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1 引言

国家层面高度重视大学生心理健康培育。教育部2018年7月印发的《高等学校学生心理健康教育指导纲要》明确提出“构建教育教学、实践活动、咨询服务、预防干预‘四位一体’的心理健康教育工作格局”，2025年1月中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》进一步将“普及心理健康教育，建立全国学生心理健康监测预警系统”列为重点任务。系列政策文件均强调，心理健康教育需贯穿学生成长全过程，从“治已病”向“治未病”转型，从被动干预转向主动培育积极心理品质。

大学生作为青年群体重要部分，正处于同一性建立的关键期，从目标明确的学习者向自主探索未来目标的成年人身份转变过程中面临着多元压力的叠加——学业竞争、就业焦虑、人际关系、经济负担等挑战相互交织，使其心理健康风险显著增加。根据学者Masten的定义，心理韧性是指个体在面临重大压力情境时，仍能维持良好适应与发展状态的能力（Masten A S，2001），其作为个体在逆境中保持积极态度和应对能力的重要特质，对大学生心理健康和学业成就影响显著。国内实证数据进一步凸显了大学生心理韧性研究的现实紧迫性。为更细致地了解当前大学生心理健康的状况，国家开展的一项实证调研表明，约三分之一的在校大学生存在不同程度的心理健康问题，近十分之一的大学生被医疗机构诊断为患有心理障碍（俞国良，2022）。这些数据直观反映出当代大学生心理健康问题的严峻性，也提醒教育工作者们开展大学生心理韧性培养的紧迫性，因此，亟需明确其影响因素与作用
机制。

性格优势理论指出，优势体现于个体的思想、感知和行动等方面的积极呈现，包含了真诚、灵活、果敢等所有能够让个体在各类表现中崭露头角的特质（Peterson C & Seligman M E P，2004）。优势视角强调个体通过利用那些让个体感到充实与力量的品格和特质（杨一斌，2020），促使个体产生主动获取知识的意愿与行为（林新奇，丁贺，2019）。优势使用是在优势理论的基础上逐步发展起来的。国内学者丁贺和林新奇将优势使用定义为人们通过认识和利用自身优势来提高各方面的表现以促进自我成长和发展的一种行为（林新奇，丁贺，2019）。尽管直接探讨优势使用与心理韧性的实证研究尚属空白，但积极心理学领域的相关证据可推测二者间的潜在关联：一方面，个人优势作为个体的有效心理资源，对心理健康和逆境应对能力具有显著的保护作用；另一方面，优势使用能够激活个体的积极情绪体验与认知动机系统——研究表明，频繁运用自身优势的大学生表现出更高水平的好奇心和希望感（Zhang Y & Chen M，2018），这两种积极心理品质恰是心理韧性的重要构成要素。

学习动机是推动学生进行学习活动的原因，是激励、引发并维持学生朝向一定学习目的进行活动的内在心理过程或内部强大驱动力（张春兴，1993；冯忠良，2010），是连接个体内在资源与心理适应的关键枢纽。自我决定理论指出，学习动机通过满足自主性、胜任感与归属感需求，激发深层认知投入与积极情绪体验（Deci E L & Ryan R M，2012），这一过程与心理韧性的生成机制高度契合。国内研究表明，学习动机不仅能直接预测学业坚持（陈琦，刘儒德，2019），更能通过提升自我效能感（王极盛，丁新华，2014）、促进积极学业情绪（董妍，俞国良，2007）、优化压力应对策略（李海垒，张文新，2006）等路径增强心理适应能力——而这些正是心理韧性的核心保护因子。

根据自我决定理论，当大学生觉察并运用自身优势时，其胜任感需求得到满足，进而激发内在学习动机；而这种源于自我认同的动机模式又能增强个体在学业挑战中的坚持性与投入度。由此可推断：大学生面对学业困境时，可通过自主识别并发挥优势来提高学习动机；而高水平的学习动机又能进一步增强其应对挑战与压力的能力，从而提升心理韧性水平。换言之，学习动机可能是优势使用影响心理韧性的重要中介变量，即优势使用通过激发学习动机，进而促进心理韧性的发展。然而，当前研究中优势使用、学习动机与心理韧性三者的关系尚不明确，这一影响机制有待深入
探索。

综上所述，深入探讨大学生优势使用与心理韧性的关系，并揭示学习动机的中介作用，对于助力大学生提升心理韧性水平、拓展心理健康教育理论视野、优化高校心理育人实践均具有重要意义。

2 研究设计

2.1 研究目的

探讨我国大学生优势使用、心理韧性和学习动机的现状以及三者间的关系，并检验学习动机在优势使用对心理韧性的影响路径中的中介效应。最后，在研究结果的基础上从提高大学生心理健康水平、实现全面发展的角度出发提供建议与对策。

2.2 研究假设

H1：优势使用、心理韧性和学习动机两两相关；

H2：优势使用正向预测心理韧性，即被试对自己的优势认识和使用程度越高，心理韧性越强；

H3：优势使用正向预测学习动机，即被试对自己的优势认识和使用程度越高，学习动机越强；

H4：学习动机在优势使用对心理韧性的影响路径中起中介作用。

图 1 假设理论模型

Figure 1 Hypothetical theoretical model

2.3 研究被试

采用方便取样法，采用匿名调查的方式在大学生群体中随机发放问卷，本研究数据采集阶段共投放380份问卷，剔除有明显作答倾向、重复作答、错答和漏答的问卷后，最终得到有效问卷332份，有效回收率为87.4%，其中被试群体中男生有121人，女生有221人。

2.4 研究工具

（1）优势使用量表（SKUS）

本研究采用Govindji和Linley编制（Govindji R & Linley P A，2007），段文杰等人（Duan W et al.，2017）翻译并修订的优势使用量表（Strengths Knowledge and Use Scale，SKUS）。该量表有两个维度：优势的认识维度有7道题项，优势的使用维度有14道题项，共21个题项。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.955；优势的知识和优势的使用的Cronbach’s α系数分别为0.902、0.945。

（2）青少年心理韧性量表（Resilience Scale for Chinese Adolescents）

本研究采用胡月琴、甘怡群编制的青少年心理韧性量表（胡月琴，甘怡群，2008），量表共有27个项目，采用Likert 5点计分法，包含两个因素共五个因子。其中1、2、5、6、9、12、15、16、17、21、26、27反向计分。得出总分即为心理韧性水平，得分越高表示心理韧性越好。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.898。

（3）学习动机量表

本研究采用万伟编制（万伟，2006）的学习动机。量表包括内部动机与外部动机两个维度，每个维度设置8个题项，共计16个题项。量表采用 Likert 5点计分法，分数越高表明学习动机越强烈，反之则动机水平较低。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.824。

2.5 数据分析方法

使用SPSS 25.0对数据依次进行共同方法偏差检验、信度检验、描述性统计分析、差异性检验、相关分析、回归分析和中介效应检验。

3 研究结果

3.1 共同方法偏差检验

由于本研究数据来源于被试自我报告，可能存在共同方法偏差。在对大学生进行施测的过程中，主试强调问卷的匿名性、保密性，并说明数据仅限于科学研究使用，以尽量控制共同方法偏差来源。

此外，采用Harman单因素检验方法来检验共同方法偏差带来的影响。本研究将优势使用、心理韧性和学习动机的64个项目进行了探索性因子分析，结果得到12个特征值大于1的因子，共解释了63.12%的总变异，其中最大的因子解释了总变异的28.50%，小于前人提出的40%的标准（周浩，龙立荣，2004）。因此认为本次研究不存在严重的共同方法偏差问题。

3.2 大学生心理韧性现状

由表1可知，对大学生的心理韧性进行描述性统计分析，结果发现大学生心理韧性平均得分为（94.20±15.27）。

表 1 心理韧性及其维度描述性统计

Table 1 Descriptive statistics of psychological resilience and its dimensions

3.3 大学生优势使用现状

由表2可知，对大学生的优势使用及其两个维度进行描述性统计分析，结果发现大学生优势使用平均得分为（73±14.60），优势的认识和优势的使用两个维度的平均得分分别为（25.94±5.02）和（47.26±10.53）。

表 2 优势使用及其维度描述性统计

Table 2 Descriptive statistics of strength usage and its dimensions

3.4 大学生学习动机现状

由表3可知，对大学生的学习动机进行描述性统计分析，结果发现大学生学习动机平均得分为（60.13±8.09）。

表 3 学习动机及其维度描述性统计

Table 3 Descriptive statistics of academic motivation and its dimensions

3.5 优势使用、心理韧性和学习动机间的相关分析

对优势使用、心理韧性和学习动机进行相关分析，各变量的总分之间存在两两相关（p<0.001），H1得到验证，详见表4。优势使用与心理韧性之间呈显著正相关（r=0.637，p<0.001）。优势使用与学习动机总分呈显著正相关（r=0.554，p<0.001）。学习动机与心理韧性之间呈显著正相关（r=0.443，p<0.001）。

表 4 各变量的相关分析

Table 4 Correlation analysis of all variables

注：* p<0.05，** p<0.01，***p<0.001，下同。

3.6 中介效应检验

明确自变量、因变量和中介变量，自变量（x）为优势使用，因变量（y）为心理韧性，中介变量（M）为学习动机。

本研究采用SPSS 25.0 process插件中Model4，采用Bootstrap法重复抽样5000次，置信水平设定为95%，对大学生优势使用、心理韧性、学习动机之间的中介效应进行检验。结果表明：（1）在模型1中，优势使用对心理韧性的回归系数显著（β=0.64，t=15.01，p<0.001），优势使用正向预测心理韧性得分，由此，H2假设得到验证；（2）在模型2中，优势使用对学习动机的回归系数显著（β=0.55，t=12.10，p<0.001），优势使用正向预测学习动机得分，由此，H3假设得到验证；（3）在模型3中，当放入中介变量（M）学习动机后，优势使用对心理韧性的预测作用依旧显著（β=0.57，t=11.17，p<0.001），且优势使用的回归系数绝对值相比模型1变小，学习动机对心理韧性的正向预测作用也显著（β=0.13，t=2.56，p<0.01），这表明优势使用不仅能够直接预测心理韧性，还能通过学习动机的部分中介作用预测心理韧性，由此，H4假设得到验证。表6及图2共同表明，该模型直接效应（0.59）和中介效应（0.08）分别占总效应（0.67）的88.06%和11.94%。具体数据如表5、表6和图2所示。

表 5 中介模型中各变量关系的回归分析

Table 5 Regression analysis of variable relationships in the mediation model

注：模型1—优势使用预测心理韧性；模型2—优势使用预测学习动机；模型3—优势使用和学习动机共同预测心理韧性.

表 6 总效应、直接效应、中介效应分解表

Table 6 Decomposition of total effect, direct effect, and mediating effect

图 2 优势使用、心理韧性和学习动机的中介模型

Figure 2 Mediation model of strength usage, psychological resilience and academic motivation

4 分析和讨论

4.1 大学生优势使用、心理韧性和学习动机现状分析

4.1.1 大学生优势使用的现状分析

目前国内对于大学生群体的优势使用研究较少，因此缺少对于该群体的整体情况分析。本研究中，大学生优势使用在量表的得分范围（21～105分）内处于中等水平，这说明多数学生对于自己的优势已有一定程度的认识和使用。但标准差（SD=14.60）的数据反映出从整体来看，个体间的得分差异较大，表明部分学生存在优势认识和使用不足的问题。

从量表的分维度来看，优势的认识总体得分接近理论满分，说明大学生对自身优势的识别能力较强；而优势的使用得分虽然处于中等偏上水平，但仍有较大的提升空间。该结果说明当代大学生对于自身的优势存在“知”与“行”不合一的现象。这种“知”与“行”的落差可能与优势应用的情境性有关：学生在熟悉领域能较好发挥自身优势，但在面对复杂的、不熟悉的领域时可能缺乏策略性应用优势的能力，从而导致优势的使用不足。

4.1.2 大学生心理韧性的现状分析

大学生心理韧性总分在量表得分范围内处于中等水平，表明整体心理韧性还有较大的提高空间，该结果与前人在大学生群体中的研究一致（张妍妍，赵帅，2024）。大学生心理韧性与心理健康水平存在着密切的直接联系（石美玲，2014），有研究者曾在进行心理韧性干预研究后指出，心理韧性作为积极心理资本的关键部分，能助力大学生在面对压力与挫折时，更快更好地恢复良好状态，提升心理健康水平（王平，2017）。

值得注意的是，心理韧性具有可塑性，并非固定不变的个体特质。通过系统的心理教育课程和团体辅导活动，大学生可以在实践中逐步培养更成熟的压力应对方式，进而提升整体心理韧性水平（周海丽 等，2023）。因此，高校心理健康教育工作应重视识别心理韧性水平较低的群体，并针对性开展干预，强化大学生心理韧性的培养。

4.1.3 大学生学习动机的现状分析

学习动机总分在量表范围内处于中等水平，这与国内以往的研究结果基本一致，说明当前大学生学习动机整体处于常态化水平，也表明大部分大学生已具备较为明确的学习目标和动力；尽管平均分处于中等偏上，但本研究中学习动机的标准差为8.09，说明不同学生之间的学习动机存在一定差异，仍需要关注得分较低的群体。这部分学生可能存在学习目标模糊、动机偏外部驱动、目标导向偏功利、内在驱动力不足等问题，需通过学业指导、职业规划教育等方式激发其学习动力。

4.2 大学生优势使用、心理韧性和学习动机的相关关系

研究结果发现，优势使用、心理韧性与学习动机两两呈显著正相关，该结果既符合自我决定理论和积极心理学中性格优势理论的理论逻辑，也为教育实践提供了重要启示。

从优势使用与心理韧性的相关关系来看，个体对自身优势的主动运用，本质上是在逆境中积聚并利用心理资源的过程。本研究的发现与Martínez-Martí和Ruch的实证研究结论相呼应——其研究表明在24项性格优势中，希望、活力、勇敢、好奇心和毅力与心理韧性的相关性最高（Martínez-Martí M L & Ruch W，2017），这也与性格优势理论逻辑一致，优势的使用有助于个体形成积极的思维模式，发挥优势能通过提升积极情绪体验与自我效能感增强心理复原能力（Peterson C & Seligman M E P，2004）；同时，当个体使用优势并取得一定成果时，会得到周围环境更多的支持和反馈，这些路径都能够直接增强个体应对压力的复原能力。因此，这为优势使用作为心理韧性保护性因素的作用路径提供了实证支持。

优势使用与学习动机之间存在显著正相关，这一研究结果揭示了优势在学习情境中的动机性价值。根据自我决定理论，三种基本心理需求的满足是内部动机激发的核心条件。当学习者能够在学习过程中识别并运用个人优势时，他们更倾向于以契合自身特质的方式应对任务挑战，从而提升任务完成的效率与质量。高效的任务完成体验能够直接回馈个体的胜任感需求——这种对能力的即时肯定构成了内部动机强化的关键心理机制。与此同时，优势的运用往往伴随着更佳的学业表现与外显成果，由此获得的教师肯定、同伴认可等积极外部反馈，不仅满足了个体的关系性需求，也通过社会认可路径增强了学习行为的外部调节与内摄调节，即间接巩固了外在学习动机。

心理韧性与学习动机呈现显著正相关，表明面对复杂困难问题时，心理韧性对学生学习活动起到重要支持作用，该结论与赵竞和陈世盛（赵竞，陈世盛，2018）的研究结果一致。心理韧性高的个体具备更积极的认知评价模式与情绪调节能力，能将学习困境视为暂时性挑战而非持续性威胁，这种适应性认知重评减少了焦虑情绪对学习动机的损耗，从而更稳定地保持学习投入。因此，心理韧性强的个体更有可能在面对学业挫折时维持积极的学习态度，并在长期学习过程中保持稳定的动机水平，这对促进学业适应与心理健康具有重要保障作用。

4.3 学习动机在优势使用对心理韧性影响的中介作用分析

本研究通过中介效应检验发现，学习动机在大学生优势使用对心理韧性的影响中发挥部分中介作用。优势使用作为一种个体通过识别和运用自身优势来提升表现的主动行为，能够通过增强自我效能感和提升积极情绪体验等路径，使个体在面对复杂困难时形成“我有能力应对”的信念和内驱力，这种正向反馈机制有助于增强个体在压力情境下的心理韧性。

从中介路径来看，优势使用可通过激发学习动机间接提高心理韧性，这与自我决定理论中“优势满足基本心理需要”的逻辑相呼应。具体而言，优势使用通过满足个体的胜任感需求增强学习动机，这种内在动机的增强会促使其以更积极的态度投入学习，而持续的学习投入又能通过积累成功经验、强化自我认同等方式间接提升心理韧性（董行，2024）。中介效应占总效应的11.94%，说明学习动机是优势使用影响心理韧性的重要但非唯一路径。结合已有研究，优势可能还通过积极信念、情绪调节等其他路径发挥作用[23]，未来研究应纳入更多变量以构建更完整的理论模型。

同时，直接效应占比较高，表明在本研究条件下，优势使用对心理韧性的直接促进作用更为关键。这一发现启示教育工作者，在日常教学中应注重引导学生识别并主动运用个人优势，通过设置优势导向的学习任务、开展优势反馈训练等方式，既可以直接增强学生的心理韧性，也能通过激发学习动机实现间接促进，从而构建多路径的心理韧性培养体系。

5 研究局限与展望

鉴于研究设计还存在一定的局限性，在结论推广时需要谨慎：

（1）本研究采用横断面设计，难以推断变量的因果关系，未来可采用追踪设计揭示优势使用、学习动机与心理韧性的动态发展机制。

（2）样本仅来自单一群体，且未充分涵盖不同院校类型、专业背景及年级层次的差异，限制了研究结论的推广效度。未来研究应扩大取样范围，采用多区域、多层次的抽样策略，并考察不同群体间可能存在的调节效应，以增强研究结论的外部效度。

（3）数据均来源于自我报告，可能存在社会期许效应，未来可结合行为实验、教师评定、同伴报告等多元方法进行三角验证，并纳入更多潜在变量构建更完整的理论模型。

6 结论

（1）大学生优势使用、心理韧性与学习动机总体均处于中等偏上水平，但优势使用存在“知”与“行”不合一的现象；

（2）优势使用、心理韧性与学习动机三者间存在两两显著正相关；

（3）学习动机在优势使用与心理韧性的关系中起部分中介作用，这表明大学生优势使用既可直接正向预测其心理韧性水平，也可通过学习动机的中介路径间接提升心理韧性。

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