Presenting a structural model of school connectedness based on social- academic boredom with the mediating role of alexithymia in highschool students
Notice bibliographique
Résumé
making schools a significant influence on students. The relationships formed in classrooms with teachers and peers can profoundly impact adolescents' social outcomes and educational experiences. Aims: This research aimed to present a structural model of school connectedness based on academic boredom, with a focus on the mediating role of alexithymia among high school students. Methods: This study employed a cross-sectional correlational research design. The statistical population included all second-level high school students in Tehran during the academic year 2021-2022, with 341 participants’ selected using cluster random sampling. The study utilized measures for School Connectedness (Brown & Evans, 2002), Academic Boredom (Fraser et al., 1995), and Alexithymia (Toronto, 1994). Data analysis was conducted using SPSS-V23 and Lisrel-V8.8 software, with structural equation modeling used to test the research hypotheses. Results: The research findings indicated a good fit of the proposed model. The results revealed a significant total path coefficient (p= 0.001, β= -1.39) between academic boredom and school connectedness. This suggests a relationship between secondary-level students' school connectedness, academic boredom, and alexithymia mediation. Conclusion: The study recommends enhancing coordination between counseling centers and school counselors to foster stronger school connectedness, reduce academic boredom, and address emotional challenges among students. Paying attention to these variables can aid researchers and therapists in developing preventive measures and more effective interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».