專業為理工農醫類389人，占比分別為65.51%、34.49%；家庭居住地為城市157人、城鎮285人、農村686人，占比分別為13.92%、25.27%、60.81%。所有被試平均年齡為19.32歲，標準差為0.91歲。

(二)工具

一是采用蘇雙等〔12〕修訂的大學生手機成癮量表(SAS-C)。量表分為6個維度，具體由22個題項組成，包括戒斷行為(如：如果一段時間我的手機不在身邊，我常擔心錯過了電話)、突顯行為(如：同學朋友常說我花了太多時間在我的手機上)、社交安撫(如：我寧愿選擇手機聊天，不愿意直接面對面交流)、消極影響(如：玩手機時間過長影響了我的學習成績)、APP使用(如：我會無意識地打開某些手機應用程序)、APP更新(如：我會關心最近新出的應用程序并把其下載到我的手機里)。量表采用Likert-5點進行評分，1～5分依次為非常不符、基本不符、不確定、基本符合、非常符合。本研究中，量表的內部一致性信度為0.845，重測信度為0.912。

二是采用方來壇等〔13〕修訂的學習投入量表(UWES-S)。量表分為3個維度，具體由17個項目組成，包含活力(如：早晨一起床我就很樂意去學習)、奉獻(如：我因我的學習技能而感到自豪)、專注(如：學習知識時，我能忘了周圍的一切)。采用Likert-5點進行評分，0～5依次為非常符合、基本符合、不確定、基本不符、非常不符。本研究中，量表的內部一致性信度為0.823，分半信度為0.723。

三是采用劉賢臣等〔14〕修訂的匹斯堡睡眠質量指數量表(PSQI)。量表由10個題項組成(如：近一個月，您是否經常使用催眠藥物才能入睡)，量表總分范圍為0～21。若PSQI總分超過8分則被認為睡眠質量不佳，分數與睡眠質量成反比。本量表的內部一致性信度為0.84。

四、結果

(一)共同方法偏差檢驗

本研究數據收集采用自我陳述式的問卷調查，故有出現共同方法偏差的可能性。為避免出現此現象，研究者在數據收集的過程中，對被試者進行了必要的說明，強調本次調查所得數據僅供科學研究使用，問卷采用匿名形式，將嚴格保護被試者的個人信息。本研究對有效數據采用Harman的單因素檢驗法進行共同方法偏差檢驗，結果表明，特征值大于1的因子共有9個，最大因子方差解釋率為35.7%，小于40%的臨界值，因此表明本研究受共同方法偏差的影響不顯著。

(二)各變量相關分析

表1中體現了手機成癮、睡眠質量、學習投入的均值、標準差以及各變量之間的相關系數，從表中可以看出：(1)手機成癮能夠顯著預測睡眠質量，手機成癮水平越高，睡眠質量越差；(2)手機成癮與學習投入成負相關關系，手機成癮水平越高，學習投入水平越低；(3)學習投入與睡眠質量之間呈現負相關關系，即學習投入水平越高，睡眠質量越差。此結果為本研究進一步進行中介效應分析提供了支持。

表1 大學生手機成癮與學習投入、睡眠質量的相關矩陣(r)

(三)學習投入在手機成癮與睡眠質量間的中介效應

按照溫忠麟(2004)提出的中介效應檢驗程序〔15〕，要證明學習投入在手機成癮與睡眠質量之間起中介作用，則要符合自變量對因變量起顯著預測作用，且自變量與中介變量的交互項對因變量起顯著預測作用。根據上述分析，對人口變量進行控制后，本研究在符合中介效應檢驗的前提下，對學習投入在手機成癮與睡眠質量之間的中介作用進行檢驗。在方程1中檢驗手機成癮是否對睡眠質量起顯著影響，在方程2中檢驗手機成癮及學習投入是否對睡眠質量起顯著影響。

表2結果顯示：(1)手機成癮對睡眠質量具有顯著預測作用(β=0.12，t=12.55，P<0.001)；(2)手機成癮與睡眠質量的交互作用對睡眠質量有預測作用(β=0.037，t=12.54，P<0.001)。此結果表明學習投入在手機成癮與睡眠質量之間起部分中介作用。其中，中介效應量為0.037，總效應量為0.16，中介效應占比為23%。使用MPLUS7.0進行模型擬合度檢驗得到：c2/df=4.396，RMSEA=0.07，CFI=0.91，TLI=0.90，SRMR=0.043，模型擬合度在統計學可接受范圍內。根據以上分析，得出本研究模型路徑圖(見圖1)。

表2 學習投入中介效應檢驗

圖1 學習投入在手機成癮與睡眠質量間的中介效應路徑圖

五、討論

(一)手機成癮與睡眠質量

本研究結果表明，大學生手機成癮可正向預測睡眠質量，即大學生的手機成癮水平越高，睡眠質量越差。這一結論支持以往醫學和心理學相關研究結果〔16〕。通常大學生最常使用的手機軟件包括各類社交軟件、游戲軟件，本次研究的數據顯示32%的大學生表示會在臨睡前使用手機。在手機使用的過程中，大學生通過社交軟件、游戲軟件等，能夠獲得在現實生活可能無法輕易得到的社交酬賞及自我酬賞，給大學生帶來心理上的愉悅。然而，臨睡前使用手機的習慣及使用手機帶來的情緒波動和沉迷感，使得大學生的入睡時間推遲，睡眠質量下降。以往研究亦表明手機成癮會對心臟、內分泌系統代謝造成不良影響，還會導致個體睡眠質量下降。

手機成癮的自我控制力量模型把手機成癮的現象解釋為由于自我控制資源的匱乏導致大學生克制自身過度使用手機失敗，自我控制能力的薄弱會進一步導致出現過度飲食、酗酒、熬夜等偏差行為。自我控制的影響因素包括個體差異、情緒變化及自我控制訓練等。因此高校教育者可從提高大學生情緒穩定性水平，為手機成癮大學生提供系統性的自我控制訓練等方面著手，提高大學生對于使用手機的自律意識，促進大學生身心健康發展。

(二)學習投入的中介作用

學習投入指學生在學習中以積極專注的狀態，沉浸在知識的獲得過程中。以往學者在手機成癮對睡眠質量的內部影響機制研究上，多從自我、情緒、社會支持等角度進行。本研究發現，手機成癮可以通過學習投入間接預測睡眠質量。這也許因為，大學生一旦表現為手機成癮狀態，則其學習投入程度往往較低，從而導致學業成績不理想，影響學生的自我評價、產生焦慮情緒，進而導致睡眠質量下降。手機成癮的計劃行為理論表示，大學生長期使用手機的行為導致內心產生了計劃與行為不符的內部感受，促使大學生在使用手機后產生明顯的自責、內疚心理。作為一名大學生，往往內心都有努力學習、積極投入、獲得良好學業成績的相關計劃及期待，而手機成癮行為顯然影響了大學生的學習投入，給學生帶來了負面情緒，進而影響睡眠質量。

大學生睡眠質量影響因素PHE模型亦顯示，大學生的睡眠質量受到宿舍環境、心理因素、人格因素的多重交互影響，尤其是焦慮情緒，往往會導致睡眠質量的降低。然而在大學生日常學習生活中，常會出現手機成癮導致無法投入學習，成績不理想的現象，這又會進一步導致學生心理產生緊張、焦慮、壓力大的內在感受，最終導致睡眠質量降低，形成從不良行為導致不健康心理進而影響身體健康的惡性循環。本研究表明，學習投入程度越高，不良睡眠質量的得分就越低，并且，學習投入與手機成癮也呈現顯著負相關。這就是說，如果能夠提高學生的學習投入水平，就有望降低學生的手機成癮水平，提高學生的睡眠質量，促進學生的身心健康發展。路桑斯(Luthans，2002)提出的心理資本理論表明，心理韌性是個體的心理資本之一，心理韌性水平的提高有助于提升個體的抗挫力、實現自我超越。聚焦優勢策略是提高心理韌性水平重要途徑，顯然，高學習投入水平導致學業成績上升，有助于使學生感受到自身優勢，強化心理韌性，為克服手機成癮提供心理資本動力。因此，高校教育者可以從提升學生學習投入水平的角度出發，從提高學生學習的參與度、激發學習動機等方面，盡可能地提高學生的學習投入水平，使學生的學業發展，身心健康發展形成良性循環。

(三)實踐意義

本研究的結果表示大學生手機成癮將會通過學習投入影響大學生的睡眠質量。結合手機成癮自我控制模型、計劃行為模型及睡眠質量影響因素模型、心理資本理論可以推測，大學生手機成癮行為負向影響了學習投入后，個體內部產生的焦慮、內疚的負面情緒，將會對睡眠質量產生不良的影響。也就是說，形成了手機成癮行為影響學習投入進而產生不良心理狀態從而影響學生的睡眠質量，最終危害學生的身心健康的過程。這是從不良行為到不良心理狀態進而影響身體健康的惡性循環路徑。

因此作為高校教育者，應該從行為控制、心理干預、體質提升三個方面，幫助大學生克服手機成癮，促進大學生身心健康發展。在行為控制方面，應開發系統化、可操作、可指導的克服手機成癮的干預體系，使大學生在克服手機成癮行為時有具體可依靠、可衡量的操作流程。在心理干預方面，可以通過提升大學生的學習投入水平，通過提供心理支持結合校園管理、獎助貸等社會支持體系，提升大學生的心理資源水平，為大學生克服手機成癮提供必要的心理支撐。在體質提升方面，應貫通高校心理健康課程與體育課程，使得大學生身心和諧統一發展，進一步提升學生的身心健康水平。

(四)研究價值與展望

本研究以學習投入為中介變量，顯示了大學生手機成癮是如何影響其睡眠質量的。然而，本研究中介效應占比僅為23%，后續研究者可繼續探尋手機成癮對睡眠質量的內部影響機制。在研究方法方面，本研究對于睡眠質量的測量采用問卷調查的方法，被試大學生只是從主觀層面報告自身的睡眠質量水平，未能結合現有的客觀醫學工具，測試結果不免受到大學生的主觀影響。最后，本研究采用了橫斷研究的方式，雖然此種方法能夠解釋變量間的相關關系，但是無法證明變量間的因果關系，如能通過多次測量結合縱向分析的方式，將使研究結果更具說服力。