1 引言
思维模式是指儿童和青少年关于智力和能力是否可塑的内隐信念，持有成长型思维(growth mindset)的个体相信智力可以通过努力和学习得到发展，而持有固定型思维(fixed mindset)的个体认为智力是固定不变的心理特性(Dweck, 2006)。Dweck认为，思维模式虽然在日常生活中不易被觉察，却是个体动机相关信念系统的核心和组织者，对儿童和青少年心理发展具有重要影响。在思维模式理论的基础上，Dweck和Yeager(2019)进一步提出了动机框架模型，该模型认为思维模式具有强大的凝聚功能，从而把特定的成就目标、归因模式、失败反应等动机因素组合起来，形成一个动机框架(motivational framework)，又称为意义系统(meaning system)。这一动机框架在儿童青少年时期开始发展和形成，并使得个体在面对挑战、挫折和失败等情境时表现出独特的态度和行为模式(Dweck & Molden, 2017; Park et al., 2016)，甚至导致成年后人力资本的巨大差异(Yeager & Dweck, 2020; Yeager et al., 2019)。因此，研究青少年成长型思维及其动机框架的形成、发展和分化具有重要理论和实践意义。
1.1 二分的思维模式和多重的动机框架
在经典的思维模式理论中，成长型思维和固定型思维通常被视为两种对立的思维模式，这两种思维模式位于智力可塑性信念连续体的两侧(Dweck, 2006; Dweck & Molden, 2017)。动机框架模型则进一步强调，由于思维模式的凝聚和整合功能，青少年会以这两种思维模式为基础，发展出更为复杂的动机框架，并对他们的学习动机和学业成绩产生重要影响(Dweck & Yeager, 2019)。青少年的动机框架中包含了多个变量，成就目标(achievement goals)和失败反应(responses to failure)被认为是其中的两个重要成分(Blackwell et al., 2007; Dweck & Molden, 2017)。成就目标中包含掌握目标和表现目标(Midgley et al., 1998)；失败反应则是指失败或挫折后的归因及策略选择(Blackwell et al., 2007)。
由于思维模式的二分性，研究者们普遍将成长型思维与掌握目标和积极失败反应相关联，而将固定型思维与表现目标及消极失败反应相关联(Blackwell et al., 2007; Dweck, 2006)，这在一定程度上暗示，源于两种思维模式的动机框架也可能是二分的，即持有成长型思维动机框架的青少年，通常具有成长型思维和掌握目标，倾向于进行努力归因并持有积极的失败反应(Blackwell et al., 2007; Tang et al., 2019)；持固定型思维动机框架的青少年，通常具有固定型思维和表现目标，倾向于进行无助归因并持有消极的失败反应(Yeager & Dweck, 2020)。
然而，也有一些观点认为，思维模式和成就目标不是一一对应的，部分具有成长型思维的学生可能能够协调掌握目标和表现目标(Dweck & Leggett, 1988)。近年来，若干针对成就目标定向的个体中心研究支持了这种观点(Niemivirta et al., 2019)。这些研究发现儿童和青少年对成就目标的选择具有多重分化模式，而不能被简单地划分为两种或三种单一目标类型(徐鑫锫 等, 2022; Niemivirta et al., 2019)。由于成就目标是动机框架的一部分，成就目标的多重分化提示动机框架系统的分化也具有复杂性。因此，如果将两种思维模式直接映射成两类动机框架，可能忽略了分化模式的多样性，进而造成理论解释的盲点和偏差。
先前仅有一项研究基于英国青少年样本，考察过动机框架的分化模式(Yu & McLellan, 2020)，结果显示英国青少年的动机框架具有多重性。不过该研究将动机框架限定在数学和英语学科，其样本也仅有数百人，研究结论是否适用于更广泛的情境有待考察。此外，由于个体的思维模式和动机框架受文化背景和教育体系的影响(Yeager & Dweck, 2020)，我国青少年动机框架的分化可能与英国青少年存在不同之处。相比于英国，中国传统文化更重视个体的学习态度和努力付出而非天赋，倾向于鼓励个体通过学习和努力提升自我(Lee, 1996)。此外，现阶段我国青少年又面临着较为激烈的学业竞争，这使得我国青少年更加重视学业比较并且害怕学业失败(Chen & Wong, 2015)，进而助长其固定型思维和表现目标。由此推断，中国青少年的动机框架分化可能具有自身的特点。
为厘清我国青少年思维模式与动机框架的关系，当前研究基于个体中心的视角，根据动机框架模型，选择思维模式、成就目标和失败反应作为建模变量，采用潜在剖面分析(latent profile analysis, LPA)考察青少年动机框架的分化模式。之所以将失败反应也纳入建模变量，一方面是因为失败反应本身被认为是动机框架的重要成分之一(Blackwell et al., 2007; Dweck & Molden, 2017)；另一方面则是由于我国青少年大多面临较为激烈的学业竞争，这导致相当一部分青少年面临学业挫败的威胁，使他们具有较强的消极失败反应(唐卫海 等, 2025; Chen & Wong, 2015)。根据前述分析，提出假设1：青少年思维模式的动机框架并不是二分的，而是具有多重分化类型。
1.2 动机框架分化与学业适应
学业适应(academic adaptation)包括学习者学习过程中在认知、情感、行为等方面表现出的适应性(Midgley et al., 2000)。关于思维模式与学业适应的关系，已有研究大都基于变量中心的视角进行分析(Dweck & Yeager, 2019)，并发现成长型思维与学业自我效能、坚持性和学业投入相关联(Blackwell et al., 2007; Tang et al., 2019)；而固定型思维通常与负性学业情绪和更高的压力反应相关联(Lee et al., 2019)。目前，尚未有研究从个体中心视角，系统分析思维模式动机框架的分化与学业适应的关系，因此难以揭示动机框架的多重分化对学业适应的影响。近年来，已有一些研究者关注到动机框架中成就目标的异质性特征，这些研究发现成就目标系统具有多样化的分化模式并促使多重目标理论的提出(Niemivirta et al., 2019)。然而，成就目标仅仅是动机框架的一部分(Dweck & Yeager, 2019)，在缺失了思维模式这一动机框架中核心变量的前提下，单独考察成就目标对青少年学业适应的影响，忽略了动机框架的整合性，存在用局部视角代替整体框架的风险，甚至可能导致有偏差的结果。
基于上述分析，当前研究拟在我国青少年动机框架分化模式的基础上，进一步探究我国青少年动机框架的异质性分化与学业适应的关系。在学业适应的指标选择方面，参考以往研究选择学业自我效能、学习投入和学业成绩作为积极学业适应的指标(Bai & Wang, 2023; Tang et al., 2019)，选择学习倦怠、考试焦虑和学业自我妨碍作为消极学业适应的指标(徐鑫锫 等, 2022; Xie et al., 2019)，以便更全面地反映动机框架分化对青少年学业适应的影响。根据思维模式的动机框架模型和前述分析，提出假设2：相比固定型思维主导的动机框架，成长型思维主导的动机框架会导致更积极的学业适应。
2 研究方法
2.1 被试
采用方便抽样的方法，选取了两个青少年样本。样本1来自安徽省某市的四所中学，发放问卷2000份，去掉作答不全或选项有明显规律性的问卷后，回收有效问卷1878份，有效率为94%。样本1平均年龄为13.83±1.01岁，其中男生860人，女生1018人。样本2来自山东省某市的两所中学，发放问卷1200份，去掉作答不全或选项有明显规律性的问卷后，回收有效问卷1061份，有效率为88%。样本2平均年龄为13.63±1.17岁，其中男生531人，女生530人。选择了两个来自不同区域的青少年样本组，有助于检验LPA结果的稳健性。
2.2 研究工具
2.2.1 思维模式动机框架的测量
思维模式。采用Dweck(1999)编制的智力思维模式量表(Mindsets of Intelligence Scale)。该量表共6个题目(如“我的智力水平是固定的，很难改变”)，采用Likert 6级计分(从“非常不同意”到“非常同意”)。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.80。
成就目标。采用徐鑫锫等(2022)修订的成就目标取向问卷(Achievement Goal Questionnaire)。该量表共14个题目(如“今年要学习许多新概念，这对我很重要”)，包含掌握目标、表现趋近目标和表现回避目标三个维度，采用Likert 5级计分(从“完全不符合”到“完全符合”)。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.87。
失败反应。采用Blackwell等(2007)编制的失败反应量表(Response to Failure Scale)。该量表共7个题目(如“如果我某科的成绩不理想，那是因为我还不够努力”)，采用Likert 6级计分(从“非常不同意”到“非常同意”)。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.75。
2.2.2 积极学业适应的测量
学业自我效能。采用Midgley等(2000)编制的学业自我效能问卷(Academic Self-Efficacy Questionnaire)。该量表共5个题目(如“即使功课很难，我也能学会”)，采用Likert 5级计分(从“非常不符合”到“非常符合”)。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.91。
学习投入。采用方来坛等(2008)修订的学习投入量表(Utrecht Work Engagement Scale-Student)中文版。该量表共17个题目(如“我对学习充满热情”)，采用Likert 5级计分(从“从来没有”到“总是”)。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.96。
学业成绩。采用文超等(2010)编制的学业成绩问卷(Academic Achievement Questionnaire)。该量表共3个题目，分别要求青少年对自己的数学、语文、英语学业表现进行评定。量表采用Likert 5级计分(从“很不好”到“很好”)。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.82。
2.2.3 消极学业适应的测量
学习倦怠。采用胡俏和戴春林(2007)编制的中学生学习倦怠问卷(Learning Burnout Questionnaire)，该量表共21个题目(如“课本从发下来后，我很少翻它”)。量表采用Likert 5级计分(从“非常不符合”到“非常符合”)。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.93。
考试焦虑。采用王才康(2003)修订的考试焦虑量表(Test Anxiety Inventory)。该量表共20个题目(如“即使对考试有了充分准备，我还是感到神经非常紧张”)。量表采用Likert 4级计分(从“从不”到“总是”)。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.96。
学业自我妨碍。采用徐鑫锫等(2022)修订的学业自我妨碍行为量表(Academic Self-Handicapping Scale)。该量表共6个题目(如“一些同学找一些理由来逃避学习。然后如果他们的功课表现不佳，他们可能会说这是原因。你也会这样吗？”)，采用Likert 5级计分(从“非常不符合”到“非常符合”)。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.88。
由于各变量测量工具的题目数各不相同，为便于理解，对动机框架、积极学业适应和消极学业适应中包含的各指标变量均采用所有条目均值作为量表得分。
2.3 施测程序
在取得学生、班主任及父母或监护人的知情同意后，对两个样本的参与者以班级为单位进行了集体施测。主试为心理学专业的研究生，对所有主试进行了问卷指导语及施测注意事项等方面的培训。正式施测前由主试统一讲解作答要求，过程中随时解答参与者的疑问，参与者完成问卷作答后由主试统一回收。
2.4 数据处理
采用SPSS26.0对数据进行录入和管理；采用Mplus8.0对思维模式的动机框架进行LPA；采用方差分析考察不同动机框架亚型的学生在积极和消极学业适应方面的差异。
3 结果
3.1 共同方法偏差检验
采用Harman单因素检验法进行共同方法偏差检验。结果显示，在两个青少年样本数据中，特征值大于1的因子总数均大于20个，并且第一公因子的方差解释率分别为23.40%、25.52%，远低于临界值40%，表明共同方法偏差得到了有效控制。
3.2 青少年思维模式动机框架的异质性
对两个青少年样本分别进行LPA，以思维模式、掌握目标、表现趋近和表现回避目标、失败反应五个变量作为建模变量，考察1～5个类别时的模型拟合情况(见表1 )，采用Entropy、AIC、BIC等多个指标协同确定最佳拟合LPA模型。
表1 动机框架不同分类的模型拟合 |
| 样本来源 | 类别 | Log-likelihood | AIC | BIC | aBIC | Entropy | LMR-LRT(p) | BLRT(p) |
| 样本1 (n=1878) | 1 | −14028.67 | 28077.33 | 28132.71 | 28100.94 | |||
| 2 | −13384.44 | 26800.88 | 26889.49 | 26838.66 | 0.71 | <0.001 | <0.001 | |
| 3 | −12896.97 | 25837.93 | 25959.77 | 25889.87 | 0.84 | <0.001 | <0.001 | |
| 4 | −12388.88 | 24833.75 | 24988.81 | 24899.86 | 0.86 | <0.001 | <0.001 | |
| 5 | −12249.17 | 24566.35 | 24754.64 | 24646.62 | 0.84 | <0.001 | <0.001 | |
| 样本2 (n=1061) | 1 | −7858.65 | 15737.30 | 15786.97 | 15755.21 | |||
| 2 | −7413.94 | 14859.88 | 14939.35 | 14888.53 | 0.77 | <0.001 | <0.001 | |
| 3 | −7200.29 | 14444.58 | 14553.86 | 14483.98 | 0.76 | <0.001 | <0.001 | |
| 4 | −7015.22 | 14086.44 | 14225.51 | 14136.58 | 0.83 | 0.02 | <0.001 | |
| 5 | −6939.10 | 13946.20 | 14115.08 | 14007.09 | 0.82 | 0.12 | <0.001 |
从表1 中可见，在样本1中，AIC、BIC和aBIC的取值均随亚组数目的增多而减小，LMR-LRT和BLRT指标也均达到了显著性水平，Entropy值在4类时达到最大值0.86；5类模型虽然在AIC、BIC和aBIC的取值继续小幅下降，但Entropy值并未增加。综合考虑模型的简洁性和准确性，选择4类为最佳模型。在样本2中，动机框架潜在剖面的划分与样本1类似。
如图1 所示(纵坐标为Z分数)，样本1中青少年动机框架分为4个异质性亚组，并未表现出简单二分的情况，支持了假设1。其中，第1亚组不仅具有较高的成长型思维、掌握目标和积极的失败反应，而且其表现趋近和表现回避目标的水平也比较高，反映出他们寻求竞争的特点，因此命名为成长竞争型，占比15.2%；第2亚组也具有较高的成长型思维、掌握目标和积极失败反应，但两种表现目标得分较低，表现出较为典型的成长型思维主导的动机框架，命名为成长取向型，占比27.9%；第3亚组与第2亚组相反，在成长型思维、掌握目标及失败反应上得分较低，而在表现趋近和表现回避目标上得分中等，命名为固定取向型，占比52.3%；第4亚组在动机框架各变量得分均最低，命名为固定疏离型，占比4.6%。
如图2 所示，样本2中青少年动机框架的分化模式与样本1中类似，说明所识别的动机框架剖面具有稳健性和典型性。样本2中各亚型占比分别为27.6%、27.6%、43.0%和1.8%。
3.3 动机框架分化与青少年积极和消极学业适应的关系
为考察动机框架分化与积极学业适应的关系，以潜在剖面为预测变量，以学业自我效能、学习投入和学业成绩为积极学业适应指标，在控制性别、生源地和年级的情况下对样本1进行方差分析(见表2 )。结果表明，四种亚型青少年在学业自我效能(F=237.52, p<0.001, η2=0.28)、学习投入(F=217.34, p<0.001, η2=0.26)和学业成绩(F=111.77, p<0.001, η2=0.15)上存在显著差异。事后检验发现，成长竞争型和成长取向型的积极学业适应指标得分高于固定取向型，固定取向型的积极学业适应指标得分高于固定疏离型，支持了假设2。
表2 四种动机框架青少年在积极学业适应指标上的差异(M±SD) |
| 学业自我效能 | 学习投入 | 学业成绩 | |
| 1成长竞争型 | 3.84±0.88 | 3.63±0.85 | 3.45±1.06 |
| 2成长取向型 | 3.69±0.84 | 3.57±0.78 | 3.48±0.95 |
| 3固定取向型 | 2.98±0.75 | 2.86±0.76 | 2.77±0.97 |
| 4固定疏离型 | 1.78±0.82 | 1.74±0.92 | 1.93±0.92 |
| F | 237.52*** | 217.34*** | 111.77*** |
| 组间比较 | 组1>组2>组3>组4 | 组1,组2>组3>组4 | 组2,组1>组3>组4 |
注：***p<0.001，以下同。 |
为考察动机框架分化与消极学业适应的关系，以潜在剖面为预测变量，以学习倦怠、考试焦虑和学业自我妨碍为消极学业适应指标，在控制性别、生源地和年级的情况下对样本2进行方差分析(见表3 )。结果表明：四种亚型青少年在学习倦怠(F=153.28, p<0.001, η2=0.30)、考试焦虑(F=24.29, p<0.001, η2=0.07)以及学业自我妨碍(F=58.87, p<0.001, η2=0.14)上存在显著差异。事后检验发现，成长竞争型和成长取向型在消极学业适应指标上的得分低于固定取向型和固定疏离型，支持了假设2。
表3 四种动机框架青少年在消极学业适应指标上的差异(M±SD) |
| 学习倦怠 | 考试焦虑 | 学业自我妨碍 | |
| 1成长竞争型 | 1.91±0.68 | 1.89±0.73 | 1.96±1.08 |
| 2成长取向型 | 1.84±0.56 | 1.70±0.58 | 1.57±0.71 |
| 3固定取向型 | 2.64±0.55 | 2.09±0.61 | 2.45±0.82 |
| 4固定疏离型 | 3.09±1.08 | 2.14±0.96 | 2.47±1.47 |
| F | 153.28*** | 24.29*** | 58.87*** |
| 组间比较 | 组4>组3>组1,组2 | 组4,组3>组1>组2 | 组4,组3>组1>组2 |
4 讨论
当前研究首次考察了我国青少年成长型思维动机框架的异质性，识别出思维模式的四种典型动机框架，即成长竞争型、成长取向型、固定取向型和固定疏离型。这一发现厘清了我国青少年动机框架分化的典型模式及其特点，深化了对思维模式、成就目标和动机框架关系的理解，为思维模式动机框架的多重分化模式及其跨文化的典型性提供了重要证据。此外，在国内外已知文献中，当前研究还首次系统性地揭示了思维模式动机框架的分化模式与青少年积极和消极学业适应的重要关联，从个体中心视角揭示了影响青少年学业适应的深层动力机制，为青少年学习动机和学业适应的个性化干预提供了理论依据。
4.1 青少年成长型思维动机框架的异质性：多重分化模式
当前研究在我国青少年群体中识别出四种典型的动机框架亚型，即成长取向型、固定取向型、成长竞争型和固定疏离型，其中后两种亚型的发现有别于经典动机框架模型的预期，这一发现支持了假设1。在四种动机框架亚型中，成长取向型和成长竞争型青少年都具有成长型思维并追求掌握目标。但是，成长取向型青少年不追求表现目标，且失败反应更为积极，而成长竞争型青少年不仅追求掌握目标，也追求表现目标。固定取向型和固定疏离型青少年都具有固定型思维、低掌握目标和消极的失败反应，不同之处在于固定疏离型青少年表现更为极端，他们的掌握目标、表现趋近和表现回避水平都很低，而固定取向型青少年仍追求表现目标。上述发现初步厘清了我国青少年思维模式、成就目标和动机框架的内在关联，支持了动机框架的多重分化假设。
当前研究的发现与Yu和McLellan(2020)对英国青少年动机框架的分析具有相似性，即都发现了动机框架的四种亚型，且对应亚型也具有相似特点。但值得注意的是，当前研究考察的是一般性的成长型思维动机框架，而Yu和McLellan考察的是具体学科(如数学、英语)的动机框架。考虑到失败反应也是动机框架的核心成分(Blackwell et al., 2007; Dweck & Yeager, 2019)，且青少年对失败的反应对其学习动机和学业成绩有重要影响，因此当前研究增加了失败反应作为建模变量。尽管存在上述差异，但两项研究识别出的动机框架亚型仍有不少相似之处，为动机框架的多重分化提供了跨变量集和跨情境的交叉验证。
当前研究显示，我国青少年样本中的固定取向型比率最高且超过40%，其次是成长取向型，比率约为28%，这与英国青少年中类似亚型的比例显著不同(Yu & McLellan, 2020)。值得注意的是，我国样本中持固定取向型动机框架的青少年比例更高，其原因可能是因为我国青少年面临着较为激烈的学业竞争压力，使得他们对表现目标和学业挫败更为敏感(Chen & Wong, 2015)，从而助长了固定型思维的动机框架。此外，我国两个青少年样本中固定疏离型青少年的比例均低于英国样本，可能与我国家长和教师更高的教养投入、教育期望以及学生更高的努力程度有关。
上述发现对于家庭和学校教育实践有重要启示。研究显示，两个取自我国不同省份的青少年样本中，持固定取向型动机框架的青少年均占多数，这表明固定型思维在我国青少年中可能有较大流行性，值得家长和教育工作者注意和警觉。思维模式和情境的交互理论(mindset × context framework)认为，家长和教师的思维模式、激励方式和失败反应会影响青少年思维模式的发展和动机框架的分化，只有支持型的环境才能让思维模式及其动机框架扎根并蓬勃发展(Hecht et al., 2021; Yeager et al., 2022)。在家庭和学校教育中，家长和教师应注意采取恰当的激励方式，要引导青少年树立能力可塑的信念，帮助他们进行努力而非智力取向的成就归因，助推他们对挫折的认知重评、积极态度和接纳，创设有利于成长型思维发展的家庭和学校环境，进而促进成长取向型和成长竞争型动机框架的发展。
4.2 动机框架分化与青少年学业适应的关系
当前研究基于个体中心视角，考察了动机框架分化与青少年积极和消极学业适应的关系。研究发现，成长竞争型和成长取向型的学业适应优于固定取向型和固定疏离型，支持了假设2。这一发现也符合动机框架模型(Burnette et al., 2013; Dweck & Yeager, 2019)的预期，表明总体上成长型思维驱动的动机框架会促进积极学业适应，而固定型思维驱动的动机框架亚型易导致消极的学业适应。在PISA的大样本调查中，基于变量中心的研究发现，中国青少年的思维模式与考试成绩没有关联，Yeager和Dweck(2020)推测可能是因为中国学生整体上具有较高的努力程度，使得思维模式的促进效应缩小。而当前研究基于个体中心的视角，揭示了思维模式动机框架的分化与青少年学业适应的重要关联，为思维模式与学业适应的关系提供了新证据。
虽然成长竞争型和成长取向型青少年整体上都具有良好的学业适应，但是二者也存在着重要区别。相比于成长取向型，成长竞争型青少年在学业自我效能和坚持性方面更胜一筹，但是考试焦虑和学业自我妨碍水平也更高。这可能是由于成长竞争型青少年对表现目标的追求具有双刃剑效应，即一方面激励学习投入，促进他们的学业自我效能，另一方面也令他们对学业失败更为敏感和焦虑(Giel et al., 2020)。这提示家长和教师在引导成长竞争型青少年努力进取的同时，也要注意发挥掌握目标的引领作用，引导他们对失败反应的积极态度，提高挫折承受能力，避免因为学业挫折而导致自我认同危机。
固定取向型青少年在学业适应方面表现较为中庸，他们的学业适应表现不如成长竞争型和成长取向型，但优于固定疏离型。固定疏离型青少年比率虽少，但却是需要重视的群体。表面看来，他们具有突出的消极动机框架，掌握目标和表现目标均十分匮乏，似乎处于“躺平”的状态。然而更深入的分析显示，这一亚型却有着最高的考试焦虑和学业倦怠水平，表现出“低动机−高焦虑”的特点。对于此亚型的青少年，教育者应尝试采用多元化的评价方式，通过成长型思维干预提高其效能感，特别要避免因不当的教育方式导致其学业和心理适应进一步恶化。
4.3 研究的局限和展望
首先，虽然基于两个青少年样本发现的潜在类别具有稳健性，但思维模式的动机框架是否存在其他亚型、动机框架是否存在性别和年龄差异，仍有待后续研究的考察。其次，在LPA分析中，固定疏离型青少年的占比小于5%的常用标准，基于理论和实践意义并综合考虑信息函数和熵值保留了这一分类，这也有待后续研究进一步检验。
5 结论
(1)青少年思维模式的动机框架表现出多重分化的特点，包括成长竞争型、成长取向型、固定取向型和固定疏离型四种典型亚型，其中固定取向型占比最高，固定疏离型占比最低。(2)成长竞争型和成长取向型青少年均表现出良好的学业适应，但成长竞争型具有更高的考试焦虑和学业自我妨碍；固定取向型的学业适应居中；固定疏离型青少年具有突出的负性动机框架和较高的考试焦虑及学习倦怠，呈现出低动机高焦虑的疏离状态。