心理学报 ›› 2026, Vol. 58 ›› Issue (9): 1900-1918.doi: 10.3724/SP.J.1041.2026.1900 cstr: 32110.14.2026.1900
• 研究报告 • 上一篇
收稿日期:2026-07-08
发布日期:2026-07-29
出版日期:2026-09-25
通讯作者:
尹奎, E-mail: bluesky7198@163.com基金资助:
PENG Shuai1, ZHANG Jian1, YIN Kui1(
), BU Xing2
Received:2026-07-08
Online:2026-07-29
Published:2026-09-25
摘要:
反向师徒关系作为一种融合代际互动、促进双向学习与相互赋能的新型指导关系, 已较为广泛地存在于工作情境中, 但现有研究尚未系统探讨其概念结构, 也缺乏科学明确的测量工具。本研究立足于数智化时代背景下的中国组织情境, 通过扎根技术与问卷调查, 对工作场所中反向师徒关系的概念内涵、结构维度及其测量工具进行了探索。研究结果表明, 数智化时代下的反向师徒关系由技术支持、心智感染和能力认可三个维度构成; 在此基础上, 本研究开发了包含15个题项的测量量表。通过3项实证研究, 累计调查1513名员工, 对该量表的信度、效度和实际应用效果进行了检验。结果表明, 该量表具有较好的信度和结构效度, 并且数智化时代背景下的反向师徒关系能够提升年长员工的职业效能感与绩效表现, 同时增强年轻员工的组织归属感并降低其离职倾向。研究结论从中国数智化转型情境出发, 对反向师徒关系的概念内涵进行了本土化拓展, 为相关研究提供了有效的测量工具, 并为组织中反向师徒关系的管理实践提供指导建议。
中图分类号:
彭帅, 张剑, 尹奎, 步行. (2026). 反向师徒关系: 中国组织情境下的结构理论与实证检验. 心理学报, 58(9), 1900-1918.
PENG Shuai, ZHANG Jian, YIN Kui, BU Xing. (2026). Reverse mentoring relationship: A structural theory and empirical examination in the context of Chinese organizations. Acta Psychologica Sinica, 58(9), 1900-1918.
| 编号 | 性别 | 年龄 (岁) | 学历 | 岗位 | 所属行业 | 传统师徒关系中身份 | 是否存在反向师徒现象 | 反向师徒 持续时长 | 反向关系类型 | 称呼对方方式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 男 | 32 | 本科 | 运营主管 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 小师傅 |
| 2 | 女 | 39 | 本科 | 行政主管 | 制造业 | 导师 | 存在 | 2年半 | 正式关系 | 徒弟 |
| 3 | 男 | 54 | 本科 | 高级教师 | 高等院校 | 导师 | 存在 | 4年 | 非正式关系 | 小师傅 |
| 4 | 男 | 49 | 大专 | 工程师 | 制造业 | 导师 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 徒弟 |
| 5 | 男 | 51 | 大专 | 部门经理 | 批发业 | 导师 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 小徒弟 |
| 6 | 女 | 30 | 本科 | 工程师 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 5年 | 非正式关系 | 徒弟 |
| 7 | 男 | 39 | 本科 | 运营 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 2年 | 非正式关系 | 小师傅 |
| 8 | 男 | 40 | 硕士 | 管理 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 徒弟 |
| 9 | 女 | 27 | 本科 | 工程师 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 半年 | 正式关系 | 小师傅 |
| 10 | 男 | 35 | 硕士 | 项目经理 | 金融业 | 导师 | 存在 | 3年半 | 非正式关系 | 徒弟 |
| 11 | 女 | 35 | 硕士 | 市场策划总监 | 电子商务业 | 导师 | 存在 | 2年 | 正式关系 | 徒弟 |
| 12 | 女 | 36 | 本科 | 酒店经理 | 服务业 | 导师 | 存在 | 4年 | 非正式关系 | 小师傅 |
| 13 | 男 | 42 | 硕士 | 产品经理 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 3年 | 非正式关系 | 小师傅 |
| 14 | 男 | 33 | 硕士 | 程序员 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 2年 | 非正式关系 | 徒弟 |
| 15 | 男 | 28 | 本科 | 财务主管 | 制造业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 正式关系 | 师傅 |
| 16 | 女 | 29 | 硕士 | 法务专员 | 保险业 | 学徒 | 存在 | 1年半 | 正式关系 | 师傅 |
| 17 | 女 | 28 | 大专 | 人力资源 | 互联网行业 | 学徒 | 存在 | 3年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 18 | 女 | 28 | 本科 | 公关宣传 | 建筑业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 19 | 女 | 30 | 硕士 | 教师 | 教育业 | 学徒 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 师傅 |
| 20 | 女 | 23 | 本科 | 教师 | 教育业 | 学徒 | 存在 | 半年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 21 | 女 | 25 | 本科 | 社工 | 社区服务 | 学徒 | 存在 | 1年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 22 | 男 | 32 | 本科 | 工程师 | 化工业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 正式关系 | 师傅 |
| 23 | 男 | 32 | 硕士 | 管理 | 互联网行业 | 学徒 | 存在 | 2年半 | 正式关系 | 师傅 |
| 24 | 女 | 32 | 硕士 | 技术研发 | 制造业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 25 | 女 | 30 | 本科 | 办公室干事 | 政府及事业单位 | 学徒 | 存在 | 1年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 26 | 男 | 29 | 本科 | 管理 | 服务业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 正式关系 | 师傅 |
| 27 | 男 | 28 | 硕士 | 工程师 | 互联网行业 | 学徒 | 存在 | 半年 | 正式关系 | 师傅 |
| 28 | 女 | 29 | 本科 | 会计 | 制造业 | 学徒 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 师傅 |
表1 受访者背景信息(n = 28)
| 编号 | 性别 | 年龄 (岁) | 学历 | 岗位 | 所属行业 | 传统师徒关系中身份 | 是否存在反向师徒现象 | 反向师徒 持续时长 | 反向关系类型 | 称呼对方方式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 男 | 32 | 本科 | 运营主管 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 小师傅 |
| 2 | 女 | 39 | 本科 | 行政主管 | 制造业 | 导师 | 存在 | 2年半 | 正式关系 | 徒弟 |
| 3 | 男 | 54 | 本科 | 高级教师 | 高等院校 | 导师 | 存在 | 4年 | 非正式关系 | 小师傅 |
| 4 | 男 | 49 | 大专 | 工程师 | 制造业 | 导师 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 徒弟 |
| 5 | 男 | 51 | 大专 | 部门经理 | 批发业 | 导师 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 小徒弟 |
| 6 | 女 | 30 | 本科 | 工程师 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 5年 | 非正式关系 | 徒弟 |
| 7 | 男 | 39 | 本科 | 运营 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 2年 | 非正式关系 | 小师傅 |
| 8 | 男 | 40 | 硕士 | 管理 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 徒弟 |
| 9 | 女 | 27 | 本科 | 工程师 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 半年 | 正式关系 | 小师傅 |
| 10 | 男 | 35 | 硕士 | 项目经理 | 金融业 | 导师 | 存在 | 3年半 | 非正式关系 | 徒弟 |
| 11 | 女 | 35 | 硕士 | 市场策划总监 | 电子商务业 | 导师 | 存在 | 2年 | 正式关系 | 徒弟 |
| 12 | 女 | 36 | 本科 | 酒店经理 | 服务业 | 导师 | 存在 | 4年 | 非正式关系 | 小师傅 |
| 13 | 男 | 42 | 硕士 | 产品经理 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 3年 | 非正式关系 | 小师傅 |
| 14 | 男 | 33 | 硕士 | 程序员 | 互联网行业 | 导师 | 存在 | 2年 | 非正式关系 | 徒弟 |
| 15 | 男 | 28 | 本科 | 财务主管 | 制造业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 正式关系 | 师傅 |
| 16 | 女 | 29 | 硕士 | 法务专员 | 保险业 | 学徒 | 存在 | 1年半 | 正式关系 | 师傅 |
| 17 | 女 | 28 | 大专 | 人力资源 | 互联网行业 | 学徒 | 存在 | 3年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 18 | 女 | 28 | 本科 | 公关宣传 | 建筑业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 19 | 女 | 30 | 硕士 | 教师 | 教育业 | 学徒 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 师傅 |
| 20 | 女 | 23 | 本科 | 教师 | 教育业 | 学徒 | 存在 | 半年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 21 | 女 | 25 | 本科 | 社工 | 社区服务 | 学徒 | 存在 | 1年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 22 | 男 | 32 | 本科 | 工程师 | 化工业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 正式关系 | 师傅 |
| 23 | 男 | 32 | 硕士 | 管理 | 互联网行业 | 学徒 | 存在 | 2年半 | 正式关系 | 师傅 |
| 24 | 女 | 32 | 硕士 | 技术研发 | 制造业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 25 | 女 | 30 | 本科 | 办公室干事 | 政府及事业单位 | 学徒 | 存在 | 1年 | 非正式关系 | 师傅 |
| 26 | 男 | 29 | 本科 | 管理 | 服务业 | 学徒 | 存在 | 2年 | 正式关系 | 师傅 |
| 27 | 男 | 28 | 硕士 | 工程师 | 互联网行业 | 学徒 | 存在 | 半年 | 正式关系 | 师傅 |
| 28 | 女 | 29 | 本科 | 会计 | 制造业 | 学徒 | 存在 | 3年 | 正式关系 | 师傅 |
| 原始资料 | 开放性编码 |
|---|---|
| 初始代码 | |
| 在有关于互联网尤其是AI智能技术的使用当中, 由年轻员工进行使用经验的分享, 因为他们能够更快速了解现在AI技术发展水平和运作原理。 [1] 这样可以帮助我们这些老员工更好地掌握AI技术使用技巧, 从而提高整体工作效率。 [2] 另外, 我们对于一些新的法律争议点及政策变动情况, 也是由新员工收集信息, 整合信息渠道, 从而为老员工撰写工作报告, 提供一定的资料依据。 [3] 值得强调的是, 我与我的小师傅相比, 他的思维更加开阔, [4] 很多创新思想能够帮助我在工作流程方面进行一定的简化和创新, 使得我可以更好地适应公司运作流程的新变化, 提高工作效率。 [5] 同时, 我认为这种反向师徒关系除了技术、知识的学习之外, 它还包括我们之间精神和情感的交流, [6] 以及我们人生观价值观的影响。 [7] 所以我与我的小师傅之间的反向指导关系综合起来就是一个亦师亦友的关系, 会经常分享遇到的问题, 表达自身困惑, [8] 然后进行解答和安慰。 [9] 相较于小师傅来说, 我的资历以及工作经验还是比较丰富的, [10] 所以他在工作中很愿意听取我的一些建议。 [11] …… | [1] AI技术使用经验分享 |
| [2] AI技术应用改善工作效率 | |
| [3] 分享与工作相关的新政策 | |
| [4] 开阔思维 | |
| [5] 引导适应变化 | |
| [6] 情绪感染 | |
| [7] 价值观的碰撞 | |
| [8] 自由地表达困惑 | |
| [9] 支持与鼓励 | |
| [10] 承认经验价值 | |
| [11] 尊重年长员工意见…… |
表2 初始编码示例(导师)
| 原始资料 | 开放性编码 |
|---|---|
| 初始代码 | |
| 在有关于互联网尤其是AI智能技术的使用当中, 由年轻员工进行使用经验的分享, 因为他们能够更快速了解现在AI技术发展水平和运作原理。 [1] 这样可以帮助我们这些老员工更好地掌握AI技术使用技巧, 从而提高整体工作效率。 [2] 另外, 我们对于一些新的法律争议点及政策变动情况, 也是由新员工收集信息, 整合信息渠道, 从而为老员工撰写工作报告, 提供一定的资料依据。 [3] 值得强调的是, 我与我的小师傅相比, 他的思维更加开阔, [4] 很多创新思想能够帮助我在工作流程方面进行一定的简化和创新, 使得我可以更好地适应公司运作流程的新变化, 提高工作效率。 [5] 同时, 我认为这种反向师徒关系除了技术、知识的学习之外, 它还包括我们之间精神和情感的交流, [6] 以及我们人生观价值观的影响。 [7] 所以我与我的小师傅之间的反向指导关系综合起来就是一个亦师亦友的关系, 会经常分享遇到的问题, 表达自身困惑, [8] 然后进行解答和安慰。 [9] 相较于小师傅来说, 我的资历以及工作经验还是比较丰富的, [10] 所以他在工作中很愿意听取我的一些建议。 [11] …… | [1] AI技术使用经验分享 |
| [2] AI技术应用改善工作效率 | |
| [3] 分享与工作相关的新政策 | |
| [4] 开阔思维 | |
| [5] 引导适应变化 | |
| [6] 情绪感染 | |
| [7] 价值观的碰撞 | |
| [8] 自由地表达困惑 | |
| [9] 支持与鼓励 | |
| [10] 承认经验价值 | |
| [11] 尊重年长员工意见…… |
| 原始资料 | 开放性编码 |
|---|---|
| 初始代码 | |
| 像我这种大学刚毕业的, 可以快速的接受并熟练使用目前最新的科学技术。我们会不定期的给那些已经在企业发展多年的老员工讲解有关新技术的使用, 帮助他们更好地适应当前工作。 [397] 老员工主要是依照自己的经验, 而刚进入职场的年轻小伙伴, 会充分应用自己的技能, 能够给老员工传授一些新的概念和知识, 更好地优化方案。 [398] 就我所在部门而言, 我记忆最深的就是一个新手, 带领他的员工其实是在公司已经工作了五六年, 但是当小年轻来的时候, 就给这个老员工提供了一些新的方法, 用不同的思路去解决这个问题。 [399] 其实我的导师经验很丰富, 任何困难几乎都打不倒他。 [400] 但是现在时代变化非常迅速, 导师可能会遇到一些难以解决的问题, 我会非常乐意利用当前先进的技术和知识, [401] 想出一些常人想不到但又很新奇又很新颖的那种点子, 给他提供一些思路。 [402] 即使他可能原地踏步, 但是通过新鲜血液的注入, [403] 激发老员工采用新的思路和方法解决问题。 [404] 同时, 在日常工作中, 我非常愿意老员工能够给我一些建议, [405] 因为他们工作经验都很丰富。 [406] …… | [397] 新技术指导 |
| [398] 分享行业内新知识与观念 | |
| [399] 灵活思维引导多角度分析和解决问题 | |
| [400] 认可年长员工业务能力 | |
| [401] 技术指导解决问题与工作 | |
| [402] 发散思维开阔思路 | |
| [403] 热情感染 | |
| [404] 创新思路解决问题 | |
| [405] 认可年长员工建议 | |
| [406] 承认年长员工经验价值…… |
表3 初始编码示例(学徒)
| 原始资料 | 开放性编码 |
|---|---|
| 初始代码 | |
| 像我这种大学刚毕业的, 可以快速的接受并熟练使用目前最新的科学技术。我们会不定期的给那些已经在企业发展多年的老员工讲解有关新技术的使用, 帮助他们更好地适应当前工作。 [397] 老员工主要是依照自己的经验, 而刚进入职场的年轻小伙伴, 会充分应用自己的技能, 能够给老员工传授一些新的概念和知识, 更好地优化方案。 [398] 就我所在部门而言, 我记忆最深的就是一个新手, 带领他的员工其实是在公司已经工作了五六年, 但是当小年轻来的时候, 就给这个老员工提供了一些新的方法, 用不同的思路去解决这个问题。 [399] 其实我的导师经验很丰富, 任何困难几乎都打不倒他。 [400] 但是现在时代变化非常迅速, 导师可能会遇到一些难以解决的问题, 我会非常乐意利用当前先进的技术和知识, [401] 想出一些常人想不到但又很新奇又很新颖的那种点子, 给他提供一些思路。 [402] 即使他可能原地踏步, 但是通过新鲜血液的注入, [403] 激发老员工采用新的思路和方法解决问题。 [404] 同时, 在日常工作中, 我非常愿意老员工能够给我一些建议, [405] 因为他们工作经验都很丰富。 [406] …… | [397] 新技术指导 |
| [398] 分享行业内新知识与观念 | |
| [399] 灵活思维引导多角度分析和解决问题 | |
| [400] 认可年长员工业务能力 | |
| [401] 技术指导解决问题与工作 | |
| [402] 发散思维开阔思路 | |
| [403] 热情感染 | |
| [404] 创新思路解决问题 | |
| [405] 认可年长员工建议 | |
| [406] 承认年长员工经验价值…… |
| 主范畴 | 子范畴 |
|---|---|
| 技术支持 | 传授最新的人工智能应用和操作技巧 |
| 分享行业内新兴技术动态和创新观念 | |
| 提供能够有效提升人工智能掌握度的方法 | |
| 探讨如何在实际工作中应用最新技术 | |
| 解决使用新技术时遇到的具体问题 | |
| 利用人工智能工具与知识来改善工作效率 | |
| 心智感染 | 引导适应和融入不同的工作文化和价值观 |
| 在工作中遇到挑战而迷茫时, 提供支持和鼓励 | |
| 灵活思维引导多角度分析和解决问题 | |
| 工作热情鼓舞上进 | |
| 主动了解想法, 并鼓励表达真实看法 | |
| 鼓励独立思考, 根据自己的判断解决问题 | |
| 能力认可 | 对在工作中取得成长和进步充满信心 |
| 相信在工作中的专业能力与判断 | |
| 能在工作中自由地表达想法 |
表4 主轴与选择式编码结果
| 主范畴 | 子范畴 |
|---|---|
| 技术支持 | 传授最新的人工智能应用和操作技巧 |
| 分享行业内新兴技术动态和创新观念 | |
| 提供能够有效提升人工智能掌握度的方法 | |
| 探讨如何在实际工作中应用最新技术 | |
| 解决使用新技术时遇到的具体问题 | |
| 利用人工智能工具与知识来改善工作效率 | |
| 心智感染 | 引导适应和融入不同的工作文化和价值观 |
| 在工作中遇到挑战而迷茫时, 提供支持和鼓励 | |
| 灵活思维引导多角度分析和解决问题 | |
| 工作热情鼓舞上进 | |
| 主动了解想法, 并鼓励表达真实看法 | |
| 鼓励独立思考, 根据自己的判断解决问题 | |
| 能力认可 | 对在工作中取得成长和进步充满信心 |
| 相信在工作中的专业能力与判断 | |
| 能在工作中自由地表达想法 |
| 核心维度 | 释义 |
|---|---|
| 技术支持 | 强调年轻师傅为年长徒弟提供关于新兴技术的相关知识和应用指导, 旨在帮助年长徒弟了解和掌握最新的技术动态。 |
| 心智感染 | 强调年轻师傅对年长徒弟心态的调整和思维意识的引导, 旨在帮助年长徒弟转变传统/固有心智模式, 培养其积极的心态和创新能力。 |
| 能力认可 | 年轻师傅对年长徒弟的工作能力的积极肯定与对其既有权威性的承认, 从而增强年长徒弟的信心、尊严感与表达意愿, 使其能够更充分地参与互动并发挥自身潜力。 |
表5 核心维度释义
| 核心维度 | 释义 |
|---|---|
| 技术支持 | 强调年轻师傅为年长徒弟提供关于新兴技术的相关知识和应用指导, 旨在帮助年长徒弟了解和掌握最新的技术动态。 |
| 心智感染 | 强调年轻师傅对年长徒弟心态的调整和思维意识的引导, 旨在帮助年长徒弟转变传统/固有心智模式, 培养其积极的心态和创新能力。 |
| 能力认可 | 年轻师傅对年长徒弟的工作能力的积极肯定与对其既有权威性的承认, 从而增强年长徒弟的信心、尊严感与表达意愿, 使其能够更充分地参与互动并发挥自身潜力。 |
| 题项 | 技术支持 | 心智感染 | 能力认可 | 删除该项后α |
|---|---|---|---|---|
| 在工作中, 年轻师傅会主动向年长徒弟传授最新的人工智能应用和操作技巧。 | 0.84 | 0.07 | 0.26 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会定期与年长徒弟分享行业内新兴技术动态和创新观念。 | 0.68 | 0.40 | −0.01 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会为年长徒弟提供能够有效提升人工智能掌握度的方法。 | 0.86 | 0.07 | 0.23 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会与年长徒弟探讨如何在实际工作中应用最新技术。 | 0.76 | 0.08 | 0.21 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会指导年长徒弟解决使用新技术时遇到的具体问题。 | 0.81 | 0.25 | −0.05 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会利用人工智能工具与知识来改善年长徒弟的工作效率。 | 0.85 | 0.09 | 0.23 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会引导年长徒弟适应和融入不同的工作文化和价值观。 | 0.31 | 0.66 | −0.12 | 0.89 |
| 在工作中, 当年长徒弟遇到挑战而迷茫时, 年轻师傅总会为徒弟提供支持和鼓励。 | −0.04 | 0.56 | 0.40 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅的灵活思维引导年长徒弟从多个角度分析和解决问题。 | 0.45 | 0.58 | 0.07 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅的工作热情鼓舞年长徒弟不断上进。 | 0.03 | 0.74 | 0.20 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅会主动了解年长徒弟的想法, 并鼓励徒弟表达真实看法。 | 0.20 | 0.60 | 0.41 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅鼓励年长徒弟独立思考, 根据自身判断解决问题。 | 0.13 | 0.65 | 0.22 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅对年长徒弟能够取得成长和进步充满信心。 | 0.04 | 0.47 | 0.59 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅相信年长徒弟的专业能力与判断。 | 0.29 | 0.05 | 0.75 | 0.89 |
| 在工作中, 年长徒弟能够向师傅自由地表达自身的想法。 | 0.30 | 0.34 | 0.58 | 0.89 |
| 旋转后的特征值 | 4.36 | 2.99 | 1.90 | |
| 方差解释率(%) (总61.687%) | 29.09 | 19.94 | 12.65 |
表6 探索性因子分析结果(n = 200)
| 题项 | 技术支持 | 心智感染 | 能力认可 | 删除该项后α |
|---|---|---|---|---|
| 在工作中, 年轻师傅会主动向年长徒弟传授最新的人工智能应用和操作技巧。 | 0.84 | 0.07 | 0.26 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会定期与年长徒弟分享行业内新兴技术动态和创新观念。 | 0.68 | 0.40 | −0.01 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会为年长徒弟提供能够有效提升人工智能掌握度的方法。 | 0.86 | 0.07 | 0.23 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会与年长徒弟探讨如何在实际工作中应用最新技术。 | 0.76 | 0.08 | 0.21 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会指导年长徒弟解决使用新技术时遇到的具体问题。 | 0.81 | 0.25 | −0.05 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会利用人工智能工具与知识来改善年长徒弟的工作效率。 | 0.85 | 0.09 | 0.23 | 0.88 |
| 在工作中, 年轻师傅会引导年长徒弟适应和融入不同的工作文化和价值观。 | 0.31 | 0.66 | −0.12 | 0.89 |
| 在工作中, 当年长徒弟遇到挑战而迷茫时, 年轻师傅总会为徒弟提供支持和鼓励。 | −0.04 | 0.56 | 0.40 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅的灵活思维引导年长徒弟从多个角度分析和解决问题。 | 0.45 | 0.58 | 0.07 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅的工作热情鼓舞年长徒弟不断上进。 | 0.03 | 0.74 | 0.20 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅会主动了解年长徒弟的想法, 并鼓励徒弟表达真实看法。 | 0.20 | 0.60 | 0.41 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅鼓励年长徒弟独立思考, 根据自身判断解决问题。 | 0.13 | 0.65 | 0.22 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅对年长徒弟能够取得成长和进步充满信心。 | 0.04 | 0.47 | 0.59 | 0.89 |
| 在工作中, 年轻师傅相信年长徒弟的专业能力与判断。 | 0.29 | 0.05 | 0.75 | 0.89 |
| 在工作中, 年长徒弟能够向师傅自由地表达自身的想法。 | 0.30 | 0.34 | 0.58 | 0.89 |
| 旋转后的特征值 | 4.36 | 2.99 | 1.90 | |
| 方差解释率(%) (总61.687%) | 29.09 | 19.94 | 12.65 |
| 模型 | χ2 | df | χ2/df | IFI | CFI | TLI | RMSEA | SRMR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 三因素模型 | 210.69*** | 85 | 2.48 | 0.95 | 0.95 | 0.94 | 0.055 | 0.047 |
| 二因素模型 | 320.94*** | 89 | 3.61 | 0.90 | 0.89 | 0.87 | 0.081 | 0.066 |
| 单因素模型 | 754.07*** | 90 | 8.38 | 0.75 | 0.75 | 0.71 | 0.123 | 0.106 |
| 二阶三因素模型 | 232.14*** | 86 | 2.70 | 0.95 | 0.95 | 0.93 | 0.059 | 0.047 |
表7 验证性因子分析结果(n = 492)
| 模型 | χ2 | df | χ2/df | IFI | CFI | TLI | RMSEA | SRMR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 三因素模型 | 210.69*** | 85 | 2.48 | 0.95 | 0.95 | 0.94 | 0.055 | 0.047 |
| 二因素模型 | 320.94*** | 89 | 3.61 | 0.90 | 0.89 | 0.87 | 0.081 | 0.066 |
| 单因素模型 | 754.07*** | 90 | 8.38 | 0.75 | 0.75 | 0.71 | 0.123 | 0.106 |
| 二阶三因素模型 | 232.14*** | 86 | 2.70 | 0.95 | 0.95 | 0.93 | 0.059 | 0.047 |
| 模型 | χ2 | df | CFI | RMSEA [90%CI] | △CFI | △RMSEA |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 性别 | ||||||
| M0 | 545.65 | 322 | 0.92 | 0.078 [0.07, 0.09] | ||
| M1 | 559.93 | 338 | 0.92 | 0.076 [0.07, 0.09] | 0.001 | 0.002 |
| M2 | 578.20 | 354 | 0.92 | 0.075 [0.06, 0.09] | 0.001 | 0.001 |
| 角色 | ||||||
| M0 | 536.32 | 327 | 0.92 | 0.075 [0.06, 0.09] | ||
| M1 | 552.75 | 343 | 0.92 | 0.073 [0.06, 0.09] | 0.000 | 0.002 |
| M2 | 573.66 | 359 | 0.92 | 0.073 [0.06, 0.08] | 0.003 | 0.000 |
| 关系类型 | ||||||
| M0 | 553.57 | 327 | 0.91 | 0.078 [0.07, 0.09] | ||
| M1 | 576.07 | 343 | 0.91 | 0.077 [0.07, 0.09] | 0.003 | 0.001 |
| M2 | 592.54 | 359 | 0.91 | 0.076 [0.07, 0.09] | 0.000 | 0.001 |
| 年龄 | ||||||
| M0 | 571.99 | 311 | 0.91 | 0.076 [0.08, 0.10] | ||
| M1 | 589.53 | 327 | 0.91 | 0.079 [0.07, 0.10] | 0.001 | 0.002 |
| M2 | 606.19 | 343 | 0.91 | 0.080 [0.07, 0.09] | 0.000 | 0.001 |
| 学历 | ||||||
| M0 | 550.04 | 324 | 0.92 | 0.078 [0.07, 0.09] | ||
| M1 | 580.97 | 340 | 0.91 | 0.079 [0.07, 0.09] | 0.006 | 0.001 |
| M2 | 597.46 | 356 | 0.91 | 0.077 [0.07, 0.09] | 0.000 | 0.001 |
| 岗位层级 | ||||||
| M0 | 540.80 | 323 | 0.92 | 0.077 [0.07, 0.09] | ||
| M1 | 575.98 | 339 | 0.91 | 0.078 [0.07, 0.09] | 0.007 | 0.001 |
| M2 | 598.40 | 335 | 0.91 | 0.078 [0.07, 0.09] | 0.003 | 0.000 |
| 企业性质 | ||||||
| M0 | 541.80 | 325 | 0.92 | 0.078 [0.06, 0.08] | ||
| M1 | 552.75 | 343 | 0.91 | 0.078 [0.07, 0.09] | 0.001 | 0.000 |
| M2 | 576.07 | 343 | 0.91 | 0.077 [0.07, 0.09] | 0.003 | 0.001 |
表8 测量模型不变性检验结果(n = 492)
| 模型 | χ2 | df | CFI | RMSEA [90%CI] | △CFI | △RMSEA |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 性别 | ||||||
| M0 | 545.65 | 322 | 0.92 | 0.078 [0.07, 0.09] | ||
| M1 | 559.93 | 338 | 0.92 | 0.076 [0.07, 0.09] | 0.001 | 0.002 |
| M2 | 578.20 | 354 | 0.92 | 0.075 [0.06, 0.09] | 0.001 | 0.001 |
| 角色 | ||||||
| M0 | 536.32 | 327 | 0.92 | 0.075 [0.06, 0.09] | ||
| M1 | 552.75 | 343 | 0.92 | 0.073 [0.06, 0.09] | 0.000 | 0.002 |
| M2 | 573.66 | 359 | 0.92 | 0.073 [0.06, 0.08] | 0.003 | 0.000 |
| 关系类型 | ||||||
| M0 | 553.57 | 327 | 0.91 | 0.078 [0.07, 0.09] | ||
| M1 | 576.07 | 343 | 0.91 | 0.077 [0.07, 0.09] | 0.003 | 0.001 |
| M2 | 592.54 | 359 | 0.91 | 0.076 [0.07, 0.09] | 0.000 | 0.001 |
| 年龄 | ||||||
| M0 | 571.99 | 311 | 0.91 | 0.076 [0.08, 0.10] | ||
| M1 | 589.53 | 327 | 0.91 | 0.079 [0.07, 0.10] | 0.001 | 0.002 |
| M2 | 606.19 | 343 | 0.91 | 0.080 [0.07, 0.09] | 0.000 | 0.001 |
| 学历 | ||||||
| M0 | 550.04 | 324 | 0.92 | 0.078 [0.07, 0.09] | ||
| M1 | 580.97 | 340 | 0.91 | 0.079 [0.07, 0.09] | 0.006 | 0.001 |
| M2 | 597.46 | 356 | 0.91 | 0.077 [0.07, 0.09] | 0.000 | 0.001 |
| 岗位层级 | ||||||
| M0 | 540.80 | 323 | 0.92 | 0.077 [0.07, 0.09] | ||
| M1 | 575.98 | 339 | 0.91 | 0.078 [0.07, 0.09] | 0.007 | 0.001 |
| M2 | 598.40 | 335 | 0.91 | 0.078 [0.07, 0.09] | 0.003 | 0.000 |
| 企业性质 | ||||||
| M0 | 541.80 | 325 | 0.92 | 0.078 [0.06, 0.08] | ||
| M1 | 552.75 | 343 | 0.91 | 0.078 [0.07, 0.09] | 0.001 | 0.000 |
| M2 | 576.07 | 343 | 0.91 | 0.077 [0.07, 0.09] | 0.003 | 0.001 |
| 变量 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 反向师徒关系(Chen, | 0.70 | ||||
| 中国情境反向师徒关系 | 0.44*** | 0.91 | |||
| 技术支持 | 0.21** | 0.83** | 0.80 | ||
| 心智感染 | 0.48** | 0.87** | 0.55** | 0.73 | |
| 能力认可 | 0.44** | 0.67** | 0.28** | 0.64** | 0.65 |
表9 Pearson相关与AVE平方根值(n = 249)
| 变量 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 反向师徒关系(Chen, | 0.70 | ||||
| 中国情境反向师徒关系 | 0.44*** | 0.91 | |||
| 技术支持 | 0.21** | 0.83** | 0.80 | ||
| 心智感染 | 0.48** | 0.87** | 0.55** | 0.73 | |
| 能力认可 | 0.44** | 0.67** | 0.28** | 0.64** | 0.65 |
| 被试 | 模型 | χ2 | df | χ2/df | CFI | TLI | RMSEA | SRMR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 年长徒弟 | 三因子模型 | 732.91 | 402 | 1.82 | 0.95 | 0.94 | 0.059 | 0.043 |
| (样本一) | 双因子模型 | 1484.78 | 404 | 3.68 | 0.83 | 0.81 | 0.106 | 0.129 |
| 单因子模型 | 3206.28 | 405 | 7.92 | 0.55 | 0.52 | 0.170 | 0.173 | |
| 年轻师傅 | 三因子模型 | 280.03 | 146 | 1.92 | 0.98 | 0.98 | 0.050 | 0.035 |
| (样本二) | 双因子模型 | 1181.75 | 149 | 7.93 | 0.84 | 0.82 | 0.137 | 0.100 |
| 单因子模型 | 3462.12 | 152 | 22.78 | 0.49 | 0.43 | 0.242 | 0.221 |
表10 验证性因子分析结果
| 被试 | 模型 | χ2 | df | χ2/df | CFI | TLI | RMSEA | SRMR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 年长徒弟 | 三因子模型 | 732.91 | 402 | 1.82 | 0.95 | 0.94 | 0.059 | 0.043 |
| (样本一) | 双因子模型 | 1484.78 | 404 | 3.68 | 0.83 | 0.81 | 0.106 | 0.129 |
| 单因子模型 | 3206.28 | 405 | 7.92 | 0.55 | 0.52 | 0.170 | 0.173 | |
| 年轻师傅 | 三因子模型 | 280.03 | 146 | 1.92 | 0.98 | 0.98 | 0.050 | 0.035 |
| (样本二) | 双因子模型 | 1181.75 | 149 | 7.93 | 0.84 | 0.82 | 0.137 | 0.100 |
| 单因子模型 | 3462.12 | 152 | 22.78 | 0.49 | 0.43 | 0.242 | 0.221 |
| 变量 | M | SD | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. 性别 | 3.68 | 1.23 | 1 | ||||||||
| 2. 年龄 | 49.89 | 1.25 | 0.62** | 1 | |||||||
| 3. 学历 | 3.62 | 1.20 | 0.46** | 0.60** | 1 | ||||||
| 4. 单位性质 | 3.80 | 1.14 | 0.33** | 0.34** | 0.33** | 1 | |||||
| 5. 岗位职级 | 3.81 | 1.13 | 0.33** | 0.36** | 0.30** | 0.58** | 1 | ||||
| 6. 关系类型 | 3.78 | 1.16 | 0.38** | 0.31** | 0.27** | 0.61** | 0.65** | 1 | |||
| 7. 反向师徒关系 | 3.63 | 0.94 | 0.25** | 0.23** | 0.20** | 0.32** | 0.36** | 0.33** | 1 | ||
| 8. 自我效能感 | 3.78 | 0.89 | 0.40** | 0.45** | 0.39** | 0.43** | 0.46** | 0.44** | 0.45** | 1 | |
| 9. 任务绩效 | 3.60 | 0.81 | 0.27** | 0.21** | 0.28** | 0.16* | 0.18** | 0.12 | 0.38** | 0.17** | 1 |
表11 样本一描述性统计与相关性分析结果(n = 240)
| 变量 | M | SD | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. 性别 | 3.68 | 1.23 | 1 | ||||||||
| 2. 年龄 | 49.89 | 1.25 | 0.62** | 1 | |||||||
| 3. 学历 | 3.62 | 1.20 | 0.46** | 0.60** | 1 | ||||||
| 4. 单位性质 | 3.80 | 1.14 | 0.33** | 0.34** | 0.33** | 1 | |||||
| 5. 岗位职级 | 3.81 | 1.13 | 0.33** | 0.36** | 0.30** | 0.58** | 1 | ||||
| 6. 关系类型 | 3.78 | 1.16 | 0.38** | 0.31** | 0.27** | 0.61** | 0.65** | 1 | |||
| 7. 反向师徒关系 | 3.63 | 0.94 | 0.25** | 0.23** | 0.20** | 0.32** | 0.36** | 0.33** | 1 | ||
| 8. 自我效能感 | 3.78 | 0.89 | 0.40** | 0.45** | 0.39** | 0.43** | 0.46** | 0.44** | 0.45** | 1 | |
| 9. 任务绩效 | 3.60 | 0.81 | 0.27** | 0.21** | 0.28** | 0.16* | 0.18** | 0.12 | 0.38** | 0.17** | 1 |
| 变量 | M | SD | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. 性别 | 1.37 | 0.48 | 1 | ||||||||
| 2. 年龄 | 28.32 | 7.48 | 0.08 | 1 | |||||||
| 3. 学历 | 3.13 | 0.57 | −0.05 | −0.06 | 1 | ||||||
| 4. 单位性质 | 3.36 | 1.14 | 0.07 | 0.01 | −0.05 | 1 | |||||
| 5. 岗位职级 | 1.49 | 0.73 | −0.10 | 0.34** | 0.32** | 0.11 | 1 | ||||
| 6. 关系类型 | 1.42 | 0.49 | 0.13* | −0.19** | −0.05 | −0.11 | −0.21** | 1 | |||
| 7. 反向师徒关系 | 3.66 | 0.84 | 0.07 | 0.06 | −0.10 | 0.09 | −0.11 | 0.05 | 1 | ||
| 8. 内部人身份认知 | 3.68 | 0.95 | 0.06 | −0.04 | −0.10 | −0.07 | −0.12* | 0.09 | 0.18** | 1 | |
| 9. 离职倾向 | 2.44 | 0.96 | −0.05 | −0.02 | 0.10 | −0.05 | 0.07 | −0.06 | −0.50** | −0.40** | 1 |
表12 样本二描述性统计与相关性分析结果(n = 292)
| 变量 | M | SD | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. 性别 | 1.37 | 0.48 | 1 | ||||||||
| 2. 年龄 | 28.32 | 7.48 | 0.08 | 1 | |||||||
| 3. 学历 | 3.13 | 0.57 | −0.05 | −0.06 | 1 | ||||||
| 4. 单位性质 | 3.36 | 1.14 | 0.07 | 0.01 | −0.05 | 1 | |||||
| 5. 岗位职级 | 1.49 | 0.73 | −0.10 | 0.34** | 0.32** | 0.11 | 1 | ||||
| 6. 关系类型 | 1.42 | 0.49 | 0.13* | −0.19** | −0.05 | −0.11 | −0.21** | 1 | |||
| 7. 反向师徒关系 | 3.66 | 0.84 | 0.07 | 0.06 | −0.10 | 0.09 | −0.11 | 0.05 | 1 | ||
| 8. 内部人身份认知 | 3.68 | 0.95 | 0.06 | −0.04 | −0.10 | −0.07 | −0.12* | 0.09 | 0.18** | 1 | |
| 9. 离职倾向 | 2.44 | 0.96 | −0.05 | −0.02 | 0.10 | −0.05 | 0.07 | −0.06 | −0.50** | −0.40** | 1 |
| 路径 | Estimate | S.E. | Est./S.E. | p | 95%置信区间 |
|---|---|---|---|---|---|
| 反向师徒关系 → 年长徒弟任务绩效 | 0.33 | 0.06 | 5.67 | 0.000 | [0.22, 0.44] |
| 反向师徒关系 → 年长徒弟自我效能感 | 0.43 | 0.06 | 7.83 | 0.000 | [0.32, 0.54] |
| 年长徒弟自我效能感 → 任务绩效 | 0.17 | 0.05 | 6.67 | 0.006 | [0.13, 0.20] |
表13 样本一假设检验结果
| 路径 | Estimate | S.E. | Est./S.E. | p | 95%置信区间 |
|---|---|---|---|---|---|
| 反向师徒关系 → 年长徒弟任务绩效 | 0.33 | 0.06 | 5.67 | 0.000 | [0.22, 0.44] |
| 反向师徒关系 → 年长徒弟自我效能感 | 0.43 | 0.06 | 7.83 | 0.000 | [0.32, 0.54] |
| 年长徒弟自我效能感 → 任务绩效 | 0.17 | 0.05 | 6.67 | 0.006 | [0.13, 0.20] |
| 路径 | Estimate | S.E. | Est./S.E. | p | 95%置信区间 |
|---|---|---|---|---|---|
| 反向师徒关系 → 年轻师傅离职倾向 | −0.51 | 0.06 | −9.20 | 0.000 | [−0.61, −0.40] |
| 反向师徒关系 → 年轻师傅内部人身份认知 | 0.20 | 0.07 | 3.16 | 0.002 | [0.08, 0.33] |
| 年轻师傅内部人身份认知 → 离职倾向 | −0.33 | 0.05 | −6.67 | 0.000 | [−0.42, −0.23] |
表14 样本二假设检验结果
| 路径 | Estimate | S.E. | Est./S.E. | p | 95%置信区间 |
|---|---|---|---|---|---|
| 反向师徒关系 → 年轻师傅离职倾向 | −0.51 | 0.06 | −9.20 | 0.000 | [−0.61, −0.40] |
| 反向师徒关系 → 年轻师傅内部人身份认知 | 0.20 | 0.07 | 3.16 | 0.002 | [0.08, 0.33] |
| 年轻师傅内部人身份认知 → 离职倾向 | −0.33 | 0.05 | −6.67 | 0.000 | [−0.42, −0.23] |
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