Fostering resilience among university students: the role of teaching and learning environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resilience, the capability to recover from adversities and adapt to challenges, is essential for university students to succeed academically, personally, and socially in the competitive landscape of the twenty-first century. Much of the prior research has explored the role of individual psychological factors in resilience. However, resilience does not develop within a vacuum and is strongly shaped by the context. Hence, studies that only focus on individual psychological factors might present an incomplete picture, ignoring the role of the higher education environment. This study focused on the potential role of university teaching and learning environments in fostering resilience. We employed an explanatory sequential mixed-methods design to investigate their associations. The quantitative study analyzed data from 1,068 university students through structural equation modelling. We found that students who engaged in more active learning activities and whose teachers provided them with clear goals and standards were more likely to be resilient. The qualitative study was designed to better understand the underlying mechanisms behind the association between teaching and learning environments and student resilience. Through in-depth interviews with 15 university students, the qualitative findings demonstrated how various aspects of teaching and learning environments contribute to the development of resilience. Additionally, individual coping strategies and peer support emerged as key elements that shaped resilience other than teaching and learning environments. These findings underscore the crucial role of enhancing teaching and learning environments, helping students develop coping strategies, and leveraging peer support to foster university students’ resilience.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».