The Impact of the War in Ukraine on the Emotional well-being of Students in the Learning Process
Notice bibliographique
Résumé
Background: The research is devoted to the current problem – the emotional well-being of students in learning in the war conditions in Ukraine. Objective: To study the state of the emotional well-being of students in the process of learning during the war, to identify the factors of emotional well-being in the learning process, and to determine the ways to ensure it in the conditions of war. Methods: А questionnaire developed by the authors of the article and a method of assessing mental activation, interest, emotional tone, tension, and comfort (L. Kurgansky T. Nemchyn). The study's results made it possible to find out the impact of the war on the emotional well-being of students and compare the state of the emotional well-being of students during education in peacetime and during the war. Indicators of interest in learning and comfort decreased, and indicators of emotional tension and mental activation increased in students. It is established that the emotional well-being of students in the learning process depends on the nature of the pedagogical interaction, the ability of the teacher to create a situation of success for each student, the level of anxiety of students in the process of including them in educational activities, and the characteristics of the relationship with classmates. Conclusions: The observed negative trends in the emotional well-being of students during the war became the basis for determining the methods of correctional work in order to help children cope with the experience of war.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».