Analysis of Learning Obstacles for High-Performance Student Athletes in Chinese Universities During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to control the spread of the coronavirus pandemic have led to the suspension of mass gatherings, including in universities, which have strong population flows and high aggregation. Consequently, universities have faced significant challenges in operational mechanisms. Against this background, students’ learning situation has attracted widespread attention. However, relatively little discussion has occurred on high-performance student athletes (HPSAs) who excel in sports but underperform in academic courses. A country’s sports strength is equal to its citizens’ overall physical fitness level; the higher the national physical fitness level, the stronger the sports strength, and the more developed the economy. Based on attribution theory and using a snowball sampling method, this study selected 15 HPSAs from Chinese universities for semi-structured interviews . The initial survey subjects were artificially selected, and then qualified survey subjects were provided by sports talents. Then, these people provided the third batch of survey objects, and so on, and the sample gradually increased, just like a snowball, and the respondents were all representative sports students. Material from the initial 12-person interviews was first individually coded, analysed, conceptualized and reviewed, followed by analysis of 3 material from the second round of interviews. No new concepts were developed in the analysis of the second round of interviews, thus achieving theoretical saturation and allowing the construction of a coherent explanatory profile (Corbin & Strauss, 2008).From the interviews, we extracted themes related to the learning obstacles student-athletes have faced during the pandemic and analyzed the factors at play during the pandemic. Four types of factors were revealed: pandemic, personal, school, and career development factors. Among them, epidemic factors and personal factors are relatively high.To help student-athletes overcome learning obstacles and balance their learning and training, it is necessary to increase emphasis on academic courses, consolidate knowledge and skills training, reasonably arrange study and training time, enhance interpersonal communication skills, and effectively plan for career development, To discover the various troublesome factors faced by HPSAs in learning.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».