Instrumental Support and Its Impact on Psychological Capital and Well-Being in Online Learning: A Study of Hospitality and Tourism Students
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
The COVID-19 pandemic’s influence on students’ mental health is significant, with online learning offering unique challenges and prospects. This study investigates the antecedents of student psychological well-being within this context, focusing particularly on instrumental support from instructors, students’ academic psychological capital (PsyCap), and school satisfaction. We surveyed Canadian tourism and hospitality students about their pandemic-era online learning experience, using Structural Equation Modeling (SEM) for data analysis. Our hypotheses were tested on a sample of 88 full-time students who had transitioned to online education, and our survey specifically asked about this online experience. Despite the small sample size, we utilized Partial Least Squares SEM (PLS-SEM), a technique well-suited for small sample sizes when using the SEM model, and confirmed the adequacy of our sample to ensure it met the minimum required sample size for PLS-SEM. Our findings reveal that instrumental support directly boosts students’ academic PsyCap—encompassing confidence, hope, optimism, and resilience. While instrumental support does not directly enhance school satisfaction, its total effect, mediated through academic PsyCap, is significant. Additionally, while instrumental support does not directly heighten psychological well-being, the mediation role of academic PsyCap is crucial. Our study thus underscores the importance of nurturing academic PsyCap to foster student satisfaction and well-being in digital learning environments. Furthermore, we validate that academic PsyCap influences both school satisfaction and psychological well-being. As such, universities should consider investing in programs that strengthen students’ psychological resources, ultimately enhancing their satisfaction and overall well-being, especially during online learning post-pandemic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle