青少年早期冲动性的发展轨迹:界定亚群组及其影响因素

摘要: 以发展的整体互动论和生态系统理论为基础,考察青少年早期冲动性的发展轨迹及其影响因素。采用Barratt冲动性量表、家庭环境量表、青少年感知校园氛围问卷对天津市某中学210名初中生进行了为期1年的3次追踪调查,使用潜变量增长模型、潜类别增长模型、多元Logistic回归进行数据分析。结果发现:(1)青少年早期冲动性的发展呈线性增长趋势,并可分为三个亚群组:恒低组(16.67%)、恒高组(41.43%)和居中升高组(41.91%);(2)家庭环境亲密度和教师支持对亚群组有显著预测作用。本研究揭示了在青少年早期冲动性的动态变化性、个体差异性及其相关影响因素。

 

1 前言

冲动性(impulsivity) 是一个复杂的多维概念,其含义是个体对内部或外部刺激进行快速、无计划的反应,而不考虑这些反应对自我或他人造成负面影响的倾向(Moeller et al., 2001)。冲动性是精神障碍常见的诊断标准之一,当个体的心理机能出现问题时,冲动性往往是失调的核心(DeYoung & Rueter, 2010)。以往研究表明,高冲动性常伴随着认知失调和情绪失调(Hadzic et al., 2020Mobini et al., 2006Peters et al., 2016)。并且,青少年时期的冲动性水平可以预测未来的自伤、攻击性、物质滥用等心理与行为问题(Evans et al., 2019Hamilton et al., 2019Lockwood et al., 2017Martel et al., 2017)。

冲动性可分为特质冲动性和状态冲动性,考虑到特质冲动性与个体心理健康的关系更为密切(Bari & Robbins, 2013),因此本研究所关注的冲动性特指特质冲动性。特质冲动性是青少年期重要的可变化性心理特征之一(Quinn & Harden, 2013)。以往横向研究表明,在童年期、青少年期和成年早期,冲动性与年龄呈负相关(Galvan et al., 2007Leshem & Glicksohn, 2007),且二者呈线性关系(Steinberg, 2008)。纵向研究也报告了特质冲动性在14~24岁随年龄下降(Harden & Tucker-Drob, 2011),在18~25岁持续下降(Littlefield et al., 2016)。但还有纵向研究发现冲动性在青少年早期(平均年龄11岁) 至中期(平均年龄15岁) 呈倒U型发展趋势(Collado et al., 2014)。国内一项横向研究也发现,从小学四年级到初中二年级(平均年龄10.15~13.78岁),冲动性呈上升趋势,初二时达至顶峰,之后呈波动下降(胡春梅等, 2018)。这种不一致可能来源于样本特征、测量方式,还可能是由于以上研究更多考虑一般趋势(即变量的平均水平) 的比较,而忽略了青少年个体之间的差异。

如上所述,现有的研究青少年冲动性发展轨迹的文献数量有限,且在青少年早期这一阶段,当前所得到的研究结果并不完全一致,有必要对该阶段的冲动性发展特点进行着重深入的探讨。在大多数文化下,青少年期大约从12或13岁开始到18或22岁结束(Raffaelli et al., 2005),而青少年早期一般可对应于初中和高中低年级(桑特洛克, 1996/2013)。以往研究发现,青少年阶段的大脑结构和大脑功能迅速发展,前额皮层的灰质体积、密度呈下降趋势,白质的体积、密度呈上升趋势(Chen et al., 2020张颖, 冯廷勇, 2014),同时前额叶皮层与其他区域(如边缘系统) 之间的功能连接也逐渐增强(Heller et al., 2016),这些变化会使得信息传递更加有效,使青少年更好的控制自己(Sowell et al., 2003)。然而,处于青少年早期的青少年会经历青春期的大多数身心变化,这些变化常伴随着消极情绪的增加(桑特洛克, 1996/2013),消极情绪会增加认知冲动性,并使个体的决策受损、行为抑制困难(Kray et al., 2020Swann et al., 2008)。因此,虽然青少年期个体的认知控制网络正逐步形成, 但过多的情绪负担可能会使处于青少年早期的青少年的认知控制能力的发挥不稳定,从而导致冲动性在青少年早期首先呈现出上升趋势。

人格的发展兼具发展的一般趋势和发展的个体差异性,发展的个体差异性主要体现在个体之间发展方向和发展速率上的差异。以“个人为中心”的分析方法可以在考虑到个体差异性的基础上从动态发展角度考察冲动性随年龄的变化,确定遵循不同纵向发展轨迹的类别或亚群组。通过该方法,西方研究发现冲动性在童年期到青春期早期的发展可分为3个亚群组,组1 (44.07%) 的冲动性相对恒定;组2 (47.77%) 的冲动性在6~8岁时呈线性下降,到12~14岁时趋于稳定;组3 (8.16%) 的冲动性随年龄增长呈线性上升(Higgins et al., 2013)。此外,作为一种人格特质的冲动性还存在显著的性别差异(Cross et al., 2011),且差异的大小与年龄阶段相关(Weinstein & Dannon, 2015),因此,以往有研究分性别的考察了冲动性的发展特点,例如Martinez-Loredo等人(2018) 对13~15岁左右的西班牙青少年追踪研究发现, 男生的冲动性发展轨迹分为低组和升高组,而女生分为5个亚群组, 即倒U型组、早期增长组、稳定增长组、居中稳定组、下降组。Liu等人(2013)仅针对11~15岁的美国城市青少年男生进行了追踪调查,发现冲动性的发展可分为2个亚群组,分别为起始分数高且随年龄增长降低的高组(41%)和起始分数低且较为恒定的低组(59%)。

如上所述,冲动性个体差异性的研究结果符合发展的整体互动论(Holistic-Interaction Perspective),根据该理论,正在发展的个体是由各个相互作用的具体成分(如某种人格特质) 构成的有组织的整体, 各个成分只有在作为整体的一部分发挥作用时才具有意义, 因此,心理与行为的发展具有不同的类型或不同的模式(纪林芹, 张文新, 2011)。这种不同模式的形成是在一定的环境中展开的,Bronfenbrenner (1979)的生态系统理论(Ecological Contextual Theory) 将个体所处的环境分为5个系统,分别是微系统、中系统、外系统、宏系统和历时系统,5个系统层层环绕,将发展中的个体包围于中心,同时,系统与系统之间、系统与个体之间会发生相互作用,以此影响人格特质的发展。对于青少年来说,最重要的两个微系统是家庭和学校,青少年如何与家长、老师、同龄人互动,以及在家庭和学校的经历,都与他们的日常感受和行为密切相关,从长远来看,这可能会引起人格特质的变化(Brandt et al., 2019)。家庭环境亲密度是家庭环境的一个重要因素,指家庭成员之间相互承诺、相互支持的程度。以往研究发现,家庭环境亲密度是最能预测青少年人格特质的家庭环境变量之一(肖三蓉, 徐光兴, 2009)。长期良好的家庭关系会加强认知控制系统的活动(Telzer et al., 2013),并使高冲动性个体缓解其冲动性水平(林琳等, 2017)。学校教育的一个主要目标是塑造学生的人格,校园氛围(school climate) 指学校环境中被成员所体验并会对其行为产生影响的、相对持久而稳定的环境特征(Hoy & Hannum, 1997)。积极的校园氛围是一种温暖的、接纳的环境,教师和学生能建立彼此尊重和相互关爱的师生关系和同学关系(李董平等, 2015),这可能会有助于青少年调节冲动性水平。以往研究发现,教师支持和同学支持对青少年的情绪和行为问题有显著的预测作用(杨雪等, 2013张光珍等, 2014)。此外,也有研究发现,积极的师生关系和拥有亲社会的伙伴与冲动控制的稳定性有关(Burt et al., 2006)。因此,本研究选择校园氛围中的教师支持和同学支持作为衡量师生关系和同学关系质量的指标,其中,教师支持主要指教师在学业和情绪方面向学生提供的社会支持,同学支持主要指同学之间相互信任和关心所体现出的情绪支持(Jia et al., 2009)。

鉴于冲动性在青少年成长中的重要作用,识别出青少年冲动性的变化规律和影响因素,有助于有针对性地教育、预防和干预。总体来说,关于冲动性发展轨迹亚群组的研究目前集中于西方国家。根据生态系统理论,文化背景属于生态系统论中的宏系统,它是一个影响广泛的意识形态系统,会与微系统等发生交互作用。西方文化强调自由与个性,中国文化强调克制与和谐,这种文化上的差异可能会经由多种方式影响到人格特质的结构及发展特点(如发展的速度、发展的转折点),如在人格的结构上,王登峰等人(2008)发现中国文化背景下所得到的五因素人格模型在因素的数量和内涵上均与西方存在显著差异。所以,对于人格特质发展特点的研究应强调其特定的文化背景,因此需要在我国文化背景下对青少年的冲动性发展轨迹及其影响因素做进一步的考察和验证。

综上所述,基于已有研究和相关理论基础,本研究意从动态发展的角度在中国文化背景下探究青少年早期冲动性的发展轨迹,并界定亚群组及其影响因素:首先,鉴于青少年早期的特殊性,预测冲动性在该阶段的发展会呈现出显著的上升趋势;其次,根据现有研究结果,假设青少年早期冲动性的发展也会存在起始水平和发展速度有显著差异的增长组、降低组、稳定组;最后,依据影响人格发展的因素,预测教师支持、同学支持、家庭环境亲密度会影响冲动性发展轨迹的亚群组。

2 研究方法2.1 研究对象

本研究的数据来自天津市某所中学,对该校一个年级的学生进行了为期1年的3次追踪调查。第一次施测(T1) 在初一学年第二学期开学后的第4周进行,共发放问卷293份,回收有效问卷271份,平均年龄13.39岁(SD=0.67),年龄在11~16岁之间,有效率为92.49%,作为本研究的基线。第二次施测(T2) 距离第一次施测6个月,共追踪到有效人次231人,追踪率为85.24%,第二轮调查流失的被试与未流失的被试在第一轮调查中的冲动性总分上没有显著差异,t(269) = -1.96, p > 0.05。第三次施测(T3) 距离第一次施测12个月,共追踪到有效人次211人,追踪率为91.34%,第三轮调查流失的被试与未流失的被试在第二轮调查中的冲动性总分上没有显著差异,t (229) = -0.16, p > 0.05。全部完成三次调查的学生共211人,删除1名极端值被试,剩余中学生共210人,其中男生104人,女生106人。各轮次的各年龄段人数分布情况如表 1所示。

 

2.2 研究工具2.2.1 Barratt冲动性量表中文版

采用李献云等人(2011)修订的Barratt冲动性量表中文版(Barratt Impulsiveness Scale-Chinese Version, 11 Version, BIS-11)。该量表分为认知冲动性、运动冲动性、无计划冲动性三个维度,共30个条目。每个条目的得分范围是1~4分(从不、有时、经常、总是),量表总分越高,冲动性越强。本研究中3次测量的内部一致性系数分别为0.89、0.90、0.90。

2.2.2 家庭环境量表中文版

采用费立鹏等人(1991)修订的中文版家庭环境量表(Family Environment Scale, FES),该量表分为10个分量表,用于评价10个不同方面的家庭环境特征,共90个条目。问卷采用2点计分:1表示“是”,0表示“否”。本研究只选取亲密度维度,该维度用于测量成员间感情联系程度、情感表达,本研究中三次测量的内部一致性分别为0.75、0.76、0.79。将3次测量的数据加权平均作为家庭环境亲密度指标。

2.2.3 青少年感知校园氛围问卷

采用Jia等人(2009)编制的青少年感知校园氛围问卷(The Perceived School Climate Scale, PSCS)。该问卷包含教师支持、同学支持、自主机会三个维度,共24个条目。问卷采用4点计分,从1到4分别代表“从不”、“有时”、“经常”、“总是”,分数越高,表示青少年感知到的校园氛围越好。该问卷已被证明在中国青少年中有良好的信效度(李董平等, 2015)。本研究中使用教师支持和同学支持两个维度,教师支持维度三次测量的内部一致性系数分别为:0.77、0.76、0.82,同学支持维度三次测量的内部一致性系数分别为0.83、0.89、0.88。将3次测量的数据加权平均作为教师支持和同学支持的指标。

2.3 数据分析策略

首先,在SPSS 24.0中使用序列平均值插补法替换数据中存在的个别缺失值并删除极端数据,再对各变量进行描述性统计分析和相关性分析。其次, 采用Mplus 8.3构建无条件潜变量增长模型以检验冲动性的总体变化趋势及是否存在个体差异,同时将性别作为时间不变协变量构建条件潜变量增长模型以检验性别对于冲动性总体变化趋势的影响。再次,为确定遵循不同纵向发展轨迹的亚群组,采用潜类别增长模型做进一步的数据分析。最后,已有研究发现性别、年龄会影响冲动性水平,本研究将性别、年龄作为控制变量纳入模型,在此基础上,采用多元Logistic回归的方法考察家庭环境亲密度等因素对冲动性发展轨迹亚群组的影响。

3 结果3.1 共同方法偏差分析

为尽量降低自陈问卷法带来的共同方法偏差问题,数据收集、整理、分析过程中严格强调保密性和匿名性,并采用Harman单因素检验方法测试变量共同方法偏差(Podsakoff et al., 2003)。结果显示,三次测量中特征根大于1的因子分别是:20个、18个、18个,且第一个因子解释的变异量分别为:16.43%、17.40%、18.95%,均小于40%,说明本研究不存在严重的共同方法偏差。

3.2 描述性统计结果

各年龄阶段冲动性的均值、标准差及相关系数如表 2所示。总体上看,冲动性表现出高程度的稳定性,相关系数为0.65~0.77 (p < 0.01)。

3.3 青少年早期冲动性的变化趋势:无条件潜变量增长模型

对冲动性构建如图 1所示的线性无条件潜变量增长模型(latent growth models, LGM),检验冲动性是否呈线性的变化规律。线性无条件模型由两个水平构成。其中,第一个水平计算每名学生的冲动性水平,方程为:BISit = αi + βiλt + ξit。其中BISit为学生i在时间t的冲动性观测分数,αi为学生i的截距(起始水平),即第一次测量时冲动性的估计均值;βi为学生i的斜率(发展速度),即三次测量期间冲动性的平均变化分数;λt为时间分数;ξit为学生i在时间t的残差。数据分析过程中将T1的时间分数设为0,T2和T3的时间分数分别设为6和12,故模型的截距为T1时冲动性的估计均值,模型的斜率为3次测量期间冲动性的月均增长分数。接下来,线性无条件模型的第二个水平将截距和斜率视为因变量,方程为:αi = μα + ξαiβi = μβ + ξβiμαμβ分别代表截距和斜率的平均值,ξαiξβi分别代表学生i截距、斜率的残差。

结果发现,无条件模型与数据拟合良好:χ2(1) = 0.77,p = 0.38,CFI = 1.00,TLI = 1.00,RMSEA = 0.00,SRMR = 0.01。该模型的截距即冲动性的起始水平为66.12,与0有显著差异(p < 0.001);该模型的斜率即冲动性的变化速度为0.21,显著大于0 (p < 0.001),说明在三次测量期间,冲动性总分呈线性增长趋势。另外,截距的变异与0有显著差异(σ2 = 130.61,p < 0.001),斜率的变异也与0有显著差异(σ2 = 0.41,p < 0.05),表明冲动性的起始水平及增长速度均存在显著个体间差异。并且,截距与斜率存在显著的负相关关系(r = -0.29, p < 0.05)。

为检验冲动性的变化轨迹是否存在性别差异,在线性无条件模型的第二层水平的方程中加入性别以构建条件模型,即αi = μα + γαxi + ξαiβi = μβ + γβxi + ξβi。其中, xi 为被试i的性别(0 =男,1 =女)。结果表明,条件模型对数据的拟合较好,χ2(1) = 1.57,p = 0.46,CFI = 1.00,TLI = 1.00,RMSEA = 0.00,SRMR = 0.01。但男女被试在起始的冲动性水平上(γα = 0.024, p > 0.05)和冲动性变化速率上(γβ =-0.049,p > 0.05) 均不存在显著差异。

3.4 青少年早期冲动性发展变化的亚群组:潜类别增长模型

潜类别增长模型(latent class growth analysis, LCGA) 采用多个指标确定亚群组分类:LL、AIC、BIC、SSA-BIC用于模型比较,值越小代表模型拟合越好;Entropy代表分类的准确率,一般需要大于0.80;LMR和BLRT用于模型K与模型K-1间拟合效果的对比,若LMR和BLRT的值达到显著性水平(p < 0.05),表明模型K比模型K-1的方差解释率高。本研究以二类别为起点,逐步增加类别数量,结果如表 3所示。结合如上所述的多个指标,将冲动性的发展变化轨迹分成三种类型。其中,16.67% (35人) 青少年的冲动性一直维持在低水平,为恒低组(截距= 49.42,p < 0.001;斜率=-0.04,p > 0.05);41.43% (87人) 青少年的冲动性一直维持在高水平,为恒高组(截距= 78.34,p < 0.001;斜率= 0.04,p > 0.05);41.91% (88人) 青少年的冲动性逐渐升高,为居中升高组(截距= 61.13,p < 0.001;斜率= 0.42,p < 0.001)。恒高组冲动性的初始水平远高于居中升高组的初始水平。三个亚群组在的冲动性总分在三次测量中的发展趋势如图 2所示。

3.5 冲动性发展轨迹亚群组的影响因素:Logistic回归分析

采用无序多分类Logistic回归考察冲动性发展轨迹亚群组的影响因素。分别将性别、年龄、家庭类型、家庭收入水平,以及教师支持(20.27±3.22)、同学支持(40.00±5.42)、家庭环境亲密度(7.33±1.66)的3次测量的平均值纳入回归模型。结果如下表 4所示,家庭环境亲密度和教师支持有显著的预测作用。与恒高组相比,教师支持每增加一个单位,个体被归入恒低组的概率是恒高组的1.75倍(p < 0.001),个体被归入居中升高组的概率是恒高组的1.19倍(p < 0.05);家庭环境亲密度每增加一个单位,个体被归入恒低组的概率是恒高组的2.34倍(p < 0.01)。

4 讨论4.1 青少年早期冲动性发展轨迹的特点

本研究为探讨青少年早期冲动性的发展变化,首先采用潜变量增长模型探究青少年早期冲动性的发展轨迹。结果发现,在青少年早期,冲动性的发展呈显著上升趋势。与童年期相比,青少年早期的个体在生理上会经历身体各方面的生长发育任务,在环境上会面临前所未有的学业压力和人际压力。与环境和生理迅速变化相对应的是该阶段相对缓慢的心理发展,具体表现为,在情绪上表现出矛盾性和两极性,在人格上缺乏承受压力、克服困难的意志力(林崇德, 2009),这些问题可能是造成青少年早期冲动性水平上升的主要原因。较高的冲动性水平会带来很多的心理与行为问题,因此在青少年早期,家庭和学校都应给予青少年足够且恰当的关注和支持,帮助青少年顺利度过这一时期。

本研究采用潜类别增长模型考察了冲动性发展的亚群组分类,以进一步探究冲动性在青少年早期的发展特点。结果发现,青少年早期冲动性的发展轨迹分为三个亚群组,且三个亚群组的冲动性的基线水平(截距) 存在显著差异。人格特质的变化贯穿人的一生,且是在遗传与后天环境的交互作用下产生的。一项双生子研究表明,遗传因素能解释的冲动性变异大约占45%(Congdon & Canli, 2008)。此外,研究表明,儿童期的生活事件和人际关系与冲动性的变化或冲动性的个体间差异相关(Kim & Choi, 2020Olson et al., 1990)。因此,基线水平差异很可能归因于遗传差异和早期成长经历。三个亚群组之间的差异还体现在增长速度(斜率) 上,具体表现为恒高组和恒低组没有显著变化趋势,始终维持在一个较高或较低的水平。这种“恒定”或许可以从人格特质发生改变的具体过程中得到解释。人格特质的改变是一个遵循对立原则的多阶段的自下而上的过程(Roberts & Jackson, 2008),选择和社会化的过程会同时发生(Wrzus & Roberts, 2017)。据此,冲动性较低的青少年可能会选择进入更积极的环境,而他们在这些环境中的经验反过来又促进了控制能力的发展;冲动性较高的人可能会选择进入更消极的环境,而他们在这些环境中的经验反过来抑制了控制能力的发展。

4.2 青少年冲动性发展轨迹的影响因素

本研究采用多元Logistic回归探究影响青少年早期冲动性发展变化的环境因素,结果发现教师支持对恒低组和居中升高组的预测作用显著,对恒高组和居中升高组的预测作用也显著,教师支持得分越高,青少年更有可能被归入居中升高组和恒低组,且归入恒低组的可能性高于归入居中升高组的可能性。家庭环境亲密度对恒低组和居中升高组的预测作用显著,家庭环境亲密度越高,青少年被归入恒低组的可能性越大。根据阶段-环境匹配理论,青少年的健康发展需要和谐的人际关系(Eccles & Roeser, 2011刘羽等, 2020)。在青少年阶段,家庭和学校是个体最主要的成长环境,和谐融洽的氛围能使青少年体会温暖的情感支持,从而获得积极的情绪体验,以此帮助青少年面对身心发展所带来的种种矛盾与困境。家人和教师作为青少年成长过程中的重要他人,是青少年行为方式和个性特质发展变化的直接参照(Lodder et al., 2017Yan et al., 2018)。较高的家庭环境亲密度和较高的教师支持能使家长和教师尽早察觉到青少年的情绪和行为变化,并使家校之间发生良好的相互作用,在沟通、示范、引导、鼓励之下帮助青少年解决成长问题。然而,本研究未发现同学支持对冲动性发展的显著预测作用。虽然以往研究发现,个体的自我控制能力与同伴交往水平存在显著相关(Meldrum & Hay, 2012),但也有一项研究发现,交友与冲动控制的变化无关(Brandt et al., 2019)。此外,这种不显著的预测作用也可能来源于教育环境,对于我国青少年来说,进入中学阶段后升学压力明显加大,与同学支持相比,来自家庭和教师的支持与此时青少年的学业需求更为匹配。

4.3 本研究的优势和局限性

本研究在国内首次采用纵向研究方法考察了青少年早期冲动性的发展轨迹,同时兼顾到青少年的个体差异性,从基线水平和发展速度两方面出发将青少年早期冲动性发展轨迹分为不同的亚群组,并探索了影响因素,为实际教育工作和相关后续研究奠定了一定的基础,未来还可以通过探究遗传因素与环境因素间的交互作用以及它们在不同的发展模式中的影响程度来进一步改进人格发展的理论模型。

但本研究仍具有一定的局限性:首先,本研究的学生仅来自天津市一所区重点中学,因此其结果能否推论至更广泛的中学生群体中有待进一步的验证;其次,本研究追踪时间较短,未来应进行更长时间的追踪研究;再次,本研究的被试均取自在校学生,根据以往研究,冲动控制水平会影响学生的学业成绩(Stadler et al., 2016),成绩不佳是中学生辍学的重要原因之一(李跃雪, 2016),因此,本研究中在校学生在青少年早期的冲动性发展轨迹是否同样适用于非在校青少年群体仍需更多探索;最后,作为一种多维的人格结构,冲动性的测量方法众多(周于等, 2018),未来可将自我报告与其他的客观指标相结合,共同探讨青少年冲动性的发展。

5 结论

本研究探讨了青少年早期冲动性的发展轨迹,界定了亚群组及其影响因素,最终可得出以下结论:(1) 青少年早期冲动性的发展呈上升趋势,且该阶段冲动性的发展轨迹可分为3个基线水平和增长速度不同的亚群组,分别为恒低组、恒高组和居中升高组;(2) 家庭环境亲密度和教师支持是影响冲动性发展轨迹亚群组的显著因素。

 

文章来源:《心理发展与教育》2022年 第38卷 第3期

作者:林琳, 邱少劼, 刘羽, 杨洋, 杨亚楠, 贾绪计, 徐战胜, 白学军

 


 

夏楠儿童头脑训练

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