大學生網絡成癮群體的運動干預可行性建模分析

郭成成

摘 要：為解決當代大學生群體普遍存在的網絡成癮問題，本文開展大學生網絡成癮群體的運動干預可行性分析研究，通過構建大學生群體的運動干預模型，定位學生在不同干預狀態下的運動特征。參照5級量度評估標準，對干預模型中的主動干預與被動干預措施進行綜合分析。在此基礎上，使用LisSrel軟件，對數據統計進行似然度分析，檢驗影響運動干預可行性分析變量信效度。并構建一個Kriging函數，按照二級矩陣計算法，對分析結果的可信度進行計算，將計算結果作為分析結果，完成針對大學生群體的運動干預可行性分析。此外，通過實例應用的方式，證明此次研究新的分析方法得出的分析結果可信度更高。在此基礎上進一步得出，通過運動干預的方式抑制網絡成癮大學生群體擴大的方式具有較高的可行性，并且在選擇運動干預方式時應當根據大學生不同發展階段，選擇合理的運動干預類型。

關鍵詞：網絡成癮;大學生群體;運動干預;可行性;方法分析

中圖分類號：TP393.01 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1673-260X（2021）12-0064-05

自社會發展步入自媒體時代，社會群體的日常生活便與互聯網建立了密不可分的聯系。與此同時，越來越多的學生網絡成癮。其主要是指在日常生活中，長時間玩手機，從而冷落或忽視身邊親朋好友的社會群體。他們無時不刻都在觀看手機屏幕，因此，成癮是他們最顯著的特征。綜合現今大學生群體的生活現狀可知，網絡成癮已經成為大學生的主要特征之一，超過半數的學生每天都會玩手機超過4小時，甚至有部分學生表示，在長時間玩手機后，他們的身體已出現了嚴重不適[1]。包括視覺疲勞、視力下降、肩頸酸痛等?；谏磉z傳學角度分析，產生此種現象的原因主要是此部分群體中腦神經、遺傳因素等化學物質呈現一種過盛的趨勢，導致其個體對網絡與手機產生較大的依賴性心理。而解決大學生這一問題的最直接的措施是對其進行運動干預，為大學生群體制定可行性較高運動指導方案，對其日常生活進行正向干預，使其擺脫手機對其身體與心理造成的傷害，最終起到糾正大學生錯誤生活習慣的作用[2]。但綜合目前研究可知，大部分與之相關的研究均局限在理論層面，尚沒有相關實踐成果證明運動干預措施對于擺脫大學生網絡成癮現象具有一定可行性。而本次研究將從綜合分析角度，對此問題進行深入研究。

1 網絡成癮大學生群體的運動干預可行性分析

1.1 構建網絡成癮大學生群體的運動干預模型

為解決現今高校內大學生普遍存在的成癮問題，需要在開展相關研究前，對大學生的運動需求、課外運動現狀等信息進行綜合分析，并根據有效的分析結果，構建一個針對網絡成癮大學生群體的運動干預模型。

為確保構建的運動干預模型在實際應用中具有較高的可行性，可將大學生運動頻率、每次發生運動行為的時長、運動強度指數等作為評價指標。在此基礎上，確定對大學生進行運動干預的措施。例如，基于社會性質層面分析，運動干預行為可以被劃分為主動干預與被動干預，其中主動干預行為是指針對在校大學生，利用一切可行的渠道，對其進行生活過程中的運動行為指導。包括利用體育課程，為大學生提供運動資源。將班級內學生劃分為多個小組，要求其通過競賽的方式參與到體育運動或相關活動中[3]。其中被動干預行為是指校內教師通過談話、授課或心理引導的方式，對學生目前的生活狀態進行調整，使其認知到參與運動對于提高其自身綜合素質的重要性，以此達到促進大學生主動參與運動的目的。

在完成上述相關分析后，可將提出的內容作為干預網絡成癮大學生群體運動的二維假設。以此為依據，制定了四種不同類型的運動干預模式，分別為“運動個體化—群體結構化”“運動集體化—群體結構化”“運動個體化—群體非結構化”“運動集體化—群體非結構化”。在提出理論的基礎上，基于大學生在校生活整體層面，對其進行成癮干預，并構建網絡成癮大學生群體的運動干預模型。構建模型時，將大學生干預引擎作為中心，以及時發現大學生“成癮效果”改善作為目標，并將模型設置為一個循環結構，以此確保運動干預行為發生后，對于大學生具有較強的影響作用。運動干預模型結構如圖1所示。

圖1為干預模型的基本結構，其中運動干預引擎是構成模型的中心，在對大學生群體成癮現象的干預中，可以起到宏觀調控的作用。干預引擎與每一個干預環節之間緊密聯系，并監控在運動干預過程中大學生的成癮狀態，通過此種方式，確保干預行為在實施中的有效性。

其中大學生運動狀態識別是干預措施實施與選擇的基礎，在此過程中，高校教師通過大數據技術，對學生的運動狀態進行獲取，識別學生在運動過程中“成癮”狀態的改變，從而定位學生在不同干預狀態下的運動特征[4]。使用現代化技術進行大學生運動行為的綜合分析，可以實時掌握學生的心理變化趨勢，確保在干預過程中可及時對干預行為進行調整。

其中運動干預匹配策略的計算是指高校結合大學生在校內參與運動時的關鍵特征，從決策庫與現有資源庫內篩選與學生運動干預相關策略的過程。此時，通過匹配計算得到干預措施與學生運動行為的匹配結果，為改善學生成癮現象提供最有效的行為指導[5]。匹配計算的過程可用下述公式表示：

1.2 大學生群體運動干預行為測量過程

在完成上述相關研究后，需要選擇一個科學的測量工具，對網絡成癮大學生群體的運動干預行為進行綜合評估。為了滿足實際需要，將此情境與Scanlan進行操作定義的融合，并以此為依據，進行大學生運動鍛煉心理機制量化結果的分析，量化過程中，參照5級量度進行測量結果的分析[6]。對應的5級量度評估標準如表1所示。

根據表1提出的5級量度評估標準，對1.1中闡述的主動干預與被動干預進行綜合分析，其中主動干預措施用A表示，A=A1，A2，A3，…，An;被動干預措施用B表示，B=B1，B2，B3，…，Bn，n表示干預措施數量。為了確保提出的度量工具在實際應用中具有一定有效性，可將提出的A與B進行維度轉換。使用雙階段法，進行檢驗性因子分析，分析過程以CFA作為參照指標，提出的CFA可以用于評估干預模型與大學生的擬合度。在確保模型與大學生具有較高擬合效果的基礎上，使用測量工具，進行收斂效度的分析[7]。例如，將標準化干預因子的最高符合與平均變異量作為測量過程中的萃取量指標（AVE指標），使用區間關聯檢驗的方式，進行相關系數區間的分析，并認為當測量指標與實際測量內容存在關聯度時，系數相加之和應>2.0±0.05。當標準差值存在顯著差異，即±0.05不成立時，可認為此時的干預措施中存在潛變量，潛變量的最終計量值與網絡成癮大學生群體需求差異度較高。

在完成相關數據處理的基礎上，應及時進行大學生運動干預效果統計缺失值的處理，以此確保后期使用測量工具對干預效果的分析具有較高可行性。缺失數據補償的過程中，可根據被測結果，進行SPSS16.0計數工具的統計[8]。在此基礎上，使用重復測量的方式，對回收的數據值進行多元方差分析，分析過程可用下述計算公式表示：

1.3 影響運動干預可行性分析變量信效度檢驗

為確保對網絡成癮大學生群體的運動干預可行性分析結果的有效性，應在完成上文研究后，對影響運動干預可行性分析變量進行信效度檢驗。而要保證測量結果可以真實反映大學生成癮現象改善情況，需要在檢驗過程中，將干預措施對學生造成的直接影響，與干預過程中大學生心理變化因素進行同步效度分析。在此過程中，使用結構方程（SEM方程），進行前端反饋數據信息的整理，完成數據的獲取與整理后，使用LisSrel軟件中的ML（最大似然計算工具），進行數據的統計分析[9]。分析過程流程如圖2所示。

圖2中，VAR表示影響運動干預可行性分析變量，對應的變量為1～9;SEM表示結構方程，通過結構方程的計算，可以掌握不同變量的影響程度。通過上述分析，計算大學生運動行為受到干預后的卡方結果，卡方計算公式如下：

按照上述計算公式，當計算結果顯示？酌值符合標準后，對收集可行性分析變量進行參數檢驗，檢驗過程可參照正態檢驗法實施。在此過程中，將獲取的分析變量導入終端分析設備，并進行變量值的離散處理，提取離散過程中的特征點，將每個特征點作為一個邊界的圈定條件，當圈出后的邊界在終端設備顯示端表示橢圓形或可以圈出不規則圓形時，認為此時獲取的分析變量滿足可行性分析需求[10]。在上述提出的操作中，只需要控制樣本每個變量選擇的數據量=5.0個即可。此外，對于不滿足正態分布的數據進行偏度校驗，當偏度>20.0時（20.0數據來源于Kilie檢驗結果），認為此變量與可行性分析需求差異極大，此時只需要刪除此部分數據即可。按照此種方式，對所有樣本進行正態校驗，當所有變量數據均滿足正態分布需求后，完成對影響運動干預可行性分析變量的信效度檢驗研究。

1.4 基于Kriging的分析結果可信度計算

上文完成了對運動干預可行性分析變量信效度檢驗，但此步驟僅證明了選擇的分析變量符合分析過程需求，無法證明分析后的結果真實有效。因此，本章引進Kriging計算工具，利用MatLab工具箱內的Dace軟件，直接操作計算機構建一個Kriging函數。按照二級矩陣計算法，對分析結果的可信度進行計算，根據計算結果，進行大學生群體運動干預可行性分析結果的反推。相關步驟如下：

第一步為參照Kriging函數，設計一個可進行反推檢驗的均勻函數，根據數據量與前端分析需求，選擇對應的函數類型。在前端導入校內網絡成癮大學生群體相關數據、影響運動干預可行性分析的相關變量、參數與指標的初始化數值、上限值、下限值。

第二步為多項式擬合，擬合的過程不僅是常數數值的計算，也是一次項式、二次項式等多項式的綜合推理。按照此種方式，得到一個最終可用于反推其可行性的函數。為了證明此函數可以用于可信度分析校驗，可在完成函數的構建后，將其導入一個二維非線性測試端，進行計算過程的測試。此過程如下公式所示：

公式（4）中，J表示二維非線性測試結果;？字表示函數起伏度。函數通過校驗后，跳轉到第三步，選擇Carlo公式作為可信度計算公式，進行Kriging函數的反推計算。計算公式如下：

公式（5）中：k表示離散樣本標量;？棕表示差值數值;Q表示可信度計算結果;Z表示函數連續性，根據上述計算公式，得到大學生群體運動干預可行性分析結果的可信度Q，當Q滿足上述不等式后，可將此結果作為分析結果，完成此次研究。

2 實例應用分析

通過上述論述，可以實現對網絡成癮大學生群體的運動干預可行性分析的理論設計。為了進一步驗證該方法的實際應用效果，將上述分析方法應用到某高校，并針對其網絡成癮大學生群體的運動干預可行性進行綜合分析，同時驗證該分析方法的可行性。將該高校500人作為實驗樣本，其中男生人數為256人，女生人數為244人，研究人群當中平均年齡為19.2歲，男生人數與女生人數占總體實驗樣本的比值差較小，因此能夠更加有利于本文實驗研究，實現最終實驗結果的客觀性。同時，實驗樣本當中學生的平均年齡較小，其主要原因是大部分學生來自該高校一年級和二年級。在實驗過程中，已知運動干預的材料包括兩種，分別為動機干預和決斷干預，并且兩種干預材料的展現均通過干預手冊的方式實現。在實驗開始前，首先將所有實驗樣本中學生參與運動活動的情況進行記錄，如表2所示。

在表2記錄數據的基礎上，將整個實驗的時間設置為6個月，將上述選擇的實驗樣本平均分為兩組，其中一組通過動機運動干預，另一組通過決斷運動干預。在完成為期6個月相應的干預方案后，利用本文上述提出的分析方法對兩組實驗樣本的學生群體進行分析，并得出兩種不同運動干預下，解決網絡成癮學生群體存在問題的效果，以此實現對其可行性的檢驗和分析。同時，為了驗證分析結果的可靠性，選擇將該分析方法的分析結果可信度作為評價指標。分析結果的可信度可按照本文上述可信度計算公式求得。為方便對結果進行分析，將計算得出的結果記錄，如表3所示。

已知可信度總分為10，從表3得出的實驗結果看出，在不同運動干預方式、不同性別和不同人數條件下，本文提出的分析方法的可信度均能夠達到9.00以上，說明得出的分析結果具有極高的客觀性，能夠正確反映出網絡成癮大學生群體的運動干預可行性。在此基礎上，通過分析方法得出，通過動機運動干預和決斷運動干預能夠有效減少網絡成癮大學生群體中學生數量，同時通過動機運動干預的方式比通過決斷干預的方式更能夠影響到大學生。除此之外，在采取運動干預方式時應當針對大學生發展的不同階段，為其匹配合理的運動干預手段，從促進大學生鍛煉意識、鍛煉計劃和鍛煉行為等方面抑制網絡成癮大學生群體的進一步擴散。

3 結束語

本文通過構建網絡成癮大學生群體的運動干預模型，對運動干預可行性分析過程展開研究，完成此次研究后，通過實例應用的方式，對設計成果進行了驗證，證明了本文設計的網絡成癮大學生群體的運動干預模型的應用效果。但要實現對此成果的推廣應用，還需要持續多次實驗，綜合各項結果以對此模型進行完善。

參考文獻：

〔1〕周軍，李小亮，馬國輝，等.白鶴灘水電站近壩邊坡圖像建模及可視化監測可行性研究[J].水電與新能源，2021，35（06）：13-17.

〔2〕唐磊，張沙.共情干預對超重/肥胖大學生HIIT運動減脂效果、負性情緒及鍛煉習慣的影響[J].楚雄師范學院學報，2020，35（06）：155-160.

〔3〕黃傲，蔣合才，王子敬，等.運動與水牛奶聯合干預對大學生骨密度的影響研究——以廣西民族大學相思湖學院在校大學生為例[J].現代食品，2021，27（02）：160-161+166.

〔4〕薛秋蒼，徐怡，葛穎倩，等.基于冠狀動脈CT血管成像組學特征建模評估心肌缺血的可行性研究[J].醫學研究生學報，2020，33（12）：1292-1296.

〔5〕林長地，楊家豪，柯益群，等.不同項目運動干預對降低大學生手機成癮失眠頻率的效應研究[J].青少年體育，2021，10（01）：44-46.

〔6〕石娟.體育運動與膳食聯合干預對肥胖大學生健康狀況及焦慮情緒的影響分析[J].食品與發酵科技，2021，57（02）：146-149.

〔7〕郭奕彤，梁嘉赫，伊江浦，等.3D打印PEEK材料血管外支架建模及制作方法的可行性和有效性[J].心臟雜志，2019，31（06）：689-693.

〔8〕李高，劉霞.運動干預對大學生體質健康的影響——以河南醫學高等?？茖W校為例[J].運動精品，2019，38（12）：94-95.

〔9〕謝佳，劉冬，朱成敏，等.膳食干預聯合運動對超重肥胖大學生身體機能與素質的影響評價研究[J].糧油食品科技，2020，28（05）：190-193.

〔10〕張忠興，余千春，盛治進，等.中醫導引運動處方對久坐大學生功能性運動能力的干預研究[J].長春師范大學學報，2020，39（08）：89-91.