Enfrentando Desafios Metodológicos em ECRs de Acompanhamento Durante a Pandemia COVID-19: O Impacto do Jogo de Bom Comportamento e MyTeachingPartnerTM no Burnout Professor e Autoeficácia

O que aconteceu

A retenção de professores em início de carreira é uma questão crítica na educação, com burnout e autoeficácia servindo como precursores importantes para os professores que saem do campo. Uma integração do PAX Good Behavior Game (GBG; Barrish et al., 1969) e MyTeachingPartner (MTP; Allen et al., 2015) foi testada em um ensaio controlado randomizado (RCT) para investigar se os programas combinados melhorariam os resultados em longo prazo para professores de carreira inicial. No entanto, devido à pandemia de COVID-19, houve uma maior proporção de dados em falta e atrito na coleta de dados de seguimento do que seria esperado. O presente artigo se concentrou especificamente nos impactos da intervenção sobre o burnout e a autoeficácia relatadas pelos professores através da pandemia de COVID-19 e explorou várias abordagens para abordar os dados em falta como exemplo ilustrativo para outros pesquisadores que também podem ter enfrentado desafios de dados em falta devido à pandemia. Os participantes incluídos no ensaio original foram N = 188 professores do início da carreira (classes K-3) que foram aleatoriamente designados para a intervenção (isto é, GBG + MTP; n = 94 professores) ou condição de controle (n = 94) e forneceram dados basais. Especificamente, os professores relataram o seu esgotamento e autoeficácia na pré-intervenção (queda), pós-intervenção (primavera), 1 ano de pós-intervenção (em outono e primavera), COVID Ano 1 (primavera 2021) e COVID Ano 2 (primavera 2022). Realizamos uma série de análises de resultados sob diferentes pressupostos de dados em falta (ou seja, MCAR, MAR, NMAR). Houve achados mistos (ou seja, nulos e benéficos) em relação aos impactos do GBG + MTP no burnout, que variaram entre os pressupostos de dados em falta; no entanto, não houve impactos do GBG + MTP na autoeficácia. Este estudo também pode fornecer uma visão para outros pesquisadores que se deparam com desafios semelhantes ao analisar dados de seguimento coletados durante a pandemia de COVID-19, pois destacamos prós e contras de várias abordagens diferentes para modelagem de dados em falta relacionados ao desgaste devido à pandemia de COVID-19 e encerramentos escolares relacionados.