Understanding Teachers’ Views, Experiences and Their Strategies for addressing Aggression among Preschool Children in Botswana: The Case of the South East District
Notice bibliographique
Résumé
Even in the early years of childhood life, some anti-social behaviours may manifest as aggression. Although the nature of aggressive behaviours may be justified or not, accidental or not, their prevalence in preschools is a problematic issue. Research links early childhood aggressive tendencies to detrimental effects on the psychosocial well-being of a child, either at an early age or later in life. Therefore, preschool teachers are tasked with the critical role of overseeing the development of children’s social tools to regulate emotions during episodes that could lead to the manifestation of aggressive tendencies. Using a qualitative cross-sectional case study design, the researcher’s purposefully and deliberately explored six teachers’ perceptions of aggressive behaviour as well as pedagogical practices used to demotivate the manifestation and prevalence of aggressive tendencies. Data were collected from teachers, journals, and a focus group interview session in the South-East district of Botswana, specifically in Ramotswa, to accomplish this study. The social learning theory (Bandura, 1973) and Bronfenbrenner’s Ecological Systems Theory were used to understand teachers’ views, experiences, and strategies in addressing aggression to understand the problem studied. The findings illuminated that various forms of aggressive tendencies are rife in preschools with varying degrees of violence. This made teachers realise that there are thwart episodes of students’ aggressiveness through differentiated, individualistic, and educative classroom management practices. Based on these key findings, the study concludes that there is a need for collective input from parents, teachers, and relevant stakeholders in efforts to prevent the emergence of and combat aggressive tendencies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».