Mathematics Students' Coping Behaviour, Happiness, and Self-efficacy in the New Normal: Correlation and K-means Cluster Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Students in distance education are expected to have low levels of happiness in learning. As such, they must possess coping behaviour and self-efficacy to become motivated in school. This article aims to depict the level of students’ coping behaviour, happiness, and self-efficacy in learning mathematics amid the COVID-19 pandemic and determine their association. Primary data were gathered through Google Forms from 233 available samples of mathematics students at Visayas State University, Baybay City, Leyte, Philippines. The data were summarized through selected descriptive statistics and depicted their relationship with the aid of Spearman rho correlation. In addition, K-means clustering was employed to categorize the students into similar characteristics in regard to coping, happiness, and efficacy. The results showed that students during the pandemic are coping, moderately happy, and possess moderate self-efficacy. The correlation analysis revealed that students’ coping behaviour, happiness level, and self-efficacy are highly and directly associated with each other. This suggests that the students’ coping, happiness, and efficacy levels must go together to achieve a good academic performance in mathematics during distance education. Moreover, the K-means clustering analysis revealed that there are a group of students with significantly lower coping behaviour, happiness level, and self-efficacy in learning. In conclusion, mathematics teachers must encourage their students to engage in the classroom to boost their coping, happiness, and efficacy. Furthermore, teachers must give interesting and realistic mathematics activities, however, doable and suitable for online learning amid the health crisis.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».