The Effects of Implementing Mindfulness Into Teacher Pedagogy, and the Effects of Implementation on Stress, Student-Teacher Relationships and Classroom Climate
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative research study investigates the effects of mindfulness implementation in Ontario elementary classrooms, and the effects of such practices on the overall stress levels of teachers in their practice, the student-teacher relationships within the classroom, and the overall classroom climate. To collect data, I conducted three semi-structured interviews with elementary educators who have a personal practice of mindfulness outside of their classrooms, and who implement mindfulness into their teaching pedagogy. Through analyzing my data alongside existing literature, three themes emerged: 1) mindful elementary educators recognize that successful implementation of mindfulness stems from a personal connection to mindfulness, gathering information from a variety of sources (ie. text, online), and practicing mindfulness daily in their classrooms, 2) mindful elementary educators recognize the benefits of practicing mindfulness in their classrooms, including reduced stress levels, positive student-teacher relations and overall classroom climate, and 3) mindful elementary educators recognize the various academic, behavioural, and attitudinal challenges that come with implementing mindfulness practices in their classrooms and with their students. Implications for the educational community and myself as a teacher-researcher are then discussed based on the effects of mindful integration in classrooms. Recommendations are then made for how teachers and school boards can introduce and implement feasible mindfulness programs into their classrooms and schools. Recommendations are also made for how teacher education programs can integrate mindfulness practices and studies into their programs, to inform teacher candidates of the benefits and outcomes of introducing mindfulness into their own teaching practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».