An Occupational Stress Management Program for Physical Education Teachers in Rural Primary Schools: Implementation and Evaluation in Guangxi Province
Notice bibliographique
Résumé
Physical education teachers in rural primary schools experience significant occupational stress that impacts their well-being, job satisfaction, and teaching effectiveness. The rapid implementation of China’s “health first” educational policy has intensified demands on rural physical education teachers, while existing support systems remain inadequate. This research aimed to: (1) investigate occupational stressors that affect physical education teachers in rural primary schools in Guangxi Province, (2) assess current and desired states of occupational stress management support systems, and (3) develop a comprehensive occupational stress management program based on contemporary adult learning theory. A three-phase sequential mixed-methods design was employed. Phase 1 validated five occupational stressor categories through expert consultation (n=5). Phase 2 assessed current and desired states using surveys with 378 stakeholders from rural primary schools. Phase 3 developed and validated a stress management program incorporating experiential learning (70%), peer learning (20%), and formal training (10%). Five primary stressor categories were identified: student situations, work situations, parent situations, interpersonal relationships, and occupational demands. Significant gaps existed between current support levels (X̅=1.92, low level) and desired support levels (X̅=4.01, high level), with improvement gaps ranging from 1.97 to 2.17 points across all stressor categories. Expert validation confirmed high program suitability (X̅=4.65) and feasibility (X̅=4.20). This study provides the first comprehensive framework for addressing occupational stress among rural physical education teachers in China. The developed program offers a systematic, evidence-based approach combining theory and practice with demonstrated high suitability and feasibility for implementation.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».