An Exploration of the Utility of Appreciative Inquiry for Job Crafting and Wellbeing Promotion
Notice bibliographique
Résumé
A thriving society is made possible when educators experience holistic and sustained wellbeing: feeling engaged, purposeful, happy, and effective at work, and in turn, providing an enriching learning environment for students. It is therefore a societal concern that teaching professionals report high levels of employee stress, burnout, and disengagement. The aim of the current dissertation is to not only understand how to alleviate the problems in the education profession, but to improve educators’ sense of wellbeing and work engagement. I conducted two studies exploring how the theory and practice of Appreciative Inquiry (AI) can be applied in brief and longer-term interventions to capitalize on “what’s working well” in education currently, and how educators and institutions can create a more optimal future of education. Secondly, I integrated job crafting theory to advance understanding of how AI can be applied to empower educators to create positive changes in their work, lives, and institutions to promote personal and organizational benefits. This dissertation is presented in manuscript format with an opening chapter summarizing the current state of the AI and job crafting literature. The first manuscript (Chapter 2) is a qualitative study with a sample of 17 Kindergarten to Grade 12 (K-12) teachers in Canada and the US showcasing how a foundational method of AI—the AI interview—can help educators understand how to promote their wellbeing and more personally desirable work experiences. Manuscript 2 (Chapter 3) is a qualitative case study following the experiences of 22 faculty members in a Canadian University as they participated in a 6-month program grounded in AI and job crafting theories. Finally, in Manuscript 3 (Chapter 4), I propose a guiding framework on how the AI process can facilitate job crafting. I also propose eight practical recommendations for planning and implementing an AI-facilitated job crafting intervention to promote employee wellbeing as well as larger-scale positive organizational change initiatives. This dissertation concludes with a summary chapter of all three manuscripts. Together, this dissertation progresses the nascent exploration of how researchers and practitioners alike can promote employee wellbeing and positive organizational change using an integrated AI and job crafting approach.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».