Comparison of Emotional Intelligence Levels and Problem Solving Skills of Prospective Teachers According to Different Variables
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
IQ is considered as a true criterion of intelligence while emotional intelligence is considered as a decisive in order tobe happy and successful in life. It is of interest to the educational system that emotional intelligence can bedeveloped at the same time. Emotional intelligence gained in the family will help to improve the school life,overcome the obstacles that people will encounter in their lives and solve the problems. In this study, emotionalintelligence levels and problem solving skills of the prospective teachers were examined according to differentvariables. In this study, the cross sectional survey design was used to investigate the research questions with 1033prospective teachers, 813 of whom were women and 220 were men, who agreed to participate in the study. The studygroup was chosen from the students of education faculty of the public university located near the black see region ofTurkey. As a means of collecting data, the Bar-On Emotional Intelligence Scale, the Problem Solving Scale, and thePersonal Information Form were used to obtain data from the participants. As a result of the study, the problemsolving skills of prospective teachers don’t differ according to gender and the class level; It was also found thatemotional intelligence did not differ according to gender and the class level, but it had a significant differenceaccording to age and department variables. In line with these results, in order to educate teachers with high level ofemotional intelligence and problem solving skills, attention should be paid to the emotional characteristics of theteacher candidates. The change of emotional intelligence with different factors should be examined in follow upstudies.
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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 | 0,000 | 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 découle