情緒智力對危機干預(yù)情境中行為表現(xiàn)的影響研究

董旻曄 ，賈芷瑩 ，施貞夙, ，李國紅

1.上海交通大學公共衛(wèi)生學院，上海 200025；2.上海交通大學中國醫(yī)院發(fā)展研究院衛(wèi)生技術(shù)評估研究所，上海 200025；3.上海唯晶信息科技有限公司，上海 200025

心理健康服務(wù)人員在實施危機干預(yù)和危機預(yù)防的過程中，需要一定的理論知識和專業(yè)技能。在實踐中，知識和技能最易通過培訓得以提高，也更易測量和評估。但同時，在危機干預(yù)工作中，個人特質(zhì)對于干預(yù)效果的影響也不容忽視。根據(jù)美國心理咨詢專家Lambert[1]的觀點，在四大類影響心理咨詢成效的因素中，包括咨詢師人格特質(zhì)和個人風格在內(nèi)的因素占了40%，咨詢技巧僅占10%；這強調(diào)了咨詢師的個人特質(zhì)對于心理咨詢和治療工作的重要性。情緒智力（emotional intelligence，EI）是指正確感知、使用、理解、調(diào)節(jié)自己和他人情緒的認知能力[2]。情緒智力的概念于1990年被提出，近年來已成為職業(yè)心理學和組織心理學的研究熱點。心理咨詢師及危機干預(yù)工作者通過與來訪者建立積極的關(guān)系來為其提供幫助。研究[3]證明，在這些具有較高情緒互動需求、包含大量人際交往的工作中，情緒智力對于工作績效具有較強的預(yù)測作用。

在柯氏四級評估理論中，將評估一項培訓是否有效的標準分為反應(yīng)、學習、行為和結(jié)果4個層面[4]。在自殺預(yù)防工作中，對工作績效或某項培訓的效果評估應(yīng)當包括轉(zhuǎn)診和其他心理健康服務(wù)幫助資源是否增加[5]、自殺率是否降低等指標。但是這需要從一個較大的樣本量中來評估特定人群中相對較低的自殺率的變化，而一個培訓項目或理論研究所納入的心理健康服務(wù)人員的服務(wù)范圍往往無法覆蓋到如此大的人群。因此現(xiàn)有研究很少評估患者的結(jié)果[6]，也沒有隨機對照試驗?zāi)軌蜃C明一個單獨的培訓項目能夠?qū)σ粋€地區(qū)內(nèi)的自殺率產(chǎn)生影響[7]。

在教育培訓項目中，評估指標的選取是決定培訓是否具有成效的關(guān)鍵，同時指標也應(yīng)當與日后工作效果的評價標準具有一致性。在自殺預(yù)防、危機干預(yù)領(lǐng)域，目前較多針對自殺預(yù)防培訓項目的評估僅關(guān)注知識、技能、態(tài)度等學習層面[8]，忽視對行為表現(xiàn)的關(guān)注。Holland[9]認為一個人的行為表現(xiàn)受到其內(nèi)在的特質(zhì)與其所處環(huán)境的共同作用。因此，依據(jù)柯氏四級評估理論，本研究選取情緒智力作為反映一個人內(nèi)在特質(zhì)的指標，危機干預(yù)情境在線課程的學習績效（學習層）作為反映一個人外在的后天技能習得情況的指標。而在行為表現(xiàn)（行為層）方面，由于模擬個案、標準化病人[10]等方式操作起來耗費的人力、物力較多，較為簡便的則是利用計算機模擬技術(shù)對實施危機干預(yù)的情境和案例進行還原，并通過對學習行為數(shù)據(jù)的分析對行為表現(xiàn)進行描述和測量。本研究采用中介效應(yīng)分析探索情緒智力、學習績效及行為表現(xiàn)之間的作用機制。根據(jù)中介效應(yīng)的定義，即自變量X通過中介變量M對因變量Y產(chǎn)生影響[11]，即M=f （X），Y=f （M）；本研究將一個人較為穩(wěn)定的內(nèi)在特質(zhì)情緒智力作為自變量[12]，危機干預(yù)知識技能的學習績效（learning performance，LP）作為中介變量，將行為表現(xiàn)（behavioral pattern，BP）作為因變量，探討情緒智力對行為表現(xiàn)的作用過程。因此，本研究建立以下假設(shè)：心理健康服務(wù)人員的情緒智力通過影響一個人對危機干預(yù)知識技能的掌握情況，從而對其實施危機干預(yù)的行為表現(xiàn)產(chǎn)生影響。

1 對象與材料

1.1 研究對象

研究對象為上海市心理危機干預(yù)示范點的心理健康服務(wù)人員，示范點包括小學、中學、大學和未成年人心理健康輔導(dǎo)中心各1個。考慮到各個示范點日常教學及心理教育特點，小學研究對象為所有班主任、任課教師及心理衛(wèi)生教師，中學、大學、未成年人心理健康輔導(dǎo)中心為所有心理咨詢師、心理衛(wèi)生教師及簽約的兼職咨詢師，共計128名。要求研究對象在規(guī)定時間內(nèi)完成全部危機干預(yù)課程內(nèi)容的學習，并遍歷危機干預(yù)六步法各個類別的題項，且在基本人口學問卷及配套問卷上有有效作答記錄。最終納入分析的有效樣本為104人。

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 情緒智力量表 采用美國心理學家Schutte等[13]1998年編制、王才康譯制的中文版情緒智力量表（Emotional Intelligence Scale，EIS）進行測量。包括4個維度：感知情緒、調(diào)控自我情緒、調(diào)控他人情緒和情緒表達。共計33題，采用Likert 5級計分，從“很不符合”到“非常符合”分別計1～5分，個別項目反向計分，滿分為165分。得分越高，說明在某分維度及總的情緒智力上的能力越強。本研究中該量表的Cronbach's α系數(shù)為0.894，結(jié)構(gòu)效度KMO值為0.816，滿足量表信度和效度的要求（α＞0.8[14]，KMO＞0.7[15]）。

1.2.2 學習績效 本研究所使用的危機干預(yù)情境在線課程以在模擬情境中教授實用的危機干預(yù)知識和技能為目的，通過為學習者模擬真實世界的體驗，培養(yǎng)其解決現(xiàn)實問題所需要的技能[16]。學習者以心理咨詢師的身份對來訪者實施危機干預(yù)，在此過程中對危機干預(yù)相關(guān)知識和技能進行學習。利用在線學習平臺記錄的學習者的日志數(shù)據(jù)（包括實施危機干預(yù)過程中進行的選擇和響應(yīng)時間），采用學習效果多元評價方法[17]對每個學習者在危機干預(yù)六步法[18]的6項技能，包括確定問題（LP1）、確認安全（LP2）、提供支持（LP3）、應(yīng)對方案（LP4）、制定計劃（LP5）和獲得承諾（LP6）上的學習績效進行評估，可以綜合反映學習者在某項特定的危機干預(yù)知識和技能上的掌握情況。在進行統(tǒng)計描述時，僅采用學習績效綜合得分，即6項技能得分的加權(quán)總分（尚未發(fā)表）。得分越高，說明學習者對這項技能的掌握越好。

1.2.3 危機干預(yù)行為表現(xiàn) 行為表現(xiàn)數(shù)據(jù)亦來源于危機干預(yù)情境在線課程，采用序列模式分析得到的綜合得分進行衡量。在序列模式分析得到的不同績效學習者的高頻學習序列基礎(chǔ)上（尚未發(fā)表），在每個學習者個人的學習序列中分別搜尋高績效組（high-performance group，HG）、 中 績 效 組（medium-performance group，MG）和低績效組（low-performance group，LG）高頻序列（frequent sequence，F(xiàn)S）出現(xiàn)的次數(shù)。由于在線課程允許學習者反復(fù)學習，為避免學習次數(shù)對計數(shù)的影響，對計數(shù)結(jié)果取學習次數(shù)的平均值。部分結(jié)果如表1所示。

表1 學習者完整學習序列中不同績效組高頻序列的出現(xiàn)次數(shù)（示例）Tab 1 Frequency of frequent sequences in different performance groups in the learners' complete learning sequence (examples)

針對每個學習者在5集課程3個績效組高頻序列的計數(shù)結(jié)果，根據(jù)熵值法確定各集權(quán)重，計算在各個績效組高頻序列的綜合計數(shù)：S某績效組=wA×nA+wB×nB+wC×nC+wD×nD+wE×nE，其中wA、wB、wC……表示各集課程的權(quán)重，nA、nB、nC……表示高頻序列的出現(xiàn)次數(shù)。

學習者的行為表現(xiàn)綜合評分采用主客觀結(jié)合的定權(quán)法，即在熵值法的基礎(chǔ)上加入主觀估計權(quán)重λi，對客觀指標權(quán)重wi進行調(diào)整，得到新的權(quán)重：（其中i=1、2、3，分別代表高、中、低績效組，λHG:λMG:λLG=3:2:1）。最終學習者的行為表現(xiàn)得分：BP=∑Wi×Si=0.45×SHG+0.34×SMG+0.21×SLG。行為表現(xiàn)得分越高，說明該學習者與高績效組的行為表現(xiàn)相似度越高，即在危機干預(yù)情境中的行為表現(xiàn)越好。

1.3 分析方法

中介效應(yīng)模型[12]可以用于分析自變量對因變量的影響過程和作用機制，即自變量X是如何通過一個中介變量M來影響因變量Y的。在理論或經(jīng)驗常識的支持下，即可驗證自變量和因變量之間的因果關(guān)系。培訓從本質(zhì)上來說是對對象的生活和工作施加干預(yù)，干預(yù)的目的是改變那些與因變量有因果關(guān)系的關(guān)鍵要素，而中介效應(yīng)分析能夠幫助識別這些關(guān)鍵要素[19]。

定量資料采用x—±s或中位數(shù)（四分位間距）進行描述，定性資料采用頻數(shù)（百分比）進行描述。采用Excel 2016軟件進行數(shù)據(jù)整理，SPSS 21.0軟件進行統(tǒng)計描述和Spearman相關(guān)性分析，在Jupyter Notebook 6.0.2（Python 3.6.5）中使用pandas、mumpy、csv模塊進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，Amos 23.0進行中介效應(yīng)建模。P＜0.05認為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 一般情況

納入分析的心理健康服務(wù)人員年齡為（36.07±7.35）歲，工作年限為（11.52±7.66）年，其他基本情況如表2所示。由于部分變量不服從正態(tài)分布，因此統(tǒng)計描述均以中位數(shù)（四分位距）表示。

表2 心理健康服務(wù)人員基本情況Tab 2 Basic information of mental health service personnel

Continued Tab

2.3 變量兩兩相關(guān)分析

對自變量、中介變量和因變量進行兩兩相關(guān)分析。Spearman相關(guān)性分析顯示，納入分析的心理健康服務(wù)人員，其6項知識技能的學習績效、情緒智力和行為表現(xiàn)之間均存在不同程度的相關(guān)性（表3）。其中分別作為模型自變量和因變量的情緒智力和行為表現(xiàn)之間的相關(guān)性無統(tǒng)計學意義（r=-0.016，P=0.869），因此在中介效應(yīng)分析中以遮掩效應(yīng)立論。

表3 各變量統(tǒng)計描述及相關(guān)性分析結(jié)果Tab 3 Statistical description and correlation analysis results of each variable

2.4 危機干預(yù)知識技能學習績效的中介作用分析

在相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)溫忠麟等[12]提出的中介效應(yīng)檢驗程序，對假設(shè)模型進行檢驗。結(jié)果顯示，在以學習績效為中介變量的6個簡單中介模型中，以確定問題（LP1，模型1）、提供支持（LP3，模型2）和應(yīng)對方案（LP4，模型3）3項知識技能為中介變量的3個中介模型具有統(tǒng)計學意義，模型擬合優(yōu)度以卡方自由度之比（CMIN/DF）進行衡量（表4）。其中a、b和c'分別表示自變量 - 中介變量、中介變量 - 因變量以及自變量 - 因變量路徑上的標準回歸系數(shù)。

3個模型的間接效應(yīng)均顯著，a1b1=-0.052（P=0.010，95% CI -0.126 ～ -0.010），a2b2=0.139（P=0.000，95% CI 0.063 ～ 0.259），a3b3=0.087（P=0.012，95% CI 0.019～0.186）。直接效應(yīng)均不顯著，c1'=0.035（P=0.722），c2'=-0.155（P=0.106），c3'=-0.104（P=0.273）。 因 此 3個模型中只存在間接效應(yīng)，仍按中介效應(yīng)解釋，3個模型的效應(yīng)量分別為1.478、0.894和 0.840。

表4 中介效應(yīng)模型路徑系數(shù)Tab 4 Mediating effect model path coefficient

3 討論

3.1 行為表現(xiàn)可以作為心理危機干預(yù)效果的評估指標

目前大量研究注重探討情緒智力對工作績效的關(guān)系，也就是從柯氏四級評估理論中的結(jié)果層角度進行探索；但在心理咨詢和危機干預(yù)領(lǐng)域，對結(jié)果層面的評估較難。事實上，培訓項目的設(shè)計者往往嘗試建立培訓項目中的表現(xiàn)和工作中表現(xiàn)之間的聯(lián)系[20]，在這種情況下，學習者更容易在工作中表現(xiàn)出培訓中學習到的東西。因此學習者在情境學習過程中表現(xiàn)出來的行為可以在一定程度上反映其工作表現(xiàn)。

本研究所使用的情境互動式危機干預(yù)在線課程，正是以在模擬情境中教授實用的危機干預(yù)知識和技能為主要內(nèi)容?？紤]到真實情境下的危機干預(yù)行為較難進行觀察和測量，本研究嘗試在前期序列模式分析的基礎(chǔ)上，對每一個學習者在模擬情境中實施危機干預(yù)時的表現(xiàn)進行描述。通過計數(shù)學習者的學習序列與不同績效群體的高頻序列的重合次數(shù)，擬合綜合得分來描述某一特定群體學習者與高績效群體行為表現(xiàn)的相似度。在危機干預(yù)培訓結(jié)果層數(shù)據(jù)難以獲得的情況下，這也是對評估心理健康服務(wù)人員危機干預(yù)行為改變和能力獲得的一種探索，對于未來人力資源培訓和評估方法的設(shè)計具有一定的參考意義。

3.2 情緒智力對行為表現(xiàn)的作用機制

本研究以情緒智力為自變量，危機干預(yù)知識技能的學習績效（學習層指標）為中介變量，以危機干預(yù)行為表現(xiàn)（行為層指標）為因變量，探索三者之間的作用機制。結(jié)果顯示，情緒智力與行為表現(xiàn)之間并不是直接關(guān)系，而是受到其他變量的影響。在中介模型中，危機干預(yù)知識技能在情緒智力和行為表現(xiàn)之間起完全中介作用，也就是說，情緒智力通過影響學習者對確認問題、提供支持和應(yīng)對方案這3項危機干預(yù)知識技能的掌握來改變其行為表現(xiàn)。綜合觀定義下的工作績效包括行為和結(jié)果[21]。有研究提出情緒智力與工作績效的級聯(lián)模型（Cascading Model）[22]，認為情緒勞動是情緒智力和工作績效之間的重要情境變量。危機干預(yù)知識技能的學習過程，本質(zhì)上也是一種情緒的勞動投入，會受到個人的認知狀況、人格特質(zhì)等因素的影響。

此外，在本研究的中介模型中，情緒智力到行為表現(xiàn)的間接效應(yīng)在不同的模型中存在差異，在模型1中為負值，模型2和模型3中為正值；提示不同的學習內(nèi)容，情緒智力與工作績效的關(guān)系模式可能存在差異。這可能是由于確認問題作為危機干預(yù)六步法的第一步，強調(diào)傾聽而非解決問題，相較其他步驟來說，需要的情緒勞動投入相對較少。研究[22]顯示，情緒智力對高情緒勞動的工作績效有正向預(yù)測作用，對低情緒勞動的工作績效有負向預(yù)測作用。該結(jié)果差異也可能與學習者的個人狀況相關(guān)。陳猛等[21]認為，社會關(guān)系質(zhì)量、個體健康狀況、人格特質(zhì)、認知能力等，都可能影響情緒智力與工作績效的關(guān)系模式；同時該綜述也證實，情緒智力與不同工作領(lǐng)域、層級的工作績效都有密切關(guān)系。Parsons的特質(zhì)因素理論認為，在選拔人員時應(yīng)當將能力、人格和心理健康等方面的測驗作為一項門檻，從而杜絕“人可皆師”現(xiàn)象發(fā)生[23]。鑒于心理和教育行業(yè)對從業(yè)人員在個人特質(zhì)方面的特殊要求，對個人特質(zhì)的重視應(yīng)當貫穿職業(yè)選拔和培訓的始終。

3.3 研究局限及未來研究方向

在進行基本情況描述時發(fā)現(xiàn)，碩士研究生在行為表現(xiàn)得分上略低于本科及以下的學習者；也有研究[24]利用方差分析對高校心理健康服務(wù)人員勝任水平進行受教育水平、專業(yè)背景、服務(wù)年資的組間比較，但未發(fā)現(xiàn)顯著差異。這可能是由于納入分析的心理健康服務(wù)人員在年齡、教育程度構(gòu)成上存在不均衡，而工作年資對于危機干預(yù)經(jīng)驗的積累是非常重要的；有研究[25]表明心理健康服務(wù)人員的勝任能力（包括與閱歷和經(jīng)驗關(guān)系較大的條目）受到服務(wù)年資（P值為0.000～0.045）、教育水平（P值為0.000～0.048）的影響較大。而參與本次研究的對象中，碩士學歷的心理健康服務(wù)人員大多年紀較輕，工作年資尚短（年齡中位數(shù)為29歲，年資中位數(shù)為3年）；本科及以下的人員中，大多為工作多年的心理教師或普通教師（年齡中位數(shù)為38歲，年資中位數(shù)為14年）；故而可能造成上述情況的出現(xiàn)。鑒于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析對樣本量和數(shù)據(jù)分布形態(tài)具有較高的要求，在較小樣本的研究中，應(yīng)對分析結(jié)果和由此產(chǎn)生的結(jié)論持審慎態(tài)度；可以通過控制混雜因素，或是在設(shè)計抽樣方案時充分考慮組間均衡從而得到更為準確的結(jié)論。

此外，目前心理學領(lǐng)域?qū)τ谇榫w智力的定義存在多種觀點，如能力模型和混合模型等，不同的定義對研究結(jié)果會產(chǎn)生不同的影響，因此有必要對不同層面的情緒智力進行區(qū)分[26]。本研究使用的情緒智力量表采用的是情緒智力的混合模型。在今后的研究中，應(yīng)當結(jié)合研究目的對納入分析的變量內(nèi)涵做更為深入的剖析，以保證模型解釋更貼合實際應(yīng)用需要。