The Cascade Effect of an Eight-Week smartEducation Program for Educators: An Inductive Qualitative Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Interest in integrating mindfulness-based interventions (MBIs) into primary and secondary education systems to reduce educator burnout and attrition is rapidly increasing at a policy level. However, most MBIs focus on delivering mindfulness to students over educator wellbeing, leaving little resources for wellness-focused training. Additionally, MBI research to date has focused on effectiveness through quantitative approaches, resulting in the omission of subjective perspectives. In the current study, we examined a complementary program–Stress Management and Resiliency Techniques Education (smartEducation)–which focuses on developing mindfulness skillsets in educators. Through a retrospective inductive qualitative content analysis of 86 participants’ reflections, we sought to clarify educators’ perspectives on the effects of the program and the potential mechanisms of change through which the program had these effects. We found that (a) smartEducation participants experienced positive program effects and acquisition of mindfulness skills that affected individual wellbeing as well as producing a significant “cascade effect” downstream (e.g., students, colleagues) and (b) found support for four potential mechanisms of change. The smartEducation program represents a preventative mental health initiative tailored to educators. With the current levels of burnout and attrition amongst educators, further research, policies, and implementation of complementary approaches are more vital than ever to bolster educational communities.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».