The Mental Health and Life Education Curriculum Development Based on Kolb's Experiential Learning Theory
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to 1) study the factors influencing the development of subjective well-being, 2) develop a mental health and life education curriculum based on Kolb’s experiential learning theory, 3) compare students' subjective well-being before and after the implementation of a mental health and life education curriculum based on the Kolb’s experiential learning theory. The sample group was thirty undergraduate students from Guangxi Vocational Normal University in the first year of Artificial Intelligence Class 1 (Vocational Normal Teacher). The research instruments were 1) a questionnaire on factors influencing the development of subjective well-being, 2) an interview form on factors influencing the development of subjective well-being, 3) lesson plans, 4) a subjective well-being scale, 5) a teaching opinion interview form, and 6) an observational record of student behavior. The research results indicated that 1) three factors affect students' subjective well-being: life satisfaction, positive affect, and negative affect. 2) The mental health and life education curriculum consisted of six components: (1) concept, (2) contents and time, (3) objective, (4) learning processes according to Kolb's experiential learning theory, (5) learning resources and (6) evaluation, and 3) students’ subjective well-being improved after the implementation of a mental health and life education curriculum based on the Kolb’s experiential learning theory. According to the results of the study, it is suggested that universities should implement management and teaching based on students' emotional and affective experiences and add the content of life education to universities' ideological and political theory education curriculum and students' professional curriculums. Students should put the knowledge and skills they have learned in life education into practice and maintain an optimistic attitude.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».