A Cross-Cultural Comparative Analysis of Educational Methodologies and Their Effects on Depression Levels and Sleep Quality in High School Students
Notice bibliographique
Résumé
This paper undertakes a comparative analysis of educational methodologies in Eastern Asian and Western cultures, focusing on Chinese public high schools and international schools. Chinese pedagogy traditionally underscores foundational education with rote learning and memorization but lacks flexibility. In contrast, the Western educational paradigm prioritizes imagination, observation, and analytical skills, albeit with perceived inadequacies in academic proficiency. The primary objective is to compare depression levels and sleep quality among high school students from diverse domestic and international educational frameworks while evaluating the philosophies of various high schools globally. The study employs a quantitative approach to detect relation between variables. The sample comprises 398 participants from 74 high schools in China, America, the United Kingdom, Singapore, the Philippines, and Canada, obtained through snowball sampling. The research aims to provide insights into the relationship between students’ mental status and school types, exploring gender differences through cross-tabulations of the Zung Self-Depression Scale(SDS), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and depression levels. The findings reveal significant disparities in depression levels and sleep quality between students from international schools and Chinese public high schools. Notably, the former group reported higher depression levels and poorer sleep quality. Moreover, non-binary students demonstrated the highest depression levels and the poorest sleep quality among the surveyed groups. These observations highlight the urgency of addressing adolescent mental health and emphasize the necessity for a comprehensive educational approach that considers students’ cognitive and personality development, fostering a more inclusive and equitable school and social environment for minority groups.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».