The Comparison of the Effect of Transactional Model-Based Teaching and Ordinary Education Curriculum- based Teaching Programs on Stress Management among Teachers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVES: Regarding the effect of teachers' stress on teaching and learning processes, the researchers decided to provide a stress management program based on Transactional Model to solve this teachers' problems. Thus, this study is going to investigate the effect of Transactional Model- based Teaching and the Ordinary Education Curriculum- based Teaching programs on Yazd teachers. METHODS: The study was a semi- experimental one. The sample population (200 people) was selected using categorized method. The data were collected via PSS Questionnaire and a questionnaire which its validity and reliability had been proved. Eight teaching sessions were hold for 60-90 min. Evaluation was performed in three steps. The data were described and analyzed using SPSS software version 15. Value of P<0.05 was considered as significant. RESULTS: The participants were 200 people of Yazd teachers of primary schools. Mean age of group 1 and 2 was 42.05±5.69 and 41.25±5.89 respectively. Independent T- Test indicated a significant mean score (p=0.000) due to perceived stress of interference groups in post interference step and follow-up one respectively. CONCLUSION: Results showed a decreasing effect of both programs, but the Transactional Model- based interference indicated to decrease stress more than the other.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».