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1 引言

高等教育改革的深化与学业竞争的日趋激烈，使大学生的学习倦怠问题日益突出，对高校人才培养质量构成了严峻挑战（连榕，2006；张文娟，2012；徐明津，2015）。学习倦怠是指学生在长期面临学业压力或学习动力不足的情境中，产生对学习的厌倦心理，并伴随一系列消极态度与行为反应（Salmela-Aro et al.，2014），其典型表现包括情绪耗竭、学习疏离与低成就感（Schaufeli et al.，2002）。研究表明，学习倦怠作为一种持续的不良学习状态，不仅会显著降低学生的学业投入与学习表现，还会削弱其主观幸福感，增加心理困扰风险，甚至引发逃课、拒学乃至辍学等行为（李巧灵，2012；赖锦佳，2025；Cheng & Lin，2023；Gao，2023）。因此，在当前课程密集、升学与学业压力持续升高的形势下，有效干预学习倦怠已成为一项紧迫的议题。

在众多影响学习倦怠的个体因素中，情绪智力作为识别、理解、运用与调节情绪的核心能力（Salovey & Mayer，1990），被认为是学生应对学业挑战、维持情绪稳定的重要内在资源（Shahin，2024；Quílez-Robres，2023；Geraci，2023）。较高水平的情绪智力有助于学生在面对学习挫折与竞争压力时保持情绪平衡，减少负面情绪的积累（Saeed et al.，2022）。跨文化研究一致表明，情绪智力与学习倦怠呈显著负相关：情绪智力水平越高，学生的情绪耗竭与学习疏离程度越低（肖静，2013；Usán Supervía et al.，2020；殷文娟，2020），低成就感也相对较弱（徐俊华，2018；Gázquez Linares et al.，2023），这一结论在近年研究中持续得到支持（Español，2025；Merino-Soto et al.，2024）。然而，情绪智力究竟通过何种机制影响学习倦怠，其在真实学习情境中的作用路径仍有待系统揭示。

尽管情绪智力与学习倦怠之间的负向关系已获广泛验证（肖静，2013；Usán Supervía et al.，2020），二者之间的内在心理机制仍是一个尚未完全打开的“黑箱”。班杜拉（Bandura，1997）的社会认知理论为理解该机制提供了核心框架，强调个体将自身能力转化为适应性结果的过程，关键依赖于其对于运用该能力的信念，即自我效能感。这一“能力→信念→结果”的路径在班杜拉（Bandura，2003）关于情绪调节自我效能感的实证研究中得到了深化与印证。该研究明确指出，在情绪这一特定领域，个体对自身管理积极和消极情绪能力的信念（即情绪调节自我效能感），是驱动其心理社会功能的核心机制，并且其主要通过影响更具体的行为导向效能感来间接发挥作用。 这一“能力→信念→结果”的路径已在多个研究领域中得到支持。例如，在组织与职业健康研究中，陈与林（Chen & Lin，2024）发现教师的情绪智力通过提升自我效能感缓解其职业倦怠；布莱克（Black，2018）在团队研究中也证实，情绪智力通过增强团队成员的自我效能感来改善团队绩效。这些证据共同表明，自我效能感是情绪智力发挥作用的一个普遍且关键的中介机制。

然而，将这一理论模型置于学习倦怠的具体情境中时，仍存在一个重要理论缺口：学习倦怠的核心特征之一为“情绪耗竭”，其形成与缓解均与情绪调节过程密切相关。因此，在概念层面与学习倦怠的情绪本质更为契合的，应是情绪调节自我效能感——即个体对自身调节特定情绪（如沮丧、愤怒等）能力的信心（Bandura，2003）。尽管已有研究确认了一般自我效能感的中介作用，但情绪调节自我效能感在学习情境中的特定角色，尤其是在情绪智力与学习倦怠关系中的中介机制，仍缺乏系统检验。

基于此，本研究拟在情绪智力—学习倦怠的理论框架中，引入情绪调节自我效能感作为核心中介变量，构建一个更贴近学习倦怠情绪本质的中介模型，以深入揭示情绪智力影响学习倦怠的内在机制，并为高校开展针对性心理干预提供理论依据与实践参考。

2 方法

2.1 被试

采用方便抽样的方法，选取新疆某大学的学生为被试，共发放问卷500份，回收有效问卷407份，问卷回收率为81.4%。从性别分布来看，男生198人（48.6%），女生209人（51.4%）。

2.2 研究工具

2.2.1 情绪智力量表（Emotional Intelligence Scale，EIS）

本研究采用王才康翻译的中文版量表（王才康，2002），量表采用Likert 五点计分法（从1“完全符合”到5“完全不符合”），共计33个题目，包含四个维度，即对情绪感知的维度，他人情绪管理的维度 ，自我情绪管理维度和情绪表达的维度，其中第5题、第28题、第33题为反向计分，被试得分越高，表明其情绪智力水平越高。本研究中该量表的Cronbach’s α系数
为0.960。

2.2.2 情绪调节自我效能感量表（Regulatory E-motional Self-Efficacy Scale，RES）

本研究采用卡拉普拉等人编制（Caprara，2008）、俞国良修订的情绪调节自我效能感量表（俞国良，2009），它包含积极情绪调节自我效能感、沮丧情绪调节自我效能感以及生气情绪调节自我效能感三个维度，每个维度由4个题目构成。量表共 12 个条目，采用Likert 五点计分法（从1“完全符合”到5“完全不符合”），总分介于12至60分之间，分数越高，表明个体的情绪调节能力越强。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.904。

2.2.3 学习倦怠量表（Learning Burnout）

本研究采用连榕（2005）编制的大学生学习倦怠量表，共20道题目，包括情绪低落、行为不当、成就感低三个维度。情绪低落指个体由于不能很好地处理学习方面的问题或要求，表现出沮丧、倦怠和缺乏兴趣等情绪特征，例如“一整天学习下来，我感到精疲力尽”；行为不当指个体因为厌倦学习而出现逃课、不听讲、迟到早退等行为特征，例如“我很少计划安排自己的学习时间”；成就感低则指个体在学习中体验到的低成就感，例如“我觉得所学的知识毫无用处”。量表采用Likert 五点计分法（从1“完全符合”到5“完全不符合”），其中第1、3、6、8、11、13、15、18题为反向计分，得分越高表示学习倦怠程度越高。本研究中该量表的Cronbach’s α系数
为0.948。

2.3 统计方法

对无效数据进行筛选剔除后，剩余有效数据统一录入SPSS 25.0中，采用SPSS 25.0软件进行描述性统计、相关分析及共同方法偏差检验，并运用SPSS的PROCESS插件进行中介效应检验。

3 结果

3.1 共同方法偏差的检验

为检验共同方法偏差，采用Harman单因子检验对所有测量题项进行未旋转的探索性因子分析（杨方荣，2025）。分析共提取出10个特征根大于1的因子，累计解释总变异的68.62%。其中，第一个因子解释的变异量为35.57%，低于40%的临界标准，说明不存在单一因子解释大部分变异的情况，因此本研究数据不存在严重的共同方法偏差。

3.2 描述性统计

经SPSS 25.0软件分析，可得描述性统计情况如表1所示；大学生情绪智力与学习倦怠呈显著负相关（p<0.001），如表2所示；情绪智力与情绪调节自我效能感呈显著正相关（p<0.001），如表3所示；情绪调节自我效能感与学习倦怠呈显著负相关（p<0.001），如表4所示。

表 1 描述性统计情况

Table 1 Descriptive statistics and reliability for all key variables

项目	M±SD	项目数量
情绪知觉	41.88±9.67	12
自我情绪管理	27.75±6.52	8
他人情绪管理	20.73±5.21	6
情绪利用	24.34±5.61	7
情绪智力总分	114.72±25.52	33
行为不当	15.24±5.47	6
情绪耗竭	20.42±7.51	8
低成就感	15.34±5.41	6
学习倦怠总分	51.01±17.09	20
积极情绪调节自我效能感	13.78±3.99	4
沮丧情绪调节自我效能感	13.98±3.87	4
生气情绪调节自我效能感	13.70±4.05	4
情绪调节自我效能感总分	41.47±9.89	12

表 2 情绪智力与学习倦怠的相关

Table 2 Bivariate correlations among emotional intelligence and learning burnout variables

项目	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1情绪知觉	—
2自我情绪管理	0.825***	—
3他人情绪管理	0.812***	0.896***	—
4情绪利用	0.845***	0.897***	0.895***	—
5情绪智力总分	0.941***	0.948***	0.938***	0.952***	—
6行为不当	-0.552***	-0.543***	-0.515***	-0.521***	-0.568***	—
7情绪耗竭	-0.542***	-0.551***	-0.502***	-0.514***	-0.562***	0.729***	—
8低成就感	-0.555***	-0.564***	-0.543***	-0.541***	-0.583***	0.817***	0.836***	—
9学习倦怠总分	-0.590***	-0.595***	-0.558***	-0.564***	-0.614***	0.899***	0.938***	0.946***	—

注：*p<0.05，***p<0.001，下同

表 3 情绪智力与情绪调节自我效能感的相关

Table 3 Bivariate correlations among emotional intelligence and regulatory emotional self-efficacy（RESE）variables

项目	1	2	3	4	5	7	8	9
1情绪知觉	—
2自我情绪管理	0.825***	—
3他人情绪管理	0.812***	0.896***	—
4情绪利用	0.845***	0.897***	0.895***	—
5情绪智力总分	0.941***	0.948***	0.938***	0.952***	—
6积极情绪调节自我效能感	0.486***	0.513***	0.490***	0.484***	0.522***
7沮丧情绪调节自我效能感	0.458***	0.449***	0.447***	0.450***	0.479***	—
8生气情绪调节自我效能感	0.501***	0.491***	0.454***	0.480***	0.574***	0.545***	—
9情绪调节自我效能感总分	0.581***	0.585***	0.559***	0.568***	0.609***	0.841***	0.823***	—

表 4 情绪调节自我效能感与学习倦怠的相关

Table 4 Bivariate correlations among regulatory emotional self-efficacy（RESE）and learning burnout variables

项目	1	2	3	4	5	6	7	8
1积极情绪调节自我效能感	—
2沮丧情绪调节自我效能感	0.559***	—
3生气情绪调节自我效能感	0.493***	0.545***	—
4情绪调节自我效能感总分	0.825***	0.841***	0.823***	—
5行为不当	-0.458**	-0.456***	-0.508***	-0.572***	—
6情绪耗竭	-0.447***	-0.441***	-0.430***	-0.529***	0.729***	—
7成就感低	-0.466***	-0.425***	-0.459***	-0.543***	0.817***	0.836***	—
8学习倦怠总分	-0.491***	-0.474***	-0.497***	-0.588***	0.899***	0.938***	0.946***	—

3.3 中介效应检验

为探究情绪调节自我效能感在情绪智力与学习倦怠之间的作用机制，采用SPSS 25.0的PROCESS插件进行中介检验，Bootstrap抽样次数设置为5000。

结果（见表5）表明，情绪智力对学习倦怠的总效应显著（c=-0.411，p <0.001）。当放入中介变量情绪调节自我效能感后，情绪智力对学习倦怠的直接效应依然显著（c’ =-0.272，p<0.001）。同时，情绪智力能显著正向预测情绪调节自我效能感（a =0.236，p <0.001），情绪调节自我效能感能显著负向预测学习倦怠（b=-0.588，p<0.001）。

间接效应分析显示，情绪智力通过情绪调节自我效能感影响学习倦怠的间接效应值为-0.139，Bootstrap 95%置信区间为［-0.190，-0.088］，不包含0，表明该间接效应显著。该间接效应占总效应的比例为33.76%。因此，情绪调节自我效能感在情绪智力与学习倦怠之间起部分中介作用。基于上述分析结果，构建了情绪调节自我效能感在情绪智力与学习倦怠间的中介效应路径图，如图1所示。

表 5 情绪调节自我效能感在情绪智力与学习倦怠中的中介作用

Table 5 The mediating role of self-efficacy in emotion regulation between emotional intelligence and learning burnout

因变量	效应值	Bootstrap标准误	Bootstrap95% CI下限	Bootstrap95% CI上限	相对中介效应
总效应	-0.411	0.026	-0.463	-0.359
直接效应	-0.272	0.031	-0.334	-0.211
间接效应	-0.139	0.026	-0.190	-0.088
					33.76%

图 1 情绪智力、情绪调节自我效能感和学习倦怠的关系路径

Figure 1 The path model of relationships between emotional intelligence, self-efficacy in emotion regulation, and learning burnout

4 讨论

4.1 情绪智力与学习倦怠的关系

本研究进一步验证了情绪智力与学习倦怠之间的显著负相关关系（r=-0.614，p<0.001），即情绪智力水平越高，学习倦怠程度越低。这一结论与既往研究一致（Saeed et al.，2022；Usán Supervía et al.，2020）。这表明，高情绪智力是抵御学习倦怠的关键心理资源。其内在机制可能在于，情绪智力高的学生能更敏锐地觉察并调节学习中的负面情绪（如焦虑、挫败），有效防止其恶化为情绪耗竭；同时，他们更善于利用情绪动力进行自我激励并维系积极的人际支持，从而缓冲学习疏离与低成就感。正如苏珀维亚（Usán Supervía，2020）所指出的，情绪智力为学生提供了多维度缓解学习倦怠的内在能力。

4.2 情绪智力与情绪调节自我效能感的关系

本研究发现，大学生情绪智力与情绪调节自我效能感之间存在显著正相关（r=0.604，p<0.001），这说明情绪智力水平越高的学生，其调节自身情绪的信心也越强。这与吴Wu（2022）基于拓展-建构理论的研究结论相呼应。该理论指出，积极情绪体验能建构个体的心理资源。高情绪智力学生更易在学习和人际互动中生成积极情绪，这些情绪体验正如身体活动一样，能持续“建构”并巩固其调节情绪的自信。因此，情绪智力不仅是一种能力，更通过驱动积极情绪，动态地强化着个体的情绪调节信念。

4.3 情绪调节自我效能感与学习倦怠的关系

本研究结果显示，情绪调节自我效能感与学习倦怠呈显著负相关（r=-0.588，p<0.001），表明学生对自身情绪调节能力的信心越强，其学习倦怠水平越低。这一发现与陈姝含（2022）研究一致。这共同说明，情绪调节自我效能感很可能是抵御学习倦怠的一项关键心理资源。当学生对自己管理挫败、沮丧等负面情绪的能力充满信心时，他们更可能采取积极的认知与行为策略来应对学业压力，从而有效防止情绪耗竭、学习疏离与低成就感的产生。

4.4 情绪调节自我效能感的中介作用

本研究的核心发现是，情绪调节自我效能感在情绪智力与学习倦怠之间起着显著的部分中介作用，中介效应占总效应的33.76%。这一结果揭示，情绪智力对学习倦怠的负面影响，并非完全直接作用于学生的学习状态，而是部分通过“情绪调节自我效能感”这一关键的内在信念来实现的。具体而言，情绪智力作为一种基础能力，帮助学生更有效地管理与学习相关的情绪，这种成功经验增强了个体对自身情绪调节能力的信心（即情绪调节自我效能感）；而这种强大的信念则促使学生在面对学业压力时，能更主动、有效地采取应对策略，从而直接缓冲了情绪耗竭与学习疏离感，降低了整体的学习倦怠水平。

4.5 实践启示与研究不足

本研究的发现为高校心理健康教育提供了清晰的实践方向。结果表明，提升大学生的情绪智力，并在此基础上增强其调节情绪的信心，是缓解学习倦怠的有效途径。这提示我们，未来的心理健康工作不应仅仅满足于危机干预与压力疏导，更应前移至积极心理资源的培育与建设。因此，高校应有意识地将情绪教育系统性地融入课程体系与校园文化，通过工作坊、团体辅导与情境模拟等多种形式，教授学生情绪识别与调节的具体策略，帮助他们将抽象的能力转化为应对学业压力的实际信心，从而构建起抵御倦怠的内在心理屏障。同时，教师与家长也应转变教育视角，从单纯关注学业成绩转向重视学生情绪能力的培养，通过日常的积极鼓励与情感支持，有意识地强化学生“我能管理好情绪”的积极信念，从而在源头上预防学习倦怠的产生。

然而，本研究亦存在若干局限，为未来研究指明了深化与拓展的空间。首先，在样本方面，本研究对象集中于单一地区的高校，其地域文化与校园氛围具有特殊性，这在一定程度上限制了研究结论的普适性，未来研究需扩大取样范围，纳入不同经济发展水平地区及不同学科背景的学生群体进行对比验证。其次，在研究方法上，横断面调查设计难以揭示变量间动态的因果联系，而自陈式量表的使用也可能无法完全避免共同方法偏差与社会赞许性的影响。后续研究若能采用纵向追踪或实验干预设计，并结合行为观察、生理指标等客观数据，将能更有力地论证变量间的因果关系。此外，学习倦怠的成因是一个复杂的系统工程，本研究仅聚焦于情绪相关的核心变量，未来模型可进一步纳入如社会支持系统、成就目标导向、压力认知评估等更多元的影响因素，以构建一个更全面、立体的解释框架。最后，本研究揭示了“能力—信念—结果”的内在机制，但这一路径的有效性尚待实际干预的检验，未来可基于本研究结论，设计并实施以提升情绪调节自我效能感为明确目标的团体辅导或心理课程，在实践中验证并完善这一理论模型。

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