1 引言
社会竞争加剧，学业内卷现象引起教育领域及全社会广泛关注(宫秀双, 张红红, 2020)。在学业内卷下，众多学生陷入被动学习状态，不利于其可持续发展。学业内卷的根源在于学生间的学业比较，学业比较是指个体在学业领域将自己的学习状况与其他学生进行对比，并据此评估自身学习能力的过程(Gerber et al., 2018)。在新时代人才强国战略背景下，需要重视个体内部动力的塑造。因此，深入探讨新时代背景下学业比较与学生学习内生动机的关系，仍是一个重要的研究课题。学习内生动机是指学生因学习任务本身或自身兴趣驱动，表现出对学习任务的坚持和掌握倾向(Gottfried, 1985)。中学阶段是个体学习内生动机发展的重要塑造和培养阶段(易芳 等, 2017)，关注中学生学习内生动机的促进问题，有助于为个体自主学习奠定良好基础。此外，已有研究发现学习内生动机与学业比较之间存在密切关系(杨春, 路海东, 2015)，但目前关于二者的纵向研究相对较少。因此，亟需通过交叉滞后研究探讨两者之间的相互预测关系，以期为中学生自主学习及持续发展提供新的视角。
学习内生动机可能影响中学生学业比较。以往研究鲜有直接探讨学习内生动机对学业比较的影响，但不少研究者认可动机会影响个体的比较过程，其中代表性的观点是自我改善和自我增强动机会引发个体的比较行为(Rhodes, 2004; Wheeler, 2000)。持自我改善动机的个体倾向于克服自身缺点、提高自我能力，倾向于采取与优秀个体比较的方式，借鉴较好的学习策略，从而达到自我改善的目的；持自我增强动机的个体为维持自身良好的自我评价，倾向于采用与表现较差的个体比较的方式，以达到自我维护的目的(李振兴 等, 2016)。总之，自我改善和自我增强动机均与学习内生动机紧密相关(Lepper et al., 2005)，在激烈的竞争中，学业成就被视为重要的成功标志，这种追求成功的动机促使学生积极参与学业比较，通过与他人竞争来获得更高的成就和认可。因此有理由推测学习内生动机会预测中学生的学业比较行为。
学业比较也是中学生学习内生动机的重要影响因素。学习动机可以分为学习内生动机、学习外生动机和无动机，学习内生动机强调个体从事某项活动更多是出于对学习任务本身的兴趣和享受，而学习外生动机则强调活动内容本身之外的外界诱因(如奖赏、竞争等)的作用(Deci & Ryan, 1985)。因而，一直以来，学业比较作为一个外在环境因素，对学习外生动机的影响被广泛认可。然而其对于学习内生动机的影响如何？现有关于两者的关系始终存在一定争议，例如Deci和Ryan(2000)发现相较于无比较情境，比较情境下被试的后续内生动机显著更低，这表明比较显著负向影响了内生动机。该研究认为，学生在进行学业比较时是专注于比较的结果而非活动本身，这是学习内生动机下降的原因。然而Chen和Chiu(2016)研究比较竞争组和不比较组学生的学习创造力和成绩，结果发现学业比较条件下学生的学习投入度、学习成绩和创造力显著高于非比较条件下的学生，反映出学业比较对学习内生动机的正面影响。对相关实证研究进行梳理可以发现：学业比较对学习内生动机存在显著影响，而影响方向如何，可能与比较方向、个体差异(年龄、性别)等因素有关。因此，有必要对学业比较与学习内生动机间的关系进行更为具体、细致的探索。
首先，不同学业比较方向与学习内生动机间的关系可能存在差异。学业比较主要包括上行比较和下行比较两种方向。就上行比较(与优于自己的人比较)而言，一方面，上行比较会向个体传递的是不如别人的消极信息，削弱个体的胜任感和自信心(Mercer & Gulseren, 2024)，导致个体的自我评价降低(Pat-El et al., 2012)，从而抑制内生动机；另一方面，上行比较也可能激发个体的同化效应，使其产生向上行目标靠拢的内驱力，进而可能激发较高学习内生动机(徐晓飞, 2005)。就下行比较(与不如自己的人比较)而言，尽管有研究指出下行比较可能通过增强个体的胜任感和积极自我感知来促进内生动机(Wert & Salovey, 2004)。但下行比较也可能使个体的自我评价趋向于比较目标(邢淑芬, 俞国良, 2006)，进而产生消极情绪和消极预期(王雷萍 等, 2024; Lockwood & Kunda, 1997)，削弱其胜任感，最终抑制学习内生动机。正是由于学业比较的这种双重性，现有研究结论不一，难以准确回答学生在学业比较时究竟是“见贤思齐”还是“自惭形秽”。Vallerand(2000)提出的动机整合理论为回答这一问题提供了一定借鉴，该理论指出，外部因素能否促进动机整合、将控制因素内化为个体的内在需要是内生动机激发过程中的关键。基于这一理论，本研究拟区分上行比较和下行比较两种不同比较方向，深入探索学业比较与学习内生动机之间的关系。
其次，学业比较与学习内生动机之间的关系在中学生群体中可能存在学段差异。初中生学习目标相对明确、知识内容较为基础，且考试频率和评价标准相对宽松，学生更容易在学业比较中获得胜任感和自主性，从而更易激发学习内生动机；而随着学习压力的加剧及评价标准的严格化，高中生的情绪状态也更复杂，易感到更高的压力和更低的胜任感，从而抑制学习内生动机(刘在花, 2016)。郭成(2006)的研究也表明，初中阶段处于学业自我发展的相对高峰期，而高中阶段则处于发展的低谷期。李晶等人(2011)的研究指出，相较于高中生，我国初中生会在竞争情景下表现出更高的自我评价和更高的学习努力程度。此外，学业比较与学习内生动机之间的关系可能还存在性别差异。现有相关研究结果存在一定争议。例如，有研究者探讨高年级儿童在竞争情境下学生的艺术创造力和内生动机，结果显示，男生表现出更高的创造力和内生动机，该研究认为竞争情景会激发男生的好胜心和对任务的兴趣，从而促进内生动机(Conti et al., 2001)。还有研究发现在基于游戏的学习环境中，竞争对内生动机和成就的影响并无性别差异(Yen et al., 2011)。不同的研究结果可能与不同的教育评价体系存在差异有关。总之，需要进一步考察学业比较与学习内生动机之间关系的学段差异和性别差异。
综上，本研究采用交叉滞后的追踪设计，考察中学生学习内生动机与上、下行学业比较间的纵向关系模式及学段、性别差异，以期为中学生学习内生动机的培养和提升工作提供实证支持和理论指导。
2 研究方法
2.1 被试
采用方便整群抽样的方法，选取江苏省、河南省城镇和农村四所中学的共计2330名中学生进行两次间隔6个月的追踪研究。第一次施测时间为2022年11月(T1)，剔除空白、连续10道题目选择同样选项的问卷共18份，共回收2312份有效问卷(其中初中生1024份、高中生1288份)，第一次施测的有效率为99.23%；第二次施测时间为2023年5月(T2)，共回收1857份有效问卷(其中初中生728份、高中生1129份)，剔除空白、连续10道题目选择同样选项的问卷共33份，第二次施测的有效率为98.25%。将第二次和第一次的问卷依照人口学信息进行一一匹配，共得到1475份有效问卷，其中初中有效匹配问卷647份、高中有效匹配问卷828份，纵向流失率为36.70%。将流失被试与保留被试进行对比分析，结果显示流失被试与保留被试在T1时的上行比较(t=1.36, p>0.05)、下行比较(t=1.03, p>0.05)和学习内生动机(t=0.96, p>0.05)得分上无显著差异，表明本研究为完全随机性缺失。
在两次匹配的样本中，男生共625名(占42.37%)、女生共839名(占56.88%)，性别缺失11人；第二次施测的平均年龄为15.04±1.57岁。
2.2 研究工具
2.2.1 学习内生动机分量表
2.2.2 学业比较量表
采用Gibbons和Buunk(1999)编制，白学军等人(2013)翻译的社会比较倾向量表，将比较情境限定为学习情境。该量表中包括上行比较和下行比较两个分量表，每个分量表各6题，共12题。该量表为5点计分，1代表“很不符合”，5代表“很符合”。得分越高，表明个体的上行/下行学业比较倾向越高。在本研究中，T1、T2的上行比较分量表的Cronbach’s α系数分别为0.82、0.86；T1、T2的下行比较分量表的Cronbach’s α系数分别为0.89、0.91。对T1数据进行验证性因素分析，结果显示量表效度良好：χ2/df=4.07，CFI=0.95，TLI=0.92，RMSEA=0.06。
2.3 数据处理
采用SPSS27.0和Amos23.0软件对数据进行整理和分析。首先将数据按照同一被试两个时间点的量表得分在SPSS软件中进行整理、描述性分析及共同方法偏差检验；接着在Amos软件中进行纵向测量不变性检验、模型检验及多群组分析。
3 结果
3.1 共同方法偏差检验
在收集数据时采用反向计分等方式在一定程度上减少共同方法偏差；在数据分析时，采用Harman单因子方法进行共同方法偏差检验。结果显示，两次测查的数据中特征根大于1的因子分别为5个、4个，第一个因子分别解释了总变异的18.84%、21.08%，均低于临界值40%，表明本研究不存在明显的共同方法偏差。
3.2 中学生学业比较与学习内生动机的相关分析
以学习成绩为控制变量，对两个时间点的上行比较、下行比较和学习内生动机总分进行描述性统计及相关分析，结果如表1 所示。从横向的同时性相关来看，在同一时间点上，中学生上行比较与学习内生动机呈显著正相关(ps<0.001)、下行比较与学习内生动机呈显著负相关(ps<0.001)；从纵向的继时性相关来看，T1的上行比较与T2的学习内生动机呈显著正相关(p<0.001)、T1的下行比较与T2的学习内生动机呈显著负相关(p<0.001)。
表1 两次测量中学生学业比较与学习内生动机的平均值、标准差及相关矩阵 |
| M±SD | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| 1.上行比较T1 | 3.23±0.83 | ||||||
| 2.下行比较T1 | 2.14±0.85 | 0.07* | |||||
| 3.学习内生动机T1 | 3.64±0.49 | 0.32*** | −0.14*** | ||||
| 4.上行比较T2 | 3.16±0.86 | 0.40*** | 0.13* | 0.16*** | |||
| 5.下行比较T2 | 2.27±0.89 | 0.09* | 0.40*** | −0.10*** | 0.17*** | ||
| 6.学习内生动机T2 | 3.50±0.61 | 0.16*** | −0.13*** | 0.40*** | 0.36*** | −0.13*** | |
| 7.学习成绩 | 2.76±1.27 | −0.17*** | 0.15*** | −0.19*** | −0.14*** | 0.18*** | −0.17*** |
注：学习成绩，1=年级1%～24%，2=年级25%～49%，3=年级50%～60%，4=年级61%～75%，5=年级76%～100%；*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001，以下同。 |
3.3 纵向测量不变性检验
分别建立上行比较、下行比较和学习内生动机的形态等值模型(M1)、弱等值模型(M2)、强等值模型(M3)和严格等值模型(M4)。结果如表2 所示，下行比较量表在弱等值模型与形态等值模型之间、强等值模型与弱等值模型之间、严格等值模型与强等值模型之间均无显著差异；上行比较模型在弱等值模型与形态等值模型之间、强等值模型和弱等值模型之间无显著差异；学习内生动机量表在弱等值模型和形态等值模型之间无显著差异。表明上、下行比较量表和学习内生动机量表在两个时间点上具有跨时间测量不变性。
表2 各量表在两个时间点的纵向测量不变性检验 |
| 变量 | 模型 | χ2 | df | CFI | TLI | RMSEA | SRMR | 模型比较 | ΔCFI | ΔTLI |
| 上行比较 | M1 | 493.788 | 47 | 0.930 | 0.901 | 0.082 | 0.036 | |||
| M2 | 511.034 | 52 | 0.928 | 0.908 | 0.079 | 0.040 | M2 vs. M1 | 0.002 | 0.007 | |
| M3 | 532.824 | 57 | 0.925 | 0.913 | 0.077 | 0.041 | M3 vs. M2 | 0.003 | 0.005 | |
| M4 | 619.790 | 63 | 0.912 | 0.908 | 0.079 | 0.053 | M4 vs. M3 | 0.013 | 0.005 | |
| 下行比较 | M1 | 238.106 | 47 | 0.981 | 0.973 | 0.054 | 0.023 | |||
| M2 | 248.240 | 52 | 0.980 | 0.975 | 0.052 | 0.026 | M2 vs. M1 | 0.001 | 0.002 | |
| M3 | 268.962 | 57 | 0.979 | 0.975 | 0.051 | 0.027 | M3 vs. M2 | 0.001 | 0.000 | |
| M4 | 338.786 | 63 | 0.972 | 0.971 | 0.056 | 0.032 | M4 vs. M3 | 0.002 | 0.004 | |
| 学习内生动机 | M1 | 2130.922 | 335 | 0.804 | 0.779 | 0.062 | 0.059 | |||
| M2 | 2265.656 | 348 | 0.801 | 0.773 | 0.063 | 0.064 | M2 vs. M1 | 0.003 | 0.005 | |
| M3 | 2643.352 | 361 | 0.751 | 0.740 | 0.067 | 0.072 | M3 vs. M2 | 0.040 | 0.004 | |
| M4 | 2752.116 | 375 | 0.741 | 0.739 | 0.067 | 0.077 | M4 vs. M3 | 0.010 | 0.001 |
3.4 学业比较与学习内生动机的交叉滞后分析
参照van Lier(2012)的分析程序，以学习成绩为控制变量，分别建立4个模型来检验学业比较与学习内生动机之间的预测关系：模型1(M1)为自回归模型；模型2(M2)在M1的基础上，增加了学业比较对学习内生动机的单向预测路径；模型3(M3)在M1的基础上，增加了学习内生动机对学业比较的单向预测路径；模型4(M4)在M1的基础上，增加了学业比较与学习内生动机的双向交叉滞后路径。
将四个模型进行比较，结果如表3 所示：M2与M1的差异显著、M3与M1的差异显著，而M4均与M2和M3显著，且M4的拟合情况更好，说明M4更能够反映学业比较和学习内生动机之间的关系，因此保留交叉滞后模型M4为最佳模型来检验学业比较与学习内生动机的纵向关系。
表3 中学生学业比较与学习内生动机的交叉滞后模型比较 |
| 模型拟合指数 | 模型比较 | ||||||||||
| χ2 | df | CFI | TLI | RMSEA | SRMR | Δχ2 | Δdf | p | |||
| M1 | 117.307 | 18 | 0.959 | 0.918 | 0.061 | 0.045 | |||||
| M2 | 110.510 | 16 | 0.961 | 0.913 | 0.063 | 0.044 | M2 vs. M1 | 6.796 | 2 | 0.033 | |
| M3 | 106.920 | 16 | 0.963 | 0.916 | 0.062 | 0.044 | M3 vs. M1 | 10.387 | 2 | 0.006 | |
| M4 | 99.492 | 15 | 0.965 | 0.920 | 0.064 | 0.042 | M4 vs. M1 | 17.815 | 3 | 0.001 | |
| M4 vs. M2 | 11.018 | 1 | 0.004 | ||||||||
| M4 vs. M3 | 7.428 | 1 | 0.024 | ||||||||
交叉滞后模型(M4)分析结果显示：(1)T1上行比较不能预测T2学习内生动机(β=0.01, p>0.05)，T1下行比较能显著负向预测T2学习内生动机(β=−0.07, p=0.009)；(2)T1学习内生动机能显著正向预测T2上行比较(β=0.05, p=0.045)，也能显著负向预测T2下行比较(β=−0.06, p=0.001)。具体情况见图1 。
3.5 学段差异
以学习成绩为控制变量，首先建立各路径系数自由估计的基线模型(M0)，模型拟合良好(CFI=0.96, TLI=0.90, RMSEA=0.05)；接着设定路径等同模型(M1)，限定自回归路径和交叉滞后路径相等，模型拟合良好(CFI=0.96, TLI=0.92, RMSEA=0.04)。模型比较的结果显示M1比M0对数据的拟合结果更好(Δχ2= 27.12, Δdf=11, p<0.05)，表明上下行比较与学习内生动机间的交叉滞后模型存在学段差异。初中学段与高中学段的交叉滞后模型差异如图2 所示，结果显示：T1学习内生动机对T2上行比较的正向预测作用仅在初中生中显著(β=0.12, p=0.005)，而在高中生中不显著；T1下行比较对T2学习内生动机的负向预测作用仅在初中生中显著(β=−0.10, p=0.006)，而在高中生中不显著；总体而言，上、下行比较与学习内生动机间的预测关系在初中生中更为显著。
3.6 性别差异
同上，基线模型(M0)拟合良好(CFI=0.97, TLI=0.91, RMSEA=0.05)，路径等同模型(M1)拟合良好(CFI=0.97, TLI=0.92, RMSEA=0.04)。模型比较的结果显示M1比M0对数据的拟合结果更好(Δχ2=14.21, Δdf=7, p<0.05)，表明上下行比较与学习内生动机间的交叉滞后模型存在性别差异。交叉滞后模型性别差异如图3 所示，结果显示：T1上行比较对T2学习内生动机的正向预测作用(β=0.07, p=0.043)、T1学习内生动机对T2上行比较的正向预测作用均仅在女生中显著(β=0.06, p=0.046)，而这两条路径在男生中均不显著；T1下行比较对T2学习内生动机的负向预测作用仅在女生中显著(β=−0.13, p<0.001)，而在男生中不显著。总之，上、下行比较与学习内生动机间的预测关系在女生中更为明显。
4 讨论
本研究通过交叉滞后分析发现不同比较方向与学习内生动机的预测关系不同，且具有学段差异和性别差异。具体来说，学习内生动机可以显著正向预测上行比较；下行比较与学习内生动机呈显著负向相互预测关系；学业比较与学习内生动机间的关系在初中生和女生中更显著。
一方面，学习内生动机可以显著正向预测上行比较。即中学生的学习内生动机越高，其后续将进行更多的上行比较，更多地与优于自身的人进行比较。这与以往的研究结果基本一致，如邢淑芬和俞国良(2006)在研究小学3～5年级学习不良儿童的社会比较行为时发现，当学习不良儿童持较强自我提升动机时，会自发地与表现较好的学生进行上行比较，以期提高自身学业表现。类似地，Kruglanski和Mayseless(1987)在研究中明确指出，动机可能会影响个体对比较对象的选择，当个体追求自我提升时，更可能选择与优于自身的个体进行比较；而如果个体想要增加主观幸福感(Wills, 1981)或者保持积极的自我评价(Tesser & Campbell, 1982)，则可能会与差于自身的个体进行比较。本研究结果进一步证实了中学生学习内生动机的驱动性作用。中学生较高的学习内生动机不仅促使他们选择更高的学业比较目标水平，还可能帮助他们形成良性学习循环。
另一方面，下行比较与学习内生动机之间呈显著负向相互预测关系。具体而言，更多进行下行比较的中学生，其后续的学习内生动机可能更低；而学习内生动机低的学生又可能更多地进行向下比较。这一研究结果与Downes(2015)的研究观点一致，该研究指出向下比较会通过降低个体对学习绩效的相对标准判断，从而削弱其学习挑战感和价值感。Hackman和Oldham(1976)也认为个体的学习意义感对任务表现起关键作用，而下行比较会破坏这种意义感。下行比较使学生轻易地获得相对优势，容易降低对自身绩效的内部期望标准。随着时间的推移，可能会因为缺乏挑战性而失去学习动力。基于这些观点，本研究结果可能的原因是：尽管下行比较能使中学生获得一定的自我安慰和积极情绪，但同时也会降低其学习意义感，不利于塑造学习挑战性和学习自我效能感，在根本上影响学生自我提升的内在需求和学习胜任感需要的满足，从而抑制学习内生动机。需要指出的是，本研究结果也验证了动机整合理论的观点，表明相较于下行比较，上行比较由于能够满足中学生自我提升、自我促进的内在需要，更易促进学习胜任感的满足，因而更易激发学习内生动机。
本研究结果还发现学业比较与学习内生动机间具有学段差异。相较于高中生，学习内生动机对后续上行比较的预测作用、下行比较与学习内生动机的相互预测作用均在初中生中更显著。可以推测，一方面可能与个体自我认知评价发展阶段有关。郭成(2006)指出初中生正值学业自我认知发展的高峰期，常通过比较获得自我评价，因而容易对其学习内生动机产生影响。另一方面，可能与不同学段的教育评价方式差异有关。初中阶段更注重基础知识的掌握，而高中阶段则更重视综合能力，这可能会进一步强化学习外生动机，使得学业比较与学习内生动机的联系减弱。此外，研究结果还发现学业比较与学习内生动机间的关系还存在性别差异，即学业比较与学习内生动机间的相互预测关系在女生中更为显著。一些研究证据表明，我国男生在学业成绩、投入程度方面均显著低于女生(李晶 等, 2011; 易芳 等, 2017)。因此，外在竞争因素可能较难引起男生对一般知识学习的兴趣，从而表现出较低的学习内生动机。女生的生长发育要早于男生(Eisenberg et al., 1996)，她们更早获得较强的自我主体意识和成就动机(Nie et al., 2014)，更易采取主动自觉的学习方式。而传统性别角色观念认为，男性应更具竞争性和独立性，而女性则更注重合作性和情感需求(Calvo-Salguero et al., 2008)。这种观念可能导致男生在学业比较中表现出更强的竞争性，但同时也可能因过度压力而抑制学习内生动机。相反，女生可能更注重学习过程中的内在满足感和自我提升，从而在学业比较与学习内生动机之间建立更紧密的联系。以上结果启示未来的研究和教育实践应更加关注学段和性别差异，为提升学生学习内生动机提供多元化的教育支持。
本研究存在一定的局限，可在后续研究中进一步改进。首先，追踪次数相对较少，一定程度上限制了对两者长期发展轨迹的观察。在后续研究中可以进一步增加追踪次数，如间隔一年、持续3次以上，以期进一步探索两者间的动态关系及变化趋势；其次，本研究采用整体方便取样法，样本来源较为单一。未来研究可以进一步扩大样本来源，以增加研究的生态效度；最后，本研究仅探讨了学业比较与学习内生动机之间的关系，未能深入探索两者间的内在作用机制。未来研究可以引入更多的中介变量和调节变量，如家庭环境因素、教师期望等，以进一步丰富研究框架，解释两者内在作用机制。
5 结论
(1)学业比较与中学生学习内生动机的即时性相关和继时性相关显著；(2)学习内生动机可以显著正向预测上行比较；下行比较与学习内生动机呈显著负向相互预测关系；(3)相较于高中生，学业比较与学习内生动机间的关系在初中生中更为显著；相较于男生，两者的关系在女生中更为显著。