Prioritizing Mental Well-being in Emerging Educational Models: Strategies for Integrating Social and Emotional Learning (SEL) to Support Student Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
This paper conducts a comprehensive review of the effectiveness of integrating Social and Emotional Learning (SEL) practices into emerging educational models to support student mental well-being, with a particular focus on Canadian contexts. Employing a systematic literature review methodology, the study utilized Google Scholar as the primary database, filtering results based on inclusion and exclusion criteria, emphasizing relevance, quality, and recency. The main findings underscore a research gap between acknowledgment of the importance of SEL, and its implementation in Canadian schools. Strategies for integrating SEL into educational settings are reviewed, highlighting ongoing initiatives of British Columbia aimed at advancing SEL within teacher training programs and educational policies. The study also highlights escalating concerns regarding the mental health of Canadian children and youth, impaired by the COVID-19 pandemic. Implications for educational policy and practice, including promoting systematic assessment of students’ social-emotional skills and ensuring the appropriate developmental delivery of SEL through content, are emphasized as key considerations for educational policymakers and practitioners. The paper concludes that a holistic approach is advocated for fostering Canadian children and youth's social-emotional skills, crucial for their well-being and success in educational settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».