論文の概要: Artificial Intelligence-Based Analytics for Impacts of COVID-19 and Online Learning on College Students' Mental Health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07441v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 05:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-20 16:31:17.018867
• Title: Artificial Intelligence-Based Analytics for Impacts of COVID-19 and Online Learning on College Students' Mental Health
• Title（参考訳）: 大学生のメンタルヘルスに及ぼすcovid-19とオンライン学習の影響に関する人工知能による分析
• Authors: Mostafa Rezapour, Scott K. Elmshaeuser
• Abstract要約: 新型コロナウイルス感染症(SARS-CoV-2)は、2019年12月下旬に中国の武漢で初めて発見された。 その直後、このウイルスは世界中に広まり、2020年3月に世界保健機関(WHO)によってパンデミックと宣言された。 こうした変化の1つは、オンライン学習への移行だった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: COVID-19, the disease caused by the novel coronavirus (SARS-CoV-2), was first found in Wuhan, China late in the December of 2019. Not long after that the virus spread worldwide and was declared a pandemic by the World Health Organization in March 2020. This caused many changes around the world and in the United States. One of these changes was the shift towards online learning. In this paper, we seek to understand how the COVID-19 pandemic and online learning impact college students' emotional wellbeing. To do this we use several machine learning and statistical models to analyze data collected by the Faculty of Public Administration at the University of Ljubljana, Slovenia in conjunction with an international consortium of universities, other higher education institutions and students' associations. Our results indicate that learning modality (face-to-face, online synchronous, online asynchronous, etc.) is the main predictor of students' emotional wellbeing, followed by financial security. Factors such as satisfaction with their university's and government's handling of the pandemic are also important predictors.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(SARS-CoV-2)は、2019年12月下旬に中国の武漢で初めて発見された。 その直後、このウイルスは世界中に広まり、2020年3月に世界保健機関(WHO)によってパンデミックと宣言された。 これは世界やアメリカ合衆国で多くの変化を引き起こした。 こうした変化の1つは、オンライン学習への移行だった。 本稿では,新型コロナウイルスのパンデミックとオンライン学習が大学生の感情健康に与える影響を理解することを目的とする。 これを実現するために,我々は,スロベニアのリュブリャナ大学公共行政学部が収集したデータと,大学,他の高等教育機関,学生協会の国際コンソーシアムのデータを,機械学習および統計モデルを用いて分析する。 その結果,学習モダリティ(対面,オンライン同期,オンライン非同期など)は,学生の感情的幸福度の主要な予測要因であり,次いで金融セキュリティが続くことが示唆された。 大学や政府のパンデミック対応に対する満足感などの要因も重要な予測要因である。

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