“Inner Engineering” for success—A complementary approach to positive education
Notice bibliographique
Résumé
The movement of positive education is growing globally. Positive education aims to balance academic skills with skills of wellbeing. This study introduces the “Inner Engineering” methodology and evaluates its impact on promoting wellbeing and flourishing for college students. Based on the science of yoga, the Inner Engineering methodology comprehensively addresses four major dimensions of human experiences—physiological, cognitive, affective, and energetic experiences and offers methods and processes to optimize wellbeing in all of these dimensions. The study design involves a quasi-experimental one-group with pre- and post-course tests. Participants of the study ( n = 92 students) completed both the pre- and post-course surveys. The pair-wise t -test results showed significant improvement in wellbeing (mindfulness, joy, vitality, sleep quality, and health) and flourishing in the academic setting (academic psychological capital, academic engagement, and meaningful studies) and in life (meaningful life) among students who successfully completed the course. These findings suggest that the academic curriculum may be balanced by integrating the yogic sciences of wellbeing which address a more complete spectrum of human experiences as a whole person. This, in turn, has a further effect on flourishing academically and in life. Future studies may involve a larger sample size with a comparison group or a randomized control and a longitudinal follow-up.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».