大学生运动员学习成就与运动成就动机模型比较 及影响因素探讨

1.2 量表设计 问卷量表设计包括六个部分（1）大学生运动员基本信息统计（2）学习成就动机（3）运动成就动机（4）自我效能（5）自我评价（6）归因方式，（7）成就倾向。 除大学生运动员基本信息以外，本研究的所有观察变量采用李克特7点量表。研究的主要观察变量题项及来源如表1： 表1 研究变量及题项来源
因变量	观察变量编号	题项	题项来源
学习成就动机	XXDJ1	我觉得大学的学习是令人愉快的事情	田澜，潘伟刚.大学生学习动机问卷的编制.社会心理科学，2006.6
	XXDJ2	我总想通过提高学习成绩来赢得他人的尊重
	XXDJ3	我力图使自己比别人学到更多的知识
	XXDJ4	我渴望自己在课程中寻找新的发现
	XXDJ5	我常因学习上的优势而产生强烈的满足感
运动成就动机	YDDJ1	我喜欢教练布置有困难的任务，即使有风险我也愿意接受	杨勇.我国优秀青少年篮球队群体凝聚了研究.2008
	YDDJ2	参加的比赛越关键我就越兴奋
	YDDJ3	我希望教练把有难度的任务分配给我
	YDDJ4	面对能测量我能力的机会，我感到是一种挑战
	YDDJ5	我喜欢必须尽最大努力才能完成的任务
自我效能	ZWXN1	如果我尽力去做的话，我总是能够解决难题的	Ralf Schwarzer.一般自我效能感量表（GSES）.1981
	ZWXN2	无能在我身上发生什么事，我都能应付自如
	ZWXN3	有麻烦的时候，我通常能想到一些应付的办法
	ZWXN4	面对一些难题的时候，我总能找到几个解决的方法
	ZWXN5	我能冷静的面对困难，并相信自己的处理能力
自我评价	ZWPJ1	我相信自己在生活中能获得成功	Judge.核心自我评价量表（CSES）.2003
	ZWPJ2	我能成功的完成各种任务
	ZWPJ3	我有能力处理自己的大多数问题
	ZWPJ4	总的来说，我对自己很满意
	ZWPJ5	很多事情我觉得不是很糟糕，很有希望
归因方式	GYFS1	毕业以后找到了理想的工作，是因为我自身的努力	郭文斌，姚树桥.归因方式问卷的初步编制.中国临床心理学杂志.2003
	GYFS2	在一次评选中，我被当选，是因为我很优秀
	GYFS3	在一次生病中，我能迅速康复，是因为我身体很好
	GYFS4	在一次关键的考试中，我顺利通过，是因为我充分准备了
	GYFS5	我受到了表扬是因为我做的很好
成就倾向	CJQX1	我相信你只要自己拼命努力，就一定能够达到生活目标	邱宜均.运动心理诊断学.1990
	CJQX2	我常常为自己建立非常困难的目标
	CJQX3	我非常喜欢那种与客服障碍连在一个的工作
	CJQX4	在竞争情景中我能表现出色
	CJQX5	我愿意我的工作中充满了具有挑战性的任务

初始问卷形成以后，首先对问卷进行预测试，以消除鉴别度低的题项，选取西安体育学院100名大学生作为测试对象，共发放问卷100份，回收98份，其中有效问卷93份。通过对回收的问卷行项目分析和探索性因子分析，剔除ZWXN1、GY1、GY5、CGQX5、XXDJ1、YDDJ5六个题项。

最终问卷形成之后，通过2015-2016年度陕西省高校大学生各类比赛，对陕西省19所高校的440名在校大学生运动员进行现场问卷调查，共回收问卷412份，其中，有效问卷372份，有效回收率为84.5%。样本量基本信息描述如表2。

表2 样本量描述（人）
性别	男	213	项目	篮球	75
	女	159		足球	56
学历	博士	6		田径	51
	硕士	69		游泳	60
	本科	297		健美操	44
运动等级	健将	9		乒乓球	32
	一级	64		羽毛球	17
	二级	91		排球	19
	无级别	208		网球	18

本研究采用SPSS22.0和AMOS23.0对回收问卷的数据进行整理并进行结构方程模型分析。

3.1 测量模型的信度检验

3.3 大学生运动员学习成就动机和运动成就动机模型

本研究在验证性因子分析的基础上建立了学生成就动机和运动成就动机两个模型，如图2。

图2 学习成就动机与运动成就动机模型

通过SEM来验证理论模型的时候，模型适配度是SEM分析的必要条件，配合度越好代表模型矩阵与样本矩阵越接近^[20]。本研究参考基本适配指标进行模型的整体适配度评价，具体见表4。

表4 两种模型的适配度比较
适配指标	CMIN	CMIN/DF	GFI	AGFI	RMSEA	TLI(NNFI)	IFI	CFI	ECVI	AIC	BIC
标准	越小 越好	<3	>0.9	>0.9	<0.08	>0.9	>0.9	>0.9	越小越好	越小 越好	越小 越好
学习动机模型	378.72	2.352	0.909	0.881	0.6	0.956	0.963	0.963	1.285	476.72	668.75
运动动机模型	318.73	1.98	0.919	0.895	0.51	0.966	0.971	0.971	1.123	416.73	608.75

通过标准参考，两个模型都具有较好的拟合度，大部分指标（CMIN、CMIN/DF、GIF、TIL、IFI、CFI、ECVI、AIC、BIC）都满足标准，除了AGFI和RMSEA不足0.9，但仍然符合Baumgartner，Honbuueg^[20]和Doll，Xia，Tokzadeh^[21]等建议的0.8以上的水准，因此两个模型都较好的适配度，因此假设1成立，学习动机模型与运动动机模型样本矩阵无差异性。

3.4 两种模型的路径分析

在学习成就动机结构模型中，从表5的研究可以看出，自我效能与归因方式对成功倾向的回归系数不显著，其余的潜在变量对学习成就动机有显著性影响。

表5 学习成就动机结构模型路径系数
潜在变量			Estimate	S.E.	C.R.	P
自我评价	-à	成功倾向	0.92	0.058	15.822	***
自我效能	-à	成功倾向	-0.013	0.047	-0.276	0.783
归因方式	-à	成功倾向	0.054	0.056	0.969	0.332
自我效能	-à	学习成就动机	0.53	0.066	8.006	***
归因方式	-à	学习成就动机	0.273	0.077	3.527	***
成功倾向	-à	学习成就动机	0.132	0.047	2.776	0.006

在运动成就动机结构模型中，由表6的研究结果可知，除了自我评价对成功倾向，成功倾向对运动成就动机具有显著性差异以外，自我效能、成就动机对运动成就动机没有显著性影响。

表6 运动成就动机结构模型路径系数
潜在变量			Estimate	S.E.	C.R.	P
自我评价	-à	成功倾向	0.916	0.058	15.813	***
自我效能	-à	成功倾向	-0.016	0.047	-0.334	0.739
归因方式	-à	成功倾向	0.061	0.057	1.071	0.284
自我效能	-à	运动成就动机	0.039	0.042	0.937	0.349
归因方式	-à	运动成就动机	-0.022	0.051	-0.434	0.665
成功倾向	-àYA	运动成就动机	0.13	0.032	4.017	***

通过前面的研究可以看出，两个模型都具有相当好的信度及模型适配度，因此可以进一步检定两个模型之间的差异。本研究探讨的是自我效能、归因方式与成功倾向对大学生运动员运动成就动机和学习成就动机的影响是否具有差异。根据Duncan的建议，不同模型的系数比较可以用标准化系数检验，也可以用非标准化系数来进行检验。Duncan^[25]建议采用非标准化系数来进行检验比较符合统计学原理，因此，本研究采用非标准化系数进行检定，采用Duncan的公式如下：

从表7的分析结果来看，成功倾向对运动成就动机和学习成就动机之间影响没有显著性差异，自我效能和归因方式对两者之间具有显著性差异，自我效能与归因方式对运动成就动机的影响大于学习成就动机。

4.1 研究假设是否成立

从表8的整理结果来看，本研究的假设1成立，即学习成就动机模型和运动成就动机模型具有较好的适配度，二者在样本共变系数样本矩阵上没有显著性差异。假设2：自我效能对学习成就动机和运动成就动机影响没有差异性，假设被拒绝，代表二者之间具有显著性差异。假设3：成功倾向对于学习成就动机和运动成就动机影响没有差异性，假设不拒绝，代表二者之间没有显著性差异。假设4 ：归因方式对学习成就动机和运动成就动机影响没有差异性，假设拒绝，代表二者之间具有显著性差异。

表8 本研究假设结果汇总
假设	假设内容	结果
假设1	成就动机模型和运动成就动机模型共变系数举证没有差异	不拒绝
假设2	自我效能对学习成就动机和运动成就动机影响没有差异性	拒绝
假设3	成功倾向对于学习成就动机和运动成就动机影响没有差异性	拒绝
假设4	归因方式对于学习成就动机和运动成就动机影响没有差异性	不拒绝

4.2 各因素对于成就动机模型的解释

自我效能对于学习动机的影响较大，具有显著性差异。自我效能对于学习成就动机的影响系数达到0.52，而对于运动来讲只有0.039，说明自我效能与大学生运动员学习成就动机的相关度较高。说明在学习动机上，遇到挫折之后学生可以很快的接受，并且迅速调整过来，而如果在比赛中失败之后，对于学生运动员的来说接受难度较大，需要更长时间的调整和恢复。

成功倾向的不同导致每个人决定自己选择的任务难度以及付出的努力不同。无论对于学习还是训练比赛来讲，成功倾向都对成就动机呈现正相关，说明，只要有追求成功的信念，就会转换为动力去促使自己获得成功。

无论是对于考试是否达到预期的目的，比赛失利与否，都会让每个人对于成功或者失败进行分析。通过研究可以看出，大学生运动员在对待学习成就上更强调于主观原因，认为是自己的努力换来的，而对于运动成就上来讲，呈现负相关，证明在对于比赛成功的原因分析里，更加强调于客观原因的分析。

结构方程模型（SEM）在过去的几十年里，已经成为很多学科上应用广泛的一种统计技术，通过应用SEM来进行建模，了解各变量之间潜在的意义，借此建立估计及检验假设关系，进而收集资料进行验证。目前在体育科学领域，大多数运用SEM来发展和检验模型，用双模型来进行比较研究的较少，在一定程度上拓展了SEM的使用范围。本研究通过建模发现，对于学习成就动机模型和运动成就动机模型，两个模型都具有较好的适配度，在影响因素方面，成功倾向对于二者没有显著性差异，而自我效能和归因方式对于学习成就动机的影响高于运动成就动机。

本研究的重点在于讨论双模型的适配度以及相关影响因素的差异性，在成就动机的模型上还有许多的变量因素没有被讨论，而且研究对象为大学生运动员，受样本量的限制，本次研究未对性别、运动等级及运动项目等进行分类研究。后续的研究建议可以针对学习成就动机和运动成就动机，寻找更有代表性的潜在变量因素，以使得模型更具有代表性，能够给运动员、教师、教练等提供参考。

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