Cognitive - emotional reeducation in case of anxiety about exams
Notice bibliographique
Résumé
The problem of test anxiety occurs in all levels of education, from elementary school to higher education; school failure is related to this affective disorder, present in absenteeism, failure, low grades and dropout. In a study by Menéndez (2004), 30% of school failure is due to emotional problems, including anxiety, triggered by the personal situation of the student in front of the conception of academic demands. Anxiety can increase or decrease depending on the type of material; for example, it is reported in the PISA 2012 report, that of 10 Mexican students studying a subject suffering from math anxiety 8; 10 students and 5 expressed anxiety at the time of solving a problem. Of the OECD countries, Mexico is the country with the highest math anxiety (OECD, 2013) In the specific case of higher education in Mexico, Hernández-Pozo (2008), cites data from INEGI 2004, two million students who entered higher level, around a quarter of potentially manifested anxiety disorders. In a study by Vargas (2010), a vicious circle of performance and anxiety was found in the time of testing, the lower is the greatest achievement is the rate of anxiety, if it is to increase the academic achievement is higher prevalence anxiety and anxiety is increasing lower academic performance.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».