الكلمات الرئيسية: الضغط، احتراق الطلاب، المشاركة الدراسية، طلاب الجامعات، مجالات الدراسة

لقد تم دراسة الضغط المزمن واحتراق الطلاب فيما يتعلق بوظائف مكان العمل وصحة ورفاهية العمل لعدة عقود حتى الآن [1، 2]. يمكن أن تسبب أيضًا آثارًا سلبية شديدة للعمال، مما يؤدي إلى فقدان الإنتاجية، وجودة الحياة والصحة العامة؛ بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤثر أيضًا على الاقتصاد والصحة العامة [3].
كان الاحتراق مرتبطًا في الأصل بالمهن الصحية فقط [4] وكان يُنظر إليه على أنه نتيجة للإجهاد العاطفي المطول الناتج عن الانخراط المكثف مع الأشخاص في بيئة العمل [5]. اليوم، يُعترف بأن الاحتراق يمكن أن يؤثر على الأفراد عبر جميع المجالات المهنية [6]. فقط مؤخرًا تم ملاحظة ودراسة الاحتراق بين طلاب الجامعات، حيث تم تأسيس مصطلح احتراق الطلاب [5].
يتم تعريف احتراق الطلاب على أنه حالة من انخفاض القدرة على التجربة مع الإرهاق العاطفي والبدني المصاحب وكذلك نزع الشخصية، والشعور بانخفاض القدرة على التكيف وتباطؤ الإدراك [7]. يتميز بمزيج من الإرهاق العاطفي (EE)، والسخرية (CY) والشعور بانخفاض الكفاءة الأكاديمية (RAE) [8].
تشكل المشاركة الدراسية النقيض الإيجابي لاحتراق الطلاب. في الواقع، غالبًا ما يُعتبر احتراق الطلاب تآكلًا للمشاركة الأكاديمية [5]. لغرض هذه الدراسة، يتم تعريف المشاركة الدراسية في ثلاثة أبعاد: الحيوية (أي، وجود مستويات عالية من الطاقة أثناء الدراسة)، والتفاني (أي، إدراك الدراسات كأمر مهم وذو معنى)، والانغماس (أي، الانغماس في الدراسات). تساهم هذه الأبعاد في حالة ذهنية إيجابية ومجزية ومرضية، ومستوى عالٍ من الطاقة، ومشاعر إيجابية متعلقة بالدراسة. ترتبط المشاركة العالية بنتائج صحية إيجابية [9].
بشكل عام، يكون الطلاب في خطر كبير من تجربة ضغط واحتراق كبيرين. يرتبط هذا ليس فقط بالمرحلة المحددة من الحياة والتغيرات المختلفة في نمط حياة الفرد ولكن أيضًا بالمطالب المحددة للدراسة وعدم الاستقرار الذي يجلبه هذه الفترة من الحياة [10-12]. بالإضافة إلى الانتقال من المراهقة المتأخرة إلى مرحلة الشباب، يواجه الطلاب تحولات كبيرة داخل بيئتهم الاجتماعية وأدوارهم الاجتماعية، وفصل عن الأسرة والمنزل الوالدي، والسعي وراء الخيارات التعليمية والمهنية، وتغيرات في الحالة الرومانسية وغالبًا ما يكون عبء مزدوج من الالتزامات الأكاديمية والمهنية [13]. غالبًا ما تفشل هياكل حياة الطلاب وكفاءاتهم الصحية في التوافق مع الاستقلالية والمسؤوليات الجديدة التي تأتي مع هذه التحولات، مما يؤدي في كثير من الأحيان إلى استراتيجيات تكيف غير ملائمة [14]. في

أوروبا، كان أحد العوامل المتفاقمة هو إدخال إصلاح بولونيا وآثاره على الطلاب [15، 16]. تعكس القضايا الصحية النفسية السائدة، الضغط، آليات التكيف السلبية [17] وحتى الأفكار الانتحارية [18، 19] التي لوحظت بين الطلاب التحديات الشديدة التي تطرحها التحولات الكبرى في الحياة والمطالب العالية للحياة الجامعية والعمل. تم ربط احتراق الطلاب بانخفاض تقدير الذات، وارتفاع معدلات التسرب من الجامعات وزيادة الأفكار الانتحارية، ولكن إلى عدد قليل من العوامل الأخرى [19-21].
البحث عن الاحتراق والمشاركة بين طلاب الجامعات محدود، مع تباين كبير في المنهجيات عبر الدراسات. ومع ذلك، يمكن الاستنتاج أن انتشار الاحتراق مرتفع في السكان الطلابي، مع معدلات تتراوح من إلى أكثر من [22-27]. وبالتالي، تتجاوز حتى معدلات العمال في المجالات الطبية [78]. من بين هؤلاء الطلاب الذين لم يعانوا من الاحتراق في الدراسات المذكورة، كان العديد من الأفراد بالفعل في خطر متزايد لتطوره [22-27]. مع وجود عدد قليل من الدراسات التي تحقق في انتشار المشاركة الدراسية، يمكن الافتراض أن نصف الطلاب بالكاد هم منخرطون بشكل كبير في دوراتهم الدراسية [22، 28، 29].
غالبًا ما يستخدم البحث عن احتراق الطلاب نموذج مطالب الدراسة والموارد (SD-R) [30]. نموذج SD-R هو نموذج بسيط قائم على المرونة مشتق من نموذج مطالب العمل والموارد [31] ويصف وجود عوامل خطر (مطالب) وعوامل حماية (موارد) لتطوير الاحتراق والمشاركة في بيئة الدراسة. تشمل الموارد التي تم تحديدها بشكل متكرر دعم الموظفين، ونطاق العمل، وسلوك الصحة، والمرونة النفسية. بينما تعتبر الاضطرابات الصحية النفسية مطالب ثابتة [28، 32-34]، فإن تقدم الفصل الدراسي، والوظيفة الجانبية، والعبء الأكاديمي قد أنتج نتائج مختلطة [29، 35]. ومع ذلك، هناك حاجة إلى مزيد من البحث لاستكشاف هذه المتغيرات في مجموعات طلابية أكثر تنوعًا والنظر في عوامل جديدة.
هناك أدلة غير متسقة لدور الجنس في المشاركة والاحتراق. بعض الدراسات قد حددت الجنس الأنثوي كعامل خطر لمعدلات أعلى من الاحتراق [25، 26]، ولكن في الغالب لم يتم ملاحظة أي اختلافات، وهو ما ينطبق أيضًا على المشاركة الدراسية [29، 33، 36].

توجد فقط دراسات قليلة وتفتقر تلك إلى التناسق فيما يتعلق بالطرق والعوامل الوقائية وعوامل الخطر المضمنة. تشمل الإغفالات الرئيسية في الأبحاث السابقة نقص الأساليب الموجهة نحو الشخص، والتي من شأنها أن تسمح بتحديد المجموعات الفرعية، مما يمكّن من تخصيص التدابير لتلبية الاحتياجات المميزة لمجموعات مستهدفة معينة.

ثانياً، ركزت الدراسات السابقة تقريباً بشكل حصري على الطلاب في المجالات الطبية أو علوم التمريض وتجاهلت بشكل عام التخصصات الأخرى [27، 37، 38]. الدراسات المقارنة نادرة جداً. الدراسات القليلة التي تستكشف مجالات أكاديمية أخرى قد أشارت أيضاً إلى مستويات أعلى من التوتر بين الطلاب في تلك المجالات [29، 36، 39]. ومع ذلك، فإن النتائج من المجالات الطبية غالباً ما يتم تعميمها على جميع الطلاب، أو يتم تسليط الضوء على الطلاب في المجالات الطبية كمجموعة ضعيفة معينة دون أن يتم تأكيد ذلك بشكل تجريبي بشكل كبير.
بشكل عام، يعتبر تفاعل الطلاب مع الدراسة جنبًا إلى جنب مع احتراق الطلاب موضوعًا لا يزال غير مستكشف بشكل كافٍ ضمن أنظمة التعليم العالي. توجد فقط عدد قليل من الدراسات الموجهة نحو الأفراد في هذا المجال، وغالبًا ما تقتصر تلك الدراسات على طلاب الطب. تم تجاهل التخصصات الأخرى بشكل واسع حتى الآن. بناءً على ذلك، فإن أهداف هذه الورقة هي كما يلي:

تستند هذه الدراسة إلى مسح عبر الإنترنت تم إجراؤه في الجامعة التقنية في ميونيخ. يمكن الحصول على تفاصيل حول تصميم المسح من منشورنا السابق [29]. لأغراض هذه البحث، تم تحليل بيانات تتعلق بالعمر، الجنس، الانتماء الأكاديمي، عدد الفصول الدراسية، مقياس التفاعل في العمل في أوترخت للطلاب (UWES-S 9)، نموذج ماسلاخ للاحتراق النفسي القصير للطلاب (MBI-SS)، ومقياس الضغط المدرك (PSS-10).
تم إبلاغ المشاركين بالكامل بأهداف الدراسة وقدموا موافقة خطية قبل المشاركة. أسفر الاستطلاع عن ردود من 4,720 طالبًا، مما أدى إلى معدل استجابة ، مع كونك أنثى ) ، ذكر )، و غير ثنائي ).

شملت الدراسة خمس كليات تغطي مجموعات موضوعية متنوعة. تم اختيار خمس كليات (الجدول 1) تمثل مجالات الموضوعات المتنوعة التي تُدرس في الجامعة التقنية في ميونيخ مع تقليل عدد المجموعات لتقليل الأخطاء من النوع الأول في التحليلات الإحصائية. تم تضمين الطلاب الحاصلين على درجة البكالوريوس وطلاب الامتحان الحكومي الذين أجابوا على جميع الأسئلة ذات الصلة فقط، للسيطرة على الفروق المحتملة بين الطلاب الجامعيين وطلاب الدراسات العليا، مما أسفر عن عينة نهائية تضم 947 طالبًا. ذكر ) ، أنثى ، و غير ثنائي توزيع الانتماء الأكاديمي موضح في الجدول 1.

في هذه الدراسة، تم قياس أعراض الاحتراق النفسي باستخدام استبيان ماسلاخ للاحتراق النفسي – النسخة القصيرة للطلاب (MBI-SS)، الذي يقيم ثلاثة أبعاد: الإرهاق العاطفي (EE)، الذي يعكس التعب الناتج عن متطلبات الدراسة ويمثل عنصر الضغط الفردي؛ والسخرية (CY)، التي تشير إلى التباعد الذهني عن الدراسة والاستجابات المنفصلة تجاه الأقران والمعلمين، وتمثل العنصر بين الأشخاص؛ والكفاءة الأكاديمية المنخفضة (RAE)، التي تشير إلى شعور بانخفاض الكفاءة والإنتاجية وإحساس متناقص بالإنجاز، وتمثل عنصر التقييم الذاتي [4، 40، 41]. لقد تم التحقق من صحة استبيان MBI دوليًا لقياس احتراق الطلاب [42، 43]. تم إنشاء فئات، تميز بين الأفراد الذين عانوا من أعراض ‘متكررة’، والتي تُعرف بأنها تحدث مرة واحدة على الأقل في الأسبوع، وأولئك الذين لديهم أعراض ‘غير متكررة’، التي تحدث أقل من مرة في الأسبوع. كانت قيم ألفا كرونباخ 0.831 لـ لـ CY ، و 0.746 لـ RAE.

تم قياس مستوى الانخراط في الدراسة باستخدام مقياس انخراط العمل في جامعة أوتريخت – النسخة الخاصة بالطلاب (UWES-S 9)، الذي يقيم مستويات الانخراط لدى الطلاب من خلال ثلاثة أبعاد: الحيوية (مستويات عالية من الطاقة أثناء الدراسة)، والتفاني (إيجاد الدراسة مهمة وذات معنى)، والانغماس (الانغماس العميق في الدراسة) [5]. هذا المقياس له مصداقية دولية [5، 32، 44، 45].
لقد تم إثبات أن مقياس الإرهاق المهني (MBI) ومقياس التفاعل مع العمل (UWES-S) يحافظان على صلاحيتها وموثوقيتها واتساقهما في النسخ الألمانية الخاصة بهما، والتي تم استخدامها في دراستنا [43، 46]. تم معالجة وتحليل مقياس الإرهاق المهني ومقياس التفاعل مع العمل، استنادًا إلى الأساليب المستخدمة في دراستنا السابقة [29].

تم استخدام عدة أدوات لتقييم الضغط النفسي لدى طلاب الجامعات. إحدى هذه الأدوات هي مقياس الضغط النفسي المدرك (PSS-10)، الذي يقيس الضغط النفسي المدرك وردود الفعل تجاه المواقف المجهدة. وقد تم ربطه بعدة مقاييس نفسية وفسيولوجية. يقيس PSS-10 الضغط النفسي المبلغ عنه ذاتيًا وتم استخدامه
بسبب صلاحيتها وموثوقيتها المعتمدة [47]، والتي تم تأكيدها في نسختها الألمانية [48]؛ تتضمن 10 أسئلة يتم تقييم إجاباتها على مقياس ليكرت المكون من 5 نقاط وتقيّم التجارب الضاغطة والاستجابات للضغط خلال الأسابيع الأربعة السابقة. يتم عكس تسجيل الإجابات السلبية لضمان التفسير الصحيح، مما يعني أن الدرجات الإجمالية الأعلى تشير إلى مستويات ضغط أعلى. تتراوح مجموع الدرجات من 0 إلى 40 [49]. تم نشر درجات مرجعية لمجموعات عمرية وجنسية مختلفة ويمكن مقارنتها بالبيانات المجمعة [50]. بالإضافة إلى ذلك، تم تخصيص درجات ضغط للمجموعات على النحو التالي: للتوتر المنخفض، للضغط المعتدل، و27 أو أعلى للضغط الشديد [46]. هذه الفئات مستمدة من عتبات عشوائية، تم تطبيقها على عينة الطلاب من قبل [51،52]. الموثوقية الداخلية (كرونباخ كان 0.892 في عيّنتنا.

تم الإبلاغ عن البيانات الوصفية كمتوسط (M) ± الانحراف المعياري (SD) للمتغيرات المترية وك frequencies والنسب المئوية للمتغيرات الفئوية. تم فحص تحليل ارتباط بيرسون للعلاقات بين المتغيرات المترية.
أدى الارتباط الداخلي العالي بين أبعاد UWES-S التسعة (الحيوية، الالتزام، الانغماس (0.74-0.87) إلى استخدام هيكل عامل واحد لهذه المقياس [53]، مع الحفاظ على الهيكل ثلاثي العوامل لمقياس MBI-SS بسبب تميز المقاييس الفرعية. تم تحليل الفروق بين مجموعتين باستخدام اختبار t لطلاب، مع الإشارة إلى حجم التأثير باستخدام d لكوهين. تم استخدام تحليل التباين (ANOVA) لمقارنة أكثر من مجموعتين، وتم استخدام Welch-ANOVA عندما تم انتهاك التجانس. نظرًا لعدد المجموعات الكبير والمخاطر المصاحبة لزيادة خطأ النوع الأول، تم اختيار اختبار توكي للمقارنات الزوجية نظرًا لصلابته في هذا الصدد [54، 55]. بالنسبة لاختبار Welch-ANOVA، تم تطبيق مقارنة Games Howell بعد الاختبار. نظرًا لعدد المشاركين غير الثنائيين القليل، تم استبعادهم من الحسابات المتميزة حسب الجنس ولكن ليس من الإحصائيات الوصفية.
تم تحديد الدلالة الإحصائية عند تم إجراء جميع التحليلات باستخدام SPSS 29.0 (IBM Inc.، أرمونك، نيويورك، الولايات المتحدة الأمريكية).

تم تضمين فقط المشاركين الذين كانوا في سن قانونية، وكانوا جزءًا من برنامج درجة البكالوريوس أو برنامج الامتحان الحكومي والذين أكملوا جميع الأسئلة ذات الصلة؛ وبالتالي، تم تضمين 947 طالبًا. ذكر أنثى و غير ثنائي ). تراوحت الأعمار بين 18 و 51 عامًا ومتوسطها سنوات، مع الإناث ( سنوات) كونها
أكبر سناً قليلاً ولكن بشكل ملحوظ من الذكور (21.2. ) .
كان الطلاب بين الفصل الدراسي الأول والسادس عشر من برنامجهم الدراسي الحالي، بمتوسط الفصول الدراسية. كانت نسبة كبيرة من المشاركين طلابًا في فصلهم الدراسي الأول أو الثاني ( ). شكلت الفصول الدراسية الثالثة والرابعة ( ، شكلت الفصول الدراسية الخامسة والسادسة حساب الفصول الدراسية من السابع إلى التاسع والفصول الدراسية العاشرة وما فوقها تمثل . عدد الفصول الدراسية التي تم دراستها بالفعل له تأثير طفيف ولكنه مهم على مفاهيم الضغط، بعد RAE، والانخراط في الدراسة، حيث أن جميعها موجهة سلبًا ولها أحجام تأثير صغيرة.
حقق الطلاب في المتوسط على مقياس الضغط المدرك (PSS-10)، مع من الطلاب لديهم مستويات منخفضة من الضغط حسب التعريف، لديهم مستويات متوسطة من الضغط و لديهم مستويات عالية من الضغط. سجلت الإناث درجات أعلى بشكل ملحوظ ( ) من الذكور . مقارنةً بمجموعة مرجعية تتراوح أعمارها بين 18 و29 عامًا , تم العثور على درجة أعلى بشكل ملحوظ على PSS-10 بين الطلاب في هذه العينة ( , 946) ).

كان متوسط درجة الاحتراق في بعد EE هو . كان متوسط درجة CY هو , وكان متوسط درجة RAE هو . كان إجمالي من الطلاب يعانون من أعراض متكررة في بعد واحد على الأقل. وبناءً عليه، من الطلاب عانوا بشكل متكرر من أعراض EE، أعراض CY و كانت لديهم أعراض متكررة من RAE. كان إجمالي لديهم أعراض متكررة في جميع الأبعاد الثلاثة في وقت واحد. لم يكن هناك فرق بين الذكور والإناث في أي من أبعاد الاحتراق. كان إجمالي من الطلاب مشغولين في نفس الوقت وكانوا محروقين في بعد واحد على الأقل.
فيما يتعلق بالانخراط في الدراسة، كان متوسط الدرجة على UWES-S-9 هو ، دون وجود فرق ملحوظ بين الذكور والإناث. تم تصنيف الغالبية العظمى من الطلاب على أنهم لديهم انخراط منخفض إلى متوسط في الدراسة، بينما كانوا منخرطين بشكل كبير.
كشفت تحليل الارتباط عن علاقات قوية بين الأبعاد الثلاثة للاحتراق (الجدول 2). كان الانخراط في الدراسة له ارتباط سلبي متوسط إلى قوي مع جميع أبعاد الاحتراق الثلاثة، حيث كان CY مرتبطًا إلى أقصى حد. الضغط المدرك مرتبط بشكل معتدل إلى قوي مع جميع أبعاد الاحتراق الثلاثة ومرتبط سلبًا بشكل معتدل مع الانخراط في الدراسة.
تم إجراء تحليلات التباين ذات العامل الواحد (ANOVA) لتحديد الفروق بين الكليات

*ملحوظ عند مستوى ; ** ملحوظ عند مستوى

فيما يتعلق بالضغط، الاحتراق والانخراط في الدراسة. بالنسبة للضغط، تم تقسيم العينة إلى مشاركين ذكور وإناث لأن متوسط PSS-10 اختلف بشكل ملحوظ بين هاتين المجموعتين. كانت كلية تكنولوجيا المعلومات لديها أعلى درجة ضغط بين الطلاب الذكور، وكانت كلية الطب لديها أدنى درجة ضغط (الجدول 3). وفقًا لـ ANOVA، اختلفت الكليات بشكل ملحوظ فيما يتعلق بمستويات ضغط الذكور , حيث اختلف طلاب تكنولوجيا المعلومات بشكل ملحوظ عن طلاب الطب، مع حجم تأثير قدره والعلوم الاقتصادية ( ) في الاختبار بعد ذلك.
بين الطالبات، كانت كلية تكنولوجيا المعلومات لديها أعلى درجة على PSS-10، بينما أظهر طلاب الطب أدنى درجة. كانت الفروق بين الكليات ملحوظة وفقًا لـ ANOVA ويلش , حيث كانت كلية الطب لديها قيم أقل بشكل ملحوظ من جميع الكليات الأخرى في اختبار ما بعد hoc. أظهرت التباينات بين الكليات حجم تأثير كبير ( ) عند مقارنة الطب بتكنولوجيا المعلومات، وأحجام تأثير متوسطة لمقارنات الطب مع الهندسة ( )، الطب مع الاقتصاد ( ) وعلوم الرياضة والصحة مع تكنولوجيا المعلومات ( ) [56].
فيما يتعلق بالاحتراق، سجلت كلية تكنولوجيا المعلومات أعلى درجة في بعد EE، بينما سجل الطلاب المرتبطون بكلية علوم الرياضة والصحة أدنى درجة. كانت الفروق بين الكليات ملحوظة ; ), حيث كان لدى طلاب تكنولوجيا المعلومات درجات أعلى بشكل ملحوظ من طلاب الطب ( ) وأولئك من علوم الرياضة والصحة
( ). كان لدى الطلاب في مجال الهندسة درجات أعلى بشكل ملحوظ من الطلاب في علوم الرياضة والصحة ( ). بالنسبة لـ CY، سجلت تكنولوجيا المعلومات أعلى درجة، وسجل الطب أدنى درجة، مع وجود فرق ملحوظ بين الكليات وفقًا لـ ANOVA ويلش ; . كان لدى طلاب الطب درجات أقل من طلاب جميع الكليات الأخرى وفقًا لاختبار ما بعد hoc. كانت الفروق ذات أحجام تأثير صغيرة إلى متوسطة (تكنولوجيا المعلومات: d=0.499؛ الهندسة: ; علوم الرياضة والصحة: ; العلوم الاقتصادية: ). بالنسبة لـ RAE، كانت تكنولوجيا المعلومات والهندسة لديهما أعلى الدرجات، وكان الطب وعلوم الرياضة والصحة لديهما أدنى الدرجات. كانت الفروق بين الكليات ملحوظة (الجدول 4). أظهر الاختبار الزوجي أن الطلاب في المجال الطبي اختلفوا عن أولئك في تكنولوجيا المعلومات ( ) ومجال الهندسة ( ). اختلفت علوم الرياضة والصحة بشكل ملحوظ عن تكنولوجيا المعلومات ( )، الهندسة ( ) والعلوم الاقتصادية ( ).
فيما يتعلق بالانخراط في الدراسة، كانت كلية الطب لديها أعلى متوسط درجة، وكانت العلوم الاقتصادية لديها أدنى درجة. اختبرت ANOVA الفروق الإيجابية بين الكليات , حيث اختلف طلاب الطب عن جميع برامج الدراسة الأخرى في اختبار ما بعد hoc (الجدول 4)، مع أحجام تأثير متوسطة إلى كبيرة (تكنولوجيا المعلومات: ; الهندسة ( )، علوم الرياضة والصحة: والعلوم الاقتصادية؛ d=0.738).

كان الهدف من الدراسة هو تحديد انتشار الضغط، احتراق الطلاب والانخراط في الدراسة بين الطلاب الجامعيين (برامج البكالوريوس وبرامج الامتحانات الحكومية) في كليات مختلفة في جامعة ألمانية. تم فحص الفروق بين الكليات، مع أخذ العوامل الاجتماعية والديموغرافية في الاعتبار.
بالمقارنة مع مجموعة مرجعية عامة، كان مستوى الضغط المدرك أعلى بشكل ملحوظ بين الطلاب في هذه الدراسة [50]. فقط من الطلاب كان لديهم مستوى ضغط ذاتي ‘منخفض’، بينما من الطلاب في العينة عانوا من مستويات ضغط ‘عالية’ وفقًا لـ PSS. كانت النساء لديهن مستويات ضغط أعلى بشكل ملحوظ من الرجال في العينة الكاملة ولكن أيضًا داخل كل من مجالات الدراسة التي تم التحقيق فيها. هذه الفروق بين الجنسين تتماشى مع النتائج السابقة [49، 57، 58]. الأسباب المقترحة لهذه الفروق بين الجنسين هي عمومًا القلق السائد الأكبر، وعدم الرضا عن وقت الفراغ، وتقييم أكثر كثافة وتكرارًا والتفكير في المواقف المجهدة بين النساء [58]. سبب آخر هو أن تجربة الضغط تختلف ببساطة بالنسبة للرجال والنساء، بمعنى أن النساء أكثر عرضة لتجميع الضغط، بينما الرجال أكثر عرضة لتفريغه في شكل عدوانية واندفاع [59].
بالنسبة للتحليل الثلاثي للأبعاد للاحتراق، تم التمييز بين الطلاب الذين حصلوا على متوسط درجة 4 أو أعلى في كل بعد وبالتالي كان لديهم أعراض متكررة، والتي تم تعريفها على أنها مرة واحدة أو أكثر في الأسبوع، وأولئك الذين أظهروا أعراضًا بشكل أقل تكرارًا. وفقًا لهذا التعريف، من الطلاب أبلغوا عن أعراض احتراق متكررة في بعد واحد على الأقل من احتراق الطلاب. كان إجمالي من الطلاب يعانون من أعراض متكررة من EE، من CY و من RAE. عدد الطلاب الذين يعانون من EE قابل للمقارنة مع مجموعات سكانية أخرى من حيث التكرار والمتوسط [60]، بينما RAE مرتفع نسبيًا في هذه المجموعة مقارنةً بتلك الموجودة في تحقيق على مستوى ألمانيا، والذي كشف أن من الطلاب تأثروا بـ EE المتكرر وأن فقط تأثروا بـ RAE المتكرر [22]. عدد الطلاب المتأثرين بـ CY، من ناحية أخرى، أقل من ذلك في الدراسة المعنية، حيث تأثر حتى من الطلاب. ومع ذلك، كانت مجموعة الدراسة تختلف قليلاً في العمر ومجال الدراسة ونسبة الذكور إلى الإناث.

في جميع الحالات تقريبًا التي كانت فيها أي أعراض احتراق متكررة موجودة، كانت EE المتكررة موجودة أيضًا، وأظهر ما يقرب من نصف الطلاب المعنيين أعراضًا حصريًا في EE. قد يُعزى ذلك إلى حقيقة أن EE يوصف بأنه العرض الأولي للاحتراق، والذي يحدث بشكل طبيعي أولاً، ومع زيادة الاستمرارية، قد يؤدي إلى أعراض إضافية في الأبعاد الأخرى [61، 62]. هناك حاجة إلى دراسات طولية لتأكيد ما إذا كانت هذه التقدمية صحيحة أيضًا بالنسبة للاحتراق لدى الطلاب. لم يكن هناك فرق كبير في أي من أبعاد الاحتراق بين الطلاب الذكور والإناث، كما لم يكن للعمر تأثير ذو صلة على هذه المعلمات.
في دراسة سابقة [29]، شملنا طلابًا من جميع التخصصات، بما في ذلك أولئك الذين في برنامج الماجستير. وجدنا معدلات انتشار أعلى قليلاً للاحتراق، مما يشير إلى أن أعراض الاحتراق قد تكون أكثر انتشارًا داخل برنامج الماجستير مقارنةً ببرامج البكالوريوس.
من مجموعة الدراسة كانوا متفاعلين بشكل كبير. هذا قابل للمقارنة مع أقل بقليل مما تم إظهاره سابقًا في تحقيق على مستوى ألمانيا في عام 2017، حيث من الطلاب أظهروا تفاعلًا دراسيًا عاليًا [22]. ضمن تحليلنا، لم نجد أي اختلافات بين الرجال والنساء. تضيف هذه النتيجة إلى مجموعة الأدلة لكل من الاحتراق وتفاعل الدراسة، والتي أنتجت حتى يومنا هذا نتائج غير متسقة بشأن دور الجنس. على الرغم من الافتراض النظري بأن الاحتراق هو نتيجة لتناقص التفاعل [5]، وجدنا عددًا صغيرًا ولكنه كبير من الطلاب ( ) الذين هم في نفس الوقت متفاعلون بشكل كبير ولكنهم يظهرون أيضًا علامات على أعراض الاحتراق المتكررة. يثير هذا السؤال حول مدى دقة الإطار الأساسي للعلاقة بين الاحتراق والتفاعل. بالإضافة إلى ذلك، أنشأ لوسكالزو وجيانيني [63] مصطلح الدراسة الهوس، وهو تركيز مفرط وإجباري على التعلم، مدفوعًا بدافع ساحق، مما يمكن أن يؤدي إلى نتائج سلبية مثل التوتر، والإرهاق، أو إهمال مجالات الحياة الأخرى. كونها بناءً جديدًا، فإن العلاقة والتمييز بين التفاعل الدراسي والدراسة لم يتم استكشافها بشكل كافٍ، ولكن قد تكون موضوعًا مهمًا فيما يتعلق بهذه النتيجة. ومع ذلك، من المهم أن نأخذ في الاعتبار أن نتائجنا تستند إلى تقييمات ذاتية تحت السريرية.

تم إجراء المقارنة الفعلية للاحتراق والتفاعل بين التخصصات المختلفة باستخدام عدة تحليلات للتباين. بغض النظر عن الجنس، كانت كلية الطب لديها أدنى مستويات من التوتر بين التخصصات المشمولة، وكانت كلية تكنولوجيا المعلومات لديها أعلى مستوى من التوتر. هذه النتيجة ملحوظة جدًا، حيث يتم وصف طلاب الطب غالبًا بأنهم مجموعة ضعيفة جدًا فيما يتعلق بالتوتر، مع جدول زمني ضيق ومتطلبات عالية [23]. لا يمكننا تقديم بيانات حول عبء العمل الموضوعي والمتطلبات الأكاديمية، ولكن هذه النتائج تظهر أن طلاب الطب يتعاملون مع توتر ذاتي أقل من زملائهم الطلاب في تخصصات أخرى. بينما تظهر الإناث مستويات توتر مرتفعة مقارنةً بالسكان العامين، فإن طلاب الطب الذكور هم المجموعة الطلابية الوحيدة ضمن عيّنتنا التي تظهر مستويات متقاربة في المتوسط [50].
بالنسبة للطلاب الذكور، أظهرت كلية تكنولوجيا المعلومات درجات PSS-10 أعلى بكثير من طلاب الطب وطلاب العلوم الاقتصادية. سجلت الطالبات في كلية الطب درجات أقل بكثير من طلاب تكنولوجيا المعلومات والهندسة وعلوم الاقتصاد، بينما يمكن أيضًا تمييز طلاب العلوم الرياضية والصحية عن طلاب تكنولوجيا المعلومات في الاختبار بعد التحليل.
ترتبط الانتماءات الكلية بشكل كبير بحجم الاحتراق في الأبعاد الثلاثة. يتضح أن الطلاب من كلية العلوم الرياضية والصحية ومن كلية الطب أعربوا عن القيم الأكثر فائدة في كل بعد، بينما أظهر طلاب كلية تكنولوجيا المعلومات ومن كلية الهندسة أقل القيم فائدة. بالنسبة لـ EE، اختلف الطلاب في مجال تكنولوجيا المعلومات بشكل كبير عن الطلاب في مجال الطب وعلوم الرياضة والصحة. علاوة على ذلك، فإن طلاب الهندسة يتأثرون أيضًا بشكل أكبر بأعراض الاحتراق مقارنةً بطلاب العلوم الرياضية والصحية. كشفت التحليلات بعد الاختبار أن طلاب الطب كانت لديهم قيم أقل بكثير لـ CY مقارنةً بجميع الطلاب الآخرين. يتم ملاحظة نفس الاتجاه عند فحص RAE.
كشفت التحليلات بعد الاختبار أن طلاب الطب كانت لديهم أعلى قيم لتفاعل الدراسة؛ لذلك، اختلف هؤلاء الطلاب عن جميع الطلاب الآخرين من كليات أخرى. هذا ليس مفاجئًا نظرًا لأن طلاب الطب أظهروا أقل كمية من أعراض الاحتراق في عيّنتنا لأن هناك علاقة عكسية بين الاحتراق والتفاعل. يتم تصوير الاحتراق أحيانًا حتى كنتيجة لتآكل التفاعل [5].
في الدراسات السابقة، كان طلاب الطب هم الموضوع الرئيسي لتحليلات التوتر والصحة النفسية. تم الافتراض أن هذه المجموعة على وجه الخصوص تتعرض لمطالب خاصة [58]. وفقًا لنموذج مطالب الدراسة والموارد، سيؤدي ذلك إلى مستويات عالية من الاحتراق
ومستويات منخفضة من التفاعل، وهو ما لا نراه في التحقيق الحالي. ومع ذلك، أظهرت هذه الدراسة أن مستويات التوتر لدى الطالبات في كلية الطب أعلى بكثير من تلك الموجودة في السكان العامين وأن جميع الطلاب، بما في ذلك أولئك من كلية الطب، يظهرون قيم احتراق مقلقة. من ناحية أخرى، كان طلاب الطب الذكور هم المجموعة الوحيدة من الطلاب الذين كانت مستويات توترهم وصفياً على مستوى السكان المرجعي. من المثير للاهتمام أن الدراسة أظهرت أنه، بالنسبة لمجموعات الطلاب الأخرى، كان لدى طلاب الطب، بغض النظر عن الجنس، أدنى مستويات من التوتر. مقارنةً بكلية تكنولوجيا المعلومات، كانت هذه الاختلافات كبيرة لكل من الرجال والنساء.
بشكل عام، أظهر طلاب كلية الطب وكلية العلوم الرياضية والصحية القيم الأكثر صحة فيما يتعلق بالتوتر والإرهاق والانخراط في دراستنا. وعند مطابقة هذه النتائج مع الأدبيات الحالية، أصبح من المدهش تمامًا أن الادعاءات التي تصف طلاب الطب كمجموعة طلابية ضعيفة جدًا ليست موثوقة علميًا. في الواقع، لم تحقق سوى دراسات قليلة في الفروق بين طلاب الطب وطلاب التخصصات الأخرى. ومع ذلك، تظهر هذه الدراسات صورة غامضة: أفاد سيدهم وآخرون [64] بوجود مستويات توتر أعلى بين طلاب الطب المصريين مقارنة بالطلاب غير الطبيين، لكن لم يتم وصف المنهجية بشكل كافٍ؛ على سبيل المثال، لم يكن هناك أي مؤشر على توزيع الجنس في العينتين. أظهرت دراسة في السعودية [65] مستويات توتر أعلى بين طلاب الطب. كما كشفت دراسة تركية عن صحة عامة وصحة نفسية أقل بين طلاب الطب [66]. من ناحية أخرى، لاحظ الجيلاني وآخرون [67] مستويات توتر أعلى بين طلاب القانون مقارنة بطلاب الطب في عينة مصرية. لم تجد دراسة لميرزا وآخرين [68] أي فرق بين طلاب الطب وغير الطبيين من السعودية فيما يتعلق بالتوتر والاكتئاب، لكنها وجدت قلقًا أكبر بين الطلاب غير الطبيين. بالإضافة إلى الطبيعة الغامضة لهذه النتائج، فإن قابلية تطبيق هذه الدراسات على الجامعات الغربية مشكوك فيها. في دراسات سابقة من الولايات المتحدة [69] وكندا [70]، وُجدت مستويات توتر أعلى بين طلاب القانون مقارنة بطلاب الطب. أظهرت دراسة أكثر حداثة من السويد [71] أن طلاب الأعمال كانوا يعانون من صحة نفسية أسوأ من طلاب الطب. لم تتمكن تحليل ميتا من عام 2016 من تحديد اختلافات كبيرة فيما يتعلق بالاكتئاب بين طلاب الطب وغير الطبيين [72]. وبناءً عليه، فإن الضعف المفترض الذي نراه غالبًا في الأدبيات العلمية لا يبدو أنه يستند إلى أدلة. على العكس: قد يكون التوتر الذي لوحظ بين طلاب الطب اتجاهًا موجودًا بين معظم طلاب الجامعات [73] ولكنه أقل حدة بين طلاب الطب. في الأبحاث الأولية حول الإرهاق، وُجد أن الإرهاق يحدث فقط نتيجة للضغط العاطفي المستمر الناتج عن الانخراط المكثف مع الناس
في بيئة العمل. في ذلك التعريف القديم، سيكون الاهتمام بالإرهاق بين الطلاب أكثر صلة بالمجالات الطبية، ولكن في الواقع، لا توجد بيانات مقارنة مع الهندسة أو تكنولوجيا المعلومات حسب علمنا حتى الآن.
السؤال التالي الذي يحتاج إلى معالجة في الأبحاث المستقبلية هو ما إذا كانت الفروق بين الكليات سببية، وإذا كانت كذلك، ما إذا كانت هيكلية أو شخصية. على سبيل المثال، جادل داهلين وآخرون [74] وإنس وآخرون [75] بأن طلاب الطب يحملون سمات شخصية مميزة معينة، مثل الكمالية وتقدير الذات القائم على الأداء. كما استنتج داهلين وآخرون أن القيم المتفوقة لطلاب الطب فيما يتعلق بالتوتر يمكن أن تُعزى إلى الهيكل الأكثر تماسكًا لكلية الطب وزيادة الوعي بأسلوب حياة صحي [71]. سيكون هذا الأخير أيضًا قابلًا للتطبيق على طلاب العلوم الرياضية والصحية وسببًا لنتائجهم الأفضل فيما يتعلق بالتوتر والإرهاق والانخراط. علاوة على ذلك، في ألمانيا، تتطلب الدرجات النهائية الجيدة جدًا للقبول في كلية الطب. لذلك، من الممكن أن يكون معظم طلاب الطب بارعين جدًا في التعلم الأكاديمي. المتطلبات لدورات الدراسة في الكليات الأخرى ليست صارمة كما هو الحال بالنسبة للعدد المحدود من الطلاب، مما سيؤدي إلى تباين أكبر في الدرجات النهائية من المدرسة. بالإضافة إلى ذلك، فإن دورات دراسة العلوم الرياضية والطبيعية لها سجل سيئ في أداء الدورات التي تستبعد الطلاب خلال الفصول الدراسية الأولى، مما يؤدي إلى توتر كبير خلال مراحل الامتحانات الأولى.
تظهر نتائجنا أن جميع الطلاب يظهرون حالة صحية نفسية مقلقة، ولكن ضمن هذه المجموعة من الطلاب، يتمتع طلاب الطب والرياضة والصحة بأفضل القيم فيما يتعلق بالتوتر والإرهاق. ومع ذلك، لا يزال يتعين تحليل السببية من خلال تصاميم دراسات طولية وتجريبية مستقبلية.

هناك انتشار مرتفع للضغوط والإرهاق في بيئة التعليم العالي، حيث يعاني ثلثا الطلاب من مستويات متوسطة إلى عالية من التوتر ويعاني ما يقرب من ثلثهم من أعراض الإرهاق المتكررة. أقل من نصف الطلاب كانوا منخرطين بشكل كبير. بينما تعاني النساء من توتر أكبر، لا توجد اختلافات بين الجنسين في الانخراط أو الإرهاق. وجدنا أن التوتر والإرهاق والانخراط مرتبطون بالانتماء إلى الكلية. طلاب الهندسة وتكنولوجيا المعلومات عرضة لتوتر أكبر، وأعراض إرهاق أكثر تكرارًا، وانخراط أقل، بينما طلاب العلوم الرياضية والصحية والطب هم الأكثر صحة في هذا الصدد. كيف تساهم السمات الشخصية وما هي المتطلبات الهيكلية في نموذج الطلب على الدراسة تحتاج إلى مزيد من الدراسة لتوضيح هذه النتائج.
لا يمكن تقييم العلاقة السببية ضمن نهج بحثنا، ولا تزال أسباب الفروق
بين الكليات غير واضحة. يبدو أنه من الممكن أن تكون المتطلبات و/أو رضا الدراسة بين الكليات مختلفة حيث تساهم هذه العوامل بشكل كبير في الإرهاق والانخراط [29، 76، 77]. من الممكن أيضًا أن تلعب آفاق العمل دورًا أو أن بعض المجالات تجذب الطلاب بخصائص معينة تجعلهم أقل أو أكثر مرونة.

أجرت الدراسة مقارنة مباشرة بين مجالات متعددة فيما يتعلق بالتوتر والإرهاق والانخراط بين طلاب الجامعات. النتائج محدودة بتصميم الدراسة. بالنسبة للإرهاق، يجب أخذ النتائج المقدمة في ضوء كونها تقييمًا ذاتيًا تحت سريري وليس تشخيصًا سريريًا. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن لتصميم الدراسة العرضية تقديم علاقات سببية أو زمنية. هناك حاجة إلى دراسات طولية أو تجريبية لتأكيد العلاقات السببية. كانت المجموعة المستهدفة المختارة هي طلاب المرحلة الجامعية، وبالتالي لا يمكن استخلاص استنتاجات تجاه مجموعات طلابية أخرى، مثل برامج الدراسات العليا أو حتى جامعات أخرى.
علاوة على ذلك، يجب أخذ معدل الاستجابة الذي يبلغ حوالي في الاعتبار عند تفسير – وخاصة – تعميم نتائج الدراسة. من الممكن أن يكون المزيد من الطلاب الذين يعانون من مخاوف متزايدة أو صحة نفسية أسوأ قد شاركوا في الاستبيان مما قد يؤدي إلى تحريف النتائج في الاتجاه المعني.

يجب على المعلمين والمؤسسات التعرف على إرهاق الطلاب والانخراط بسبب الانتشار العالي بين الطلاب. يجب على الجامعات مساعدة الطلاب في التعرف على علامات الإرهاق المبكرة وتقديم الدعم. بينما لا يمكن القضاء على مصادر التوتر، فإن تعزيز بيئة داعمة مع دورات إدارة التوتر يمكن أن يحسن من رفاهية الطلاب وانخراطهم.
وجدت الدراسة أن جميع الطلاب يواجهون خطرًا متزايدًا للإرهاق، وليس فقط أولئك في المجالات الطبية، كما تم الاقتراح سابقًا. على العكس، يجب إعطاء مزيد من الاهتمام للمجالات الدراسية الأخرى. تظهر هذه الفروق والفروق بين الجنسين أن نهجًا موحدًا للصحة النفسية والرفاهية لا يمكن أن يكون فعالًا.
تحتاج أسباب الفروق إلى مزيد من التقييم ويجب تحديد الموارد الممكنة وتأسيسها كأمثلة لأفضل الممارسات من أجل تعزيز ظروف الجامعات فيما يتعلق بالرفاهية عبر الكليات والجامعات.
ومع ذلك، هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات للحصول على رؤى حول الاعتماديات بين مجالات الدراسة، ومتطلبات الدراسة، وعادات نمط الحياة، وكفاءات الصحة. سيساعد هذا النهج في فهم وتخصيص
تدابير تعزيز الصحة بمعنى الوقاية السلوكية والوضعية في الجامعات.
يجب أن تدمج الأبحاث المستقبلية العوامل الهيكلية والعادات والعوامل المتعلقة بالدراسة والعوامل الشخصية في نموذج SDR لتحديد التأثيرات الرئيسية على الصحة النفسية للطلاب. سيساعد ذلك في تخصيص جهود تعزيز الصحة، مما يعزز كل من الوقاية السلوكية والظرفية في الجامعات.

نود أن نشكر جميع المشاركين الذين أكملوا الاستبيان بصبر ومسؤولية.

ساهم جميع المؤلفين في تصور وتصميم الدراسة. ساهم RO و TS و BR و NO بشكل كبير في تصور وتصميم البحث. تم إعداد المواد وجمع البيانات بواسطة NO و BR و TS. قام NO بتحليل البيانات وتفسير النتائج وكتب المسودة الأولى من المخطوطة. علق جميع المؤلفين على النسخ السابقة من المخطوطة. قرأ جميع المؤلفين ووافقوا على المخطوطة النهائية.

تم تمكين وتنظيم تمويل الوصول المفتوح بواسطة مشروع DEAL.
تم تمويل الدراسة من منحة غير مقيدة من Techniker Krankenkasse.

تتوفر مجموعات البيانات المستخدمة والمحللة في الدراسة الحالية بشكل مجهول للغاية من المؤلف المراسل عند الطلب المعقول.

تمت الموافقة على الاستبيان من قبل لجنة الأخلاقيات في الجامعة التقنية في ميونيخ ويتماشى مع مبادئ إعلان هلسنكي. قدم المشاركون موافقتهم المكتوبة والمستنيرة للمشاركة في هذه الدراسة.

غير قابل للتطبيق.

يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.

مدرسة الطب والصحة بجامعة TUM، كرسي طب الأطفال الوقائي، الجامعة التقنية في ميونيخ، جورج-براوخلي-رينغ 60/62، 80992 ميونيخ، ألمانيا

تاريخ الاستلام: 3 يوليو 2024 / تاريخ القبول: 10 مارس 2025
تم النشر عبر الإنترنت: 24 مارس 2025

تظل Springer Nature محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.

Keywords Stress, Student burnout, Study engagement, University students, Study fields

Chronic stress and burnout have been studied in regard to workplace functioning and occupational health and well-being for several decades now [1, 2]. They can also cause severe adverse effects for workers, leading to a loss of productivity, quality of life and overall health; additionally, they can also affect the economy and public health [3].
Burnout was originally associated with healthcare occupations only [4] and was seen as the result of prolonged emotional strain from intense engagement with people in the work environment [5]. Today, it is recognized that burnout can affect individuals across all professional fields [6]. Only recently has burnout been observed and studied in university students, where the term student burnout has been established [5].
Student burnout is defined as a state of reduced capacity for experience with concomitant emotional and physical exhaustion as well as depersonalization, the feeling of reduced coping and cognitive slowdown [7]. It is characterized by a combination of emotional exhaustion (EE), cynicism (CY) and a feeling of reduced academic efficacy (RAE) [8].
Study engagement forms the positive antipode of student burnout. In fact, student burnout is often considered as an erosion of academic engagement [5]. For the purpose of this study, study engagement is defined in three dimensions: vigor (i.e., having high levels of energy while studying), dedication (i.e., perceiving one’s studies as important and meaningful), and absorption (i.e., being immersed in one’s studies). They contribute to a positive, rewarding, and fulfilling state of mind, a high energy level, and positive study-related emotions. High engagement is related to positive health outcomes [9].
Generally, students are at high risk of experiencing significant stress and burnout. This is related not only to the specific stage of life and various changes in the individual’s lifestyle but also to the specific demands of studying and the instability this period of life brings [10-12]. In addition to the transition from late adolescence to young adulthood, students experience major shifts within their social environment and social roles, a detachment from family and parental home, the pursuit of educational and occupational choices, changes in romantic status and often a double burden of academic and occupational liabilities [13]. Students’ life structures and health competencies often fail to align with the newfound autonomy and responsibilities that come with these transitions, frequently leading to maladaptive coping strategies [14]. In

Europe, an aggravating factor has been the introduction of the Bologna reform and its implications for students [15, 16]. The prevalent mental health issues, stress, negative coping mechanisms [17] and even suicidal ideation [18, 19] observed among students reflect the intense challenges posed by major life transitions and the high demands of university and work life. Student burnout has been linked to lower self-esteem, high university dropout rates and increased suicidal ideation, but to a few other factors [19-21].
Research on burnout and engagement among university students is limited, with significant variation in methodologies across studies. Nevertheless, it can be concluded that the prevalence of burnout is high in the student population, with rates ranging from to more than [22-27]. Thus, exceeding even the rates of workers in the medical fields [78]. Among those students who did not experience burnout in the cited studies, many individuals were already at increased risk for its development [22-27]. With only a few studies investigating the prevalence of study engagement, it can be assumed that barely half of the students are highly engaged within their study courses [22, 28, 29].
Research on student burnout often uses the Study-Demands-Resources (SD-R) model [30]. The SD-R model is a simple, resilience-based model derived from the Job-Demands-Resources model [31] and describes the existence of risk factors (demands) and protective factors (resources) for the development of burnout and engagement in the study environment. Frequently identified resources include staff support, scope of action, health behavior, and psychological flexibility. While mental health impairments are consistent demands [28, 32-34], semester progression, side occupation and academic workload have produced mixed results [29, 35]. Yet, further research is needed to explore these variables in more diverse student populations and consider new factors.
There is inconsistent evidence for the role of gender in engagement and burnout. Some studies have identified female sex as a risk factor for higher rates of burnout [25, 26], but mostly no differences have been observed, which is also applicable to study engagement [29, 33, 36].

Only few studies exist and those lack consistency in regards to methods and the included protective and risk factors. The two major omissions in previous research include the lack of person-oriented approaches, which would allow the identification of subgroups, enabling the customization of measures to meet the distinctive needs of specific target groups.

Second, previous studies have focused almost exclusively on students in medical fields or nursing sciences and have broadly neglected other disciplines [27, 37, 38]. Comparative studies are very rare. The few studies exploring other academic fields have also indicated higher stress levels among students in those areas [29, 36, 39]. Nevertheless, findings from medical fields are often either generalized to all students, or students in medical fields are highlighted as a particular vulnerable group without neither being substantially empirically confirmed.
In general, study engagement in conjunction with student burnout is still an underexplored topic within the higher education systems. Only a few person-oriented studies exist in this field, and often, those studies are limited to medical students. Other majors have been broadly neglected thus far. Based on this, the goals of this paper are as follows:

This study is based on a cross-sectional online survey of the Technical University of Munich. Details concerning the survey design can be obtained from our previous publication [29]. For the purposes of this research, data on age, sex, faculty affiliation, number of semesters, Utrecht Work Engagement Scale for Students (UWES-S 9), Maslach Burnout Inventory Short Form for Students (MBI-SS), and Perceived Stress Scale (PSS-10) were analyzed.
Participants were fully informed about the study’s aims and provided written consent before participating. The survey yielded responses from 4,720 students, resulting in a response rate of , with being female ( ), male ( ), and nonbinary ( ).

The study included five faculties covering various subject groups. Five faculties (Table 1) were selected, representing the diverse subject fields taught at the Technical University of Munich while limiting the number of groups to minimize Type I errors in the statistical analyses. Only bachelor’s degree and state examination students who answered all relevant questions were included, to control for potential differences between undergraduate and graduate students, resulting in a final sample of 947 students- male ( ), female , and nonbinary ( ). Faculty affiliation distribution is detailed in Table 1.

For this study, burnout symptoms were measured using the Maslach Burnout Inventory Short Form for Students (MBI-SS), which assesses three dimensions: emotional exhaustion (EE), which reflects fatigue due to study demands and represents the individual stress component; cynicism (CY), indicating a mental distancing from studies and detached responses to peers and teachers, representing the interpersonal component; and reduced academic efficacy (RAE), indicating a sense of decreased competence and productivity and a diminished sense of accomplishment, representing the self-evaluation component [4, 40, 41]. The MBI has been internationally validated for measuring student burnout [42, 43]. Categories were established, distinguishing between individuals who experienced ‘frequent’ symptoms, defined as at least once a week, and those with ‘infrequent’ symptoms, occurring less than once a week. Cronbach’s Alpha values were 0.831 for for CY , and 0.746 for RAE.

Study Engagement was measured using the Utrecht Work Engagement Scale Student Version (UWES-S 9), which evaluates engagement levels in students through three dimensions: vigor (high energy levels while studying), dedication (finding one’s studies important and meaningful), and absorption (deep immersion in one’s studies) [5]. This scale has international validation [5, 32, 44, 45].
The MBI and UWES-S have both been proven to maintain their validity, reliability and consistency in their respective German versions, which have been used in our study [43, 46]. The MBI and the UWES have been processed and analyzed, based on the methods in our previous study [29].

Several instruments have been used to assess stress in college students. One instrument is the Perceived Stress Scale (PSS-10), which measures perceived stress and reactions to stressful situations. It has been correlated with several psychological and physiological scales. The PSS-10 measures self-reported stress and was used
because of its established validity and reliability [47], which has been confirmed in its German version [48]; it includes 10 questions whose responses are rated on a 5-point Likert scale and assesses stressful experiences and responses to stress over the previous four weeks. Negative responses are reverse-scored to ensure correct interpretation to the effect that higher overall scores indicate higher stress levels. The sum of the scores ranges from 0 to 40 [49]. Reference scores for different age groups and sexes have been published and can be compared to the collected data [50]. Additionally, groups were assigned stress scores as follows: for low stress, for moderate stress, and 27 or higher for severe stress [46]. These categories are from arbitrary thresholds, that have been performed in the student population before [51,52]. The internal reliability (Crohnbach’s ) was 0.892 in our sample.

Descriptive data are reported as mean (M) ± standard deviation (SD) for metric variables and as frequencies and percentages for categorical variables. Pearson’s correlation analysis examined relationships among metric variables.
The high internal correlation among UWES-S 9 dimensions (Vigor, Dedication, Absorption (0.74-0.87) led to using a one-factor structure for this scale [53], while maintaining the three-factor structure for the MBI-SS due to the distinctiveness of the subscales. Differences between two groups were analyzed using Student’s t-test, with Cohen’s d indicating effect size. Analysis of variance (ANOVA) was used for comparing more than two groups, and Welch-ANOVA was employed when homogeneity was violated. Due to the high number of groups and the concomitant risk of type error I inflation, Tukey’s test has been chosen for pairwise comparison due to its robustness in that regards [54, 55]. For Welch-ANOVA Games Howell post-hoc comparison has been applied. Due to the small number of non-binary participants, they were excluded from sex-differentiated calculations but not from descriptive statistics.
Statistical significance was set at . All analyses were performed using SPSS 29.0 (IBM Inc., Armonk, New York, USA).

Only those participants who were of legal age, were part of a bachelor’s degree or state examination program and who completed all of the relevant questions were included; thus, 947 students were included male female and nonbinary ( ). Age ranged from 18 to 51 years and averaged years, with females ( years) being
slightly but significantly older than males (21.2. ) .
The students were between the 1st and 16th semester of their current degree program, with a mean of semesters. A large proportion of participants were students in their first or second semester ( ). The third and fourth semesters accounted for ( ), the fifth and sixth semesters accounted for , the seventh to ninth semesters accounted for and the tenth and above semesters accounted for . The number of semesters already studied has a minor but significant influence on the constructs of stress, the dimension of RAE, and study engagement, all being negatively directed and having small effect sizes.
The students scored on average on the Perceived Stress Scale (PSS-10), with of the students having low levels of stress per definition, having moderate levels of stress and having high levels of stress. Females scored significantly higher ( ) than males . Compared to an 18- to 29-year-old reference population , a significantly greater score on the PSS-10 was found among the students in this sample ( , 946) ).

The mean score for burnout in the EE dimension was . The mean CY score was , and the mean RAE score was . A total of of the students had frequent symptoms in at least one dimension. Accordingly, of the students frequently experienced symptoms of EE, symptoms of CY and had frequent symptoms of RAE. A total of had frequent symptoms in all three dimensions simultaneously. There was no difference between males and females in any of the burnout dimensions. A total of of the students were simultaneously engaged and burned out in at least one dimension.
With respect to study engagement, the average score on the UWES-S-9 was , with no significant difference between males and females. The majority of the students were categorized as having low to medium study engagement, whereas were highly engaged.
The correlation analysis revealed strong interrelations among the three burnout dimensions (Table 2). Study engagement had a medium to strong negative correlation with all three burnout dimensions, with CY being associated to the greatest degree. Perceived stress is moderately to strongly associated with all three burnout dimensions and moderately negatively associated with study engagement.
One-factor analyses of variance (ANOVA) were performed to identify group differences between the faculties

*significant at the level of ; ** significant at the level of

in regard to stress, burnout and study engagement. For stress, the sample was divided into male and female participants because the PSS-10-mean differed significantly between these two groups. The Faculty of Information Technology had the highest stress score among the male students, and the Faculty of Medicine had the lowest stress score (Table 3). According to the ANOVA, the faculties differed significantly in regard to male stress levels , with the students of Information Technology differing significantly from those of Medicine, with an effect size of and Economic Sciences ( ) in the post-hoc test.
Among the female students, the Faculty of Information Technology had the highest score on the PSS-10, while the students of Medicine displayed the lowest score. The differences between the faculties were significant according to the Welch ANOVA , with the Faculty of Medicine having significantly lower values than all the other faculties in post-hoc testing. The between-faculty contrasts showed a large effect size ( ) when comparing Medicine to Information Technology, medium effect sizes for comparisons of Medicine to Engineering ( ), Medicine to Economics ( ) and Sports and Health Sciences to Information Technology ( ) [56].
With respect to burnout, the Faculty of Information Technology scored the highest in the dimension of EE, while students affiliated with the Faculty of Sport and Health Sciences scored the lowest. The differences between the faculties were significant ; ), with the students of Information Technology having significantly higher scores than those of Medicine ( ) and those of Sports and Health Sciences
( ). Students in the Engineering domain had significantly greater scores than students in the Sports and Health Sciences did ( ). For CY, Information Technology scored highest, and Medicine scored lowest, with a significant difference between the faculties according to the Welch ANOVA ; . The medical students had lower scores than did the students of all the other faculties according to the post-hoc test. The differences were of small to medium effect sizes (Information Technology: d=0.499; Engineering: ; Sports and Health Sciences: ; Economic Sciences: ). For the RAE, Information Technology and Engineering had the highest scores, and Medicine and Sports and Health Sciences had the lowest scores. Differences between faculties were significant (Table 4). Pairwise testing showed that students in the medical field differed from those in the Information Technology ( ) and Engineering field ( ). Sport and Health Sciences differed significantly from Information Technology ( ), Engineering ( ) and Economic Sciences ( ).
With respect to study engagement, the Faculty of Medicine had the highest mean score, and Economic Sciences had the lowest. ANOVA tested positive for differences between faculties , with medical students differing from all other study programs in the post-hoc test (Table 4), with medium to large effect sizes (Information Technology: ; Engineering ( ), Sport and Health Sciences: and Economic Sciences; d=0.738).

The aim of the study was to identify the prevalence of stress, student burnout and study engagement among undergraduate students (bachelors and state examination programs) in different faculties at a German university. Differences between the faculties were examined, while sociodemographic factors were taken into account.
In comparison to a general reference population, the perceived stress level was significantly greater among the students in this study [50]. Only of the students had a ‘low’ subjective stress level, while of the students in the sample experienced ‘high’ stress levels according to the PSS. Women had significantly greater stress levels than men did in the total sample but also within each of the investigated fields of study. This sex difference is in line with previous findings [49, 57, 58]. Suggested causes for these sex differences are generally greater prevailing anxiety, less satisfaction with leisure time and more intensive and more frequent assessment and rumination of stressful situations among women [58]. Another reason is that the experience of stress is simply different for men and women, in the sense that women are more likely to internalize stress, while men are more likely to externalize it in the form of aggression and impulsivity [59].
For the three-factorial analysis of burnout, a distinction was made between students who scored an average mean of 4 or higher in each dimension and thus had frequent symptoms, defined as once or more per week, and those who showed symptoms less frequently. By that definition, of the students reported frequent burnout symptoms in at least one dimension of student burnout. A total of of the students experienced frequent symptoms of EE, of CY and of RAE. The number of students with EE is comparable to other populations in frequency and mean [60], while RAE is relatively high in this population compared to that in a German-wide investigation, which revealed that of students were affected by frequent EE and that only were affected by frequent RAE [22]. The number of students affected by CY, on the other hand, is less than that in the respective study, where up to of the students were affected. However, the study population differed slightly in age, study field and male-to-female ratio.

In almost all of the cases where any frequent burnout symptom was present, frequent EE was also present and almost half of the respective students showed symptoms exclusively in EE. This may be attributed to the fact that EE is described as the initial burnout symptom, naturally occurring first and, with increasing persistence, potentially leading to additional symptoms in the other dimensions [61, 62]. Longitudinal studies are needed to confirm whether this progression is also true for student burnout. There was no significant difference in any of the burnout dimensions between male and female students, and also age had no relevant effect on these parameters.
In a previous study [29], we included students of all majors, including those within their master’s degree. We found slightly higher prevalence rates of burnout, which indicates that burnout symptoms could be more prevalent within the master’s program than within the bachelor’s programs.
of the study population were highly engaged. This is comparable to slightly less than has been previously shown in a German-wide investigation in 2017, in which of the students displayed high study engagement [22]. Within our analysis, we did not find any differences between men and women. This finding adds to the body of evidence for both burnout and study engagement, which has to this day produced inconsistent findings regarding the role of sex. Despite the theoretical assumption that burnout is the consequence of depleted engagement [5], we found a small but substantial number of students ( ) who are simultaneously highly engaged but also show signs of frequent burnout-symptoms. This raises the question of how accurate the underlying framework of the relationship between burnout and engagement truly is. In addition, Loscalzo and Giannini [63] created the term studyholism, which is an excessive, compulsive focus on learning, driven by an overwhelming urge, which can lead to negative outcomes like stress, exhaustion, or neglect of other life areas. Being a novel construct, the relationship and distinctions to and from study engagement are not sufficiently explored, but it might be an important topic in regards to this finding. However, it is important to consider that our results are based on subclinical self-assessments.

The actual comparison of burnout and engagement between the different majors was performed using several analyses of variance. Regardless of sex, theFaculty of Medicine had the lowest stress levels among the included majors, and the Faculty of Information Technology had the highest stress level. This finding is quite remarkable, as medical students are often described as a very vulnerable group in regard to stress, with a particularly tight schedule and high demands [23]. We cannot provide data about objective workload and academic demands, but these results show that medical students deal with less subjective stress than do their fellow students in other disciplines. While females exhibit elevated stress levels compared to the general population, male medical students are the only student group within our sample who show comparable levels on average [50].
For the male students, the Faculty of Information Technology showed significantly greater PSS-10 scores than did the medical students and students of Economic Sciences. Female medical students scored significantly lower than did Information Technology, Engineering and Economic Sciences students, while Sports and Health Sciences students could also be differentiated from Information Technology students in the post-hoc test.
The faculty affiliation is significantly associated to the magnitude of burnout in all three dimensions. It becomes evident that students from the Faculty of Sports and Health Sciences and from the Faculty of Medicine expressed the most beneficial values in each dimension, whereas the students of the Faculty of Information Technology and from the Faculty of Engineering showed the least beneficial values. For EE, students in the Information Technology domain differed significantly from the students in the Medicine and Sports and Health Sciences domain. Moreover, engineering students are also significantly more affected by burnout symptoms than students in Sports and Health Sciences are. Post-hoc analysis revealed that medical students had significantly lower values for CY than did all other students. The same trend is observed when examining the RAE.
Post-hoc analyses revealed that students of Medicine had the highest values of study engagement; therefore, these students differed from all the other students from other faculties. This is not surprising given that medical students expressed the least amount of burnout symptoms in our sample because there seems to be an inverse relationship between burnout and engagement. Burnout is sometimes even depicted as a result of the erosion of engagement [5].
In former studies, mostly medical students were the subject of stress and mental health analyses. It was postulated that this group in particular is exposed to special demands [58]. According to the study-demandsresources model, this would lead to high levels of burnout
and low levels of engagement, which we do not see in the present investigation. However, this study showed that the stress levels of female medical students are significantly greater than those of the general population and that all students, including those from the Faculty of Medicine, exhibit worrying burnout values. On the other hand, male medical students were the only group of students whose stress levels were descriptively on level with the reference population. Interestingly, the study showed that, relative to other student groups, medical students, regardless of sex, had the lowest stress levels. Compared to the Faculty of Information Technology, these differences were significant for both men and women.
In total, the students of the Faculty for Medicine and the Faculty of Sports and Health Sciences displayed the healthiest values in regard to stress, burnout and engagement in our study. Bringing these results in line with the current literature, it became quite startling that the claims that tout medical students as a very vulnerable student group are scientifically not reliable. In fact, only a few studies have investigated the differences between medical students and students in other disciplines. These studies, however, do show an ambiguous picture: Seedhom et al. [64] reported higher stress levels among Egyptian medical students than non-medical students, but the methodology has not been described sufficiently; e.g., there was no indication of sex distribution in the two samples. A study in Saudi Arabia [65] showed higher stress levels in medical students. A Turkish study also revealed poorer general health and mental health parameters among medical students [66]. On the other hand, El Gilany et al. [67] observed higher stress levels among law students than among medical students in an Egyptian sample. Mirza et al. [68] found no difference between medical and nonmedical students from Saudi Arabia in regard to stress and depression but found greater anxiety among the nonmedical students. On top of the ambiguous nature of these results, the applicability of these studies to Western universities is questionable. In older studies from the US [69] and Canada [70], higher stress levels were found among law students compared to medical students. A more recent study from Sweden [71] showed that business students had poorer mental health than medical students. A meta-analysis from 2016 could not identify significant differences in regard to depression between medical and nonmedical students [72]. Accordingly, the postulated vulnerability that we often see in the scientific literature does not seem to be based on evidence. On the contrary: the stress that has been noted in medical students may be a trend that is present among most university students [73] but rather attenuated among medical students. In initial burnout research, burnout was found to occur only as a result of prolonged emotional strain from intense engagement with people
in the work environment. In that outdated definition, the interest in burnout among students would be more relevant for medical fields, but in fact, there are no comparative data with engineering or information technology occupations to our knowledge so far.
The subsequent question that needs to be addressed in future research is whether the differences between faculties are causal and if yes whether they are structural or personal. For example, Dahlin et al. [74] and Enns et al. [75] argued that medical students carry certain distinct personality traits, such as perfectionism and perfor-mance-based self-esteem. Dahlin et al. also concluded that the superior values of medical students in regard to stress could be attributed to the more cohesive structure of medical school and a greater awareness of a healthy lifestyle [71]. The latter would also be applicable for the students of Sports and Health Sciences and a reason for their better results in regards to stress, burnout and engagement. Furthermore, in Germany, very good final grades are required for the admission to medical school. It is therefore conceivable that most medical students are very proficient in academic learning. The requirements for the study courses at the other faculties are not as strict in regards to the numerus clausus and will result in a greater variance of final grades from school. In addition, mathematical and nature sciences study courses have a bad record of performing weeding-out courses during the first semesters, resulting in significant stress within the first exam phases.
Our findings show that all students exhibit an alarming mental health status, but within this group of students, medical and sports and health students have the most beneficial values concerning stress and burnout. However, the causality still needs to be analysed by future longitudinal and experimental study designs.

There is a high prevalence of distress and burnout in the higher education setting, with two-thirds experiencing medium to high levels of stress and almost one-third being affected by frequent burnout symptoms. Less than half of the students were highly engaged. While women experience more stress, there are no gender differences in engagement or burnout. We found that stress, burnout and engagement are associated with faculty affiliation. Engineering and Information Technology students are prone to greater stress, more frequent burnout symptoms and less engagement, while students of Sports and Health Sciences and Medicine are the healthiest in this regard. How personal traits and what structural requirements contribute to the study demand resource model need to be further studied to clarify these findings.
The causal relationship cannot be assessed within our research approach, and the reasons for differences
between faculties remain unclear. It seems possible that the demands and/or study satisfaction between faculties are different as these factors contribute to burnout and engagement to a great degree [29, 76, 77]. It is also possible that job prospects play a role or that certain fields attract students with certain characteristics that make them less or more resilient.

The study made a direct comparison of multiple subject fields in regards to stress, burnout and engagement among university students. The results are limited to the study design. For burnout, the presented results have to be taken in light of being a subclinical self-assessment and not a clinical diagnosis. In addition, the crosssectional study design cannot give causal or temporal relationships. Longitudinal or experimental studies are needed to confirm causal relationships. The chosen target group were undergraduate students and therefore conclusions cannot be drawn towards other student groups, e.g., post-graduate study programs or even other universities.
Furthermore, the response rate of approximately needs to be taken into account when interpreting and – especially – generalizing the results of the study. It is possible that more students with increased concerns or a poorer mental health have taken part in the questionnaire hereby skewing the results into the respective direction.

Educators and institutions should learn about student burnout and engagement due to the high prevalence among students. Universities must help students recognize early burnout signs and offer support. While eliminating stressors is not feasible, fostering a supportive environment with stress management courses can improve student well-being and engagement.
The study found that all students face an increased risk of burnout, not just those in medical fields, as previously suggested. In contrast, more attention needs to be given to the other subject fields. These differences and differences between genders show that a one-size-fitsall approach to mental health and well-being cannot be effective.
Reasons for differences need to be further assessed and possible resources need to be identified and established as best-practice examples in order to strengthen university conditions in regards to well-being across faculties and universities.
However, further studies are needed to gain insights into the dependencies between study fields, study-related demands, lifestyle habits and health competences. This approach will help to better understand and individualize
health promotion measures in the sense of behavioral and situational prevention at universities.
Future research should integrate structural, habitual, study-related, and personal factors into the SDR model to pinpoint key influences on student mental health. This will help tailor health promotion efforts, enhancing both behavioral and situational prevention at universities.

We would like to thank all the participants who completed the questionnaire with patience and responsibility.

All authors contributed to the study conception and design. RO, TS, BR and NO substantially contributed to the conception and design of the research. Material preparation, data collection were performed by NO, BR and TS. NO analyzed the data, interpreted the results and wrote the first draft of the manuscript. All authors commented on previous versions of the manuscript. All authors read and approved the final manuscript.

Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL.
The study was funded by an unrestricted grant by the Techniker Krankenkasse.

The datasets used and analyzed in the current study are available in a highly anonymized form from the corresponding author upon reasonable request.

The questionnaire was approved by the Ethics Committee of the Technical University of Munich and adheres to the principles of the Declaration of Helsinki. The participants provided their written, informed consent to participate in this study.

Not applicable.

The authors declare no competing interests.

TUM School of Medicine and Health, Chair of Preventive Pediatrics, Technical University of Munich, Georg-Brauchle-Ring 60/62, 80992 Munich, Germany

Received: 3 July 2024 / Accepted: 10 March 2025
Published online: 24 March 2025

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.