“I love this stuff!”: a Canadian case study of mentor–coach well-being
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to report on a qualitative case study that examined the potential benefits, challenges and implications of the mentor–coach (MC) role as a supportive structure for experienced teachers’ well-being and sense of flourishing in schools. Design/methodology/approach The qualitative case study used data collected from surveys, interviews, focus groups and documentation. Data were coded and abductively analyzed using the “framework approach” with and against Seligman’s well-being PERMA framework. In order to include an alternative stakeholder perspective, data from a focus group with the district’s teacher union executive are also included. Findings Using the constituting elements of Seligman’s well-being (PERMA) framework, experienced teachers reported positive emotion, engagement, positive relationships, meaning and accomplishment from their MC experience. However, the MC role is not a panacea for educator well-being. Rather, the quality and effectiveness of the mentoring and coaching relationship is a determining factor and, if left unattended, negative experiences could contribute to their stress and increased workload. Research limitations/implications The data used in this study were based on a limited number of survey respondents (25/42) and the self-selection of the interview (n=7) and focus group participants (n=6). The research findings may lack generalizability and be positively skewed. Originality/value This study contributes to the current lack of empirical research on the MC experience and considers some of the wider contextual factors that impact effective mentoring and coaching programs for educators.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,062 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».