Technology anxiety (technostress) and academic burnout from online classes in university students
Notice bibliographique
Résumé
Pandemic moments have generated mental and emotional problems in students at all levels. These have been affected by the format of virtual classes, the mandatory confinement and the little physical relationship due to the existing restrictions, generating academic burnout and anxiety in university students. In this context, the objective was to know the existing relationship between burnout and anxiety in students of the FIS-UNCP, the 15-question Maslach Burnout Inventory Student Questionnaire (MBI-SS) was used with the dimensions: Emotional Exhaustion, Cynicism and Loss of Academic Efficacy and 5 questions to know the level of technological anxiety or technostress, with a population of 328 university students of 10 semesters, through the questionnaire in Office Forms. The research design was non-experimental, transectional, with a qualitative-quantitative approach and descriptive-explanatory levels. The descriptive data analysis was made based on the scale, allowing the identification of students with burnout and the structural equation modeling facilitated the establishment of the relationship between the variables. The study showed that 26 students (7.93%) suffer from academic burnout. At the same time, it has been demonstrated that there is a positive and significant relationship between emotional exhaustion and lack of academic efficacy, with technological anxiety with path values of 0.701 and 0.345 respectively, the p-values allowed demonstrating hypotheses 1 and 3 formulated. At the level of the structural model, it allows anticipating future results, since the coefficient of determination (R2) calculated was 0.838.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».