基于潜在剖面分析高职院校学生心理健康状况模型
(威海海洋职业学院, 威海 264300)
摘要: 为了加强对职业院校学生心理健康水平的探究, 了解学生心理健康的总体状况。本研究对550名职业院校的学生进行调查, 研究主要采用SCL-90测量工具进行心理健康测试, 建立潜在剖面模型。通过SPSS、MPLUS分析, 研究发现, 高职院校学生心理健康水平相对较好, 心理健康水平高于全国常模, 但两极分化严重, 即心理异常学生的得分较高。在各个维度的检测中发现, 阳性因子较多的维度主要集中在: 强迫症状、人际敏感、抑郁三个方面。通过潜在剖面模型的分析, 发现学生的心理健康水平可以分为三个类别: “轻微问题组”“潜在问题组”和“高问题组”, 各个组别间差异明显, 学生的心理健康水平主要集中在“轻微问题组”。因此在高职院校的心理健康工作中, 需要开展日常宣传教育工作, 提升整体心理健康素养。同时加强对重点学生的监督工作, 开展追踪分析, 建立个人心理档案, 促进家校联动。
DOI: 10.48014/bcce.20221202001
引用格式: 卞玉薇. 基于潜在剖面分析高职院校学生心理健康状况模型[J]. 中国心理科学通报, 2023, 1(1): 1-6.
文章类型: 研究性论文
收稿日期: 2022-12-02
接收日期: 2023-04-23
出版日期: 2023-06-28
0 引言
职业教育是我国高等教育中不可缺少的重要一环，近年来党和政府逐渐加强对职业教育的扶持力度，发布了一系列的文件、方针政策指导职业教育的发展，如中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》[1]中指出:“加强各学段普通教育与职业教育渗透融通。”教育部等九部门关于印发《职业教育提质培优行动计划(2020—2023年)》[2]表明要加大职业教育的办学规模，其中指出:“职业教育与普通教育规模大体相当。”虽然职业教育的发展得到了政策层面的支持，但在社会层面上职业教育还尚未得到与普通本科教育同等的地位。一方面，人们对职业教育的认可度较低，认为职业教育是工厂教育，缺乏发展空间。另一方面，孙温平[3]提出考入职业院校的学生通常被贴上“失败者”的标签，也因此职业院校的学生常常承受了更多的来自家庭和社会的压力，可能会面临着更多的心理健康问题。但在学术界常常忽视了对于职业院校学生的研究，统一归为高等教育下的心理健康水平。
对于职业院校学生心理健康的研究相对较晚，直至21世纪初期才形成了相对系统的研究[4]。研究工具大多采用症状自评量表(Symptom Check List 90，SCL-90)，但研究结论却不相同，石贵莹等[5]认同职业院校学生的心理健康水平很差，得分远远高于全国常模;但也有学者的研究得出了相反的结论，认为高职院校学生的心理健康水平良好。因此职业院校学生的心理健康水平究竟如何，是本研究的重点，同时过去对于心理健康的研究采用“变量中心法”的分析方式，忽视了个体差异性;本研究采用“个体中心法”的潜在剖面模型分析，尝试构建属于职业院校学生的心理健康的潜在剖面模型[6]。
1 研究设计
1.1 研究对象
本研究以山东省4所职业院校的学生为研究对象，共发放问卷570份，有效问卷550份，有效问卷占96.491%。其中男生为388份，占比70.545%，女生占比29.455%;独生子女185人，占比33.636%，非独生子女365人，占比66.363%;大一194人，占比35.273%，大二151人，占比27.455%，大三205人，占比37.273%;月生活费主要集中在“1500以下”和“1500~2500”，占比97.272%。
1.2 研究工具
心理健康:对于心理健康的测量采用在国内外广泛应用的症状自评量表(Symptom Check List 90，简称SCL-90)[7]，量表共有90个测量题目，涵盖了躯体化、强迫症状等10个维度。采用李克特5分计分法，评分从1到5，1代表无症状，5代表症状严重，总分越低代表心理健康水平越高。在本研究的SCL-90整体ɑ系数为0.987，各个维度的ɑ系数均在0.8以上，代表内部一致性良好。
1.3 研究方法
本研究采用SPSS22.0作为数据分析软件，进行描述性分析;采用M-PLUS7.0作为潜在剖面模型分析的软件。
2 研究结果
2.1 共同方法偏差检验
为了防止本研究存在共同方法偏差，因此对测量进行Harman单因子检验。通过检验得出本研究不存在明显的共同方法偏差。
2.2 高职院校学生心理健康的总体分析
通过对SCL-90量表的分析，总因子得分为116.127±44.264，其中有75名调查对象的总分大于160，总检出率为13.636%。各个维度的阳性均值(因子分>=2)检出50人，总检出率为9.091%，见表1。与普通本科院校相比，高职院校学生的心理健康状况较差[8]，这与之前的假设相符。对所有因子的平均值进行排序，前三名的因子为:强迫症状、人际敏感与抑郁。
在与1986年全面常模进行比较上，结果显示，人际敏感、敌对、偏执、抑郁、焦虑等各维度均存在显著性差异，且显著低于全国常模(P<0.001)，见表2。
2.3 高职院校学生心理健康的人口学差异分析
对学生的心理健康在人口学方面进行分析，研究表明，在人口学方面差异性较小，如在躯体化方面，性别与生活费都存在显著相关(P<0.05)如表3所示;在恐怖方面，性别与生活费都存在显著相关(P<0.05)如表4所示。
表1 各维度阳性检出率
Table 1 Positive detection rate of each dimension
|
项目 |
躯体化 |
强迫症状 |
人际敏感 |
抑郁 |
焦虑 |
敌对 |
恐怖 |
偏执 |
精神病性 |
|
阳性人数 |
28 |
94 |
63 |
60 |
43 |
29 |
41 |
38 |
28 |
|
阳性检出率 |
5.091% |
17.091% |
11.455% |
10.909% |
7.818% |
5.273% |
7.455% |
6.909% |
5.091% |
表2 心理健康状况与全国常模的比较
Table 2 Comparison of mental health status with national normative
|
变量 |
调查对象 |
全国常模 |
T |
|
|
躯体化 |
1.219±0.442 |
1.34±0.45 |
-6.399 |
0.00*** |
|
强迫症状 |
1.491±0.676 |
1.69±0.61 |
-6.912 |
0.00*** |
|
人际敏感 |
1.352±0.608 |
1.76±0.67 |
-15.741 |
0.00*** |
|
抑郁 |
1.337±0.601 |
1.57±0.61 |
-9.091 |
0.00*** |
|
焦虑 |
1.234±0.512 |
1.42±0.43 |
-8.504 |
0.00*** |
|
敌对 |
1.236±0.462 |
1.50±0.57 |
-13.425 |
0.00*** |
|
恐怖 |
1.244±0.515 |
1.33±0.45 |
-3.895 |
0.00*** |
|
偏执 |
1.243±0.503 |
1.52±0.60 |
-12.930 |
0.00*** |
|
精神病性 |
1.199±0.446 |
1.36±0.47 |
-8.489 |
0.00*** |
注:*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001。
表3 人口学因素躯体化层面方差分析表
Table 3 Variance analysis table of somatization level of demographic factors
|
方差来源 |
平方和 |
自由度 |
均方和 |
F值 |
P |
|
性别 |
0.542 |
1 |
0.542 |
2.898 |
0.044 |
|
兄弟姐妹 |
0.210 |
1 |
0.210 |
1.086 |
0.298 |
|
生活费 |
1.714 |
3 |
0.571 |
2.959 |
0.032 |
|
年级 |
0.120 |
3 |
0.040 |
0.207 |
0.892 |
表4 人口学因素恐怖层面方差分析表
Table 4 Analysis table of variance of horror level of demographic factors
|
方差来源 |
平方和 |
自由度 |
均方和 |
F值 |
P |
|
性别 |
1.924 |
1 |
1.924 |
7.357 |
0.007 |
|
兄弟姐妹 |
0.003 |
1 |
0.003 |
0.010 |
0.922 |
|
生活费 |
1.984 |
3 |
0.661 |
2.728 |
0.047 |
|
年级 |
0.419 |
3 |
0.140 |
0.534 |
0.659 |
2.4 高职院校学生心理健康的潜在剖面模型分析
变量中心的研究方法可能会产生由于研究对象的不同而出现偏差的情况，因此对550名学生的心理健康进行个体中心方法的潜在剖面分析。以心理健康阳性检出率较高的6个维度为指标，对学生的心理健康情况开展潜在剖面模型的分析，其剖面拟合指数分类如表5所示。
表5 心理健康的潜在剖面拟合指数
Table 5 Potential profile fit index for mental health
|
类型数 |
AIC |
BIC |
Entropy |
|
1类 |
5623.076 |
5674.795 |
|
|
2类 |
2709.016 |
2790.904 |
0.988 |
|
3类 |
1439.578 |
1551.636 |
0.989 |
|
4类 |
975.468 |
1117.695 |
0.977 |
|
5类 |
341.871 |
514.268 |
0.979 |
潜在剖面模型主要的判断指标有AIC、BIC、Lo-Mendell-Rubin似然比检验和Entropy值，具体见表3。在AIC、BIC层面，从得到的数据可知，类别数从1类增加到5类时，值存在减小的趋势。具体而言，模型从1类别增加到2类别时、从2类别增加到3类别时，值下降幅度较大;但当模型的AIC、BIC值从3类别增加到4类别，以及从4类别增加到5类别时，值下降幅度较小。说明在2、3类别的模型处出现拐点，因此可得出AIC、BIC支持2、3类别模型;其次从在Lo-Mendell-Rubin似然比检验层面上，只有3类别模型的LMRT达到显著性水平(P<0.1)，因此LMRT检验支持3类别模型;最后在分类指数上，1~5类别模型的Entropy值均在0.8以上，准确性较高。因此，综上所述确定3类别指数模型为学生心理健康的最优模型。
分别选取3类学生心理健康的6个指标均值绘制图表，作为潜在剖面图，得分情况如图1所示。
图1 心理健康剖面图
Fig.1 Mental health profile
从图1中的数据可以看到，三类学生的心理健康水平差异明显。其中一条学生各维度的因子得分都在1左右，属于心理健康的类型，因此命名为“轻微问题组”;另一条学生各维度因子得分都在2左右，属于阳性因子检出的临界值，因此命名为“潜在问题组”;还有一条学生各维度因子得分都在3左右，高于阳性因子检出的临界值，因此命名为“高问题组”。通过分析发现，三种类型的学生占比分别为:81.091%、14.359%、4.551%。
3 结论与建议
3.1 学生心理健康状况总体良好，但阳性因子分布不均
通过对550名高职院校学生心理健康状况的分析发现，学生的心理健康状况普遍较好。与1986年全国常模相比，心理健康的各个维度均得分较低。同全国常模相比，高职院校学生的心理健康水平与预期有所差距，可能是两方面的原因促成。一方面是因为全国常模的年份久远，随着经济社会的发展，对于心理层面的教育与关注得到了社会的关注。目前学生整体的心理水平已经提高[9]。另一方面，随着国家和社会对于职业教育的大力推进，高职院校的学生已经不在被视为“失败者”，许多学生从理论知识的学习转为技术的学习，在这当中感受到了自信，从而提高了心理健康水平。但从各个维度来看，学生的心理健康阳性因子分布水平不均，主要的阳性因子集中在强迫症状、人际敏感、抑郁三个方面。因此在对职业院校学生进行心理健康教育的过程中可以重点关注这三部分。通过对数据的分析，高职院校需建立学生心理健康的预警系统，推进心理健康教育全员化、个体化。从具体的实践层面上，在新生入校期间，做好新生的心理健康筛查工作，同时定期举办心理健康讲座，举办形式多样的心理健康活动。加强心理健康知识的普及和宣传，从整体上逐步提高学生的心理健康水平。
3.2 学生心理健康水平差异大，心理异常学生突出
虽然从整体上看高职院校学生心理健康水平有所提高，总体阳性检出率和因子阳性检出率下降。但从个体层面上看，被调查的学生中部分存在总体分数过高的情况。如SCL-90的临界分为160分，但部分学生的分值达到300分甚至是400分以上。说明在高职院校中仍存在心理异常的学生。因此在日常开展工作的过程中，除了要开展整体性的心理健康教育外，还需要针对特殊学生开展个体化心理健康教育工作。尤其是针对心理异常学生的谈心谈话和心理咨询工作，建立家校联动系统，及时与家庭沟通，了解学生的家庭环境和突发事件，及时跟进学生的心理健康状况，当出现不可控的心理事件后，需要及时与家长联系，送医治疗。
3.3 学生心理健康类别明显，三类学生差异显著
通过潜在剖面模型的分析，将学生的心理健康水平分为三类:“轻微问题组”、“潜在问题组”和“高问题组”。其中绝大部分学生属于“轻微问题组”，这类学生的心理健康水平良好。另外值得关注的是“高问题组”的学生，他们在各个维度上的因子得分均较高，这说明这部分学生的心理健康水平堪忧，需要及时进行介入。在日常的工作中，需要对这部分学生建立单独的心理健康档案，定期追踪学生的心理健康水平，及时关注。倘若发现心理健康问题严重需及时联系专业的心理治疗予以帮助。
利益冲突: 作者声明无利益冲突。
[①] 通讯作者 Corresponding author:卞玉薇，785727390@qq.com
收稿日期:2022-12-02; 录用日期:2023-04-23; 发表日期:2023-06-28
基金项目:威海海洋职业学院人文社会科学研究项目(SZ21YB07)
参考文献(References)
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http://www.gov.cn/zhengce/2021-10/12/content_5642120.htm
[2] 中国政府网. 职业教育提质培优行动计划(2020—2023年)[EB/OL]. 2021.
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https://doi.org/10.16835/j.cnki.1000-9817.2016.06.034
Analysis of Mental Health Status Model of Students in Higher Vocational Colleges based on Potential Profile
(Weihai Ocean Vocational College, Weihai 264300, China)
Abstract: In order to strengthen the level of vocational college students' mental health research, and to understand the overall situation of students' mental health, this study investigated 550 vocational college students. The study mainly used the SCL-90 measurement tool to conduct a mental health test and establish the potential profile model. Through the analysis of SPSS and MPLUS, the study found that the mental health level of students in vocational college was relatively good, with higher levels of mental health than the national norm, but with serious polarization, i. e. higher scores for students with psychological abnormalities. In each dimension of the test, it was found that the dimensions with more positive factors were more mainly focused on: obsessive-compulsive symptoms, interpersonal sensitivity and depression. Through the analysis of the potential profile model, it was found that the mental health level of students could be divided into three categories: “Mildly problematic group”, “Potentially problematic group” and“Highly Problematic Group”, the mental health level of the students mainly concentrated in the“Minor problem group”. The differences between the groups are obvious, and students' mental health levels are mainly concentrated in the “mild problem group”. Therefore, in the mental health work of higher vocational colleges, it is necessary to carry out daily propaganda and education to improve overall mental health literacy. At the same time, we need to strengthen the supervision of key students, carry out tracking analysis, establish personal psychological files, and promote home-school interaction.
Keywords: Vocational colleges, mental health, potential profile model
DOI: 10.48014/bcce.20221202001
Citation: BIAN Yuwei. Analysis of mental health status model of students in higher vocational colleges based on potential profile[J]. Bulletin of Chinese Civil Engineering, 2023, 1(1): 1-6.