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中学生积极体验影响因素的多层分析
郝 阳1 , 王立君 1 , 吕行2
（1.浙江师范大学 教师教育学院, 浙江 金华 321004； 2.扬州大学 教育科学学院, 江苏 扬州 225000）
摘 要： 本文考查了中学生积极体验的影响因素, 从而为相关的理论研究和实践干预提供指导. 利用问卷在上海、 江西和浙江收集了4102份数据, 使用spss24.0和hlm6.08进行统计分析. 结果显示学生变量中的整体学业成绩、 受欺负频率、 教师对待和学习效能感显著预测中学生的积极体验； 学校变量中的教师数量、 学校地域和冲突解决氛围显著预测中学生的积极体验； 教师数量、 学校地域和冲突解决氛围显著强化了整体学业成绩与积极体验之间的正向关系； 学生数量显著强化了受欺负频率与积极体验斜率之间的负向关系； 冲突解决氛围显著减弱了学习效能感与积极体验之间的正向关系.
关键词： 中学生； 积极体验； 多层分析
doi:10.16083/j.cnki.1671-1580.2018.09.034
中图分类号： G631 文献标识码： A 文章编号： 1671—1580 （2018） 09—0121—08
一、 引言
在积极心理学的洗礼下［1］ , 关于积极心理现象的研究得到了研究者们的重视, 而积极体验则是积极心理现象中的重点研究对象［2-3］ , 有研究表明培养积极体验是促进个体从不健康心理状态中康复的重要途径［4-6］ . 中学生的在当前的学业环境下, 仍然忍受着较大的学业压力［7-9］ , 消极情绪问题如焦虑、抑郁等情绪障碍较为常见［10-11］ . 在此背景下, 本研究致力于考查中学生积极体验的影响因素, 从而为中学生积极体验的培养和消极情绪问题的干预提供理论和实践指导.
二、 样本与研究方法
（一） 样本. 在浙江、 上海、 江西选取30所中学,包含普通中学18所, 重点中学12所, 农村中学7所、县级中学9所, 城市中学14所. 使用整体抽样的方式, 联系学校负责人, 告知其本研究的目的与意义,取得相关教师以及工作人员的合作后现场发放问卷并当场回收. 共发放问卷4560份, 剔除无效问卷获得有效问卷4102份, 问卷回收率为89.95%, 其中男生占47.2%, 女生占52.8%.
中学生受欺负频率量表： 共7个项目, 得分越高, 表明被试受他人欺负的频率越高. 项目采用Lik-ert式5点计分, “完全没有” 计1分, “半年内1 ～ 2次” 计2分, “每月2 ～ 3次” 计3分, “每周1次” 计4分, “每周数次” 计5分.
中学生教师对待量表： 包括4个项目, 得分越高, 表明被试感受到的教师支持与关爱越多, 釆用Likert式4点计分方法, 从 “非常不同意” 到 “非常同意” 分别计分1 ～ 4分.
中学生学习效能感量表： 共5个项目, 得分越高, 表明被试主观的学习效能感越高, 釆用Likert式4点计分方法, 从 “非常不同意” 到 “非常同意” 分别计分1 ～ 4分.
中学生人际沟通量表： 共7个项目, 两个维度,分别测量中学生的人际沟通频率和人际沟通质量.项目采用Likert式4点计分方法, 要求被试根据每个项目描述的人际沟通状况与自身的实际情况进行对照作答： 频率方面, “从未” 计1分, “略少” 计2分,“略多” 计3分, “经常” 计4分； 质量方面, “非常不满意” 计1分, “不满意” 计2分, “满意” 计3分, “非常满意” 计4分.
中学生同伴冲突解决策略量表： 共6个项目, 两个维度, 分别测量中学生的积极、 消极人际冲突解决策略. 项目采用Likert式4点计分方法, 要求被试根据每个项目描述的人际冲突解决策略与自身的实际情况进行对照作答： “完全不符合” 计1分, “不符合” 计2分, “符合” 计3分, “非常符合” 计4分.
中学生积极体验量表： 包括4个项目, 测量中学生的在校积极体验, 项目釆用Likert式4点计分方法, 要求被试根据自己在学校中的实际体验对比项目内容进行作答, 从 “非常不同意” 到 “非常同意” 分别计1 ～ 4分, 得分越高, 表明被试感受到的积极体验越多.
其中, 中学生人际沟通量表、 中学生同伴冲突解决策略量表所测量的变量通过求取每个学校的平均值分别转化为学校沟通氛围和学校冲突解决氛围作为学校氛围变量.
（二） 研究方法. 使用HLM6.08软件进行关于中学生积极体验影响因素的多层分析, 使用两层线性模型 （HLM2） 作为主要分析方法, 并将第一层的预测变量进行组均值中心化以减少变量共线性. 第一层预测变量为学生变量, 包括整体学业成绩 （数值越大表明成绩越好） 、 受欺负频率 （数值越大表明受欺负频率越高） 、 教师支持 （数值越大表明教师关爱越多） 、 学习效能感 （数值越大表明学生主观学习效能感越好） ； 第二层预测变量为学校变量, 包括教师数量 （学校总的教师数） 、 学校性质 （分为普通中学、县级重点、 市级重点、 省级重点, 数值越大表明学校重点级别越高） 、 学校地域 （农村、 县、 城市, 数值越大表明学校地域越接近城市） 、 班级规模 （数值越大表明学校班级平均人数越多） 、 沟通氛围 （数值越大, 表明学校沟通氛围越好） 、 冲突解决氛围 （数值越大, 表明学校冲突解决氛围越积极） .
两层分析的具体操作思路为： 构建零模型, 构建不包含任何预测变量的零模型, 检验学生积极体验的变异中学生变量、 学校变量各自所占的比例；构建学校变量模型, 检验在不引入学生变量的前提下, 学校变量对因变量的影响、 解释率； 构建随机效应回归模型, 控制学校变量 （在模型中不引入第二层学校变量） , 在第一层将学生变量引入模型, 考察学生变量对其积极体验的影响以及解释率； 构建两层模型, 引入学校变量和学生变量共同进入模型一起预测因变量 — —中学生的积极体验.
三、 结果
（一） 零模型. 使用第一层和第二层都没有预测变量的零模型 （the null model） 来进行方差成分分析, 了解第一层和第二层的变异在总变异中所占的比例, 为随后的二层分析提供指导.
HLM软件建构的完整模型如下：
Level-1 Model
Y 等于 B0 + R
Level-2 Model
B0 等于 G00 + U0
Mixed Model
Y等于G00+U0+R
模型运算结果如下：
由表1可知, 积极体验在学校之间的平均值为10.8278, 并在学校之间差异显著 （t等于79.41,P<0.001） .由表2可知, 学生个体水平的方差 σ2等于5.3781 , 学校层面的方差 τ等于0.5238 . 跨级相关系数为 8.88%(0.5238/( ) 0.5238+5.3781 等于0.0888) , 说明在中学生积极体验的总变异中有8.88%的比例由第二层因素所导致.
（二） 学生变量模型. 在模型中引入第一层预测变量, 整体学业成绩 （数值越大表明成绩越好） 、 受欺负频率 （数值越大表明受欺负频率越高） 、 教师对待 （数值越大表明教师关爱越多） 、 学习效能感 （数值越大表明学生主观学习效能感越好） , 第二层不引入任何预测变量, 由此探索第一层因素对积极体验的预测作用在第二层上的变异情况. 分析第一层变量的显著性检验结果, 从而确定第一层变量的预测效应在第二层是不是存在显著变异.
HLM软件建构的完整模型如下：
Level-1 Model
Y 等于 B0 + B1* （整体学业成绩）+ B2* （受欺负频率）+ B3* （教师对待）+ B4* （学习效能感）+ R
Level-2 Model
B0 等于 G00 + U0
B1 等于 G10 + U1
B2 等于 G20 + U2
B3 等于 G30 + U3
B4 等于 G40 + U4
模型运算结果如下：
由表3回归系数和显著性检验部分的结果可以看出, 整体学业成绩、 受欺负频率、 教师对待、 学习效能感显著预测中学生的积极体验. 整体学业成绩显著正向预测 (β等于0.4474,P<0.001) 积极体验, 整体学业成绩每增加一个单位, 积极体验平均增加0.4474. 受欺负频率显著负向预测 (β等于-0.0848,P<0.001) 积极体验, 受欺负频率每增加一个单位,积极体验平均减少0.0848. 教师对待显著正向预测(β等于0.3798,P<0.001) 积极体验, 教师对待每增加一个单位, 积极体验平均增加0.3798. 学习效能感显著正向预测 (β等于0.1250,P<0.001) 积极体验, 学习效能感每增加一个单位, 积极体验平均增加0.1250.
由表4方差成分和显著性检验的结果可以看出, 整体学业成绩 (0.1709,P<0.001) 、 受欺负频率(0.0032,P<0.001) 、 教师对待 (0.0198,P<0.001) 、 学习效能感 (0.0028,P<0.05) 对因变量的预测效应在学校间差异显著. 可知学生层面随机部分R的原始方差 σ2等于5.3781 , 在加入了预测变量之后R的方差σ2等于3.5043 , 说明预测因素 （整体学业成绩、 受欺负频 率 、 教 师 对 待 、 学 习 效 能 感）共 同 解 释 了34.84%((5.3781-3.5043) 5.3781等于0.3484) 的积极体验在学生个体层面的变异.
（三） 学校变量模型. 使用没有学生因素的两层模型来解释中学生积极体验在学校变量上的变异,在模型第二层引入学校变量, 教师数量 （学校总的教师数） 、 学校性质 （分为普通中学、 县级重点、 市级重点、 省级重点, 数值越大表明学校重点级别越高） 、 学校地域 （分为农村、 县、 城市, 数值越大表明学校地域越接近城市） 、 班级规模 （数值越大表明学校班级平均人数越多） 、 沟通氛围 （数值越大, 表明学校沟通氛围越好） 、 冲突解决氛围 （数值越大, 表明学校冲突解决氛围越积极） .
HLM软件建构的完整模型如下：
Level-1 Model
Y 等于 B0 + R
Level-2 Model
B0 等于 G00 + G01* （教师数量）+ G02* （学校性质）+ G03* （学校地域）+ G04* （班级规模）+G05* （沟通氛围）+ G06* （冲突解决氛围）+ U0模型运算结果如下：
由表5可知教师数量、 学校地域、 冲突解决氛围对因变量具有显著的预测效应. 教师数量显著负向预测 (β等于-0.0072,P<0.001) 中学生的积极体验, 教师数量每增加一个单位, 学生的积极体验学校均值平均减少0.0072. 学校地域显著负向预测 (β等于-0.4184,P<0.01) 中学生的积极体验, 学校地域级别每升高一级 （本研究中学校地域分为农村、 县、 城市三个级别） , 学生的积极体验学校均值平均减少0.4184. 冲突解决氛围显著正向预测 (β等于0.5692,P<0.05) 中学生的积极体验, 学校冲突解决氛围每升高一个单位, 学生的积极体验学校均值平均增加0.5692.
由表6可知, 在引入了第二层的学校变量后, U0的条件方差 τ等于0.1059 , U0的原始方差 τ等于0.5238 ,引入的学校变量共解释了中学生积极体验在学校之间变异的 79.78%( ( ) 0.5238-0.1059 0.5238等于0.7978) .
（四） 学生变量和学校变量的两层模型. 在模型第一层引入预测变量： 整体学业成绩、 受欺负频率、教师对待、 学习效能感. 在模型第二层引入预测变量： 学生数量、 教师数量、 学校性质、 学校地域、 沟通氛围、 冲突解决氛围、 班级规模. 使用包括两层预测变量的两层模型来解释中学生积极体验的总变异如何受到学生和学校层面因素的影响.
HLM软件建构的完整模型如下：
Level-1 Model
Y 等于 B0 + B1* （整体学业成绩）+ B2* （受欺负频率）+ B3* （教师对待）+ B4* （学习效能感）+ R
Level-2 Model
B0 等于 G00 + U0
B1 等于 G10 + G11* （教师数量）+ G12* （学校地域）+ G13* （冲突解决氛围）+ U1
B2 等于 G20 + G21* （学生数量）+ G22* （学校性质）+ U2
B3 等于 G30 + G31* （班级规模）+ U3
B4 等于 G40 + G41* （沟通氛围）+ G42* （冲突解决氛围）+ U4
模型运算结果如下：
由表7可知： 教师数量、 学校地域、 冲突解决氛围显著预测学业成绩—积极体验斜率在不同学校之间的变异； 学生数量显著预测受欺负频率—积极体验斜率在不同学校之间的变异； 冲突解决氛围显著预测学习效能感—积极体验斜率在不同学校之间的变异.
教师数量 (β等于0.0027,P<0.05) 强化了整体学业成 绩 和 积 极 体 验 之 间 的 正 向 关 系 (β等于0.4474,P<0.001) , 这说明学校教师数量越多, 学校成绩好的学生相比学习成绩差的学生会有更多的积极体验. 学校地域 (β等于0.1480,P<0.05) 强化了整体学业成 绩 和 积 极 体 验 之 间 的 正 向 关 系 (β等于0.4474,P<0.001) , 这说明学校地域越接近城市, 学习成绩好的学生相比学习成绩差的学生会有更多的积极体验. 冲突解决氛围 (β等于0.5250,P<0.05) 强化了整体 学 业 成 绩 和 积 极 体 验 之 间 的 正 向 关 系(β等于0.4474,P<0.001) , 这说明学校冲突解决氛围越积极, 好成绩对学生积极体验的预测作用越强. 学生数量 (β等于-0.0001,P<0.01) 强化了受欺负频率和积极体验之间的负向关系 (β等于-0.0848,P<0.001) ,这说明学校总体学生数量越多, 受欺负频率对学生积极体验的负向预测作用更强. 冲突解决氛围(β等于-0.1332,P<0.001) 削弱了学习效能感和积极体验之间的正向关系 (β等于0.1250, P<0.001) , 这说明学校冲突解决氛围越好, 学生的学习效能感对其积极体验的预测作用更弱.
由表8可知： 在引入了学校因素后, 整体学业成绩、 受欺负频率、 教师对待、 学习效能感与中学生积极体验之间的关系在不同学校之间的变异情况得到了一定程度的解释, 而且学习效能感的条件方差经过卡方检验已经不再显著, 但其余三个第一层变量的条件方差依然显著.
四、 讨论
（一） 学生变量的影响
1.整体学业成绩的影响. 本研究发现, 整体学业成绩显著正向预测 (β等于0.4474,P<0.001) 积极体验,意味着中学生的学业成绩每增加一个单位, 中学生在校的积极体验平均增加0.4474. 这与以往研究结论［12-13］ — —学业成绩显著正向预测学业情绪 — —相类似： 如姜召彩［14］ 的研究发现, 随着学业成绩的降低, 积极学业情绪得分逐渐降低, 成绩分组中最好成绩学生的积极学业情绪得分最高. 在目前的教育环境下, 素质教育得到了极大的推进, 但学业成绩依然在学生、 家长以及教师心目中占据着重要的地位, 学业成绩好的学生更有可能获得家长、 教师以及同伴的认同、 表扬与肯定, 因此学业成绩显著正向预测学生在校的积极体验也就不难理解.
2.受欺负频率的影响. 本研究发现受欺负频率显著负向预测 (β等于-0.0848,P<0.001) 积极体验, 意味着受欺负频率每增加一个单位, 积极体验平均减少0.0848. 这与以往研究相一致： 刘小群［15］ 的研究表明, 在自杀和抑郁水平上卷入欺负现象 （包括欺负、受欺负、 欺负—受欺负） 的学生均显著高于未卷入学生, 其中卷入欺负—受欺负学生的抑郁和自杀水平最高； 李海垒［16］ 的研究发现, 受欺负显著正向预测学生的抑郁程度, 随着受欺负频率的增长, 受欺负的危害呈线性增加的趋向. 本研究发现, 受欺负频率越高, 学生的积极体验越低, 这符合日常生活经验. 受欺负频率越高, 意味着学生在校所受到的不健康、 不合理对待越多, 受到的情绪伤害越多, 受到的身体伤害越多, 则这些消极影响必然导致中学生产生一些关于学校、 其他学生的消极感受与看法, 甚至导致对自身能力的怀疑、 不敢肯定自己的尊严、 价值与权力, 进而产生低自尊的信念, 如刘丽琼［17］ 的研究发现, 受欺凌和欺凌均与低自尊显著正相关.
3.教师对待的影响. 本研究发现, 教师对待显著正向预测 (β等于0.3798,P<0.001) 积极体验, 意味着教师对待每增加一个单位, 学生的积极体验平均增加0.3798. 这与以往研究相一致： Sakiz［18］ 研究了教师情感支持与学生学术情绪的关系发现, 教师情感支持与学生的学习效能感, 学习乐趣, 学习参与度存在显著正相关, 与学术焦虑、 学术绝望存在显著负相关, 教师情感支持能够促进学生的积极情绪和动机, 并使学生获得更好的学术成就； P?ssel［19］ 研究了青少年的抑郁症状与教师情感支持之间的关系发现, 教师情感支持与学生的抑郁症状之间存在显著负相关, 教师情感支持还能够减弱负面生活事件对学生的消极影响. 教师对于学生在校活动的支持、鼓励和肯定对于学生顺利、 优异的完成学业相关活动起到很大的促进作用［20］ , 因此学生也容易获得较多的积极体验.
4.学习效能感的影响. 本研究发现, 学习效能感显著正向预测 (β等于0.1250,P<0.001) 积极体验, 意味着学习效能感每增加一个单位, 学生的积极体验平均增加0.1250. 这与以往研究类似： Putwain［21］ 的研究发现, 学业效能感能够直接显著正向预测积极学业情绪, 且通过学业成绩间接正向预测积极学业情绪. Villicencio［22］ 的研究发现, 积极学业情绪与学习效能感正相关. 学习效能感越高的学生, 其在校的积极体验越高, 学习效能感与学业成绩之间的关系在目前的研究［23］ 中已经取得较为一致的结论, 学习效能感正向预测学业成绩、 学习效能感与学业成绩正相关, 学业成绩越好则学业情绪越积极, 所以学习效能感越高的学生, 更有可能获得好的学业成就与结果, 相比学习成绩不理想的学生有更大的几率获得较多的积极情绪体验.
（二） 学校变量的影响
1.教师数量的影响. 本研究发现, 教师数量显著负向预测 (β等于-0.0072,P<0.001) 中学生的积极体验, 意味着教师数量每增加一个单位, 学生的在校积极体验学校均值平均减少0.0072. 教师数量与学生在校情绪体验的关系在以往的研究中少见, 以至于无法依照相关文献资料进行探讨, 但通过对研究教师数量的文献进行分析, 发现了一些可能有关系的因素： 教师自身的质量问题可能是一个较为重要的因素, 在党的领导下, 基础义务教育已经由增加教师数量逐渐转变为提升教师质量［24］ , 但仍然还存在一定程度的质量不足情况, 如梁文艳［25］ 的研究发现, 教师质量存在一定程度的不均衡现象, 并导致了学生学业发展不均衡的现象, 如郝保伟［26］ 的研究发现, 小学教师来源单一、 非师范生比例逐年增多、师范生教育实习培养环节薄弱, 教非所学问题现象突出, 这些关于教师质量令人堪忧的报告可能与学生的积极体验较少存在关系.
2.学校地域的影响. 本研究发现, 学校地域显著负向预测 (β等于-0.4184,P<0.01) 中学生的积极体验,意味着学校地域级别每升高一级 （本研究中学校地域分为农村、 县、 城市三个级别） , 学生的在校积极体验学校均值平均减少0.4184. 学校地域越接近城市, 学生体验积极情绪的可能性越小. 这与一部分研究结果类似： 如洪群芳［27］ 的研究发现, 学业情绪的消极高唤醒得分存在显著的学校类型 （分为市区公办、 市区民办、 城乡结合公办） 差异, 市区学校学生的消极高唤醒得分显著高于城乡结合学校. 学校地域位于城市的中学生相比农村、 县的中学生有更大可能性体验到更少的积极情绪［28-29］ , 城市学校、 城市学校教师和城市父母对中学生的学业期望相比农村更大, 城市学生相比农村学生在学业压力上更大, 因此农村学生相比城市学生体验到更多的积极体验.
3.冲突解决氛围的影响. 冲突解决氛围显著正向预测 (β等于0.5692,P<0.05) 中学生的积极体验, 意味着学校冲突解决氛围每升高一个单位, 学生的在校积极体验学校均值平均增加0.5692. 这与以往研究结果类似： 如Bri&egre;re［30］ 进行了关于学校环境与学生抑郁情绪之间关系的纵向多层分析发现, 学生主观感知的学习环境对其抑郁情绪起到负向预测作用, 积极、 安全、 有效管理的学校教育环境能够预测学生的情绪健康, 减少情绪相关问题； 如Larusso［31］研究了青少年的问题行为、 冲突解决策略和学校冲突解决氛围的关系发现, 青少年较多的采用合作交流的方式解决冲突, 学校方面更为积极的冲突解决氛围与学生较少的问题行为相关, 在冲突解决氛围较差的学校中的学生倾向于对冲突持有讽刺、 讥诮等消极的态度. 良好的冲突解决氛围正向预测学生的积极体验, 本研究的冲突解决氛围是由学生的冲突解决策略得分的均值换算而来, 因此冲突解决氛围越高, 意味着学生的平均冲突解决策略越积极,中学生在学校中需要参与一些学业活动以外的社会活动, 因此难免会有一些意外、 难题、 麻烦等情况出现, 积极良好的冲突解决策略则能够帮助中学生更好的面对、 妥善协调各种难题与烦恼困难, 从而获得更好的行为结果, 进而获得更多的积极情绪,如Reschly［32］ 的研究发现, 积极情绪体验与学生的积极处理策略正相关.
（三） 学校变量对学生变量的调节
1.教师数量的调节作用. 教师数量 (β等于0.0027,P<0.05) 强化了学习成绩和积极体验之间的正相关(β等于0.4474,P<0.001) , 这说明学校的教师数量越多,学生的学习成绩对其积极体验的正向预测作用越强. 在当前的教育环境下, 素质教育已经得到了大力的推广与实现, 但学业成果 — —学习成绩仍然在教育活动中占据着重要的地位, 相应的学生评价标准中的主体标准也包括学业成绩［33］ , 如宁慧芳 ［34］ 的研究发现, 高处境学生、 好成绩学生感知到的教师情感支持、 机会特权显著多于低处境、 低成绩学生,负性反馈则显著少于低处境、 低成绩学生, 如廖水蓉［35］ 的研究发现, 学习成绩显著预测教师差别行为中的机会特权、 指导控制和情感支持, 因此学习成绩好的学生较为受到教师的喜爱, 所以在教师数量较多的情况下, 好成绩学生受到的来自教师的支持与帮助会更多, 这就帮助学生获得了更多的积极体验.
2.学校地域的调节作用. 学校地域 (β等于0.1480,P<0.05) 强化了学习成绩和积极体验之间的正相关(β等于0.4474,P<0.001) , 意味着城区中学相比农村中学学习成绩好的学生会有更多的积极体验. 城区中学的学生相比农村中学会在很多方面存在差异, 其中包括学习环境、 学习目标等, 如王美芳［36］ 的研究发现, 城市青少年相比农村青少年更加赞同能力发展观、 更认同成绩目标和学习目标的重要性, 城区学校的学习环境一般优于农村学校, 城市的教学环境相比农村更加强调学习成绩的重要性, 而农村由于经济状况, 很多的父母选择外出打工, 子女由公婆抚养, 而年迈的公婆由于自身的知识文化水平有限, 主要关心孙儿女的饮食起居, 对孙儿女的学习较少过问, 所以城区中学的学生相比农村中学的学生会有更多的积极体验.
3.冲突解决氛围的调节作用. 冲突解决氛围(β等于0.5250,P<0.05) 强化了学习成绩和积极体验之间的正相关 (β等于0.4474,P<0.001) , 表明学习成绩对学生积极体验的预测作用在冲突解决氛围越好的学校则越强. 冲突解决氛围越积极, 说明学生的冲突解决策略平均下来越积极, 积极的冲突解决策略能够帮助中学生更好的面对和处理 “冲突” , 消除“冲突的负面影响” , 从而能够腾出更多的时间和精力完成学业活动, 取得良好的学业成果, 因此获得更多的积极体验［37］ .
冲突解决氛围 (β等于-0.1332,P<0.001) 削弱了学习效能感和积极体验之间的正相关 (β等于0.1250,P<0.001) , 表明学生的学习效能感对其积极体验的预测作用在冲突解决氛围好的学校相比差的学校中则越弱. 学习效能感与学业情绪的关系已经有较多研究进行了证实, 如Putwain［21］ 的研究发现, 学业效能感能够直接预测更多的积极学业情绪, 间接通过学业成绩预测更多的积极学业情绪. 冲突解决氛围越好, 意味着学生平均的冲突解决策略越积极,因此能够帮助中学生更好的面对与处理在校的 “人际冲突” 等烦恼事件, 获得较好的事件结果, 从而获得更多的积极情绪体验, 如Reschly［32］ 的研究发现,积极情绪体验与学生的积极处理策略正相关, 由此可见, 可能是因为在冲突解决氛围好的环境中, 学生有更多的机会从学习活动之外的其他社交参与中获得积极体验, 因此则学习效能感方面的积极效应相应的就随之弱化.
4.学生数量的调节作用. 学生数量 (β等于-0.0001,P<0.01) 强化了受欺负频率和积极体验之间的负相关 (β等于-0.0848,P<0.001) , 这说明学校总体的学生数量越多, 受欺负频率对学生积极体验的负向预测作用更强. 学校的学生总数越多, 说明学生在校的同龄社交对象越多, 中学生是一个特殊的群体, 其特点之一是 “自我中心” , 其认为周围的同伴和同学较为关注自己的表现与行为, 而受欺负通常对中学生来讲都是比较尴尬和难堪的事情, 所以中学生的潜在同龄社交对象越多, 其受到难堪与尴尬的可能性越高, 学生数量越多还可以说明学校规模越大,学校规模的增大必然导致一定程度上学生受到的“教育关照度” 的降低, 如章婧的研究发现, 学校规模会在一定程度上影响学生学习行为、 教师行为以及学校组织管理等方面的情况, 所以综合考虑起来可能也就表现出了上述的变量关系.
五、 结论
（一） 成绩越好, 受欺负频率越低, 教师关爱越多, 学习效能感越高, 则中学生的积极情绪体验越多；
（二） 教师数量越少, 学校地域越接近农村, 学校沟通氛围越好, 学校冲突解决氛围越好, 则中学生的积极情绪体验越多.
六、 研究不足与展望
（一） 研究不足
1.学生变量考虑不够全面. 由于数据收集方面的局限和短板, 本研究只考虑了整体学业成绩、 受欺负频率、 教师对待、 学习效能感等学生层面因素,没有考虑到诸如学科领域、 家庭社会经济地位（SES） 、 师生关系、 同学关系、 学生成就目标、 学校归属感、 应对方式、 生活满意度等其他学生因素的影响, 这在本研究中是一个遗憾.
2.样本数据缺乏地区代表性. 本研究的样本数据来源于浙江、 上海、 江西等地, 因此主要为东部地区, 因为一些主客观原因没有获取到其他地区的研究数据, 因此这对研究结论的可推广性会产生一定的影响, 在未来的研究中, 研究人员应该更多的考虑到样本的代表性问题, 从而收集更具有代表性的数据来进行研究.
（二） 展望. 由于一些主客观条件的原因, 本研究存在一定的局限性, 主要是学生因素的考察不够全面和数据取样的代表性不够可靠, 所以在未来的研究中, 研究人员应该在力所能及的情况下收集多区域、 大样本等更加具有代表性的数据, 并更多的关注学生个体因素如家庭社会经济地位、 师生关系、 应对方式、 学校归属感等个体层面的主观和客观变量, 这些变量可能对中学生的在校情绪体验也具有重要的影响和作用, 通过多方面的变量来预测学生的在校情绪体验, 从而获得更具有可靠性的结论与因素关系, 这样能够更好的帮助研究者分析影响因素各自的作用、 更好的帮助实践工作者对中学生进行一线的指导与帮助.
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