生态系统理论视角下青少年网络成瘾原因和对策浅论

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1、生态系统理论视角下青少年网络成瘾原因和对策浅论［摘要］随着互联网成为生活学习中必不可少的一部分，人们在享受网络给其带来便捷的同时也受到互联网的负面影响。首当其冲就是青少年的网络成瘾问题。从生态系统理论出发，将影响青少年网络成瘾的环境因素分为微观系统、中间系统、外层系统和宏观系统四个层面并加以分析，对解决目前青少年网络成瘾问题提出解决的目标。［关键词］生态系统理论；青少年；网络成瘾［中图分类号1G636［文献标识码］A［文章编号12095-3712(2013)07-0005-04截至2011年底，中国青少年网民规模达2.32亿人，占总体网民的45

2、.1%,同比增长9.0%。中国青少年互联网使用普及率达64.4%,超出全国平均水平26.1个百分点。可以说,青少年已经成为中国网民的主力军，网络已成为青少年生活中密不可分的一部分。网络技术不仅给青少年带来海量的知识信息，改变了其传统的学习模式，还为他们提供了丰富多彩的娱乐生活。然而，这种新的学习生活方式也给青少年造成了一定的负面影响。青少年网络成瘾是伴随互联网的发展而出现的一种阻碍青少年心理健康成长的社会问题。民盟北京市委进行的一项关于网络游戏与未成年人教育的调查(2003)显示，北京市有近22万中学生在玩网络游戏，初中生上网成瘾者比例达11.

3、8%,高中生更是达15.97%O研究表明，大部分成瘾行为从青少年时期开始，且一直延伸到成人，网络成瘾给青少年健康及社会造成危害。青少年学生主观报告显示：互联网对于他们日常生活的负面影响主要体现在学习和生活规律上，如造成学习成绩下降、睡眠和饮食不规律等。［1］目前，国内相关机构对防治网瘾已做过许多尝试。医疗卫生行业主张通过外科手术损毁孩子愉快中枢的方式治疗网络成瘾，或者利用“醒脑电击疗法”治疗网瘾，还有一些是利用5-HT再摄取抑制剂等药物对网瘾进行控制。但这些做法不仅有弄巧成拙的嫌疑，而且也是对网络成瘾现象缺乏科学系统认识而造成的盲目认识。我们认

4、为网络成瘾的根本原因在于心理的依赖，不能单纯依靠外科手术和药物来解决。因此，我们试图找出网络成瘾的环境归因，希望利用综合的心理社会干预措施，为解决青少年网络成瘾问题提供理论依据和建议。一、青少年网络成瘾1994年，美国纽约精神病医师伊凡•戈德堡(IvanGoldberg)首先借用DSM-IV中关于药物依赖的判断标准定义"网络成瘾障碍"(internetaddictiondisorder,IAD)现象。随后，匹兹堡大学的教授金伯利•扬(KimberlyYoung,1996)从DSM-IV对于病理性赌博的判断标准中发展出“病理性网络使用"(path

5、ologicalinternetuse,PIU)的概念，将网络成瘾定义为“无成瘾物质作用下的上网行为冲动失控”，并将其看作是一种冲动控制障碍。其表现为由于过度使用互联网而导致个体明显的社会、心理功能损害。这种新型的心理疾病主要是由于过度使用互联网，使自身的社会功能、工作、学习和生活等方面受到严重的影响和损害。[2]从心理上讲，主要表现在对网络有依赖性和耐受性，也就是所谓的上网成瘾，患病者只有通过长时间的上网才能激起兴奋来满足某种欲望；从生理角度来看，这类疾病对人的健康危害甚大，尤其会使人体的植物神经功能严重紊乱，如失眠、紧张性头痛等，还可使人情

6、绪急躁、抑郁和食欲不振,长时间如此会造成人体免疫机能下降，使人不愿与外界交往，行为孤僻怪诞，丧失了正常的人际关系。二、生态系统理论的视角随着青少年网络成瘾问题日趋严重，许多学者从社会学、教育学、环境学等不同角度提出了网络成瘾的原因。青少年网络成瘾作为一种心理问题，更需要纳入心理学的范围来分析。生态系统理论(EcologicalSystemsTheory)是布朗芬布伦纳(U.Bronfenbrenner)提出的个体发展模型，强调发展个体嵌套于相互影响的一系列环境系统之中，在这些系统中，系统与个体相互作用并影响着个体发展。他认为，环境是“一组嵌套结

7、构，每一个嵌套在下一个中，就像俄罗斯套娃一样”［3］。换句话说，发展的个体处在直接环境（如家庭）与间接环境（如社会文化）等几个环境系统的中间。每一系统都与其他系统及个体交互作用，影响着个体发展。布朗芬布伦纳认为，环境是个体发展的主要影响源，这一点也是他批评实验室心理学缺乏生态效度的一个重要原因。布朗芬布伦纳将环境分为四个系统和一个时间维度。（一）微观系统环境层次的最里层是微观系统（microsystem）,指个体活动和交往的直接环境，这个环境是不断变化和发展的。对学生来说，学校是除家庭以外对其影响最大的微系统。［3］（二）中间系统第二个环境层次

8、是中间系统（mesosystem）,指各微系统之间的联系或相互关系。［3］布朗芬布伦纳认为，如果微系统之间有较强的积极的联系，发展可能实现最优化。相反