Burnout among Chinese EFL university instructors: a mixed-methods exploration of school climate, job demands, and emotion regulation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Teacher burnout is a significant global concern in higher education, impacting instructor well-being and educational quality. English as a Foreign Language (EFL) instructors in Chinese universities face unique pressures that may heighten their burnout vulnerability. This mixed-methods study, guided by the Job Demands-Resources (JD-R) model, investigated the intricate relationships between perceived school climate, challenging job demands, emotion regulation, and teacher burnout among Chinese EFL university instructors. Methods: The study employed an explanatory sequential mixed-methods design. Quantitative data were collected from 478 Chinese EFL university instructors using scales assessing perceived school climate, challenging job demands, emotion regulation, and burnout; these data were analyzed using confirmatory factor analysis and structural equation modeling. Subsequently, qualitative data were gathered through semi-structured interviews with 21 instructors, selected purposively from the quantitative sample, and analyzed using thematic analysis to provide deeper insights. Results: Quantitative analysis revealed that a positive perceived school climate was associated with lower burnout, while high challenging job demands were associated with higher burnout. Emotion regulation significantly mediated these relationships, buffering the negative effects of job demands and enhancing the positive effects of school climate. The qualitative analysis yielded three key themes: (1) The Supportive yet Stifling School Climate, which highlighted appreciation for collegiality alongside constraints from rigidity and hierarchy; (2) The Weight of Unrealistic Expectations, detailing heavy workloads and competing demands; and (3) Navigating the Emotional Landscape, describing instructors' strategies and challenges in managing emotions. These themes provided rich context, illustrating how instructors navigate institutional structures, workloads, and emotional stressors. Discussion: The findings underscore that both work environment characteristics (school climate and job demands) and personal resources (emotion regulation) are crucial in understanding EFL teacher burnout in the Chinese university context. The integrated results highlight the importance of fostering positive, supportive school climates that promote autonomy and recognize teaching excellence, alongside providing resources and support to help instructors manage job demands and enhance their emotion regulation skills.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».