The impact of the COVID-19 pandemic on academic performance among developmental age students: a systematic review with meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The COVID-19 pandemic has disrupted educational systems worldwide, raising concerns about its impact on academic performance, particularly among developmental age students. Methods: A systematic review with meta-analysis aimed to evaluate the association between the COVID-19 pandemic and the academic performance in this population was performed according to PRISMA 2020 guidelines. PubMed/MEDLINE, Scopus and Embase were searched on December 2023 to identify relevant studies. Both fixed and random effect models were performed. The Effect size was reported as Cohen's d with a 95% Confidence Interval. Studies' quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. The protocol was registered in PROSPERO. Results: A total of 30 studies met the inclusion criteria, but only 13 could be combined in the meta-analysis. Based on a sample size of 4,893,499 students, pooled Cohen's d was -0.07 [(95% CI = -0.10; -0.03); p-value <0.001]. Subgroup analyses by subject suggested that performance in math was affected the most, Cohen's d= -0.14 [(-0.18; -0.10); p-value <0.001]. Conclusion: The findings revealed a significant negative association between the COVID-19 pandemic and academic performance among developmental age students. Interventions to mitigate the adverse effects of the pandemic on educational outcomes in this population are needed.
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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 | 0,014 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».