Study of the Emotional Well-Being of Students in the Process of Education in the Modern School
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to the current problem of the modern school - the emotional well-being of students in the learning process. The study analyzes the role of the emotional component in students' learning activities, the impact of emotions on learning outcomes, and the importance of emotional well-being in maintaining and strengthening their health. The purpose of the study was to identify the causes of emotional discomfort of students in the learning process, the ways to ensure the emotional well-being of students, the implementation of which will improve learning success, maintain and strengthen students' health. The following methods were used to study the state of the emotional well-being of the students: 1) a questionnaire developed by the authors of the research to study the emotional well-being of students at school; 2) the method of assessment of mental activation, interest, emotional tone, tension and comfort, created by L. Kurganskyi and his colleagues; 3) a card to identify factors of learning success. The results of the study showed a low level of the emotional well-being of students in modern schools. Based on the analysis of the study outcomes, the causes of emotional discomfort of students in the learning process are identified. The possibility of improving the effectiveness of learning, educational achievements of students by ensuring their emotional well-being in the learning process is described. Practical ways to improve the emotional well-being of students in the modern school and the formation of their emotional health are outlined and substantiated.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».