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学习困难学生焦虑的元分析 　　摘要 本研究对学习困难学生和非学习困难学生的焦虑水平差异程度进行了元分析，并对可能存在的调节变量进行了探讨。经过文献筛选，共纳入26项研究，被试总人数为8847人。结果表明：（1）学习困难学生的焦虑水平显著高于非学习困难学生，合并效应量为Co-hensd=0.53，表明两者的差异处于中等程度；（2）测量工具和学习层次能够对学习困难和非学习困难学生的焦虑水平差异产生显著的调节效应。 　　关键词 学习困难 焦虑 元分析 　　分类号 B844 　　1问题提出 　　学习困难（learning disabilities，本文中与学习不良同义）学生一般被认为较非学习困难学生有更高程度的焦虑水平。研究者在关于焦虑和学习困难之间的关系上有三种不同的理论争论，即认为焦虑先于学习困难发生、焦虑后于学习困难发生或两者同时发生。尽管直到现在两者的因果关系依然没有得到确定，但研究者普遍认为焦虑和学习困难存在着相互作用。前人研究表明，学生在学习成绩上的差异不仅取决于个体的认知能力，情绪也同样是影响学生学业成绩的重要因素。因此，对学习困难学生的焦虑问题进行研究是十分必要的。 　　随着元分析技术在心理学领域的应用逐渐广泛，国外有研究者对学习困难学生（5-18岁）和非学习困难学生的焦虑水平差异进行了元分析。结果表明，学习困难学生的焦虑水平显著高于非学习困难学生，但两者差异的效应量处于中等水平（Cohen’s d=0.61），这表明总体上看，学习困难学生的焦虑水平并没有达到十分严重的程度。然而，尽管该研究对58项关于学习困难学生焦虑问题的研究进行了元分析，但研究对象并不包含中国学习困难学生，因此，我们不能确定这一研究结果是否同样能够反映我国学习困难学生的真实焦虑程度。 　　近二十年来，我国研究者对学习困难学生的焦虑问题也进行了大量研究。但在这些对学习困难学生和非学习困难学生焦虑水平进行对比的研究中，各项研究所报告的差异效应量存在差别，这使我们无法准确地对学习困难学生的真实焦虑程度进行判断。另外，尽管大部分研究认为学习困难学生的焦虑水平要显著高于非学习困难学生，但依然存在一些例外。除了抽样误差之外，是否存在一些调节变量影响着两者焦虑水平的差异也是我们需要关注的一个问题。 　　因此，本研究将对学习困难学生焦虑程度进行元分析。首先要明确学习困难学生与非学习困难学生焦虑水平差异的效应量，对学习困难学生的焦虑程度进行较为准确的判断。其次要对影响学习困难学生焦虑水平的调节变量进行分析，探讨测量工具、学习层次、对比群体和研究质量是否是学习困难学生焦虑的影响因素。 　　2方法 　　2.1文献检索 　　对焦虑的测量主要包含两种类型的量表。一类是测查个体心理健康整体水平的量表，其中包含了对焦虑维度的测量，如症状自评量表（SCL-90）、中学生心理健康量表（MSSMHS）、conners儿童行为量表：另一类是针对焦虑进行测量的量表，如焦虑自评量表（SAS）、状态一特质焦虑问卷（STAI）、汉密尔顿焦虑量表（HAMA）、贝克焦虑量表（BAI）。另外，心理健康诊断测验（MHT）是从焦虑的指向对象和因焦虑而产生的行为两个方面对个体的心理健康状况进行测量，故也将其视为针对焦虑进行测量的量表。由于本研究只关心学习困难学生的一般焦虑水平或特质焦虑水平，故只对状态一特质焦虑问卷中的特质焦虑问卷进行文献搜集和数据分析。与此同时，我们也不对一般焦虑以外的焦虑类型（如，社交焦虑、测验焦虑等）的相关文献进行搜集。因此，我们针对上述8种量表进行文献的搜集工作。这样也能够防止在文献搜集的过程中遗漏那些篇名或关键词中不含“焦虑”但符合元分析条件的文献（如有的文献以“心理健康”为篇名或关键词，但却包含了对焦虑水平的测量）。具体而言，在中国知网（CNKI）上以“学习困难（学习不良、学业不良、学困）”为篇名，并且全文中包含“症状自评量表（SCL-90）”或“中学生心理健康量表（MSSMHS）”或“conners”或“焦虑自评量表（SAS）”或“特质焦虑问卷（TAI）”或“汉密尔顿焦虑（HAMA）”或“贝克焦虑（BAI）”或“心理健康诊断测验（MHT）”为条件进行文献检索。 　　2.2文献筛选 　　纳入元分析的研究需具备以下几条文献纳入标准。（1）对学习困难中小学生的筛选需遵循学习困难的界定标准。有些研究并未明确提及学习困难儿童筛选的智力标准或疾病标准，我们认为从普通中小学中筛选出的学习成绩较差的儿童整体上是没有智力缺陷和精神、躯体疾病的，因此，可以认为这部分学生的筛选是符合学习困难学生的操作性定义的。对学习困难大学生的筛选标准与中小学生有些不同。由于大学生一般并不存在智力缺陷，因此，在实际研究中研究者一般将是否存在不及格现象作为判断大学生是否学习困难的标