A Qualitative Study Exploring Teachers’ Understanding of Trauma and Trauma-Informed Education in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of trauma in children and its impact on learning and behaviours is well documented in the literature (Felitti et al., 1998, or Desautels, 2020). Without sufficient education on how to support students who have been impacted by trauma, even the most skilled and compassionate teacher can unintentionally exacerbate students’ learning experiences and cause further harm (Robson & Mastrangelo, 2018) . Although trauma-informed education programs with enhanced teacher training are emerging, many teachers are working in settings that have not yet adopted this approach. This study aimed to address the gaps regarding the understanding of trauma-informed capacity of Saskatchewan teachers who are working in schools without established trauma-informed programs. The two research questions that guided the study included: (a) What are Saskatchewan elementary school teachers’ understanding of trauma?, (b) How may/have teachers benefit(ed) from trauma-informed education?. Semi-structured interviews were used to collect data from six elementary teachers from two school divisions in the province. The data was analyzed using the six phases of thematic analysis identified by Braun & Clarke (2006). The results yielded four themes: (a) a lack of trauma-informed education, (b) the large extent of trauma, (c) the teacher’s role, and (d) the value of relationships. Recommendations include the need for trauma education for in-service and pre-service teachers which may impact the educational experience of students.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».