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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».