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Enregistrement W7132894154

Navigating the Mandate: Teachers’ Perspectives and Practices in Social-Emotional Learning in Ontario

2025· dissertation· W7132894154 sur OpenAlexaffabout
Erica Nicole Larsen

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumAmbiguityContent analysisSubject (documents)Curriculum developmentWork (physics)Public policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social-emotional learning (SEL) is increasingly recognized as essential for student success, contributing to both academic achievement and overall well-being (Durlak et al., 2022). Teachers play a central role in implementing SEL in schools, and as such, their understanding of SEL, their training, and the degree of administrative and policy support all influence how effectively SEL is integrated into their teaching practices (Brackett et al., 2012). While there is extensive research examining SEL in schools, much of this research has been conducted in the United States, where education systems and policies differ significantly from those in Canada. This work addresses this gap by investigating the presence of SEL in Ontario’s curriculum and how Ontario teachers translate these policies into practice.A document analysis of Ontario’s curriculum documents revealed that while SEL various subject areas referenced SEL, inconsistencies in how the documents address SEL may result in it being overlooked. Further, there is a lack of explicit information regarding how to effectively integrate SEL content and the developmental trajectory of these skills. The treatment of SEL in the Ontario curriculum creates ambiguity for teachers, leaving the onus on them to develop a comprehensive approach to SEL from fragmented content. Findings from the survey of Ontario elementary teachers identified four distinct teacher dispositions toward SEL through Latent Profile Analysis (LPA). These profiles differed in their attitude towards, comfort with, commitment to training in, and perceived support from their administration for SEL. Findings indicated differences between profiles based on teachers’ years of teaching experience, teacher gender, and the amount of prior training in SEL. Further analysis revealed an association between teachers’ profile membership and their approaches to implementing SEL and using the SEL content in curriculum documents. These findings highlight a disconnect between SEL policy and practice, emphasizing the need for changes to ensure meaningful and consistent SEL implementation across Ontario. The discussion provides considerations and recommendations for policy content, policymaking, and teaching practices, focusing on supporting teachers and recognizing their agency as policy implementors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0250,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,384 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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