Effective Social-emotional Learning Strategies in the Online University Classroom
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing prevalence of online education, especially since the pandemic, there is a growing need to explore effective strategies for fostering social-emotional learning (SEL) in virtual university classrooms. The key components of SEL are self-awareness, self-management, social awareness, relationship skills, and responsible decision-making. In this study, the researcher explores effective SEL strategies in online university classrooms. Although researchers have widely investigated the topic of SEL programs in K-12 settings, few have focused on SEL strategies in adult-level or university settings, specifically for online environments. In this qualitative, phenomenological study, the researcher investigates professor perceptions regarding effective SEL strategies in university online environments. Participants in the study are professors with experience teaching at the graduate or undergraduate level in a private university in Tennessee. The researcher collects data from a questionnaire, semi-structured interviews, and a focus group discussion. Several strategies emerge as effective in promoting SEL, including sympathy building, supportive environment, and building connections. By implementing these strategies, educators can effectively promote SEL in online university classrooms, thereby enhancing the overall well-being of students, academic success, and readiness for the online environment. However, further research is warranted on the implementation of these strategies in diverse online learning environments.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle