Recommendations for a ‘Wellbeing Curriculum’ to Mitigate Undergraduate Psychological Distress Associated with Lack of Careers Confidence and Poor University Engagement
Notice bibliographique
Résumé
To foster a ‘wellbeing curriculum’ in a climate with an increasingly competitive graduate jobs market, we believe it is critical to support undergraduate career development and to develop positive peer and educator relationships, particularly for non-vocational degree programs. However, these relationships between undergraduate wellbeing and their career development or peer/educator relationships have not been specifically examined. This study used a mixed methods approach to examine if poor career development or university engagement (quality of relationships with peers or educators, use of the university careers and counselling services, time studying) were associated with psychological distress for students in non-vocational degree programs. Undergraduates (biomedical science; n=1100) from five Australian universities participated in a survey to investigate relationships between psychological distress, as determined by their responses to the Depression, Anxiety and Stress Scales, and their career development or university engagement. Almost half of the students lacked confidence in their ‘future employment and job prospects’. Students’ psychological distress was significantly correlated with lack of confidence with their career development, poor relationships with their peers and educators and little use of the counselling service. Further exploration of these factors in student focus groups highlighted stress associated with academic competition between students and a critical need for undergraduate career development, especially industry placements. We provide pivotal recommendations to promote undergraduate and educator wellbeing, by developing a ‘wellbeing curriculum’ that supports career development and positive relationships between students and their peers and educators, particularly vital for non-vocational degrees.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 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 ».