Teaching English Language Learners Who Have Trauma Experiences: Healthy Boundaries, Happy Teachers
Notice bibliographique
Résumé
English language teachers, especially those working with refugees and vulnerable populations, are at risk of empathy-based stress (e.g., burnout, compassion fatigue, vicarious trauma). Due to conditions prevalent in the English language teaching context and relationships of trust that develop classrooms, instructors may inadvertently be exposed to and impacted by learner trauma. Over time, empathetic engagement and hearing troubling stories can result in vicarious trauma. One key factor that puts instructors at risk of vicarious trauma and other empathy-based stress is unclear boundaries. In this article, we draw on data from 44 semi-structured ethnographic interviews with language instructors who self-identified as being negatively impacted by their work with learners who have had trauma experiences. We report specifically on themes related to boundaries that emerged from the data. The findings focus on factors that contribute to crossed boundaries, such as overfamiliarity, role misperception, a saviour mentality, and dual relationships. We also describe benefits of and strategies for setting and maintaining boundaries. The article concludes with implications and recommendations for policy makers, organizational decision makers, and English language instructors.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».