Understanding the Needs of Primary School Teachers in Supporting Their Students' Emotion Regulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accumulating evidence has underscored the importance of fostering children's emotion regulation (ER) within primary school settings and the role of teachers in such efforts. This study sought to assess the needs of teachers in supporting students' ER, through a better understanding of teachers' perceptions and use of healthy versus unhealthy ER strategies in the classroom. METHODS: Primary school teachers (n = 212; 91% female) completed an online, researcher-developed needs assessment survey assessing their perceptions regarding the importance of ER instruction and challenges surrounding children's ER, as well as the perceived effectiveness and reported use of healthy and unhealthy ER strategies in the classroom. RESULTS: Cochran's Q and chi-square analyses revealed misperceptions regarding the effectiveness of healthy and unhealthy strategies, as well as discrepancies between teachers' perceptions regarding the effectiveness of specific healthy strategies (eg, meditation) and their reported use of them. CONCLUSIONS: While teachers recognize the growing importance of fostering ER in the classroom, the present findings suggest that there is a need for more professional development regarding the effectiveness and implementation of ER strategies in the primary school context. Efforts should be made to provide teachers with concrete recommendations for the implementation of ER strategies in the classroom.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».