Pre-service and Practicing Teachers’ Commitment to and Comfort with Social Emotional Learning
Notice bibliographique
Résumé
Although teachers’ beliefs about social-emotional learning have become a topic of interest, understanding how they relate to teachers’ own social-emotional competence is unknown. We used a predictive correlation design to examine how Canadian pre-service (n=138) and in-service (n=276) teachers’ beliefs about social-emotional competence relate to their comfort with and commitment to social-emotional learning, and how both sets of beliefs are related to their perceived efficacy for classroom management and engagement with students. Regression analyses revealed that comfort with social-emotional learning significantly predicted both outcomes for both groups whereas commitment to social-emotional learning did not. Perceived social-emotional competence also played an important role. Pre-service teachers felt more committed to social-emotional learning, whereas in-service teachers felt more comfortable and believed they had higher levels of social-emotional competence themselves. Implications for supporting the development of teachers’ own social-emotional competence and suggestions for future research are provided. Si les croyances des enseignants relatives à l’apprentissage socio-affectif suscitent beaucoup d’intérêt, on ignore le lien entre celles-ci et la compétence socio-affective des enseignants eux-mêmes. Nous appuyant sur une conception de corrélations prédictives, nous avons examiné le lien entre les croyances des stagiaires (n=138) et des enseignants en exercice (n=276) relatives à la compétence socio-affective d’une part, et l’aise et l’engagement dont ils font preuve face à l’apprentissage socio-affectif, d’autre part. De plus, nous nous sommes penchés sur la mesure dans laquelle les croyances des participants sont liées à leur perception de l’efficacité de leur gestion de classe et de leur engagement avec les élèves. Des analyses de régression ont révélé qu’un sentiment d’aisance avec l’apprentissage socio-affectif prédit de manière significative les deux résultats pour les deux groupes alors que ce n’était pas le cas pour un engagement face à l’apprentissage socio-affectif. La perception de la compétence socio-affective a également joué un rôle important. Les stagiaires avaient un sentiment d’engagement plus fort envers l’apprentissage socio-affectif, tandis que les enseignants en exercice se sentaient plus à l’aise et croyaient que leur niveau de compétence socio-affective était plus élevé. Nous présentons quelques implications d’appuyer le développement de la compétence socio-affective des enseignants et des suggestions pour la recherche à l’avenir.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».