The Impact of COVID-19 Psychological Distress on Students' Academic Challenges in University
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has introduced significant disruptions in the learning environment for many post-secondary students with many shifting entirely to remote online learning, which can compound existing academic challenges. While emerging evidence has suggested that COVID-19 impacts students’ well-being and stress, little is known about how the pandemic has affected students academically. This study investigates how different types of academic challenges mediate the relationship between students’ COVID-19 psychological distress and their academic performance. Participants (n=496) completed an online survey that measured COVID-19 psychological distress, self-reported grade point average (GPA), and academic challenges. Mediational analyses estimating indirect pathways were conducted using structural equation modelling on Mplus. Our results showed that all challenges increased along with COVID-19 distress, but specific challenges had a significant relationship with the expected GPA. We found that out of the five academic challenge areas, metacognitive, motivational, and social and emotional challenges emerged as the salient challenge areas that fully mediated the relationship between COVID-19 distress and GPA. Contrary to our prediction, while more significant COVID-19 distress predicted more social and emotional challenges, these challenges were associated to higher GPA. Future research is invited to help students manage and cope with their academic challenges.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».