MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3169302191 · doi:10.2196/27958

Building Primary-School Children’s Resilience through a Web-Based Interactive Learning Environment: Quasi-Experimental Pre-Post Study

2021· article· en· W3169302191 sur OpenAlexvenueno aff
Iolie Nicolaidou, Evi X. Stavrou, Georgia Leonidou

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPsychologyAnxietyMental healthApplied psychologyUsabilityLearning environmentPsychological resilienceMedical educationClinical psychologyMedicineSocial psychologyComputer scienceMathematics educationPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Resilience is a person’s mental ability to deal with challenging situations adaptively and is a crucial stress management skill. Psychological resilience and finding ways to cope in crises is a highly relevant topic considering the COVID-19 pandemic, which enforced quarantine, social distancing measures, and school closures worldwide. Parents and children are currently living with increased stress due to COVID-19. We need to respond with immediate ways to strengthen children’s resilience. Internet-based cognitive behavioral therapy interventions for children's stress management overcome accessibility issues such as the inability to visit mental health experts owing to COVID-19 movement restrictions. An interactive learning environment was created, based on the preventive program “Friends,” to overcome accessibility issues associated with delivering cognitive behavioral therapy–based interventions in formal and informal education settings. Objective This study aimed to examine the effectiveness of a web-based learning environment on resilience in (1) reducing anxiety symptoms and (2) increasing emotion recognition and recognition of stress management techniques among 9-10-year-old children. We also aimed to evaluate the learning environment’s usability. Methods A quasi-experimental pretest-posttest control group design was used. In total, 20 fourth graders in the experimental group interacted with the learning environment over 6 weekly 80-minute sessions. Further, 21 fourth graders constituted the control group. The main data sources were (1) a psychometric tool to measure children’s anxiety symptoms, namely the Greek translation of the original Spence Children’s Anxiety Scale, (2) 3 open-ended questions assessing emotion recognition and recognition of stress management techniques, and (3) the System Usability Scale to measure the usability of the learning environment. Results In both groups, there was a small but nonsignificant postintervention reduction in reported anxiety symptoms, except for obsessive-compulsive disorder symptoms in the experimental group. A paired samples t test revealed that students’ reported symptom scores of obsessive-compulsive disorder significantly decreased from 1.06 (SD 0.68) to 0.76 (SD 0.61) (t19= 5.16; P=.01). The experimental group revealed a significant increase in emotion recognition (t19=–6.99; P<.001), identification of somatic symptoms of stress (t19=–7.31; P<.001), and identification of stress management techniques (t19=–6.85; P<.001). The learning environment received a satisfactory usability score. The raw average system usability score was 76.75 (SD 8.28), which is in the 80th percentile rank and corresponds to grade B. Conclusions This study shows that interactive learning environments might deliver resilience interventions in an accessible and cost-effective manner in formal education, potentially even in distance-learning conditions owing to the COVID-19 pandemic. Interactive learning environments on resilience are also valuable tools for parents who can use them with their children at home, for informal learning, using mobile devices. As such, they could be a promising first-step, low-intensity intervention that children and the youth can easily access.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Pediatrics and ParentingMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207