1. 引言
随着社会变迁和教育体制的不断发展，初中生的学习投入成为学者们关注的焦点之一。教育界普遍认为初中阶段是学生成长发展的关键时期，而学习投入在塑造其学业表现和未来发展方向中扮演着重要的角色。与此同时，亲子依恋作为青少年阶段一项关键的心理特征，被广泛认为对学业表现产生着深远的影响。
然而，对于亲子依恋与学习投入之间的长期关系，学术界尚存在研究空白。本研究通过纵向追踪的方法，特意选择了广东省大湾区内一所公立学校和一所民办学校作为研究样本，旨在深入探讨亲子依恋与学习投入之间的相互关系。广东省的地域多样性提供了丰富的样本背景，同时选择不同制度类型的学校有助于全面了解不同学校环境下这一关系的表现。
经过对四个月的数据分析，本研究发现亲子依恋对学习投入具有显著的正向预测作用，为我们理解这一关系提供了崭新的视角。这一发现不仅填补了学术研究中的空白，也为未来的教育干预和政策制定提供了实证支持。
尽管本研究局限于广东省大湾区内两所初中，我们也意识到地域差异和学校类型的不同可能会对研究结果的普适性产生影响。因此，我们鼓励未来的研究者在不同地区和学校类型中进行复制研究，以验证我们的结论在更广泛的背景下的适用性。通过这一努力，我们期望为学生发展提供更深层次的理解，为教育实践提供更有针对性的建议。
2. 研究方法
2.1. 研究对象
采取整群抽样，对广东省顺德和深汕合作区两所初中选取了共计15个班级初一、初二的学生进行问卷调查，本研究共测查两次，间隔四个月。考虑到初三毕业生的特殊性无法进行追踪，因此本研究未对其进行施测。测查第一次共施测669名，第二次共施测680名，在剔除无效问卷后，两次施测共成功匹配到631名研究对象，具体情况见表1。
Table 1. Demographic characteristics (n = 631)
表1. 人口学特征(n = 631)
对流失与保留被试在T1主要变量的得分进行差异检验，结果显示，流失与保留被试在学习投入(t = 0.97, p > 0.05)、亲子依恋(t = 0.48, p > 0.05)、自尊(t = 0.60, p > 0.05)、心理韧性(t = 0.71, p > 0.05)上的得分均不存在显著差异，说明本研究中被试不存在系统性流失问题。
2.2. 研究工具
2.2.1. 亲子依恋问卷
本研究采用王树青和宋尚桂(2012)修订的Armsden和Greenberg (1987)编制的父母与同伴依恋问卷的简版(Inventory of Parent and Peer Attachment, IPPA)。依次记为1~5分，得分越高，表明依恋水平越高。在本研究中，两次测量的亲子依恋问卷Cronbach’s α系数分别为0.68、0.65。
2.2.2. 学习投入量表
本研究采用了由方来坛等(2008)研究所翻译、引入和修订的Schaufeli等人(2002)编制的学习投入量表(UWES-S)。该量表由三个分量表组成，包括活力分量表(6个项目)、奉献分量表(5个项目)和专注分量表(6个项目)。参与者使用Likert-7点计分法，其中1表示“从来没有”，7表示“总是”。所有问题都采用正向计分，得分越高表示学习投入程度越高。在本研究中，两次测量的学习投入量表Cronbach’s α系数分别为0.94和0.96。
2.3. 施测过程与数据处理
通过纸质问卷收集数据，采用SPSS26.0对亲子依恋问卷、学习投入量表进行信效度分析、描述统计及相关分析；采用Mplus7.0检验测验等值性，构建交叉滞后模型检验亲子依恋与学习投入之间的关系。
3. 结果与分析
3.1. 测量等值性检验
由于采用追踪研究，需要先对两次问卷进行等值性检验。首先构建模型M1进行形态不变性检验并作为基线检验，两次问卷设定形态相同，允许相同指标误差相关，其他参数自由估计。模型M1的拟合指数为：χ2/df = 4.82，CFI = 0.97，TLI = 0.95，RMSEA = 0.06。其次构建模型M2进行因子负荷等值检验，在模型M1的基础上，再设定同一指标两次负荷等值。模型M2拟合指数为：χ2/df = 4.15，CFI = 0.96，TLI = 0.95，RMSEA = 0.07。Satorra-Bentler卡方差异检验(Satorra & Bentler, 2001)显示，两模型拟合差异显著[Δχ2 = 42.38, Δdf = 22, p < 0.001]。虽然如此，但是卡方检验受样本量影响显著，因此，进一步采用Cheung和Rensvold (2002)推荐的拟合指数差异检验法，计算结果表明|ΔCFI| = 0.006 ≦ 0.01，|ΔTLI| = 0.008 ≦ 0.01，无显著差异，说明两次等值假设成立。由此，本研究问卷所测量的四个月间所有变量测验等值假设成立，可进行下一步的检验。
3.2. 共同方法偏差检验
由于本次研究数据收集主要通过初中生的自主报告，为减少共同方法偏差，本研究采取随机抽样的方式安排了问卷的顺序和项目顺序，并在施测过程中保持匿名。对2次数据进行Harman单因子检验(周浩，龙立荣，2004)，发现在未进行旋转的情况下，第一次测量中共有8个因子的特征根大于1，且第一个因子解释的变异量为31.41%；第二次测量中共有6个因子的特征根大于1，且第一个因子解释的变异量为35.78%，均低于临界值40%，因此本研究不存在共同方法偏差问题。
3.3. 各变量的描述统计及相关分析
表2列出了两次数据的均值、标准差以及皮尔逊积差相关矩阵。据表可知，两次测量的亲子依恋与学习投入及其各维度之间均显著正相关。
Table 2. Correlation analysis of parental attachment and academic engagement in two measurements
表2. 两次测量的亲子依恋与学习投入间的相关分析
注：***p < 0.001，**p < 0.01，*p < 0.05，下同。
3.4. 初中生亲子依恋与学习投入的交叉滞后分析
为检验亲子依恋与学习投入间关系，构建四个竞争模型：M1，仅包含自回归效应的基线模型；M2，在自回归基础上增加学习投入指向亲子依恋的路径；M3，在自回归基础上增加亲子依恋指向学习投入的路径；M4，包含自回归路径、学习投入预测亲子依恋路径、亲子依恋预测学习投入路径的全模型。各模型拟合结果见表3。据表可知，模型M2、M3和M4的拟合指数均优于M1，且M2、M3和M4与M1间的卡方差异显著，表明三个模型均优于基线模型。将M2、M3分别与M4比较发现，M4显著优于M2 [Δχ2 = 12.03, p < 0.01]和M3 [Δχ2 = 3.25, p < 0.01]。说明个体在不同测量时间点的亲子依恋与学习投入之间的确存在相互影响。因此，模型4为最优模型。
Table 3. Fit indices for each model
表3. 各模型拟合指数
注：a处是M2和M1的模型比较，b处是M3和M1的模型比较，c处是M4和M1的模型比较。
亲子依恋与学习投入的模型如图1所示。为了模型简洁性，控制变量及观测变量的路径均未在图中显示。据图可知，亲子依恋与学习投入在四个月间具有中等程度的稳定性，自回归路径系数在0.47~0.73之间，p < 0.001。控制自回归及相关变量之后，交叉回归路径显示，T1亲子依恋显著正向预测T2学习投入(β = 0.15, p < 0.01)，T1学习投入对T2亲子依恋的预测作用不显著。
Figure 1. Cross-lagged model of parental attachment and academic engagement
图1. 亲子依恋与学习投入的交叉滞后模型图
4. 讨论与结论
在四个月的追踪研究中，我们观察到亲子依恋与学习投入之间呈现中等程度的稳定性，这意味着个体在这段时间内保持了相对稳定的亲子依恋和学习投入水平。自回归路径系数的范围在0.47~0.73之间，表明过去的亲子依恋和学习投入在一定程度上预测了未来的水平，这与先前的研究相符。
在考虑了自回归及相关变量的影响后，我们发现T1亲子依恋对T2学习投入有显著的正向预测作用(β = 0.15, p < 0.01)，与之前(燕良轼等，2018；何进军，2014；张璟等，2019)的研究相一致。这一发现强调了亲子依恋在学习投入方面的持久影响，暗示了家庭关系对学生学业表现的积极作用(燕良轼等，2018)。亲子依恋可能提供了一种安全的情感基础，使得学生更有可能全身心投入学习活动(马虹，姚梅林，吉雪岩，2015)。
然而，我们也观察到T1学习投入对T2亲子依恋的预测效应并不显著。这可能表明学习投入在短期内对亲子依恋的发展产生的影响相对较小。或许学习投入在此时点并未成为主导影响亲子依恋的因素，而更多地受到家庭环境和亲子关系的长期影响。
综合而言，本研究的发现突显了亲子依恋对学习投入的重要作用，强调了家庭关系对学生学业发展的重要性。
5. 建议与展望
为了进一步拓展这一领域的研究，未来的研究可以考虑深入探讨不同家庭环境对亲子依恋与学习投入关系的潜在影响，以及教育干预对改善学生学习投入的效果。此外，应该关注可能影响研究结果的其他因素，例如社会支持、心理健康等。这样的深入研究将有助于更全面地理解亲子依恋与学习投入之间的复杂关系，为未来的教育政策和实践提供更有针对性的建议，以促进学生全面发展。
NOTES
*第一作者。
#通讯作者。