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Enregistrement W140209019 · doi:10.5206/cie-eci.v43i2.9252

I came, but I’m lost: Learning stories of three Chinese international students in Canada

2014· article· en· W140209019 sur OpenAlexaffvenueabout
Zhihua Zhang, Kumari Beck

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaNarrativeInternational educationPedagogyConfusionSociocultural evolutionIdentity (music)Study abroadInternational languagePower (physics)Narrative inquiryPolitical scienceSociologyPsychologyPublic relationsHigher educationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The number of international students arriving in Canada is increasing annually, with students from China accounting for the highest number. Grounded in sociocultural theories of second language learning, identity, investment and Community of Practice (CoP), this paper presents selected findings from a narrative study investigating the experiences of Chinese international students preparing for the International English Language Testing System (IELTS) tests in Canada. Based on their own accounts of English learning before and after coming to Vancouver, this paper finds that the participants recognized the capital and power of English and foreign qualifications, and regarded international education as a sanctuary from examinations in China. By comparing their current learning in different settings, they expressed confusion about engaging/disengaging in different communities, and about their past expectations, current experiences as well as future possibilities. This paper hopes to draw the attention of stakeholders (institutions and test issuing organizations) to the more nuanced challenges that international students encounter so that better support can be provided to international students learning English for academic purposes.

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)0,003
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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0430,016
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,326
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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