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大学生网络成瘾群体的运动干预可行性建模分析

|来源:网友投稿

郭成成

摘 要:为解决当代大学生群体普遍存在的网络成瘾问题,本文开展大学生网络成瘾群体的运动干预可行性分析研究,通过构建大学生群体的运动干预模型,定位学生在不同干预状态下的运动特征。参照5级量度评估标准,对干预模型中的主动干预与被动干预措施进行综合分析。在此基础上,使用LisSrel软件,对数据统计进行似然度分析,检验影响运动干预可行性分析变量信效度。并构建一个Kriging函数,按照二级矩阵计算法,对分析结果的可信度进行计算,将计算结果作为分析结果,完成针对大学生群体的运动干预可行性分析。此外,通过实例应用的方式,证明此次研究新的分析方法得出的分析结果可信度更高。在此基础上进一步得出,通过运动干预的方式抑制网络成瘾大学生群体扩大的方式具有较高的可行性,并且在选择运动干预方式时应当根据大学生不同发展阶段,选择合理的运动干预类型。

关键词:网络成瘾;大学生群体;运动干预;可行性;方法分析

中图分类号:TP393.01  文献标识码:A  文章编号:1673-260X(2021)12-0064-05

自社会发展步入自媒体时代,社会群体的日常生活便与互联网建立了密不可分的联系。与此同时,越来越多的学生网络成瘾。其主要是指在日常生活中,长时间玩手机,从而冷落或忽视身边亲朋好友的社会群体。他们无时不刻都在观看手机屏幕,因此,成瘾是他们最显著的特征。综合现今大学生群体的生活现状可知,网络成瘾已经成为大学生的主要特征之一,超过半数的学生每天都会玩手机超过4小时,甚至有部分学生表示,在长时间玩手机后,他们的身体已出现了严重不适[1]。包括视觉疲劳、视力下降、肩颈酸痛等。基于生理遗传学角度分析,产生此种现象的原因主要是此部分群体中脑神经、遗传因素等化学物质呈现一种过盛的趋势,导致其个体对网络与手机产生较大的依赖性心理。而解决大学生这一问题的最直接的措施是对其进行运动干预,为大学生群体制定可行性较高运动指导方案,对其日常生活进行正向干预,使其摆脱手机对其身体与心理造成的伤害,最终起到纠正大学生错误生活习惯的作用[2]。但综合目前研究可知,大部分与之相关的研究均局限在理论层面,尚没有相关实践成果证明运动干预措施对于摆脱大学生网络成瘾现象具有一定可行性。而本次研究将从综合分析角度,对此问题进行深入研究。

1 网络成瘾大学生群体的运动干预可行性分析

1.1 构建网络成瘾大学生群体的运动干预模型

为解决现今高校内大学生普遍存在的成瘾问题,需要在开展相关研究前,对大学生的运动需求、课外运动现状等信息进行综合分析,并根据有效的分析结果,构建一个针对网络成瘾大学生群体的运动干预模型。

为确保构建的运动干预模型在实际应用中具有较高的可行性,可将大学生运动频率、每次发生运动行为的时长、运动强度指数等作为评价指标。在此基础上,确定对大学生进行运动干预的措施。例如,基于社会性质层面分析,运动干预行为可以被划分为主动干预与被动干预,其中主动干预行为是指针对在校大学生,利用一切可行的渠道,对其进行生活过程中的运动行为指导。包括利用体育课程,为大学生提供运动资源。将班级内学生划分为多个小组,要求其通过竞赛的方式参与到体育运动或相关活动中[3]。其中被动干预行为是指校内教师通过谈话、授课或心理引导的方式,对学生目前的生活状态进行调整,使其认知到参与运动对于提高其自身综合素质的重要性,以此达到促进大学生主动参与运动的目的。

在完成上述相关分析后,可将提出的内容作为干预网络成瘾大学生群体运动的二维假设。以此为依据,制定了四种不同类型的运动干预模式,分别为“运动个体化—群体结构化”“运动集体化—群体结构化”“运动个体化—群体非结构化”“运动集体化—群体非结构化”。在提出理论的基础上,基于大学生在校生活整体层面,对其进行成瘾干预,并构建网络成瘾大学生群体的运动干预模型。构建模型时,将大学生干预引擎作为中心,以及时发现大学生“成瘾效果”改善作为目标,并将模型设置为一个循环结构,以此确保运动干预行为发生后,对于大学生具有较强的影响作用。运动干预模型结构如图1所示。

图1为干预模型的基本结构,其中运动干预引擎是构成模型的中心,在对大学生群体成瘾现象的干预中,可以起到宏观调控的作用。干预引擎与每一个干预环节之间紧密联系,并监控在运动干预过程中大学生的成瘾状态,通过此种方式,确保干预行为在实施中的有效性。

其中大学生运动状态识别是干预措施实施与选择的基础,在此过程中,高校教师通过大数据技术,对学生的运动状态进行获取,识别学生在运动过程中“成瘾”状态的改变,从而定位学生在不同干预状态下的运动特征[4]。使用现代化技术进行大学生运动行为的综合分析,可以实时掌握学生的心理变化趋势,确保在干预过程中可及时对干预行为进行调整。

其中运动干预匹配策略的计算是指高校结合大学生在校内参与运动时的关键特征,从决策库与现有资源库内筛选与学生运动干预相关策略的过程。此时,通过匹配计算得到干预措施与学生运动行为的匹配结果,为改善学生成瘾现象提供最有效的行为指导[5]。匹配计算的过程可用下述公式表示:

1.2 大学生群体运动干预行为测量过程

在完成上述相关研究后,需要选择一个科学的测量工具,对网络成瘾大学生群体的运动干预行为进行综合评估。为了满足实际需要,将此情境与Scanlan进行操作定义的融合,并以此为依据,进行大学生运动锻炼心理机制量化结果的分析,量化过程中,参照5级量度进行测量结果的分析[6]。对应的5级量度评估标准如表1所示。

根据表1提出的5级量度评估标准,对1.1中阐述的主动干预与被动干预进行综合分析,其中主动干预措施用A表示,A=A1,A2,A3,…,An;被动干预措施用B表示,B=B1,B2,B3,…,Bn,n表示干预措施数量。为了确保提出的度量工具在实际应用中具有一定有效性,可将提出的A与B进行维度转换。使用双阶段法,进行检验性因子分析,分析过程以CFA作为参照指标,提出的CFA可以用于评估干预模型与大学生的拟合度。在确保模型与大学生具有较高拟合效果的基础上,使用测量工具,进行收敛效度的分析[7]。例如,将标准化干预因子的最高符合与平均变异量作为测量过程中的萃取量指标(AVE指标),使用区间关联检验的方式,进行相关系数区间的分析,并认为当测量指标与实际测量内容存在关联度时,系数相加之和应>2.0±0.05。當标准差值存在显著差异,即±0.05不成立时,可认为此时的干预措施中存在潜变量,潜变量的最终计量值与网络成瘾大学生群体需求差异度较高。

在完成相关数据处理的基础上,应及时进行大学生运动干预效果统计缺失值的处理,以此确保后期使用测量工具对干预效果的分析具有较高可行性。缺失数据补偿的过程中,可根据被测结果,进行SPSS16.0计数工具的统计[8]。在此基础上,使用重复测量的方式,对回收的数据值进行多元方差分析,分析过程可用下述计算公式表示:

1.3 影响运动干预可行性分析变量信效度检验

为确保对网络成瘾大学生群体的运动干预可行性分析结果的有效性,应在完成上文研究后,对影响运动干预可行性分析变量进行信效度检验。而要保证测量结果可以真实反映大学生成瘾现象改善情况,需要在检验过程中,将干预措施对学生造成的直接影响,与干预过程中大学生心理变化因素进行同步效度分析。在此过程中,使用结构方程(SEM方程),进行前端反馈数据信息的整理,完成数据的获取与整理后,使用LisSrel软件中的ML(最大似然计算工具),进行数据的统计分析[9]。分析过程流程如图2所示。

图2中,VAR表示影响运动干预可行性分析变量,对应的变量为1~9;SEM表示结构方程,通过结构方程的计算,可以掌握不同变量的影响程度。通过上述分析,计算大学生运动行为受到干预后的卡方结果,卡方计算公式如下:

按照上述计算公式,当计算结果显示?酌值符合标准后,对收集可行性分析变量进行参数检验,检验过程可参照正态检验法实施。在此过程中,将获取的分析变量导入终端分析设备,并进行变量值的离散处理,提取离散过程中的特征点,将每个特征点作为一个边界的圈定条件,当圈出后的边界在终端设备显示端表示椭圆形或可以圈出不规则圆形时,认为此时获取的分析变量满足可行性分析需求[10]。在上述提出的操作中,只需要控制样本每个变量选择的数据量=5.0个即可。此外,对于不满足正态分布的数据进行偏度校验,当偏度>20.0时(20.0数据来源于Kilie检验结果),认为此变量与可行性分析需求差异极大,此时只需要删除此部分数据即可。按照此种方式,对所有样本进行正态校验,当所有变量数据均满足正态分布需求后,完成对影响运动干预可行性分析变量的信效度检验研究。

1.4 基于Kriging的分析结果可信度计算

上文完成了对运动干预可行性分析变量信效度检验,但此步骤仅证明了选择的分析变量符合分析过程需求,无法证明分析后的结果真实有效。因此,本章引进Kriging计算工具,利用MatLab工具箱内的Dace软件,直接操作计算机构建一个Kriging函数。按照二级矩阵计算法,对分析结果的可信度进行计算,根据计算结果,进行大学生群体运动干预可行性分析结果的反推。相关步骤如下:

第一步为参照Kriging函数,设计一个可进行反推检验的均匀函数,根据数据量与前端分析需求,选择对应的函数类型。在前端导入校内网络成瘾大学生群体相关数据、影响运动干预可行性分析的相关变量、参数与指标的初始化数值、上限值、下限值。

第二步为多项式拟合,拟合的过程不仅是常数数值的计算,也是一次项式、二次项式等多项式的综合推理。按照此种方式,得到一个最终可用于反推其可行性的函数。为了证明此函数可以用于可信度分析校验,可在完成函数的构建后,将其导入一个二维非线性测试端,进行计算过程的测试。此过程如下公式所示:

公式(4)中,J表示二维非线性测试结果;?字表示函数起伏度。函数通过校验后,跳转到第三步,选择Carlo公式作为可信度计算公式,进行Kriging函数的反推计算。计算公式如下:

公式(5)中:k表示离散样本标量;?棕表示差值数值;Q表示可信度计算结果;Z表示函数连续性,根据上述计算公式,得到大学生群体运动干预可行性分析结果的可信度Q,当Q满足上述不等式后,可将此结果作为分析结果,完成此次研究。

2 实例应用分析

通过上述论述,可以实现对网络成瘾大学生群体的运动干预可行性分析的理论设计。为了进一步验证该方法的实际应用效果,将上述分析方法应用到某高校,并针对其网络成瘾大学生群体的运动干预可行性进行综合分析,同时验证该分析方法的可行性。将该高校500人作为实验样本,其中男生人数为256人,女生人数为244人,研究人群当中平均年龄为19.2岁,男生人数与女生人数占总体实验样本的比值差较小,因此能够更加有利于本文实验研究,实现最终实验结果的客观性。同时,实验样本当中学生的平均年龄较小,其主要原因是大部分学生来自该高校一年级和二年级。在实验过程中,已知运动干预的材料包括两种,分别为动机干预和决断干预,并且两种干预材料的展现均通过干预手册的方式实现。在实验开始前,首先将所有实验样本中学生参与运动活动的情况进行记录,如表2所示。

在表2记录数据的基础上,将整个实验的时间设置为6个月,将上述选择的实验样本平均分为两组,其中一组通过动机运动干预,另一组通过决断运动干预。在完成为期6个月相应的干预方案后,利用本文上述提出的分析方法对两组实验样本的学生群体进行分析,并得出两种不同运动干预下,解决网络成瘾学生群体存在问题的效果,以此实现对其可行性的检验和分析。同时,为了验证分析结果的可靠性,选择将该分析方法的分析结果可信度作为评价指标。分析结果的可信度可按照本文上述可信度计算公式求得。为方便对结果进行分析,将计算得出的结果记录,如表3所示。

已知可信度总分为10,从表3得出的实验结果看出,在不同运动干预方式、不同性别和不同人数条件下,本文提出的分析方法的可信度均能够达到9.00以上,说明得出的分析结果具有极高的客观性,能够正确反映出网络成瘾大学生群体的运动干预可行性。在此基础上,通过分析方法得出,通过动机运动干预和决断运动干预能够有效减少网络成瘾大学生群体中学生数量,同时通过动机运动干预的方式比通过决断干预的方式更能够影响到大学生。除此之外,在采取运动干预方式时应当针对大学生發展的不同阶段,为其匹配合理的运动干预手段,从促进大学生锻炼意识、锻炼计划和锻炼行为等方面抑制网络成瘾大学生群体的进一步扩散。

3 结束语

本文通过构建网络成瘾大学生群体的运动干预模型,对运动干预可行性分析过程展开研究,完成此次研究后,通过实例应用的方式,对设计成果进行了验证,证明了本文设计的网络成瘾大学生群体的运动干预模型的应用效果。但要实现对此成果的推广应用,还需要持续多次实验,综合各项结果以对此模型进行完善。

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