Designing Culturally Adapted Digital Mental Health Support Tool for Chinese-Speaking International Students in Australia: A Qualitative Co-design Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: International students, especially Chinese-speaking students, who grew up with collectivist values and the linguistic and cultural characteristics face a higher risk of mental health issues due to the challenges of geographical, linguistic, and cultural transitions when studying abroad. While digital technology has shown promise in supporting mental health, few studies have focused on designing tools specifically for Chinese-speaking international students and the challenges they face. Objective: This study aimed to design and develop a self-directed digital mental health support tool that provides culturally safe and appropriate support for international students. Methods: A co-design approach was used across 2 study phases, Phase 1 (interviews) and Phase 2 (co-design workshops), to explore the design implications of the digital tool. Inductive thematic analysis was conducted to extract design insights and considerations. Results: Findings show that participants faced a wide range of challenges arising from cross-cultural, academic, and daily life demands, which further contributed to increased levels of stress and negative feelings. These findings highlight a need to improve mental health awareness, literacy, and help-seeking intentions in this vulnerable group. These insights informed the design that emphasized the integration of culturally adapted resources with self-directed learning tools. Conclusions: Based on the findings, a personalized, self-directed, and culturally adapted design has been proposed that creates a bridging pathway linking students' immediate challenges with mental health education and support. This design offers a clear set of implications for enhancing international students' mental health awareness, literacy, and help-seeking behaviors, thereby providing essential support for this population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».