Weaving Together Social-Emotional Learning and Self-Regulated Learning: Research and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, the fields of Social and Emotional Learning (SEL) and Self-Regulated Learning (SRL) have gained particular traction as educators aim to promote 21 st century skills. SEL is the process through which individuals develop and maintain the ability to recognize and regulate emotions, set and achieve goals, build healthy relationships, and handle interpersonal situations. SRL is a cyclical process that refers to the ability to manage one’s thoughts, emotions, and behaviours in the service of goals and environment demands. Both fields are known to support learners’ social, emotional, cognitive and metacognitive development, yet little research has explored the complementary nature of the two fields. This paper builds from a comprehensive, systematic literature review of SEL and SRL to locate synergies between their theoretical underpinnings, related conceptual models, and classroom application. The paper highlights a practical framework for embedding SEL and SRL promoting practices directly into classroom practice throughenvironmental supports, teacher modeling, academic integration, activity design, and pedagogical approaches. It is abundantly clear that, when taken together, SEL and SRL have the capacity to enrich teaching and learning practices that might increase students’ potential for learning and development and would benefit the education community.
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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 | 0,044 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».