A PROGRAM BASED ON RATIONAL-EMOTIONAL GUIDANCE IN DEVELOPING DIGITAL CITIZENSHIP AND REDUCING EXTREMIST THOUGHTS AMONG UNIVERSITY FEMALE STUDENTS
Notice bibliographique
Résumé
The current research aims to investigate the impact of a program based on rational-emotional guidance on the development of digital citizenship and the reduction of extremist thoughts among university female students. The sample was selected from kindergarten female teacher-students at Prince Sattam bin Abdulaziz University in the Kingdom of Saudi Arabia and early childhood education students at Minia University in the Arab Republic of Egypt. The main research sample consisted of 99 university students, with 48 Saudi students and 51 Egyptian students. The following tools were utilized to achieve the research objectives: the Digital Citizenship Scale, the Intellectual Extremism Scale, and a program based on rational-emotional guidance. The research results revealed the impact of the rational-emotional guidance program on the development of digital citizenship within the investigated sample. Statistically significant differences were observed between the pre-and post-measurement means of the digital citizenship scale, favoring the post-measurement. Furthermore, the research results demonstrated the impact of the rational-emotional guidance program in reducing extremist thoughts within the investigated sample. Statistically significant differences were found between the pre-and post-measurement means of the intellectual extremism scale, favoring the pre-measurement. The study concludes by proposing avenues for further research and providing recommendations for future initiatives in this domain.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».