Factors Affecting Stress of Online Learning due to the COVID-19 Situation at Faculty of Education, Thailand National Sports University Chonburi Campus
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to study factors affecting stress of online learning due to the COVID-19 situation at the Faculty of Education, Thailand National Sport University Chonburi Campus, and to create equations to predict the stress of students. The samples consisted of 280 students in the Faculty of Education, Thailand National Sport University Chonburi Campus. The research instruments were the Suanprung Stress Test and a questionnaire gauging emotional and mental status, perceived severity of stress, opportunity for risk of stress, perceived usefulness of stress management, university policies that promote stress management, environment, and social support. The data were analyzed in terms of frequency, percentage, mean, standard deviation and Stepwise Multiple Regression Analysis. The results indicated that 1) study stress levels during the COVID-19 situation were at a moderate level: subjects had a mild level of stress 8.93 percent, moderate level of stress 56.78 percent, high level of stress 33.93 percent and severe level of stress 0.36 percent; 2) The subjects’ emotional and mental well-being, perceived severity of stress, perceived usefulness of stress management, University policies that promote stress management, environment, social support were at a high level, and Opportunity for risk of stress moderate level. 3) The factors that related to the stress of online learning due to the COVID-19 situation comprised were 4 variables: achievement perceived usefulness of stress management, opportunity for risk of stress, university policies that promote stress management, and social support. There was a statistically significantly difference at the 0.1 level. These 4 factors could predict the Stress about percentage of 70.50. The significantly predicted equations were as follows: In term of raw scores: Y/ = 75.425 + (-5.180) (X4) + 3.816 (X3) + (-3.465) (X5) + (-2.689) (X7) In term of standard scores: Z / Y = (-0.324) (Z X 4) + 0.280 (Z X 3) + (-0.225) (Z X3) + (-0.165) Z X 7)
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».