Feel, think, teach – Emotional Underpinnings of Approaches to Teaching in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
The paper investigates relations between higher education teachers’ approaches to teaching and their emotions during teaching, as well as their emotion regulation strategies. Based on the assumption that the approaches hinge on emotional experiences with higher education teaching and learning, three studies assessed teachers’ emotions, their emotion regulation strategies and their approaches to teaching with questionnaires. Study 1, with n = 145 German university teachers and teaching assistants, found relations between positive emotions and the student-oriented approach to teaching, but not with negative emotions. In addition, cognitive reappraisal and expressive suppression were related to the student-oriented approach. Study 2, with n = 198 German teachers, replicated these findings and, in addition, found relations between perspective taking, empathic concern and personal distress, and the student-oriented approach. Study 3, with n = 76 Australian and New Zealand teachers, again replicated and extended the findings by establishing a relation between negative emotions and the content-oriented approach to teaching. The results of all studies together indicate a significant emotional component of the approaches to teaching. Positive emotions are not only directly related to the student-oriented approach, but also partially mediate the relation between cognitive reappraisal and the student-oriented approach. This link seems to generalize to emotional components of empathy. In addition, the cultural-educational context seems to moderate the relations between negative emotions and the content-oriented approach to teaching. Limitations and directions for future research and educational practice are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».