Psychological Aspects of Effective Communication between Teachers and Students in Online Learning
Notice bibliographique
Résumé
The study focuses on the psychological aspects of effective communication between teachers and students in online learning. The relevance lies in the need to understand the challenges that arise in the process of virtual communication and identify ways to overcome them. The purpose of the study is to analyse the main psychological aspects of effective communication between teachers and students in the context of using an online learning environment. The research methodology involves the use of statistical methods, content analysis, theoretical and comparative analysis. The study used surveys, small group interviews, and observation. A systematic selection procedure was used to select the respondents, aimed at forming a representative and informative sample. The participants of this study include 121 teachers and 70 students from higher education institutions in Ukraine. The results demonstrate the main learning platforms and messengers used for communication. The level of efficiency of their use is also determined. The key factors affecting the psychological comfort of participants were also identified and recommendations for improving communication effectiveness were developed. The results emphasise the importance of psychological readiness for digital change, the use of active engagement strategies and a digital diet to ensure psychological resilience. The study highlights the problems of lack of non-verbal cues and virtual communication fatigue, recommending the use of art therapy and isotherapy to alleviate psychological difficulties. The general conclusions emphasise the importance of conscious use of digital technologies to ensure successful online communication and psychological well-being of all participants in the learning process.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».