Mediating knowledge through peer-to-peer interaction in a multicultural online learning environment: A case of international students in the US
Notice bibliographique
Résumé
The continuous growth of online learning and its movement towards cross-border and cross-culture education has recently taken a new turn with the epic hype that currently surrounds the development of massive open online courses (MOOCs) (Beattie-Moss, 2013). This development brings to focus the experiences of international students who take online courses designed and offered within the paradigm of Western pedagogy. Employing a sociocultural theoretical framework (Vygotsky, 1978; Scollon & Scollon, 2001), this paper examines the mediating roles that peers may play in the context of multicultural online learning environments. This two-stage, mixed methods study explored the experiences of 12 international graduate students who took fully online courses in a large research university in the northeastern region of the United States. The data included a survey, online interviews, as well as a case study that took a close look at the experiences of a female student from China. Findings of the study demonstrated that international students that come from diverse native academic backgrounds and cultures may necessitate a close relationship with peers they meet in the US courses. Peers become invaluable mediators of knowledge for international students who seek peer assistance to compensate for the lack of culture-specific knowledge and skills and to satisfy their interest in the host culture. The study suggests that course developers and facilitators should be proactive when assigning group projects and activities so as to enable close peer-to-peer interaction and opportunities for building personal relationships with other class members.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».