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Enregistrement W3141252813 · doi:10.1080/21683603.2020.1850374

Can social-emotional learning programs be adapted to schools in Pakistan? A literature review

2021· review· en· W3141252813 sur OpenAlexaff
Natasha Sohail Barlas, Jeevita Sidhu, Chieh Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of School & Educational Psychology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial emotional learningCurriculumAdaptation (eye)Context (archaeology)Face (sociological concept)PsychologyMedical educationMathematics educationPedagogyDevelopmental psychologySocial scienceSociologyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing research suggests that a social-emotional learning (SEL) curriculum in school has a positive impact on students’ emotional and academic learning. However, schools in Pakistan face multiple challenges for fostering social-emotional skills due to lack of awareness of the existence and benefits of SEL programs, inadequate funding in public schools, absence of motivation in private schools, and lack of teacher training. Several SEL programs have been adapted to different countries and diverse populations worldwide with promising results. But there is limited research on the applicability of these programs in Pakistani schools and in countries with similar cultural and educational context. We conducted a literature review on studies published between 2000 and 2019 to search for SEL programs applicable to schools in Pakistan. Nineteen studies were identified with SEL programs including PATHS, Second Step, Strong Kids, and Lions Quest. These programs were then evaluated based on their ease of adaptation and implementation and cost effectiveness to elementary schools in Pakistan. Results support the applicability of PATHS based on all the evaluation criteria. Implications and considerations for the adaptation of PATHS in elementary schools in Pakistan are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,426 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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