大學生數字韌性測評框架及影響因素研究

陳建偉 席夢如 傅騫

摘要：數字韌性能夠在一定程度上減少數字風險帶來的傷害，幫助個體更好地適應數字生活。但現階段缺少數字韌性水平測量量表，難以了解大學生數字韌性發展情況及其影響因素?；诖耍撗芯块_發了面向大學生的數字韌性水平量表，并進行信效度檢驗。進一步，使用該量表對大學生數字韌性發展情況開展調查。結果表明，當前大學生數字韌性水平總體存在提升空間，尤其在工具使用和創作發布兩個維度評分較低。此外，非適應性認知、親子關系、家長受教育程度、學校支持、教師支持、社會支持和社會參與七個因素與大學生數字韌性水平顯著相關。

關鍵詞：大學生；數字韌性；量表開發；影響因素

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

* 本文系北京教育科學規劃優先關注課題“青少年科技后備人才培養研究”（課題編號：3020-0037）研究成果。

一、問題提出

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布《第50次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2022年6月，中國網民數量達到10.51億人，互聯網普及率達到74.4%[1]。然而，伴隨互聯網普及，公眾通過技術獲取更多機遇的同時也遭遇著各種數字生活所帶來的挑戰[2]。數字韌性作為數字時代必備的基本素養，能夠幫助個體更加客觀地辨別數字時代所面臨的威脅與危機，從而更好地解決數字風險問題、適應數字化生活[3]。作為互聯網主要的用戶群體，大學生既是數字風險的直面者，亦是數字生活的引領者，其數字韌性的培養是重中之重。

韌性一詞最早出現在心理學領域中，是指個體應對逆境積極適應的動態過程，與精神障礙癥狀密切相關，可通過干預進行提升[4]。伴隨對心理韌性的關注度逐漸提高，研究者進一步將其引入到了不同的領域里，如經濟韌性、社會韌性、學術韌性等[5]。在教育領域，一些學者認為數字韌性是學術韌性與數字素養相結合的產物[6]，即學生在數字世界中安全有效地導航，并從遇到的任何負面經歷或網絡風險中恢復的能力[7]，是學生“適應數字生活的需要”[8][9]。為了幫助大學生更好地適應數字生活，需要制定合理的大學生數字韌性培養策略，而對大學生的數字韌性發展狀況及其影響因素進行深入研究是前提和基礎。

現階段對于大學生數字韌性測量相關研究存在以下幾點不足。首先，當前數字韌性測評研究對象主要為青春期兒童[10]，而對于大學生這一高網絡風險群體的相關研究卻相對較少。其次，數字韌性作為解決數字風險問題的基本素養，較多文章僅關注某一種風險問題的韌性發展水平，例如信息泄露風險、學術壓力風險等[11][12]，導致研究結果不夠全面。此外，由于缺少針對大學生數字韌性的專用評測工具，更多研究者使用心理韌性量表作為替代[13]，但心理韌性與數字韌性在使用背景和界定范圍等多方面存在差異，直接影響測評了結果的準確性。

因此，本研究旨在結合心理學韌性發展維度和當下網絡中的主要數字風險，開發適用于中國大學生的數字韌性評估框架，并在此基礎上設計問卷，用以探究當下中國大學生數字韌性發展水平及其影響因素，為大學生的數字韌性能力的探索與培養提供更多的數據依據與理論指導。

二、理論框架

（一）數字韌性框架構建

數字韌性是適應數字生活的必需品，關注大學生在不同問題下的數字韌性表現情況，是精準制定培養策略的必要支持。本研究開發的量表以風險維度為一級維度，發展維度為二級維度，在現有發展規律研究的基礎上，結合所面臨的數字風險問題，從橫向和縱向上立體呈現了在每一類風險維度下學生的發展水平和規律，量表框架如圖1所示。

具體來說，基于國際經合組織（OECD）關于數字韌性的研究報告[14]，我們將數字韌性水平量表的一級指標（數字風險）分為工具使用、信息獲取、社交參與和創作發布四個維度。工具使用主要涉及對技術工具的運用，包括瀏覽器、網頁及有關的應用軟件的使用；信息獲取涉及信息搜尋技能，其中包含搜尋、挑選及評估信息的能力；社會參與涉及交流與交往的能力，它主要包含了對線上交友的甄別、篩選與處理；創作發布涉及創作作品和發表共享的技能。

進一步，我們界定在每一個維度下的發展階段。已有研究對數字韌性的五個基本特征進行了界定，包含對在線威脅的理解、對解決方案的理解、對知識和技能的獲取、對壓力的應對、對自我效能的提升[15]。在此基礎上，本研究將數字韌性的發展階段劃分為感知風險、尋求幫助、積累經驗、克服困難和適應環境。感知風險是指人們對于網絡中存在的危險的認知，包括行為和心理上的困難；尋求幫助是指人們利用不同的途徑和資源去求助的行為，或了解可用于解決困難的機會，資源和技巧；積累經驗是指在實踐中形成有助于問題解決的知識與技能；克服困難是指經歷消極體驗之后，回到了之前的健康狀態。適應環境是指個體能力或狀態得到了提升或改善。

（二）數字韌性影響因素

美國心理學家Bronfenbrenner于20世紀70年代首次提出了“生態系統理論”的概念。它關注個體所在的多重系統，強調個體與系統、系統與系統的關系。他認為個體的發展是通過和周圍由遠及近相互嵌套的生態環境的互動來實現的，即包括微觀系統、中間系統、外部系統和宏觀系統[16]。除卻個人因素外，本研究試圖將生態系統理論發展轉化為三個層次，通過宏觀系統、中觀系統和微觀系統對大學生數字韌性的影響因素進行探究，具體如圖2所示。

1.個體因素

研究表明，大學生不同于中小學生，家長和教師的管控減少，其上網的自由度增加，但上網時間越長，其遭遇數字風險的可能性就越大；其次，先前經驗的積累不同，則遇到數字風險時的處理能力亦會不同，其數字韌性水平則不同；此外，大學生對于互聯網行為認知的準確性不同，會影響其對于數字風險的感知力度，因此非適應性認知亦可能會對數字韌性水平產生影響。

2.微觀系統

家庭成員之間的關系平衡有利于孩子的健康成長。相較而言家庭關系更為親密和睦的情況下，孩子會更愿意與父母訴說遇到的問題，有利于其解決困難和情緒調節；此外父母不同的學歷水平對待孩子的上網態度和引導方式會存在不同，擁有更高學歷的父母自身的數字韌性水平可能會更高，則其對孩子的引導更加正向。

3.中觀系統

相較而言，大學生在家時間較短，在校時間較長。相對中小學生，大學生面臨新的發展環境和發展挑戰，這使得他們更可能遭遇風險打擊。學校制定的管理規定可以較好地保護學生網絡安全，提供的軟硬件支持也可能會影響到學生處理遇到數字風險的經驗和獲取幫助的渠道。而來自教師支持能夠及時有效地為他們提供指導，幫助他們緩解消極情緒。

4.宏觀系統

社會支持包括社會成員通過各種方式提供的支持和幫助，包括言語和非言語支持。擁有更多社會支持的學生，其自我效能感則越高，在面對數字風險時的自信亦會更強，因此其數字韌性水平則可能更高。而社會參與更強的學生，其參與活動較多，積累的經驗更豐富，同時其獲得幫助的渠道則會更加多元，這就可能導致其數字韌性水平更高。

三、研究方法

（一）研究對象

本研究面向8所985院校、211院校、省重點院校、普通本科院校和?？圃盒１究埔荒昙墝W生至博士研究生發放問卷，采用隨機抽樣的方式獲取樣本。共收集樣本1359份，其中有效問卷1059份，有效率達77.925%。

（二）研究工具

本研究依據上文得出框架，制定大學生數字韌性評價量表，每個風險維度下的每個發展階段包含2個題目，因此初始問卷包含40個題項。如信息獲取層次下的感知風險階段設有“我認為自己在進行信息檢索時感到無助”“我能意識到網絡信息存在真偽”2個題目。量表采用李克特五點式量表，選項設有從“很不符合”到“很符合”這五個級別，并各自對應從1分到5分的定序分值。

（三）數據處理與分析

研究收取數據采用開源統計分析工具Jamovi進行分析。實驗數據隨機分成兩份，其中樣本一530份進行探索性因子分析，樣本二529份進行驗證性因子分析，進行量表驗證時使用全部實驗數據。

四、研究結果

（一）量表驗證

1.探索性因子分析

采用數據樣本一進行探索性因子分析。樣本量為530分大于題項的5倍，KMO值為0.944，Bartletts球形檢驗結果顯著（P<0.001），說明該數據適宜進行探索性因子分析。選取主軸法進行因子提取，采用斜交旋轉法進行旋轉，首先進行條目刪除處理（但每個數字韌性層面下的每個階段至少保留一個題目），結果顯示，“信息獲取層面-尋求幫助2”“信息獲取層面-積累經驗1”“信息獲取層面-克服困難3”等8個題項存在“錯分”情況，“工具使用層面-感知風險2”“工具使用層面-積累經驗3”“社交參與層面-感知風險2”等7個題項存在混亂不清情況，表明其維度劃分不準確，需要進行題項刪除。其次進行效度檢驗，每個維度的解釋率大于5%，累積方差解釋率為59.8%。表明每個維度可以提取的量表信息程度合格，量表數據結構效度合格；該量表數據維度之間的相關性介于0.377和0.652之間，均大于0.3，表明因子相關性符合條件；擬合效度判斷結果如表1所示，χ2/自由度=733/185<5，滿足要求；近似均方根誤差為0.0747<0.1，滿足要求；TLI=0.905>0.9，滿足要求。綜合來看，該量表模型擬合合格。

綜上，得出大學生數字韌性評價量表包括四個維度，共25個題項，其中工具使用層面包括5個題項；信息獲取包括6個題項；社交參與層面包括8個題項；創作發布層面包括6個題項。

2.驗證性因子分析

采用數據樣本二對剩余題項進行驗證性因子分析。樣本量為529分大于題項的5倍，KMO值為0.942，Bartletts球形檢驗結果顯著（P<0.001），說明該數據適宜進行驗證性因子分析。條目刪除處理包含兩步，首先按照標準化系數從小到大的順序刪除標準化系數小于0.7題項，此外按照修正指數從大到小的順序刪除修正指數大于10的題項（但每個數字韌性層面下的每個階段至少保留一個題目），例如“信息獲取層面-適應環境1”修正指數MI值大于10，該題項需要被刪除。最終總共刪除5個題項，剩余20個題項，刪除后模型具體如下頁表2所示，最終每個維度之下均剩余5個題項。

聚合效度可通過計算平方差萃取AVE值和組合信度CR值來進行判斷。結果表明，四個維度的AVE值在0.539至0.657之間，均大于0.5；CR在0.848至0.905之間，均大于0.7滿足條件，因此該量表的聚合效度達到標準。區分效度可以通過比較AVE的平方根值與因子的相關系數大小進行判斷，結果顯示，所有維度AVE根號值大于其余因子之間相關系數，說明該量表的區分效度較好。在樣本量較大時，模型擬合判斷不能僅僅依據P值進行判斷，需要結合多個判斷標準進行評價。結果如表3所示，χ2/自由度=579/164<5，相對擬合指數CFI=0.934>0.9，TLI=0.924>0.9；標準化均方根殘差SRMR=0.0424<0.5；近似均方根誤差RMSEA=0.0691<0.1，均滿足條件，該模型擬合達到標準。

最后還需要判斷是否存在同源方法偏差，結果顯示，量表提取了4個維度，且沒有單獨一個維度的方差解釋率>50%，說明沒有共同方法偏差問題。再次對修改后量表進行信度檢驗，克隆巴赫α值處于0.821—0.912之間，信度滿足條件。

（二）量表應用

1.學生數字韌性發展情況調查

本研究采用描述性分析探究大學生數字韌性總體現狀，統計了總分及其各個維度上的均值、標準差、最小值和最大值，數據結果如表4所示。數字韌性均值是3.98分，滿分為5分，均值占滿分的79.6%，說明大學生數字韌性水平仍存在較大的提升空間。信息獲取層面（M=4.08，SD=0.577）和社交參與層面情況相對較好（M=4.10，SD=0.562），工具使用層面（M=3.86，SD=0.637）和創作發布層面（M=3.87，SD=0.600）的問題較大。除此之外，能夠發現數字韌性總分及其各個維度上最大值與最小值差異較大，說明大學生的數字韌性水平之間存在較大差距。進一步使用獨立樣本T檢驗和單因素方差分析進行差異性分析，研究結果顯示，大學生數字韌性水平在性別、專業、學校、年級上均未表現出顯著的差異性。

2.學生數字韌性影響因素分析

研究結果顯示，除了個體因素中的上網時間和先前經驗外，其余因素均表現出與大學生數字韌性水平顯著相關，具體如圖3所示。

（1）個體因素

研究使用相關性分析研究不同個體因素（上網時間、先前經驗和非適應性認知）與大學生數字韌性的相關關系。由于自變量均為分類變量，因此采用Kendalls Tau-b相關分析。分析結果顯示，上網時間（Tau-b=-0.019）和非適應性認知（Tau-b=-0.075）與大學生數字韌性水平呈負相關，先前經驗（Tau-b=0.011）與大學生數字韌性呈正相關。但僅在非適應認知上表現出顯著差異性（p< .001），即學生非適應性認知水平越高，學生的數字韌性水平越低。

（2）微觀系統

研究使用相關性分析研究微觀系統下因素（親子關系和父母受教育層次）與大學生數字韌性的相關關系。由于自變量均為分類變量，因此采用Kendalls Tau-b相關分析。分析結果顯示，親子關系（Tau-b=0.204，p< .001）和父母受教育層次（Tau-b=0.077，p=0 .001）均與大學生數字韌性水平呈顯著正相關關系。說明親子關系越好或父母受教育層次越高的家庭，學生表現出的數字韌性水平越高。

（3）中觀系統

研究使用相關性分析研究中觀系統中的因素（學校支持和教師支持）與大學生數字韌性的相關關系。由于自變量均為分類變量，因此采用Kendalls Tau-b相關分析。分析結果顯示，學校支持（Tau-b=0.33，p< .001）和教師支持（Tau-b=0.246，p< .001）均與大學生數字韌性水平呈顯著正相關關系。說明學校提供支持越多或教師提供支持越多的學校環境下，學生表現出的數字韌性水平越高。

（4）宏觀系統

研究使用相關性分析研究中觀系統中的因素（社會支持和社會參與）與大學生數字韌性的相關關系。由于自變量均為分類變量，因此采用Kendalls Tau-b相關分析。分析結果顯示，社會支持（Tau-b=0.129，p< .001）和社會參與（Tau-b=0.137，p< .001）均與大學生數字韌性水平呈顯著正相關關系。說明學生得到社會支持越多或者參與正規渠道活動越多，學生表現出的數字韌性水平越高。

五、討論

本研究基于理論推演，得出大學生數字韌性測評框架。基于此，設計初始問卷包含40個題項，在探索性因子分析過程中共刪除15個題項，剩余25個題項。在驗證性因子分析過程中，在確保每個層次的每個階段下至少保留一個題項的前提之下，通過標準化系數和修正指數判斷，刪除5個不符合條件題項，最終剩余20個題項。量表構建完成之后進行聚合效度、擬合效度、區分效度以及信度判斷，結果均達到使用標準。因此最終量表在工具使用、信息獲取、社交參與、創作發布4個層面各包含5個題項?；谏鲜鲩_發的量表，本研究對大學生數字韌性總體情況進行了調查，并分析了不同統計學因素下數字韌性水平的差異性。此外，依據生態系統理論，探究了大學生數字韌性在個體層面，微觀系統、中觀系統和宏觀系統下的影響因素。具體結果討論如下：

（一）大學生數字韌性基本情況

大學生數字韌性水平存在一定的提升空間，在信息獲取和社會參與兩個層面上的表現較好，而在工具使用和創作發布兩個層面上問題較大。這說明大學生可以較好地應對網絡中信息檢索、信息辨別等信息獲取風險；在遇到與網絡社交相關問題（例如陌生人身份信息確認、自身信息保護、不良信息處理等）時，能夠進行合理預判和處理，從而降低這些問題風險對他們適應數字生活的影響。但是，在面對操作基本工具（例如瀏覽器，基本辦公軟件等）和發布自身創作內容時，表現出了較大困難。前者產生原因可能是各種基礎工具的功能較多，難以全面掌握；此外，大量新型工具的出現和功能的持續更新加大了適應難度。而后者可能與創設內容工具更新迭代頻繁存在一定關聯；其次，大學生對網絡傳播中所涉及的協議知識認知薄弱，無法保證自己所傳播的內容符合相應的協議要求。但可能由于樣本分布不均勻的緣故，在性別、年級和專業等統計學因素上沒有表現出顯著性差異。

（二）個體因素對大學生數字韌性水平的影響

在個體因素上大學生數字韌性水平與非適應認知之間呈現出顯著負相關關系。非適應性認知主要包括自我認知與外界認知兩個方面產生一定的錯誤，自我認知錯誤是指個體出現自我否定等行為，外界認知錯誤是指個人認為網絡環境比外在環境更能體現或實現自身價值[17]。其對于數字韌性的影響可以從兩個方面進行解釋。一方面，已有研究證實了自我效能感與數字韌性之間的正向關系[18]。亦有研究表明非適應認知越高的學生自我效能感越低[19]。因此非適應認知可能通過影響自我效能感，使得大學生在解決問題時缺乏自信，從而易遭受數字風險的傷害，對應表現出數字韌性水平較低。另一方面，非適應性認知會扭曲青少年對現實世界和虛擬世界的看法，讓他們的生活重心偏向互聯網，過于依賴互聯網來滿足自己的心理需求，進而產生了問題性網絡使用或者增加了網絡成癮的風險[20][21]。這使得他們表現出對于網絡的過度信任，難以感知網絡存在的風險挑戰，直接導致其數字韌性水平較低。

（三）微觀系統中存在的大學生數字韌性水平的影響因素

微觀系統下大學生數字韌性水平與親子關系和家長受教育程度均呈顯著正相關關系。研究表明，父母良好的調節可以很好地減輕孩子所受到的網絡媒體傷害[22][23]。在較好的親子關系家庭中，子女能夠感受到更多的歸屬感和情感支持，可以較好地滿足子女的心理需求，從而降低了其問題性網絡使用和網絡成癮的風險，進一步調節數字韌性[24][25]。父母在教養子女的過程中給與子女的情感溫暖和理解越多，嚴厲懲罰越少，子女將會表現出對于負面評價的恐懼較少，對應表現出較高的自尊水平和較低的社會焦慮[26][27]。而父母學歷顯著影響父母教養方式，高學歷（本科及以上）父母傾向于理解、信任、包容等民主教養方式[28]。即父母學歷高的孩子，更可能表現出高自尊和低焦慮，這使得他們能夠更加自如地面對和適應網絡風險挑戰，從而表現出較高的數字韌性水平。

（四）中觀系統中存在的大學生數字韌性水平的影響因素

中觀系統下大學生數字韌性水平與學校支持和教師支持均呈顯著正相關關系。調查表明，學校教育是在校大學生獲取網絡安全知識的最主要渠道[29]，此外高校監管不到位是導致大學生網絡不良行為的重要原因之一[30]。因此學校開展活動的頻率、種類和質量等均可能影響到學生處理數字風險的經驗積累，學校網絡監管嚴格程度體現了學校為學生篩選網絡風險的力度。因此獲得更多學校支持的學生，其更可能體現出更高的數字韌性水平。在教師支持方面與先前的研究結果一致，學生彈性與感知到教師情感支持以及學生參與度呈顯著正相關關系[31]。認為獲得教師支持的學生，其物質、情感等各方面需求得到滿足，其效能感會相較其他同學更高，表現出更高的積極發展傾向[32]，從而使其數字韌性水平更高。

（五）宏觀系統中存在的大學生數字韌性水平的影響因素

宏觀系統下大學生數字韌性水平與社會支持和社會參與均呈顯著正相關關系。人際關系可以理解為個人與他人互動時所參與的情感，包括他人提供社會支持以及自己主動參與的社會互動。現有研究中已經被證實了人際關系質量更高的大學生也傾向于表現出更強的韌性，并對生活持有更積極的態度[33]。社會支持和參與也能夠調節大學生的情緒調節自我效能感，從而使其具有更好地調節自我情緒的能力，讓其在面對困難和克服困難時具有更好的表現[34]，間接影響了大學生在數字生活中的適應力。此外，獲取社會支持更多或社會參與感更強的學生通常保持著更加積極的態度，在解決問題或克服困難時所采用的積極應對方式越多，如解決問題、求助等[35]，將其遷移至數字生活領域依然成立。積極性應對方式越多，表明大學生在尋求幫助和積累經驗階段表現更好，直接影響其數字韌性水平。

六、結語

本研究首先依據相關研究得出大學生數字韌性測評框架，包括4個風險維度和5個發展階段，并最終構建具有20個題項的大學生數字韌性測評量表。進一步使用該量表探究了當下大學生數字韌性發展水平和相關影響因素，為科學了解當前大學生數字韌性發展水平提供了有效工具和數據支持。但研究仍存在一定的局限性，大學生數字韌性在自我調節能力、信息判斷能力等更多因素上的影響還未深入探索。在未來研究中，如何在教學中調控對大學生數字韌性水平產生影響的因素和制定大學生數字韌性的培養策略是值得繼續探究的方向。

參考文獻：

[1] 中國互聯網絡信息中心.第50次中國互聯網絡發展狀況統計報告[EB/OL].http：//www.cnnic.net.cn/NMediaFile/2022/0916/ MAIN1663313008837KWI782STQL.pdf，2022-09-20.

[2] 薛曉琪，趙曉偉等.突破危機：學習主體的數字韌性及其構建[J].電化教育研究，2022，43（2）：49-55.

[3] 李正良，李大立.論大學生網絡行為特征[J].湖南工程學院學報（社會科學版），2002，12（1）：72-74.

[4] 陳雙藝，仇劍崟.心理韌性的研究進展[J].上海交通大學學報（醫學版），2021，41（10）：1397-1400.

[5] 祝智庭，沈書生.數字韌性教育：賦能學生在日益復雜世界中幸福成長[J].現代遠程教育研究，2020，32（4）：3-10.

[6] 王佑鎂，南希烜等.編程韌性：數字時代計算思維培養的新議題[J].現代教育技術，2023，33（2）：14-23.

[7] Kleij R V D，Leukfeldt R.Cyber Resilient Behavior： Integrating Human Behavioral Models and Resilience Engineering Capabilities into Cyber Security [C].Washington DC：Springer International Publishing，2020.16-27.

[8] 沈書生.面向幸福成長：設計支持數字韌性構建的學習空間[J].現代遠程教育研究，2021，33（3）：18-24.

[9] 姜淑慧，張杰."智能+"時代的新素養：數字韌性素養的內涵解析及時代價值[J].安徽電氣工程職業技術學院學報，2022，27（4）：91-95.

[10] Hammond S P，Polizzi G，et al.Using a socio-ecological framework to understand how 8–12-year-olds build and show digital resilience：A multi-perspective and multimethod qualitative study [J].Education and Information Technologies，2022，28：3681-3709.

[11] 楊勤思.大學生網絡貸款風險與防控措施探究[J].經濟研究導刊，2021，（22）：90-92.

[12] 池上新.社會網絡、風險感知與當代大學生風險短信的傳播[J].中國青年研究，2014，（2）：55-62.

[13] 袁龍云，陳露露等.南寧大學生網絡欺凌現狀及其對自殺意念的影響[J].中國學校衛生，2017，38（6）：945-947.

[14] UKCIS.Digital Resilience Framework A framework and tool for organisations，communities and groups to help people build resilience in their digital life [EB/OL].https：//assets.publishing.service.gov.uk/ government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/831217/ UKCIS_Digital_Resilience_Framework.pdf，2019-09-12.

[15] Sun H，Yuan C，et al.Digital Resilience Among Individuals in School Education Settings：A Concept Analysis Based on a Scoping Review [J]. Frontiers in psychiatry，2022，13：858515.

[16] 江遲.基于生態系統理論的中國高校社會工作管理研究[D].武漢：武漢大學，2017.

[17] 張燕貞，蘇萍等.大學生網絡游戲成癮的心理社會影響因素：非適應性認知的中介作用[J].華南師范大學學報（社會科學版），2017，（4）：86-91+191.

[18] Reynolds L，Parker L.Digital resilience：Stronger citizens online [R]. London：Institute for Strategic Dialogue，2018.

[19] 盧志銘，王國強.網絡成癮青少年歸因方式與非適應性認知述評[J].中國健康心理學雜志，2011，19（6）：757-759.

[20] Stoeber J.The dual nature of perfectionism in sports：Relationships with emotion，motivation，and performance [J].International review of sport and exercise psychology，2011，4（2）：128-145.

[21] Davis R A.A cognitive-behavioral model of pathological Internet use [J]. Computers in human behavior，2001，17（2）：187-195.

[22] Chen L，Shi J.Reducing harm from media：A meta-analysis of parental mediation [J].Journalism & Mass Communication Quarterly，2019，96（1）：173-193.

[23] Samara M，Massarwi A A，et al.The mediating role of bullying and victimisation on the relationship between problematic internet use and substance abuse among adolescents in the UK：the parent–child relationship as a moderator [EB/OL].https：//www.frontiersin.org/ articles/10.3389/fpsyt.2021.493385/full，2021-10-28.

[24] 喻承甫，張衛等.青少年感恩、基本心理需要與病理性網絡使用的關系[J].心理發展與教育，2012，28（1）：83-90.

[25] 魏華，何燦等.青少年留守經歷對網絡成癮的影響：病理性互聯網使用的認知行為模型視角[J].心理發展與教育，2022，38（3）：399-406.

[26] 安鑫，盛燁.父母教養方式、羞怯與負面評價恐懼的關系[J].中國健康心理學雜志，2013，21（3）：434-437.

[27] 鄒維興，謝玲平.自尊負面評價恐懼對有留守經歷大學新生孤獨感的影響[J].中國學校衛生，2016，37（11）：1716-1719.

[28] 胡曉娥，張偉鑫.青少年價值觀與其父母學歷、教養方式、工作性質的相關研究[J].職教論壇，2015（29）：25-32.

[29] 周恒洋，鄒浩.“三全育人”視域下大學生網絡安全教育探析[J].學校黨建與思想教育，2022，（2）：73-75.

[30] 梁潔，張展志等.略析大學生網絡不良行為的表現、危害與原因[J].思想理論教育導刊，2018，（3）：147-149.

[31] Romano L，Angelini G，et al.Academic resilience and engagement in high school students：The mediating role of perceived teacher emotional support [J].European journal of investigation in health，psychology and education，2021，11（2）：334-344.

[32] J S，Eccles，Midgley，et al.Development during adolescence.The impact of stage-environment fit on young adolescents experiences in schools and in families [J].The American psychologist，1993，48（2）：90-101.

[33] Zhang X，Huang P，et al.The influence of interpersonal relationships on school adaptation among Chinese university students during COVID-19 control period：Multiple mediating roles of social support and resilience [J].Journal of affective disorders，2021，285：97-104.

[34] 黃時華，溫志敏等.大學生心理韌性與社會支持在情緒調節自我效能感與主觀幸福感間的中介作用[J].中國學校衛生，2016，37（10）：1559-1561.

[35] 姬彥紅.女大學生心理韌性與壓力事件、社會支持的關系研究[J].中國特殊教育，2013，（2）：81-86.

作者簡介：

陳建偉：講師，在讀博士，所長，研究方向為課程思政、智慧教育。

席夢如：在讀碩士，研究方向為信息技術教育應用。

傅騫：教授，博士生導師，研究方向為信息技術教育應用、物聯網技術及教育應用、創客教育支持生態。

Research on the Digital Resilience Scale and Influencing Factors for University Students

Chen Jianwei1，2， Xi Mengru3， Fu Qian3

（1.Wuhan University， School of Marxism， Wuhan 430072， Hubei； 2.Xingzhi College Zhejiang Normal University， Institute of Ideological and Political Education， Jinhua 321000， Zhejiang； 3.Beijing Normal University， School of Educational Technology， Beijing 100875）

Abstract： Digital resilience can reduce the harm caused by digital risks and help individuals to better adapt to digital life. However， there is a lack of digital resilience scales at this stage， which makes it difficult to understand the development of digital resilience and its influencing factors among university students. Based on this， this study developed a digital resilience scale for university students and tested its validity. Further， the scale was used to investigate the development of digital resilience among university students. The results show that there is room for improvement in the current digital resilience level of university students， especially in the two dimensions of perceived risk and creative release， which have low scores. In addition， seven factors， namely non-adaptive cognition， parent-child relationship， parental education， school support， teacher support， social support and social participation， were significantly associated with the level of digital resilience among university students.

Keywords： university students； digital resilience； scale development； influencing factors

責任編輯：李雅瑄

① 傅騫為本文通訊作者。