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随着信息技术的高速迭代和发展，互联网在生产、生活中广泛应用，也已成为大学生学业发展的重要组成部分。大规模线上教学的推行进一步加速了高等教育数字化进程。移动终端与网络技术的普及使学习突破时空限制，各类学习平台与资源极大丰富了学生的学习途径（杨帆 等，2021）。

然而，网络学习环境缺乏面对面互动与实时监督，对学生的自主性与自我调节能力提出了更高要求（尹睿 等，2011）。研究表明，许多大学生在网络学习中表现出明显的拖延行为。一项调查显示，约46%的学生在撰写论文时存在拖延现象，30.1%的学生在线完成作业时会出现拖延（史利红 等，2016）。学业拖延不仅降低学习效率与成绩，还可能引发学习兴趣减退、自我价值感下降等心理问题（冯廷勇 等，2021；Peiwei L et al.，2017），因此探讨网络学习背景下拖延行为的影响机制具有重要的现实意义。

根据时间动机理论，拖延行为受期望、任务价值、个体特质与时间距离等因素共同影响（Steel et al.，2006）。在网络学习情境中，自我效能感、未来时间洞察力与自我控制等内在心理因素被认为是影响学习拖延的关键变量（王丽霞 等，2013；张锋 等，2016；胡哲 等，2020）。班杜拉的三元交互理论强调个体、行为与环境之间的动态互动（Bandura，1977），其中自我效能感作为个体对自身能力的信念，显著影响其任务选择与坚持性。网络学习自我效能感则特指个体对运用网络资源与工具完成学习任务的信心判断（杨帆 等，2021）。研究表明，高网络学习自我效能感的学生更倾向于积极应对挑战性任务，从而减少拖延行为（Solomon et al.，1984）。

自我控制是指个体在面对诱惑与干扰时调控认知、情绪与行为的能力（Roy et al.，2007），其水平高低直接影响学业任务的执行与完成。未来时间洞察力反映了个体对未来目标的认知与规划倾向（宋其争，2004），高未来时间洞察力者通常更具目标导向性与计划性，能有效减少拖延。认知神经科学研究表明，自我控制与未来时间洞察力涉及重叠的脑区功能（如vmPFC与海马旁回），其神经基础支持二者在行为调控中的协同作用（冯廷勇 等，2021）。此外，研究显示自我控制在自我效能感与学习拖延之间起中介作用（倪亚琨 等，2018），而未来时间洞察力亦可通过增强自我控制进一步减少拖延行为（曹元龙 等，2024）。

本研究拟通过问卷调查与结构方程模型，考察网络学习自我效能感对学习拖延的作用路径，并验证未来时间洞察力与自我控制的链式中介效应，以揭示其内在心理机制，为网络学习环境中学业拖延的干预提供理论依据与实践指导。

1 对象与方法

1.1 对象

选取湖北省武汉市某高校正在开展1门及以上在线课程学习的学生作为研究对象，采用简单随机整群抽样方法，共计发放问卷538份，删除未作答、规律作答、选项一致的无效问卷30份，得到有效问卷508份，有效回收率为94.42%。其中，男生301人（59.25%），女生207人（40.75%），平均年龄为19.67±٠.٨٣岁。

1.2 工具

（1）网络学习自我效能感量表

采用谢幼如、刘春华等人根据国外学者的研究修订的大学生网络学习自我效能感量表，该量表一共由20道题目组成，划分为四个维度：自我能力感、自我努力感、环境把握感和行为控制感（谢幼如 等，2011），问卷选项采用五点计分法，1分至5分，选项由“极不赞同”到“非常赞同”，得分越高表明网络学习自我效能感水平越高。该量表具有良好的区分度，每个项目的区分度均超过0.3，量表的一致性系数为0.921，各个维度测题的一致性信度在0.72～0.89之间。在本研究中，该量表的Cronbach’s α系数为0.975。

（2）学业拖延量表

采用赵婉黎编制的大学生学业拖延量表，该量表一共由19个项目组成，将学习拖延划分为三个维度：计划不足、完成不佳和延迟行动（赵婉黎，2007）。问卷选项部分采用五点计分法，1分至5分，选项由“极不赞同”到“非常赞同”，学习拖延水平越高该量表得分越高。本研究中，该量表的Cronbach’s α系数为0.935。

（3）未来时间洞察力量表

本研究采用宋其争、黄希庭编制的大学生未来时间洞察力量表，该量表一共由20题组成，将未来时间洞察力划分为五个维度：行为承诺、未来效能、远目标定向、未来意象和目的意识（宋其争，2004）。问卷选项采用四点计分法，一分至四分，选项由完全不符合到完全符合。量表内部各维度一致性系数均在0.7以上，稳定性系数在0.54～0.79之间属于较高水平。本研究中，该量表的Cronbach’s α系数为0.852。

（4）自我控制量表

本研究采用简式自我控制量表（罗涛 等，2021），该量表一共由7道题组成，将自我控制划分为两个维度：自律性和冲动控制。量表各项目对因子的标准负荷系数介于 0.81～0.88 之间。总量表的α系数为 0.83，自律性和冲动控制维度的α系数分别为0.85和0.86。总量表的重测信度为0.81，两个维度的重测信度为0.83和0.80。本研究中，该量表的Cronbach’s α系数为0.818。

1.3 统计分析

采用SPSS 26.0进行数据分析，以均数和标准差进行描述性统计、采取Pearson相关考察变量之间的关系；通过PROCESS v3.3进行中介作用检验，通过5000次重复抽样的Bootstrap估计法，评估中介效应的显著性。本研究以p<0.05或Bootstrap 95%置信区间不包含0作为有统计学意义的标准。

2 结果

2.1 共同方法偏差的检验

采用Harman单因素检验，进行未旋转的探索性因子分析。结果显示，特征值大于1的因子一共有9个，第一个因子的方差解释度为26.91%，小于40%，所以本研究不存在显著的共同方法偏差（周浩 等，2004）。

2.2 描述性统计及相关分析

研究结果如表1所示，网络学习自我效能感和未来时间洞察力、自我控制之间呈显著正相关（p<0.01）；学业拖延和网络学习自我效能感、未来时间洞察力、自我控制之间呈显著负相关（p<0.01）。

表 1 描述性统计及相关分析结果（N=508）

Table 1 Descriptive statistics and correlations analysis results (N=508)

注：**p <0.01。

2.3 中介效应检验

采用PROCESS宏程序的模型6检测未来时间洞察力和自我控制在网络学习自我效能感与学业拖延间的中介作用。回归分析结果显示，未纳入两个中介变量时，网络学习自我效能感显著负向预测大学生学业拖延（β=
-0.47，p<0.001）。纳入中介变量后如表2所示，网络学习自我效能感对学业拖延的直接负向预测作用依然显著，但效应量减小（β=-0.18，p<0.001）。具体而言，网络学习自我效能感能正向预测未来时间洞察力（β=0.43，p<0.001）和自我控制（β=0.29，p<0.001）；未来时间洞察力能正向预测自我控制（β=0.26，p<0.001）；而未来时间洞察力（β=-0.27，p<0.001）和自我控制（β=-0.45，p<0.001）均对学业拖延有显著的负向预测作用。各变量的预测路径如图1所示。

表 2 模型中变量的回归分析（N=508）

Table 2 Results of the regression model (N=508)

注：***p <0.001。

图 1 链式中介模型

Figure 1 Chain-mediated model effect plot

中介效应的分析结果如表3所示，网络学习自我效能感不仅能够直接预测学业拖延（效应值为0.19），占总效应（效应值为0.49）的38.78%，还能通过未来时间洞察力和自我控制的中介作用影响学业拖延（效应值为0.30）占总效应（效应值为0.49）的61.22%。具体来看，中介效应由未来时间洞察力的单一中介路径、自我控制的单一中介路径、未来时间洞察力和自我控制的链式中介路径组成。未来时间洞察力的单一中介路径的间接效应值为-0.12，95%的置信区间为-0.16～-0.09；自我控制的单一中介路径的间接效应值为-0.13，95%的置信区间为-0.18～-0.09，未来时间洞察力和自我控制的链式中介路径的间接效应值为-0.05，95%的置信区间为-0.08～-0.03。

表 3 中介效应显著性检验的Bootstrap分析（N=508）

Table 3 Bootstrap test of mediation effects (N=508)

3 讨论

本研究以大学生为研究对象，通过结构方程模型发现，大学生网络学习自我效能感除了直接负向影响学业拖延外，还能通过未来时间洞察力和自我控制间接负向影响学业拖延。

大学生的网络学习自我效能感与学习拖延呈显著负相关，即网络学习自我效能感水平越高，学习拖延行为越少，这一结果与前人的研究结论一致（李佳星，2020；史利红，2016）。从认知角度而言，网络学习自我效能感水平高的大学生更能有效评估网络学习任务的难度，选择与自身能力相匹配的学习任务，从而保持较高的学习热情和投入度，减少学习拖延行为的发生。从情绪管理角度而言，这些学生也更善于处理网络学习中产生的负面情绪，通过自我调节和寻求社会支持等方式缓解压力，增强学习信念，进而降低拖延行为。

中介效应分析表明，未来时间洞察力在网络学习自我效能感与学习拖延之间起中介作用。未来时间洞察力作为重要的人格特质变量，通过影响个体的动机水平进而改变其行为模式（赵亚飞 等，2022）。具有高水平未来时间洞察力的大学生通常对未来有更清晰的规划和更强的信心，这种积极的预期会增强其网络学习自我效能感，进而影响其对学习任务的坚持程度和努力水平，最终减少学习拖延（马娜 等，2020）。

研究还发现，自我控制在网络学习自我效能感与学业拖延的关系中起中介作用。根据班杜拉的理论，自我控制水平受到自我效能感的显著影响（陈雪莲 等，2024）。高自我控制能力的学生能够更好地将学习意图转化为实际行动，运用多种元认知策略调节学习过程，从而有效降低学习拖延行为的发生率（黄凤 等，2021）。

更重要的是，本研究发现未来时间洞察力和自我控制在网络学习自我效能感与学习拖延间存在链式中介作用。网络学习自我效能感不仅能够分别通过未来时间洞察力和自我控制影响学习拖延，还能通过“未来时间洞察力→自我控制”这一链式路径对学习拖延产生间接影响。从时间动机理论角度看，高网络学习自我效能感的学生往往具有更强的未来时间洞察力和自我控制能力，能够克服短期诱惑，专注于具有长远价值的学习任务，从而减少拖延行为（王奕冉 等，2016）。

综上所述，本研究结果证明网络学习自我效能感、未来时间洞察力和自我控制是减少大学生学业拖延的积极因素。因此，学校应关注学生网络学习自我效能感的提升，营造支持性学习环境；帮助学生建立清晰的未来发展方向，加强情绪调节和时间管理方面的训练，这些可能是预防大学生学业拖延的有效途径。

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