2016, Vol. 32
国家教育部主管、北京师范大学主办。
文章信息
- 潘斌, 张良, 张文新, 纪林芹 .2016.
- PAN Bin, ZHANG Liang, ZHANG Wen-xin, JI Lin-qin .2016.
- 青少年学业成绩不良、学业压力与意志控制的关系:一项交叉滞后研究
- The Relationship of Academic Underachievement, Academic Pressure and Effortful Control among Adolescents: A Cross-lagged Study
- 心理发展与教育, 32(6): 717-724
- Psychological Development and Education, 32(6): 717-724.
- http://dx.doi.org/10.16187/j.cnki.issn1001-4918.2016.06.10
学业领域的适应与发展是儿童青少年最重要的发展任务之一(Roisman，Masten，Coatsworth，& Tellegen，2004)。随着青少年升入初中，学业难度陡增，并且开始面临明显的学业竞争与升学压力(Dotterer，McHale，& Crouter，2009)，个体开始表现出学业领域的适应问题。学业成绩不良和学业压力大是这一时期两种常见的学业适应问题。学业成绩不良(academic underachievement)即个体学习成绩落后，学业水平无法达到基本学业要求(Hinshaw，1992)；学业压力(academic pressure)则是指由学业压力源，比如考试、学业失败等所引发的心理困扰(Leung，Yeung，& Wong，2010)。青少年学业成绩不良可以预测一系列适应问题，包括情绪问题与行为问题(van Lier et al.，2012; Vaillancourt，Brittain，McDougall，& Duku，2013)、同伴拒绝(Véronneau，Vitaro，Brendgen，Dishion & Tremblay，2010)等；严重的学业压力则会导致青少年情绪问题，睡眠障碍，甚至自杀等严重心理和精神问题(Quach，Epstein，Riley，Falconier，& Fang，2015)。
意志控制(effortful control)反映了个体自我调控的能力，具体包括抑制冲动反应的能力(抑制控制)，集中注意防止分心的能力(注意控制)，以及启动和完成需要意志努力的任务的能力(激活控制，Rothbart & Bates，2006)。从童年期到青少年期，个体抑制控制、注意控制及激活控制等意志控制能力持续发展(Best & Miller，2010; King，Lengua，& Monahan，2013; Taylor，Barker，Heavey，& McHale，2013; 梁宗保，张光珍，邓慧华，宋媛，郑文明，2013)。近年来，研究者开始关注意志控制与学业发展间的关系(Blair & Raver，2015)。根据动态技能模型(dynamic skills framework，Fischer & Bidell，2006)，个体不同领域的技能或能力并非孤立发展，而是在发展过程中持续发生动态相互作用。就学业适应问题与意志控制的关系而言，一方面存在意志控制缺陷的青少年可能面临更多学业适应问题，另一方面学业适应问题也可能会制约青少年意志控制发展。基于此，本研究采用两时间点交叉滞后设计，考察青少年期两种主要学业适应问题，即学业成绩不良、学业压力与意志控制间的双向联系。
1.1 学业成绩不良与意志控制的关系大量理论和实证研究表明，儿童青少年意志控制可正向预测其学业表现(如，Blair & Razza，2007; Blair，Ursache，Greenberg，& Vernon-Feagans，2015; Valiente，Lemery-Chalfant，Swanson，& Reiser，2008; 综述见Liew，2012)。从理论上讲，高意志控制儿童能够有效调动自身认知和情绪资源投入到学习活动中，从而获得良好的学习成绩(Blair & Diamond，2008)。具体来说，高意志控制儿童能够在学习活动中保持专注，抑制对分心刺激的关注，同时调节自身情绪反应性，有效对抗学习中的焦虑、厌倦等不良情绪(Blair et al.，2015)。Blair和Razza(2007)以低社会经济地位的学前儿童为被试的研究发现，控制智商后，教师报告的意志控制(包括抑制控制和注意控制)与实验测得的抑制控制均可显著预测学前儿童的数学能力。Valiente等(2008)对三、五年级被试的短期追踪发现，控制先前学习成绩后，意志控制对学业成绩依然具有稳定预测作用。
另一方面，学业活动中个体需集中注意、调控自己的情绪等，因而学业活动也为儿童青少年提供了锻炼和提高意志控制能力的背景。相对于学业良好的儿童青少年，学业不良个体较少或不能有效参与到锻炼意志控制能力的学业活动中(Fuhs，Nesbitt，Farran，& Dong，2014)，如课堂讨论、复杂问题解决等。因此，学业成绩不良可能会负向预测个体意志控制能力。已有少量研究以学龄前和小学低年级儿童为被试探讨学业成绩对执行控制机能的影响，发现控制前测的执行控制机能后，学前儿童数学(Fuhs et al.，2014; Welsh，Nix，Blair，Bierman，& Nelson，2010)和言语表达(Bohlman，Maier，& Palacios，2015)方面的表现可预测随后执行控制机能的提高。但是，这些研究揭示的是学龄前或初期学业成绩与执行控制机能间的关系。执行控制机能与意志控制同为个体自我调控过程，均包含抑制与执行注意成分，但与意志控制不同，执行控制机能更侧重认知过程的调控(Blair & Razza，2007; Zhou，Chen，& Main，2012)。同时，学龄前或初期是学业活动的发生期，此时儿童初涉听讲、课堂讨论等学业活动，学业活动对于自我调控能力，尤其是像执行控制机能这样的认知调控能力的影响更明显。但在青少年期，学业活动与参与对调控能力的影响是否仍旧明显，有待探讨。
1.2 学业压力与意志控制的关系自我调控损耗理论(regulatory depletion model)指出，压力环境会损耗自我调控资源，对个体自我调控系统产生不利影响(Baumeister，Muraven，& Tice，2000; Baumeister，Vohs，& Tice，2007)。Oaten和Cheng(2005)对57名大学生进行实验研究，发现考试压力损耗大学生自我控制资源，导致抑制控制水平下降，出现更多低自我调控行为，如吸烟、吃不健康食物、更少运动等。一项fMRI研究(Liston，McEwen，& Casey，2009)发现，考试压力导致大学生抑制控制能力下降以及背外侧前额叶与顶叶耦合降低，考试过后个体抑制控制能力以及前额叶功能逐渐恢复。因而，基于已有理论及研究发现，我们可预期，学业领域的压力对心理发展仍不成熟的青少年自我调控能力存在重要影响。Oaten和Cheng(2005)以及Liston等人(2009)的研究仅考察了即时的考试压力对自我调控行为和前额叶功能的作用。如Liston等的研究所揭示的，即时考试压力对个体自我调控机能的影响在这种压力消失后可得到恢复。但是，日常学业压力因其持续存在性，对青少年自我控制系统的影响可能不同于即时的考试压力。
关于意志控制对学业压力的影响，未有实证研究进行考察。一些间接证据表明意志控制水平高的儿童可能会感知到更少的学业压力。首先，如前所述，意志控制通常与良好的学业表现相联系(Blair & Razza，2007; Blair et al.，2015; Valiente et al.，2008; 综述见Liew，2012)。其次，研究发现，高意志控制儿童青少年在面临压力时更多地采用积极的应对策略，较少采用消极的应对策略(Valiente，Lemery-Chalfant，& Swanson，2009)；且具有良好的社会技能，能够建立起良好的师生关系、同伴关系(de Wilde，Koot，& van Lier，2016)。良好的学业成绩、积极的应对策略和良好的社会关系等可缓解青少年的压力感，并减轻压力带来的消极影响。然而，这些间接证据并不必然意味着高意志控制与青少年较低的学业压力相联系。尤其是在我国文化背景下，家长与教师对儿童青少年学业表现有着非常高的期待和要求，加之由于升学机会相对有限，我国青少年体验到更多、更强的学业压力(Fuligni，Tseng，& Lam，1999; Ang & Huan，2006)。因此，对于意志控制是否可预测青少年的低学业压力，有待于进一步实证检验。
综上所述，本研究使用间隔两年的纵向数据，通过交叉滞后分析揭示青少年两种主要学业适应问题——学业成绩不良、学业压力与意志控制间的双向关系。基于已有理论与实证证据，我们预期，意志控制可负向预测随后的学业成绩不良，学业压力可负向预测意志控制，但是对青少年学业成绩不良是否可预测随后的意志控制，以及意志控制是否可预测青少年较低的学业压力，我们无法做出假设。
2 方法 2.1 被试本研究数据来自国内一项大型追踪项目。该项目的初始被试为14所小学(6所省级规范化小学，8所普通小学)39个班级的2000余名小学三年级儿童，持续追踪至高中。根据本研究的目的，我们使用初二(T1)与高一(T2)两个时间点数据。T1、T2两时间点追踪到的被试共1263名青少年。其中初二(T1)时追踪到的青少年共1217人，分布在12所初中143班级中(班级人数在35~60之间)，其中男生593人，占48.7%，平均年龄14.21 ± 0.33岁。高一(T2)时追踪到的青少年为1251人，分布在19所高中279班级中(班级人数在25~69之间)，其中男生625人，占50.0%，平均年龄16.22 ± 0.34岁。T1、T2两时间点均有完整数据的被试为1130人，占总调查人数的89.47%，其中男生573人，女生537人。数据完整的被试与缺失的被试在两时间点意志控制、学业成绩不良上不存在显著差异(,t,s<1.49，p>0.14)，学业压力上存在显著差异(,t,s<2.91，p<0.01)，缺失被试学习压力更小。被试的母亲受教育水平在本科及本科以上者占35.9%，本科以下且高中以上者占54.4%，高中以下者占9.7%；父亲受教育水平在本科及本科以上者占49.5%，本科以下且高中以上者占43.3%，高中以下者占7.2%。家庭月收入在1000元以下的占1.3%，1000~3000元间的占20.7%，3000~6000元之间占45.6%，6000元以上的占32.4%。
2.2 研究工具 2.2.1 学业成绩不良学业成绩自我评定量表改编自Wigfield，Eccles，MacIver，Reuman，和Midgley(1991)的学业成绩评定量表。该量表包含7个题目，其中1、3、5、7题测量青少年对总体成绩以及语文、数学、英语成绩班级排名的自我评价(如“如果把你班所有同学的数学成绩按从最差到最好的顺序排列，你将把自己放在什么位置？”)；2、4、6题测量青少年对语文、数学、英语三科成绩的自我评价(如“你的数学成绩如何？”)。作答采用5点计分，1表示非常(最)差，5表示非常(最)好。得分越高说明学习成绩越好。本研究中将全部项目反向计分，以表示青少年学业成绩不良的程度。两时间点上该量表Cronbach’s α信度分别是0.89和0.86。
2.2.2 学业压力学业压力采用青少年生活事件量表(Adolescent Self-Rating Life Events Checklist，ASLEC; 刘贤臣等，1997)中的学业分量表进行测量。原始问卷中，该分量表共包含5个项目，其中“家庭经济困难”“评选落空”2个项目不能反映青少年学业压力，本研究基于项目的内容效度将这两个项目删除，使用3个项目测量青少年学业压力(如“学业压力大”)。针对每个项目描述的事件，要求被试回答在过去的12个月内是否发生过。若未发生过，则记为“0”；若发生过，则进一步采用5点量表回答该事件的影响程度，1表示“没有影响”，5表示“极重度影响”。计算3个项目得分的平均分，分数越高表示学业压力越大。该量表在以往研究中广泛应用(如，李海垒，张文新，2014)。本研究中，两时间点上该量表Cronbach’s α信度分别是0.73和0.81。
2.2.3 意志控制青少年意志控制采用青少年早期气质问卷(Early Adolescent Temperament Questionnaire-Revised; EATQ-R，Ellis & Rothbart，2001)的意志控制分量表进行测量，具体包括激活控制(如“按时完成任务对我来说很困难”)、注意控制(如“聚精会神地做作业，对我来说很容易”)和抑制控制(如“我能坚持我的计划和目标”)三个子维度，共16个项目。该问卷采用5点计分，从“完全不符合”到“完全符合”分别记1到5分。由青少年自我报告，分数越高表示意志控制能力越强。该问卷在以往的研究(如纪林芹，张迎春，张良，赵树娟，张文新，2012)中广泛使用，具有较好的适用性。本研究中两时间点的Cronbach’s α信度分别是0.79和0.81。
2.3 施测程序本研究主试为发展心理学研究生，均具有丰富施测经验。施测前首先对主试进行指导语、问卷内容及施测注意事项等培训。问卷施测取得学校、家长以及学生同意。以班级为单位集体施测，每班由两名主试负责，被试回答完全部问卷后由主试当场收回。施测过程中，学校教师均不在场。
2.4 数据管理与分析本研究采用SPSS 13.0进行数据录入与管理，采用SPSS 20.0、Mplus 7.0进行统计分析。
2.5 共同方法偏差检验由于本研究数据均来自青少年自我报告，因此首先对所使用变量进行共同方法偏差检验，检验采用Harman单因子法(Podsakoff，MacKenzie，Lee，& Podsakoff，2003; 周浩，龙立荣，2004)，结果发现，特征值大于1的因子共13个，第一因子的变异解释率为19.99%，小于40%的临界标准，因此共同方法效应不明显。
3 结果 3.1 初步分析本研究涉及变量的平均数、标准差及皮尔逊积差相关分析结果见表 1。如表 1所示，意志控制各维度、学业成绩不良、学业压力间隔两年的相关均呈中等程度(意志控制: r=0.50 ~ 0.57，学业成绩不良: r=0.56，学业压力: r=0.42，ps<0.01)，表明青少年自我报告的意志控制、学业成绩不良、学业压力具有中度稳定性。两时间点意志控制各维度与学业成绩不良(rs=-0.39 ~-0.16，ps<0.05)和学业压力(rs=-0.26~-0.07，ps<0.05)均显著负相关。独立样本t检验结果表明，意志控制各维度不存在显著性别差异(,t,s<1.44，ps>0.05)，学业成绩不良和学业压力性别差异显著(,t,s>3.29，ps<0.01)，男生存在更多学业成绩不良问题，而女生学业压力更大。
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
| 1.T1 激活控制 | — | |||||||||
| 2.T1 注意控制 | 0.60** | — | ||||||||
| 3.T1 抑制控制 | 0.55** | 0.58** | — | |||||||
| 4.T2 激活控制 | 0.57** | 0.42** | 0.39** | — | ||||||
| 5.T2 注意控制 | 0.45** | 0.51** | 0.44** | 0.64** | — | |||||
| 6.T2 抑制控制 | 0.35** | 0.41** | 0.50** | 0.55** | 0.57** | — | ||||
| 7.T1 学业成绩不良 | -0.36** | -0.39** | -0.27** | -0.26** | -0.30** | -0.16** | — | |||
| 8.T2 学业成绩不良 | -0.26** | -0.29** | -0.21** | -0.38** | -0.38** | -0.22** | 0.56** | — | ||
| 9.T1 学业压力 | -0.22** | -0.25** | -0.26** | -0.23** | -0.26** | -0.17** | 0.21** | 0.22** | — | |
| 10.T2 学业压力 | -0.07* | -0.10** | -0.09** | -0.18** | -0.19** | -0.13** | 0.03 | 0.20** | 0.42** | — |
| M (SD) | 3.95(0.68) | 3.83(0.56) | 3.76(0.62) | 3.58(0.72) | 3.69(0.55) | 3.71(0.61) | 1.43(0.74) | 1.67(0.69) | 1.56(1.06) | 1.72(1.21) |
| M男(SD男) | 3.92(0.68) | 3.81(0.55) | 3.76(0.63) | 3.58(0.75) | 3.71(0.57) | 3.71(0.62) | 1.50(0.77) | 1.75(0.76) | 1.44(1.05) | 1.45(1.13) |
| M女(SD女) | 3.98(0.67) | 3.85(0.57) | 3.76(0.61) | 3.59(0.70) | 3.67(0.53) | 3.70(0.59) | 1.36(0.71) | 1.60(0.62) | 1.68(1.06) | 1.96(1.23) |
| 注： * p<0.05，**p<0.01，*** p<0.001，下同。 | ||||||||||
采用潜变量结构方程模型考察意志控制与学业成绩不良、学业压力之间的交叉滞后关系。为简化模型，将意志控制和学业成绩不良项目进行打包，合成潜变量(吴艳，温忠麟，2011)。其中意志控制按照维度打包，将激活控制、注意控制、抑制控制三个维度的均分作为意志控制潜变量的观测变量；学业成绩不良按照项目意义打包，将第1题单独一组，第2、4、6题一组，第3、5、7题一组，分别计算平均分，将三组均分作为学业成绩不良的观测指标；学业压力直接使用三个项目作为潜变量的观测指标。在交叉滞后模型中，允许两时间点相同观测变量和同一时间点潜变量误差相关，两时间点相同潜变量间设置自回归路径以控制同一变量的发展稳定性，两时间点不同潜变量间设置交叉滞后路径(Little，2013)。由于在模型中设置了学业成绩不良和学业压力间的交叉滞后路径，这一模型设置有助于获得更好的模型拟合，更重要的是，可对我们感兴趣的变量间关系，即学业成绩不良、学业压力与意志控制间的交叉滞后联系提供更严格的考察(Sulik et al.，2015)。本研究使用稳健最大似然估计(robust maximum likelihood estimation，MLR，Muthén & Muthén，2012)，缺失值估计使用全息最大似然估计(full information maximum likelihood estimation，FIML，Enders，2013)。模型结果如图 1所示。
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| 图 1 学业不良、学业压力、意志控制的交叉滞后关系 注： AU＝学业成绩不良，IHN＝抑制控制，ATT＝注意控制，ACT＝激活控制，AP＝学业压力。为保证模型简洁美观，模型中未标出两时间点相同观测变量的误差相关。两时间点学业成绩不良三个观测变量的误差相关分别是0.21、-0.01、0.05，意志控制的三个变量的误差相关分别是0.30、0.07、0.41，学业压力的三个观测变量的误差相关分别是0.02、0.14、0.25。 |
模型各项拟合指标良好，CFI=0.97，TLI=0.96，RMSEA=0.050(90% CI [0.045，0.055])，χ2=447.27，df =112，p<0.01。由图 1可知，控制发展稳定性，以及学业成绩不良与学业压力间交叉滞后联系后，T1意志控制可显著预测T2学业成绩不良(γ=-0.07，SE =0.03，p<0.05)，但是T1学业成绩不良无法显著预测T2意志控制(γ=0.03，SE =0.03，p >0.05)；T1学业压力可显著预测T2意志控制(γ=-0.07，SE =0.03，p<0.05)，而T1意志控制不能显著预测T2学业压力(γ =0.03，SE =0.04，p >0.05)① 。
①由于学业成绩和学业压力存在显著性别差异，因此为揭示青少年学业成绩不良和学业压力对意志控制影响效应是否存在性别差异，即图 1所示变量间关系模式是否具有性别等同性，进行多组结构方程建模(SEM)。首先，建立模型M1，允许男生和女生全部路径自由估计，然后建立模型M2，将男生女生自回归和交叉滞后路径限定相等，最后采用Satorra-Bentler χ2 差异检验(Satorra & Bentler，2001)比较模型M1和模型M2差异。结果显示，模型M2拟合良好(CFI=0.97，TLI=0.96，RMSEA=0.050(90% CI [0.045，0.055])，χ2=648.67，df =257，p<0.01)，并且与模型M1(CFI=0.97，TLI=0.96，RMSEA=0.051(90% CI [0.046，0.056])，χ2=635.40，df =248，p<0.01)差异不显著，Δχ2(9)=13.11，p>0.05，表明图 1所示变量间关系不存在显著性别差异。
4 讨论本研究采用间隔2年交叉滞后设计，通过对1263名青少年进行调查，考察青少年学业成绩不良、学业压力两种主要学业适应问题与意志控制间的双向关系。我们发现，青少年学业成绩不良、学业压力与意志控制各维度之间存在显著正相关；潜变量交叉滞后分析显示，控制各研究变量的发展稳定性，及学业成绩不良与学业压力间的交叉滞后联系后，意志控制可显著预测学业成绩不良，学业压力可显著预测意志控制，但学业成绩不良无法显著预测意志控制，意志控制无法显著预测学业压力。
4.1 学业成绩不良与意志控制的关系本研究发现青少年意志控制对自我感知学业成绩不良具有显著负向预测作用。已有研究在学龄前期(Blair & Razza，2007; Blair et al，2015)、童年中晚期(Valiente et al.，2008)的个体中发现，意志控制对学业表现具有显著正向预测作用。因而，本研究结果与以往研究发现一致，且将意志控制可预测学业成绩这一关系拓展至青少年期。高意志控制儿童青少年具有更好的集中与维持注意，以及行为调控能力，这些能力有助于他们更高效地获取知识，解决学业问题和完成学习任务(Blair & Razza，2015)。不仅如此，意志控制还可能通过学业效能感与学业动机的中介作用而对学业成绩产生促进作用。由于高意志控制儿童青少年在学习过程中表现出良好注意与行为调控能力，因此，他们会获得更多家长、同伴和教师关于其学业行为表现或学业能力的积极评价及自我强化，从而形成良好的学业效能和积极的学习动机，在学业中更加投入(Blair & Diamond，2008)。因而，高意志控制儿童青少年在学业活动中有良好表现，获得较好学业成绩，而不易出现学习成绩不良。
我们发现，青少年学业成绩不良无法显著预测意志控制。这与已有关于学业成绩可预测意志控制相关能力的研究发现(Bohlman et al.，2015; Fuhs et al.，2014; Welsh et al.，2010)不一致。这在一定程度上是由于已有研究考察的是执行控制机能，而本研究考察的是意志控制。执行控制机能与意志控制都反映个体自我调控能力，两者所包含成份类似，但相对而言，执行控制机能主要涉及对认知过程的调控，而意志控制则涉及更广泛的调控过程(Blair & Razza，2007)。本研究结果与已有研究的不一致可能表明，学业成绩对调控机能的影响作用主要表现在涉及认知过程的调控机能方面。但本研究结果也可能意味着，青少年期学业成绩与意志控制间的关系不同于童年期。童年期是学业活动的发生期，这时意志控制相关能力的发展也更明显(Best & Miller，2010)，因此，童年期学业活动对于意志控制的影响作用较大，而青少年期，学业活动对意志控制的作用变得相对有限。即从童年期到青少年期，学业活动对于意志控制的作用随年龄增长逐渐减小。但是由于本研究对象仅涉及青少年期被试，不能对该问题进行直接检验，有待未来研究进行考察。
4.2 学业压力与意志控制的关系以往研究发现，考试压力会导致大学生抑制控制、注意转换能力下降，出现更多低自我调控行为(Liston et al.，2009；Oaten & Cheng，2005)。与这些研究结果相一致，本研究发现日常学业压力会对青少年意志控制产生负向影响，且这种影响具有持续性和长期性，表现为14岁的学业压力影响16岁的意志控制水平。根据自我调控资源损耗模型，自我调控资源是有限的，应对压力会消耗自我调控资源，从而出现自我调控能力降低，乃至受损(Baumeister et al.，2000; Baumeister et al.，2007)。具体来说，青少年在面临学业压力时会反思自身学业问题，思考如何改善以提高学业成绩，且需运用自我调控资源以抵御学业压力引发的消极情绪(Oaten & Cheng，2005)，这些均消耗自我调控资源，从而使个体出现意志控制能力下降。
我们发现，青少年意志控制不能预测学业压力。高意志控制儿童青少年通常学业表现良好(Blair & Razza，2007; Blair et al.，2015; Liew，2012; Valiente et al.，2008)，更多采用积极应对策略(Valiente et al.，2009)，且更可能拥有良好师生与同伴关系(de Wilde et al.，2016)。按照一般的压力应对理论，这些方面均有助于减轻个体压力体验。然而，本研究发现表明，一般压力应对的理论观点不适用于解释意志控制与学业压力间的关系。青少年学业压力不仅来自学业本身，而且还来自他人以及自身期望与要求(Ang & Huan，2006)。具有良好意志控制能力的青少年学习成绩及学习行为表现均较好，他们同时也被家长、教师，乃至自己在学业方面寄予更高要求和期待。这些要求和期待会使个体产生较大学业压力。而且，如前所述，我国文化背景下青少年体验到更多、更强学业压力(Fuligni et al.，1999)。因此，可以理解，至少在我国文化背景下，青少年较高意志控制能力不会有助于减轻其学业领域的压力感。
4.3 本研究总结与未来研究方向本研究采用交叉滞后设计，探讨青少年学业成绩不良、学业压力与意志控制间的双向关系。我们采用较为严格的统计模型，控制研究变量各自的发展稳定性、及学业成绩不良与学业压力间的交叉滞后联系，揭示了学业成绩不良、学业压力与意志控制间的独特联系。本研究发现，青少年意志控制可显著负向预测学业成绩不良，学业压力可显著负向预测意志控制，学业成绩不良对意志控制、以及意志控制对学业压力均不存在显著预测作用。这些研究发现表明学业领域发展与意志控制间存在动态联系，且学业成绩不良、学业压力两学业适应不良指标与意志控制间的联系存在差异。鉴于此，学校与家庭教育不仅需关注儿童青少年学业适应状况，而且也应该关注与促进其意志控制或自我调控能力发展。
本研究存在一些局限。首先，本研究中学业成绩不良使用自我报告测量。尽管以往研究表明自我报告的学习成绩与客观学习成绩具有高相关(Herrenkohl，Catalano，Hemphill，& Toumbourou，2009)，但是客观成绩指标能更准确地反映个体学习成绩。未来研究应增加客观学业成绩指标或采用多方法多来源数据。其次，本研究中意志控制通过问卷进行测量，反映的是个体意志控制能力或倾向性，而非实际意志控制水平(Blair et al.，2015; Toplak，West，Keith，& Stanovich，2013)。未来研究有必要增加实验室任务测量意志控制，考察其与学业成绩、学业压力间的关系。此外，鉴于意志控制预测学业成绩不良、学业压力预测意志控制，未来研究需进一步揭示这种预测作用产生的过程与机制。而且，未来研究也有必要考察不同年龄儿童青少年群体，以揭示学业成绩不良、学业压力与意志控制间的关系模式可能存在的年龄或发展阶段差异。
5 结论本研究得到以下结论：青少年意志控制可显著负向预测日后自我感知的学业成绩不良，但自我感知的学业成绩不良无法显著预测日后的意志控制，学业压力可显著负向预测日后的意志控制，但意志控制无法显著预测日后的学业压力。这些结果表明，青少年学业领域发展与自我调控能力发展间存在动态联系。
| Ang, R. P., & Huan, V. S (2006). Academic expectations stress inventory development, factor analysis, reliability, and validity. Educational and Psychological Measurement , 66(3), 522-539. DOI: 10.1177/0013164405282461. |
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