Trauma informed education predictors and supportive strategies for educators
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to bridge this gap by investigating trauma, identifying successful identification techniques, and offering suggestions on how teachers can support students after they have experienced trauma. This research utilizes a quantitative method to look at how teachers in higher education can help their students deal with trauma that can arise from personal, academic, social, or systemic stressors. For this purpose, 101 educators were randomly selected from different public and private universities of Multan, Pakistan, to contribute to new areas of interest in pedagogical perspectives. Quantitative data analysis was done in SPSS v.23 to test the hypotheses related to the direct impact of trauma awareness (TA), social-emotional learning (SEL), and mental health collaboration (MHC) on trauma-informed education practices (TIEP) of educators, as well as their indirect effect through educators’ professional development (PD). Results reveal that trauma awareness (TA), social emotional learning (SEL), and mental health collaboration (MHC) are significant predictors of trauma-informed education practices (TIEP) and professional development (PD) of educators at the higher education level. These findings indicate that educators who are at a better level of TA, SEL, MHC, and PD are more likely to implement supportive strategies to improve trauma-affected students’ psychological as well as academic performance in their classroom settings. This study has analyzed the effectiveness of pedagogical methods on the learning behavior of trauma-affected students by employing the theoretical lens of trauma theory and social-emotional learning theory. While major determinants of TA, SEL, MHC, TIEP, and PD are empirically and statistically examined to understand the proper form of their relationship.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».