1、11新媒体研究APPLICATION RESEARCH 应用研究 1 文献综述与研究假设爱国情感和社会责任既是大学生思政教育的核心和关键，也是重点和难点。爱国情感是指个体对国家、民族的忠诚和热爱的情感1，是由对象、形式和发展水平三个维度组成的多层次水平的整合的心理组织2。爱国情感对国家和个人具有重要意义，如孟丽认为爱国主义是推动一个国家发展进步的强大精神力量3。Rupar 等发现在特定时期，建设性的爱国情感能够提升民众对国家措施的积极支持4。对个体而言，爱国情感作为个体对国家的积极情感和依恋5，为个体提供一种归属感、安全感，并促进个体稳定的自我认同的形成6。当代大学生的爱国情感总体积极向上，但
2、在思想深处仍存在着情感滑坡7。社会责任是个体道德品质的重要组成部分，对个体的思想认识、行为表现具有引领作用。社会责任是个体亲社会行为的基本出发点8，且能够显著提升个体的亲社会行为9-10。研究认为当代大学生的社会责任感明显缺失和淡化，表现出重个人利益、轻社会价值倾向11。因而，探索大学生爱国情感和社会责任的培育路径对国家和个体的发展具有重要的实践价值。“学习强国”自上线以来，研究人员积极探索它在大学生的思政教育、爱国教育等方面的育人价值，但截至目前，已有研究多为思辨性或横断研究，尚缺少“学习强国”与爱国情感/社会责任之间因果关系的研究。如李雪彦认为“学习强国”有利于增进青年大学生对国家共同体的
3、认同12；郭玲义等提出可以运用“学习强国”App 激励大学生党员进行自我教育13；陈源波探究了“学习强国”的党史资源融入大学生理想信念教育的路径14；李程认为“学习强国”权威的传播主体、多元的传播内容及创新的传播方式为促进高职大学生的政治认同提供了有效的支撑15；胡云君提出“学习强国”学习氛围对大学生爱国情感具有提升作用16。这符合建构主义学习理论的主要观点，即学习的过程也是情感建构的过程，认知的发展伴随着情感的发展17。同时，根据社会学习理论，主体、行为和环境是学习效果的重要影响因素。因此，本研究拟以个体感知到的学习氛围、学习强度、学习行为投入和持续学习意愿等为指标，爱国与责任：“学习强国”
4、思政育人价值的纵向追踪研究胡云君，张慧琳摘 要 采用问卷调查法，根据认知情感发展理论、社会学习理论等，对 868 名大学生在一年内进行了三次追踪调查，探讨“学习强国”学习与大学生的爱国情感和社会责任之间的关系。结果发现：“学习强国”学习的各变量与大学生的爱国情感/社会责任存在显著的同时性和继时性正相关；单向滞后分析的结果显示，“学习强国”学习与爱国情感/社会责任存在因果关系，T1（第 1 次测量）“学习强国”学习的各变量能够显著正向预测 T2（第 2 次测量）大学生的爱国情感/社会责任，T2“学习强国”学习的各变量能够显著正向预测 T3（第 3 次测量）大学生的爱国情感/社会责任。关键词 “学
5、习强国”；学习意愿；学习强度；学习氛围；学习投入；爱国情感；社会责任中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2023）10-0011-06基金项目：本文为浙江省哲学社会科学规划课题“新媒体背景下大学生爱国情感的提升研究以学习强国为例”的研究成果之一（项目编号：22NDJC178YB）。作者简介：胡云君，温州理工学院学工部，讲师，研究方向为思想政治教育、心理健康教育。张慧琳，温州大学教育学院，研究生在读，研究方向为课程与教学论。2023年第10期 NEW MEDIA RESEARCH12新媒体研究通过纵向追踪研究来探讨“学习强国”学习与大学生的爱国情感和社会责任之间的因果
6、关系，以期为探索“学习强国”思政育人的路径并促进其实践运用提供参考。2 研究方法及过程研究主要采用问卷调查法，并通过查阅中外相关文献，拟定 6 个主要研究变量，即“学习强国”的学习强度、学习意愿、学习投入、学习氛围以及爱国情感和社会责任。2.1 被试对河南、浙江省多所高校的 868 名大学生在一年内进行了三次调查，三次调研之间时间间隔分别为 4 个月和 2 个半月。被试中，男生 359人，女生 509 人；城市生源 132 人，农村生源 736人。全部被试年龄在 16 23 之间，平均年龄为18.881.00 岁。2.2 研究工具2.2.1 “学习强国”学习强度问卷参考 Ellison 等编制
7、的社交网站使用强度问卷18，把原问卷设定的“社交网站”情境修订为“学习强国”学习情境，从个体与“学习强国”学习的情感联结强度以及“学习强国”融入个体生活的程度两个角度进行测量。本研究中，问卷在三次测量中的内部一致性信度在 0.93 0.96 之间。2.2.2 “学习强国”持续学习意愿问卷行为意愿是实际行为最重要的预测指标19，而学习行为直接关系着学习效果的实现。研究组参考 Yudko 等的研究20，从学习者的兴趣、主动性及持续学习的意愿三个角度进行调查。本研究中，问卷在三次测量中的 内部一致性信度在 0.91 0.95之间。2.2.3 “学习强国”学习投入问卷由 Skinner 等编制21，于
8、使用之初对问卷进行了翻译-回译，且结合“学习强国”的特点，对项目表述做了修改，使之更贴合“学习强国”的学习情境，并从行为投入的角度对学习者“学习强国”的学习投入情况进行测量。本研究中，问卷在三次测量中的内部一致性信度在 0.96 0.97 之间。2.2.4 “学习强国”学习氛围问卷“学习强国”作为一种线上学习，目前主要以大学生自主学习为主，本研究主要测量大学生感知到的“学习强国”学习氛围，参考相关研究22，自编学习强国学习氛围问卷，采取 5 级计分。本研究中，问卷在三次测量中的内部一致性信度在0.90 0.95 之间。2.2.5 大学生爱国情感问卷采用黄时华等编制的大学生道德情感问卷中的爱国感
9、分问卷23。本研究中，问卷在三次测量中的内部一致性信度在 0.89 0.97 之间。2.2.6 大学生社会责任问卷参考Berkowitz和Lutterman的责任感问卷24，结合我国国情，以“每个人都应该关心自己的祖国和家乡的发展”“尽力把事情做到最好是每个人的职责”2 个题项来测量大学生的社会责任情况。本研究中，问卷在三次测量中的内部一致性信度在0.85 0.88 之间。2.3 统计工具SPSS26.0 及 Mplus8.3。3 研究结果3.1 各变量的描述性统计及相关分析表 1 为“学习强国”学习的相关变量与爱国情感/社会责任的平均分、标准差和相关系数。相关分析结果表明，学习强度、持续学习
10、意愿、学习投入和个体感知到的学习氛围与爱国情感两两之间呈显著正相关（P 0.001），学习强度、持续学习意愿、学习投入和个体感知到的学习氛围与社会责任两两之间呈显著正相关（P 0.001）。3.2 “学习强国”学习对爱国情感的纵向预测作用在控制性别、年龄、家庭所在地等人口学变量的基础上，使用单向滞后模型探讨“学习强国”学习的相关变量对爱国情感的纵向预测作用。图 1 显示，前一个时间点的学习强度可以显著正向预测后一个时间点的学习强度，前一个时间点的爱国情感可以显著正向预测后一个时间点的爱国情感。学习强度对爱国情感的跨时间点预测显示：T1 学习强度可以显著正向预测 T2 爱国情感（=0.16，P
11、0.001），T2 学习强度可以显著正向预测 T3 爱国情感（=0.13，P 0.001）。该模型拟 合 指 数 为 2/df=6.34，P 0.001，CFI=0.93，TLI=0.89，RMSEA=0.07，SRMR=0.05。图 1 “学习强国”学习强度对爱国情感的纵向预测模型13新媒体研究APPLICATION RESEARCH 应用研究 图 2 显示，前一个时间点的学习意愿可以显著正向预测后一个时间点的学习意愿，前一个时间点的爱国情感可以显著正向预测后一个时间点的爱国情感。学习意愿对爱国情感的跨时间点预测显示：T1 学习意愿可以显著正向预测 T2 爱国情感（=0.16，P 0.001
12、），T2 学习意愿可以显著正向预测 T3 爱国情感（=0.20，P 0.001）。该模型拟 合 指 数 为 2/df=6.87，P 0.001，CFI=0.94，TLI=0.89，RMSEA=0.08，SRMR=0.05。图 2 “学习强国”学习意愿对爱国情感的纵向预测模型图 3 显示，前一个时间点的学习投入可以显著正向预测后一个时间点的学习投入，前一个时间点的爱国情感可以显著正向预测后一个时间点的爱国情感。学习投入对爱国情感的跨时间点预测显示：T1 学习投入可以显著正向预测 T2 爱国情感（=0.22，P 0.001），T2 学习投入可以显著正向预测 T3 爱国情感（=0.18，P 0.00
13、1）。该模型拟 合 指 数 为 2/df=5.64，P 0.001，CFI=0.95，TLI=0.91，RMSEA=0.07，SRMR=0.05。图 3 “学习强国”学习投入对爱国情感的纵向预测模型表 1 “学习强国”学习与爱国情感/社会责任的平均分、标准差及相关分析变量1234567891011121314151617181.T1QD2.T1YY 0.88*3.T1FW 0.76*0.80*4.T1TR 0.77*0.81*0.80*5.T1AG 0.24*0.31*0.33*0.36*6.T1ZR 0.20*0.28*0.26*0.32*0.66*7.T2QD 0.37*0.35*0.32
14、*0.32*0.15*0.10*8.T2YY 0.37*0.36*0.33*0.33*0.17*0.14*0.88*9.T2FW 0.34*0.34*0.32*0.32*0.22*0.19*0.80*0.86*10.T2TR 0.37*0.37*0.34*0.35*0.21*0.17*0.82*0.87*0.87*11.T2AG 0.16*0.16*0.18*0.22*0.35*0.34*0.43*0.48*0.53*0.52*12.T2ZR 0.15*0.17*0.18*0.21*0.30*0.34*0.37*0.41*0.47*0.45*0.69*13.T3QD 0.38*0.34*0.3
15、3*0.34*0.13*0.12*0.54*0.52*0.52*0.51*0.30*0.32*14.T3YY 0.35*0.34*0.33*0.35*0.16*0.15*0.51*0.53*0.53*0.52*0.31*0.35*0.91*15.T3FW 0.32*0.31*0.34*0.35*0.18*0.15*0.48*0.49*0.52*0.49*0.33*0.35*0.81*0.86*16.T3TR 0.35*0.35*0.33*0.37*0.19*0.17*0.50*0.50*0.51*0.51*0.33*0.35*0.85*0.90*0.86*17.T3AG 0.22*0.22*0
16、.23*0.25*0.28*0.28*0.30*0.36*0.38*0.36*0.48*0.43*0.47*0.54*0.56*0.56*18.T3ZR 0.20*0.21*0.23*0.25*0.29*0.30*0.29*0.34*0.36*0.33*0.39*0.45*0.42*0.49*0.52*0.52*0.72*M19.65 10.39 10.74 14.42 25.698.8823.73 12.19 12.46 16.57 27.408.9723.23 11.83 12.10 15.98 26.28 8.60（SD）5.592.772.803.664.831.515.342.572.473.344.071.375.252.542.503.334.501.55注：T1=时间点 1，T2=时间点 2，T3=时间点 3，QD=学习强度，YY=学习意愿，FW=学习氛围，TR=学习投入，AG=爱国情感，ZR=社会责任，*P 0.001，*P 0.01，*P 0.05。2023年第10期 NEW MEDIA RESEARCH14新媒体研究图 4 显示，前一个时间点的学习氛围可以显著正向