Understanding Emotional Well‐Being and Self‐Directed Professional Development of Language Teachers in a Private School: An Ecological Perspective
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Adopting a nested model of ecological systems, this study investigated how language teachers working in a private elementary school in Turkey experienced their emotional well‐being and what factors affected their emotional well‐being and self‐directed professional development. A biodata questionnaire, semi‐structured interviews, and journal writing were leveraged to identify the participants’ dynamic changes in their well‐being and professional development. The language teachers’ emotional well‐being and their teaching experiences were qualitatively analyzed under four categories namely, micro‐, meso‐, exo‐, and macrosystems of the nested ecosystem model. A grounded theory approach was used for the qualitative analysis, and the emergent codes were compared to reveal the dimensions of the dynamic ecological changes. The findings of the study provided evidence to support the dynamically changing trajectories and variables in language teachers’ emotional well‐being and their self‐directed professional development related to individual and contextual factors, namely feeling emotionally depleted and on edge in a volatile world, precarious employment, unstable schedules, and parental pressure eclipsing teacher roles. However, the sense of cooperation and collegiality among the language teachers allowed them to cope with the challenges and empowered them to tap into their professional career goals. The findings of this study contribute to the knowledge of language teachers’ well‐being and resilience in their instructional environment and provide implications for future research for language teacher professional development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».