Scoping Review of Self-Directed Online Learning, Public School Students’ Mental Health, and COVID-19 in Noting Positive Psychosocial Outcomes with Self-Initiated Learning
Notice bibliographique
Résumé
During COVID-19, self-directed learning, contrasted with standardized learning, became a necessary and promoted learning method in public schools—one potentially supportive of mental health regularly in public schools through the use of online learning. This is important because negative mental health has been classified as a global crisis, with the highest and lowest student achievers recognized as at greatest risk. Therefore, the conditions under which public school students’ mental health has been improved, leading to positive psychosocial outcomes, are relevant. Studies have identified that positive psychosocial outcomes in this regard require self-initiation of students’ self-directed learning. Also necessary is a reduction in the standardized expectations of parents to lead to positive psychosocial outcomes. Unknown is what research identifies the relevance of both self-initiated self-directed online learning and a reduction in parental expectations of standardization. To investigate this, self-directed learning, online learning, mental health, public schools, and COVID-19 were keywords searched following PRISMA guidelines for scoping reviews. The result: few returns considered either factor and those that did reinforce the need for both. The conclusion: self-initiated self-directed online learning supported by public schools and parents should be central in the aim of reducing the mental health crisis in students post COVID-19.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».