Psychosocial determinants of academic achievement in Ethiopian higher education students, 2024. Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Ethiopian students' academic achievement goes beyond just cognitive ability. It is interwoven with psychological and social factors. This analysis examines how these interconnected dimensions, including behaviour, emotions, and mental well-being, influence academic attainment. By revealing the multifaceted factors that shape student well-being and success, this review highlights their critical role in the higher education landscape. Methods This systematic review and meta-analysis study aimed to contribute to the academic literature by exploring the psychosocial factors affecting the academic achievement of Ethiopian higher education students. It leveraged a diverse array of scholarly databases, and adherence to recommended reporting guidelines ensured methodological rigor and transparency throughout the investigation. Result This systematic review synthesizes findings from 14 high-quality Ethiopian cross-sectional studies assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. The overall pooled mean grade point average of respondents was 3.04, [(95 % CI: 2.75, 3.32), I 2 = 0.00 %, P < 0.001)]. The pooled odds ratio psychosocial predictors of academic achievement was 0.47, [(95 % CI: 0.46, 0.48), I 2 = 0.00 %, P = 0.001)]. The study explored factors affecting academic achievement, including psychological (sleep, stress, self-esteem) and sociological factors (social media, financial hardship, social support). The review found that these factors emerged as significant influences, highlighting the multifaceted nature of academic success. Conclusion This synthesized study champions a holistic approach to education, urging the integration of academic progress and student well-being. It emphasizes interventions in mental health, social support, and resource access, and acknowledge their multifaceted impact on learning. In addition, it would be better to build inclusive environments with the involvement of educators and policymakers to optimize the academic success of higher education students.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».