Elements of Self-Awareness Reflecting Teachers’ Emotional Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».