Psychosocial Outcomes from Self-Directed Learning and Team Mindfulness in Public Education Settings to Reduce Burnout
Notice bibliographique
Résumé
Attaining psychosocial health for learners self-identifying as burned out is challenging. Yet, positive psychosocial outcomes are possible. Learner burnout is reducible if learners accept their and others’ rights to self-direct their learning. This acceptance requires a community that demonstrates team mindfulness. Successful self-directed learning with team mindfulness is possible at diverse academic levels and in various public education settings. The author co-founded three such educational initiatives aiming to reduce burnout in learners. To reveal the results, the author assesses the total works published since 2020 regarding these initiatives, using narrative methodology. Some form of consensus decision-making is imperative for team mindfulness—it may take different forms. For these initiatives to succeed online, a participant-trusted facilitator who takes on the role of an authentic leader is necessary. If one is lacking, the participants may achieve positive psychological outcomes but not the positive social consequences of a decision-making method upholding team mindfulness. In working with burned-out learners, positive sociological outcomes are possible when a group focuses on self-directed learning and has a learning-related team mindfulness goal in common. By summarizing the positive psychosocial effects regarding burnout and outlining the difficulties of these publicly supported programs for self-directed learning, future research directions are suggested on this topic.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».