Student Mental Wellbeing Interventions with a Second-Year Engineering Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Concern about student mental wellbeing in university students is high, and first-and second-year students in particular have shown higher levels of depression, anxiety and stress. Evidence indicates that there is a value in context specific mental health literacy interventions embedded into regular academic classes, and that coping strategies help students to not only deal with stress but also to improve cognitive motivation and academic achievement. Within our second-year mechanical engineering academic program, we implemented an embedded series of interventions with the goal of helping students develop and use coping strategies in the face of stress. We found that students could describe their own stress response and coping strategies, and over 80% expected content on stress response and coping strategies would be useful in their own lives. About half of students viewed the interventions as beneficial to them. A third of students expected the activities would positively impact their academics, while another third felt they would have no impact. Test anxiety increased over the year, which we felt was a reasonable result given the rigour of the program. Since we did not have a control group, we could not determine whether our intervention led to lower levels of test anxiety than would have otherwise occurred. Our results suggest that academic buoyancy (day-to-day resilience in an academic program) is a critical skill - low academic buoyancy was a significant predictor of increased test anxiety, while low self-efficacy was not. This finding, along with students responses indicating the usefulness of the interventions, support our approach of introducing coping skills into an academic engineering program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».