Exploring the role of classroom management in the relationship between elementary school teachers’ social-emotional competence and classroom outcomes
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude a examiné le rôle des principaux facteurs de gestion de la classe (c'est-à-dire les émotions des enseignants et les styles de discipline) dans la relation entre les compétences socio-émotionnelles des enseignants et trois résultats : L'épuisement professionnel des enseignants, les relations élèves-enseignants et le comportement des élèves. Les participants étaient 123 enseignants canadiens d'école primaire (moyenne = 38, 81 % de femmes) qui ont répondu à une enquête d'auto-évaluation en ligne. Une analyse des voies de médiation a révélé que des niveaux plus élevés de compétences socio-émotionnelles étaient significativement liés à des émotions plus positives (β = .566, p < .001) et à des styles de discipline plus autoritaires (β = .424, p < .001) chez les enseignants. En outre, les émotions des enseignants ont entièrement médiatisé la relation entre la compétences socio-émotionnelles et l'épuisement professionnel (β = -.318, p < .001), et partiellement médiatisé la compétences socio-émotionnelles et les relations élèves-enseignants (β = .195, p =.005). Les styles de discipline des enseignants ont entièrement médiatisé la relation entre la compétences socio-émotionnelles et le comportement des élèves (β = .196, p =.001). Les résultats indiquent que la gestion de la classe peut jouer un rôle important dans l'impact des compétences socio-émotionnelles des enseignants. Les implications pour les formations et les programmes liés à la compétence socio-émotionnelle des enseignants sont discutées. Mots-clés: apprentissage socio-émotionnel, enseignants, gestion de classe, épuisement professionnel, relations élèves-enseignants, comportement des élèves
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».