The Dynamics of Changes in the Personal Resources of Pedagogy Students During COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : The COVID-19 pandemic that started in March 2020 had a considerable impact on the functioning of higher education and the psychological wellbeing condition of students. Research Aim : The aim of the presented research is to describe the dynamics of changes in selected personal resources: experienced stress, mental well-being, mental resilience and satisfaction with studies of students of pedagogy, in the period before and during the COVID-19 pandemic. Method : Research studies were conducted among 337 students of education in three time periods: in the first quarter of 2019–122 students, then in the first phase of the pandemic in June 2020 – 91 students and in June 2021 – 124 people. The following research tools were used: the PPS-10 scale to measure stress, the WEMBS scale to assess mental well-being, the RS-14 scale to determine the psychological resilience, and the Academic Satisfaction questionnaire. Results : More than half of the surveyed students experienced a high level of stress. In 2019–2021, mental well-being remained stable, mental resilience decreased, and satisfaction with studies increased. As stress increases, there is a decline in mental resilience and mental well-being. Stress and mental resilience are significant predictors of the mental well-being of students. Conclusion : Almost 60 percent of the surveyed students of pedagogy had personal resources that allowed them to adequately adapt to a pandemic situation. The ability to deal with stress in a pandemic crisis plays a key role.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».