Opiskelijan hyvinvointi koetuksella? : korkeakouluopiskelijoiden kokemat terveys- ja toimintarajoitteet, digitaalinen osaaminen ja opiskelu pandemian aikana
Notice bibliographique
Résumé
The number of health problems and disabilities among Finnish higher education students has increased throughout the 21st century. In this article, the Eurostudent VIII data is addressed, where almost half (46.6%) of the students reported one or more health problems and almost a quarter (23.1%) reported a mental health problem. The pandemic era changed everything related to studies, highlighting the role of digitalization. The results show that students rated digital tools as important both in their daily lives and in their studies. The majority of students felt that the pandemic had reduced the quality of teaching and motivation to study. For the most part, this was not felt to have affected the duration of studies or academic performance. However, students who reported mental health problems or learning difficulties were most likely to feel that the pandemic affected negatively to their study pace, and almost half of those who reported learning difficulties felt that the pandemic had had a negative impact on their academic performance. Multivariate analyses profiled the winners and losers of the pandemic era: those whose learning experience became negative, whose digital skills were insufficient and who missed face-to-face teaching; and those whose motivation even increased and who, being digitally active, preferred distance learning.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».