肯尼亚中学生学业倦怠与学业成就的关系

摘要

本研究旨在探讨肯尼亚中学生的学业倦怠与学业成就之间的关系。数据来自31所公立中学的714名中四(相当于12年级)学生。采用Maslach倦怠量表学生调查。学业成绩是用学生期末考试的成绩来衡量的。Pearson积矩相关系数的结果显示，学业倦怠与学业成就呈显著负相关关系(r(712) =−0.24, )．此外，回归分析显示，学业效能显著预测学业成就(β= 0.18, )．这一发现的一个关键含义是，应试导向的学习方法应该减少，以减轻学习者为取得好成绩而施加的压力。

1.介绍

在世界各地，教育是任何社会发展的重要基石。学术成就是任何社会提供正规教育的结果，它对一个国家的财富和繁荣至关重要。这是因为学术成就是一个人能力的指标，是进入大学的先决条件，也是一个人在社会上的职业和工作安排的决定因素。因此，为了取得好成绩，学习者总是承受着压力。

研究表明，当学习者受到很大的压力而又没有足够的支持机制时，他们很容易产生学业倦怠[1那2］．学术倦怠由Schaufeli等人定义[1是由于高的学习要求和要求而产生的一种疲惫感，使学习者对作业产生消极态度和悲观情绪。此外，Schaufeli等人认为学术倦怠包括三个主要子类:情绪疲惫、犬儒主义和学术无效。情绪耗竭是学生为追求学业优异而施加的学业压力所产生的一种状态。犬儒主义出现在学习者不能像预期的那样优秀的时候，因此，他们往往变得冷漠，对学术工作形成消极的态度。学术倦怠是学术倦怠的最后一个阶段，指的是一种导致低学术成就的不充分的感觉和能力减弱的感觉。

实证研究表明，经历学业倦怠的学生表现出对学习环境的负面感知、高水平的工作量感知、对学习课题缺乏热情、无法持续上课、缺乏对课堂活动的参与、以及学术活动毫无意义，导致学业成绩不佳[3.-6］．大多数这些现有的研究侧重于学生的高等院校。有因此需要进行在肯尼亚方面的研究中，特别注重形式，谁正准备承担国家考试四个学生。在这个阶段的学生更可能从显著别人好的学习成绩体验学习压力最大的金额。探索学术倦怠可以理解中学生学业倦怠与学习成绩之间的关系有帮助。

许多教育研究人员对在肯尼亚环境中寻找可能影响学术成就的因素非常感兴趣。这些研究表明，学生的学业成绩受到心理因素和情境因素的双重影响，如校长的领导风格[7，人际冲突[8，以及学生的特点[9-11.］．尽管如此，很少有人关注高中学生的学业倦怠问题。因此，学业倦怠如何解释肯尼亚中学生的学业成就仍不确定。

１.１.研究目的

本研究的主要目的是建立学业倦怠与学业成就之间的关系。本研究主要有两个目的:(1)建立学术倦怠与学术成就之间的关系;(2)确定学术倦怠三个领域对学术成就的预测权重。

1．2．文学

研究发现，学生存在高水平的学业倦怠和学业成绩下降。弗里德曼(12.对来自南非威特沃特斯兰德的351名大学生进行了一项研究。Pearson相关系数结果显示学业倦怠与学业成绩呈显著负相关。本研究并没有调查与学术成就相关的学术倦怠的具体领域，这是本研究试图填补的空白。

在土耳其，Duru等人[13.以土耳其西部地区383名大学生为研究对象，考察了职业倦怠、学业成绩和自我调节之间的关系。参与者包括年龄在18 - 24岁之间的男性(39.4%)和女性(60.6%)。运用结构方程模型，研究发现学业成绩与学业倦怠的三个维度呈负相关关系。犬儒主义完全中介了情绪耗竭对学业成绩的影响，降低了学业效能;学业成绩在犬儒主义对学业效能降低的影响中起一定的中介作用。Salanova等人的相关研究[5研究还显示，经历过学业倦怠的学生在学业上表现不佳。这是因为他们对学术活动感到疲劳、疲惫、易怒、沮丧、冷漠和悲观。尽管有这些发现，仍然有理由进行另一项针对肯尼亚中学生的研究，以扩大研究结果在学习者中推广的范围。

Ghadampour等人也揭示了学术倦怠、学术投入和成绩之间的关联[14.他在大学医学院学生中进行了一项研究。Akbay和Akbay的另一项研究也报告了类似的结果[3.他从土耳其三所不同的大学进行了抽样调查。研究对象277人，其中女性62.9%，男性37.1%^圣到4^th一年的学生。本研究解释了学业倦怠与学业成绩之间的因果关系，并发现学业倦怠对学业成绩有直接负向影响。

从地区来看，Kotzé和Kleynhans [15.]对南非大学789名一年级学生(43%女性，57%男性)进行了一项研究。采用逐步多元回归分析发现，倦怠，尤其是情绪耗竭和玩世不恭是学业成就的显著预测因子。更重要的是，本研究揭示了情绪耗竭与1的较高学业成绩相关^圣这是由于长时间的学习。在肯尼亚，Winga等人[6本研究以390名四年级中学生为样本，探讨学业倦怠与学业成就的关系，其中男230名，女160名。研究表明，在学业上没有取得高分的学生比高分的学生更悲观，学习效率更低。此外，低成就者比高成就者报告了更高的学校倦怠。另一项研究仍被认为是必要的，试图揭示倦怠模型在解释高中学生学业成绩的跨文化适用性。

2.方法

2．1.参与者和过程

参加者包括772名中四中学生(12名^th平地机），通过简单随机抽样的方法抽取，从3867名中学生和霍马湾县，肯尼亚31所公立中学人口。Gorard [16.假定决定样本大小选择的一个重要因素是分析所需的亚组数量。在本研究中，为了对整个人群具有代表性和通用性，使用的亚组越多，需要的样本量就越大。Gorard补充说，10%到20%的样本被认为是合适的。根据Gorard的建议，该研究的样本量为31所(10%)学校和772名(20%)参与者。参与者来自女子寄宿学校、男子寄宿学校和男女同校的日间中学。

对于学校的选择标准为主要有两种：已连续五年以上国家考试第一，学校就提出的候选人。这样的学校更可能对学习者维持或超过学校的过去的国家考试成绩记录施加压力。其次，涉及肯尼亚中学，具体而言，在帮助解决关于学术倦怠与学习成绩之间的关系在文献的间隙。形式的选择四名学生（12年级）的基础上，他们正在准备国家考试的事实，因此他们可能经历的学习成绩好内部和外部压力的最大数量，使他们更容易的情况学术职业倦怠。

根据伦理准则，研究人员获得了美国国家科学、技术和创新委员会(NACOSTI)和霍玛湾县教育主任的数据收集许可。此外，学校领导允许在他们的学校进行这项研究。寻求参与者的知情同意，并确保他们的机密性。研究人员向参与者简要介绍了研究的主要目的，以及如何填写问卷和评分表。

所有被选中的参与者都填写了问卷，这是我们在正常上课时间在教室里进行的一项练习。参与者平均花了30分钟完成这项练习。回复率为92.5%，因为我们发现58份问卷中包含不完整的工作或对项目的双重回复，因此被丢弃。共获得有效问卷714份，用于本研究。在第一学期期末考试结束后，我们收集了各所选定学校的学业成绩记录。

研究对象包括436名男生和278名女生，分别来自全国14.7%、县(51.4%)和县(33.9%)三所学校。此外，大多数参与者来自男校，占41.6%，男女合校34%，女校24.4%。随后，更多的男性参与了研究，占61.1%，而女性(38.9%)。参与者的平均年龄为18.11岁(SD = 1.49)，年龄在15 - 23岁之间。更多的参与者(66.7%)年龄在18至20岁之间，只有31.5%的参与者年龄在15至17岁之间，而21至23岁的人数(1.8%)则少得可怜。

２.２.措施

学业倦怠采用Schaufeli等人设计的Maslach burnout Inventory Student Survey (MBI-SS)进行测量。[1］．Schaufeli等报道MBI-SS的内部一致性信度为0.86 [1]在许多样品。在目前的研究中，仪器试行上的38名学生的样品和内部一致性被发现是0.78。该仪器由15个项目上的三个分量测量倦怠：情绪衰竭（5项），对学术研究（4项），和学术效能（6项）玩世不恭的态度。测量情绪衰竭和玩世不恭的所有项目都产生负面的措辞，而那些测量学术无效率是正措辞。MBI-SS被计分在7点Likert量表范围从0（从来没有)至7 (总是)．情绪倦怠最高得分为30分，犬儒主义最高得分为24分，学业效能最低得分为6分，学业倦怠水平较高。建立学术水平的倦怠的参与者,我们计算的成绩总结所有的情绪衰竭和玩世不恭维度得分,然后与学术得分相比疗效建立是否有高或低水平的学习倦怠有经验的参与者。这些类别被概念化为0到27分的低学术倦怠，28到54分的高学术倦怠。

参与者的学术成就是通过分数来衡量的。分数是从第一学期期末考试的正式学校记录中抽取的。结果是基于所有参与者的8个主题。计算所有8门学科的总分和平均分，并输入到SPSS统计软件包中。利用SPSS软件，将这些标记转化为t-scores让他们跨越取样研究的所有学校相媲美。

２.３.统计分析

将获得的数据进行清理、编码，并输入计算机进行分析，使用SPSS(社会科学统计软件包)20版。使用描述性统计和推理统计学。采用皮尔逊积差相关系数检验学业倦怠与学业成绩的关系。采用回归分析方法确定学术倦怠对学业成就的三个领域的预测权重。统计显著性值设定在95%置信区间水平( )．

3.结果与讨论

3．1.参与者学业倦怠的描述

计算学业倦怠得分和各领域的学业倦怠得分，得到平均值、标准差、偏度、峰度和相关系数如表所示1。

表格1shows that the participants had a mean of 31.99 (SD = 18.79) in the global academic burnout score, which may have implied that they experienced low academic burnout. However, the standard deviation (SD = 18.79) indicated high variability in the scores on academic burnout. The skewness and kurtosis values suggested a well-behaved distribution with neither showing evidence of excessive nonnormality. The analysis revealed that 81.2% of the participants were at a low level of academic burnout and only 18.8% were at a high level of academic burnout. Further descriptive results revealed that academic efficacy had a mean of 26.7 (SD = 8.1), emotional exhaustion (米 = 11.1, SD = 6.5), and cynicism (米= 5.6, sd = 6.4)。相关分析结果显示，倦怠得分之间存在统计学显著相关;情绪耗竭、犬儒主义与学业倦怠总分呈正相关;相反，三个变量与学业效能呈负相关(表)1)．这些相互关系的结果可能暗示，当学习者经历情绪耗竭时，他们对学业产生一种超然的消极态度，可能会经历较高的学业倦怠、学业效率降低和学业任务无法完成的感觉。

３．２．参与者学业成绩描述

我们通过分析八个被试在第一学期考试结束时获得的分数来操作学术成就。由于参与者来自不同的学校，考试没有标准化，所以将每个参与者的平均分数转换为t平均分为50，标准差为10。参与者的描述性统计t-分数见表2。

这些分数被用来将参与者分为三个层次:低、中、高学术成就。每个类别的分值如下:低24 - 42.3分;平均为42.4 ~ 60.7，最高为60.8 ~ 79.1。进一步分析发现，大多数(69%)的参与者处于平均学术成就水平，而学术成就低和高的参与者分别占15.7%和15.3%。

采用双变量相关分析检验学业倦怠与学业成绩的关系。研究结果显示，学业倦怠与学业成绩呈显著负相关(r(712) =−24日 )．为了确定学业倦怠、情绪衰竭、犬儒主义和学业效能对学业成就的预测权重，采用逐步线性回归方法进行分析。在使用此统计检验之前，对相关假设进行了评估，如图所示1和2。散点图和标准化残差的P-P曲线图表明，数据是合理的线性度和同方差的。值得注意的是，学校类型，性别和参与者的年龄转化为虚拟变量，以便他们采取的零个或一个值来表示存在或不存在的，将已经有望改变结局一些分类的效果。学术倦怠，情绪衰竭（2.20），玩世不恭（3.06），和学术功效（2.47）的尺寸的VIF值，低于10表示多重共线性的假设被满足。回归分析的结果列于表3.。

回归分析显示，学校类型对模型有显著的贡献(F(1712) = 154.14, 那R²= 0.17)。此外，学校类型与学业成绩(r= 0.42)占学业成绩变化的17%。参与者的年龄解释了另外1%的学术成就差异。最后，学术倦怠的学术效能领域解释了额外4%的学术成就差异，且变化显著(F(2,711) = 95.61, 那R²= 0.21)。在整个模型中，这三个变量占了学业成绩变化的22%。更重要的是，我们观察到，在进入模型的三个学术领域中，只有学术效能显著预测了学术成就(β= 0.18, )．这表明，在学习效能度的每一个标准单位变化下，学习投入越多的学生，其学业成绩的变化幅度为0.18。这些学生可能相信自己，因此能够承受他们的学术环境中的压力。相反，情绪耗竭和犬儒主义对学业成绩的预测作用不显著，这表明当学习者经历这两个领域时，他们倾向于对学业产生消极态度。我们进一步进行了t-检验独立样本，比较低-和高-学业倦怠组与高-学业倦怠组之间的学业成绩得分t-检验发现统计上有显著差异(t(712) = 7.52, )．被分类为低学术倦怠的参与者报告的学术成就均值显著高(米 = 51.30, SD = 9.54) compared to those categorized as having high academic burnout (米= 44.35, sd = 9.98)。

３．３．结果讨论

本研究旨在探讨高中学生学业倦怠与学业成就之间的关系。研究结果显示，学业倦怠与学业成就呈负相关。更重要的是，这项研究表明，情绪疲惫和愤世嫉俗并不能预测学业成绩。相反，只有学业效能对学业成就有正向且显著的预测作用。此外,一个t-检验统计结果显示，学业倦怠程度低的被试在学业成绩上的平均水平较高。

这些发现与大量的研究一致，这些研究报告了学术倦怠和学术成就之间的负相关[3.那5那12.-15.］．这些早期的研究证明，经历过学业倦怠的学生在学业上表现不佳，是因为他们感到疲惫、疲惫、易怒、沮丧、冷漠和对学业任务和责任的愤世嫉俗。当学生经历情绪疲惫和玩世不恭时，他们对学业的投入就会下降。这是因为这些学生缺乏承受预期的学术压力和责任所需的精力和内在资源。相反，当学生的学业效能感高时，他们会更专注于学业，从而促进学业成就。

低学业倦怠类别的学生报告的学业成就均值显著高于高学业倦怠类别的学生，这也与Winga等人的研究结果一致[6研究结果显示，与高成就者相比，低成就者的犬儒主义、效能感和总体学术倦怠水平更高。这些研究结果表明，学业倦怠可能是了解学生学业成绩的关键因素之一。施加在学生身上的学业压力有时可能会对他们的学业成绩产生反作用。当学生努力工作以达到重要的其他人设定的标准时，他们需要支持机制来帮助他们应对压力，否则他们会认为环境中的需求更繁重，因此会经历学业倦怠[17.］．

然而，目前的结果明显与弗里德曼的一项研究相悖[12.研究发现，学业倦怠与学业成绩之间存在显著正相关关系。类似地，Kotzé和Kleynhans [15.也揭示了倦怠的某些方面，特别是情绪疲惫是南非一年级学生学业成绩的重要预测因素。研究人员将这种结果归因于高成就者设定的高标准，他们只满足于最好的成绩，因此长时间的学习对他们的学业成绩有积极的影响，但另一方面，也容易导致他们的学业倦怠。结果中的这种矛盾可能是由于本研究没有考虑到的其他因素导致的，这些因素可能导致了与学术倦怠和成就相关的不同结果。

4.限制

本研究在方法论上存在以下局限性。首先，我们的样本由某县公立中学的四年级学生组成。这可能会限制结果推广到私立学校和其他县的程度。在肯尼亚不同的社会经济区域内，学业倦怠可能因环境因素而异。私立学校和其他县的其他学习者可能表现出不同的模式。

第二，本研究本质上是横断面研究，由于学术倦怠是沿着一个光谱分布的，因此显然有必要进行纵向研究，以进一步阐明学术倦怠在学习者学术生活中开始的阶段。第三，研究设计是相关的，因此结果和预测不以任何方式暗示因果关系。

5.结论

研究发现，中学生经历了学业倦怠，这进一步证明了学业倦怠是中学生学业成绩的一个警示信号。

因此，我们建议采取一种旨在开发学生才能的方法，以加强21世纪技能的先决能力的习得，而不是以考试为导向的课程，给学习者带来学术压力。

数据可用性

用于支持本研究结果的数据可根据要求从通讯作者处获得。

的利益冲突

作者声明本文的发表不存在利益冲突。

致谢

这项研究工作部分由肯雅塔大学通过教育学院研究生研究基金(Imprest no。WR42367-17)。

参考文献

1. W. B. Schaufeli, i.m. Martínez, A. M. Pinto, M. Salanova，《大学生的倦怠与投入》，跨文化心理学杂志，卷。33，不。5，第464-481，2002。视图:出版商的网站|谷歌学者
2. 周宏儒。Bakker，“台湾职业技术学院多元招生计划中学生倦怠与学业成就的影响因素”，国际教育发展杂志，第24卷，第2期3，页283-301,2004。视图:出版商的网站|谷歌学者
3. T. Akbay和L. Akbay，《学术成就及其主导因素之间的因果关系:SEM研究》，欧洲教育杂志，第6卷，第2期2、2016。视图:出版商的网站|谷歌学者
4. J. Kay和R. N. Wanjohi，“大学学习投入与倦怠”，2015。视图:谷歌学者
5. M. Salanova, W. Schaufeli, I. Martínez，和E. Bresó，“障碍和促进因素如何预测学习成绩:学习倦怠和投入的中介作用，”焦虑、压力和应对，第23卷，第2期。1，页53-70,2010。视图:出版商的网站|谷歌学者
6. M. A. Winga, J. O. Agak，和A. M. Ayere，“肯尼亚基苏木东部地区中学生的学校倦怠、性别和学业成绩之间的关系”，教育研究与政策研究新趋势期刊，第7卷，第5期5, pp. 326-331, 2016。视图:谷歌学者
7. M. O. Obama, L. E. Akinyi, J. A. Orodho，“肯尼亚Homa-Bay县公立中学校长领导风格对学生学业成绩的影响”人文社会科学杂志，卷。20，没有。3，第51-60，2015年。视图:谷歌学者
8. E. O. Ayoma，“人际冲突对肯尼亚公立中学中等教育证书学生学业成绩的影响”。肯尼亚Homa-Bay县的案例，“内罗毕大学，内罗毕，肯尼亚，2013，未发表的硕士项目。视图:谷歌学者
9. P. O. Ogweno, N. N. Kathuri，和J. Obara，“肯尼亚Rachuonyo北部县中等农业学生特征对学业成绩的影响”，国际教育与研究杂志，第2卷，第2期3, 2014。视图:谷歌学者
10. S. M. Mutweleli，“学术动机和自主学习对肯尼亚奈洛比县公立中学学生学术成就的预测”，肯雅塔大学，奈洛比，肯尼亚，2014，未发表博士论文。视图:谷歌学者
11. C. N.姆旺吉，F. N. Okatcha，T. K.畿内和A. M. Ireri，“学术的活力，在基安布县，肯尼亚中学生学习成绩的关系，”国际学校和认知心理学杂志， pp. 1-5, 2015。视图:出版商的网站|谷歌学者
12. G.弗里德曼，“学生的压力，职业倦怠和参与，”金山，南非约翰内斯堡，2014年，未发表的硕士项目的大学。视图:谷歌学者
13. E. Duru, S. Duru, M. Balkis，《倦怠、学业成就和自我调节的关系分析》，教育科学学报:理论与实践第14卷第2期4, pp. 1274-1284, 2014。视图:出版商的网站|谷歌学者
14. E. Ghadampour, A. Farhadi，和F. Naghibeiranvand， " Lorestan Medical Sciences大学学生的学术倦怠、学术投入和表现之间的关系"，医学教育研究，第8卷，第2期2, pp. 60-68, 2016。视图:出版商的网站|谷歌学者
15. M. Kotzé和R. Kleynhans的《心理健康和适应力可以预测一年级学生的学业表现》，非洲心理学杂志，第23卷，第2期。1，第51-59页，2014。视图:出版商的网站|谷歌学者
16. S. Gorard，“社会科学中的定量方法”，数字的作用变得容易，连续统，伦敦，英国，2003。视图:谷歌学者
17. S. E. Hobfoll，《社会和心理资源与适应》，普通心理学综述，第6卷，第2期4，页307 - 324,2002。视图:出版商的网站|谷歌学者

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