Competências emocionais de professores portugueses em contexto de pandemia covid-19
Bibliographic record
Abstract
O confinamento imposto pela COVID-19 levou os professores/educadores-de-infância a adaptarem- se a uma nova modalidade de trabalho para cumprirem as metas curriculares. As alterações do dia-a-dia, associadas à situação com que todos nos deparamos, têm desencadeado a vivência de emoções intensas, alterado as dinâmicas de relacionamento e exigido competências emocionais fundamentais. OBJETIVO Averiguar a relação entre as competências emocionais dos professores/educadoresde-infância e o nível de ensino que lecionam, em contexto COVID-19, bem como a influência de fatores individuais e familiares nessas competências. METODOLOGIA Foi um estudo transversal, descritivo e correlacional em que se aplicou um questionário misto (questões abertas e questões fechadas) on-line, o qual incluiu a escala Wong and Law Emotional Intelligence Scale (WLEIS) já adaptada e validada para a população adulta Portuguesa. As quatro dimensões desta escala são: Avaliação das próprias emoções, Avaliação das emoções dos outros, Uso das Emoções e Regulação das Emoções. A amostra incluiu 302 professores/educadores (245 mulheres; 57 homens). As faixas etárias predominantes foram 41—50 anos (43,7%) e 51—60 anos (38,1%). O nível de ensino predominante foi o Secundário com 27,8%. RESULTADOS A dimensão de competência emocional dos professores/educadores em que se registou um valor médio mais baixo foi regulação das emoções (M=3,21). Aplicando a correlação de Pearson com o ciclo de ensino não se encontrou significado estatístico em nenhuma das quatro dimensões de competência emocional. Em termos de dificuldades para trabalhar à distância, foram relatados obstáculos no uso da plataforma por 90 inquiridos, acréscimo e maior volume de trabalho com solicitações contínuas por 67 e ainda situação de exaustão por 5. Quanto a alterações na vida profissional, 71 docentes referiram métodos de trabalho/pedagógicos. CONCLUSÕES Não se notaram diferenças significativas em função do nível de ensino, antes uma dificuldade de regulação de emoções por parte de todos os grupos, concluindo-se que a problemática afeta globalmente todos os professores/educadores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".