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Enregistrement W2100457650 · doi:10.5539/ass.v11n17p109

Elements of Self-Awareness Reflecting Teachers’ Emotional Intelligence

2015· article· en· W2100457650 sur OpenAlexvenueno aff
Syed Najmuddin Syed Hassan, Anidah Robani, Mohamad Bokhari

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmotional intelligencePsychologyBurnoutSelf-awarenessVitalitySpiritual intelligenceContext (archaeology)EmpathySelf-efficacyApplied psychologyMedical educationSocial psychologyPedagogyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significantly, teachers of various educational settings play crucial roles in actualizing the purposes of education.In ensuring the effective attainment of the noble mission of learning and teaching, considerable emphasis mustbe given to teachers’ well-being notably their emotional intelligence (EI). In recent years there is growingempirical evidence that EI contributes significantly to performance and productivity. However, literature on therole of EI in enhancing teachers’ efficacy in Malaysia is scarce. This study attempts to fill this academic gap byexamining the potential of self-awareness, one of Goleman’s EI domains among teachers. Specifically, this studyaims to determine the elements of self-awareness that could enhance teachers’ efficacy from Malaysianperspective. Three focus group interviews were conducted with participants of both genders who comprise ofyoung and old teachers, inexperience and experienced teachers from three different schools. This study findsintent as important sub-domain of self-awareness in Malaysian context thus extended the earlier modeldeveloped by Goleman. Significantly this study may be beneficial to spread awareness on the vitality of EI toimprove psychological health and teaching success and, in turn, positive student outcomes. This study suggestsintegrated EI training that does not only increase teachers’ efficacy but also may decrease burnout syndromesand job dissatisfaction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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