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Enregistrement W3151278034 · doi:10.21125/inted.2021.1426

ADDED DEMANDS ON INSTRUCTORS: ADOPTING MINDFULNESS AND AN EDI (EQUITY, DIVERSITY AND INCLUSION) APPROACH

2021· article· en· W3151278034 sur OpenAlexaboutno aff
Marie J. Myers

Notice bibliographique

RevueINTED proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessInclusion (mineral)Equity (law)Diversity (politics)Computer scienceKnowledge managementPsychologySociologySocial psychologyPolitical sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In higher education it appears that we are faced with additional issues in our classes around emotional, cognitive, social and moral developments. Add to that mix, factors brought by students coming from various socio-economic backgrounds and culturally and linguistically diverse families and additional trauma (Gouleta, 2002) and it is clear that the need for counseling skills in teaching is ever-increasing (Cormier & Hackney, 1999). Various researchers have made recommendations as regards special education needs (Erford, 2003), multicultural contexts (Holmgen,1996; Paisly & Hubbard, 1994), yet there are additional areas of concern, especially as regards mental health. As a result the implementation of active and deep listening has been advocated (Himelstein, 2013; Hutchins & Vaught, 1997). Dr. Himelstein is a proponent of trauma-informed mindfulness and proposes three steps for Building Authentic Relationships (BARs) for instructors : skillful self-disclosure, listening with full attention and establishing and maintaining clear boundaries.Universities in Canada, now concentrate mostly on a teacher’s role in mental health, through compulsory training workshop for all Faculty members, namely around:a) observing signs of distress, noticing situations requiring attention (disordered eating, changes in mood or behavior, learning and academic challenges, assault and harassment) plus other signs of distress, b) what to do and say (approach, listen, to support and to refer), c) to make a good referral and what to do if the student says no to a referral.In addition, my institution is now in full support mode to Equity, Diversity and Inclusion (EDI) to be included in all aspects of curriculum and teaching.Methodology:This is a longitudinal study of three cases conducted at an institution of higher education in Canada during the 2019-2020 academic year around counseling teaching, looking at the underlying theoretical frameworks cited above.It involved one case of personal, emotional and cognitive issues, one case of cultural and linguistic issues and trauma, and one case of inadequate background preparation. Notes taken by the instructor during course developments were analyzed, and findings connected to the relevant underlying theoretical tenets taken into consideration in the follow-up discussion.Results:Overall findings show that such counseling approaches create extremely demanding teacher-student relations. This is in-line with other research findings (Georgiana, 2015; Kline & Silver, 2004).The attempts at supporting the students contributed to the enhancement of their social and emotional well-being and their success in the courses. The fact that the counseling actions were not taught but applied in practice contributed to their success to a degree, and concurs with Bialystok’s findings that strategies cannot be taught but will be learned by application, if engaging in appropriate action. On the flipside, one student expressed frustration, because of the time involved with counseling the problem cases which she felt took instructor’s attention away from the others by favoring the specific cases. Of the three cases, two of the students continue to be in touch with the instructor, which in itself could be acknowledged as having a positive outcome.Additional findings will also be 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
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