Educator understanding of self-regulation and implications for classroom facilitation: A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
There is growing concern about the mental health and resilience of today’s children and difficulties with self-regulation are implicated in educational outcomes, cognitive problems, internalizing problems such as depression and anxiety, externalizing problems such as aggression, and physical health problems. Self-regulation is a growing topic of interest in a variety of disciplines and there are 447 different interpretations of what self-regulation means in the literature, which makes it difficult for educators to interpret and apply it in their classrooms. Due to advances in neuroscience, the Ontario Ministry of Education shifted toward a neurophysiological framework for the Self-Regulation and Well-Being Frame of the Kindergarten Program. The current study examined which frameworks Ontario kindergarten educators were using by analyzing the ways they described and facilitated self-regulation in the classroom through surveys, interviews, report cards, and classroom observations. Findings revealed that educators: have little experience and training with resources aligned with the Kindergarten Program’s approach to self-regulation, describe self-regulation as self-control, and facilitate self-regulation using a learning strategies approach. Educators were observed using fewer than a third of ministry self-regulation recommendations in the classroom. Implications and recommendations for aligning educator practices with the Kindergarten Program’s framework are discussed.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».