我國高職院校學生心理健康狀況的Meta分析

黃笑雨,盧文芳,李韋嫦

(廣西生態工程職業技術學院,廣西柳州,545004)

一、引言

在黨和國家的正確領導下,我國經濟不斷發展,發展類型由勞動密集型向技術密集型不斷轉變,高素質技能型人才愈發成為國家發展的需求。職業教育作為我國高技能人才培養和輸送的重要組成部分,承擔著培養高素質技能型人才的重任,是強國興邦的重要支撐和基礎工程,越來越成為教育領域關注的重點。這給高等職業院校人才培養提出了更高的要求:不僅要培養高職生具備高技術技能,而且要提高高職生的心理健康水平。為準確掌握高職生的心理健康狀況,近年來,許多研究者對高職生的心理健康狀況進行了研究,并提出了相應對策,采取針對性措施幫助高職生塑造健康的心理。這些研究主要由兩種類型組成。一類是基于高職教學管理經驗,借助高職生談心談話材料等撰寫的理論研究。例如,宋利萍在研究中指出,高職生心理健康問題主要表現在自信心不足、社交能力欠缺等方面,高校對此可以開展宣傳活動并鼓勵學生參與。[1]這類研究的理論指導性較強,但結論較容易受研究者主觀因素影響,無法通過量化評估明確高職生的具體心理健康問題,具有一定局限性。另一類是借助90項癥狀自評量表(symptom checklist 90,SCL-90)、大學生心理健康問卷等量表,對高職生進行抽樣施測調查的研究。這類研究在一定程度上回避了由于研究者主觀因素帶來的研究偏差,能夠將高職生心理健康問題量化,但由于樣本總量有限,結論難以推廣,甚至不同研究的結論并不一致。例如,孫溫平[2]、衛根泉等人[3]研究發現,高職生普遍存在自卑心理,相較于普通大學生,他們的心理健康狀況總體水平更差。馬玉萍以西部5所職業院校為例,采用癥狀自評量表對842名學生進行心理健康的實證調查,發現西部5所職業院校學生的心理健康水平相比于2018年全國成人常模較低,高職生在人際關系敏感、強迫、敵對、抑郁因子上的得分顯著高于成人常模。[4]但是,彭賽紅在研究中發現,高職生心理健康狀況良好,SCL-90量表9個因子陽性率均在5%以下。[5]在羅燕對遼寧省8所高職院校學生的調查研究中,也發現高職生心理健康狀況良好。[6]由此可以發現,不同研究針對高職生心理健康狀況的結論相互矛盾,無法得出高職生確切的心理健康狀況,也就無法針對高職生突出的心理健康問題進行深入研究和提出有效對策。對此,需要通過進一步的量化分析,對近年來有關高職生心理健康狀況的研究進行綜合梳理,得出更具有可靠性的結論,從而更準確地掌握我國高職生的心理健康狀況。

Meta分析是一種定量綜合研究結果的方法。[7]通過Meta分析,可以依據統計學原理,對已有研究進行二次處理和系統評價,整合相互矛盾的研究數據,獲得更具有可靠性的分析結論。張宇迪曾于2011年對2001-2010年間使用SCL-90測量高職生心理健康狀況的研究進行了Meta分析,并建立了高職生SCL-90常模,發現高職生心理健康水平顯著低于普通人群,但是和大學生相比沒有顯著差異。[8]田蕊對2011-2015年間的高職生心理健康狀況進行Meta分析,并與張宇迪建立的高職生SCL-90常模進行了縱向研究,發現高職生心理健康水平在各因子上的得分都有所下降,說明高職生心理健康水平有所提高。[9]本研究旨在采用Meta分析的方法,系統評價2013-2022年間的高職生心理健康狀況,了解高職生心理健康狀況的變化趨勢,進一步分析影響高職生心理健康狀況的原因,為高職院校實施高職生心理健康教育提供循證依據。

二、文獻與方法

(一)文獻來源及選取標準

選取中國知網、萬方數據庫、維普數據庫作為資料來源,盡可能廣泛地選取文獻,包括公開發表的學術論文和學位論文。為保證納入研究的文獻質量,選取時遵循以下納入標準:(1)研究對象為高職生;(2)研究采用的調查工具為SCL-90;(3)研究數據報告了SCL-90量表9個因子的描述性統計結果(均值、標準差及樣本數);(4)文獻發表時間為2013-2022年。同時,具有以下特征的文獻予以排除:(1)針對高職生中的特殊對象的研究,如高職新生、高職貧困生等;(2)數據不完整,如沒有報告被試數量,或SCL-90量表9個因子均分、標準差有缺失;(3)數據明顯異常,施測方法錯誤而導致結果不可信的文獻;(4)若出現研究數據重復發表的情況,僅選擇納入信息相對齊全的一篇文獻。

根據以上文獻納入及排除標準,以“SCL”為主題詞進行檢索,同時在結果中以“高職生”“高等職業”為檢索詞進行二次檢索,共命中397篇相關文獻,進一步將發表時間限定在2013-2022年,共命中145篇相關文獻。根據文獻納入和排除標準,最后整理得到31篇符合標準的納入文獻。在這31篇文獻中,所有研究均報告了被試在SCL-90量表中9個因子的均值與標準差[4,10-39],調查對象的總容量為83567人,納入文獻研究的樣本量最少為52人,最多為51041人,取樣范圍涵蓋華南、華東、東北、西北、華北、西南、華中七大分區的20個省級行政單位。文獻篩選流程如圖1所示。

圖1 文獻篩選流程圖

(二)統計方法

1.統計工具

使用Excel軟件對研究數據進行提取整理,使用Stata軟件對提取的數據進行Meta分析。

2.統計過程

根據Meta分析的統計步驟,對高職生心理健康數據進行以下分析。(1)異質性檢驗,檢驗納入研究的數據I2值是否大于50%。若大于,則判斷研究來源異質,采用隨機效應模型分析;反之則判斷研究來源同質,采用固定效應模型分析。(2)計算效應量d值[40]及其置信區間(與常模及Meta分析的合成分數比較、男女比較)。(3)發表偏倚檢驗。一般來說,有統計學意義的研究結果比無統計學意義的研究更容易被采用。[41]為了排除這一因素對最終效應值準確性的影響,采用漏斗圖和Egger’s檢驗對本次Meta分析進行偏倚評價。(4)合成各因子分。對納入的31項研究中的各因子均值、標準差進行合成,最終得到高職生心理健康現狀在SCL-90量表9個因子上的合成得分,此得分可作為高職生SCL-90測試的新參照常模。

(三)參照方法

通過對選取的31篇相關文獻進行整理發現,全部研究均將研究數據進行了常模對比,并且大部分研究都是采用金華等人[42]于1986年采集了1388個正常成人數據制定的常模作為對比標準。在研究中,對比常模的時效性往往是影響對比結果的關鍵,若常模建立時間過于久遠,可能會導致評估結論的不準確。[43]因此,在比較高職生心理健康水平現狀和常模差異時,本研究不再選擇金華等人的常模作為參照標準,而是選擇劉媛媛等人[44]于2018年在我國12個省市采集的12160個成人樣本數據作為全國成人對比標準,常模情況如表1所示。為進一步分析高職生在2013-2022十年間的心理健康變化情況,本研究采用田蕊于2018年采用的元分析方法,綜合2011-2015年間20713名高職生SCL-90樣本數據建立的高職生常模作為高職生對比標準,常模情況如表2所示。

表1 2018年劉媛媛等的全國成人參照常模

表2 2018年田蕊等的高職生參照常模

三、研究結果

(一)Meta分析結果

1.高職生心理健康狀況的SCL-90分數與全國成人常模的Meta分析

對高職生心理健康狀況的SCL-90分數與全國成人常模進行異質性檢驗,發現九個因子的I2值均大于50%(表3),結果表明本研究應采用隨機效應模型。

表3 高職生與2018年成人常模比較SCL-90各因子異質性檢驗I2值

將高職生SCL-90各因子與成人常模進行Meta分析比較,結果表明高職生9個因子的d值均高于成人常模,其中強迫癥狀(d=0.18,95%CI=0.02-0.35)、人際關系敏感(d=0.22,95%CI=0.06-0.39)、抑郁(d=0.16,95%CI=0.02-0.29)、焦慮(d=0.25,95%CI=0.08-0.42)、恐怖(d=0.43,95%CI=0.27-0.59)、精神病性(d=0.16,95%CI=0.06-0.26)因子的得分均顯著高于常模,其余3個因子的得分差異無統計學意義(p>0.05)。具體如表4所示。

表4 高職生與2018年成人常模比較SCL-90各因子合成效應量(n=83567)

將納入研究的文獻與2018年成人常模比較后繪制成漏斗圖并進行Eɡɡer’s檢驗,發現所有因子漏斗圖均基本對稱,且有統計學意義的6項因子Eɡɡer’s檢驗p值均大于0.05(表5),說明此次研究不存在發表偏倚。抑郁因子的漏斗圖如圖2所示。

表5 Eɡɡer’s檢驗結果

圖2 高職生與2018年全國常模在抑郁因子上的漏斗圖

2.高職生心理健康狀況的SCL-90分數與2015年高職生常模Meta分析

將高職生心理健康狀況的SCL-90分數與2015年高職生常模進行異質性檢驗,發現9個因子的I2值均大于50%(表6),結果表明本研究應采用隨機效應模型。

表6 高職生與2015年高職生常模各因子合成分數異質性檢驗I2值

將高職生SCL-90各因子與2015年高職生常模進行Meta分析比較,結果表明高職生9個因子的d值均低于2015年高職生常模,其中人際關系敏感(d=-0.18,95%CI=-0.33--0.03)、抑郁(d=-0.15,95%CI=-0.27--0.03)、偏執(d=-0.13,95%CI=-0.26--0.01)、精神病性(d=-0.11,95%CI=-0.22--0.02)、因子的得分均顯著低于常模,其余5個因子的得分差異無統計學意義(p>0.05)。具體如表7所示。

表7 高職生與2015年高職生常模各因子合成分數合成效應量比較(n=83567)

將納入研究的文獻與2015年高職生常模比較后的結果繪制成漏斗圖并進行Eɡɡer’s檢驗,發現所有因子漏斗圖均基本對稱(以抑郁因子的漏斗圖為例,如圖3所示),且有統計學意義的4項因子Eɡɡer’s檢驗p值均大于0.05(表5),說明此次研究不存在發表偏倚。抑郁因子的漏斗圖如圖3所示。

圖3 高職生與2015年高職生常模在抑郁因子上的漏斗圖

3.合成分數計算

由于納入分析的31篇研究均報告了被試的標準差、均值和樣本量,可以對2013-2022年高職生心理健康狀況在SCL-90九因子上得分的標準差及均值得分進行合成,合成結果如表8所示,合成得分可作為后續高職生SCL-90相關研究的新參考常模。

表8 2013-2022年高職生在SCL-90九個因子上的合成分

四、討論與分析

(一)高職生心理健康狀況與成人常模的差異分析

Meta分析表明,在本項研究中,高職生強迫關系、人際敏感、抑郁、焦慮、恐怖、精神病性6個因子的得分顯著高于2018年成人常模,說明高職生在這6個因子上的表現較差?？植涝?個顯著因子的效應量最為顯著,其行為表現為對某種客觀事物或者處境不合理的恐懼情緒,例如社交恐懼等。相較于成年人,大多高職生的問題應對能力和承受能力較差,常對行為后果產生不合理想象,因而產生恐懼情緒。在快節奏、高競爭的社會環境下,心智尚未完全成熟的大學生可能會由于自身優勢不明顯而產生抑郁、自卑的情緒。[45]此外,高職生由于學歷層次低,可能會在人際交往時出現更多對自我能力懷疑、與人交往自信心不足等問題,造成人際關系敏感。而這些人際交往的困擾,又會進一步導致抑郁情緒[46],影響高職生的心理健康狀況。對此,高職院校心理健康教育應結合高職生特點,有針對性地開展心理健康教育和咨詢工作。例如,因為父母教養方式對社交恐懼癥患者有重要影響,所以教師可以在心理咨詢中采用家庭療法,幫助學生重建家庭支持,獲取家庭溝通的自我效能感,從而改善學生的社交恐懼表現。[47]高職院?？梢越Y合高職生群體特點制定心理健康教育課程,提高高職生學習興趣,幫助高職生緩解學習壓力和競爭壓力。以園藝類專業的高職學生為例,教師可以將森林療養與DIY自然裝置藝術等專業結合起來,幫助高職生在體驗中提高心理健康水平。

(二)高職生心理健康水平與2015年高職生常模的差異分析

Meta分析表明,高職生人際關系敏感、抑郁、偏執、精神病性4個因子的得分顯著低于2015年成人常模,說明高職生在這4個因子上的表現比2015年高職生常模更好。將高職生2013-2022年間在SCL-90上的得分合成后與田蕊等人的高職生常模進行縱向比較發現,高職生在各因子上的得分相比于田蕊等人的常模均有所降低,說明高職生心理健康水平相比之前有所提高。隨著我國出臺一系列加強和改進學生心理健康工作的政策,學生的心理健康被擺在人才培養的重要位置,高職院校提高了對學生心理健康的重視程度,并且定期組織專兼職教師開展心理健康教育培訓,這豐富了高職院校心理健康教育資源,使教師更有能力幫助高職生改善心理健康狀況。同時,目前是信息技術及新媒體技術飛速發展的時代,高職生擁有更多的心理求助方式,提高自己的心理健康水平,如通過網絡獲取心理健康知識,或通過心理援助熱線尋求幫助。高職院校未來要進一步提高高職生心理健康水平,充分利用信息化優勢,開展高職心理健康教育課程信息化改革,搭建高質量課程教學信息化技術平臺,將虛擬現實技術、人工智能技術等運用于實際教學過程,提高心理健康教育的實效性。除此之外,高職院校還可以綜合利用網絡技術和數據庫技術,采集和統計高職生心理健康數據,對高職生心理健康狀況進行有效監控。[48-49]

五、結語

近十年高職生心理健康水平不斷提高,但總體上仍低于成人。為進一步提高高職生心理健康水平,高職院校要創新學生心理健康教育理念,從解決問題走向預防問題。本研究存在一定局限性,例如受取樣區域、施測環境不同的影響,不同文獻之間的異質性較大,隨機效應模型得到的結論較為保守,結果可靠性有待進一步提高。未來可以結合中英文文獻,納入更多高質量文獻,納入更大規模的樣本量,更全面、準確地評估高職生心理健康狀況。針對高職生心理健康問題開展干預實驗,可以為解決高職生心理健康問題提供具體對策。