1 引言
2021年7月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》(以下简称“双减”)，“着眼学生身心健康成长，保障学生休息权利”。同年，教育部办公厅发布《关于进一步加强中小学生睡眠管理工作的通知》，明确提出小学生每天睡眠时间应达到10小时。然而，我国小学生普遍睡眠不足，平均睡眠时长为9.5小时(新华社, 2021)。近10年来，我国小学生心理健康问题检出率最高的为睡眠问题(俞国良, 2022)。有研究指出，与睡眠时间相比，睡眠质量(sleep quality)是衡量儿童身心健康更为重要的指标，对儿童身心发展起着至关重要的作用(Vermeulen et al., 2021)。小学生正处于身体和大脑生长发育的关键期，良好的睡眠质量是其健康成长和学习生活的重要保障，而低质量的睡眠容易损害儿童认知和情绪机能(Williams et al., 2013)，甚至影响其大脑发育(Barclay et al., 2015)，导致各种不良后果，如增加出现行为障碍的可能(Liu et al., 2017)。因此，小学生的睡眠质量问题亟待关注。
小学生睡眠质量并非一成不变，而以往大部分研究聚焦于单一时间点儿童睡眠质量的影响因素或影响结果(刘庆奇 等, 2017; Meijer et al., 2010)，缺乏对小学生睡眠质量的纵向追踪研究(刘晓婷, 张宁, 2024)，不能全面反映儿童睡眠质量的发展变化，尤其伴随着我国“双减”政策的颁布，小学生的睡眠现状呈现显著变化(庄聪敏, 2022)。因此，关注“双减”背景下小学生睡眠质量的动态变化及其影响因素，不仅有助于从理论上分析小学生睡眠的发展特点，还从实践上检验“双减”政策的效果，为小学生睡眠问题的“分类管理”提供实证支持。
1.1 儿童青少年睡眠质量的异质性及发展转变
睡眠质量一般从多维度评估，包括睡眠时间、入睡、保持睡眠的困难程度以及夜间觉醒次数等(Barnes et al., 2016)。由于儿童在睡眠质量的不同指标上表现各异，其睡眠质量可能存在异质性。人−情境交互理论(person-context interaction theory)(Magnusson & Stattin, 1996)强调，在人与其所处环境互动的过程中，复杂环境导致人类发展的根本特征是多样性，存在差异的个体会因某些心理与行为特征的组合相似而聚集在一起，以更多稳定的“类型”呈现。以往相关研究多采用以变量为中心的方法，即假设所有被试同质且变量之间的关系是均匀的，但这种方法在探索儿童睡眠质量的复杂性和异质性方面效果有限。以个体为中心的分析方法，如潜在剖面分析(latent profiles analysis, LPA)，旨在根据一组给定的观察变量将个体分为不同的亚类，这一方法能够更好地捕捉到人群中存在的异质性和变量之间的复杂性(Osborne & Sibley, 2017)。已有研究初步探索了儿童睡眠质量的异质性，如Magee等人(2017)使用LPA对10～11岁儿童睡眠分析后发现，儿童睡眠可被分为6种亚类型，分别是：好睡眠质量组(39.5%)、中等睡眠质量组(28.1%)、短时睡眠组(7.7%)、长时睡眠组(6.9%)、轻度睡眠问题组(3.8%)及无睡眠规律组(14.0%)。国内新近的一项研究表明，青少年睡眠质量存在4种潜在类型：睡眠良好型、日间功能障碍型、睡眠一般型和睡眠不足且低效型(林荣茂 等, 2023)。由此，基于人−情境交互理论，本研究提出假设1：我国小学生的睡眠质量存在异质性分化。
儿童睡眠质量是动态发展变化的。一项针对挪威7～9岁儿童的追踪研究发现，70%的儿童睡眠问题发生了变化(Sivertsen et al., 2017)。儿童睡眠质量的潜在类型也有可能发生转变，但鲜有研究深入探讨儿童睡眠的异质性转变(Magee & Blunden, 2020)。潜在转变分析(latent transition analysis, LTA)为研究儿童睡眠质量亚型随时间的发展变化提供了一个有效途径，LTA不仅能充分挖掘样本信息进行异质性分析，还能通过转变概率(latent transition probabilities, LTP)矩阵，从概率的角度描述不同类别随时间变化的情况(温忠麟 等, 2023)。生态系统理论(Bronfenbrenner, 1979)主张，个体发展受到多层次环境系统的交互影响，由社会价值观、文化、政策等所构成的宏观系统(macrosystem)对个体的影响不容忽视，且时间系统(chronosystem)对个体的影响具有长期动态效应。研究表明，随着“双减”政策的实施，我国小学生的睡眠状况发生了明显的变化(庄聪敏, 2022)。基于此，随着宏系统(“双减”政策)和时间系统(“双减”实施前后)的变化，我国小学生睡眠质量也随之发生转变，但目前尚未有关于我国小学生睡眠质量异质性变化的相关研究。因此，本研究提出假设2：“双减”政策实施前后，我国小学生睡眠质量存在异质性转变。
1.2 情绪对儿童睡眠质量转变的影响
睡眠干扰过程理论指出(Williams & Moroz, 2009)，个体睡眠质量问题除了由认知唤醒外，还会由情绪唤醒引起，过度情绪唤醒导致大脑神经元过度兴奋，从而干扰睡眠过程。有研究指出，情绪是睡眠质量的决定因素，稳定的情绪有助于降低个体睡前生理水平唤醒、减少觉醒频率，从而保持平稳的睡眠状态(Gray & Watson, 2002; Williams & Moroz, 2009)。相关研究结果表明，高水平积极情绪的个体表现出改善型睡眠模式(Ong et al., 2017)，青少年前一天的积极情绪可预测其第二天良好的睡眠质量，而前一天的消极情绪可预测其第二天较差的睡眠质量(Garcia et al., 2014)。在我国“双减”政策背景下，小学生睡眠质量异质性分化和动态变化如何受情绪的影响尚不清楚。因此，本研究提出假设3：积极情绪和消极情绪影响小学生睡眠质量潜在类别的转变。
综上所述，本研究基于人−情境交互理论、生态系统理论和睡眠干扰过程理论，采用潜在转变分析的方法，探讨“双减”政策背景下小学生睡眠质量的潜在类别及其转变，并进一步探讨情绪对小学生睡眠质量变化的影响。
2 研究方法
2.1 被试
采用整群抽样的方法，从江西省赣州市5所小学抽取4～5年级学生作为被试，进行为期1年的3次追踪研究。首次施测为2021年4月(“双减”政策颁布前3个月，T1)，有效被试792人；第二次施测为2021年10月(“双减”政策颁布3个月后，T2)，有效被试738人；第三次施测为2022年4月(“双减”政策颁布9个月后，T3)，有效被试722人。本研究最终有效被试722人(平均年龄12.34±0.63岁，男生341人)，其中四年级349人(48.34%)，五年级373人(51.66%)。
2.2 研究工具
2.2.1 睡眠质量
2.2.2 积极情绪和消极情绪
2.3 施测程序
本研究由接受过专业培训的心理学硕士研究生担任主试。施测前，先对主试进行培训，确保主试清楚测评的内容、需要注意的事项以及应对措施。在征得学校、学生家长(或监护人)和学生知情同意后，进行统一施测。在学生正式填答问卷之前，由主试统一宣读指导语，并指导学生独立完成问卷。
2.4 数据处理
本研究运用SPSS26.0整理数据，通过多重插补处理缺失值，再利用Mplus8.3对数据进行潜在剖面和潜在转变分析。
3 结果
3.1 共同方法偏差检验
采用Harman单因素检验数据是否存在共同方法偏差(周浩, 龙立荣, 2004)，结果显示3次测量中，特征值大于1的因子数均为7个，且第一个公因子解释的总方差分别为17.79%、20.39%、22.79%，低于40%的临界标准，表明本研究不存在共同方法偏差。
3.2 描述统计与相关分析
各主要变量描述统计见表1 。相关分析表明，T1睡眠质量与T1积极情绪和消极情绪、T2睡眠质量和消极情绪显著相关，T2睡眠质量与T1、T2消极情绪显著相关。
表1 主要变量的均值、标准差及相关关系 |
| 变量 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 1.T1睡眠质量 | |||||||
| 2.T1积极情绪 | −0.14** | ||||||
| 3.T1消极情绪 | 0.31** | 0.30** | |||||
| 4.T2睡眠质量 | 0.24** | −0.01 | 0.16** | ||||
| 5.T2积极情绪 | −0.06 | 0.34** | 0.02 | 0.00 | |||
| 6.T2消极情绪 | 0.17** | 0.05 | 0.29** | 0.52** | 0.18** | ||
| 7.T3睡眠质量 | 0.02 | 0.00 | 0.02 | −0.05 | 0.01 | −0.04 | |
| M总体 | 20.32 | 28.00 | 23.63 | 17.03 | 28.56 | 21.00 | 17.99 |
| SD总体 | 6.29 | 7.49 | 8.03 | 8.59 | 8.18 | 7.69 | 9.60 |
注：M、SD均为原始分数值；*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001，以下同。 |
3.3 小学生睡眠质量潜在类别数目的确定
为探讨小学生睡眠质量的潜在类别，分别以T1、T2、T3小学生睡眠质量5个维度的标准分进行潜在剖面分析。参考Nylund等人(2007)的做法，以2类型为起点逐步增加类别的数量。由表2 可见，T1时间点随着划分模型类别数量的递增，AIC、BIC及aBIC的值逐渐降低，当划分为4类时，熵值最小，且LMRT的p值不显著；当划分为3类时，AIC、BIC、aBIC的值相对较小，LMRT的p值显著，且熵值最大，因此T1时间点3类为最优潜在类别。T2、T3时间点，4类别的各个拟合指标均比3类别更好，选择4类似乎更好，但3类的各项拟合指数也在可接受范围内，由于潜在转变分析在确定分类数量时，既要考虑各项拟合指标，也需要考虑到研究问题及结果的简洁性、理论的合理性和可解释性(Rindskopf, 2003)，参考以往研究的做法(林丹华 等, 2024)，最终选择3类别为最佳潜在模型。
表2 睡眠质量LPA模型的拟合指标 |
| 时间点 | 类别数目 | AIC | BIC | aBIC | Entropy | LMRT(p) | BLRT(p) | 所占比例(%) |
| T1 | 2 | 10396.78 | 10471.58 | 10420.77 | 0.84 | <0.001 | <0.001 | 77.29/22.71 |
| 3 | 10226.25 | 10329.09 | 10259.23 | 0.91 | <0.001 | <0.001 | 53.57/31.21/15.22 | |
| 4 | 10094.09 | 10224.98 | 10136.06 | 0.83 | 0.105 | <0.001 | 54.15/17.64/17.26/10.95 | |
| T2 | 2 | 8796.20 | 8868.81 | 8818.01 | 0.91 | 0.002 | <0.001 | 71.44/28.56 |
| 3 | 8531.93 | 8631.77 | 8561.92 | 0.81 | 0.012 | <0.001 | 58.00/28.04/13.96 | |
| 4 | 8315.17 | 8442.24 | 8353.34 | 0.89 | 0.002 | <0.001 | 47.51/17.32/21.96/13.21 | |
| T3 | 2 | 8564.56 | 8637.60 | 8586.80 | 0.93 | 0.001 | <0.001 | 73.56/26.44 |
| 3 | 8239.00 | 8339.43 | 8269.58 | 0.87 | 0.026 | <0.001 | 59.57/26.62/13.81 | |
| 4 | 8006.52 | 8134.35 | 8045.44 | 0.92 | <0.001 | <0.001 | 58.03/19.52/9.89/12.56 |
参考以往研究的命名方式(Magee et al., 2017)，结合不同睡眠质量亚组在5个睡眠质量维度上的得分差异、突出问题和动态变化，采用“程度+特点”的命名原则，将各剖面命名为T1：“良好组”“中度睡眠困扰组”“重度睡眠困扰组”；T2：“良好组”“再次入睡困难组”“重度睡眠困扰组”；T3：“良好组”“中度问题组”“重度问题组”。如图1 所示，第一亚类，T1～T3良好组在各维度上的得分较一致，良好组占总体比例最高，在3个时间点分别为53.57%、58.00%、59.57%；第二亚类，T1中度睡眠困扰组在睡眠困扰维度上的得分最高(0.54)，T2再次入睡困难组在再次入睡维度上的得分最高(0.52)，T3中度问题组在各维度上的得分较一致(0.30～0.54)；第三亚类，T1、T2时间点重度睡眠困扰组在睡眠困扰维度上的得分最高，该组被试占总体的比例分别为15.22%和13.96%，T3重度问题组在各维度上的得分均较高(1.38～1.71)，该组被试占总体的比例为3.81%。
3.4 “双减”背景下小学生睡眠质量的转变分析
3.5 “双减”背景下情绪对小学生睡眠质量转变概率的影响
为进一步探究“双减”背景下情绪对小学生睡眠质量潜在类别转变的影响，将保持在原亚组的被试作为参照组，进行多元多项Logistics回归分析，得出被试转变到其他组的发生比(odds ratio, OR)，OR>1意味着被试发生转变的可能性增加，反之减少(王碧瑶 等, 2015)，结果见表3 。
表3 情绪对小学生睡眠质量转变概率的影响 |
| 潜在状态 | 良好组 | 再次入睡困难组 | 重度睡眠困扰组 | |||||||||
| 影响因素 | β(SE) | OR | 95%CI | β(SE) | OR | 95%CI | β(SE) | OR | 95%CI | |||
| T1到T2 | ||||||||||||
| 良好组 | 积极情绪 | −0.01(0.01) | 0.99 | [0.96, 1.02] | 0.00(0.02) | 1.00 | [0.96, 1.03] | |||||
| 消极情绪 | 0.02(0.01) | 1.02 | [0.99, 1.04] | 0.01(0.02) | 1.01 | [0.98, 1.05] | ||||||
| 中度睡眠困扰组 | 积极情绪 | 0.01(0.01) | 1.01 | [0.98, 1.04] | 0.01(0.02) | 1.01 | [0.97, 1.05] | |||||
| 消极情绪 | −0.02(0.01) | 0.98 | [0.96, 1.01] | 0.00(0.02) | 1.00 | [0.96, 1.03] | ||||||
| 重度睡眠困扰组 | 积极情绪 | 0.00(0.02) | 1.00 | [0.97, 1.04] | −0.01(0.02) | 0.99 | [0.96, 1.03] | |||||
| 消极情绪 | −0.01(0.02) | 0.99 | [0.95, 1.02] | 0.00(0.02) | 1.00 | [0.97, 1.04] | ||||||
| T2到T3 | 良好组 | 中度问题组 | 重度问题组 | |||||||||
| 良好组 | 积极情绪 | −0.03*(0.01) | 0.97 | [0.94, 0.99] | 0.00(0.02) | 1.00 | [0.96, 1.03] | |||||
| 消极情绪 | 0.07***(0.01) | 1.07 | [1.04, 1.10] | 0.14***(0.02) | 1.15 | [1.11, 1.86] | ||||||
| 再次入睡困难组 | 积极情绪 | 0.03*(0.01) | 1.03 | [1.01, 1.06] | 0.03(0.02) | 1.03 | [0.99, 1.07] | |||||
| 消极情绪 | −0.07***(0.01) | 0.94 | [0.91, 0.96] | 0.07***(0.02) | 1.07 | [1.04, 1.11] | ||||||
| 重度睡眠困扰组 | 积极情绪 | 0.00(0.02) | 1.00 | [0.97, 1.04] | −0.03(0.02) | 0.97 | [0.94, 1.01] | |||||
| 消极情绪 | −0.14***(0.02) | 0.87 | [0.84, 0.90] | −0.07***(0.02) | 0.93 | [0.90, 0.96] | ||||||
注：行表示前一时间点的潜在状态，列表示后一时间点的潜在状态；因变量参考类别为保留原组的被试。 |
从T1到T2，以“良好组→良好组”转变类别为参照时，积极情绪和消极情绪对小学生睡眠质量转变的预测作用均不显著，从T2到T3，积极情绪、消极情绪对小学生睡眠质量转变的预测作用显著：积极情绪使良好组小学生向中度问题组转变的概率减少(β=−0.03, SE=0.01, p=0.01, OR=0.97)，消极情绪使良好组小学生向中度问题组(β=0.07, SE=0.01, p<0.001, OR=1.07)和重度问题组(β=0.14, SE=0.02, p<0.001, OR=1.15)转变的概率增加。
从T1到T2，以“中度睡眠困扰组→再次入睡困难组”转变类别为参照时，积极情绪和消极情绪对小学生睡眠质量转变的预测作用均不显著；从T2到T3，以“再次入睡困难组→中度问题组”转变类别为参照时，积极情绪和消极情绪对小学生睡眠质量转变的预测作用显著：积极情绪使再次入睡困难组小学生向良好组(β=0.03, SE=0.01, p=0.01, OR=1.03)转变的概率增加，消极情绪使再次入睡困难组小学生向良好组转变的概率减少(β=−0.07, SE=0.01, p<0.001, OR=0.94)，向重度问题组(β=0.07, SE=0.02, p<0.001, OR=1.07)转变的概率增加。
从T1到T2，以“重度睡眠困扰组→重度睡眠困扰组”转变类别为参照时，情绪对小学生睡眠质量转变的预测作用均不显著；从T2到T3，以“重度睡眠困扰组→重度问题组”转变类别为参照时，积极情绪对其睡眠质量转变的预测作用不显著，消极情绪对小学生睡眠质量转变的预测作用显著：消极情绪使重度睡眠困扰组小学生向良好组(β=−0.14, SE=0.02, p<0.001, OR=0.87)和中度问题组(β=−0.07, SE=0.02, p<0.001, OR=0.93)转变的概率减少。
4 讨论
4.1 小学生睡眠质量的潜在类别及其特点
本研究结果发现，“双减”政策前后小学生睡眠质量存在异质性分化，每个时间点下存在3个类别，不仅呈现出不同程度的分化，且不同时间点呈现出不同特征的睡眠问题。3个时间点人数最多的亚组均为良好组；呈现中度睡眠问题的人数次之，包括T1中度睡眠困扰组、T2再次入睡困难组和T3中度问题组；呈现重度睡眠问题的人数占比均最少，包括T1、T2重度睡眠困扰组、T3重度问题组。这一“类型”的分化进一步验证了人−情境交互理论(Magnusson & Stattin, 1996)。随着“双减”政策的实施，良好组的学生数量逐渐增多，这可能是因为，“双减”政策的实施，从客观上有效减轻了学生的学业和课外培训负担，降低了校外培训市场的过热现象(杨靖渊 等, 2024)，同时为小学生提供了更多自由时间进行户外活动和体育锻炼，而体育训练可有效改善学生睡眠困扰提高其睡眠质量(Amiri et al., 2021)。同时，3个时间点均有超过四成的小学生存在一定的睡眠质量问题。已有研究也表明，多达40%的儿童会出现睡眠问题的症状，如入睡或保持睡眠困难(Meltzer & Mindell, 2006; Sadeh et al., 2009)。随着“双减”政策的实施，虽然睡眠问题学生的比例在下降，但仍未消失，这可能是因为尽管“双减”政策的颁布减轻了学业负担，但部分学生主观压力依旧存在，从而影响其睡眠质量(张生 等, 2020)。
此外，值得注意的是，不同时间点下睡眠问题的亚组特征存在差异。在T1、T2时间点，存在睡眠问题的亚类均有其某一突出的睡眠问题，主要体现在睡眠困扰和再次入睡困难上，而在T3时间点，中度问题组和重度问题组虽有得分上的差异，但均呈现出整体的睡眠问题，即在所有维度上都存在问题。随着时间的推移，小学生从中段进入高段年级，一方面伴随着进入青春前期生理及心理的动荡过渡，大脑前额叶皮层变化显著，正常睡眠−觉醒的调节机制尚未完全发育成熟(Blakemore & Choudhury, 2006)，另一方面客观上面临着“小升初”的压力，由先前较为单维的睡眠问题(如睡眠困扰或再次入睡困难)转向多维甚至整体的睡眠问题，将面临着入睡时间长、夜间醒来频繁等多重睡眠困扰。因此，应重视小学生睡眠质量的异质性分化，尤其应重视高年级出现整体睡眠问题的个体，尽早筛查出这一高风险群体并动态追踪。
4.2 “双减”政策前后小学生睡眠质量潜在类别的转变
通过“双减”政策前后小学生睡眠质量潜在转变分析，本研究发现，“双减”政策前后良好组学生稳定性较强，其余存在睡眠问题的亚组易向良好组转变，且随着时间的推移，其转变的概率增大。这一结果表明小学生睡眠问题具有动态性，进一步丰富了生态系统理论(Bronfenbrenner, 1979)，即“双减”政策这一“宏系统”对小学生睡眠质量产生了积极的影响，且这一影响具有“时间系统”的动态效应。
本研究发现，存在睡眠问题的亚组易向睡眠良好组转变，在“双减”政策颁布3个月后，中度睡眠困扰组和重度睡眠困扰组向良好组转变的概率分别为46%和38%；“双减”政策颁布9个月后，其转变概率均增大，再次入睡困难组和重度睡眠困扰组向良好组转变的概率分别59%和64%，均高于保留在原组的概率。随着“双减”政策的实施和相关政策的落实，校外培训市场“虚火”大幅下降，学生参与“学科类”校外培训显著降低(庞小冬 等, 2025)，教师的作业设计更加科学合理，学生的作业量全面压减(唐晓玲 等, 2024)；同时，“双减”政策的实施也有助于重塑社会−学校−家庭的教育生态，达到为学生“减负”的作用。依据时间分配理论(time allocation theory)(Becker, 1965)，时间作为一种稀缺资源，个体在学习、休闲和睡眠等活动之间分配时间，以达到效用最大化。在“双减”政策的广泛影响下，减少某一活动的时间(如校外培训和作业)可能释放时间到其他活动(如体育运动和睡眠)，即通过“双减”达到学生运动与睡眠的“双加”(Wang et al., 2022)，从而提高学生的睡眠质量促进其积极发展。
4.3 “双减”背景下情绪对小学生睡眠质量转变的影响
本研究发现，“双减”政策颁布9个月后，积极情绪越高的儿童，越有可能从再次入睡困难组转变到良好组，而消极情绪越高的儿童，越有可能从良好组转到中度问题组和重度问题组，或者从再次入睡困难组转到重度问题组。以往基于变量为中心的研究发现，积极情绪能预测儿童较好的睡眠质量，而消极情绪能预测其较差的睡眠质量(Garcia et al., 2014; Ong et al., 2017)。一方面，情绪的扩展建构理论认为，积极情绪不仅能够扩展个体的瞬时思维−行动系统，而且能够构建持久的个人资源，有助于促进个体生存的功能(Fredrickson & Branigan, 2005)。已有研究表明，睡眠前诱导的快乐情绪可以显著增加个体睡眠过程中的慢波活动，从而增加睡眠时间，提高睡眠质量(Soehner et al., 2018)，拥有积极情绪的儿童对其睡眠质量具有促进作用，存在中等睡眠问题的儿童可转向较好的睡眠质量；另一方面，消极情绪加剧了小学生睡眠问题的恶化，这验证了压力−情绪−睡眠的整合模型(Alvaro et al., 2013)。“双减”政策作为一种远端因素对学生的影响具有差异性，即并非所有的学生都能通过“双减”达到“减负”的目的，而一部分学生在一定的压力诱发下，可引起焦虑、抑郁等消极情绪，这给儿童睡眠质量的发展带来风险，让小学生从好的睡眠质量转向更差的睡眠质量。更值得注意的是，本研究中积极情绪和消极情绪的影响呈现出差异性，这验证了二者并非同一维度的两端，积极情绪可让儿童的睡眠质量“循序渐进”地改善，而消极情绪却可让儿童直接从良好组转到重度问题组，无需经过中度问题组而出现“断崖式”变差。因此，一定要重视消极情绪所带来的危害。
本研究尚存一些局限性：首先，本研究虽然进行了3次纵向调查，但间隔时间较短，未来可继续追踪调查，进一步探究“双减”政策后学生睡眠质量改善的持续性；其次，本研究仅从个体系统考察了情绪对小学生睡眠质量的影响，未来可进一步考察学校、家庭等多系统的影响作用；最后，本研究采集的睡眠数据均为小学生主观自评，未来可采用多通道手腕设备等获得更为客观和精准的睡眠参数，提高研究的生态效度。
5 结论
(1)“双减”政策前后，小学生睡眠质量存在异质性分化，每个时间点下存在3个类别。(2)“双减”政策颁布后，小学生睡眠质量良好组稳定性较强，其余存在睡眠问题的亚组易向良好组转变，且T2～T3较T1～T2的转变概率增大。(3)“双减”政策颁布9个月后，积极情绪有利于小学生睡眠质量的好转，而消极情绪则可能加剧小学生睡眠问题的恶化。