Effect of Personal and Social Responsibility-Based Social-Emotional Learning Program on Emotional Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Programs for social-emotional learning implemented in schools are important in terms of improving students’ emotional and social skills. In the study, a 16-week program was prepared using the Social-Emotional Learning (SEL) model based on the Personal and Social Responsibility Model (TPSR). The program was implemented in three different school types and the effect of the TPSR-SEL program on the emotional intelligence levels of the students was examined according to the school types. The research group was composed of 162 students in total who study at Anatolian High School (n=55), Vocational Technical Anatolian High School (n=51) and Sports High School (n=56) in Afyon province. In research, 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 TPSR-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. Standard deviation—mean and Two-Way Covariance Analysis (Two-Way ANCOVA) was 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 a significant increase in the final-test total scores of the students in experiment group in all three types of schools, and that the total scores of the control group students remained at the same level. In addition, it was found that the joint effects of participation in the TPSR-SEL program and school type on emotional intelligence scores were significant.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».