Unveiling the Hidden Impact of School Closures and Remote Learning: Academic and Emotional Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic forced a rapid shift to online learning, revealing significant challenges for elementary students’ foundational academic and emotional development. This study explores the impact of remote learning on students with pre-existing—yet unidentified—attention and mood-related challenges, and aims to shed light on the academic and emotional gaps observed upon the return to in-person learning. To illustrate the extent of observed academic and emotional challenges, two neuropsychological case studies are presented; changes in academic performance, attention, executive function, and emotional well-being, during and after the pandemic, are examined. Findings highlight that, for some students, remote learning catalyzed or exacerbated such challenges. Furthermore, findings underscore the importance of renewed urgency for tailored support and re-evaluation of student needs, regardless of overt risk factors, especially upon returning to traditional school environments. Strategies for academic screening and social-emotional support are proposed as a means to mitigate long-term effects of educational disruptions. It is imperative that future research not only aims to better understand the learning trends observed in this specific cohort, but in the event of inevitable future school disruptions, also endeavors to establish a blueprint for supporting student needs and minimizing educational gaps.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».