What do Teachers do to Show They Care? Learning From the Voices of Early Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
This mixed methods study examined how middle school students (ages 11–13) in middle-class neighborhoods in Western Canada characterized a caring teacher. Specifically, qualitative content analysis was conducted on 199 sixth and seventh grade students’ written responses to the question “What are three things that teachers do to show they care?” Guided by recent work in the area of mindfulness in teaching, we identified 19 themes: one was categorized as General Teaching (e.g., “They teach”), and 18 that were grouped into one of three thematic categories associated with mindful teaching: Calm (e.g., calm/not reactive), Clear (e.g., democratic communication), and Kind (e.g., empathy). In their descriptions of caring teachers, almost all students (97.5%) used Kind themes, while many used Clear themes (41%); with fewer students using Calm (13.6%) or General Teaching (10.6%) themes. Chi square analyses revealed that girls were more likely to mention Clear themes compared to boys, while boys were more likely to use the specific themes of nurturance and helpfulness. Additional demographic differences were also explored. This research adds to the growing body of studies aimed at elucidating the role of mindful teaching in caring student-teacher relationships, particularly from the perspectives of early adolescents.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».