高等教育教师技术压力的光明面：确定技术良性压力的几个前因和结果

Towards a bright side of technostress in higher education teachers: Identifying several antecedents and outcomes of techno-eustress

APA：

Nascimento, L., Correia, M. F., Califf, C. B., Nascimento, L., & Califf, C. B. (2024). Towards a bright side of technostress in higher education teachers: Identifying several antecedents and outcomes of techno-eustress. Technology in Society., 76. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102428

背景：

高等教育教师（HETs）在知识传播和社会发展等方面发挥着核心作用。随着教育数字化转型的推进，信息通信技术（ICT）技术已成为HETs日常工作的重要组成部分。然而过去15年的研究表明，技术的使用可能引发“技术压力（technostress）”这一心理现象，且传统研究多聚焦其负面影响，如：技术过载和复杂性等压力源会导致工作满意度下降、绩效降低等不良后果。但在探讨技术压力对HETs的积极影响方面存在明显空白。最新一些研究开始转向技术压力的“双刃剑”特性，提出了“技术良性压力（techno-eustress）”这一创新概念，强调技术挑战可能转化为职业发展的动力。这一视角的转变为我们理解技术对HETs的复杂影响提供了新思路，也为提升教师技术适应的能力带来了重要启示。

目的：

探讨HETs技术良性压力的前因（技术特征、个体特质、组织机制）及其对结果（工作满意度、工作绩效）的影响，以填补现有文献的缺口。

研究问题：

（1）哪些技术特征会导致 HETs 的技术良性压力？

（2）哪些个人特质会导致 HETs 的技术良性压力？

（3）哪些组织机制会导致 HETs 的技术良性压力？

（4）技术良性压力如何有助于获得富有成效和有意义的工作体验？

研究假设：

技术特征和技术良性压力

H1. 实用性对技术良性压力有正向影响。

H2. 可靠性对技术良性压力有正向影响。

H3. 复杂性对技术良性压力有负向影响。

组织机制和技术良性压力

H4. 参与促进对技术良性压力有正向影响。

H5. 素养促进对技术良性压力有正向影响。

H6. 技术支持对技术良性压力有正向影响。

个人特质和技术良性压力

H7. IT正念对技术压力有积极影响。

H8.年龄增长对技术良性压力有正向影响。

技术良性压力与结果

H9. 科技良性压力对工作满意度有正向影响。

H10. 科技良性压力对工作绩效有正向影响。

研究对象：

定性： 2020 年 3 月 30 日至 4 月 9 日，访谈了 10 名葡萄牙 HETs。

定量：2020 年 5 月至 6 月，1107名葡萄牙 HETs，涵盖不同年龄、性别、学科领域和工作经验。

方法：

混合研究：结合定性和定量研究方法。

第一阶段为定性研究，具体目标是：（1）采访 ​​HET，了解他们的实际技术互动；（2）分析访谈数据，以验证从现有文献中得出的研究模型和结构；（3）分析访谈数据，通过结合与背景相关以及理论证实的结构来完善研究模型。

第二阶段为定量研究，具体目标是：（1）采用完善的研究模型和结构，实证检验第一阶段建立和确认的结构和关系之间的联系；（2）使用调查问卷从 HET 那里收集实证数据；（3）分析从调查中收集的数据，以辨别结构之间的关系。

结果：

数据在 COVID-19 大流行期间收集的，经过分析最终得到：

1.有用性对技术良性压力有轻微的积极影响。

2.可靠性显示出无关紧要的影响。

3.复杂性不会对技术良性压力产生负面影响，但也不足以唤起和产生技术良性压力。

4.协同素养对技术良性压力有轻微的积极影响。

5.技术支持对技术良性压力的影响很小，但很负面。

6.IT 正念与技术良性压力呈显著正相关。

7.年龄对技术良性压力的影响很小。

8.应对灵活性对技术良性压力有积极影响但效果不大。

9.尽管不是十分显著，但技术良性压力与工作满意度和工作绩效均呈正相关。

亮点：

本文揭示了技术压力的双面性，尤其是其积极的一面。这种视角打破了我们对传统技术压力总是负面的、令人焦虑的认识。文章通过实际案例和数据，展示了技术压力如何在某些情况下反而能激发积极情绪，提升工作绩效和满意度，告诉我们技术压力也可以是”好压力“，也表明了该如何让技术从一个“令人头疼”的工具变成一个“令人喜欢”的伙伴，本文也帮助我们去思考如何在平时更好地应对挑战，将压力转化为动力。（文章有具体的量表内容）

启发：

首先在做研究时要跳出常规思维的束缚，比如不能只将压力当作一种负面情绪，看待事物要全面，数据分析的样本要尽可能地大且“随机”，可以适当将定性分析与定量分析相结合，以保证实验结果的可靠性。在初次写论文时可以找一篇规范的论文进行模仿。

此外，便是上课时所分享的量化研究的特点：量化研究要保证可量化性，如：本文通过标准化的量表测量了技术特征（有用性、可靠性、复杂性）、个体特质（IT正念、应对灵活性）、组织机制（协同素养、技术支持）以及结果变量（工作满意度、工作绩效）；客观性，如：本文通过大规模的问卷调查收集数据，研究结果基于客观数据，避免了定性研究中可能存在的解释偏差；统计分析，如：本文通过结构方程模型分析了技术良性压力的前因和结果，揭示了变量之间的复杂关系；一般化能力，如：本文通过大规模样本（1107名葡萄牙HET）收集数据，研究结果不仅适用于葡萄牙的HET，还可以为其他国家和行业提供参考；精确性，如：本文通过CFA和模型修正，确保了测量模型的拟合度和研究结果的精确性；可重复性，如：本文的研究设计和方法具有较高的可重复性，其量表和统计方法可供其他研究者重复使用。