In-Person Versus Online Learning in Relation to Students’ Perceptions of Mattering During COVID-19: A Brief Report
Notice bibliographique
Résumé
We examined students’ perceptions of mattering during the pandemic in relation to in-person versus online learning in a sample of 6578 Canadian students in Grades 4–12. We found that elementary school students who attended school in-person reported mattering the most, followed by secondary school students who learned part-time in-person and the rest of the time online (blended learning group). The students who felt that they mattered the least were those who learned online full-time during the pandemic (elementary and secondary students). These results were not driven by a selection effect for school choice during the pandemic—our experimental design showed that students’ perceptions of mattering did not differ by current learning modality when they were asked to reflect on their experiences before the pandemic even though some were also learning online full-time at the time they responded to our questions. No gender differences were found. As a validity check, we examined if mattering was correlated with school climate, as it has in past research. Results were similar in that a modest association between mattering and positive school climate was found in both experimental conditions. The results of this brief study show that in-person learning seems to help convey to students that they matter. This is important to know because students who feel like they matter are more protected, resilient, and engaged. Accordingly, mattering is a key educational indicator that ought to be considered when contemplating the merits of remote learning.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».