Effect of Sport Education Model-Based Social-Emotional Learning Program on Emotional Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
In the study, a 16-week SEM-SEL volleyball program was prepared using the Social-Emotional Learning Model (SEL) based on the Sport Education Model (SEM). The goal achievements of SEL are processed and awareness about the goal achievements is provided to the students in the SEM-SEL volleyball program each week. In the study, pattern with experimental pre-test final-test control group was used. Experiment and control groups were formed in all three-school types. The 16-week SEM-SEL program was applied to the students in the experimental groups and the current curriculum was applied to the students in the control groups. The Schutte Emotional Intelligence Scale (SEI-S) was used as a data tool. Descriptive statistics and Two-way Covariance Analysis (ANCOVA) were used for data analysis. As a result of the descriptive statistics, it was determined that there were significant differences between the SEI-S total scores of the experiment and control groups; that there was an increase in the emotional intelligence levels of the students in the experiment group and a decrease in the students in the control group. According to ANCOVA, SEI-S final-test total scores were found to have a significant difference in favor of the experimental group and no significant difference in the school type. Consequently, the 16-week SEM-SEL volleyball program was effective in increasing the emotional intelligence levels of the students. Furthermore, it was determined that SEM and SEL were compatible with each other and that SEL had positive results in the field of physical education and sports.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».