Re-imagining professional development for social and emotional learning : a case study
Notice bibliographique
Résumé
This single descriptive case study explores how ongoing and collaborative inquiry-based professional development supports educators as they explore, develop, and apply practices that promote social and emotional learning (SEL) beyond the typical conventions of SEL programs. Educators from a large suburban school district in British Columbia, Canada, participated in a professional development initiative that spanned the 20192020 school year. Together, the teachers examined how they could provide students with opportunities to practice and apply SEL skills within classroom routines, academic instruction, and learning activities. The research study was designed to investigate the following questions: (1) How do educators enact SEL-promoting practices in their classrooms? (2) How does engaging in collaborative inquiry-based professional development support educators in their efforts to explore, develop, and apply SEL-promoting practices beyond the typical conventions of SEL programs? (3) How did COVID-19 impact teachers’ SEL practice? (The third question was developed in response to the unprecedented and unexpected context created by the COVID-19 pandemic.) Findings from this study suggest the importance of educators learning together in a community in which they can ideate, share stories, exchange resources, engage in reflective dialogue, plan instruction, and apply their learning. Results underscore the importance of attending to the relational elements of learning for both teachers and students, including co-creating learning environments that attend to learners’ emotions, foster trust, and promote academic risk taking. Implications for the role of ongoing and collaborative professional development and SEL-supportive practices are discussed.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».