1. 引言
随着有关大学生自杀的新闻层出不穷，社会对其关注度与日俱增。数据显示，中国部分高校大学生自杀死亡率约为2.37/10万人，自杀死亡约占非正常死亡的47.2% (杨振斌，李焰，2015)。在某种角度上，将人推向死亡的深渊的是低落的情绪。情绪，它是一系列主观认识经历的总称，它是一个人对一件事情的一种态度的经历，并与之相对应的一种行动，通常被人们看作是一种以个人的欲望和需求为媒介的精神活动。作为学生，面对更多的是学业情绪。学业情绪与学业活动密切相关，它是指在参加一系列与学习有关的活动(如课堂学习和考试)时所引起的各种情感体验。具体内容有：考试前感到焦虑，成功时感到喜悦等(Pekrun et al., 2002)。学业情绪会影响到学生的学业成果(Lei et al., 2018)。进入大学后，学生的学习专注力受环境影响因素的增多而发生变化，教师的教育方式更是发生了较大转变，由从前的“严加督促”变为“依靠自己”，对于处于这一阶段的学生而言，良好的学业情绪对其身心健康的发展、积极的学习态度的培养、认知活动的开展以及良好的师生关系的建立具有积极的意义(俞国良，董妍，2005)。核心自我评价是关于个体对自身能力的大小、价值的高低的最基础的评价(刘立敏，王美萍，2016)。近年来关于它的研究领域逐渐扩展到学业领域，核心自我评价作为一种内部因素对外显行为具有极大影响。核心自我评价可以减轻许多大学生所经历的学业倦怠负面影响(Leupold et al., 2020)。时间管理倾向指的是在人们对自己的时间展开具体有效的管理过程，是一种具有多维度的特征的行为或行为趋向(Rajapakshe, 2018)。时间管理倾向、核心自我评价和积极学业情绪都深刻关乎大学生的心理健康。因此，我们将这三者联系起来，辨析三者之间的关系。研究在此背景之下，选择大学生为研究对象，以时间管理倾向、核心自我评价和积极学业情绪为变量，调查大学生的现状及特征，研究该群体的三个变量之间的关系，意图为大学生中介自身心理状况和大学心理健康工作提供参考，故开展此研究。
2. 对象与方法
2.1. 研究对象
本研究采用随机抽样的方式，共发放和回收678份问卷，筛选作答时间100 s以下1000 s以上、作答均为相同选项和规律性重复做大数据剔除136份，最终获得有效问卷542份，问卷的有效率为77.52%。其中男生270人(49.81%)，女生272人(50.19%)；大一学生71人(13.10%)，大二学生89人(16.42%)，大三学生196人(36.16%)，大四学生185人(34.12)，大五学生1人(0.20%)。
2.2. 研究工具
核心自我评价量表(Core Self-evaluations Scale)
采用杜建政等(2007)改编的《核心自我评价量表》。该量表共包含10个项目，采用Linkert 5点计分(1 = 非常不符合，5 = 非常符合)。总分为各维度之和，问卷得分越高代表被试者的核心自我评价水平越高。该量表的内部一致性α系数为0.83，分半信度为0.84，间隔三周的重测信度为0.82。该量表的克隆巴赫系数为0.781，重测信度为0.796。
青少年时间管理倾向量表(Adolescent Time Management Propensity Scale)
采用黄希庭，张志杰(2001)编制校改的青少年时间管理倾向量表。该量表共包含44个项目，分为时间价值感分量表、时间监控观分量表和时间效能感分量表三个分量表。时间价值感是个体对时间价值、功能的相对稳定的看法和态度，影响个体运用时间的方式，分为社会取向和个人取向2个因子，共10个题项；时间监控观分量表可以测量得出时间监控观包含的设置目标、计划、优先级、时间分配和反馈五个因子的分数，共24题；时间效能感分量表可以测量得出时间效能感包含的时间管理效能和时间管理行为效能两个因子的分数，共10题。该量表的克隆巴赫系数为0.956，重测信度为0.989。
青少年学业情绪量表(Adolescent Academic Mood Scale)中的积极学业情绪部分
对积极学业情绪的测量上，本研究所使用的测量工具为《青少年学业情绪量表》中的积极学业情绪部分，该量表是由董妍，俞国良(2007)等人根据以往的研究对其进行修正而成的。其中包含关于积极学业情绪的两个分量表，也就是积极高唤醒与积极低唤醒的学业情绪。该量表的克隆巴赫系数为0.946，重测信度为0.973。
2.3. 统计处理
运用SPSS26.0和Amos28对数据进行处理。使用SPSS对各问卷进行描述性分析。人口学变量的差异检验里，分析性别使用独立样本t检验，分析年级使用单因素方差分析并基于皮尔逊系数开展相关分析。参照温忠麟等人(2004)建议的中介效应分析三步法，做出回归分析得出系数，最后用SPSS里的process插件看置信区间，进行回归分析和中介效应分析。使用AMOS软件进行结构方程模型(SEM)分析并搭建结构方程模型，以积极学业情绪为因变量，以不同的时间管理倾向为自变量，以核心的自我评价为中间变量。
2.4. 共同方法偏差检验
通过Harman单因子检验法即将所有指标放在一个因子下进行因子分析，以控制共同方法偏差的产生。结果表明，未经旋转的第一个因子解释了全部变异量的35.58%，未占总变异解释量的40%，因此认为研究数据并不存在严重的共同方法偏差。
3. 结果
3.1. 大学生时间管理倾向、核心自我评价和学业情绪的总体状况
描述性统计分析结果如表1所示：核心自我评价量表的均得分为3.58 ± 0.61，处于中等偏上的水平；时间管理倾向量表均的得分为3.56 ± 0.66。此外，根据积极学业情绪得分可发现：高兴(3.76)、希望(3.75)和自豪(3.71)是得分最高的三项。
Table 1. Overall situation of each scale (N = 542)
表1. 各量表的总体情况(N = 542)
3.2. 时间管理倾向、核心自我评价和积极学业情绪在人口学变量上的差异性检验
3.2.1. 时间管理倾向、核心自我评价和积极学业情绪的性别差异检验
为探讨男女学生在时间管理倾向、积极学业情绪和核心自我评价上的差异，进行独立样本t检验，结果见表2。根据结果可知，时间管理倾向、积极学业情绪及核心自我评价均不存在显著的性别差异(P > 0.05)。
Table 2. Gender differences in time management tendency, core self-evaluation, and positive academic emotion
表2. 时间管理倾向、核心自我评价、积极学业情绪的性别差异
3.2.2. 时间管理倾向、核心自我评价和积极学业情绪的年级差异检验
采用单因素方差分析对大学生时间管理倾向、核心自我评价、积极学业情绪的年级差异进行检验，并对差异结果进行事后多重比较。其中，因大五年级被试数量仅一人，因此无标准差数据。根据表3可知，在年级维度上，大学生时间管理倾向、核心自我评价、积极学业情绪在年级上均不显著(P > 0.05)。
Table 3. Grade differences in time management tendencies, core self-evaluation, and positive academic emotion
表3. 时间管理倾向、核心自我评价和积极学业情绪的年级差异
3.2.3. 大学生时间管理倾向、核心自我评价和积极学业情绪的相关分析
为进一步探究各变量的关系，对大学生时间管理倾向、积极学业情绪及核心自我评价进行相关分析，结果见表4。结果表明，大学生的时间管理倾向各维度与积极情绪均显著正相关(均P < 0.01)；大学生时间管理倾向各维度与核心自我评价均显著相关(均P < 0.01)；积极学业情绪与核心自我评价显著正相关(P < 0.01)。
Table 4. Correlation between variables
表4. 各变量之间的相关
注：*P < 0.05，**P < 0.01。
3.3. 核心自我评价在时间管理倾向与积极学业情绪之间的中介效应分析
按照中介效应检验程序，采用依次检验法进行回归分析，并利用SPSS中的PROCESS程序中的Bootstrap计算95%置信区间，进行中介效应检验，最后利用AMOS 28.0构建结构方程模型进一步验证核心自我评价在积极学业情绪与时间管理倾向之间的中介作用。以时间管理倾向的各维度(时间价值感、时间监控观、时间效能感)作为自变量，中介变量为核心自我评价，因变量为积极学业情绪，进行分层回归分析。
3.3.1. 核心自我评价在时间价值感与积极学业情绪之间的中介效应
以时间管理倾向中的时间价值感作为自变量，中介变量是核心自我评价，因变量为积极学业情绪，分析结果如表5与表6，时间价值感对积极学业情绪的正向预测作用显著(β = 0.77, P < 0.01)，且加入核心自我评价后，时间价值感对积极学业情绪的预测作用依然显著(β = 0.70, P < 0.01)；时间价值感对核心自我评价的正向预测作用显著(β = 0.50, P < 0.01)，核心自我评价对积极学业情绪的正向预测作用显著(β = 0.13, P < 0.01)。中介分析表明：核心自我评价在时间价值感和积极学业情绪间的中介效应为0.078，占总效应的 8.65%，且对应的置信区间不包含0即中介效应显著，中介效应的路径图如图1所示。
注：*P < 0.05，**P < 0.01。
Figure 1. Diagram of the path coefficient of core self-evaluation between time value perception and positive academic emotion
图1. 核心自我评价在时间价值感、积极学业情绪间的路径系数图
Table 5. Regression analysis of core self-evaluation between time value perception and positive academic emotion
表5. 核心自我评价在时间价值感与积极学业情绪间的回归分析
注：*P < 0.05，**P < 0.01。
Table 6. The mediating effect of core self-evaluation on positive academic emotion
表6. 核心自我评价对积极学业情绪的中介作用
3.3.2. 核心自我评价在时间监控观与积极学业情绪间的中介分析
采用相同方法，以时间管理倾向中的时间监控观作为自变量，核心自我评价作为中介变量，积极学业情绪作为因变量，结果如表7：时间监控观对积极学业情绪的正向预测作用显著(β = 0.77, t = 27.84, P < 0.01)，且加入核心自我评价后时间监控观对积极学业情绪的预测作用依然显著(β = 0.70, t = 22.29, P < 0.01)；时间监控观对核心自我评价的正向预测作用显著(β = 0.51, t = 13.68, P < 0.01)，核心自我评价对积极学业情绪的正向预测作用显著(β = 0.13, t = 3.99, P < 0.01)。中介分析见表8表明：核心自我评价在时间监控观和积极学业情绪间的中介效应为0.084，占总效应的8.33%，且对应的置信区间不包含0即核心自我评价的中介效应显著，中介效应的路径图如图2所示。
注：*P < 0.05，**P < 0.01。
Figure 2. Path coefficient of core self-evaluation between time monitoring view and positive academic emotion
图2. 核心自我评价在时间监控观、积极学业情绪间的路径系数图
Table 7. Regression analysis of core self-evaluation between time monitoring and positive academic emotion
表7. 核心自我评价在时间监控观与积极学业情绪间的回归分析
注：*P < 0.05，**P < 0.01。
Table 8. A mediating analysis of the impact of time monitoring perspective on positive academic emotion
表8. 时间监视视角对积极学业情绪影响的中介分析
3.3.3. 核心自我评价在时间效能感与积极学业情绪之间的中介分析
采用相同方法，以时间管理倾向中的时间效能感作为自变量，核心自我评价作为中介变量，积极学业情绪作为因变量，分析结果如表9：时间效能感对积极学业情绪的正向预测作用显著(β = 0.75, t = 26.41, P < 0.01)，且加入核心自我评价后时间效能感对积极学业情绪的预测作用依然显著(β = 0.68, t = 21.25, P < 0.01)；时间效能感对核心自我评价的正向预测作用显著(β = 0.48, t = 12.77, P < 0.01)，核心自我评价对积极学业情绪的正向预测作用显著(β = 0.16, t = 4.98, P < 0.01)。中介分析见表10表明：核心自我评价在时间效能感和积极学业情绪间的中介效应为0.044，占总效应的10.15%，且对应的置信区间不包含0即核心自我评价的中介效应显著，中介效应的路径图如图3所示。
注：*P < 0.05，**P < 0.01。
Figure 3. Path coefficient diagram of core self-evaluation between time efficacy and positive academic emotion
图3. 核心自我评价在时间效能感、积极学业情绪间的路径系数图
Table 9. Regression analysis of core self-evaluation between time efficacy and positive academic emotion
表9. 核心自我评价在时间效能感与积极学业情绪间的回归分析
注：*P < 0.05，**P < 0.01。
Table 10. Mediating analysis of core self-evaluation on positive academic emotion
表10. 核心自我评价对积极学业情绪间的中介分析
3.4. 核心自我评价在时间管理倾向与积极学业情绪之间的结构方程模型
根据分析结果，将时间管理倾向作为自变量，并负荷了时间效能感、时间监控观、时间价值感三个因子，中介变量是核心自我评价，因变量是积极学业情绪。因核心自我评价量表是单一维度，根据吴艳，温忠麟(2011)文献中的阐述，采用平衡法中的平衡打包法，对核心自我评价的十个题项进行打包。打包后，核心自我评价变为五个指标。具体结果见表11和图4所示。由表11可知：模型拟合指标中x2/df为3.38，NFI为0.97，CFI为0.98，GFI为0.97，AGFI为0.95，IFI为0.98，RMSEA为0.07，表明模型的拟合度可以接受的。利用Bootstrap检验核心自我评价在时间管理倾向和积极学业情绪的中介作用，95%置信区间在[0.09, 0.35]，不包括0即中介效应显著。
Figure 4. The mediating role model of core self-evaluation between time management emotion and positive academic emotion
图4. 核心自我评价在时间管理情绪和积极学业情绪之间的中介作用模型
Table 11. Fitting indexes of the mediating model
表11. 中介作用模型的各项拟合指标
4. 讨论
4.1. 时间管理倾向、核心自我评价及积极学业情绪在人口学变量上的差异讨论
研究结论表明，通过独立样本t检验和单因素方差分析，在时间管理倾向，核心自我评价和积极学业情绪方面，男女学生之间没有明显的差别。在核心自我评价上无性别差异，该结论与王月华等(2023)的发现相吻合。在年级人口学变量中，时间管理倾向和核心自我评价和性别变量一样，并不存在显著差异，不过也有部分研究者的研究结论中显示核心自我评价也会存在显著的年级差异(邵兴和，张建峰，2011)。
4.2. 大学生时间管理倾向、核心自我评价与积极学业情绪各维度的关系
研究结论表明，核心自我评价与积极学业情绪呈正相关即核心自我评价可以正向预测积极学业情绪，这与马利军，黎建斌(2009)研究结果一致；也发现核心自我评价与积极情感有关的各变量呈正相关，与郭玲静等(2018)研究相似。结果表明，有显著的联系存在于核心自我评价和积极学业情绪的相关关系之中，可以通过改善大学生核心自我评价水平，提高大学生心理健康和积极学业情绪。大学生时间管理倾向各维度对自身的正向预测作用均显著，这与张亚宁等(2022)研究结果相一致。
4.3. 核心自我评价的中介作用
通过分层回归分析，证实在时间管理倾向与积极学业情绪之间核心自我评价存在中介作用。按照温忠麟文章中的中介效应检验程序，进行中介效应检验，采用依次检验法进行回归分析，结果表明中介效应显著。最后使用建构模型软件构建结构方程模型进一步验证在时间管理倾向与积极学业情绪之间存在核心自我评价的中介作用。
时间管理倾向各维度与积极学业情绪各维度呈显著正相关，大学生核心自我评价与时间管理倾向各维度均显著相关；核心自我评价与积极学业情绪呈显著正相关。核心自我评价在时间管理倾向总维度及各子维度上均与积极学业情绪间的中介效应显著。结论表明，核心自我评价可以分别在时间监控感、时间效能感和时间价值感上对积极学业情绪产生中介效应。
4.4. 研究不足与展望
本研究中线上问卷的数据来源有一定的局限性，线上问卷投放范围在南昌地区的高校，样本分布不够均衡，后续研究可拓展问卷发放渠道，使数据在人口学变量上分布更加均匀，并且在本研究中，人口学变量内只加入了性别和年级作为描述数据，未能将其他更加细化人口学变量加入研究，在人口学变量分析中不够全面。在后续研究中可以加入学科，学科间的差异同样值得关注，不同学科的大学生可能会体验到不同的学业情绪。在年级部分可以拓展被试群体，加入硕士阶段，本科阶段与硕士阶段共同研究对比差异值得关注。时间管理倾向的相关研究还可以继续进行拓展，下一步，我们可以重点探讨如何更好地衡量自己的时间管理能力；其次，上文提到的学业情绪特殊性，后续研究可以根据这一方向持续研究，关注不同学科间的学业情绪的差异比较。
根据本研究结论，可以用理论指导实践，帮助大学生培养更好的学业情绪状态，所以本文研究展望是推进理论转化为实践，提出以下建议：一是培养大学生对自我有更正向合理的自我评价，肯定自己的优势，认清自己的短板；二是通过多种形式的活动提升大学生时间管理倾向的能力，学习如何根据自身情况更合理的分配规划时间；三是根据实际情况，开展对照分组进行团体干预，制定合理的团体辅导方案，形成团体辅导手册。
致谢
本文由江西省社会科学规划办公室，江西省“十四五”(2021)青年基金项目资助，对此表示感谢。
基金项目
江西省社会科学“十四五”青年基金项目(编号：21JY45)。
NOTES
*通讯作者。