The Impacts of Reflective Teaching and Emotion Regulation on Work Engagement: Into Prospect of Effective Teaching in Higher Education
محل انتشار: دوفصلنامه آموزش زبان انگلیسی، دوره: 17، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 190
فایل این مقاله در 32 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TELJ-17-1_006
تاریخ نمایه سازی: 28 شهریور 1402
چکیده مقاله:
Reflective teaching (RT) and emotion regulation (ER) empower teachers to observe and evaluate themselves. Despite the long history of RT and ER, little is known about how they can influence teacher work engagement (WE). Thereby, the current research aimed at examining a structural model of English as a Foreign Language university professors’ RT, ER, and WE. In so doing, the researchers administered the English Language Teacher Reflective Inventory, The Language Teacher Emotion Regulation Inventory, and The Engaged Teacher Scale to ۳۴۱ EFL university professors. They used a Structural Equation Modelling to analyze the collected data. Findings reflected that university professors with higher reflective teaching practices were more engaged in job duties. Moreover, the findings documented that the participants who were more reflective in their teaching had higher emotion regulation. The findings offer some implications for different stakeholders.
کلیدواژه ها:
emotion regulation ، reflective teaching ، Iranian Higher Education Contexts ، work engagement ، University professors
نویسندگان
Ehsan Namaziandost
Department of General Courses, Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences, Ahvaz, Iran
Tahereh Heydarnejad
Department of English Language, Faculty of Literature and Humanities, University of Gonabad, Gonabad, Iran
Zeinab Azizi
Teaching English and Linguistics Department, Ayatollah Ozma Borujerdi University, Borujerd, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :