Is teacher humor an asset in classroom management? Examining its association with students’ well-being, sense of school belonging, and engagement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study used the instructional humor processing theory to test how different humor subtypes employed by teachers (course-related, course-unrelated, self-disparaging, other-disparaging) relate to students’ well-being, sense of belonging, and engagement. The participants comprised 395 students (boys = 106; girls = 270; other = 8; NA = 11) (secondary school students = 291; primary school students = 97, NA = 7) from five public school boards located in rural areas, and one private secondary school situated in an urban area (M age = 14.11) with a proportion of 93% speaking French at home. Correlational and structural equation modeling methods were used to analyze these relationships. Results showed that only humor related to course content (positive association) and other-disparaging humor (negative association) were significantly associated with the sense of belonging, which, in turn, was positively associated with a cognitive, affective, and behavioral engagement. Results also showed that only course-related humor (positive association) and unrelated humor (negative association) were significantly associated with students’ emotional well-being, which, in turn, was positively associated with cognitive and affective engagement. As far as this study is concerned, humor in the classroom should be course-related when it comes to supporting students’ emotional well-being, sense of belonging, and engagement.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».