Emotion Coaching Practice With the Whole School Approach “Emotionally Friendly Kindergarten Transformation Program” Process Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The preschool period must be the starting point for the same attitude among all education stakeholders to achieve sustainable improvement and permanent change. Undoubtedly, a supportive classroom environment with a bond and an emotion-oriented approach contributes to children’s intellectual and personal development. Emotion coaching is a relational behavior management approach that enables people/children to realize the emotions they are experiencing. The whole school approach facilitates the development of a common language between stakeholders. There is a need for studies that address emotion coaching and the whole approach together in early childhood. This study examined stakeholders’ perspectives on implementing the Emotion-Friendly Kindergarten Transformation Program (EFKTP), an emotion coaching program based on a whole school approach. Based on the case study method, the study consists of 34 individuals, including all stakeholders. The data were collected through focus group interviews and semistructured interviews with stakeholders regarding the eight stages of the EFKTP program. Descriptive and content analysis methods were used to evaluate the program’s overall impact. The results suggest that school applications of the program enhance children’s emotional repertoire and behavioral control, home activities enhance communication and relationships between children and their families, and emotion coaching training to stakeholders improves self-efficacy perceptions among teachers and parents.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».