Social Intelligence as a Factor of Socio-Psychological Adaptation of University Students with Special Educational Needs during Distance Learning due to the COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to the research of social intelligence as a factor of socio-psychological adaptation of university students with special educational needs during distance learning. Study methods of social intelligence and socio-psychological adaptation are used. The respondents’ contingent of consisted of 78 students with special educational needs. The average level of social intelligence was empirically established in part students, which testifies to their ability to understand properly and the ability to behavior in almost half of life situations. Almost a quarter of students have a higher than average level of social intelligence and the same part is lower than average, which confirms their ability to understand and predict other people’s behavior in almost three quarters and one quarter of life situations, respectively. Students do not have high and low levels of social intelligence. Most students (almost two-thirds) have an average level of adaptability and mal-adaptability; instead, a minority (almost one third) is at a high level. Adaptability and mal-adaptability, respectively, indicate consistency and inconsistency between the needs of the individual and the requirements of the social environment. Students with a low level of adaptability and mal-adaptability were not found. The defined statistically significant relationship of social intelligence with adaptability (direct) and maladaptive (reverse) shows the influence of social intelligence on the effectiveness of socio-psychological adaptation of students. The results of the research proved that social intelligence is a factor of socio-psychological adaptation of students with special educational needs during distance learning.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle