个人智力心态与感知的学校智力心态在学习动机和成就中的不同作用 张凯（Kai Zhang）、 何武晶（Wu-jing He） 以及 姜慧飞（Hui-fei Jiang）

《Journal of Intelligence》：The Distinct Roles of Personal and Perceived School Intelligence Mindsets in Learning Motivation and Achievement Kai Zhang, Wu-jing He and Hui-fei Jiang

　　摘要 从自我决定理论（SDT）的角度出发，本研究探讨了（1）感知到的学校智力心态（PSIM）如何作为个人智力心态（PIM）的前因，以及（2）这两种信念系统如何不同程度地预测学生的学习相关结果。共有607名中国中学生（58%为女性；平均年龄=13.72岁，标准差=1.58岁）参与了这项研究。PSIM和PIM通过修改版的成长型心态问卷进行测量。学习相关结果的两个方面，即学习动机和学业成绩，分别通过学术动机量表和区级标准化考试进行评估。采用带有偏差校正的自举法的结构方程建模（SEM）来检验假设的中介模型。研究结果揭示了两个关键发现：首先，PSIM显著预测了PIM；其次，PSIM通过不同的路径对学习动机和学业成绩产生了不同的预测效应。具体而言，PSIM对学习动机没有显著的直接影响，但其对学习动机的影响完全通过PIM中介。相反，PSIM对学业成绩有显著的直接影响，而这种影响并未通过PIM中介。这些发现表明，学校层面的心态环境和个人信念系统通过不同的路径发挥作用，这表明可能需要同时针对学校氛围和个人信念的干预措施来有效提升学生的学习动机和学业表现。

1. 引言 与以往主要关注个体层面学生智力内隐理论后果的研究（He & Zhang, 2024）——此处称为个人智力心态（PIM）相比，人们对学校环境中PIM的潜在前提条件及其在学校背景下对学生学习结果的影响知之甚少。基于自我决定理论（SDT；Ryan & Deci, 2000）和心态理论（Dweck, 1999）的观点，我们认为感知到的学校智力心态（PSIM），即学生对学校智力内隐理论的看法（在概念上类似于先前研究中称为制度心态的概念；Murphy & Dweck, 2010），会塑造学生的PIM，进而影响他们的学习结果。本研究聚焦于两个代表性领域：学生的学习动机和学业成绩。这一研究基于SDT（Ryan & Deci, 2000）和Dweck（1999）的框架，这两种理论都认为个人心态与主观体验更为相关，而情境信号则更多与客观结果相关。在这个框架下，PIM代表学生对智力可塑性的内化信念，而PSIM捕捉了学生对学校整体氛围的感知。我们进一步提出，这两种智力心态可能通过不同的路径产生不同的预测效应。具体来说，预期PIM比PSIM更能预测学生的学习动机，而PSIM则比PIM更能预测学业成绩。此外，PSIM通过PIM的中介作用影响学习动机。通过分析这些关系，本研究旨在明确个人和制度智力心态在塑造学生学习结果中的不同作用。

1.1. 自我决定理论（SDT）视角下的PSIM和PIM在学生学习结果中的作用 个人智力心态（PIM），也称为个体层面的智力内隐理论，指的是个体关于智力是否为可发展的可塑特质（成长型心态）或固定的先天实体（固定型心态；Dweck, 1999）的信念。这一概念因对学生学术参与度和韧性的影响而被广泛研究。相比之下，感知到的学校智力心态（PSIM）指的是个体学生对学校关于智力可塑性和可训练性的集体信念的感知。这一概念与Murphy和Dweck（2010）所称的制度心态在概念上一致，后者捕捉了嵌入在学校文化、政策和常规实践中的关于能力和学习的潜藏信息。换句话说，PSIM通过反映个体学生对制度层面智力内隐理论的感知，与PIM形成区别。SDT（Ryan & Deci, 2000）提供了一个有洞察力的理论框架，用于理解这两种心态在学校环境中如何影响学生的学习结果。SDT认为，社会环境通过支持或阻碍个体的自主性、能力和关联性的基本心理需求来影响学习动机、参与度和表现。学生感知到支持成长型心态的学校氛围（即高PSIM——强调努力、从错误中学习和进步的价值）可以满足这些基本心理需求。这样的氛围通过将挑战视为成长的机会来支持自主性，通过相信努力带来掌握来增强能力，并通过创造协作而非竞争性的环境来促进关联性。因此，这样的氛围被认为有助于促进学生的学习动机和客观学业成绩。正如Ryan和Deci（2000）所说：“支持自主性、能力和关联性的社会环境会促进动机、参与度和幸福感，而忽视或阻碍这些需求的环境则会降低动机和表现”（第68页）。与这一理论观点一致，已有研究一致发现，感知到的情境心态与学生的学习动机和学业表现相关。例如，Canning等人（2019）发现，认为教授持有固定型心态的学生表现出较低的学习动机和较低的最终成绩。同样，Muenks等人（2020）表明，这种感知与较低的参与度和增加的心理脆弱性相关，最终导致较差的学业表现。最近，Kim等人（2024）也报告说，学生对教学心态的集体感知对他们的学术结果有显著影响。此外，SDT（Ryan & Deci, 2000）还提供了将PSIM转化为学生学习结果的心理学机制的理论见解。具体而言，SDT的内化和整合原则为这种转化路径提供了理论解释。根据这一观点，PSIM和PIM之间的关系可以理解为需求支持的内化过程。特别是，被认为支持成长型心态的学校环境可能有助于满足学生的自主性、能力和关联性的基本心理需求。当这些需求得到满足时，学生更有可能内化外部价值，并逐渐将感知到的情境信念转化为个人信念系统。从这个意义上说，PSIM作为情境前因，通过内化过程塑造PIM。这表明PIM可以被视为感知到的情境信念的内化表现。

1.2. 从PSIM和PIM到学习动机和成绩的不同路径 基于关于智力的情境和个人信念系统的概念区分，以及它们与动机和表现结果的差异性关联的先前证据，我们提出PSIM和PIM可能与学习结果的所有方面并不都呈一致关系；相反，它们可能对主观心理方面（如学习动机）和客观表现结果（如学业成绩）表现出不同的预测模式。这种区分意味着情境和个人信念系统在塑造学习结果的过程中通过不同的路径发挥作用。具体来说，作为内化整合的信念系统，PIM是自我决定理论的核心部分，它促使学生关注功能的内在和主观方面，如他们对学术挑战的个人解读、面对困难时付出努力的意愿以及他们对掌握学习的内在动机。从这个意义上说，PIM被认为与学生的学习动机有直接联系。相反，PSIM反映学生对情境影响的感知，其效应通常通过塑造外在和客观的功能方面来体现，如学校环境中提供的机会、激励和评价标准。因此，PSIM预计与成绩和标准化测试分数（学业成绩）等客观、可验证的结果更直接相关，这些结果与制度结构和评价实践紧密相关。虽然SDT主要认为情境信念对动机的影响是通过内化过程实现的，但从理论上讲，感知到的情境信号也可能直接关联学习动机。然而，这种路径并非SDT框架的核心，因此在本次研究中被视为探索性内容而非主要理论预测。这一推理与SDT的生态视角一致，强调情境影响通常对由情境系统直接认可的客观结果有更直接的影响（Ryan & Deci, 2000）。

1.3. 从PSIM和PIM到学习动机和成绩的不同路径 基于关于智力的情境和个人信念系统的概念区分，以及它们与动机和表现结果的不同关联的先前证据，我们提出PSIM和PIM可能与学习结果的所有方面并不都呈一致关系；相反，它们可能对主观心理方面（如学习动机）和客观表现结果（如学业成绩）表现出不同的预测模式。这种区分意味着情境和个人信念系统在塑造学习结果的过程中通过不同的路径发挥作用。具体来说，作为内化整合的信念系统，PIM是自我决定理论的核心部分，它促使学生关注功能的内在和主观方面。相反，PSIM反映学生对情境影响的感知，其效应通常通过塑造学校环境中提供的机会、激励和评价标准等外在和客观方面来体现。因此，PSIM预计与成绩和标准化测试分数（学业成绩）等客观、可验证的结果更直接相关，这些结果与制度结构和评价实践紧密相关。同时，尽管SDT主要认为情境信念对动机的影响是通过内化过程实现的，但从理论上讲，感知到的情境信号也可能直接关联学习动机。然而，这种路径并非SDT框架的核心，因此在本次研究中被视为探索性内容而非主要理论预测。这种推理与SDT的生态视角一致，强调情境影响通常对由情境系统直接认可的客观结果有更直接的影响（Ryan & Deci, 2000）。已有实证研究支持PSIM和PIM影响学习结果的主观和客观方面的不同路径。专注于个体层面的PIM的研究一致表明，其较强的关联因素是动机和自我调节变量（如Burnette等人，2013；Liu, 2021）。这些发现表明，个人心态因素与主观动机体验的关系更为密切，而与客观表现结果的关系较远。相比之下，大量情境层面的研究表明，感知到的学校或教师心态通常与学业表现有更直接的联系。在情境层面，先前研究表明，感知到的学校或教师心态与学业表现结果更有直接关系（如Canning等人，2019；Park等人，2018）。这些发现表明，情境线索可能对客观表现指标有更直接的影响。事实上，关于学习动机和学业成绩之间关系的研究结果并不一致。虽然一些研究记录了两者之间的显著正相关（Legault等人，2006；Taylor等人，2014），但其他研究表明这种关系可能较弱或依赖于具体情境。例如，Trautwein等人（2006）使用互惠效应模型发现，先前的成就可以一致预测后续的学习动机，而从学习动机到后续成就的逆向路径则可以忽略不计。类似地，Gagné和St. Père（2001）报告说，某些自我报告的动机指标在控制认知能力后无法解释学业成绩的额外变异。最近的研究进一步强调了这种关系的复杂性（Papageorgiou等人，2025）。这些发现表明，学习动机和学业成绩代表了学习结果的相关但不同的方面，可能受不同前因和机制的影响。总的来说，上述理论推理和实证发现表明，PSIM和PIM可能以不同的方式和途径促进学生的学习结果。分别研究它们与不同学习相关结果（如学习动机和学业成绩）的独特联系，可以提供更精确的信念系统运作模型。这种方法意味着促进学生的全面发展可能需要同时考虑学校氛围和学生个人的信念系统。**本研究**

前几节内容强调了PSIM（感知学校智力心态）和PIM（个人智力心态）虽然代表不同的信念系统，但它们之间存在相互关系，并可能通过不同的机制影响学生的学习成果。虽然社会建构理论（SDT）为理解如何将情境信念内化为个人信念系统提供了理论基础，先前的研究也表明这些构建与主观结果和客观结果之间存在差异性联系，但仍然存在一些重要的空白。首先，尽管SDT为将PIM视为PSIM影响学生结果的中介机制提供了理论依据，但明确测试这一路径的实证研究仍然很少。现有研究主要集中在PIM的直接影响上（Lam & Zhou, 2025），或者将感知的组织心态作为情境预测因素进行研究（Quaigrain et al., 2026），很少探讨它们通过中介作用的动态互动。其次，对于这些构建与学习相关结果的不同方面之间的关联途径关注不足。尽管理论推理和先前的研究结果表明PSIM和PIM在主观结果和客观结果中可能扮演独特的功能角色，但这种区分很少在综合模型中进行测试。

为了解决这些空白，本研究提出了一个概念模型（图1），该模型同时考察了PIM的中介机制，并包括了从PSIM到学习动机和学术成就的直接途径。这种综合方法使我们能够理解感知的学校环境的影响是否通过个人信念传递，以及每种心态构建是否独特地促进了学生学习成果的不同方面。具体来说，我们测试了以下假设：

**图1. 本研究的概念模型**
注：PSIM = 感知学校智力心态；PIM = 个人智力心态；LM = 学习动机；AA = 学术成就。椭圆代表通过多项目量表测量的潜在变量；矩形代表学术成就这一观察变量。

**假设1 (H1)**：PSIM与PIM之间存在正相关关系。
**假设2 (H2)**：PSIM与学习动机之间存在正相关关系。
**假设3 (H3)**：PSIM与学术成就之间存在正相关关系。
**假设4 (H4)**：PIM中介了PSIM与学习动机之间的关联。
**假设5 (H5)**：PIM中介了PSIM与学术成就之间的关联。

通过测试H1，我们评估了PSIM作为PIM前提条件的作用。通过测试H2和H3，我们评估了从情境预测因素（PSIM）到两个结果变量（学习动机和学术成就）的直接路径。通过测试H4和H5，我们评估了通过个人中介（PIM）连接PSIM与学习成果不同方面的中介路径。

**2. 方法论**

**2.1. 参与者和程序**

本研究招募了628名来自中国 mainland 上海公立中学的学生参与。招募过程与学校管理人员和班主任协调进行，他们直接向学生分发研究信息和在线调查链接。在参与之前，已获得学校管理层和家长的知情同意。学生被告知研究的目的、参与的自愿性质以及他们回答的保密性。学生在老师的监督下有足够的时间在正常上课时间内完成调查，以确保测试环境的标准化。数据清理后，由于回答不完整，有21名参与者被排除（流失率为3.34%），最终样本为607名学生（其中58%为女性）。参与者的年龄范围在12至15岁之间（平均年龄=13.72岁，标准差=1.58岁）。样本来自社会经济背景普遍中等水平的公立中学。这些学校遵循标准化的国家课程，为参与者提供了统一的学术环境。调查包括了PIM、PSIM和学习动机的自我报告测量，设计得简洁且适合年龄特点。平均而言，学生完成每份问卷大约需要五分钟，整个数据收集过程不超过20分钟。学术成就数据来自通过学校官方记录获得的学科核心科目（中文、英语、数学和科学）的区级标准化考试成绩，以确保客观性和准确性。所有程序均符合作者所在机构的人类研究伦理委员会的批准标准，并有严格的协议来确保保密性、数据安全和自愿参与。

**2.2. 工具**

**2.2.1. PSIM**

PSIM的评估基于4项GMI（Dweck, 1999）的改编版本，项目表述经过系统修改，以反映学生对学校层面智力信念的感知。根据先前的研究，这些项目被修改为反映学生对学校集体智力信念的感知（例如，Murphy & Dweck, 2010; Canning et al., 2019; Muenks et al., 2020）。例如，原始项目“你的智力是一定的，你真的无法改变它”被修改为“在这所学校，学生们的智力是一定的，他们真的无法改变它”。同样，项目“无论你是谁，你都可以显著提高你的智力水平”被修改为“这所学校是一个可以显著提高学生智力水平的地方”。回答采用6点李克特量表，从1（强烈反对）到6（强烈同意），得分越高表示越强烈认为学校推崇成长导向的氛围。重要的是，这种改编旨在通过始终将学校作为机构来捕捉学生对学校层面信念的感知。此类改编在先前的研究中表现出良好的心理测量特性。Canning et al.（2019）报告说，当使用这些项目来测量学生对教授心态信念的感知时，信度很高（Cronbach’s α = 0.91）。同样，Muenks et al.（2020）在四项研究中报告了稳定的高信度（每个样本的Cronbach’s α = 0.90）。这些发现支持将隐含智力理论量表改编为评估感知情境信念的有效性，表明此类测量能够可靠地捕捉学生对机构或教学心态的感知。在本研究中，量表的内部一致性良好，Cronbach’s α为0.80。CFA结果显示模型拟合度良好：χ2/df = 2.47，RMSEA = 0.052，SRMR = 0.041，CFI = 0.94，TLI = 0.93。

**2.2.2. PIM**

PIM的测量基于4项成长心态清单（GMI；Dweck, 1999）的中文版本。以下是一个示例项目：“即使是你基本的智力水平也可以大幅提高。”回答采用6点李克特量表，从1（强烈反对）到6（强烈同意），得分越高表示越支持智力是可塑的信念。GMI还缓解了最近研究中提到的积极措辞效应（Yu & Kreijkes, 2017），否则由于社会期望，特别是对于熟悉成长心态概念的参与者来说，可能会夸大增量回答。先前的研究已经证明了该量表在不同背景下的可靠性和有效性，Cronbach’s α系数在0.76到0.88之间（C. Hu et al., 2022; Zhao et al., 2023）。其在中文教育环境中的适用性也在教师（Zhang & He, 2024）和学生（Zeng et al., 2016）样本中得到确认。此外，先前的探索性因素分析显示共同性在0.59到0.72之间，因素载荷在0.77到0.85之间（Dixson, 2022），为该量表的结构性有效性提供了额外证据。在本研究中，GMI的内部一致性令人满意，Cronbach’s α系数为0.82。确认性因素分析（CFA）进一步证明了其结构有效性：χ2/df = 2.31，RMSEA = 0.048，SRMR = 0.039，CFI = 0.95，TLI = 0.94。

**2.2.3. 学习动机**

使用学术动机量表（AMS；Vallerand et al., 1992）来评估学生的学习动机。AMS已被广泛应用于不同年龄段的人群，包括在中学群体的验证研究中。该量表包含28个项目，采用7点李克特量表评定，从1（强烈反对）到7（强烈同意）。该工具涵盖了学术动机的多个维度：掌握知识的内在动机（例如，“我去学校是因为我在学习新事物时感到愉快和满足”）、成就的内在动机（例如，“我学习是因为我喜欢实现自己设定的目标”）、体验刺激的内在动机（例如，“我学习是因为我发现解决挑战性问题很刺激”）、外部调节的外在动机（例如，“我学习是因为我需要好成绩为未来做准备”）、内化调节的外在动机（例如，“我学习是因为如果表现不好我会感到羞愧”）以及无动机（例如，“我不知道自己为什么去学校，感觉自己在浪费时间”）。评估无动机的项目进行了反向评分，总体得分越高表示学习动机越强。先前的研究证明了AMS良好的心理测量特性，Cronbach’s α系数通常超过0.80，确认性因素分析支持其结构有效性（例如，Guay et al., 2015; RMSEA = 0.068，CFI = 0.95，TLI = 0.94）。在本研究中，学术动机量表表现出良好的内部一致性，Cronbach’s α系数为0.84。确认性因素分析（CFA）进一步支持了其结构有效性，模型拟合度良好：χ2/df = 2.48，RMSEA = 0.047，SRMR = 0.038，CFI = 0.95，TLI = 0.94。

**2.3. 统计分析**

数据使用SPSS 30.0和AMOS 30.0进行分析。计算描述性统计、内部一致性系数（Cronbach’s α）和皮尔逊相关性，以检查研究变量之间的初步关系。进行确认性因素分析（CFA）以评估测量模型，参考χ2/df比率、RMSEA、SRMR、CFI和TLI来评估模型拟合度，采用常规的切点标准（L. T. Hu & Bentler, 1999）。为了简化模型复杂度，学术动机量表的28个项目被合并为七个部分，对应于其原始的子维度（Little et al., 2002）。采用这种分组方法是为了实现更简洁的测量模型并提高参数估计的稳定性。尽管AMS包含多个子维度，但这些维度可以被视为整体学术动机的高阶构建的指标，这为在子量表层面进行分组提供了理论依据。此外，组分化已被证明可以提高指标的可靠性和减少抽样误差，当构建已经明确时。然而，我们也认识到分组可能会掩盖项目层面的变异性和潜在的多维性，因此结果应谨慎解释。然后使用结构方程建模（SEM）来测试假设的中介和差异路径。PIM的中介效应基于带有5000次重抽样的偏差校正自举方法进行检验（Preacher & Hayes, 2008）。通过参考自举置信区间（Cheung, 2009）来测试回归路径之间的预测强度差异。缺失数据（<5%）通过完全信息最大似然（FIML；Enders & Bandalos, 2001）估计进行处理。统计显著性設定为p < .05。

**3. 结果**

**3.1. 双变量分析**

表1显示了研究变量之间的双变量相关性。关于研究假设，发现PSIM与PIM（r = 0.42，p < .001）和学术成就（AA = 0.32，p < .001）之间存在显著的正相关关系。PIM还与学习动机（LM = 0.36，p < .001）和学术成就（AA = 0.11，p < .05）之间存在正相关关系。PSIM与学习动机（LM）之间也观察到了小但显著的相关性（r = 0.10，p < .05）。然而，学习动机（LM）与学术成就（AA = ?0.02，n.s.）之间没有显著相关性。关于人口统计变量，年龄和教育年限存在强烈且显著的相关性（r = 0.81，p < .001），而年龄和性别与主要研究变量无关。描述性统计、研究变量的可靠性估计及其相互相关性。3.2. 结构方程模型（SEM） 3.2.1. 模型拟合所建立的模型（图2）与数据拟合良好，χ2(99) = 113.79，p = .147，χ2/df = 1.15，RMSEA = 0.016，SRMR = 0.070，CFI = 0.997，TLI = 0.997。简约度调整后的指标（PNFI = 0.807 和 PCFI = 0.823），以及 AIC 和 ECVI 值进一步支持了该模型的合理性。在 0.05 和 0.01 的显著性水平下，Hoelter 的临界 N 值均超过 600，表明在当前样本量（n = 607）下模型是稳定的。图2. 个人智力心态在感知学校智力心态与学生成果之间的关系中的中介作用的结构方程模型。注释：PSIM = 感知学校智力心态；PIM = 个人智力心态；LM = 学习动机；AA = 学术成就。3.2.2. 结构路径结构模型的结果如表2所示。路径系数（图A）显示，PSIM 显著预测了 PIM（β = 0.36，p < .001），支持了假设H1。关于差异性直接路径，PSIM 到学习动机的直接路径不显著（β = 0.08，n.s.），表明假设H2没有得到支持。相反，PSIM 显著且直接预测了学术成就（β = 0.27，p < .001），支持了假设H3。就中介变量而言，PIM 显著预测了学习动机（β = 0.31，p < .001），但未显著预测学术成就（β = 0.08，n.s.）。LM 到 AA 的路径也不显著（β = ?0.01，n.s.）。进行了自助法中介检验（图B）以测试假设H4和H5。结果表明，PSIM 通过 PIM 对 LM 的间接效应显著（β = 0.114，95% CI [0.070, 0.170]，p < .001），从而支持了假设H4。相比之下，PSIM 通过 PIM 对 AA 的间接效应不显著（β = 0.03，95% CI [?0.02, 0.08]，n.s.），从而拒绝了假设H5。该模型解释了学习动机方差的32%和学术成就方差的18%，表明具有中等的解释能力。表2. 结构方程模型中的直接效应、间接效应和总效应。（图A）标准化和非标准化的路径系数。（图B）自助法中介效应。4. 讨论 4.1. 理论意义本研究通过阐明 PSIM 和 PIM 如何共同影响学生的学习相关结果，为成长心态的理论研究做出了贡献。这些发现从以下几个方面具有理论意义：它们将 PSIM 识别为 PIM 的可能前因，强调 PIM 作为中介机制，并区分了 PSIM 和 PIM 的不同作用。关键的是，得到支持和未得到支持的假设的具体模式提供了关于这些个人和情境心态如何运作的细微见解。首先，本研究推进了 PIM 前因的理论化。尽管先前的研究主要强调 PIM 作为预测教育结果的个人信念系统（例如，He & Zhang, 2024），但最近的研究开始强调情境和制度因素在塑造学生信念系统中的重要性（例如，Bardach et al., 2024; Kim et al., 2024）。本研究通过表明学生的个人信念可能部分受到他们在学校中对智力的感知情境心态的影响，扩展了这一新兴研究方向。与自我决定理论（SDT，Ryan & Deci, 2000）一致，结果表明学生内化了他们在学校环境中感知到的价值观。当学生认为学校鼓励努力和进步时，他们可能更倾向于支持个人成长心态。这一解释与组织研究结果一致，即工作场所中的感知情境心态可以与员工的自我认知和下游结果相关（Canning et al., 2020; Emerson & Murphy, 2015; Murphy & Dweck, 2010）。将这些见解扩展到教育环境中，本研究认为 PSIM 可以被视为 PIM 的合理前因，为理解个人智力信念如何通过学校层面的感知发展提供了途径。这一观点也与更广泛的问题相呼应，即社会化过程如何塑造个人层面的信念：研究结果表明，PIM 不应被视为完全由先天因素决定的，而应被视为情境性的和可塑的，反映了个体能动性与情境线索之间的相互作用。其次，PSIM 到学习动机的直接路径不显著（假设H2未得到支持），但通过 PIM 的中介效应显著（假设H4得到支持），这有助于更好地理解学校心态如何影响动机。这种模式与情境信念与动机之间理论上的间接关系一致。从 SDT 的角度来看，情境影响通常通过心理过程内化后才能影响动机结果。因此，PSIM 对学习动机的影响主要通过 PIM 而不是直接路径发挥作用。值得注意的是，当包含 PIM 时，PSIM 与学习动机之间的显著双变量相关性（r = 0.10，p < .05）在 SEM 分析中变成了不显著的直接路径，表明这种关系主要由 PIM 解释。这一发现与 SDT 强调的内化过程一致，即外部价值观通过内化成为个人认可和具有激励力的过程（Ryan & Deci, 2000）。它还表明，PSIM 和 PIM 只是影响学生学习动机和学术成就的一组因素的一部分。第三，中介效应的模式为理论上的不同路径提供了实证支持。直接通往学术成就的显著路径（假设H3得到支持）与成就的中介效应不显著（假设H5未得到支持）支持了区分个人和情境预测因子的理论论点。这表明 PIM 是动机结果的关键心理通道，但不是绩效结果的必要通道。这一发现表明，PSIM 对学术成就的影响可能通过直接促进或限制绩效结果的情境机制来实现。这种分离强调了 PSIM 和 PIM 的不同功能角色：PIM 更多地影响学习动机的内部世界，而 PSIM 更多地影响学术表现和成就的外部指标。结果进一步强调了 PIM 作为中介机制的潜在重要性，即感知的情境心态如何影响学生的动机状态。PSIM 通过 PIM 对学习动机的显著间接效应（假设H4得到支持）与 SDT 的观点一致，即当环境中的价值观内化后可能变得具有影响力（Ryan & Deci, 2000）。之前的研究已经记录了 PSIM 与动机和表现之间的直接关联（Canning et al., 2019; Kim et al., 2024; Muenks et al., 2020），但很少有研究明确测试 PIM 作为中介因素的作用。通过表明学生的 PIM 可能将学校层面的信念转化为动机结果，本研究为关于成长心态干预应针对个人还是机构的先前辩论增添了新的见解。研究结果表明，情境信号可能在内化为个人信念系统时才对动机产生影响。从理论上讲，这意味着情境信念可能不是孤立运作的，而是通过个人信念系统进行心理过滤。本研究通过明确 PSIM 和 PIM 的不同预测路径，完善了理论解释。与 SDT 一致，结果表明，作为内化的信念系统，PIM 是学生主观动机体验的重要预测因子，而作为感知的情境心态，PSIM 是客观成就结果的重要预测因子。这一区别补充了研究发现，个人隐含理论往往与动机过程有更强的联系（Burnette et al., 2013; Liu, 2021），而感知的课堂或学校心态通常与表现指标相关（Canning et al., 2019; Park et al., 2018）。通过同时建模这两种心态，本研究提供了双重路径视角的证据：PIM 与学习动机关联更紧密，而 PSIM 与学术成就关联更紧密。这一框架超越了单一路径模型，强调了个人和感知情境心态的不同贡献。重要的是，这一视角还允许进一步理论化主观和客观结果是如何共同产生的。例如，动机可能是 PIM 的直接结果，而成就可能反映了超出个人信念系统的多种情境因素的累积影响。最后，本研究为心态研究中个体和感知情境视角的更广泛理论整合做出了贡献。先前的研究通常只关注 PIM（Lam & Zhou, 2025）或感知的情境心态（Quaigrain et al., 2026）。通过研究它们的相互作用，本研究揭示了 PSIM 与 PIM 的关联（假设H1得到支持），PIM 介导了 PSIM 与学习动机之间的关系（假设H4得到支持），并且两者都表现出不同但互补的预测作用。此外，研究发现表明个人和感知情境心态之间的一致性至关重要，因为不一致可能会削弱动机结果，而一致性则增强了内化和表现（Giel et al., 2020; Park et al., 2018）。这种整合表明，学生的学习不仅受到他们个人信念的影响，还受到他们对学校心态的解释的影响。因此，研究结果指向了一种更生态学的心态理论，即个人和感知情境心态被视为学习过程中的相互构成元素。这种理论强调个体层面和情境层面的过程不应被视为独立的，而应在学习过程中动态共同构建。同时，本研究中观察到的相对较小的效应大小表明，这些过程与其他影响学生学习结果的因素一起作用。4.2. 实际意义本研究为学校、教师和政策制定者提供了几项实际建议，指出了如何利用学校环境和学生个人信念的不同方面来支持学习动机和学术成就。首先，PSIM 显著预测 PIM 的发现（假设H1得到支持）突出了制度环境作为个人信念发展的重要前提。对于旨在培养学生成长心态的学校而言，最初的关注点不应仅限于个体干预；相反，学校应积极调整其文化、行政政策和教学实践，以一贯传达成长导向的信息。这种系统层面的协调与建立制度心态的概念一致，通常是塑造学生个人信念的基础步骤（Murphy & Dweck, 2010）。这种对制度环境的重视至关重要，因为社会环境是塑造个人信念系统的基础（Ryan & Deci, 2000）。其次，PSIM 对学术成就的直接和非中介效应（假设H3得到支持，H5未得到支持）指出了一个更直接的改善绩效结果的途径。这种模式表明，学校可以通过调整影响感知学校氛围的制度政策和结构因素来直接影响学术表现，例如奖励进步的评估方法、突出努力的认可系统，以及避免基于天赋给学生贴标签的全校讨论，这些可能直接影响学生的成绩和测试分数。因此，学校领导可以投资于塑造这些更广泛的系统和文化元素，类似于 Murphy 和 Dweck（2010）描述的制度心态，期望对学术表现有直接的回报。这种方法采取了双管齐下的策略：一组策略（侧重于内化）旨在培养持续的动力，而另一组策略（侧重于环境）则旨在促进即时的学业表现。第三，研究发现，学校支持氛围（PSIM）仅通过心理仪器模型（PIM）的中介作用影响学习动机（H4得到支持），而不是通过直接路径（H2未得到支持），这强调了一个关键点：仅仅创造一个促进成长的学校氛围并不足以直接增强学生的动机；只有当学生主动内化这种氛围时，它才能发挥最佳作用。这一发现与自我决定理论（SDT，Ryan & Deci, 2000）是一致的，该理论认为外部价值观在被内化为个人信念后才能产生影响。这表明学校应该超越仅仅是传递促进成长的信息，而是要创造具体的课堂条件，积极支持学生内化这些信息。教师在这个过程中扮演着至关重要的角色。教师不应该仅仅告诉学生他们能够成长，而应该采用有助于内化的策略，例如提供基于努力的反馈、示范面对挫折的适应反应以及鼓励以掌握为目标的学习方式，这些都是心态理论家（Dweck, 1999, 2017）提出的具体做法。先前的研究也支持这种内化的重要性。例如，Zeng等人（2016）报告称，成长型心态与中国学生的参与度和幸福感通过韧性相关联，这表明个人信念可能是产生积极心理结果的关键因素。这一发现表明，学校倡导的成长导向氛围不仅是被感知到的，而是转化为学生的个人信念，进而可能驱动他们的学习动机。

最后，动机和成就之间的明显分离意味着干预措施可能需要是多方面的，以全面支持学生。仅仅依赖学生层面的心态培训可能会提高动机——因为个人的心态因素与动机体验更为紧密相关（Burnette等人，2013；Liu，2021），但如果学校整体的氛围仍然固定不变，可能无法充分影响学生的成就（Canning等人，2019）。相反，仅仅改革学校层面的政策可能会提高成绩，但无法培养支持长期参与的内在动机。因此，最有效的方法是整合这两个层面：教师的专业发展应该集中在支持成长型心态内化的教学实践上，同时学校领导层也要努力使机构政策和更广泛的学校文化与成长导向的原则保持一致（Bardach等人，2024；Quaigrain等人，2026）。这种方法有助于确保学生不会接收到矛盾的信息，并使支持性的环境和被赋权的个体能够相互强化，从而实现最佳发展。然而，鉴于观察到的一些效应幅度较小，这些建议应谨慎解读。

5. 制约因素和未来研究的方向
首先，中介模型的范围有限。在这项研究中，心理仪器模型（PIM）被假设为学校支持氛围（PSIM）与学生成果之间的唯一中介变量。虽然这一设计在理论上是有依据的，并成功证明了PIM在动机中的中介作用，但它可能低估了将学校层面的信念与学业成就联系起来的心理过程的复杂性。由于PSIM直接预测了学术成就，而不是通过PIM，其他因素如自我效能感（Burke等人，2009）、韧性（Satterwhite & Luchner，2016）或心理需求的满足感（Bozhani等人，2025）也可能作为这一直接路径的额外中介或调节因素。因此，未来的研究应该通过纳入这些因素来扩展模型，以便更全面地理解学校层面的信念是如何内化为动机的，以及它们是如何直接影响表现的。此外，尽管样本量足以支持当前的分析，但未来的研究可以从更多样化的样本中受益，以提高研究结果的普遍性。

其次，学习动机的测量方法也有局限性。这里使用的学术动机量表是一个经过充分验证的工具，但作为一种自我报告的测量工具，它可能无法直接捕捉实际学术环境中的行为持久性或努力程度。这一局限性可能部分解释了为什么尽管学习动机是PIM的强大结果，但在模型中并未显著预测学术成就。未来的研究可以结合自我报告与行为指标，如面对挑战时的持久性、学习投入的时间或课程参与的纵向跟踪。教育心理学的最新系统评价强调了多方法结合的价值，表明将自我报告的测量与行为数据（如日志文件和课程参与记录）相结合，可以更全面地了解学生的学习过程（Papageorgiou等人，2025）。因此，整合主观和客观的测量方法可以更准确地理解心态如何影响动机体验和表现结果。

第三，横断面设计只能提供学校支持氛围（PSIM）、心理仪器模型（PIM）和学习成果之间关系的静态快照。尽管假设的模型部分得到了验证，但无法确定这些关系的时间顺序或相互作用。例如，内化的过程——即PSIM如何塑造PIM——可能是随着时间逐渐形成的。同样，学生的个人心态也可能随着先前成就的不同而演变，或者在学校氛围的反复体验中发生变化。为了克服这一挑战，未来的研究应采用纵向设计，跟踪学生在不同学期的变化或关键的教育转型阶段。这样的方法可以明确学校层面的信念是否驱动了个人信念和结果的变化，或者表现与学校氛围感知之间存在反馈循环。教育心理学中的最新纵向研究表明，这种方法的优势在于可以展示基线教育因素如何随时间预测后续的心理结果（Tian & Tang，2025）。

第四，学校支持氛围的操作化也存在局限性。在这项研究中，学校支持氛围被评估为对整个学校氛围的总体感知。然而，学生的体验通常发生在特定的教室或学科中，而且不同教师和学科之间的课堂文化可能存在显著差异（Eccles & Roeser，2011）。这种差异意味着学校支持氛围并不一定是单一的；相反，它是通过多个微观环境体验的，这些环境可能对学生信念产生不同的影响。因此，未来的研究可以考察特定学科或特定教师的感知，以明确观察到的路径——特别是对成就的直接影响和对动机的完全中介效应——是否在不同学习领域中是一致的。

第五，尽管学校支持氛围→学习动机（PSIM → LM）路径的效果得到了PIM的完全中介，但总效应的幅度较小（总效应=0.19）。虽然这种模式支持了内化的理论必要性，但文献指出这一发现可能是由于总体关联较弱所致。正如Ledermann等人（2025）所指出的，“当总效应较小时，完全的统计中介更有可能发生”。这种现象表明，所建立机制的绝对影响力是有限的。尽管间接效应（间接效应=0.11）得到了验证，但未来的研究应致力于提高这一关联的解释力。这可能需要使用特定领域的内在动机作为更精确的结果测量指标，或采用严格控制关键认知协变量的模型，从而可能放大观察到的效应大小。

6. 结论
本研究探讨了学校支持氛围（PSIM）与学生的心理仪器模型（PIM）及其学习成果之间的关系。研究发现，PSIM与PIM呈正相关，表明学校氛围是个人信念的重要前提。此外，PSIM对学习动机的影响完全通过PIM中介，强调了内化在塑造学生动机状态中的关键作用。相反，PSIM对学术成就有直接影响，表明其对客观表现的影响通过不同于个人信念内化的路径实现。这些结果有助于阐明学校氛围感知与学生成果之间的不同路径，并建议在理论和实践中同时关注这两个层面。虽然证据表明学校支持氛围通过合理的过程影响个人信念和结果，但还需要进一步的纵向和多方法研究来确立潜在的时间机制，并考察其他中介或调节因素。更重要的是，该研究通过证明学校氛围和个人心态通过不同路径影响不同的学习成果，为文献做出了贡献。虽然个人心态主要与学生的内部动机过程相关，但学校氛围的感知与外部评估的表现结果有更直接的关联。这种双路径视角超越了单一路径的解释，提供了关于信念系统在教育环境中如何运作的更详细的解释。