Examining the Influence of Key Demographic Variables of Preservice Teachers in a University in Ghana on Their Emotional Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This study is relevant as it highlights the crucial role of emotional intelligence (EI) in achieving long-term success and managing stress at work. The impact of demographic diversity on EI, a topic of ongoing debate, is the focus of our research. We employed a cross-sectional survey approach to investigate the potential influence of demographic variables such as age, gender, residential status, religious affiliation, and program of study on the EI of preservice teachers at the University of Ghana. We collected data from 291 participants using a self-made questionnaire and used descriptive and inferential statistics for analysis. The results showed that the only factor that significantly affected EI was age. Given that age was the only significant factor affecting EI in our study, the implications for raising EI among preservice teachers may need to be reconsidered. While our findings do not support broad demographic influences, they highlight the importance of age-related experiences in developing EI. This finding underscores the urgent need for age-inclusive policies and targeted EI development strategies in teacher training programs. These policies should be in line with the postpositivist worldview. Data was collected carefully to safeguard the participants' identities, and ethical approval was obtained. The findings highlight the value of motivating preservice teachers to live stress-free lives, engage in social activities, and maintain a healthy lifestyle to improve their emotional intelligence, self-control, social awareness, and interpersonal skills and, ultimately, increase their efficacy as future teachers.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».