Acceptability of A Web-based Character Strengths Module for Early Adolescent School Children
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frequent socio-political conflicts in the past decades have adversely affected the well-being of youth in Sri Lanka. There is a need to support youth development, mitigate past trauma, and promote social harmony. School-based interventions to improve character development, emotional regulation, and tolerance have good evidence and may benefit adolescents in Sri Lanka. Our objective was to develop a novel character strength program in Sinhala to promote Leadership, Empathy, Altruism, Personal Growth, and Social Responsibility (LEAPS). This program consists of ten web-based modules and is facilitated by teachers. This initial evaluation focuses on the first module and its acceptability among students and teachers. Method: Program modules were developed by a child and adolescent psychiatrist with the support of mental health and educational experts. The first module was piloted among grade 8 students (12-14 years) and teachers of two schools in the Gampaha District. It was designed to be interactive and contains various cultural activities and questions. On completion, participants gave feedback online via Likert scales. Ethical approval for the study was obtained from the Faculty of Medicine, University of Kelaniya. Results: A total of 115 students and 66 teachers participated. Overall, more than 95% of students and teachers found the module appropriate and suitable. The students had more favourable ratings for the module compared to the teachers on aspects of understanding the content (p<0.001), ability to complete by self (p<0.001), suitability to age (p<0.001), shorter time for completion (p<0.001) and suitability of the design (p<0.001). Both groups suggested that the pictures and activities be increased. Conclusions: Teaching character strengths using a web-based intervention was well accepted by adolescent students and teachers in Sri Lanka.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».