Student Teachers’ Proactive Strategies and Experienced Learning Environment for Reducing Study-Related Burnout
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to gain a better understanding of the interrelation and the development of student teachers’ proactive coping strategies, i.e., self-regulative and co-regulative strategies, perceived learning environment and study-related burnout. Longitudinal data were utilized with three annual measurements during bachelor studies. Altogether, 270 primary school student teachers completed the survey. The data was analyzed by using Structural Equation Modeling (SEM). Results showed that the self-regulative strategy adopted by student teachers promoted the use of co-regulative strategy. Co-regulative strategy use in turn contributed to the perceived fit between the student teacher and the learning environment, and further, reduced study-related burnout. Moreover, student teachers’ ability to utilize proactive self-regulative strategies to buffer potential stressors in advance, i.e., an ability to manage one’s own study pace in the direction of well-being, was effective in reducing the risk of developing burnout. Results also showed that both the key determinants for reducing study-related burnout, i.e., proactive strategies and experienced learning environment, and the study-related burnout symptoms themselves were relatively stable.
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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 ».