Validation of depression, anxiety and stress scales (DASS-21): Immediate psychological responses of students in the e-learning environment
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 epidemic has caused higher education institutions in Vietnam to immediately transfer from traditional classrooms to e-learning environments. This interacts with high expectations and habits of learning and training can adversely affect the mental health of students. The purpose of this study is to validate the DASS-21 scale for use in the mental health screening in Vietnamese students when they suffer an immediate psychological reaction in the e-learning environment. Strict statistical analyzes (including Cronbach's alpha, Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis, Average Variance Extracted, Average Shared Variance) have led to a well-fitting model of DASS-18 with a three-factor structure to measure the mental health of Vietnamese students in an e-learning environment. Results DASS-18 reported the rates of depression, anxiety, and stress in levels of moderate severity or above in Vietnamese students at 50%, 19.7%, and 37.3%, respectively. However, a rate of anxiety up to 43.1% by using DASS-21 indicating that many students may be misdiagnosed for the level of anxiety. Finally, linear regression analyses are used to examine the influence of socio-demographic factors on the immediate psychological responses of students to an e-learning environment in the context of the COVID-19 epidemic.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».