MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2058375989 · doi:10.5539/ass.v11n10p153

International Student’s Academic Achievement: Contribution of Gender, Self-efficacy and Socio-cultural Adjustment

2015· article· en· W2058375989 sur OpenAlexvenueno aff
Aqeel Khan, Abdul Rahim Hamdan, Roslee Ahmad, Mohamed Sharif Mustaffa

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi Malaysia
Mots-clésKuala lumpurPsychologyAcademic achievementSelf-efficacySocial psychologyRegression analysisDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International students who pursue their education in other country have to cope various challenges related to their adjustment. Successful adjustment to higher learning institution becomes an important issue, failure to which may hinder self-efficacy and their academic achievement. Aim of current research is to investigate the influence of self-efficacy, and socio-cultural adjustment on their academic achievement among International students in Malaysia. Two hundreds International students were randomly selected from the Kuala Lumpur, Out of these 100 belongs to male and 100 belong to female category. The age range of the respondents are 17 to 27 years (Mean=20.55). Various psychological constructs were used to assess the studied variables. Correlational and regression statistical analysis were applied. Findings reveal significant positive correlation in academic achievement with socio-cultural adjustment and self-efficacy. Gender, self-efficacy and socio-cultural adjustment significantly predicts students’ academic achievement. Findings proved gender, self-efficacy and socio-cultural adjustment significantly effecting International student’s academic achievement among International students in Malaysia. Implications for International students are significant in terms of countering adjustment problems by developing self-efficacy and cultural values as a result academic achievement may improve.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetInternational Student and Expatriate ChallengesTravaux en français237 207