Effectiveness of Online Positive Psychology Intervention on Psychological Well-Being Among Undergraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
Positive psychology intervention is mediation that aims to promote quality of life and well-being. Current research integrating positive psychology with the Internet is called online positive psychology (OPP) which promotes and prevents mental health problems, improves well-being, and reduces depression. This experimental research aimed 1) to compare the psychological well-being of the experimental group that received online positive psychology intervention in the phase of pre-test, post-test, and follow up and 2) to compare the psychological well-being between the experimental group and the controlled group. The subjects were 24 undergraduate students from Mahasarakham University, Thailand, selected by purposive sampling. Thereafter, the subjects were equally divided into experimental and controlled groups. Measures used in this study were as follows: 1) the online positive psychology intervention to improve psychological well-being and 2) the scale of psychological well-being based on Ryff’s psychological well-being. The statistics used in the data analysis were the Friedman Test, Wilcoxon signed-rank test, and the Mann Whitney U Test. The results of the pre-test and the post-test showed that the mean scores of psychological well-being of the experimental group were significantly different at 0.05 levels. Additionally, the mean scores of psychological well-being between the experimental group and the controlled group in the phases of post-test and follow-up were significantly different at 0.05 levels. The online positive psychology intervention was effective in increasing the psychological well-being of undergraduate students.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».