1. 引言

网络游戏成瘾指个体不受控制地、依赖性地、强迫性地使用网络游戏，并对生理、心理、社会功能等各方面造成影响或损害的行为状态[1]。第三学段的小学生正处于身心发展的关键时期，他们对新鲜事物充满好奇，自我控制能力相对较弱，更容易受到网络游戏的影响。众多研究表明，网络游戏成瘾不仅会影响学生的学习成绩，还可能导致焦虑、抑郁等心理问题，甚至影响其价值观和行为习惯的形成。因此，深入了解第三学段小学生网络游戏成瘾的现状及其影响因素，对于制定有效的预防和干预措施具有重要意义。

2. 研究设计

2.1. 研究对象

本研究通过分层抽样法与系统抽样法相结合的形式，选取宜宾市X小学第三学段学生为被试，发放问卷200份，回收问卷198份，遗失问卷2份，剔除漏题卷2份，剔除规律卷1份，最终获得有效问卷195份，有效率为97.50% (X小学基本情况：X小学是四川省宜宾市的一所民办寄宿制学校，有幼小部、小学部、初中部三个学部，共46个教学班，在校学生约2000人)。

2.2. 研究方法及研究工具

本研究采用张婷丹等人修订的《网络游戏成瘾量表》，该量表共11题，采用李克特3点记分[2]。在测量被试的网络游戏成瘾水平时，“从不”记1分、“有时”记2分、“经常”记3分，通过计算被试所有条目的总均分来评估被试的网络游戏成瘾水平，分数越高表明网络游戏成瘾倾向越大。在判断被试是否存在网络游戏成瘾时，“从不”记0分、“有时”记0.5分、“经常”记1分，通过计算被试所有条目的总分来判断其是否存在网络游戏成瘾。当被试所有条目的总分 ≥ 5时，则判定其存在网络游戏成瘾。在本研究中，其Cronbach’s Alpha系数为0.761，KMO值为0.796，具有良好的信效度。

3. 研究结果的数据分析

3.1. 问卷发放回收情况及被试特征描述

被试人口统计学变量特征：男生113人(57.95%)，女生82人(42.05%)；五年级104人(53.33%)，六年级91人(46.67%)；独生子女97人(49.74%)，非独生子女98人(50.26%)；来自于城市的学生165人(84.62%)，县城学生24人(12.31%)，乡村学生6人(3.08%)。另外，被试的年龄为9~12岁(M = 10.68, SD = 0.73)。

被试的心理行为变量特征：和父亲相处融洽173人(88.72%)，和父亲相处不融洽22人(11.28%)；和母亲相处融洽185人(94.87%)，和母亲相处不融洽10人(5.13%)；认为自己性格内向60人(30.77%)，认为自己性格外向135人(69.23%)；认为自己朋友数量较多146人(74.87%)，认为自己朋友数量较少49人(25.13%)；认为自己学习压力较大28人(14.36%)，认为自己学习压力适中125人(64.10%)，认为自己学习压力较小42人(21.54%)；使用电脑玩游戏8人(4.10%)，使用手机玩游戏118人(60.51%)，使用平板及其它设备玩游戏69人(35.38%)。另外，每周游戏时长为0~30小时(M = 2.16, SD = 3.86)。

3.2. 网络游戏成瘾的描述性统计结果

3.2.1. 成瘾倾向角度的描述性统计结果

描述性统计结果显示，《网络游戏成瘾量表》的平均分为1.31，标准差为0.29，最小值为1.00，最大值为2.45，总体位于中等偏下水平(1~3计分)，表明第三学段小学生网络游戏成瘾总体状况良好，成瘾倾向较弱。具体数据如表1所示。

Table 1. Descriptive statistics table of internet gaming disorder status

表1. 网络游戏成瘾现状描述性统计表

注：N = 195。

3.2.2. 成瘾率角度的描述性统计结果

本研究结果显示，第三学段小学生的网络游戏成瘾率为5.13%，网络游戏成瘾者10人(5.13%)，非网络游戏成瘾者185人(94.87%)。具体数据如表2所示。

在人口统计学变量上，网络游戏成瘾者的分布情况如下：男生6人、女生4人；五年级3人、六年级7人；独生子女6人(3.08%)、非独生子女4人(2.05%)；来自城市9人(4.62%)、来自县城1人(0.51%)、来自乡村0人(0.00%)。具体数据如表2所示。

Table 2. Distribution table of internet gaming disorder on demographic variables

表2. 网络游戏成瘾在人口统计学变量上分布情况表

注：N = 195。

在心理行为变量上，网络游戏成瘾者的分布情况如下：和父亲相处融洽8人(4.10%)、和父亲相处不融洽2人(1.03%)；和母亲相处融洽8人(4.10%)、和母亲相处不融洽2人(1.03%)；认为自己性格内向7人(3.59%)、认为自己性格外向3人(1.54%)；认为自己朋友较多4人(2.05%)、认为自己朋友较少6人(3.08%)；认为自己学习压力较大6人(3.08%)、认为自己学习压力中等3人(1.54%)、认为自己学习压力较小1人(0.51%)；使用电脑玩网络游戏1人(0.51%)、使用手机玩网络游戏8人(4.10%)、使用平板及其它设备玩网络游戏1人(0.51%)。具体数据如表3所示。

Table 3. Distribution table of internet gaming disorder on psychological and behavioral variables

表3. 网络游戏成瘾在心理行为变量上分布情况表

注：N = 195。

3.3. 人口统计学变量的差异检验结果

3.3.1. 性别水平上的差异性检验结果

独立样本t检验结果显示，网络游戏成瘾在性别水平上的差异显著。其中，男生的网络游戏成瘾水平(N = 113, M = 1.38, SD = 0.28)显著高于女生(N = 82, M = 1.21, SD = 0.27)，t (193) = 4.459，p < 0.001，95%CI [0.10; 0.25]，d = 0.64。具体数据如表4所示。

Table 4. Differential test table of internet gaming disorder at gender level

表4. 网络游戏成瘾在性别水平上的差异性检验表

注：^*p < 0.05，^**p < 0.01，^***p < 0.001。

3.3.2. 年级、家庭类型、居住地、性格水平上的差异性检验结果

独立样本t检验结果显示，网络游戏成瘾在年级、家庭类型、性格水平上的差异均不显著，p > 0.05。单因素ANOVA检验结果显示，网络游戏成瘾在居住地水平上的差异不显著，p > 0.05。

3.4. 心理行为变量的差异检验结果

3.4.1. 父子关系水平上的差异性检验结果

独立样本t检验结果显示，网络游戏成瘾在父子关系水平上的差异显著。其中，与父亲相处不融洽的学生(N = 22, M = 1.51, SD = 0.31)其网络游戏成瘾水平显著高于与父亲相处融洽的学生(N = 173, M = 1.28, SD = 0.27)，t (193) = −3.578，p < 0.001，95%CI [−0.35; −0.10]，d = −0.72。具体数据如表5所示。

Table 5. Differential test table of internet gaming disorder at father-child relationship level

表5. 网络游戏成瘾在父子关系水平上的差异性检验表

注：^*p < 0.05，^**p < 0.01，^***p < 0.001。

3.4.2. 母子关系水平上的差异性检验结果

独立样本t检验结果显示，网络游戏成瘾在母子关系水平上的差异不显著，p > 0.05。具体数据如表6所示。

Table 6. Differential test table of internet gaming disorder at mother-child relationship level

表6. 网络游戏成瘾在母子关系水平上的差异性检验表

注：^*p < 0.05，^**p < 0.01，^***p < 0.001。

3.4.3. 朋友数量水平上的差异性检验结果

独立样本t检验结果显示，网络游戏成瘾在朋友数量水平上的差异显著。其中，认为自己朋友数量少的学生(N = 49, M = 1.42, SD = 0.36)其网络游戏成瘾水平显著高于认为自己朋友数量多的学生(N = 146, M = 1.27, SD = 0.24)，t (193) = −2.690，p < 0.01，95%CI [−0.26; −0.04]，d = −0.41。具体数据如表7所示。

Table 7. Differential test table of internet gaming disorder at friend quantity level

表7. 网络游戏成瘾在朋友数量水平上的差异性检验表

注：^*p < 0.05，^**p < 0.01，^***p < 0.001。

3.4.4. 学习压力水平上的差异性检验结果

单因素ANOVA检验结果显示，网络游戏成瘾在学习压力水平上的差异显著。其中，认为自己学习压力较大者(N = 28, M = 1.52, SD = 0.40)的网络游戏成瘾水平显著高于认为自己学习压力适中者(N = 125, M = 1.30, SD = 0.24)与认为自己学习压力较小者(N = 42, M = 1.18, SD = 0.25)，F (2, 55) = 8.56，p < 0.001，MSE = 0.069，r = 0.349。具体数据如表8所示。

Table 8. Differential test table of internet gaming disorder at learning pressure level

表8. 网络游戏成瘾在学习压力水平上的差异性检验表

注：^*p < 0.05，^**p < 0.01，^***p < 0.001。

3.4.5. 游戏途径水平上的差异性检验结果

单因素ANOVA检验结果显示，使用手机玩网络游戏的学生(N = 118, M = 1.40, SD = 0.29)的网络游戏成瘾水平显著高于使用电脑玩网络游戏(N = 8, M = 1.39, SD = 0.27)、使用平板及其它设备玩网络游戏(N = 69, M = 1.15, SD = 0.21)的学生，F (2, 19) = 22.84，p < 0.001，MSE = 0.073，r = 0.414。具体数据如表9所示。

Table 9. Differential test table of internet gaming disorder at game access level

表9. 网络游戏成瘾在游戏途径水平上的差异性检验表

注：^*p < 0.05，^**p < 0.01，^***p < 0.001。

3.5. 网络游戏成瘾与部分变量的相关性检验结果

相关性检验结果显示，网络游戏成瘾与父子关系(r = −0.248, 95%BCa CI [−0.393, −0.102], p < 0.01)、母子关系(r = −0.170, 95%BCa CI [−0.349, 0.023], p < 0.05)、朋友数量(r = −0.229, 95%BCa CI [−0.375, −0.063], p < 0.01)呈显著负相关；与学习压力(r = 0.339, 95%BCa CI [0.191, 0.484], p < 0.01)、游戏时间(r = 0.580, 95%BCa CI [0.470, 0.696], p < 0.01)呈显著正相关。具体数据如表10所示。

Table 10. Correlation test table of internet gaming disorder on some variables

表10. 网络游戏成瘾在部分变量上的相关性检验表

注：^*p < 0.05，^**p < 0.01，^***p < 0.001。

4. 研究结果的理论分析

4.1. 网络游戏成瘾的总体情况分析

从成瘾倾向角度看，本研究结果显示，第三学段小学生网络游戏成瘾的总体得分处于中等偏下水平，表明该学段小学生网络游戏成瘾的总体情况较为理想，成瘾倾向较弱。此结果与孟鲁等人的2022年的研究相吻合，进一步证实了当前第三学段小学生网络游戏成瘾状况的良好趋势[3]。同时，从成瘾率角度看，本研究数据显示第三学段小学生的网络游戏成瘾率为5.13%，相较于陈晶晶、陈浩2013年的研究结果(网络游戏成瘾率为20.6%)有明显下降[4]。

4.2. 网络游戏成瘾与人口统计学变量及心理行为变量的差异性分析

第一，第三学段小学生网络游戏成瘾在性别水平上存在显著差异，男生的网络游戏水平显著高于女生，此结果与黄蓉等人2020年的研究一致[5]。首先，男生与女生在心理特征和心理发展轨迹上展现出不同的倾向。男生往往倾向于寻求刺激、挑战与竞争。而主流网络游戏所营造的虚拟环境恰好提供了这些元素。网络游戏中的刺激体验、挑战任务以及获得的成就感能够轻易吸引男生的注意力，并使其深陷其中。相对而言，女生可能更加关注情感交流与社交互动，因此以追求刺激、挑战与竞争为主流的网络游戏可能并非她们首选的娱乐形式。其次，社会角色的传统期望与塑造促使了性别差异的出现。在传统社会观念中，男性通常被期待展现出坚强、勇敢且具有竞争性的特质，而网络游戏恰好为他们提供了一个展示这些特质的平台。相比之下，女性则更多被期待展现出温柔、细腻且善于合作的特质，这与网络游戏所强调的竞争性与冒险性存在一定的出入。

第二，第三学段小学生网络游戏成瘾在父子关系水平上存在显著差异。具体而言，与父亲相处不融洽者的网络游戏水平显著高于与父亲相处融洽者。但在母子关系水平上，这种差异却并不显著。在亲子关系中，父亲通常扮演着权威、力量与决策者的角色，而母亲则更多地展现出关爱、温柔与细致的特质。这种角色定位的差异可能导致孩子在与不同性别的家长互动时，产生截然不同的心理反应与行为模式。在与父亲关系紧张的情况下，孩子可能体验到更多的无助感和失落感，进而更倾向于将网络游戏作为逃避现实困境、寻求心理慰藉的途径。相比之下，尽管母亲在孩子成长过程中同样发挥着至关重要的作用，但她们可能更多地聚焦于孩子的日常生活照顾与学业辅导，而在网络游戏方面的直接影响力相对较小。因此，母子关系水平对小学生网络游戏成瘾的影响并未显现出如父子关系般的显著差异。

第三，第三学段小学生网络游戏成瘾在朋友数量水平上存在显著差异，认为自己朋友数量较少者的网络游戏水平显著高于认为自己朋友数量较多者。首先，朋友数量较少的学生可能面临更多的社交困扰和孤独感。在个体成长的过程中，朋友的陪伴与支持对小学生的心理健康具有举足轻重的作用。朋友不仅是情感上的支持者，更是共享快乐、分担困扰的重要伙伴。然而，对于认为自己朋友数量较少的学生而言，他们可能缺乏这种必要的社交支持和情感满足。因此，他们可能更倾向于将网络游戏作为寻求社交联系和情感寄托的途径，通过游戏中的虚拟社交来弥补现实生活中的社交缺失。其次，网络游戏提供了一个相对容易建立和维持社交关系的平台。在现实生活中，建立和维持友谊往往需要一定的社交技巧和努力。然而，在网络游戏中，学生可以通过游戏互动、组队合作等方式轻松地结识新朋友，形成虚拟的社交圈子。这种虚拟社交的便利性可能吸引了那些在现实生活中朋友数量较少的学生，使得他们更容易沉迷于网络游戏所带来的社交体验。

第四，第三学段小学生网络游戏成瘾在学习压力水平上存在显著差异，认为自己学习压力较大者的网络游戏水平显著高于认为自己学习压力适中者与认为自己学习压力较小者。通常情况下，认为自己学习压力较大者，相较于认为自己学习压力适中者与认为自己学习压力较小者，往往有着更低的积极心理品质水平。相关研究表明，积极心理品质越高个体的心理资源储备越充分，使个体在应对压力情境时更易积极地寻求社会支持，形成更为健康的行为模式，并采取更为高效的应对策略[6]。对于那些感到学习压力较大的学生而言，在面对学业上的困难和挑战时，他们更容易感到焦虑、沮丧和无助，难以保持积极的心态和有效的应对策略。因此，他们可能更倾向于通过网络游戏来寻求情感上的满足和逃避现实生活中的压力。

第五，第三学段小学生网络游戏成瘾在游戏途径水平上存在显著差异，使用手机玩网络游戏者的网络游戏水平显著高于使用电脑玩网络游戏者与使用平板及其他设备玩网络游戏者。首先，手机及平板等设备在家庭中的普及率相较于电脑更高。其次，手机及平板等设备上的网络游戏操作难度相较于电脑更低。手机和平板通常采用触摸屏操作，界面直观、操作简便，对于小学生来说更加易于上手。而电脑游戏往往需要借助键盘、鼠标等外设进行操作，对于小学生来说可能存在一定的学习成本。因此，小学生更倾向于选择操作简单的手机和平板游戏。此外，手机及平板等设备上的主流网络游戏相较于电脑更易获取。手机和平板等移动设备上的主流网络游戏几乎都可以在系统内置的应用商店免费下载，且下载安装操作简便。而电脑上的主流网络游戏往往大多需要在专门的游戏网站上购买，且下载安装更为复杂。因此，小学生更容易通过手机和平板等设备使用网络游戏。

4.3. 网络游戏成瘾与部分变量的相关性分析

研究结果表明，第三学段小学生网络游戏成瘾在游戏时间水平上呈显著正相关。具体而言，个体的游戏时间越长，其网络游戏成瘾水平越高。行为主义强化理论认为，个体的行为是受到外界环境中奖励和惩罚的影响而逐渐塑造和改变的。当前，多数网络游戏都引入了“每日签到任务”这一机制，玩家在每日登录游戏或完成特定任务后，便能获得一定的奖励。这种奖励机制，实际上是将具有吸引力的奖励作为强化物，以此来强化玩家的网络游戏使用行为，提升其游戏频率。

5. 启示

为有效预防和干预小学生网络游戏成瘾问题，需要学校、教师、家长和政府四个层面协同发力。在学校层面，可通过举办讲座、开展竞赛活动以及利用校园媒体等方式加强宣传教育，提升各方对游戏成瘾的认知水平；积极开展丰富多样的课外社交活动，完善心理咨询体系，并深化落实“双减”政策，从多方面减少学生对网络游戏的依赖，降低成瘾风险。教师层面，要在教学中融入网络素养培养内容，密切关注学生在校状态，加强与家长、学校的沟通合作，同时善于运用激励策略培养学生的积极心理品质。家长层面，需改善家庭教养方式，注重培养孩子的兴趣爱好以丰富其课外生活，并且改变对网络游戏的认知，合理管控孩子的游戏使用。政府层面，则要进一步加强防沉迷系统建设，解决实名认证等方面存在的问题；强化教育部门与工商部门的联动，保障相关政策有效落地；加强对网络游戏市场的监管与规范，严格审核游戏内容、审查企业资质并打击无良企业，共同为未成年人营造安全、健康的网络环境。

作者贡献声明

黄智超、朱玺：负责设计研究思路，构建理论模型，收集研究数据，并统筹课题推进。

黄智超：负责数据分析与报告撰写。

倪祖郡、唐书琴：负责数据核查与录入，分析影响因素，探寻干预策略，以及校对报告。

参考文献