Covid-19 pandemic and student academic performance: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic led to widespread disruptions in educational systems globally, forcing a transition to remote learning modalities. This systemic change raised concerns about its potential impact on the academic performance of students in developmental ages. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the association between the COVID-19 pandemic and academic performance among developmental-age students, quantifying the effect size using Cohen’s d. Methods We searched PubMed/MEDLINE, Scopus, and Embase for studies published up to December 2023 that assessed the impact of the COVID-19 pandemic on academic performance. The review was performed following the PRISMA 2020 guidelines. The quality of the included studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. The pooled effect size was calculated using Cohen’s d, with its 95% confidence interval. The protocol has been registered in PROSPERO. Results Out of 3671 retrieved articles, 30 studies met the inclusion criteria, and 13 were suitable for meta-analysis, involving a combined total of 4,893,499 students. The Cohen’s d was -0.07 (95% CI = -0.10 to -0.03; p < 0.001), indicating a small but statistically significant decline in academic performance associated with the pandemic. Subgroup analyses revealed that mathematics suffered the most significant impact, with a Cohen’s d of -0.14 (95% CI = -0.18 to -0.10; p < 0.001). All the included studies were judged as moderate-high quality. Conclusions The COVID-19 pandemic has had a negative effect on the academic performance of students of developmental ages, particularly in mathematics. These findings highlight the need for targeted interventions to mitigate the educational setbacks caused by the pandemic, especially in core subjects where the decline in performance was most pronounced. Key messages • The COVID-19 pandemic has significantly disrupted educational systems worldwide, resulting in a small but statistically significant decline in academic performance among students of developmental ages. • The shift in educational delivery during the pandemic particularly affected learning outcomes in mathematics more than in other subjects.
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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 | 0,019 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».