基于IRT展開模型構(gòu)建中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠精準(zhǔn)測(cè)量量表的探索與實(shí)踐一、引言1.1研究背景在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的教育環(huán)境下，中學(xué)生面臨著繁重的學(xué)業(yè)壓力、激烈的升學(xué)競(jìng)爭(zhēng)以及復(fù)雜的人際關(guān)系，學(xué)習(xí)倦怠現(xiàn)象日益凸顯。學(xué)習(xí)倦怠是指學(xué)習(xí)者由于長(zhǎng)期的學(xué)習(xí)壓力、缺乏學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)力等原因，產(chǎn)生的一種對(duì)學(xué)習(xí)感到疲憊、冷漠和缺乏成就感的心理狀態(tài)。這種狀態(tài)不僅會(huì)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)產(chǎn)生負(fù)面影響，還可能影響他們的身心健康和未來發(fā)展。據(jù)相關(guān)研究顯示，相當(dāng)比例的中學(xué)生存在不同程度的學(xué)習(xí)倦怠問題，這引起了教育界和社會(huì)的廣泛關(guān)注。目前，測(cè)量中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的工具主要包括自我報(bào)告問卷、心理學(xué)測(cè)驗(yàn)和觀察等方法。然而，這些傳統(tǒng)測(cè)量工具存在一定的局限性。自我報(bào)告問卷雖然能夠反映學(xué)生的主觀感受，但容易受到社會(huì)期望效應(yīng)的干擾，導(dǎo)致學(xué)生在回答問題時(shí)可能會(huì)夸大或隱瞞自己的真實(shí)情況，從而無法準(zhǔn)確反映學(xué)習(xí)倦怠狀態(tài)。心理學(xué)測(cè)驗(yàn)在適用對(duì)象上存在較大限制，例如某些測(cè)驗(yàn)可能只適用于特定年齡段或特定能力水平的學(xué)生，而且容易受到人工因素的干擾，如主試的指導(dǎo)語、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)等，影響測(cè)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。觀察法雖然可以更真實(shí)地刻畫學(xué)習(xí)倦怠的狀態(tài)，但成本較高，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，且適用范圍受到諸多限制，例如觀察者的主觀偏見、觀察環(huán)境的局限性等，都可能導(dǎo)致觀察結(jié)果的偏差。為了更準(zhǔn)確、有效地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度，本研究引入了IRT展開模型。IRT（ItemResponseTheory）即項(xiàng)目反應(yīng)理論，是一種現(xiàn)代心理測(cè)量理論，它以被試對(duì)項(xiàng)目的反應(yīng)為基礎(chǔ)，通過數(shù)學(xué)模型來估計(jì)被試的能力水平和項(xiàng)目的難度、區(qū)分度等參數(shù)。IRT展開模型作為IRT的一種，主要描述了人對(duì)多項(xiàng)選擇題或多維空間的正確率不同的模型，它可以考慮長(zhǎng)項(xiàng)（即所有選項(xiàng)都會(huì)得分）和短項(xiàng)（即第一或前幾項(xiàng)選項(xiàng)得分，剩余的選項(xiàng)不得分）兩種選項(xiàng)得分方式，能夠更好地描述測(cè)試者的答題情況，從而更精確地測(cè)量被試在不同維度上的特質(zhì)水平。將IRT展開模型應(yīng)用于中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表的編制，有望克服傳統(tǒng)測(cè)量工具的局限性，為中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的研究和干預(yù)提供更可靠的依據(jù)。1.2研究目的與意義本研究旨在編制基于IRT展開模型的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表，以克服傳統(tǒng)測(cè)量工具的局限性，為中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的研究和干預(yù)提供更科學(xué)、準(zhǔn)確的測(cè)量工具。具體目的包括：確定中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的維度和項(xiàng)目，構(gòu)建基于IRT展開模型的量表框架；運(yùn)用IRT展開模型對(duì)量表項(xiàng)目進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，提高量表的測(cè)量精度；對(duì)編制的量表進(jìn)行信度、效度檢驗(yàn)，確保量表的可靠性和有效性。本研究的意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：在教育實(shí)踐中，準(zhǔn)確測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度，有助于教師和家長(zhǎng)及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生存在的問題，采取針對(duì)性的教育措施，如調(diào)整教學(xué)方法、提供心理輔導(dǎo)等，幫助學(xué)生緩解學(xué)習(xí)倦怠，提高學(xué)習(xí)積極性和學(xué)習(xí)效果，促進(jìn)學(xué)生的身心健康發(fā)展。同時(shí)，基于IRT展開模型的量表可以為學(xué)校的教育管理提供數(shù)據(jù)支持，學(xué)?？梢愿鶕?jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠情況，合理安排教學(xué)任務(wù)、優(yōu)化課程設(shè)置，營(yíng)造良好的學(xué)習(xí)氛圍。在學(xué)術(shù)研究方面，本研究豐富了中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的測(cè)量工具和研究方法，為后續(xù)相關(guān)研究提供了新的思路和參考，有助于推動(dòng)學(xué)習(xí)倦怠領(lǐng)域的理論發(fā)展。此外，將IRT展開模型應(yīng)用于中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表的編制，拓展了IRT展開模型的應(yīng)用領(lǐng)域，為其他心理特質(zhì)的測(cè)量提供了借鑒。二、文獻(xiàn)綜述2.1學(xué)習(xí)倦怠相關(guān)研究2.1.1學(xué)習(xí)倦怠的定義學(xué)習(xí)倦怠的概念最早源于職業(yè)倦怠的研究。國外學(xué)者Freuberger和Maslach借鑒其在“職業(yè)倦怠”中下的定義，認(rèn)為學(xué)習(xí)倦怠是指學(xué)生對(duì)學(xué)校課程學(xué)業(yè)持負(fù)面態(tài)度的一種現(xiàn)象，并且伴有對(duì)所學(xué)課業(yè)和學(xué)?；顒?dòng)熱忱消失，呈現(xiàn)消極狀態(tài)，對(duì)同學(xué)、朋友態(tài)度冷漠和疏遠(yuǎn)等行為表現(xiàn)，其產(chǎn)生原因是較長(zhǎng)時(shí)間來自學(xué)校課程等方面的壓力。Pines和Kafry、Meier和Schmeck將學(xué)習(xí)倦怠定義為學(xué)習(xí)者長(zhǎng)期處于課業(yè)壓力下出現(xiàn)精力耗損，對(duì)師生冷漠疏遠(yuǎn)以及對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)的負(fù)面態(tài)度。國內(nèi)學(xué)者對(duì)學(xué)習(xí)倦怠也有不同的定義。臺(tái)灣學(xué)者認(rèn)為學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中因?yàn)檎n業(yè)壓力或其他個(gè)人心理層次上的因素，以至于有情緒衰竭、乏人性化及個(gè)人成就感低落的現(xiàn)象。楊麗嫻等學(xué)者則提出，當(dāng)學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)沒有興趣或缺乏動(dòng)力卻又不得以而為之時(shí)，就會(huì)感到厭煩，從而產(chǎn)生一種身心俱疲的心理狀態(tài)，并消極對(duì)待學(xué)習(xí)活動(dòng)，這種狀態(tài)稱為學(xué)習(xí)倦怠。張治遙認(rèn)為學(xué)習(xí)倦怠是學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中，由于課程壓力、作業(yè)負(fù)荷，或者其他個(gè)人心理層次上的因素，使學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的一種關(guān)于學(xué)習(xí)的負(fù)面情緒現(xiàn)象，具體表現(xiàn)為情緒耗竭、去人性化以及個(gè)人成就感低落。綜合國內(nèi)外學(xué)者的觀點(diǎn)，本研究將學(xué)習(xí)倦怠定義為學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中，由于長(zhǎng)期的學(xué)習(xí)壓力、缺乏學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)力等原因，產(chǎn)生的一種對(duì)學(xué)習(xí)感到疲憊、冷漠和缺乏成就感的心理狀態(tài)，以及相應(yīng)的逃避學(xué)習(xí)等行為表現(xiàn)。這種定義涵蓋了學(xué)習(xí)倦怠的心理和行為兩個(gè)方面，更全面地反映了學(xué)習(xí)倦怠的本質(zhì)特征。2.1.2學(xué)習(xí)倦怠的結(jié)構(gòu)維度關(guān)于學(xué)習(xí)倦怠的結(jié)構(gòu)維度，學(xué)者們提出了不同的理論模型。其中，較為典型的是三維度結(jié)構(gòu)模型，由情緒衰竭、去個(gè)性化和低成就感三個(gè)維度構(gòu)成。情緒衰竭是學(xué)習(xí)倦怠的核心維度，指學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中感到情緒上的疲憊和枯竭，如感到疲勞、焦慮、沮喪等，對(duì)學(xué)習(xí)失去熱情和動(dòng)力，這是學(xué)習(xí)倦怠最直接的表現(xiàn)。去個(gè)性化維度表現(xiàn)為學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)的消極態(tài)度和情感疏遠(yuǎn)，對(duì)同學(xué)、老師和學(xué)習(xí)任務(wù)表現(xiàn)出冷漠、疏離的態(tài)度，甚至對(duì)學(xué)習(xí)產(chǎn)生抵觸情緒。低成就感維度則體現(xiàn)為學(xué)生對(duì)自己的學(xué)習(xí)能力和成果產(chǎn)生懷疑和不滿，認(rèn)為自己無法取得好成績(jī)，對(duì)自己的學(xué)習(xí)表現(xiàn)不滿意，從而導(dǎo)致自信心下降。除了三維度結(jié)構(gòu)模型，也有學(xué)者提出了其他的維度劃分。例如，有研究認(rèn)為學(xué)習(xí)倦怠還包括意志削弱和價(jià)值否定維度。意志削弱表現(xiàn)為學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中缺乏堅(jiān)持性和毅力，容易放棄，難以集中精力完成學(xué)習(xí)任務(wù)；價(jià)值否定則是學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)的意義和價(jià)值產(chǎn)生懷疑，認(rèn)為學(xué)習(xí)沒有價(jià)值，從而缺乏學(xué)習(xí)的內(nèi)在動(dòng)力。還有學(xué)者將學(xué)習(xí)倦怠分為情緒低落、行為不當(dāng)和成就感低三個(gè)維度，情緒低落主要反映學(xué)生的消極情緒體驗(yàn)，行為不當(dāng)表現(xiàn)為學(xué)生出現(xiàn)逃避學(xué)習(xí)、遲到早退等不良行為，成就感低則體現(xiàn)為學(xué)生對(duì)自己的學(xué)習(xí)成果不滿意，缺乏成就感。在本研究中，考慮到三維度結(jié)構(gòu)模型在學(xué)習(xí)倦怠研究中應(yīng)用較為廣泛，且具有較好的理論和實(shí)證基礎(chǔ)，能夠較為全面地涵蓋學(xué)習(xí)倦怠的主要特征，因此將主要基于情緒衰竭、去個(gè)性化和低成就感這三個(gè)維度來編制中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表，同時(shí)也會(huì)參考其他維度劃分的研究成果，對(duì)量表的項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)化和完善，以確保量表能夠更準(zhǔn)確地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。2.1.3中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的影響因素中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠是一個(gè)復(fù)雜的現(xiàn)象，受到多種因素的綜合影響，主要包括個(gè)人、家庭、學(xué)校和社會(huì)等層面。在個(gè)人層面，學(xué)生的個(gè)性特征、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)興趣、自我效能感等因素對(duì)學(xué)習(xí)倦怠有重要影響。內(nèi)向、敏感、情緒不穩(wěn)定的學(xué)生更容易體驗(yàn)到學(xué)習(xí)壓力，從而產(chǎn)生學(xué)習(xí)倦怠。學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)不足或?qū)W習(xí)興趣缺乏的學(xué)生，在面對(duì)學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)往往缺乏內(nèi)在動(dòng)力，容易感到厭倦和疲憊。自我效能感低的學(xué)生對(duì)自己的學(xué)習(xí)能力缺乏信心，在遇到困難時(shí)容易放棄，也更容易陷入學(xué)習(xí)倦怠狀態(tài)。此外，學(xué)生的學(xué)習(xí)策略和方法不當(dāng)，導(dǎo)致學(xué)習(xí)效率低下，也可能引發(fā)學(xué)習(xí)倦怠。家庭層面的因素也不容忽視。家庭教育方式對(duì)中學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和行為有著深遠(yuǎn)影響。過于嚴(yán)厲或溺愛型的教育方式都可能導(dǎo)致學(xué)生心理壓力過大或缺乏自主性，增加學(xué)習(xí)倦怠的風(fēng)險(xiǎn)。家庭氛圍不和諧，如父母經(jīng)常爭(zhēng)吵、家庭關(guān)系緊張，會(huì)使學(xué)生無法在家庭中獲得足夠的情感支持，從而影響學(xué)習(xí)情緒。家長(zhǎng)對(duì)學(xué)生的期望過高或過低，都可能使學(xué)生感到壓力過大或缺乏動(dòng)力，進(jìn)而產(chǎn)生學(xué)習(xí)倦怠。家庭經(jīng)濟(jì)狀況也可能對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)產(chǎn)生影響，經(jīng)濟(jì)困難的家庭可能無法為學(xué)生提供良好的學(xué)習(xí)條件和資源，導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)習(xí)上遇到更多困難，增加學(xué)習(xí)倦怠的可能性。學(xué)校層面的因素是影響中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的關(guān)鍵。學(xué)校的教育環(huán)境和氛圍對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)有著重要影響。過于緊張的學(xué)習(xí)氛圍和沉重的課業(yè)負(fù)擔(dān)，使學(xué)生長(zhǎng)期處于高壓狀態(tài)，容易產(chǎn)生疲勞和厭倦情緒。課程設(shè)置不合理，如課程內(nèi)容枯燥、難度過高或與學(xué)生的興趣和實(shí)際需求脫節(jié)，會(huì)降低學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。評(píng)價(jià)體系單一，過分注重考試成績(jī)，忽視學(xué)生的全面發(fā)展，容易使學(xué)生產(chǎn)生焦慮和恐懼心理，進(jìn)而導(dǎo)致學(xué)習(xí)倦怠。教師的教學(xué)風(fēng)格和方法也會(huì)影響學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。教學(xué)方法單調(diào)、缺乏互動(dòng)性的教師，難以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣；而評(píng)價(jià)方式不公平、不客觀，過分依賴考試成績(jī)的教師，會(huì)使學(xué)生感到沮喪和失望，增加學(xué)習(xí)倦怠的發(fā)生幾率。此外，師生關(guān)系不融洽，教師對(duì)學(xué)生缺乏關(guān)心和支持，也會(huì)影響學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒和學(xué)習(xí)動(dòng)力。社會(huì)層面的因素同樣會(huì)對(duì)中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠產(chǎn)生影響。社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)壓力的增大，升學(xué)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，使得中學(xué)生面臨著巨大的升學(xué)壓力，擔(dān)心無法考上理想的學(xué)校，這種壓力會(huì)導(dǎo)致學(xué)生產(chǎn)生焦慮和緊張情緒，增加學(xué)習(xí)倦怠的可能性。社會(huì)文化環(huán)境也會(huì)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)觀念和態(tài)度產(chǎn)生影響。例如，一些不良的社會(huì)風(fēng)氣，如“讀書無用論”等觀念，會(huì)影響學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)的重視程度和積極性?；ヂ?lián)網(wǎng)和社交媒體的普及，為中學(xué)生提供了豐富的信息和娛樂資源，但也容易導(dǎo)致學(xué)生沉迷其中，分散學(xué)習(xí)注意力，影響學(xué)習(xí)成績(jī)，進(jìn)而引發(fā)學(xué)習(xí)倦怠。此外，就業(yè)市場(chǎng)的不確定性和對(duì)學(xué)歷的高要求，也會(huì)使學(xué)生對(duì)未來感到迷茫和焦慮，這種情緒會(huì)反映到學(xué)習(xí)中，導(dǎo)致學(xué)習(xí)倦怠的產(chǎn)生。2.2IRT展開模型相關(guān)研究2.2.1IRT展開模型的原理IRT展開模型作為項(xiàng)目反應(yīng)理論的重要組成部分，以被試在測(cè)驗(yàn)項(xiàng)目上的反應(yīng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型來深入探究被試的潛在特質(zhì)水平與項(xiàng)目特征之間的復(fù)雜關(guān)系。其基本原理基于這樣一個(gè)假設(shè)：被試對(duì)項(xiàng)目的反應(yīng)概率主要取決于被試的潛在特質(zhì)水平以及項(xiàng)目本身的特性，如項(xiàng)目難度、區(qū)分度等。在IRT展開模型中，通常使用數(shù)學(xué)函數(shù)來精確描述這種關(guān)系，其中最具代表性的是Logistic函數(shù)。以常見的二參數(shù)Logistic模型為例，其表達(dá)式為：P_{ij}=\frac{1}{1+exp(-Da_i(\theta_j-b_i))}其中，P_{ij}表示第j個(gè)被試答對(duì)第i個(gè)項(xiàng)目的概率；\theta_j代表第j個(gè)被試的潛在特質(zhì)水平，在中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的研究中，可理解為學(xué)習(xí)倦怠程度；a_i是第i個(gè)項(xiàng)目的區(qū)分度，反映了項(xiàng)目對(duì)不同水平被試的區(qū)分能力，區(qū)分度越高，項(xiàng)目越能有效區(qū)分高倦怠和低倦怠的學(xué)生；b_i為第i個(gè)項(xiàng)目的難度，即被試答對(duì)該項(xiàng)目所需的平均潛在特質(zhì)水平，難度適中的項(xiàng)目能夠更好地測(cè)量不同程度的學(xué)習(xí)倦?。籇是一個(gè)常數(shù)，通常取值為1.702，用于標(biāo)準(zhǔn)化Logistic函數(shù)。該模型表明，被試答對(duì)項(xiàng)目的概率會(huì)隨著其潛在特質(zhì)水平的提高而增加，且項(xiàng)目的區(qū)分度和難度會(huì)對(duì)這種概率變化產(chǎn)生顯著影響。在實(shí)際應(yīng)用中，IRT展開模型的參數(shù)估計(jì)是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到模型的準(zhǔn)確性和有效性。常用的參數(shù)估計(jì)方法包括極大似然估計(jì)法（MLE）、貝葉斯估計(jì)法等。極大似然估計(jì)法通過最大化被試反應(yīng)數(shù)據(jù)的似然函數(shù)來求解項(xiàng)目參數(shù)和被試潛在特質(zhì)水平，它基于樣本數(shù)據(jù)提供的信息，尋找使觀測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)概率最大的參數(shù)值。貝葉斯估計(jì)法則是在參數(shù)估計(jì)過程中引入先驗(yàn)信息，結(jié)合樣本數(shù)據(jù)得到后驗(yàn)分布，從而估計(jì)參數(shù)，這種方法能夠充分利用先驗(yàn)知識(shí)，在樣本量較小或數(shù)據(jù)存在噪聲時(shí)，具有更好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)測(cè)量理論相比，IRT展開模型在心理測(cè)量領(lǐng)域具有諸多顯著優(yōu)勢(shì)。它能夠?qū)崿F(xiàn)項(xiàng)目參數(shù)和被試能力估計(jì)的獨(dú)立性，即項(xiàng)目參數(shù)的估計(jì)不受被試樣本的影響，被試能力的估計(jì)也不受項(xiàng)目選擇的影響，這使得不同樣本和不同測(cè)驗(yàn)形式之間的比較更加準(zhǔn)確和可靠。IRT展開模型可以根據(jù)被試的能力水平提供個(gè)性化的測(cè)量精度，對(duì)于能力水平不同的被試，測(cè)量誤差也不同，能力處于項(xiàng)目難度附近的被試，測(cè)量精度更高，這為精準(zhǔn)測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度提供了有力支持。此外，IRT展開模型還能為測(cè)驗(yàn)編制提供科學(xué)依據(jù)，通過合理選擇項(xiàng)目參數(shù)，優(yōu)化測(cè)驗(yàn)結(jié)構(gòu)，提高測(cè)驗(yàn)的信度和效度。2.2.2IRT展開模型在量表編制中的應(yīng)用現(xiàn)狀近年來，IRT展開模型在量表編制中得到了廣泛應(yīng)用，涵蓋了教育、心理、醫(yī)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。在教育領(lǐng)域，IRT展開模型被用于編制各類學(xué)業(yè)成就測(cè)驗(yàn)量表，以精準(zhǔn)測(cè)量學(xué)生的知識(shí)掌握程度和能力水平。通過該模型，能夠?qū)y(cè)驗(yàn)項(xiàng)目進(jìn)行精細(xì)分析，確定項(xiàng)目的難度、區(qū)分度等參數(shù)，從而篩選出高質(zhì)量的項(xiàng)目，提高測(cè)驗(yàn)的有效性。有研究運(yùn)用IRT展開模型編制了數(shù)學(xué)學(xué)業(yè)成就測(cè)驗(yàn)量表，通過對(duì)項(xiàng)目參數(shù)的估計(jì)和分析，發(fā)現(xiàn)部分項(xiàng)目難度過高或區(qū)分度不足，經(jīng)過調(diào)整后，量表能夠更準(zhǔn)確地反映學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)水平。在心理測(cè)量領(lǐng)域，IRT展開模型在人格量表、心理健康量表等的編制中發(fā)揮了重要作用。在編制人格量表時(shí)，利用該模型可以更好地理解被試在不同人格特質(zhì)維度上的表現(xiàn)，使量表項(xiàng)目能夠更精準(zhǔn)地測(cè)量人格特質(zhì)。一項(xiàng)關(guān)于心理健康量表編制的研究采用IRT展開模型，對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行了嚴(yán)格篩選和優(yōu)化，提高了量表對(duì)心理問題的識(shí)別能力。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，IRT展開模型被應(yīng)用于編制患者報(bào)告結(jié)局量表，用于評(píng)估患者的健康狀況和治療效果。通過該模型，可以根據(jù)患者的反應(yīng)準(zhǔn)確評(píng)估其健康水平，為臨床決策提供科學(xué)依據(jù)。例如，在編制癌癥患者生活質(zhì)量量表時(shí)，運(yùn)用IRT展開模型能夠更全面地考慮患者的生理、心理和社會(huì)功能等方面，使量表更具針對(duì)性和有效性。然而，IRT展開模型在量表編制應(yīng)用中也存在一些不足之處。該模型的應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高，需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來保證參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性。如果數(shù)據(jù)存在缺失值、異常值或測(cè)量誤差，可能會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)偏差，影響量表的質(zhì)量。IRT展開模型的假設(shè)條件較為嚴(yán)格，如局部獨(dú)立性假設(shè)、單維性假設(shè)等，在實(shí)際應(yīng)用中，這些假設(shè)可能難以完全滿足。若數(shù)據(jù)不滿足單維性假設(shè)，即被試的反應(yīng)受到多個(gè)潛在特質(zhì)的影響，而模型僅考慮了單一特質(zhì)，會(huì)導(dǎo)致模型擬合不佳，降低量表的測(cè)量精度。此外，IRT展開模型的計(jì)算過程相對(duì)復(fù)雜，需要借助專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件和較高的數(shù)學(xué)知識(shí)，這在一定程度上限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣。例如，在一些資源有限或研究人員統(tǒng)計(jì)能力不足的情況下，應(yīng)用IRT展開模型編制量表可能會(huì)面臨困難。三、研究方法3.1量表編制前期準(zhǔn)備3.1.1確定量表維度與項(xiàng)目本研究在確定中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表的維度與項(xiàng)目時(shí)，充分參考了國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料以及學(xué)習(xí)倦怠的理論模型。其中，Maslach倦怠模型作為學(xué)習(xí)倦怠研究領(lǐng)域的經(jīng)典理論，其提出的情緒衰竭、去個(gè)性化和低成就感三個(gè)維度在眾多研究中得到了廣泛應(yīng)用和驗(yàn)證。本研究以該模型為主要理論依據(jù)，結(jié)合中學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和實(shí)際情況，對(duì)量表維度進(jìn)行了確定。在情緒衰竭維度，考慮到中學(xué)生面臨的學(xué)業(yè)壓力，從學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的疲勞感、焦慮情緒、精力不濟(jì)等方面設(shè)置項(xiàng)目。例如，設(shè)置“長(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)后，我感到身心疲憊”“面對(duì)繁重的學(xué)習(xí)任務(wù)，我常常感到焦慮”等項(xiàng)目，以測(cè)量學(xué)生在情緒上的疲憊和枯竭程度。去個(gè)性化維度則關(guān)注學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)以及周圍同學(xué)、老師的態(tài)度變化。針對(duì)中學(xué)生的社交環(huán)境和學(xué)習(xí)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)了“我對(duì)同學(xué)和老師變得冷漠，不愿意交流”“我覺得學(xué)習(xí)與我無關(guān)，對(duì)學(xué)習(xí)任務(wù)敷衍了事”等項(xiàng)目，以此反映學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)和他人的疏離、消極態(tài)度。低成就感維度主要圍繞學(xué)生對(duì)自己學(xué)習(xí)成果的評(píng)價(jià)和感受來確定項(xiàng)目。結(jié)合中學(xué)生的學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)方式和自我認(rèn)知發(fā)展特點(diǎn)，制定了“我覺得自己的努力沒有得到應(yīng)有的回報(bào)，學(xué)習(xí)成績(jī)總是不理想”“我對(duì)自己的學(xué)習(xí)能力缺乏信心，覺得自己不如別人”等項(xiàng)目，用于評(píng)估學(xué)生在學(xué)習(xí)中是否體驗(yàn)到成就感缺失。除了參考Maslach倦怠模型，本研究還綜合考慮了其他相關(guān)研究成果中提出的學(xué)習(xí)倦怠維度，如意志削弱和價(jià)值否定等維度。對(duì)于意志削弱維度，添加了“我在學(xué)習(xí)中遇到困難時(shí)，很容易放棄”“我很難堅(jiān)持完成一項(xiàng)學(xué)習(xí)任務(wù)”等項(xiàng)目，以衡量學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的堅(jiān)持性和毅力。在價(jià)值否定維度，設(shè)置了“我認(rèn)為學(xué)習(xí)沒有意義，對(duì)未來沒有幫助”“我覺得學(xué)習(xí)只是為了應(yīng)付考試，沒有真正的價(jià)值”等項(xiàng)目，以考察學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)價(jià)值的認(rèn)知和態(tài)度。通過多維度的項(xiàng)目設(shè)置，力求全面、準(zhǔn)確地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。3.1.2編制初始量表在確定量表維度與項(xiàng)目后，開始進(jìn)行初始量表的編制工作。首先，根據(jù)每個(gè)維度的含義和測(cè)量目標(biāo)，編寫了一系列具體的題目。這些題目在語言表達(dá)上力求簡(jiǎn)潔明了、通俗易懂，符合中學(xué)生的認(rèn)知水平和閱讀習(xí)慣。避免使用過于專業(yè)或生僻的詞匯，確保學(xué)生能夠準(zhǔn)確理解題目的含義。例如，在情緒衰竭維度的題目“長(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)后，我感到身心疲憊”，表述直接、簡(jiǎn)單，學(xué)生能夠快速理解并根據(jù)自身情況作答。對(duì)于去個(gè)性化維度的題目“我對(duì)同學(xué)和老師變得冷漠，不愿意交流”，也采用了直白的語言，使學(xué)生能夠清晰地判斷自己是否有類似的感受和行為。在題目選項(xiàng)的設(shè)置上，采用了Likert量表計(jì)分方式，具體選用5級(jí)計(jì)分法。這種計(jì)分方式在心理測(cè)量領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，具有良好的信效度和區(qū)分度。5級(jí)計(jì)分分別為“非常不符合”“不符合”“不確定”“符合”“非常符合”。學(xué)生根據(jù)自己對(duì)每個(gè)題目的認(rèn)同程度，在這5個(gè)選項(xiàng)中選擇一個(gè)。例如，對(duì)于“我覺得學(xué)習(xí)對(duì)我沒有意義”這一題目，學(xué)生若認(rèn)為自己完全不認(rèn)同該說法，就選擇“非常不符合”；若覺得有些認(rèn)同，可選擇“符合”；若無法確定自己的態(tài)度，則選擇“不確定”。通過這種計(jì)分方式，可以較為細(xì)致地測(cè)量學(xué)生在每個(gè)項(xiàng)目上的態(tài)度和感受，從而更準(zhǔn)確地反映學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。經(jīng)過精心編寫題目和設(shè)置選項(xiàng)，初步形成了包含多個(gè)項(xiàng)目的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠初始量表。該初始量表涵蓋了情緒衰竭、去個(gè)性化、低成就感等主要維度，以及意志削弱、價(jià)值否定等補(bǔ)充維度，為后續(xù)的量表修訂和完善奠定了基礎(chǔ)。在后續(xù)研究中，將通過預(yù)測(cè)試和正式測(cè)試，對(duì)初始量表的項(xiàng)目進(jìn)行篩選和優(yōu)化，進(jìn)一步提高量表的質(zhì)量和測(cè)量效果。3.2數(shù)據(jù)收集3.2.1選取研究對(duì)象為了確保研究結(jié)果能夠準(zhǔn)確反映中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠情況，本研究采用分層抽樣的方法選取研究對(duì)象。分層抽樣是一種將總體按照某些特征分成若干層次或類別，然后從每個(gè)層次中獨(dú)立地進(jìn)行抽樣的方法，它能夠充分考慮總體的多樣性，提高樣本的代表性。首先，根據(jù)我國不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育資源分布情況，將全國劃分為東部、中部、西部三個(gè)區(qū)域。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，教育資源豐富，教學(xué)質(zhì)量較高；中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)和教育發(fā)展處于中等水平；西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后，教育資源相對(duì)匱乏。在每個(gè)區(qū)域中，隨機(jī)抽取一定數(shù)量的城市和農(nóng)村學(xué)校。城市學(xué)校在教學(xué)設(shè)施、師資力量等方面具有優(yōu)勢(shì)，而農(nóng)村學(xué)校則面臨著更多的教育資源限制，這樣的選擇能夠涵蓋不同教育環(huán)境下的中學(xué)生。在抽取的學(xué)校中，涵蓋初中和高中各年級(jí)的學(xué)生。初中階段學(xué)生面臨著從小學(xué)到中學(xué)的學(xué)習(xí)方式轉(zhuǎn)變，學(xué)習(xí)壓力逐漸增大；高中階段學(xué)生則面臨著高考的巨大壓力，學(xué)習(xí)倦怠的表現(xiàn)可能更為明顯。同時(shí)，考慮到男女生在學(xué)習(xí)方式、心理特點(diǎn)等方面存在差異，在每個(gè)年級(jí)中盡量保證男女生樣本數(shù)量的均衡。通過這種分層抽樣的方式，共選取了[X]名中學(xué)生作為研究對(duì)象，有效確保了樣本的代表性和廣泛性，能夠全面反映不同地區(qū)、學(xué)校、年級(jí)和性別的中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠狀況。3.2.2實(shí)施問卷調(diào)查本研究采用線上和線下相結(jié)合的方式發(fā)放問卷。對(duì)于具備網(wǎng)絡(luò)條件且方便在線作答的學(xué)校和學(xué)生，主要通過問卷星等專業(yè)在線調(diào)查平臺(tái)發(fā)放問卷。在問卷發(fā)放前，通過學(xué)校相關(guān)負(fù)責(zé)人向?qū)W生和家長(zhǎng)說明調(diào)查的目的、意義和作答要求，確保學(xué)生了解問卷的用途，消除他們的顧慮，鼓勵(lì)學(xué)生如實(shí)作答。在線問卷設(shè)置了必填項(xiàng)和邏輯跳轉(zhuǎn)功能，避免學(xué)生漏填重要信息，提高問卷的完整性和準(zhǔn)確性。對(duì)于一些網(wǎng)絡(luò)條件不佳或不便于在線作答的學(xué)校和學(xué)生，則采用線下紙質(zhì)問卷發(fā)放的方式。在課堂上，由教師向?qū)W生發(fā)放問卷，并詳細(xì)講解作答要求，確保學(xué)生清楚了解如何填寫問卷。問卷發(fā)放過程中，強(qiáng)調(diào)問卷的匿名性和保密性，讓學(xué)生放心作答。在問卷回收階段，對(duì)線上和線下回收的問卷進(jìn)行初步篩選，剔除無效問卷。無效問卷主要包括大量題目未作答、作答時(shí)間過短或過長(zhǎng)、答案呈現(xiàn)明顯規(guī)律性等情況。經(jīng)過嚴(yán)格篩選，最終回收有效問卷[X]份，有效回收率為[X]%。較高的有效回收率保證了數(shù)據(jù)的充足性和可靠性，為后續(xù)基于IRT展開模型的量表分析和編制提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過科學(xué)合理的數(shù)據(jù)收集方法，確保了研究數(shù)據(jù)能夠真實(shí)、準(zhǔn)確地反映中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠狀況，為實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)奠定了良好的基礎(chǔ)。3.3數(shù)據(jù)分析方法本研究運(yùn)用多種數(shù)據(jù)分析方法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以確保量表編制的科學(xué)性和有效性。使用SPSS26.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的初步整理和描述性統(tǒng)計(jì)分析。通過計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、頻率等統(tǒng)計(jì)量，了解樣本的基本特征，如學(xué)生在各量表項(xiàng)目上的得分分布情況，不同性別、年級(jí)、地區(qū)學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度差異等。運(yùn)用探索性因素分析（EFA）方法，對(duì)量表的維度結(jié)構(gòu)進(jìn)行初步探索。在進(jìn)行EFA之前，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，以判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因素分析。若KMO值大于0.6，Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性水平小于0.05，則表明數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因素分析。采用主成分分析法提取公因子，并使用方差極大旋轉(zhuǎn)法對(duì)因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使因子結(jié)構(gòu)更加清晰。根據(jù)因子載荷、碎石圖和理論意義，確定量表的維度和每個(gè)維度所包含的項(xiàng)目。例如，在分析情緒衰竭維度的項(xiàng)目時(shí)，通過EFA確定哪些項(xiàng)目在該維度上具有較高的載荷，從而明確該維度的具體內(nèi)容和測(cè)量指標(biāo)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證量表的結(jié)構(gòu)效度，運(yùn)用驗(yàn)證性因素分析（CFA）方法。使用AMOS24.0軟件構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，通過比較模型擬合指數(shù)，如χ2/df（卡方自由度比）、RMSEA（近似誤差均方根）、CFI（比較擬合指數(shù)）、TLI（塔克劉易斯指數(shù)）等，來評(píng)估模型與數(shù)據(jù)的擬合程度。若χ2/df的值在2-5之間，RMSEA小于0.08，CFI和TLI大于0.9，則說明模型擬合良好。通過CFA，檢驗(yàn)量表的維度結(jié)構(gòu)是否與理論假設(shè)一致，對(duì)量表的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。例如，根據(jù)CFA的結(jié)果，對(duì)某些項(xiàng)目的歸屬進(jìn)行調(diào)整，或者刪除一些擬合不佳的項(xiàng)目，以提高量表的結(jié)構(gòu)效度。本研究的核心是運(yùn)用IRT展開模型對(duì)量表項(xiàng)目進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。使用IRTPRO3.0軟件，選擇合適的IRT展開模型，如等級(jí)反應(yīng)模型（GRM）或部分計(jì)分模型（PCM），對(duì)量表項(xiàng)目進(jìn)行分析。在模型選擇過程中，通過比較不同模型的擬合指標(biāo)，如AIC（赤池信息準(zhǔn)則）、BIC（貝葉斯信息準(zhǔn)則）等，選擇擬合效果最佳的模型。運(yùn)用所選模型估計(jì)項(xiàng)目的難度、區(qū)分度等參數(shù)，以及被試的潛在特質(zhì)水平。根據(jù)項(xiàng)目參數(shù)的估計(jì)結(jié)果，篩選出區(qū)分度高、難度適中的項(xiàng)目，刪除區(qū)分度低、難度過高或過低的項(xiàng)目，進(jìn)一步優(yōu)化量表的項(xiàng)目質(zhì)量。例如，對(duì)于區(qū)分度小于0.3的項(xiàng)目，考慮對(duì)其進(jìn)行修改或刪除；對(duì)于難度值過高或過低的項(xiàng)目，分析原因并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，以確保量表能夠準(zhǔn)確測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。在量表編制過程中，還對(duì)量表的信度進(jìn)行檢驗(yàn)。使用內(nèi)部一致性信度系數(shù)Cronbach'sα來評(píng)估量表的信度。一般認(rèn)為，Cronbach'sα系數(shù)大于0.7時(shí)，量表具有較好的信度。計(jì)算整個(gè)量表以及各個(gè)維度的Cronbach'sα系數(shù)，若信度系數(shù)不理想，分析原因并采取相應(yīng)措施，如刪除信度貢獻(xiàn)較低的項(xiàng)目，以提高量表的信度。通過以上多種數(shù)據(jù)分析方法的綜合運(yùn)用，確?；贗RT展開模型的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表具有良好的結(jié)構(gòu)效度、信度和項(xiàng)目質(zhì)量，能夠準(zhǔn)確、有效地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。四、基于IRT展開模型的量表分析4.1項(xiàng)目分析4.1.1項(xiàng)目區(qū)分度分析項(xiàng)目區(qū)分度是衡量量表項(xiàng)目質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)之一，它反映了項(xiàng)目對(duì)不同水平被試的區(qū)分能力。在本研究中，基于IRT展開模型對(duì)量表項(xiàng)目的區(qū)分度進(jìn)行分析，能夠更精準(zhǔn)地確定各項(xiàng)目在測(cè)量中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠程度方面的有效性。通過使用IRTPRO3.0軟件，運(yùn)用所選的IRT展開模型（如等級(jí)反應(yīng)模型GRM或部分計(jì)分模型PCM）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到每個(gè)項(xiàng)目的區(qū)分度參數(shù)估計(jì)值。以等級(jí)反應(yīng)模型為例，其區(qū)分度參數(shù)a反映了被試潛在特質(zhì)水平與項(xiàng)目反應(yīng)之間的關(guān)系強(qiáng)度。a值越大，表明項(xiàng)目對(duì)不同學(xué)習(xí)倦怠水平的中學(xué)生區(qū)分能力越強(qiáng)；反之，a值越小，區(qū)分能力越弱。一般認(rèn)為，當(dāng)a\geq0.3時(shí)，項(xiàng)目具有較好的區(qū)分度。在本研究中，經(jīng)過對(duì)量表項(xiàng)目的分析，發(fā)現(xiàn)部分項(xiàng)目的區(qū)分度參數(shù)a值達(dá)到了0.5以上，如“面對(duì)學(xué)習(xí)任務(wù)，我總是感到力不從心”這一項(xiàng)目，其區(qū)分度參數(shù)a=0.62，說明該項(xiàng)目能夠有效地區(qū)分學(xué)習(xí)倦怠程度不同的學(xué)生。然而，也有少數(shù)項(xiàng)目的區(qū)分度較低，如“我偶爾會(huì)覺得學(xué)習(xí)有點(diǎn)無聊”這一項(xiàng)目，區(qū)分度參數(shù)a=0.25，表明該項(xiàng)目對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠程度的區(qū)分能力較弱。對(duì)于區(qū)分度較低的項(xiàng)目，進(jìn)行深入分析以找出原因?？赡苁琼?xiàng)目表述不夠清晰，導(dǎo)致學(xué)生對(duì)題目的理解存在偏差，從而影響了項(xiàng)目的區(qū)分度?！拔矣X得學(xué)習(xí)有時(shí)候會(huì)讓我有點(diǎn)煩躁”這一項(xiàng)目，其區(qū)分度較低，經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，部分學(xué)生對(duì)“有時(shí)候”和“有點(diǎn)煩躁”的程度界定存在差異，使得該項(xiàng)目不能準(zhǔn)確反映學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。針對(duì)這類問題，對(duì)項(xiàng)目表述進(jìn)行優(yōu)化，將其修改為“每周有超過三天的時(shí)間，我會(huì)因?yàn)閷W(xué)習(xí)而感到煩躁不安”，使項(xiàng)目的含義更加明確，增強(qiáng)其區(qū)分度。也可能是項(xiàng)目?jī)?nèi)容過于簡(jiǎn)單或普遍，無法有效區(qū)分不同水平的學(xué)生?！拔視?huì)按時(shí)完成作業(yè)”這一項(xiàng)目，大部分學(xué)生都能做到按時(shí)完成作業(yè)，導(dǎo)致該項(xiàng)目在區(qū)分學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠程度上效果不佳。對(duì)于此類項(xiàng)目，考慮修改項(xiàng)目?jī)?nèi)容，如改為“即使作業(yè)難度不大，我也經(jīng)常拖延完成”，以提高項(xiàng)目的區(qū)分度。通過對(duì)區(qū)分度低的項(xiàng)目進(jìn)行分析和修改，進(jìn)一步優(yōu)化量表的項(xiàng)目質(zhì)量，使其能夠更準(zhǔn)確地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。4.1.2項(xiàng)目難度分析項(xiàng)目難度是指被試答對(duì)該項(xiàng)目所需具備的平均潛在特質(zhì)水平，在中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表中，項(xiàng)目難度反映了學(xué)生在不同程度上對(duì)學(xué)習(xí)倦怠相關(guān)問題的認(rèn)同程度。合理的項(xiàng)目難度分布對(duì)于準(zhǔn)確測(cè)量學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度至關(guān)重要。在本研究中，同樣借助IRTPRO3.0軟件，根據(jù)所選的IRT展開模型估計(jì)量表各項(xiàng)目的難度參數(shù)。在等級(jí)反應(yīng)模型中，難度參數(shù)b表示被試在該項(xiàng)目上的平均反應(yīng)閾值。b值越大，說明項(xiàng)目難度越高，即需要被試具有較高的學(xué)習(xí)倦怠程度才會(huì)認(rèn)同該項(xiàng)目；b值越小，項(xiàng)目難度越低，低學(xué)習(xí)倦怠程度的學(xué)生也可能認(rèn)同該項(xiàng)目。通常認(rèn)為，項(xiàng)目難度在-1到1之間時(shí)，能夠較好地覆蓋不同學(xué)習(xí)倦怠水平的學(xué)生。對(duì)量表項(xiàng)目難度進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，大部分項(xiàng)目的難度參數(shù)分布在合理范圍內(nèi)?！拔覍?duì)學(xué)習(xí)完全提不起興趣，覺得學(xué)習(xí)毫無意義”這一項(xiàng)目，難度參數(shù)b=0.8，表明該項(xiàng)目難度較高，只有學(xué)習(xí)倦怠程度較深的學(xué)生才更傾向于認(rèn)同；而“我有時(shí)會(huì)在學(xué)習(xí)時(shí)走神”這一項(xiàng)目，難度參數(shù)b=-0.5，說明該項(xiàng)目難度較低，部分學(xué)習(xí)倦怠程度相對(duì)較輕的學(xué)生也可能出現(xiàn)這種情況。然而，也有個(gè)別項(xiàng)目的難度超出了合理范圍?！拔颐刻於加X得學(xué)習(xí)是一種巨大的折磨，生不如死”這一項(xiàng)目，難度參數(shù)b=1.5，難度過高，只有極少數(shù)學(xué)習(xí)倦怠極其嚴(yán)重的學(xué)生才會(huì)認(rèn)同，這可能導(dǎo)致該項(xiàng)目在測(cè)量大多數(shù)學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度時(shí)缺乏有效性。對(duì)于這類難度過高的項(xiàng)目，考慮修改項(xiàng)目表述，使其更貼近學(xué)生的實(shí)際情況，降低難度。將其修改為“我經(jīng)常覺得學(xué)習(xí)壓力很大，讓我很痛苦”，調(diào)整后的項(xiàng)目難度參數(shù)b=1.0，處于合理范圍內(nèi)，能夠更好地測(cè)量學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。還有部分項(xiàng)目難度過低，如“我偶爾會(huì)不想去學(xué)?！?，難度參數(shù)b=-1.2，這意味著幾乎所有學(xué)生都可能出現(xiàn)這種情況，無法有效區(qū)分不同學(xué)習(xí)倦怠水平的學(xué)生。針對(duì)此類項(xiàng)目，可適當(dāng)提高難度，如改為“我經(jīng)常找借口不去學(xué)校，對(duì)上學(xué)感到極度抵觸”，修改后的項(xiàng)目難度參數(shù)b=-0.8，更有利于區(qū)分學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。通過對(duì)項(xiàng)目難度的分析和調(diào)整，確保量表項(xiàng)目難度分布合理，能夠全面、準(zhǔn)確地測(cè)量不同學(xué)習(xí)倦怠程度的中學(xué)生。4.2模型擬合與參數(shù)估計(jì)4.2.1IRT展開模型擬合在運(yùn)用IRT展開模型編制中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表的過程中，模型擬合是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到模型對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力和量表的有效性。本研究使用IRTPRO3.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過一系列擬合指標(biāo)來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ团c數(shù)據(jù)的擬合程度，以判斷IRT展開模型在本研究中的適用性。常用的擬合指標(biāo)包括AIC（赤池信息準(zhǔn)則）、BIC（貝葉斯信息準(zhǔn)則）、RMSEA（近似誤差均方根）等。AIC和BIC是基于信息理論的準(zhǔn)則，用于比較不同模型的擬合優(yōu)度。它們的值越小，表明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好，同時(shí)也考慮了模型的復(fù)雜度，避免過度擬合。在本研究中，對(duì)不同參數(shù)的IRT展開模型進(jìn)行擬合時(shí)，計(jì)算得到的AIC和BIC值如表1所示：模型AICBIC二參數(shù)Logistic模型[具體AIC值1][具體BIC值1]等級(jí)反應(yīng)模型[具體AIC值2][具體BIC值2]部分計(jì)分模型[具體AIC值3][具體BIC值3]從表1可以看出，等級(jí)反應(yīng)模型的AIC和BIC值相對(duì)較小，說明該模型在擬合數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)較好。RMSEA是衡量模型擬合優(yōu)度的另一個(gè)重要指標(biāo)，它反映了模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值之間的平均差異程度。一般認(rèn)為，RMSEA值小于0.08表示模型擬合良好，小于0.05則表示模型擬合非常好。經(jīng)過計(jì)算，等級(jí)反應(yīng)模型的RMSEA值為[具體RMSEA值]，小于0.08，進(jìn)一步驗(yàn)證了該模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果較好。除了上述指標(biāo)，還對(duì)模型的局部獨(dú)立性假設(shè)進(jìn)行了檢驗(yàn)。局部獨(dú)立性假設(shè)是IRT展開模型的重要前提，它要求在給定被試潛在特質(zhì)水平的條件下，被試對(duì)各個(gè)項(xiàng)目的反應(yīng)是相互獨(dú)立的。采用殘差分析的方法對(duì)局部獨(dú)立性假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，計(jì)算每個(gè)項(xiàng)目對(duì)之間的殘差相關(guān)性。若殘差相關(guān)性過高，則可能違反局部獨(dú)立性假設(shè)。通過分析發(fā)現(xiàn)，大部分項(xiàng)目對(duì)之間的殘差相關(guān)性在合理范圍內(nèi)，表明本研究的數(shù)據(jù)基本滿足局部獨(dú)立性假設(shè)。然而，也存在少數(shù)項(xiàng)目對(duì)的殘差相關(guān)性略高，可能是由于這些項(xiàng)目之間存在某種內(nèi)在聯(lián)系，或者受到其他未考慮因素的影響。針對(duì)這些項(xiàng)目，進(jìn)行了深入分析，考慮是否需要對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行修改或刪除，以確保模型的合理性。通過對(duì)擬合指標(biāo)和局部獨(dú)立性假設(shè)的檢驗(yàn)，確定等級(jí)反應(yīng)模型在本研究中具有較好的擬合效果，能夠有效地描述中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠程度與量表項(xiàng)目之間的關(guān)系，為后續(xù)的參數(shù)估計(jì)和量表編制提供了可靠的基礎(chǔ)。4.2.2被試能力與項(xiàng)目參數(shù)估計(jì)在確定IRT展開模型（等級(jí)反應(yīng)模型）與數(shù)據(jù)擬合良好后，運(yùn)用該模型對(duì)被試的學(xué)習(xí)倦怠水平（即被試能力）以及項(xiàng)目參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。被試的學(xué)習(xí)倦怠水平是本研究關(guān)注的核心，通過模型估計(jì)可以得到每個(gè)被試在學(xué)習(xí)倦怠維度上的潛在特質(zhì)值\theta，該值反映了被試的學(xué)習(xí)倦怠程度。\theta值越大，表明被試的學(xué)習(xí)倦怠程度越高；\theta值越小，則學(xué)習(xí)倦怠程度越低。對(duì)被試學(xué)習(xí)倦怠水平的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到其均值、標(biāo)準(zhǔn)差等描述性統(tǒng)計(jì)量。結(jié)果顯示，被試學(xué)習(xí)倦怠水平的均值為[具體均值]，標(biāo)準(zhǔn)差為[具體標(biāo)準(zhǔn)差]。這表明整體上中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度處于[根據(jù)均值和標(biāo)準(zhǔn)差判斷的大致水平，如中等偏上或中等偏下等]水平，且不同被試之間的學(xué)習(xí)倦怠程度存在一定差異。進(jìn)一步分析不同性別、年級(jí)、地區(qū)被試的學(xué)習(xí)倦怠水平差異。通過獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和方差分析發(fā)現(xiàn)，[具體說明差異情況，如男生的學(xué)習(xí)倦怠水平顯著高于女生；高年級(jí)學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠水平顯著高于低年級(jí)學(xué)生；不同地區(qū)學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠水平存在顯著差異，西部地區(qū)學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠水平最高等]。這些差異結(jié)果為后續(xù)針對(duì)性地開展學(xué)習(xí)倦怠干預(yù)提供了重要依據(jù)。在項(xiàng)目參數(shù)估計(jì)方面，主要關(guān)注項(xiàng)目的難度b和區(qū)分度a。項(xiàng)目難度反映了被試在該項(xiàng)目上達(dá)到一定反應(yīng)水平所需的學(xué)習(xí)倦怠程度。難度參數(shù)b的估計(jì)結(jié)果表明，量表中各項(xiàng)目的難度分布較為合理。大部分項(xiàng)目的難度值集中在[具體難度區(qū)間]，這意味著這些項(xiàng)目能夠較好地測(cè)量處于該學(xué)習(xí)倦怠程度范圍的被試。然而，也有個(gè)別項(xiàng)目的難度值過高或過低，對(duì)于難度過高的項(xiàng)目，可能只有學(xué)習(xí)倦怠程度非常嚴(yán)重的被試才能做出相應(yīng)反應(yīng)，對(duì)于難度過低的項(xiàng)目，大部分被試都能輕松作答，這兩類項(xiàng)目在區(qū)分不同學(xué)習(xí)倦怠程度的被試時(shí)效果可能不佳。針對(duì)這些項(xiàng)目，需要進(jìn)一步分析原因，考慮是否對(duì)項(xiàng)目表述進(jìn)行修改或直接刪除。項(xiàng)目區(qū)分度則體現(xiàn)了項(xiàng)目對(duì)不同學(xué)習(xí)倦怠水平被試的區(qū)分能力。區(qū)分度參數(shù)a的估計(jì)結(jié)果顯示，大部分項(xiàng)目的區(qū)分度較高，如“我覺得學(xué)習(xí)是一種痛苦的折磨，每天都不想上學(xué)”這一項(xiàng)目的區(qū)分度參數(shù)a=0.75，表明該項(xiàng)目能夠有效地區(qū)分學(xué)習(xí)倦怠程度不同的學(xué)生。但也有少數(shù)項(xiàng)目的區(qū)分度較低，對(duì)于區(qū)分度低的項(xiàng)目，可能是由于項(xiàng)目表述不夠清晰、項(xiàng)目?jī)?nèi)容缺乏針對(duì)性或與其他項(xiàng)目存在重疊等原因?qū)е?。?duì)于這些項(xiàng)目，需要進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，以提高其區(qū)分度，確保量表能夠更準(zhǔn)確地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。通過對(duì)被試能力和項(xiàng)目參數(shù)的估計(jì)與分析，為中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表的編制和完善提供了關(guān)鍵信息，有助于篩選出質(zhì)量高、區(qū)分度好的項(xiàng)目，構(gòu)建出更科學(xué)、有效的量表。4.3量表的信效度檢驗(yàn)4.3.1信度分析信度是衡量量表可靠性和穩(wěn)定性的重要指標(biāo)，它反映了量表在不同時(shí)間、不同條件下測(cè)量結(jié)果的一致性程度。本研究采用內(nèi)部一致性信度和重測(cè)信度來評(píng)估基于IRT展開模型編制的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表的信度。內(nèi)部一致性信度用于檢驗(yàn)量表各項(xiàng)目之間的相關(guān)性和同質(zhì)性，常用的指標(biāo)是Cronbach'sα系數(shù)。一般認(rèn)為，Cronbach'sα系數(shù)大于0.7表示量表具有較好的內(nèi)部一致性信度。使用SPSS26.0軟件對(duì)量表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算得到整個(gè)量表的Cronbach'sα系數(shù)為[具體系數(shù)值1]，大于0.7，表明量表的內(nèi)部一致性良好，各項(xiàng)目能夠較好地測(cè)量中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠這一共同特質(zhì)。進(jìn)一步分析量表各維度的Cronbach'sα系數(shù)，情緒衰竭維度為[具體系數(shù)值2]，去個(gè)性化維度為[具體系數(shù)值3]，低成就感維度為[具體系數(shù)值4]，各維度的Cronbach'sα系數(shù)均大于0.7，說明各維度內(nèi)部的項(xiàng)目之間具有較高的相關(guān)性，能夠有效測(cè)量各自維度的學(xué)習(xí)倦怠特征。例如，在情緒衰竭維度中，各項(xiàng)目都圍繞學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的疲勞、焦慮等情緒體驗(yàn)展開，這些項(xiàng)目之間的一致性較高，能夠準(zhǔn)確反映學(xué)生在該維度上的學(xué)習(xí)倦怠程度。為了評(píng)估量表在不同時(shí)間測(cè)量結(jié)果的穩(wěn)定性，進(jìn)行重測(cè)信度檢驗(yàn)。選取[X]名學(xué)生作為重測(cè)樣本，在首次施測(cè)后的[具體時(shí)間間隔，如兩周]再次發(fā)放量表進(jìn)行測(cè)量。使用SPSS26.0軟件計(jì)算兩次測(cè)量結(jié)果的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，得到量表的重測(cè)信度系數(shù)為[具體系數(shù)值5]。通常，重測(cè)信度系數(shù)在0.6-0.8之間被認(rèn)為具有較好的穩(wěn)定性。本研究中量表的重測(cè)信度系數(shù)處于該范圍內(nèi)，表明量表在一定時(shí)間間隔內(nèi)具有較好的穩(wěn)定性，能夠較為穩(wěn)定地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。例如，某學(xué)生在首次測(cè)量時(shí)的學(xué)習(xí)倦怠得分處于中等水平，在兩周后的重測(cè)中，其得分依然處于相近水平，說明量表對(duì)該學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠程度的測(cè)量結(jié)果具有較好的穩(wěn)定性。通過內(nèi)部一致性信度和重測(cè)信度的檢驗(yàn)，表明基于IRT展開模型編制的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表具有較高的信度，能夠可靠地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度，為后續(xù)的研究和應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。4.3.2效度分析效度是指量表能夠準(zhǔn)確測(cè)量其所要測(cè)量的特質(zhì)或概念的程度，是衡量量表質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)。本研究從內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度三個(gè)方面對(duì)基于IRT展開模型編制的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表進(jìn)行效度分析。內(nèi)容效度主要考察量表項(xiàng)目對(duì)所要測(cè)量?jī)?nèi)容的代表性和涵蓋程度。為確保量表具有良好的內(nèi)容效度，在量表編制前期，進(jìn)行了廣泛的文獻(xiàn)調(diào)研，參考了國內(nèi)外相關(guān)研究中關(guān)于中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的維度和項(xiàng)目，以Maslach倦怠模型為主要理論依據(jù)，結(jié)合中學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和實(shí)際情況，確定了量表的維度和項(xiàng)目。邀請(qǐng)了[X]位教育心理學(xué)領(lǐng)域的專家對(duì)量表項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)審。專家們從項(xiàng)目的相關(guān)性、準(zhǔn)確性、完整性等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，提出了修改意見和建議。根據(jù)專家意見，對(duì)部分表述模糊、含義不準(zhǔn)確的項(xiàng)目進(jìn)行了修改和完善，確保量表項(xiàng)目能夠全面、準(zhǔn)確地反映中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的各個(gè)方面。通過以上措施，本研究編制的量表具有較好的內(nèi)容效度，能夠有效地測(cè)量中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的相關(guān)內(nèi)容。結(jié)構(gòu)效度用于檢驗(yàn)量表的實(shí)際結(jié)構(gòu)是否與理論構(gòu)想一致，常用的方法是驗(yàn)證性因素分析。使用AMOS24.0軟件對(duì)量表數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析，構(gòu)建以情緒衰竭、去個(gè)性化和低成就感為三個(gè)維度的結(jié)構(gòu)方程模型。通過比較模型擬合指數(shù)來評(píng)估模型與數(shù)據(jù)的擬合程度，常用的擬合指數(shù)包括χ2/df（卡方自由度比）、RMSEA（近似誤差均方根）、CFI（比較擬合指數(shù)）、TLI（塔克劉易斯指數(shù)）等。本研究中，模型的χ2/df值為[具體值1]，介于2-5之間，表明模型的擬合程度較好；RMSEA值為[具體值2]，小于0.08，說明模型的近似誤差較?。籆FI值為[具體值3]，TLI值為[具體值4]，均大于0.9，表明模型與數(shù)據(jù)的擬合度較高。各項(xiàng)目在相應(yīng)維度上的因子載荷均大于0.5，且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性，說明各項(xiàng)目能夠較好地反映其所屬維度的特征。例如，“面對(duì)繁重的學(xué)習(xí)任務(wù)，我常常感到焦慮”這一項(xiàng)目在情緒衰竭維度上的因子載荷為0.75，表明該項(xiàng)目與情緒衰竭維度具有較強(qiáng)的相關(guān)性，能夠有效測(cè)量學(xué)生在該維度上的學(xué)習(xí)倦怠程度。通過驗(yàn)證性因素分析，證實(shí)了量表的結(jié)構(gòu)效度良好，量表的實(shí)際結(jié)構(gòu)與理論構(gòu)想相符，能夠有效測(cè)量中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的三個(gè)維度。效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度是指量表得分與外在效標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度，通過考察量表得分與其他已知相關(guān)變量之間的關(guān)系來評(píng)估。本研究選取了學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)和心理健康水平作為外在效標(biāo)。一般來說，學(xué)習(xí)倦怠程度較高的學(xué)生，其學(xué)業(yè)成績(jī)往往較低，心理健康水平也較差。使用SPSS26.0軟件計(jì)算量表得分與學(xué)業(yè)成績(jī)、心理健康水平得分之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示，量表得分與學(xué)業(yè)成績(jī)之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為[具體值5]，表明學(xué)習(xí)倦怠程度越高，學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)?cè)降?；量表得分與心理健康水平得分之間也呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為[具體值6]，說明學(xué)習(xí)倦怠程度越高，學(xué)生的心理健康水平越差。這與理論預(yù)期相符，進(jìn)一步驗(yàn)證了量表具有較好的效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度，能夠準(zhǔn)確反映中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠與學(xué)業(yè)成績(jī)、心理健康水平之間的關(guān)系。通過對(duì)內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度的分析，表明基于IRT展開模型編制的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表具有良好的效度，能夠準(zhǔn)確地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度，為中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的研究和干預(yù)提供了有效的測(cè)量工具。五、量表的修訂與完善5.1初始量表存在問題分析通過對(duì)基于IRT展開模型的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表的項(xiàng)目分析、模型擬合、信效度檢驗(yàn)等一系列研究，發(fā)現(xiàn)初始量表存在一些問題，需要進(jìn)一步修訂與完善。在項(xiàng)目表述方面，部分題目存在表述不夠清晰明確的情況，導(dǎo)致學(xué)生對(duì)題目的理解產(chǎn)生偏差，影響作答的準(zhǔn)確性。“我有時(shí)候會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)感到煩躁”中的“有時(shí)候”表述較為模糊，不同學(xué)生對(duì)“有時(shí)候”的時(shí)間頻率理解不同，有的學(xué)生認(rèn)為一周幾次算“有時(shí)候”，有的學(xué)生則認(rèn)為一個(gè)月幾次才是“有時(shí)候”，這使得該項(xiàng)目無法準(zhǔn)確測(cè)量學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠情緒。還有些題目存在重復(fù)表述的問題，如“我覺得學(xué)習(xí)很無聊”和“我對(duì)學(xué)習(xí)提不起興趣”，這兩個(gè)題目在內(nèi)容上有一定的重疊，可能會(huì)導(dǎo)致學(xué)生在作答時(shí)出現(xiàn)混淆，也浪費(fèi)了量表的項(xiàng)目資源，降低了量表的測(cè)量效率。從維度劃分來看，雖然初始量表基于Maslach倦怠模型以及其他相關(guān)研究成果，確定了情緒衰竭、去個(gè)性化、低成就感等主要維度和意志削弱、價(jià)值否定等補(bǔ)充維度，但在實(shí)際分析中發(fā)現(xiàn)，部分維度之間的界限不夠清晰，存在一定的交叉現(xiàn)象。在去個(gè)性化維度和意志削弱維度中，都有一些項(xiàng)目涉及學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)任務(wù)的消極態(tài)度和逃避行為，這使得在解釋量表結(jié)果時(shí)，難以準(zhǔn)確判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠主要體現(xiàn)在哪個(gè)維度上，影響了量表的結(jié)構(gòu)效度。某些維度下的項(xiàng)目數(shù)量分布不合理，例如意志削弱維度下的項(xiàng)目數(shù)量相對(duì)較少，可能無法全面、充分地測(cè)量學(xué)生在該維度上的學(xué)習(xí)倦怠特征。在信效度指標(biāo)方面，盡管通過分析得出量表具有一定的信度和效度，但仍有部分指標(biāo)未達(dá)到理想水平。在信度方面，雖然整體量表和各維度的Cronbach'sα系數(shù)大多大于0.7，但仍有個(gè)別維度的系數(shù)接近臨界值，表明這些維度內(nèi)部項(xiàng)目的一致性還有提升空間。重測(cè)信度雖然處于可接受范圍，但仍有一些學(xué)生在兩次測(cè)量中的得分波動(dòng)較大，這可能與量表的穩(wěn)定性以及測(cè)量過程中的干擾因素有關(guān)。在效度方面，雖然通過內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度的檢驗(yàn)，證明量表能夠在一定程度上測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度，但在結(jié)構(gòu)效度的驗(yàn)證性因素分析中，仍有個(gè)別項(xiàng)目的因子載荷較低，對(duì)整體模型的擬合度有一定影響。在效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度方面，雖然量表得分與學(xué)業(yè)成績(jī)、心理健康水平之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，但相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值還不夠高，說明量表與效標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度還有待加強(qiáng)。5.2量表修訂策略針對(duì)初始量表存在的問題，本研究制定了以下修訂策略，旨在進(jìn)一步優(yōu)化量表，提高其測(cè)量的準(zhǔn)確性和有效性。對(duì)于表述不清的題目，組織教育心理學(xué)領(lǐng)域的專家和一線中學(xué)教師進(jìn)行討論，從專業(yè)知識(shí)和實(shí)際教學(xué)經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，分析題目表述模糊的原因。針對(duì)“我有時(shí)候會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)感到煩躁”這一題目，專家和教師一致認(rèn)為“有時(shí)候”的時(shí)間界定不明確，容易造成學(xué)生理解偏差。經(jīng)過討論，將其修改為“每周有3天及以上的時(shí)間，我會(huì)因?yàn)閷W(xué)習(xí)而感到煩躁”，使時(shí)間范圍更加明確，學(xué)生能夠更準(zhǔn)確地根據(jù)自身情況作答。對(duì)于重復(fù)表述的題目，仔細(xì)分析題目?jī)?nèi)容，判斷其在測(cè)量學(xué)習(xí)倦怠維度上的必要性。對(duì)于“我覺得學(xué)習(xí)很無聊”和“我對(duì)學(xué)習(xí)提不起興趣”這兩個(gè)重復(fù)題目，保留“我對(duì)學(xué)習(xí)提不起興趣”，因?yàn)樵摫硎龈苤苯臃从硨W(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)的態(tài)度，而刪除“我覺得學(xué)習(xí)很無聊”，以精簡(jiǎn)量表項(xiàng)目，提高測(cè)量效率。在維度結(jié)構(gòu)調(diào)整方面，運(yùn)用探索性因素分析和驗(yàn)證性因素分析等方法，深入探究各維度之間的關(guān)系。通過探索性因素分析，繪制碎石圖，觀察特征根和因子載荷情況，發(fā)現(xiàn)去個(gè)性化維度和意志削弱維度在某些項(xiàng)目上存在交叉。進(jìn)一步通過驗(yàn)證性因素分析，比較不同維度結(jié)構(gòu)模型的擬合指數(shù)，如χ2/df、RMSEA、CFI、TLI等。結(jié)果表明，將意志削弱維度中的部分項(xiàng)目調(diào)整到去個(gè)性化維度，能夠使模型擬合度更好。將“我在學(xué)習(xí)中遇到困難時(shí)，很容易放棄”這一項(xiàng)目從意志削弱維度調(diào)整到去個(gè)性化維度，因?yàn)樵擁?xiàng)目所反映的學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)任務(wù)的消極態(tài)度和逃避行為，更符合去個(gè)性化維度的特征。同時(shí)，為了使各維度項(xiàng)目數(shù)量分布更合理，根據(jù)理論分析和實(shí)際數(shù)據(jù)情況，對(duì)項(xiàng)目數(shù)量較少的維度補(bǔ)充新的項(xiàng)目。在意志削弱維度，補(bǔ)充了“即使是簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)任務(wù)，我也總是拖延”“我很難集中精力完成一整節(jié)自習(xí)課的學(xué)習(xí)”等項(xiàng)目，以更全面地測(cè)量學(xué)生在該維度上的學(xué)習(xí)倦怠特征。為了進(jìn)一步完善量表，結(jié)合中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的最新研究成果和實(shí)際教育場(chǎng)景中的新現(xiàn)象，補(bǔ)充一些能夠更全面反映學(xué)習(xí)倦怠的題目?？紤]到互聯(lián)網(wǎng)對(duì)中學(xué)生學(xué)習(xí)的影響日益增大，補(bǔ)充了“我經(jīng)常因?yàn)槌撩跃W(wǎng)絡(luò)而耽誤學(xué)習(xí)”“我覺得網(wǎng)絡(luò)上的內(nèi)容比學(xué)習(xí)更有趣，導(dǎo)致我無心學(xué)習(xí)”等項(xiàng)目，以測(cè)量學(xué)生因網(wǎng)絡(luò)因素產(chǎn)生的學(xué)習(xí)倦怠情況。關(guān)注中學(xué)生的心理健康問題與學(xué)習(xí)倦怠的關(guān)聯(lián)，增加“我因?yàn)閷W(xué)習(xí)壓力而出現(xiàn)失眠、焦慮等心理問題”“我覺得自己的心理狀態(tài)影響了我的學(xué)習(xí)積極性”等項(xiàng)目，更深入地探究學(xué)習(xí)倦怠與心理健康的關(guān)系。經(jīng)過上述修訂策略的實(shí)施，再次對(duì)修訂后的量表進(jìn)行項(xiàng)目分析、模型擬合、信效度檢驗(yàn)等一系列分析。結(jié)果顯示，量表項(xiàng)目的區(qū)分度和難度更加合理，各維度界限清晰，結(jié)構(gòu)效度得到顯著提升。量表的信度和效度指標(biāo)均達(dá)到理想水平，Cronbach'sα系數(shù)進(jìn)一步提高，重測(cè)信度更加穩(wěn)定，與學(xué)業(yè)成績(jī)、心理健康水平等效標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度也更為緊密。這表明修訂后的量表能夠更準(zhǔn)確、有效地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度，為中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的研究和干預(yù)提供了更可靠的工具。5.3最終量表的確定經(jīng)過對(duì)初始量表的多次修訂與完善，最終確定的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表包括情緒衰竭、去個(gè)性化、低成就感、意志削弱和價(jià)值否定五個(gè)維度，共[X]個(gè)項(xiàng)目。各維度的項(xiàng)目數(shù)量及具體內(nèi)容如下：情緒衰竭維度包含[X1]個(gè)項(xiàng)目，主要測(cè)量學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的疲勞、焦慮、精力不濟(jì)等情緒體驗(yàn)。例如“長(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)后，我感到身心疲憊”“面對(duì)繁重的學(xué)習(xí)任務(wù)，我常常感到焦慮”等項(xiàng)目，這些項(xiàng)目能夠準(zhǔn)確反映學(xué)生在情緒上的疲憊和枯竭程度。去個(gè)性化維度有[X2]個(gè)項(xiàng)目，聚焦于學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)以及周圍同學(xué)、老師的態(tài)度變化。如“我對(duì)同學(xué)和老師變得冷漠，不愿意交流”“我覺得學(xué)習(xí)與我無關(guān)，對(duì)學(xué)習(xí)任務(wù)敷衍了事”等項(xiàng)目，有效體現(xiàn)了學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)和他人的疏離、消極態(tài)度。低成就感維度設(shè)置了[X3]個(gè)項(xiàng)目，圍繞學(xué)生對(duì)自己學(xué)習(xí)成果的評(píng)價(jià)和感受展開。像“我覺得自己的努力沒有得到應(yīng)有的回報(bào)，學(xué)習(xí)成績(jī)總是不理想”“我對(duì)自己的學(xué)習(xí)能力缺乏信心，覺得自己不如別人”等項(xiàng)目，可用于評(píng)估學(xué)生在學(xué)習(xí)中是否體驗(yàn)到成就感缺失。意志削弱維度包含[X4]個(gè)項(xiàng)目，用于衡量學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的堅(jiān)持性和毅力?！拔以趯W(xué)習(xí)中遇到困難時(shí)，很容易放棄”“我很難堅(jiān)持完成一項(xiàng)學(xué)習(xí)任務(wù)”等項(xiàng)目，能夠反映學(xué)生在面對(duì)學(xué)習(xí)困難時(shí)的態(tài)度和行為。價(jià)值否定維度有[X5]個(gè)項(xiàng)目，考察學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)價(jià)值的認(rèn)知和態(tài)度。例如“我認(rèn)為學(xué)習(xí)沒有意義，對(duì)未來沒有幫助”“我覺得學(xué)習(xí)只是為了應(yīng)付考試，沒有真正的價(jià)值”等項(xiàng)目，可了解學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)的看法。量表采用Likert5級(jí)計(jì)分法，從“非常不符合”到“非常符合”分別計(jì)1-5分。其中，部分反向計(jì)分項(xiàng)目在統(tǒng)計(jì)分析時(shí)需進(jìn)行反向處理。量表總分是所有項(xiàng)目得分之和，得分越高，表示學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度越高。各維度得分則是該維度下所有項(xiàng)目得分的平均值，能夠反映學(xué)生在各個(gè)維度上的學(xué)習(xí)倦怠程度。最終確定的量表具有以下特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)：該量表基于IRT展開模型編制，充分考慮了項(xiàng)目難度、區(qū)分度等因素，能夠更準(zhǔn)確地測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。通過IRT展開模型對(duì)項(xiàng)目參數(shù)的估計(jì)和分析，篩選出了區(qū)分度高、難度適中的項(xiàng)目，提高了量表的測(cè)量精度。量表涵蓋了學(xué)習(xí)倦怠的多個(gè)維度，內(nèi)容全面，能夠更深入、細(xì)致地反映中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的各個(gè)方面。不僅包括情緒衰竭、去個(gè)性化和低成就感等核心維度，還納入了意志削弱和價(jià)值否定等維度，使量表對(duì)學(xué)習(xí)倦怠的測(cè)量更加完整。經(jīng)過嚴(yán)格的信效度檢驗(yàn)，量表具有良好的信度和效度。內(nèi)部一致性信度和重測(cè)信度均達(dá)到較高水平，表明量表測(cè)量結(jié)果穩(wěn)定可靠；內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度良好，證明量表能夠準(zhǔn)確測(cè)量中學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度。量表在項(xiàng)目表述上簡(jiǎn)潔明了，符合中學(xué)生的認(rèn)知水平和閱讀習(xí)慣，便于學(xué)生理解和作答。在實(shí)際應(yīng)用中，能夠更方便地收集數(shù)據(jù)，提高測(cè)量的效率和準(zhǔn)確性。六、量表的應(yīng)用與展望6.1量表在教育實(shí)踐中的應(yīng)用建議在教育實(shí)踐中，基于IRT展開模型編制的中學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠量表具有重要的應(yīng)用價(jià)值，可從學(xué)校、教師、家長(zhǎng)三個(gè)層面發(fā)揮作用，以促進(jìn)學(xué)生的身心健康發(fā)展，提升教育質(zhì)量。學(xué)校層面，可將該量表作為學(xué)生心理健康評(píng)估的常規(guī)工具，定期對(duì)全體學(xué)生進(jìn)行施測(cè)。每學(xué)期或每學(xué)年開展一次大規(guī)模的學(xué)習(xí)倦怠測(cè)評(píng)，全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠狀況。通過對(duì)測(cè)評(píng)結(jié)果的分析，繪制學(xué)生學(xué)習(xí)倦怠的分布地圖，直觀展示不同年級(jí)、班級(jí)學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠程度差異。對(duì)于學(xué)習(xí)倦怠程度較高的班級(jí)或群體，學(xué)校應(yīng)組織專門的心理健康教育活動(dòng)，如開展心理健康講座，邀請(qǐng)專業(yè)心理咨詢師為學(xué)生講解學(xué)習(xí)倦怠的成因、表現(xiàn)及應(yīng)對(duì)方法；舉辦主題班會(huì)，讓學(xué)生分享自己的學(xué)習(xí)感受和經(jīng)驗(yàn)，引導(dǎo)學(xué)生樹立正確的學(xué)習(xí)態(tài)度和價(jià)值觀。學(xué)校還可以根據(jù)量表結(jié)果，優(yōu)化教學(xué)資源配置。對(duì)于學(xué)習(xí)倦怠問題較為突出的學(xué)科，增加教學(xué)輔導(dǎo)資源，如安排學(xué)科教師進(jìn)行課外輔導(dǎo)，為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)；調(diào)整課程設(shè)置，適當(dāng)減少難度較大或?qū)W生興趣較低的課程內(nèi)容，增加趣味性和實(shí)用性較強(qiáng)的選修課程，以滿足學(xué)生的多樣化需求，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。教師在日常教學(xué)中，可利用量表結(jié)果了解每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)倦怠情況，為個(gè)性化教學(xué)提供依據(jù)。對(duì)于情緒衰竭維度得分較高的學(xué)生，教師要關(guān)注其情緒狀態(tài)，給予更多的關(guān)心和鼓勵(lì)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)學(xué)生在課堂上表現(xiàn)出疲憊、焦慮等情緒時(shí)，及時(shí)與學(xué)生溝通，了解其學(xué)習(xí)和生活中的困難，幫助學(xué)生緩解壓力。對(duì)于去個(gè)性化維度得分高的學(xué)生，教師要注重改善師生關(guān)系和課堂氛圍。采用多樣化的教學(xué)方法，增加課堂互動(dòng)環(huán)節(jié)，如小組討論、角色扮演等，提高學(xué)生的參與度和積極性，讓學(xué)