Development and Validation of a Measure to Assess Early Adolescents’ Perceptions of Caring Student-Teacher Relationships
Notice bibliographique
Résumé
There is accruing evidence documenting the importance of caring student-teacher relationships in fostering students’ social and emotional competence (SEC), well-being, and school success, particularly during early adolescence. However, few studies have investigated dimensions of caring student-teacher relationships from the perspective of early adolescents. This study describes the development and validation of the Caring Student-Teacher Relationship (CSTR) scale. Participants included 222 sixth and seventh grade middle school students who completed the CSTR and self-report measures of classroom supportiveness, prosociality, well-being, and school functioning. Students also assessed their teachers’ SEC. Classroom teachers ( n = 14) completed self-report measures of mindfulness in teaching and burnout, reported on closeness and conflict in their relationships with students, and rated students’ SECs and academic success. Results from an Exploratory Factory Analysis (EFA) indicated high internal consistency of the CSTR and a two-factor solution: Teacher Support and Attunement and Caring Teacher Qualities . Further analyses revealed that the two factors of the CSTR were related in expected directions to measures of teacher support (e.g., academic and personal) and SEC, and to students’ reports of classroom supportiveness, prosociality, well-being, and school functioning. Positive associations of the two CSTR factors to teacher reports of students’ SEC and academic success were also found. The two factors of the CSTR were positively associated with teachers’ reports of mindfulness in teaching and negatively associated with teachers’ burnout. These findings have implications for understanding the role that students’ perceptions of student-teacher relationships may play in promoting their positive adaptation and success in school.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».