大学生自我效能感、手机依赖与学业拖延的相关研究

　　摘要：本文采用《自我效能感综合量表SEIS》、《手机依赖量表MPAI》、《学习拖延量表TPS》，通过网络随机调查321名大学生的自我效能感、手机依赖及学业拖延的现状，从性别、年级等方面进行差异分析，并探讨三者之间的关系。结果表明：

　　(1)大学生自我效能感处于偏低水平，在年级和是否独生子女上存在显著差异：大一和大四学生的自我效能感显著高于大三学生；非独生子女的自我效能感显著高于独生子女。

　　（2）大学生手机依赖程度偏高，在性别和生源地上存在显著差异：男生手机依赖的程度显著高于女生；城镇来源的大学生手机依赖程度显著高于农村来源的大学生。

　　（3）大学生学业拖延处于中等程度，在年级、生源地和是否独生子女上存在显著差异：大一学生学业拖延程度显著低于其他年级；农村来源的大学生学业拖延程度显著低于城镇来源大学生。非独生子女学业拖延程度显著低于独生子女。

　　（4）大学生手机依赖与学业拖延呈显著正相关。

　　（5）大学生手机依赖与自我效能感呈显著正相关。

　　（6）大学生学业拖延与学业自我效能感呈显著正相关。

　　关键词：大学生；自我效能感；手机依赖；学业拖延

　　现在是信息爆炸的时代，人们可以通过网络更好地了解这个世界。手机及其网络功能能越来越强大，手机的网络功能使我们可以更好的观察，了解甚至参与各种事物，视野变大之后，让我们分心忧虑的事也随之变多。但是，也有另一方面的危害，那就是“当代人的鸦片”，百年前人们被鸦片奴役着，百年后人们被“手机奴役着”；大量研究数据表明，人们花更多的时间在手机上；相对的本来是要花在工作上，学习上的时间越来越少，大部分都被手机占据了，渐渐地形成了坏习惯，从而拖延的情况也愈来愈严重！据最新相关报道，手机在大学生中普及率达99%，几乎每个大学生拥有一台手机甚至多个手机。因为大学生适应能力强，有追求并发掘新事物的特点，手机功能被发挥得淋漓尽致；但是大学生的主要精力应该放在学习上，而手机所提供的便利性及信息出现容易让大学生沉迷，从而花在学习相对减少，更有甚者直至造成相当严重的学业拖延。自我效能感，指个体是否有能力去完成某项工作、任务的判断或推测，由班杜拉提出，后人大量研究得出，自我效能感影着学习效果。因此，通过对大学生自我效能感、手机依赖与学业拖延的关系探究，调查并分析大学生学业拖延的影响因素，为大学生学业拖延行为的改善或矫正提供理论与实证支持从而帮助大学生预防及矫正学业拖延，给与大学生心理健康教育、心理咨询等方面理论性帮助。

　　1.2.1学业拖延

　　拖延(Procrastination)一词，来自于拉丁词“procrastinate”。意即“将之前的事放置明天”。拖延症是指在个体的自我调节失败后，且能够明白或是预料其后果有害不利的情况下，却依然把原本计划内需要做的事情延迟去完成的一种行为。这虽然是一种有不利影响的情况，但是却普遍存在[1]。在学习的情况下或者是与学习活动有关的拖延倾向，称之为学业拖延。这是一种常见的现象。

　　1.2.2自我效能感

　　自我效能感，指个体是否有能力去完成某项工作、任务的判断或推测。我们工作时的信心与感受受到它的影响。学习动机影响着学习效果，而学习动机是源自于自我效能感。学生在学习任务中对自身能力的估计、信心与感受即学业自我效能感（academicself-efficacy）。

　　1.2.3手机依赖

　　手机依赖（MobilePhoneDenpence），一种新型心理疾病常见于年轻工作者和学生群体中。手机的通讯功能及网络功能使到人们生活更加便利，特别是年轻人群中。然而，如果对手机过分的依赖，随之而来的便是新型的心理疾病，即手机依赖症。

　　拓展并丰富学业拖延领域的研究内容，通过大学生自我效能感，手机依赖以及学业拖延的相关研究，综合并更新各学者研究成果，以此为基础探索三者的影响机制，特征和关系。了解大学生在自我效能感、手机依赖以及学业拖延三者之中的情况，验证自我效能感和手机依赖是否对学业拖延产生影响并分析原因，并为此分析应对计策，深化在这三个方面的研究。笔者通过网络，期刊等资源查阅了大量资料发现，尽管针对自我效能感和学业拖延之间的相关研究资源不少，而手机依赖与学业拖延相关研究资源却较少，而手机发展迅速，手机依赖与学业拖延的相关研究与时代的发展稍有差异，三者联系的相关研究更是少之又少，因而总结并分析前人的相关研究，对大学生自我效能感、手机依赖症与学业拖延症相关研究有一定的研究意义。并为大学生学业拖延行为的改善或矫正提供理论与实证支持从而帮助大学生预防及矫正学业拖延，给与大学生心理健康教育、心理咨询等方面理论性帮助。

　　1.4.1学业拖延研究现状

　　学业拖延最早是由Solomon和Rothblum提出的。一般认为学业拖延，是拖延在学生学习情况下的一个分支。国外对学业拖延的研究已有不短的历史，在实证和理论上都取得一定的成果。而在国内，针对学业拖延的研究近几年才开始，相对国外来说起步较晚。且国内在此研究上大多数是综述性的研究，实证研究相对较少。国内外通常使用量表来对学业拖延进行研究。而国内学者的量表主要来自于国外现成的，并对其翻译修订、或根据国情改编相应量表。国内主要研究拖延的学业的影响，且在现状、成因、影响以及干预等方面都有相应研究。但其干预性研究开展较少。李静瑶、赵丽娜在《学业拖延国内外现状研究》（学理论，2010）中提到，国外针对于学业拖延的研究中，集中于学生学习拖延状况，对学习拖延成因、相关因素及其消极后果的分析，以及对学习拖延的干预研究。而国内为此展开的研究大多以大学生为被试，并大多为综述性研究。研究成果大部分是大学生学习拖延问卷的编制或是用已有的国外的学习拖延问卷对大学生学习拖延进行研究。国内外研究对象差异较大[2]。

　　1.4.2自我效能感研究现状

　　自我效能感，最先是由班杜拉提出的概念。班杜拉认为人在不同领域中需要的技能、技巧也不同。但是后来的一些学者通过研究发现了与班杜拉不一样的观点。他们反驳了了班杜拉对自我效能感的观点，并假设一般自我效能感不依赖于领域。他们的研究发现一般自我效能感其实是反映了人们的自尊程度。并且他们发现一般自我效能感对绩效的预测力并不明显。在此之中，国内外有不少学者展开对一般自我效能感的研究，且细分出学业自我效能感研究分支。2004年，,边玉芳针对学业自我效能感编制出相应量表，为我国针对学业自我效能感的研究提供了有力的科研材料和方法。国内学者曹果果在2016年，对大学生的学习自我效能感与学业拖延进行探究，结果发现，男生高于女生，且年级越高，学业倦怠越严重，而学业自我效能感处于中等偏上水平[3]。

　　1.4.3手机依赖研究现状

　　而针对手机依赖的研究，是随着时代发展而改进的。从1876年贝尔发明电话以来到逐渐出现便携行动电话再到2008年开始智能手机的普及到现在，它们的主要功能都是即时通讯。但是2008年的智能开始普及，手机也成了人们方便连接网络的端口，有人也越来越离不开手机，随之而来手机依赖也越来越多，手机依赖症也此而生，尤其是年轻工作人员以及学生党颇为严重。X的一间独立性民调机构皮尤研究中心在2016年7月30日调查手机普及数据表明，全球手机普及率为43%，发达国家达到68%，虽然我国只有58%与发达国家有距离。但是有关数据调查表明我国大学生智能手机普及率却远高于全国的58%水平，且已达到99%的程度。手机依赖情况也越来越多，360公司于2016年3月24日针对手机依赖方面的调查显示有半数人凌晨之后还放不下手机休息。学者Bianchi和Phillips首先针对手机依赖问题而进行研究，并根据成瘾规则并结合当代社会情况编制了《手机使用量表》（MPPUS）[4]。而国内大部分学者对手机依赖症的研究都是综述其危害及预防相关的研究，针对学习方面与手机依赖的研究亦成为趋势[5]。国内学者翼嘉嘉、吴燕和田学红，在其《大学生手机依赖症和学业拖延主观幸福感关系研究》中，有探究到手机依赖与需要拖延的关系。且结果显示大学生存在中等程度甚至更高的手机依赖与学业拖延，且两者显著正相关，手机依赖能预测学业拖延。

　　本文通过问卷星使用问卷调查法，对大学生的自我效能感、手机依赖与学业拖延的总体情况，三者的联系以及对其人口差异的分析；并采用文献法，查阅相关文献，探讨三者关系。

　　2.2.1研究对象

　　采用随机抽样的方法，通过问卷星平台发布问卷，由全国大学生作为被试。排除作答时间过短以及选项过于一致，其中得出有效问卷321份。其中有效问卷的男生被试174名，女生被试147名。

　　2.2.2测验工具

　　2.2.2.1手机成瘾指数量表MPAI

　　手机成瘾指数量表MPAI，由香港中文大学梁永炽编制，Leung等修订。该量表分两个部分，第一部有5题调查手机使用情况，不进行计分。第二部分是检验手机成瘾指数，共17道题目。该量表采用5点评分，分别是“从不”到“总是”共1至5分。该量表从4个维度分析，分别为戒断性（13、14、15、16）、失控性（6、7、8、9、10、11、12）、低效性（20、21、22）和逃避性（17、18、19）。戒断性，即适应不了没有手机正常使用时的不良反应或情绪。失控性，即无法控制自己的手机使用时间。低效性，即因过度使用手机而导致工作或任务效率降低。逃避性，即沉迷手机或网络的虚拟世界中而逃避现实世界。计分为总和得分越高成瘾指数越大。此外，手机依赖筛选题（8、9、10、11、13、14、19、20），只要有5个及以上是作肯定回答，即“经常”或“总是”，即可定为手机依赖。量表4个维度的Ceonbachot系数在0.771-0.825，Cnmbachα系数为0.916。量表各项目与总分的Pearson相关系数均在0.45以上(0.451-0.745),4个维度与总分的Pearson相关系数在0.871-0.971,符合心理统计学要求,可以作为测量本研究群体手机依赖程度的定量评价工具[7]。

　　2.2.2.2自我效能感综合量表SEIS

　　自我效能感综合量表由三个分量表组成[8]，分别是：

　　（1）由1981年时德国著名临床健康心理学家健康心理学家RalfSchwarzer教授以及他的同事共同完成的量表GSES，中文版为一般自我效能感分量表，共10个题目，涵盖目标达成感、自我预期、努力感、天资以及环境感这5个方面。内部一致性系数为0.87，重测信度为0.83，分半信度为0.82，其具有良好信度而测量效果准确；

　　（2）由北京大学InsightGroup在适应性学习模式量表中，提取了学生效能感分量表进行改编编制而成为学业自我效能感分量表。它包含12个项目，可有效地估测在学业领域中关于一般学习能力的自我效能感。

　　（3）自我调节效能感分量表，取自于班杜拉编制的“儿童自我效能感量表”中的“自我调节学习效能感分量表”共9个项目。

　　分别测试个体在学习过程中的各种自‍我调节行为的自我效能感。且三个分两步都采用里克特五点计分，得分越高表明自我效能感水平越高。

　　2.2.2.3学业拖延量表TPS

　　国内学者张红梅，张志杰（2007），针对学业拖延的研究，展开对Tuckman拖延量表研究，并结合我国当代社会环境改编，研制出TPS拖延量表适用于我国大学生[9]，量表一共35道题。TPS量表主要从内因与外因两个维度出发测量学业拖延，而内因包含自我效能（10、17、33）、自我调节（16、3、4、5、6、7、8、9、11、12、14、23、24、25、28、29、30、31、32、34）、个体意识的人格（2、13、26）和信念（15、19、20、27）。而外因只有环境（16、18、21、35）一个因子，共TPS量表分别从这5个维度分析研究，采用4点评分方式，从“非常不符合”到“非常符合”评定为1-4分计分总和，其中（6、8、11、13、17、25、29、30、33、34）是问卷设计中需要进行负向转换计分的题目，被试得分越高学业拖延情况越严重。TPS旨在测大学生由于自我管理能力不足导致的学习拖延，其信度在0.86-0.90.

　　数据分析统计使用Excel及SPSS19.0。

　　3.1.1大学生自我效能感总体状况

　　将样本大学生的自我效能感总分及各个因子得分进行描述统计分析,得出表7如下得出以下表1：

　　表1大学生自我效能感总体情况

　　从表1可以看出，大学生自我效能感中的一般自我效能感平均得分是30.44，学业自我效能感平均得分为37.28，自我调节效能感得分为28.08，自我效能感平均总分是95.81分，依据自我效能感计分规则，100以下属于自我效能感较低，而321名被试的自我效能感平均总分只有95.81分，属于自我效能感较低的情况。从数据得出，被试总体自我效能感较低，说明被试总体任务动机不高。而被试的标准差达到10.21，说明被试之间个体差异变化较大，且在总体的一般自我效感、学业自我效能感和自我调节效能感三个因子中，学业自我效能感方差最大，即数据离散程度最大，被试差异比其它两个因子较大，表明被试中总体的大学生在学业方面的成就动机不高。

　　3.1.2大学生自我效能感差异性检验

　　3.1.2.1大学生自我效能感性别差异性检验

　　首先展开其性别差异独立T检验，结果如表2：

　　表2大学生自我效能感性别差异性检验（M±SD）

　　在SPSS独立性T检验中，方差方程的Levene检验结果中，方差呈齐性，而只有自我调节效能感存在显著差异（P<0.05）,P为0.03，且男生大于女生。而另外的因子不存在显著差异（P>0.05）。

　　3.1.2.2大学生自我效能感年级差异性检验

　　在SPSS上针对被试的自我效能感的年级的单因素检验，结果如表3：

　　表3大学生自我效能感的年级差异性检验（M±SD）

　　从表3可以看出在自我效能感的年级差异检验中只有一般自我效能感不存在显著差异（P>0.05）学业自我效能感和自我调节效能感以及自我效能感总分存在显著差异（P<0.05）,为此展开事后分析结果如表4：

　　表4大学生自我效能感的年级差异事后LSD检验

　　从表4可以看出：（1）在学业自我效能感维度上，大一的大学生得分显著于大二大三的大学生（P<0.05）。且对比大二大三得分高（均值差>0）。(2)大三的大学生在自我调节效能感中得分显著于大一大二（p<0.05），但对比大一大二得分低（均值差<0）。（3）大三的大学生在自我效能感得分中显著低于大一大四的学生（p<0.05），且大三的得分显著小于大一大四（均值差<0）。

　　3.1.2.3大学生自我效能感生源地差异性检验

　　对大学生的自我效能感展开其生源地差异独立样本T检验，结果如表5：

　　表5大学生的自我效能感展开其生源地差异性检验（M±SD）

　　从表5可以看出，结果表明各因子及总分P均小于0.05，被试样本的自我效能感得分极其各因子与生源地呈不显著差异。

　　3.1.2.4大学生自我效能感是否独生子女差异性检验

　　通过SPSS分析大学生的自我效能感是否独生子女差异独立T检验，结果如表6：

　　表6大学生的自我效能感是否独生子女差异性检验（M±SD）

　　经过独立检验得出的表6，得出了大学生在一般自我效能感维度上存在是否独生子女的显著差异P=0.016（P<0.05）；同时在自我调节效能感维度上也存在显著差异P=0.026（P<0.05）。而综合而言，大学生的自我效能感总分存在是否独生子女的显著差异P=0.013(P<0.05),因t均为负数，所以每一个维度上独生子女的大学生在自我效能感调查的得分比非独生子女的大学生得分较低。

　　3.2.1大学生手机依赖总体状况

　　将样本大学生的手机拖延总分及各个因子得分进行描述统计分析，得出表7如下：

　　表7大学生手机依赖指数总体情况

　　从表7可以得出被试样本手机依赖总分及各个因子平均得分，而平均依赖指数为50.38属于偏高水平。而根据量表（8、9、10、11、13、14、19、20）的手机依赖筛选题，8题中有5题或以上做肯定回答，即选“经常”或“总是”，即为手机成瘾者；而在本实验样本中，使用Eexcel统计出共有28人手机成瘾，占比8.72%。

　　3.2.2大学生手机拖延差异性检验

　　3.2.2.1大学生手机依赖性别差异性检验

　　通过大学生手机依赖性进行独立样本T检验的性别差异性，得出结果如表8：

　　表8大学生手机依赖的性别差异性检验（M±SD）

　　从表8可以数据分析可得出，被试样本大学生手机依赖性别差异检验可得出失控性因子P=0.068（P>0.05）以及逃避性因子P=0.203(P>O.O5)，说明在性别差异上呈得分不显著差异。而低效性因子P=0.036,；戒断性因子P=0.002，且手机依赖指数总分在性别上存在显著差异p均小于0.05，男生显著高于女生。

　　3.2.2.2大学生手机依赖年级差异性检验

　　在SPSS上针对大学生被试的手机依赖的年级的单因素检验，结果如表9：

　　表9大学生手机依赖的年级差异性检验（M±SD）

　　从表中数据可分析得出，大学生的手机依赖单因素检验年级差异中，失控性因子、逃避性因子、低效性因子及手机依赖总指数P均大于0.05，在年级上呈不显著差异。只有戒断性因子P=O.03（P<0.05），呈显著差异，为此展开事后分析结果于表10：

　　表10大学生手机依赖戒断性LSD检验

　　通过两两对比的戒断性因子的LSD检验分析得出结论，被试样本中的大三在手机依赖的戒断性维度上与大一和大四之间存在显著差异且大三在这一维度上得分较大一大四年级得分高。

　　3.2.2.3大学生手机依赖生源地差异性检验

　　通过独立性样本T检验被试手机依赖在生源地上的差异性，结果表11如下：

　　表11大学生手机依赖的生源地差异性检验（M±SD）

　　通过表11可得出被试样本在戒断性因子P=0.030，以及逃避性因子P=0.032,在生源地差异上存在显著性差异（P<0.05）；且t为负数，说明在戒断性与逃避性维两个维度上，农村生源地被试得分指数较城镇生源地低。

　　3.2.2.4大学生手机依赖生源地差异性检验

　　使用独立样本T检验被试手机依赖在是否独生子女上的差异性检验，结果表12如下：

　　表12大学生手机依赖是否独生子女差异性检验（M±SD）

　　从表12可以得出结论，被试样本在戒断性因子P=0.03以及逃避性因子P=0.032，在这两个维度上大学生存在是否独生子女上的显著性差异(P<0.05)，且T均为负数，表明独生子女显著比非独生子女在这两个维度上得分低。

　　3.3.1大学生学业拖延的总体状况

　　把被试样本的学业拖延总分与各个因子进行描述统计分析，结果如表13：

　　表13大学生学业拖延总体情况N=321

　　学业拖延分为两大维度，一个环境外因维度，一个内因维度。内因维度包含了自我效能、自我调节、人格、信念这四个因子。从表13数据分析看出，被试样本的学业拖延总分的平均分为85.15,标准差为6.09。查阅常模量表表明得分为中等水平。

　　3.3.2大学生学业拖延差异性检验

　　3.3.2.1大学生学业拖延性别差异性检验

　　使用独立性T检验被试样本的学业拖延得分在性别上的差异，结果如表14：

　　表14大学生学业拖延性别差异性检验（M±SD）

　　通过表14可得出结论，被试样本大学生的学业拖延各个因子得分中，人格因子的P=0.007,环境外因因子P=0.023（P<0.05）,在性别差异上存在这两个维度得分的显著差异；在人格因子上男生得分高于女生（t>0）；在环境外因因子上男生得分高于女生（t>0）。而其余因子及总分得分情况在性别差异上不存在显著差异（P>0.05）。

　　3.3.2.2大学生学业拖延年级差异性检验

　　使用SPSS针对年级差别，通过单因素检验被试样本学业拖延是否存在显著差异结果如表15：

　　表15大学生学业拖延的年级差异性检验（M±SD）

　　从表15数据可以看出，在内因这一大维度上自我效能因子、自我调节因子和信念因子这些P均小于0.05，只有在人格因子（P>0.05），而内因维度是这4个小因子的总和，其P=0.001，存在年级差异上得分的显著差异。而环境外因P=0.008，也存在显著差异。总体的学业拖延得分情况在年级差异上存在显著性差异（P<0.05）。因在年级差异上存在普遍显著性差异，所以进行事后分析结果如表16：

　　表16大学生学业拖延LSD检验

　　从表16数据分析中，（1）大一与大二大四在自我效能因子上存在显著性差异。（2）大四与大一大三在自我调节因子上存在显著性差异.大一与大二大三大四在信念因子上均存在显著性差异，且呈大一在这因子上得分最低的显著性差异。（3）大一与大三大四在内因维度存在显著差异。（4）大四与大二在内因维度存在显著性差异。（5）大一与大二大三大四在环境外因维度上存在显著性差异，且在这维度上大一得分最低。（6）大一与大二大三大四在学业拖延上存在显著差异，且得分较其它年级最低，而大四的被试与大一大二对比得分较高。

　　3.3.2.3大学生学业拖延生源地差异性检验

　　通过独立性样本T检验，在生源地差异上检验被试样本是否存在显著性差异结果如表17：

　　表17大学生学业拖延的生源地差异性检验（M±SD）

　　依图表17数据可得出虽然内因维度包含的各小因子在生源地学业拖延得分不存在显著性差异，但是整体的内因维度上存在学业拖延得分显著差异性P=0.02，而环境外因也同样存在显著性差异P=0.006。整体的学业拖延总分P=0.005情况存在生源地差异上的显著差异，且t均为负数，表明农村生源地的被试在总体的学业拖延得分上显著低于城镇生源地的被试。(P<0.05)

　　3.3.2.4大学生学业拖延的是否独生子女差异性检验

　　通过独立性样本T检验，验证被试样本在是否独生子女上存在学业拖延得分的显著差异，结果如表18：

　　表18大学生学业拖延是否独生子女差异性检验（M±SD）

　　从表18数据中可得出：（1）被试就是否独生子女在人格因子上存在显著差异（P<0.05）。（2）被试就是否独生子女在学业拖延也存在显著性差异（P<0.05）。（3）独生子女在学业拖延上较非独生子女高（t>0）。

　　3.4.1大学生自我效能感与学业拖延的相关分析

　　首先展开大学生自我效能感与学业拖延的Pearson相关系数分析，结果如表19：

　　表19大学生自我效能感与学业拖延的相关分析Pearson相关系数

　　注：*表示0.05水平，**表示0.01水平，下表同

　　从表19可以看出:（1）被试样本的自我效能感的学业自我效能感维度与学业拖延的自我调节因子呈显著正相关。(2)学业自我效能感因子与学业拖延的内因维度呈显著正相关。(2)学业自我效能感与学业拖延呈正相关。(4)而其它维度上不显著相关。

　　3.4.2大学生手机依赖学业拖延的相关分析

　　通过被试大学生手机依赖与学业拖延的Pearson相关系数分析，结果得下表20：

　　表20大学生手机依赖与学业拖延的相关分析Pearson相关系数

　　从表20数据分析被试样本可以得出结果：（1）学业拖延水平与手机依赖指数及其各个维度呈特别显著正相关。（2）学业拖延的两大维度，环境外因维度和内因维度与手机依赖指数及其各维度呈特别正相关。（3）内因维度的自我效能感因子与手机依赖指数呈显著负相关，并于戒断性因子和失控性因子呈显著负相关。（4）总体而言手机依赖于学业拖延呈特别显著正相关。

　　3.4.3大学生手机依赖与自我效能感的相关分析

　　通过被试大学生手机依赖与自我效能感及其各因子Pearson相关系数分析，分析得下表21：

　　表21大学生自我效能感与手机依赖的相关分析Pearson相关系数

　　从表21数据分析被试大学生可以得出结果：（1）手机依赖的戒断性因子与自我效能感及其3个维度均呈显著正相关。（2）失控性因子与自我效能感及其3个维度均呈现特别显著正相关。（3）逃避性因子与自我调节效能感呈显著正相关，与自我效能感及其学业自我效能感因子呈显著正相关。（4）低效性因子与学业自我效能感因子呈显著正相关，与自我效能感及其自我调节因子呈特别显著正相关。(5)手机依赖指数与自我效能感及其各因子均呈特别显著正相关。（6）自我效能感与手机依赖及其各因子呈显著正相关。

　　在本次调查研究中，321名大学生被试样本在自我效能感的得分并不算高，自我效能感平均总分是95.81分，查阅相关常模发现总分在100以下已经是偏低的水平。而自我效能感在人们日常工作或任务中也起着举足轻重的作用，当然，工作任务难度也影响着自我效能感，在准备去完成某项工作任务时，大部分人都会去衡量工作任务的任务轻重以及达成难易度，如果感到能凭借自己能轻松完成时，这便是自信[10]。自我效能感也是能通过锻炼或培养而提高的，而信心是建立在成功的基础上，所以多经历或练习某些工作任务，反复体验成功，达到“熟能生巧”，增强自信。在班杜拉等人的研究中，受到他人的鼓励或是观察他人成功经验也可帮助自己提供信心，从而增强自我效能感[11]。比如，在学校在一门考试中，周围的人都在认真复习备考，这也会影响到其他人也会进入备考状态；但是如果周围人都无动于衷，也同样会影响到其他一部分人同样不做准备，然而每个人对这们考试掌握程度却是不一样的，就可能会出现别人能轻松考完自己挂科的情况。

　　在本项研究中就有数据表明，本研究被试样本的自我效能感平均得分为95.81分，查阅相关常模显示低于100的情况处于偏低水平，说明被试样本的成就动机并不高，在对自我效能感的人口差异性检验中，分别对性别、年级、生源地和是否独生子女四个方面展开差异性检验。在性别差异上，通过独立样本T检验发现，只有自我调节效能感存在显著差异（P<0.05）。在年级差异上，通过单因素检验发现，自我效能感存在显著差异，且三个维度中，学业自我效能感维度和自我调节效能感均存在显著差异（P<0.05）；为此而展开两两对比的事后检验发现，（1）在学业自我效能感维度上，大一的大学生得分显著于大二大三的大学生（P<0.05）。且对比大二大三得分高（均值差>0）。(2)在自我调节效能感中,大三的大学生得分显著于大一大二（p<0.05），但对比大一大二得分低（均值值<0）。（3）在自我效能感得分中，大三的大学生显著低于大一大四的学生（p<0.05），且大三的得分显著小于大一大四（均值值<0）。自我效能感在年级差异上出现较其他年级得分水平高的情况，可能原因是被试样本中大一的样本占比大，数据样本差异，也有肯可能是大一新生保持着高中的高度作业模式，保持着信心与干劲。在生源地差异上检验上，采用独立样本T检验农村和城镇的被试样本，自我效能感及其各因子并未产生显著差异。在是否独生子女差异上，采用独立样本T检验独生子女和非独生子女，结果发现出现显著差异，且独生子女较非独生子女在自我效能感及其各因子得分低（t<0）。出现这样的结果具有继续研究的意义。

　　本次研究中，被试样本的手机依赖指数平均为50.38，属于较高水平，且手机成瘾人数达28人占比8.72%，出现这种情况也有可能因为现在智能手机普及率高，特别是在大学生群体，且智能手机功能强大可满足大学生群体的大量消遣需求。在人口差异性分析中，性别上存在显著差异（P<0.05），且男生手机依赖指数普遍高于女生，在有关的调查中也发现男生手机依赖也普遍比女生高，男生在手机上花费时间更多。在年级差异上使用单因素检验发现存在只有戒断性因子存在显著差异，因此展开事后检验发现大三的学生戒断性性较其它年级高，且与大一大四的学生存在显著差异。出现这情况也有可能是大三的学生课程任务更轻松。在王芳、李然、路雅等人的《山西大学本科生手机依赖研究》中也显示手机依赖在年级上存在显著差异[12]。在生源地差异上，使用独立样本T检验发现，农村生源地对比城镇生源低存在戒断性的显著差异，但是农村生源地手机依赖指数及其各因子得分均低于城镇的，这有可能与城镇生源地的大学生比农村生源地的大学生更早或更容易接触到手机的关系。在是否独生子女差异上，采用独立样本T检验发现，只有在戒断性维度和逃避性维度上，独生子女被试与非独生子女被试存在显著差异，独生子女的手机依赖指数平均得分较非独生子女得分高。

　　而在统计手机依赖数据上发现，被试样本学业拖延水平为85.15，查阅常模发现处于中等水平，然后展开人口差异性检验，在使用独立T检验性别差异上，被试样本学业拖延水平及其内因维度外因维度未出现显著差异。在年级差异上，采用单因素检验后发现，在学业拖延水平及其内因维度，外因维度均存在显著差异，因而展开两两对比的事后分析，在环境外因维度上大一学生普遍得分低于其它年级，存在显著差异；在内因维度上大一学生较大三大四显著性得分低，与大二对比平均分也较低；而总题情况的学业拖延水平上，大一学生得分显著低于其它年级学生（P<0.05,年级差>0）。说明被试样本的大一学生学业拖延程度较其它年级最低，这与大一新生刚刚高三毕业，可能保持着良好的学习习惯有关。在生源低差异上，农村生源地学生对比城镇生源地学生，在学业拖延水平及其内因维度和外因维度上，均存在显著差异，且农村生源地的学业拖延水平显著低于城镇生源地的。出现这中情况需要深度探究，也遇有研究意义。在是否独生子女差异上，采用独立T样本检验发现独生子女的平均依赖水平得分较非独生子女的要高，总体学业拖延水平存在显著差异。在陈璐 、黄育艺《大学生学业拖延行为及其预测变量分析》中男生较女生学业拖延水平更大，与本研究呈现相似结果[13]。

　　4.4.1大学生自我效能感与学业拖延的相关讨论

　　在Pearson相关系数分析中，自我效能感的3个因子中只有学业自我效能感与学业拖延水平存在0.05水平正相关，且与学业拖延的内因维度存在显著正相关的水平，另外的一般自我效能感和自我调节效能感均不与学业拖延及其其它维度不呈现相关水平。出现这一现在是由于学业拖延量表主要由内因和外因两个维度，而内因维度包括了自我效能因子及自我调节因子，而学业自我效能感因子与内因维度的自我调节因子相关度较高。在查阅文献中，刘丽，吴国春研究发现自我效能感与回避性拖延行为呈现负相关，与唤起性拖延不显著相关[14]。而曹果果研究中也同样发现，学业自我效能感与学业拖延存在显著负相关[15]。本研究出现与前者不吻合之处可能也在于选择的量表直接有误差或是被试样本不充足的原因。

　　4.4.2大学生手机依赖与学业拖延的相关讨论

　　经过相关分析发现学业拖延的内因维度的自我效能因子与手机依赖的戒断性因子，失控性因子，低效性因子及手机依赖呈0.05水平的负相关。而手机依赖及其各个因子均与学业拖延，及其内因维度，环境外因维度呈现特别显著正相关，且经过简单的回归线性分析中发现，手机依赖对学业拖延具有一定的预测能力。分析结果与研究前的估计相吻合，因前辈学者的研究均呈此结果。实验数据表明，大学生手机依赖指数越高，其学业拖延水平将越高，所以现在大学生要提高学业效率需从降低对手机的依赖，减少手机的无用使用时间入手。

　　4.4.3大学生手机依赖与自我效能感的相关讨论

　　经过相关分析发现大学生的自我效能感与手机依赖总体呈特别显著正相关。手机依赖的戒断性因子与自我效能感及其3个维度均呈显著正相关。失控性因子与自我效能感及其3个维度均呈现特别显著正相关。逃避性因子与自我调节效能感呈显著正相关，与自我效能感及其学业自我效能感因子呈显著正相关。低效性因子与学业自我效能感因子呈显著正相关，与自我效能感及其自我调节因子呈特别显著正相关。在张琳，张如静的基于使用与满足理论的大学生手机媒介应用研究中也显示，手机依赖强度越大，自我效能感越强，但是手机使用时间与学业动机呈显著负相关[16]。当代大学生的手机依赖情况影响较大，有深入研究探索意义。

　　（1）大学生自我效能感处于偏低水平。

　　（2）自我调节效能感因子在性别上存在显著差异。

　　（3）大一的自我效能感上有显著差异，大一得分最高，大三最低。

　　（4）非独生子女的自我效能感显著高于独生子女。

　　（1）大学生手机依赖处于较高水平。

　　（2）男生手机依赖指数显著高于女生。

　　（3）农村大学生手机依赖指数显著低于城镇的。

　　（1）大学生学业拖延处于中等水平。

　　（2）大一的大学生学业拖延最低。

　　（3）农村生源大学生学业拖延低于城镇的。

　　（4）大学生独生子女学业拖延高于非独生子女。

　　（1）大学生学业自我效能感与学业拖延正相关，手机依赖与学业拖延特别显著正相关。

　　（2）大学生手机依赖与学业拖延呈特别显著正相关，且手机依赖对学业拖延有预测作用。

　　（3）大学生手机依赖与学业拖延呈特别显著正相关。

　　[1]PiersSteel.TheNatureofProcrastination:AMeta-AnalyticandTheoreticalReviewofQuintessentialSelf-RegulatoryFailure.PsychologicalBulletin2007,Vol.133,No1,65–94

　　[2]李静瑶,赵丽娜.学业拖延国内外现状研究[J].学理论,2010(31):273.

　　[3]曹果果.大学生学业拖延与学业自我效能感的关系研究[J].亚太教育,2016(1):248.

　　[4]ABianchi , JGPhillips.Cyberpsychology&Behavior:TheImpactoftheInternet,MultimediaandVirtualRealityonBehaviorandSociety, 2005 , 8 (1) :39

　　[5]王锐烽,罗欢.手机依赖症的研究进展[J].阜阳职业技术学院学报,2014,25(1):62-66.

　　[6]冀嘉嘉,吴燕,田学红.大学生手机依赖和学业拖延、主观幸福感的关系[J].杭州师范大学学报:自然科学版,2014(5):482-487.

　　[7] 郭欢.大学生手机依赖现状与成因的分析[J].中国电力教育,2013(34):208-209.

　　[8]王觅,钱铭怡.自我调节学习效能感问卷中文版修订[J].中国健康心理学杂志,2015,23(10):1532-1536.

　　[9] 张红梅,张志杰.Tuckman拖延量表在中国大学生中试用结果分析[J].中国临床心理学杂志,2007,15(1):10-12.

　　[10]Schunk,DaleH,andF.Pajares."Self-efficacytheory."(2009):35-53.

　　[11]张庆宗,吴喜艳.大学生自我效能感培养实证研究[J].外国语文,2010,26(5):137-141.

　　[12]王芳,李然,路雅,等.山西大学本科生手机依赖研究[J].中国健康教育,2008,24(5):381.

　　[13]张锦坤,陈璐,黄育艺.大学生学业拖延行为及其预测变量分析[J].宁波大学学报(教育科学版),2009,31(4):54-59.

　　[14]刘丽,吴国香.大学生自我效能感与拖延行为的关系研究[J].校园心理,2017(1):37-40.

　　[15]曹果果.大学生学业拖延与学业自我效能感的关系研究[J].亚太教育,2016(1):248.

　　[16]张琳,张如静.基于使用与满足理论的大学生手机媒介应用研究[J].聊城大学学报(自然科学版),2016(4):75-81.