The Impact of COVID-19 Psychological Distress on Students' Academic Challenges in University
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle