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【摘要】以16 篇研究大学体育参与与学业表现间关系的文章为样本，采用荟萃分析的方法，对研究概况、两者 关系以及调节变量对结果的影响进行梳理分析，结果表明大学期间相对专业的体育参与对学业表现的影响较为显 著，且不同调节变量会影响两者关系。
【关键词】大学体育参与 学业表现 荟萃分析
一、序言
在学业负担较重的大学时期体育参与对学生学业 成就的影响如何，前人的研究给出了不一致的结果 。通 常情况下，研究结论是基于数据驱动的，研究者们通过 对数据进行相关性分析，倾向于从时间分配的角度阐述 两者间的负面效应，或是从运动带给学生的优秀品质阐 述两者间的积极关系，不同的研究设计也会导致结果的 差异。 因此，对于这一领域的研究进行荟萃分析是有意 义的尝试，可以回顾该领域研究的历史脉络，克服单个 研究结论的局限性， 并检验不同研究设计对结果的影 响，探究不同类型的体育参与在大学阶段对学生学业表 现的影响。
以往的研究对大学阶段体育参与行为和学业表现 间关系的综述研究与荟萃分析研究较缺乏，更多关注儿 童时期，然而，大学体育参与和儿童时期相比有很大不 同，首先运动的专业化程度上升，需消耗大量的精力；且 大学时期的学业负担也相应提升，客观来看体育和学业 在时间分配上的冲突更加明显 。在大学，部分学生运动 员糟糕的学业表现使人们形成体育参与会影响学业表 现的印象 。究竟，两者关系如何？
本文基于荟萃分析的方法对大学阶段体育参与对 学业表现影响研究进行了系统性综述。绝大部分文献研 究对象是学生运动员和普通学生群体间的对比，因为大 学阶段体育参与行为的专业性与高强度，目前多数研究 采用观察数据的相关性分析，但缺乏随机对照实验和干 预研究，不严谨的研究设计使得传统的荟萃分析所采用 的效应值计算失去意义。因此，参照过往的做法，我们使 用回归系数取代了效应值作为统计的指标。这使我们可 以搜集大量相关文献，将精力集中于研究主旨，找出相 应的指标体系，更清晰地分析两者的关系。
二、文献综述
过往的研究主要包括时间分配模型、益处以及参与行为三种。
时间分配模型认为学生时间有限，体育参与会挤占 学生本该用于学习的时间，进而影响其学业表现，指向 两者间的负面关系 。部分研究结果验证了这一假设，在 美国， 大多数研究指出从事营利性项目的学生运动员， 其学业表现要低于其他项目的运动员和普通学生。近年 的实证研究显示，学生运动员在赛季内的绩点要低于休 赛期。
另一种分析框架着眼于运动参与给学生带来的益处 。第一，学生运动员在学业动机上与普通学生并无明 显差异，且长期的体育参与有助于增加学生运动员完成 学业的动力 。第二，赛场上取得成就和学业上获得成功 具有共性，有助于培养学生的纪律性、专注度和目标感， 有助于学习。第三，作为一种放松性活动，适度且规律的 运动参与能减少因学业负担带来的抑郁和焦虑情绪。研 究显示，保持运动习惯的学生持有更高的心理资本 。心 理资本往往与学业表现呈现出显著的积极关系。
参与行为关注运动参与对学生融入校园程度的影 响，部分研究认为，体育参与有助于扩大学生的社会交 往，创造和他人沟通的空间，提升学生的大学体验，鼓励 其完成大学学业。并且，通过运动培养的合作意识、领导 力与自信也有助于学生获取更高的分数 。研究发现，学 生运动员在师生互动、合作学习和学业挑战度上与同龄 学生几乎没有差别 。但部分研究对此提出了担忧，大学 体育的专业化可能使学生运动员专注于运动技能的提 升，同主流群体相孤立，不利于其完成学业。
三、大学体育参与和学业表现关系分析
（一）研究方法概述
本研究采用荟萃分析方法，聚焦于大学期间参与体 育活动对本科生学业成绩的影响 。 体育参与表示固定 地、规律地参与一项运动项目，在大学阶段，体育特长生 为主要地运动参与者，双重身份迫使他们需要在学术和运动之间保持平衡。学业成绩是依据衡量学一系列指标 来确定，如平均绩点、毕业率等，还包括自我报告数据。 对此主题的大多数文献使用观察数据或调查数据和回 归分析方法，因而，借鉴相似研究的做法，我们使用回归 系数取代了传统荟萃分析中效应值的计算 。具体来说， 对于每项研究， 我们对其特征和中等变量进行编码，然 后检查研究中的系数为正或负，以及相应的显著性 。如 果一项研究报告了多个系数， 我们会检查所有系数，这 种方法也称为计票方法，已用于多领域的荟萃分析。
（二）文献收集与荟萃分析
为收集更多主题相关的研究，我们在与教育、经济 学、心理学和体育科学相关的数据库中搜索了以下关键 词及其组合：运动参与、体育参与、大学体育、学业成绩、 成果、成就。同样，在所有已识别研究的参考文献列表中 搜索这些关键词，以找到更多相关研究 。对于已发表研 究的每位作者去搜索他们的谷歌学者页面，以验证他们 是否发表了关于该主题的其他论文 。 检索结束后，根 据以下标准筛选论文：（1）每项研究的对象应为大学生， 不得为儿童、青少年和高中生；（2）使用定量研究方法， 如随机对照试验、准实验研究；（3）每项研究的内容都应 为校际运动参与和学业成绩之间的关系；（4） 论文应在 同行评审的期刊上发表或接受发表。
从符合标准的文献中提取关键信息汇总如表 1 所 示：共 16 篇论文满足条件，几乎都为横向相关研究，涵 盖 3 个洲 209647 名学生。
表 1 荟萃分析研究概述
| 序号 |
第一作者 |
年份 |
样本量 |
因变量 |
方法 |
| 1 |
James E. Long |
1991 |
917 |
收入，毕业率 |
对数模型 |
| 2 |
Michael T. Maloney |
1993 |
594 |
GPA |
MLE |
| 3 |
Ernest T. Pascarella |
1995 |
2416 |
CAAP 测试成绩 |
相关系数 |
| 4 |
Tanya R. Upthegrove |
1999 |
2931 |
GPA，毕业率 |
OLS |
| 5 |
Ernest T. Pascarella |
1999 |
1137 |
CAAP 测试成绩 |
OLS |
| 6 |
John Robst |
2000 |
2381 |
GPA，毕业率 |
OLS，logit |
| 7 |
Elizabeth Aries |
2004 |
4545 |
GPA |
HLM |
| 8 |
Paul D. Umbach |
2006 |
7821 |
GPA |
HLM |
| 9 |
Brianna M. Scott |
2008 |
64744 |
GPA |
HLM |
| 10 |
Christian Pfeifera |
2009 |
3252 |
毕业率 |
概率模型 |
| 11 |
P. Wesley Routona |
2015 |
27396 |
GPA |
PSM |
| 12 |
Mustafa Alahmed |
2016 |
102 |
GPA |
OLS |
| 13 |
Jean Rettig |
2016 |
2388 |
NSSE |
逐块回归 |
| 14 |
Fernando Mu oz-Bullón |
2017 |
3671 |
GPA |
IV |
| 15 |
Rona |
2017 |
36 |
GPA |
相关系数 |
| 16 |
Kerri L. Vasold |
2019 |
85316 |
GPA（自述） |
对数模型 |
对文献中涉及因变量的选择、国家不同、数据来源 以及样本量进行统计，结果如表 2 所示。整体来看，研究 成果丰富。
此外，通过荟萃分析，我们检测了特定调节变量对 体育参与的影响，检测结果如表 3 所示：（1）运动参与对 大学学业的正、负面影响整体均衡；（2）营利性运动项目 的负面影响高；（3）运动参与对女性的负面影响略高于男 性；（4）对于 I 级学校而言，体育参与对学业表现的影响较为均衡，对 II 级，III 级，NAIA 学校，正面效应更为显 著，对美国以外学校而言，正面效应更为明显；（5）入学 前有所控制比没有控制的正面影响显著增加；（6）赛季时 会严重影响学业成绩的表现， 非赛季时负面影响不明 显，更多的表现为正面影响，但影响效果不显著。
表 2 荟萃分析下的数据概况
| |
|
研究数量 |
系数数量 |
| 因变量 |
平均绩点 |
11 |
59 |
| 毕业率 |
4 |
20 |
| 标准化考试成绩 |
2 |
29 |
| 国家 |
美国 |
12 |
85 |
| 欧洲 |
2 |
5 |
| 亚洲 |
2 |
4 |
| 数据源 |
国家数据集 |
5 |
23 |
| 多所大学数据集 |
7 |
35 |
| 单一大学数据集 |
4 |
36 |
运动员样本量 |
小于 500 人 |
2 |
4 |
| 500～2500 人 |
6 |
49 |
| 2500～4500 人 |
3 |
10 |
| 4500～6000 人 |
1 |
2 |
| 大于 6000 人 |
4 |
29 |
表 3 运动参与和学业成绩之间的关系：调节变量
| |
|
正向且显著 |
正向且不显著 |
负向且显著 |
负向且不显著 |
| 因变量 |
绩点（GPA） |
17（28.8%） |
8（ 13.6%） |
22（ 37.3%） |
12（20.3%） |
| 毕业率 |
7（ 35%） |
5（25%） |
4（20%） |
4（20%） |
| 标准化测试 |
2（6.9%） |
6（20.7%） |
4（ 13.8%） |
17（ 58.6%） |
| 运动项目类型 |
营利性项目 |
1（4.3%） |
3（ 13.1%） |
8（ 34.8%） |
11（47.8%） |
| 非营利性项目 |
2（ 14.3%） |
4（28.6%） |
3（21.4%） |
5（ 35.7%） |
| 性别 |
男 |
1（4.3%） |
6（26.1%） |
5（21.8%） |
11（47.8%） |
| 女 |
1（ 7.7%） |
2（ 15.4%） |
3（23.1%） |
7（ 53.8%） |
| 学校级别 |
I 级 |
0（ 0%） |
3（ 37.5%） |
3（ 37.5%） |
2（25%） |
| II 级， III 级，NAIA |
6（66.7%） |
1（ 11.1%） |
1（ 11.1%） |
1（ 11.1%） |
| 美国以外学校 |
5（ 55.6%） |
3（ 33.3%） |
0（0%） |
1（ 11.1%） |
| 入学前特征 |
控制 |
1（20%） |
1（20%） |
1（20%） |
2（40%） |
| 无控制 |
0（ 0%） |
0（ 0%） |
1（ 50%） |
1（ 50%） |
| 季节效应 |
赛季 |
0（ 0%） |
0（ 0%） |
0（0%） |
3（ 100%） |
| 休赛期 |
2（28.6%） |
3（42.8%） |
1（ 14.3%） |
1（ 14.3%）
|
四、研究总结
通过对大学体育参与学业表现关系的荟萃分析，可 以看出现有研究中大学体育参与对学业表现的正面影 响与负面影响比例相对均衡，不同研究设计下结果显示 有所不同。总体而言，通过减少营利性项目的体育活动， 增加入学前的控制以及鼓励学生更多地在休赛期参加 体育活动有利于减少体育参与对学业表现的负面影响， 此外，在进行管理时对男、女要进行区分，不同级别的学 校针对性地对体育参与进行管理，充分发挥体育运动的 益处，减少对学业参与的影响。
参考文献：
[1]Benjamin A. Sibley and Jennifer L. Etnier. The Relationship between Physical Activity and Cognition in Children: A Meta-Analysis[J]. 2003，15（3）: 243-256.
[2]Alexander W. Astin. Diversity and Multiculturalism on the Campus: How Are Students Affected? [J]. Change， 1993，25（2）: 44-49.
[3]Brianna M. Scott et al. In-Season vs. out-of-Seasonacademic performance of college Student -Athletes [J].
Journal of Intercollegiate Sports，2008，202-226
[4]P Wesley Routon and Jay K Walker. Student -Athletes? The Impact of Intercollegiate Sports Participation
on Academic Outcomes [J]. Eastern Economic Journal，
2015，41（4）: 592-611.
[5]Kerri L. Vasold and Samantha J. Deere and JamesM. Pivarnik. Club and Intramural Sports Participation and
College Student Academic Success [J]. Recreational SportsJournal，2019，43（1）: 55-66.
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