The Level of Psychological Burnout at the Teachers of Students with Autism Disorders in Light of a Number of Variables in Al-Riyadh Area
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at measuring the level of the psychological burnout in the teachers of students that have autism symptoms in Al-Riyadh area—kingdom of Saudi Arabia. In light of variables. These variables are the gender, the teaching place, the academic qualification of the teachers, the experience of the teachers, the age of the teachers, and the grades that the teachers teach. The methodology adopted in this study was the descriptive surveying method using the “Maslach Burnout Inventory” (MBI) of the psychological burnout. This measure consists of three dimensions as follows: The emotional fatigue, Sagging Feeling, Lack of feeling of personal Achievement. The sample of study included 94 teachers. All of the teachers in the Autism discover symptoms. The result obtained in this study has shown that there is an average level of burnout signs shown by the sample members at all of the three dimensions together. However, the study also showed that the awareness level varied against each dimensions as follows: the lack of feeling the personal achievement—dimension came first with a high average 27.56. In the second, place the (Emotional fatigue) dimension with an average of 23.06. Finally, in the third place came the (sagging feelings) dimension with an average of 3.16. In addition, the results showed significant differences at a level of α=0.05 due to the effect of the variables, affecting the burnout level, namely the teachers’ gender, the teachers’ age, and the teacher’s experience. On the other hand, the results showed insignificant differences at the effect of the other variables, which are the teaching place, the teachers’ academic qualification, and the age of students with autism disorder.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».