The Development of an Instructional Model Based on Rogers’ Theory to Enhance the Adversity Quotient for Guangxi International Business Vocational College
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the current status of adversity quotient (AQ) development, develop an instructional model based on Rogers’ theory, and assess the impact of the model on students' AQ. The study involved 33 first-year students from infant care services and management majors at Guangxi International Business Vocational College. Research tools included questionnaires, interviews, lesson plans, the Adversity Quotient Scale, observation forms, and interview forms. The study comprised three steps: studying the current situation of AQ development, developing the instructional model, and implementing and improving the model. Data were analyzed using statistical and qualitative methods. Results showed four aspects of existing problems in college students' AQ: students, teachers, learning processes, and environment. The instructional model comprised four components: Principle, Objective, Learning Process, and Result. After implementing the model, students' AQ significantly improved compared to pre-class levels (p < 0.01). This study provides insights into addressing challenges in college students' AQ development and demonstrates the effectiveness of an instructional model grounded in Rogers’ theory for enhancing students' AQ. Enhancing college students' adversity quotient is of significant importance for effectively coping with adversity in their daily learning life.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».