Investigating Teacher-Student Emotional Dynamics in English Language Teaching: Examining Co-Regulation Techniques and Their Impact on Learning Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this research is to explore the role of teacher-student emotional dynamics within the context of English language teaching. Co-regulation refers to the ability of one person to help another person regulate their emotions and behavior. In the context of the classroom, this means that teachers and students can work together to create a conducive environment where everyone can learn. This study explores how different methods of co-regulation used by English language teachers affect learners’ feelings, motivation levels, and academic achievement in English lessons. They include: affect copy, overt adult praise, decision making by consensus and emotion prompting scaffolding which the study used to maintain the level of students’ engagement and achievement in English language learning. The study targeted 50 ELT teachers in the 15 selected schools, and 450 students in Junior High, High and Senior High in city of Multan, Pakistan. The sampling procedure was done through stratification in an effort to sample according to grades, the type of ELT contexts, and students’ demographic profile. The techniques used consisted of direct and proximal observation of ELT context activities, completion of questionnaires and evaluation of students’ records. The findings prove that emotional co-regulation processes improve the ELT environment and students’ self-regulation skills as well as their motivation in learning English. The relationships found between teachers’ self-identified emotional literacy and the degree to which co-regulation strategies were purposefully enacted highlighted the significance of emotional intelligence in the school context. The research implies the significance of teachers’ emotional awareness and their ability to utilize specific co-regulation interventions to create a healthy and conducive environment within English language teaching.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».