Self-Directed Online Learning in Support of Mental Health to Promote Positive Psychosocial Outcomes in Public Schools
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
Negative mental health in students currently is classified as a global crisis with the highest and lowest student achievers recognized at greatest risk. Public schooling, in reproducing accepted psychosocial beliefs through standardized learning, developed separately from necessitating student mental health, in contrast to self-directed learning. Differing from standardized learning, the objective of self-directed learning in public schools is the creation of relevant support structures for student mental health, promoting positive psychosocial outcomes. The designed separation of public schooling from both mental health and self-directed learning was first acknowledged—and lamented—by John Dewey, over 100 years ago, in anticipating today’s mental health crisis. Yet, in responding effectively to the limitations of COVID-19, self-directed learning became an acknowledged learning method in public schools, potentially able to be accommodated by them regularly in support of mental health through the use of online technology. This study investigates the COVID-19 results of self-directed online learning in public schools through a Google Scholar search of peer reviewed research regarding self-directed learning, online learning, and mental health during COVID-19, recommending support for self-initiated self-directed online learning so that self-directed learning can continue, post COVID-19, improving student mental health in public schools, leading to positive psychosocial outcomes.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle