Enhancing Language Teachers' Well‐Being Through Positive Psychology Interventions: A Mixed‐Methods Study Focusing on Gratitude Journaling
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Despite increasing attention to teacher well‐being over the past years, few studies have explored the outcomes resulting from implementing low‐cost, teacher‐directed interventions grounded in a positive psychology perspective. In addressing this gap, this study investigated the effects of an 8‐week gratitude journaling intervention on the well‐being of language teachers in Iran, using a convergent mixed‐methods approach. A total of 40 EFL teachers were selected using purposive and convenience sampling techniques and participated in a randomized controlled trial. Data were collected through validated scales measuring gratitude and subjective well‐being. Quantitative results analyzed using mixed ANOVA demonstrated significant improvements in all well‐being dimensions post‐intervention, with the largest effect observed in social well‐being (partial η 2 = 0.252, p < 0.001). These findings suggest that gratitude journaling effectively enhances both individual and social facets of well‐being among teachers. Furthermore, multivariate tests indicated significant interactions between time (pre‐ and post‐intervention) and group (experimental vs. control), particularly highlighting the role of the intervention in these improvements. The qualitative strand, analyzed through thematic analysis, revealed three primary themes: (1) enhanced emotional resilience, (2) strengthened social well‐being, and (3) promoted personal and professional growth, which provided deeper insights into the teachers' experiences and the subjective benefits of the intervention. The study reveals the potential of gratitude interventions in improving well‐being and fostering a positive educational environment. The findings have implications for enhancing teacher well‐being and also to the practical application of positive psychology in educational settings.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».