Understanding the Use of Social and Emotional Learning in Elementary Schools: A Theory of Planned Behaviour Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Research has demonstrated that social-emotional learning (SEL) positively influences myriad domains of children's development. However, the underlying mechanisms influencing teachers' adoption of SEL remain underexplored. Guided by the Theory of Planned Behaviour (TPB), this quantitative cross-sectional study sought to elucidate the factors that motivate teachers to adopt SEL teaching practices. The study's sample included 166 volunteer teachers in Luxembourg, recruited as part of a nationwide educational survey. Of these, 82.5% were women. Participants were recruited through convenience sampling, ensuring diversity in socio-economic backgrounds, grade levels, and student needs. Although these findings are based on self-reported data, they offer novel insights by quantifying teachers' engagement with SEL, with over 50% already implementing related activities. Structural equation modelling shows that the TPB model accounted for 49% of the variance in teachers' intentions and 44% of the variance in the adoption of SEL practices. Higher intention and self-efficacy predicted more frequent SEL implementation. Teachers with positive SEL attitudes and higher self-efficacy showed greater intention to implement SEL. These findings underscore the significance of cultivating positive attitudes and self-efficacy to facilitate the effective implementation of SEL in educational settings. The role of teacher gender and audience, as well as implications for teaching, professional development, and SEL research, are discussed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».