Academic Adjustment Issues in a Malaysian Research University: The Case of Cambodian, Laotian, Burmese, and Vietnamese Postgraduate Students’ Experiences
Notice bibliographique
Résumé
The Malaysian government aims to help the bottom billion countries, which are its neighbouring countries in the South East Asian region, for their human capital development through providing university postgraduate scholarship projects. Those countries include Cambodia, Laos PDR, Burma or Myanmar, and Vietnam (CLMV), which are favourite countries for its technical assistance. Due to the countries’ various educational systems, postgraduate students have experienced some academic difficulties during their studies and research in Malaysian universities. A qualitative research method is employed to investigate students’ living strategies, perception of academic success, and academic adjustment problems in a Malaysian university. Research samples were conducted conveniently selected from a total of 17 students made up of 6 Cambodian, 4 Laotian, 2 Myanmar, and 5 Vietnamese postgraduate students (47, 05% females and 52, 94% males) who have studied in the Universiti Sains Malaysia (USM) so called the Research University in the academic year 2012/2013, where they have attended the schools of educational studies, social science, and materials and mineral resource engineering. The result showed that the most difficult problem in term of academic adjustment which is English language difficulty in their new learning environment. In order to remedy such matters, they must strive to study hard, to improve English proficiency, and to make good relations with their academic staff, thesis supervisors, and other postgraduate students. In other words, social adjustment is considered as one of the important strategies that enable them to cope with the context of Malaysian culture. Based on the findings, the researchers provide recommendations to facilitate CLMV students to make better adjustments in a Malaysian research university and to achieve their academic endeavour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».