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Enregistrement W7037678908

Engaging Students in Social Emotional Learning During the COVID-19 Pandemic: The Lived Experience of Three High School Teachers in the United States

2023· article· en· W7037678908 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStonefly species taxonomy and ecology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumSchool teachersTheme (computing)Context (archaeology)PaceLived experienceProfessional developmentSocial studies
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although Social Emotional Learning (SEL) is recommended for grades K-12, research suggests that what is effective in elementary and middle schools—having a separate SEL curriculum—is less effective in high schools (Yeager, 2017). Instead, engaging high school students in SEL through pedagogic practice and the subject area curriculum is encouraged. To do this, high school teachers need SEL instruction and supports, but report few available opportunities (Hamilton et al., 2019). Additionally, few SEL studies exist in the secondary context to help guide high school teachers, and the COVID-19 pandemic further emphasized the need for SEL. To begin to address this gap in SEL research, a series of classroom observations and interviews were conducted to better understand three high school teachers’ lived experiences of SEL. Using an approach inspired by Max van Manen’s (2016) hermeneutic phenomenology, a common theme emerged. The teachers all identified adapting the pace of curriculum during the COVID-19 pandemic as a phenomenon that inherently engaged students in SEL. The implications of this finding for teacher education and professional learning are considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,304
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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