Academic Anxiety of Vietnamese Secondary School Students as a Reason for Applying Online Learning
Notice bibliographique
Résumé
Academic anxiety is one of the major problems in student psychology across the world. It applies equally to students of all ages, from elementary school to college and university students. Research shows that learning online is an effective way to defuse feelings of academic anxiety. Elimination of anxiety is clearly visible regardless of age, gender, or prior online learning experience. The study aims to identify academic anxiety as one of the most important reasons for moving to online learning or blended learning in secondary school. The study investigated academic anxiety among secondary school students in Vietnam. After surveying 677 students in classroom learning, the results showed that 13.7% of secondary students suffered from frequent anxiety, and 3.0% of them suffered from very frequent anxiety. Lower anxiety was observed among students actively participated in-class activities, and students with excellent academic performance. These factors can be optimally enhanced through blended and online learning. There were no differences in academic anxiety among male and female students, urban and rural students. There was a moderate correlation between a student's anxiety level and pressure of the school, parental expectations, students' motivation for high performance, and especially, among students who have the melancholic temperament. And the influence of these negative factors can also be optimally reduced with the help of online learning. Regression model could provide useful suggestions for parents, teachers and students in reducing academic anxiety for students, including the use of full or blended online learning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».