Swimming against the Tide: A Mixed-Methods Study of how the MARKERS Educator Wellbeing Program Changed Educators’ Relational Space
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective educator wellbeing interventions should consider the individual, relational, and contextual influences on educator wellbeing. Given the gap between the effectiveness of positive psychology interventions (PPIs) and their real-world success, it is essential to understand and adapt to the school context when integrating psychological interventions into educational settings. The MARKERS (Multiple Action Responsive Kit for Educator, Relational, and School wellbeing) educator wellbeing program is multi-level, designed to consider the individual, relational, and contextual influences on wellbeing. Its multi-foci design also allowed for adaptations to specific contexts. This study examines the impact of the MARKERS program in one school in Aotearoa New Zealand. We use a mixed methods case study approach that draws on measures of educator wellbeing, social network measures of energising interactions, and focus group data. The use of stochastic actor-oriented models (SAOMs) allowed us to examine changes to the social network over time. Findings show that MARKERS program participants experienced a significant positive change in their relational space and experienced more energising interactions, but they were ‘swimming against the tide’ as other staff in the school had fewer energising interactions with their colleagues. Our study illustrates the importance of considering the relational and contextual influences on wellbeing when evaluating educator wellbeing interventions.
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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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».