Ejemplo de proyecto de vida de un estudiante universitario pdf
Describe tu experiencia universitaria en una línea
En los siguientes apartados, introducimos el concepto de bienestar estudiantil, ofrecemos una visión general de la teoría del CdR (Hobfoll, 1988, 1989) y repasamos los recursos que ofrecen las universidades para mejorar el bienestar de los estudiantes. A continuación, se desarrollan las hipótesis, se describe la metodología del estudio y se presentan los resultados y el debate. Concluimos con las limitaciones de la investigación y la dirección de la investigación futura.
Aplicando la teoría del CdR a la pandemia actual, Ojo et al. (2020) descubrieron que la reacción individual y la respuesta posterior a la crisis varían. Algunas personas pueden recuperarse fácilmente y en poco tiempo (Luthans et al., 2006; Malik y Garg, 2020), mientras que otras desarrollarán síntomas como la depresión u otros trastornos psiquiátricos. Los estudiantes universitarios que son capaces de optimizar las ganancias de recursos, hacer frente a los cambios en la vida diaria y gestionar sus emociones tienen más probabilidades de percibir la crisis de forma positiva. Esto, a su vez, no sólo muestra su nivel actual de resiliencia, sino que además les permite desarrollar su capacidad de resiliencia. Dentro de este proceso dinámico, su resiliencia ha servido para reducir el estrés (Vinkers et al., 2020). En este sentido, mientras los estudiantes equilibran la ganancia de recursos (por ejemplo, el apoyo de la universidad) y la pérdida de recursos (por ejemplo, los factores estresantes relacionados con el cambio), muestran diferentes niveles de resiliencia que afectan a su capacidad para mantener el bienestar.
Ejemplos de experiencia universitaria
Se recopilaron datos transversales a través de cuestionarios web de siete universidades estadounidenses. Se utilizó un muestreo representativo y de conveniencia para invitar a los estudiantes a completar los cuestionarios entre mediados de marzo y principios de mayo de 2020, cuando la mayoría de las órdenes de refugio relacionadas con el coronavirus estaban en vigor. Recibimos 2.534 respuestas completas, de las cuales el 61% fueron de mujeres, el 79% de blancos no hispanos y el 20% de estudiantes graduados.
El reclutamiento comenzó tan pronto como se obtuvo la aprobación de los sujetos humanos y se llevó a cabo en un plazo de dos a tres semanas en cada institución. Debido a que la aprobación tardó más en algunas instituciones, el reclutamiento a nivel nacional fue escalonado. No se ofreció ninguna compensación por la participación. Los marcos de muestreo y las ventanas de reclutamiento se detallan en la Tabla 1.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0245327.t001Of los 14.174 estudiantes invitados a participar en la encuesta, recibimos 2.534 respuestas con datos sobre la mayoría de las variables relevantes; por lo tanto, este tamaño de muestra estaba disponible para la mayoría de las estadísticas descriptivas y asociaciones bivariadas. Aproximadamente el 11% de los encuestados carecían de datos sobre raza/etnia y sexo o no los habían comunicado. Por lo tanto, los datos completos para los análisis multivariantes con todos los factores de riesgo introducidos simultáneamente -incluyendo raza/etnia y sexo- estaban disponibles para 2.140 estudiantes. La tabla 2 muestra las características de la muestra.
Comentarios
donde representa el conjunto de muestras contenidas en el –ésimo cluster y representa el número de muestras en el –ésimo cluster. Calcule la distancia euclidiana entre cada muestra y el centro del conglomerado; la fórmula específica es la siguiente:
De acuerdo con la regla del codo, ordene los datos de menor a mayor y obtenga un gráfico lineal bidimensional, donde es la distancia del punto de datos de la muestra al punto central y es la muestra correspondiente a . A medida que aumenta, el valor correspondiente a la posición en la que más aumenta el efecto de mejora de la distorsión es el codo. Por lo tanto, el codo cumple las siguientes condiciones:
Dividir en el codo y definir temporalmente los datos cuya distancia es mayor que la correspondiente al punto del codo como valor atípico. Suponiendo que haya muestras () después de eliminar los valores atípicos, hay (-) valores atípicos. Almacene los datos no atípicos en el conjunto de muestras y vuelva a numerar las muestras para obtener . Los valores atípicos se almacenan en el conjunto de datos y se renumeran para obtener . El uso del conjunto de muestras en la aplicación del algoritmo puede eliminar hasta cierto punto la influencia de los valores atípicos. Una vez aplicado el algoritmo, se obtiene el conglomerado, que es el número de conglomerados, y la distancia máxima entre la muestra del conglomerado y el centro del conglomerado del -ésimo conglomerado es .
Ensayo sobre mi experiencia en el primer año de universidad
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