高中生學習動機發展模態及其對學業成績的影響 ＊

姜 怡

（華東師范大學教育學部教育心理學系，上海，200062）

一、問題的提出

在我國的教育體系中，高考占有舉足輕重的地位。作為基礎教育與高等教育的橋梁，高考影響著千萬高中學子的人生軌跡。在高考中取得優異的成績，是每一個高中生所追求的理想目標；如何提高學生的學業成績，也一直是基礎教育關注的核心問題。影響學業成績的因素眾多，就學生本身而言，既包括認知層面的要素如智力水平，也包括諸多非認知層面的要素如學習動機和學業情緒等。而在所有的非認知因素中，學習動機被認為是最為核心的一個要素（Schunk et al., 2008）。學習動機是激發和維持學生的行動，并使行動導向某一學習目標的心理傾向或內部驅力。它能夠影響學生的學習態度、學習策略的使用、在學習過程中的自我調節水平以及學業成績。良好的學習動機能夠幫助學生維持有效的學習行為，并且在遇到挫折時保持良好的心態以形成良性的學習循環；不良的學習動機則很會導致學生學習效率低下，并且形成拖延等回避學習的行為進而損害學業成績（Schunk et al., 2008）。

學習動機是一個多維的復雜概念（Pintrich, 2003）。教育心理學領域普遍將學習動機概念劃分為五個互相聯系的概念集合包括能力和效能感認知（competence and efficacy beliefs）、歸因和控制認知（attribution and control beliefs）、興趣和內在動機（interest and intrinsic motivation）、成就價值（achievement value）以及成就目標（achievement goals）。根據不同的研究側重點，不同的理論框架會選擇性地聚焦于上述五個概念集合中的一個或幾個概念。在眾多關于學習動機的理論中，期望-價值理論（Expectancy-Value Theory，EVT）是近三十年教育心理學領域最具影響力的理論框架之一（Eccles et al., 1983）。EVT重點關注學習能力和學習價值的相關認知，以及它們如何影響學生的學習行為和學業成就。首先，對能力認知的分析能夠解釋學生是否相信自己能夠成功。EVT將能力認知定義為學生對他們是否具備能夠完成學習任務能力的信念（Eccles & Wigfield, 2002），比如學業自我概念（Marsh, 2007）。其次，對于價值認知的分析能夠解釋學生是否想學習。EVT區分了四種主要的學習價值認知包括：興趣價值、有用價值、成就價值和成本認知。這四種認知的區別在于，它們是增強還是削弱了學生對于學習整體價值的判斷。興趣價值（認為學習本身是令人愉悅的）、有用價值（認為學習能幫助自己實現其他短期或長期目標因此是有用的）和成就價值（認為在學習上取得好成績是對自身的一種肯定）被認為具有正效價（positively-valenced），能夠提高學生對學習整體價值的認知。相反，成本認知（學習活動所連帶的一系列負面因素）被認為具有負效價（negatively-valenced），會削弱學生對學習整體價值的認知。

EVT認為學習能力和學習價值認知是決定學生學習和發展的兩個關鍵因素。當學生具有較高的學習能力認知，如學業自我概念時，他們會更加努力學習，更樂于尋求挑戰，在遇到困難時不會輕易放棄，同時也能取得更好的學業成績；而當學生對學習具有較高的價值認知時，他們則更愿意參與到學習活動中，并且在學習過程中能夠表現出更多的堅韌性（Eccles & Wigfield, 2020; Wigfield & Eccles.,2000）。在四種學習價值認知中，學習興趣與內在動機密切相關，能夠促進學生的深度學習和學業成績（Ainley et al., 2002; Hidi & Renninger, 2006; Ryan & Deci, 2000）。相反，學習成本認知則是導致學生形成回避性學習動機和損害學業成績的關鍵因素（Jiang et al., 2018; 2020; Perez et al., 2019）。學生回避學習很可能并不是因為缺少學習能力或者學習興趣，而是因為他們感知到了過高的學習成本（Barron &Hulleman, 2015）。成本認知也是一個復合的概念，包括學習所需要付出的努力（努力成本）、放棄參與其他活動的機會（機會成本）、與失敗相關的自我認同威脅（自我成本）以及相關的負面情緒（情緒成本）等。其中，努力成本被認為是影響成本認知的最重要因素之一。當學生感知的努力成本過高時，他們會認為學習所需要付出太多的努力是不值得的，進而影響學習投入損害學業成績（Eccles & Wigfield,2020; Rosenzweig et al., 2019）。

根據EVT，學習能力和學習價值認知之間是相互影響的（Wigfield & Cambria, 2010）。在橫斷研究中，學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知通常存在顯著的相關（Flake et al., 2015; Gaspard et al.,2015; 2020）。然而，橫斷數據無法揭示各變量的發展軌跡及可能存在互相影響的關系。在同一時間點測量時高度相關的變量，在縱向發展的關系上可能彼此相對獨立，反之亦然（Preckel et al., 2013）。與此同時，基于EVT的發展研究表明，青少年學生的學習能力和學習價值認知隨著年齡的增長普遍存在下降的趨勢，尤其是在中學階段（Wigfield, 1994; Wigfield & Eccles, 2000）。從初中到高中的發展過程中，學生經常會變得對自己的學習能力缺乏自信、認為學習不那么有趣、同時伴隨更高的學習成本（Fredricks & Eccles, 2002; Gaspard et al., 2017）。但是，已有的發展研究大多只是對學習能力或價值認知的變化水平進行了追蹤和分析，并沒有涉及兩者之間的相互作用。EVT的創立者Eccles和Wigfield（2020）也指出了需要更多的縱向研究來深入了解學習能力和價值等相關認知是如何在不同的年齡階段相互作用并影響學生的學習和發展。

近年來，一些研究開始使用交叉滯后模型（Cross-lagged panel modeling）分析學習能力和學習價值認知之間的相互影響關系，并得到了一些有趣的發現（Arens et al., 2019; Lee & Seo, 2021; Perez et al.,2019）。但總體而言，目前相關的研究仍存在一定的局限性。首先，絕大多數的相關研究集中在分析學業自我概念和學習興趣價值之間的發展關系（Marsh et al., 2005; Spinath & Steinmayr, 2008），較少涉及其他類別的價值認知，尤其是學習成本認知。學習成本認知作為誘發回避性動機的關鍵因素，其如何與學業自我概念和學習興趣價值在發展過程中互相影響，是全方位了解學生學習動機發展模態的關鍵。其次，現有的研究大多聚焦于STEM領域（科學、技術、工程和數學教育），在其他學科如語言領域的研究相對匱乏。學習動機的一個重要特征是領域特殊性（domain specificity），學生在數學和英語等不同學科領域的學習能力和價值的相關認知及其互相之間的關系可能完全不同（Bong, 2004; Wigfield & Cambria, 2010）。此外，EVT起源于美國，目前通過此理論框架研究學習動機的發展模態及其對學業成績影響的研究主要基于歐美學生樣本，針對中國青少年學生的相關研究資源較為稀缺。最后，由于小學和初中階段是學生的學習動機形成發展的階段，同時也是學習動機波動變化較為明顯的時期（Wigfield &Eccles, 2002），因此早期的相關研究多聚焦于中小學階段的學生，較少關注高中階段學生的動機發展狀況。高中作為基礎教育和高等教育的銜接階段，具有承上啟下的功能，在整個教育體系中處于非常重要的地位。對學生而言，高中是進入大學接受更高層級教育的必經階段，是青少年學習發展的一個重要節點，尤其是高二和高三，是中國學生準備高考的沖刺階段。厘清該階段高中生學習動機的發展變化模態，既能夠幫助教師更有針對性地設計教學和備考工作，以期達到提升學生學業成績的目標；也能夠為如何培養學生形成良好的學習動機以提高日后長期學習發展的可塑性提供重要的信息，具有十分重要的教育意義。

綜上，本研究采用為期一年的追蹤設計，同時關注數學和英語兩門基礎學科，測評學生從高二到高三期間三個學期的學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知，使用交叉滯后模型，探索這三個學習動機變量之間的動態變化、相互影響及其對學業成績的影響。

二、研究方法

（一）被試

采用方便整群抽樣法選取上饒市一所公立高中的高二年級學生作為被試，對其進行為期三個學期的追蹤問卷測查。第一次施測（高二第一學期，2019年1月）獲得有效問卷626份；第二次施測（高二第二學期，2019年6月）獲得有效問卷557份；第三次施測（高三第一學期，2020年1月）獲得有效問卷454份。三次施測共包含被試694名（至少參加一次施測），平均年齡為17.07歲（SD = 0.54歲），其中男孩440名，占63.4%。全部被試中有353人參加了全部三次施測，平均年齡為17.03歲（SD = 0.57歲），其中男孩222名，占62.9%。對所有被試構建一個新的指標（1 = 三次施測沒有缺失，0 = 三次施測有缺失）進行差異檢驗，卡方檢驗及t檢驗結果顯示，有缺失的被試與完整參加三次施測的被試在性別（χ2(1) = 0.81,p＞ 0.05）、年齡（χ2(4) = 6.40,p＞ 0.05）、家庭社會經濟地位（Socioeconomic Status，SES）各指標（χ2s ＜ 8.11,ps ＞ 0.05）以及數學和英語的學業成績上（ts ＜ 1.87,ps ＞ 0.05）均未發現顯著差異，表明被試不存在結構化差異。

（二）施測程序

在征得被試本人知情同意后, 以班級為單位進行三次團體施測, 被試在約定的自習課時間統一參加問卷填寫, 并當場收回問卷。三次施測的程序完全一致。每次施測時，每個班級配備一名心理學專業研究生作為主試。全體主試均接受了關于指導語、問卷內容、施測過程中職責和注意事項等的統一培訓。施測過程中主試負責向被試閱讀指導語（包括說明本次測查的目的，強調保密原則和獨立作答原則，解釋答案無對錯之分等信息）及對施測過程進行監控，確保施測質量及處理可能出現的問題。被試完成每次施測的全部問卷約需10分鐘。

（三）研究工具

學習動機問卷針對數學和英語兩門學科，各學科所有問卷量表的內容保持一致（學科名稱除外）。所有問卷量表均采用6點計分，從1“完全不同意”到6“完全同意”。基于外文文獻的問卷量表嚴格遵循Brislin（1970）建議的問卷翻譯和反向翻譯程序（translation and back-translation）進行了漢化，以確保中文翻譯是恰當的。

1. 學業自我概念

學業自我概念的測量采用Chen（1998）修訂的中文版學業自我概念量表。原問卷來自Marsh（1992）編制的自我描述問卷（Self-Description Questionnaire II）。該量表由4道題目組成，測量學生對自己具體學科的學習能力主觀全面的評價（如“我數學/英語成績很好”）。本研究中，學業自我概念在兩門學科三次測量中的Cronbach系數α在0.87 —0.94之間。

2. 學習興趣價值

學習興趣價值的測量采用Marsh等人（2005）編制的學科學習興趣量表。量表由4道題目組成，測量學生對具體學科的興趣及喜愛程度（如“我覺得數學/英語有趣”）。本研究中，學習興趣價值在兩門學科三次測量中的Cronbach系數α在0.93—0.96之間。

3. 努力成本認知

努力成本認知的測量采用Jiang等人（2020）編制的學習努力成本認知量表。量表由3道題目組成，測量學生對學習需要付出多少努力以及這樣做是否值得的看法（如“對我來說學好數學/英語需要花費太多的精力”）。本研究中，學習成本認知在兩門學科三次測量中的Cronbach系數α在0.86—0.96之間。

4. 學業成績

三次施測全部結束之后，學校提供了學生在高三第一學期數學和英語的校級期末考試成績作為學業成績指標。數學和英語期末考試的滿分都是150分。

5. 人口學變量

通過背景問卷了解被試的人口統計學信息，包括性別、年齡和SES等。SES由父親和母親受教育程度及家庭擁有物共11項指標的均值構成。

（四）數據分析統計方法

本研究使用SPSS 23軟件進行數據預處理、描述性統計和相關分析等，使用Mplus 8.0構建潛變量結構方程模型進行數據建模分析。相比于傳統的回歸模型，潛變量模型能夠控制測量指標的測量誤差，以達到對模型參數更好的估計。具體而言，通過交叉滯后建模分析高中生學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知之間的相互關系。通過潛變量調節結構方程建模（Latent moderated structural equation modelling, LMS）分析T3學習動機潛變量對T4學業成績的預測是否存在顯著的交互效應（Kelava et al., 2011）。根據文獻的建議（Marsh et al., 2013），所有模型使用Z標準化后的數據進行分析，人口統計學變量（性別、年齡和SES）則作為控制變量納入模型分析。

本研究中所有模型估計均采用穩健極大似然估計（Robust maximum likelihood estimator, MLR）方法，同時采用全信息最大似然法（Full information maximum likelihood, FIML）處理缺失值。為了更完整地保留所有的被試信息, 本研究將所有694名被試均納入分析中。MLR結合FIML的分析方法已被證明能夠在處理缺失數據比例較高的縱向數據時做到無偏參數估計（Enders, 2001; Shin et al., 2009）。此外，針對數據中存在的嵌套結構（學生嵌套于班級中），采用“Type = Complex”命令對參數的標準誤進行校正。模型的擬合指標采用CFI、TLI、RMSEA和SRMR等衡量。CFI和TLI的值高于0.90，RMSEA和SRMR的值低于0.08表示模型擬合良好（Kline, 2010）。

三、研究結果

（一）共同方法偏差檢驗

本研究的學習動機數據均采用自評法收集，因此在正式分析數據之前首先對可能出現的共同方法偏差采用Harman單因素因子檢驗（周浩，龍立榮，2004）。檢驗結果顯示，在三次測量中，特征值大于1的因子均為5個，第一個因子解釋的變異量分別為31.58%、32.88%、30.27%，均小于40% 的臨界標準。因此，可認為本研究不存在明顯的共同方法偏差。

（二）描述性統計及相關分析

表1列出了三次數據的平均數、標準差和皮爾遜相關矩陣。通過重復測量方差分析，數學學科中的學業自我概念和努力成本認知在三次測量過程中的時間主效應顯著：F學業自我概念（1.934, 678.969） =32.493，p＜ 0.01；F努力成本認知（2, 702） = 9.491，p＜ 0.01。事后比較發現，對學業自我概念而言，T2和T3得分顯著大于T1得分；對努力成本認知而言，T2和T3得分顯著小于T1得分。在英語學科，學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知在三次測量過程中的時間主效應都顯著：F學業自我概念（1.929,543.219） = 32.525，p＜ 0.01；F學習興趣價值（1.948, 683.750） = 3.774，p＜ 0.05；F努力成本認知（2, 702） = 4.814，p＜ 0.01。事后比較發現，對學業自我概念而言，T2和T3得分顯著大于T1得分；對學習興趣價值而言，T3得分顯著大于T1得分；對努力成本認知而言，T3得分顯著小于T1得分。

表1 各變量的描述性統計結果及相關分析

就各變量之間的相關關系，數學和英語兩個學科的結果高度一致。首先，學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知的各維度在三次測量間均呈顯著的正相關（rs = 0.41—0.58,ps ＜ 0.01）。其次，學業自我概念與學習興趣價值呈現顯著的正相關（rs = 0.19—0.63,ps ＜ 0.01）；與努力成本認知呈現顯著的負相關（rs = —0.60— —0.22,ps ＜ 0.01）。學習興趣價值也與努力成本認知呈現顯著的負相關（rs =—0.46——0.10,ps ＜ 0.05）。學業成績與學業自我概念和學習興趣價值都呈現顯著的正相關（rs =0.14—0.42,ps ＜ 0.01）；與努力成本認知則呈現顯著的負相關（rs = —0.37——0.21,ps ＜ 0.01）。

（三）測量等值性檢驗

在進行潛變量交叉滯后分析前，先檢驗各變量三次測量中的測量等值性。檢驗分為三個步驟，首先對各變量分別進行三次測量的形態等值檢驗；其次進行弱等值檢驗，既在形態等同的基礎上，再設定同一指標三次測量的負荷等值；最后進行強等值檢驗，既在弱等值的基礎上，進一步設定同一指標三次測量的截距等值。所有模型擬合良好（見表2）。在模型比較中，卡方檢驗結果顯示模型差異不顯著（Δχ2/Δdf≤ 2.31,ps ＞ 0.05）；進一步采用Cheung和Rensvold ( 2002) 推薦的擬合指標差異值，計算得到ΔCFI ≤ 0.002，差異不顯著。綜合多個指標的差異分析，本研究所有測量變量均滿足跨時間測量的強等值性，為下一步交叉滯后分析奠定了基礎。

表2 各變量測量等值性的模型擬合及比較結果

（四）學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知的交叉滯后分析

針對數學和英語兩學科，分別建構潛變量結構方程模型分析三次測量的學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知的相互關系以及T3各變量對T4學業成績的預測路徑。在模型中，允許同一時間點潛變量誤差相關（Little, 2013）。同時，為了排除人口學變量的影響，將性別、年齡和SES作為控制變量加入模型，設定所有控制變量同時預測3次測量的各動機變量和最終的學業成績。

交叉滯后分析結果如圖1所示（為簡化模型未顯示控制變量），模型擬合良好：數學：χ2（604） =993.955，CFI = 0.970，TLI = 0.968，RMSEA = 0.031，SRMR = 0.056；英語：χ2（604） = 1 133.322，CFI =0.965，TLI = 0.962，RMSEA = 0.036，SRMR = 0.070。不同時間點相同變量的自回歸路徑分析結果顯示，兩個學科的學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知都表現出中等程度的穩定性，自回歸路徑系數介于0.34— 0.55之間（ps ＜ 0.001）。交叉回歸路徑分析結果顯示，在數學學科中，T1和T2學業自我概念分別顯著負向預測T2和T3努力成本認知（βs = —0.16; —0.18）；T1和T2努力成本認知也分別顯著負向預測T2和T3學業自我概念（βs = —0.11; —0.19）；T2學習成本認知還顯著負向預測T3學習興趣價值（β = —0.19）。在英語學科中，只有T1學業自我概念顯著負向預測T2努力成本認知（β =—0.30），其他交叉回歸路徑均不顯著。

圖1 高中生學業自我概念、學習興趣價值與努力成本認知的交叉滯后分析

T3各變量對T4學業成績的預測路徑分析結果顯示，在數學學科中，T3學業自我概念（β = 0.17）和T3學習興趣價值（β = 0.20）顯著正向預測T4學業成績；T3努力成本認知顯著負向預測T4學業成績（β =—0.17）。在英語學科中，T3學業自我概念顯著正向預測T4學業成績（β = 0.20）；T3努力成本認知顯著負向預測T4學業成績（β = —0.21）；而T3學習興趣價值對T4學業成績的預測路徑不顯著。潛變量調節分析結果進一步顯示，數學學科中T3學業自我概念和T3努力成本認知對T4學業成績的預測存在顯著的交互效應（見表3）。具體交互效應如圖2所示，學業自我概念能夠顯著地緩解努力成本認知對學業成績的負向影響。在英語學科中，T3各變量對T4學業成績的預測不存在顯著的潛在交互效應。

表3 T3動機變量對T4學業成績的潛在交互模型結果

圖2 數學學業自我概念與努力成本認知對學業成績預測的潛在交互效應

四、討論與結論

本研究運用交叉滯后設計考察了高二至高三的一年間學生在數學和英語兩門學科的學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知的動態變化、相互影響及其對學業成績的影響。首先，相比于小學生和初中生在成長過程中普遍出現的學習動機明顯下滑的趨勢（Gaspard et al., 2017; Wigfield et al.,1991），高中生的學習動機呈現出了良性的發展態勢。本研究發現高二至高三階段的學生在數學和英語學科的學習動機水平隨時間的變化顯示出中等程度的穩定性。在比較各動機變量在三個測量時間點的均值時，研究結果進一步表明當學生從高二升至高三后，他們在數學和英語學科上的學業自我概念都有顯著的提高，同時對數學和英語學習的努力成本認知水平則都有顯著的下降。在英語學科，學生在高三的學習興趣價值也顯著高于在高二的學習興趣價值。

相比起高中生，小學生和初中生的學習動機仍處于形成發展的階段，較容易受到周邊環境的影響（Wigfield et al., 1997）。從小學升至初中，學科知識的難度開始顯著增加，學校也開始強調成績及社會比較，這些顯著的環境改變都會導致學生的學習動機產生變化，尤其會損害學生對學習的自信心以及對學習的興趣（Fredricks & Eccles, 2002）。從初中升至高中，學生們經歷了一次教育分流，許多學習動機和學業成績較低的學生被分流進了職業教育體系。進入高中學習的學生，學習目標普遍趨于明確，既在高考中取得優異的成績進入大學深造。此時學生對自己的各方面認知也都趨于穩定，能夠對自己的學習能力和對學習的價值認知有一個清晰的判斷。進入高三之后，學生已經完成基本知識的學習，更多地為高考進行針對性的準備。在此期間所經歷的大量練習和演練能夠不斷幫助學生鞏固完善知識要點，在此循序漸進的過程中學生能夠逐漸積累成功的經驗，從而使學業自我概念得到提升，同時努力成本認知得到緩解。

關于三個學習動機變量之間的發展關系，本研究發現學業自我概念和學習興趣價值在兩個學科中都不存在長期的相互影響關系。EVT對于學習能力和學習興趣之間的關系是存在方向性假設的，認為在現實情境中，學生傾向于覺得自己能夠成功的學科和任務更加有趣（Wigfield & Eccles, 2002; Wigfield et al., 2009）。自我決定理論（Self-Determination Theory, SDT）也提出了類似的假設，認為學生對能力的感知是形成內在動機和學習興趣的先決條件（Deci & Ryan, 2000）。Bandura（1997）在其社會認知理論中也提到，在時間變化的關系中，高度的效能感會促進掌握體驗，隨著時間的推移，提供有利于興趣增長的自我滿足。基于這些觀點，理論上學業自我概念應當能夠影響學習興趣的形成和發展。相對于較為明確的理論假設，實證研究的發現則較為復雜并呈現出不一致性。一些研究結果支持了理論假設。例如Marsh等人（2005）在同一學年對數學自我概念和數學興趣進行了兩次測量。前期的數學自我概念正向預測后期的數學興趣，而前期的數學興趣與后期的數學自我概念無顯著相關。Lauermann等人（2017）研究也發現9年級的數學自我概念正向預測12年級的數學興趣，而前期數學興趣與后期數學自我概念之間沒有顯著相關。另一些研究則發現學業自我概念和學習興趣之間沒有顯著的縱向發展關系（Skaalvik & Valas, 1999; Spinath & Spinath, 2005; Spinath & Steinmayr, 2008）。本研究的結果也支持學業自我概念和學習興趣之間不存在明顯的相互影響關系。

在數學學科中，本研究發現自我概念和努力成本之間表現出了顯著的負向相互影響關系。橫斷研究已經發現比起價值認知，能力認知和成本認知的相關系數更高（Flake et al., 2015）。本研究的結果進一步表明，在縱向發展關系上，自我概念和努力成本之間的聯系也更加的緊密。學生對自己的能力越有信心，越可能會期待在學習中取得好的結果。而因為對學習結果有正面的期待，學生會認為取得成功所需要投入的努力是值得的，從而減少努力成本認知。反之，當學生認為學習要取得成功需要付出太多的努力，他們更有可能覺得這些付出是不值得的，并因此而減少投入導致成功的概率減少。由于成功的經驗是自我概念的重要來源，因此學生的學業自我概念也會受到相應的負面影響。

本研究還發現，在從高二升至高三的階段，數學努力成本認知還顯著負向預測學習興趣價值。這個發現具有重要的教育意義。學習興趣是決定學生未來學習選擇傾向的主要因素（Hidi & Renninger,2006; Wigfield et al., 2017）。高三學生對數學學科的學習興趣很可能會影響他們對大學專業的選擇傾向。根據PISA的調查結果，當問及“學生30歲時希望從事的工作”時，中國僅有16.8%的學生希望從事科學類事業（數學、科學、工程等），位于參與調查的國家（地區）的中下游（侯杰泰，2019）。數學是所有STEM學科的基礎，如果想要提升高中生對STEM學科的選擇意愿，教育工作者應該積極關注如何幫助學生減緩數學學習的努力成本認知，以提高對數學的學習興趣。

需要注意的是，學習動機本身具有領域特殊性，學生在不同的學科領域可以形成相對獨立的學習能力和學習價值認知（Eccles et al., 1993; Trautwein et al., 2012)。早期分析學習能力和價值之間發展關系的研究通常側重的是學生整體的學習，并沒有特別關注可能存在的學科差異（Spinath & Spinath,2005）。其他的一些研究則只針對性地分析了數學學科，并沒有涉及英語學科（Lauermann et al., 2017;Marsh et al., 2005）。這些都導致已有研究無法分析學習動機發展可能存在的學科化差異。本研究的結果顯示，相比于數學學科，英語學科各動機變量發展相對獨立，體現出了明顯的學科差異性。雖然同為基礎教育階段的重點學科，數學和英語在學科特征上存在著顯著差異。例如，教師們通常認為數學學科具有較為明確的學科邊界，知識點相對明確、需要必備知識和技能的積累（Stodolsky & Grossmann,1995）。與教師的觀點相似，學生們也通常認為數學的學習內容較為固定，并且學習情境主要基于學校課堂。與此相比，語言學科的學習被認為是動態多樣化的，其教學內容多樣化、課程中經常有討論的機會并且涉及日常生活的話題（Stodolsky et al., 1991）。因此，學生在語言學科的學習上可能不需要像在數學學科中那樣高度地依賴于特定的先驗知識和技能以及特定的學習經驗。

英語作為當前世界的主要通用語言，其學科學習需要同時兼顧知識性和應用性，因此課程內容發展進化的速度更快，學生也能夠收獲來自學校內外不同來源的信息反饋，以及針對不同語言技能（如聽、讀、說、寫）的相關的反饋。這些都可能使得學生在英語學科的自我概念和學習興趣等動機認知的形成更加動態多樣化并更廣泛地分布在語言領域的不同亞技能中（Arens & Jansen, 2016; Schurtz et al., 2014)。因此，高水平的英語自我概念并不一定意味著高水平的學習興趣，因為這兩種信念可能涉及不同的語言子技能或主題。同時，在全社會都高度強調英語學習的社會現實中，學生們往往需要在校內和校外都進行相關的學習，因此具有較高的自我概念同樣未必能減少對于英語學習的努力成本認知。以上這些因素都可能是本研究中英語學科的三個動機維度之間發展相對獨立的原因。總體而言，目前探究EVT變量之間關系的領域特異性的研究資源非常有限，需要更多的研究來完善對此領域的探究。

本研究還分析了學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知對學業成績的影響。結果表明在數學和英語學科中，學業自我概念都顯著正向預測學業成績，努力成本認知都顯著負向預測學業成績。在眾多的學習動機因素中，學習能力認知被認為是學業成績的最有力預測因素之一（Marsh, 2007; Wigfield et al., 2009）。本研究的結果驗證了這一結論，并且進一步揭示出當學業自我概念、學習興趣價值和努力成本認知同時作為自變量預測學業成績時，努力成本能夠顯著負向預測學業成績。這與近年來學習成本認知領域的研究發現一致，表明成本認知與學業成績之間存在較為緊密的負相關（Jiang et al.,2018; 2020; Perez et al., 2019）。相比之下，學習興趣價值則沒有對兩個學科的學業成績顯示出一貫性的預測作用（僅在數學學科中顯著）。這些研究結果表明，努力成本認知對于學生學業成績的發展變化具有重要的解釋力。作為誘發學習回避性動機的核心要素，對學習成本認知的探究能夠幫助教育者更有效地全方位了解學生的學習發展。

通過潛變量調節分析，本研究進一步發現數學學科中學業自我概念和努力成本認知對學業成績的預測存在顯著的交互效應，表現為學業自我概念能夠顯著地緩解努力成本認知對學業成績的負向影響。EVT是強調學習能力和價值認知之間的交互作用的，因為任何一個學生都會同時體驗到與學習相關的能力、價值和成本認知。由于交互作用的檢測通常需要非常大的樣本量作為支持（Marsh et al.,2013），早期的EVT研究基本都沒有涉及交互作用的檢驗。近年來，基于新興的統計分析方法，如潛在調節結構方程模型（Kelava et al., 2011），陸續有學者開展相關的探究。但是迄今為止，只有極少數的研究同時分析了青少年學習能力、價值和成本認知對學業成績的交互作用。與本研究的結果類似，這些研究也發現在預測青少年數學成績時，能力認知與成本認知之間存在交互作用，既成本認知越低，能力認知對成績的預測越強（Guo et al., 2015; Trautwein et al., 2012）。同時我們注意到，學業自我概念和努力成本認知的交互作用僅在數學學科中顯著，在英語學科中則不顯著，契合前文所討論的學科差異性。

本研究采用交叉滯后的方法分析了高中生學習動機發展模態及其對學業成績的影響，獲得了許多重要發現。盡管如此, 本研究仍存在一些不足。首先，本研究采用問卷調查的方法獲得數據，數據來源單一，未來的研究可以結合行為觀察和深入訪談等多種方法，更加深入地剖析學生學習動機的發展模態。第二，本研究采用為期一年的追蹤數據，只考察了高二至高三這一階段的學習動機發展變化，未來可進行更長期的追蹤研究, 深入全面地分析基礎教育階段青少年學習動機的動態發展和具體特征。第三，本研究的被試來自同一所高中，雖然此高中為國內典型的省級公辦重點高中，但單一的樣本結構還是在一定程度上降低了本研究結果的代表性。未來研究需選取更大、更具代表性的樣本, 對本研究的發現予以印證。