Qualitative identification of learning effectiveness indicators among mainland Chinese students in culturally dislocated study environments
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This exploratory research project investigated how mainland Chinese business students studying overseas conceptualize and describe the learning effectiveness of ten different instructional techniques commonly encountered in their business courses. A large numbers of mainland Chinese students enroll in business courses in private international institutions in Singapore – dislocated from their home cultures – but needing to adapt to Western learning curricula and ultimately to acquire proficiency in Western business practices. Certain instructional techniques are likely to bridge the cultural gap better than others. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach – Twenty consenting students selected from 400+ geographically diverse Chinese students participating in a larger study provided face-to-face interview information on how different instructional techniques stimulated different aspects of content acquisition, learner group dynamics, decision-making, learning efficiency, comfort, flexibility, familiarity, and applicability. Findings – Interviewees' free-form descriptions of “learning effectiveness” included phrases such as “quality of learning”, “control over my learning”, “scope of knowledge”, “efficiency of learning”, “gaining/acquiring knowledge”, “understanding theories”, “flexibility in time and place”, “applicability of new information”, “attractive learning environment”, “[absence of] ambiguity and uncertainty”, “security and ease of mind”, etc. Their 340 descriptors were classified into 30 qualitative indicator categories, four of them common to many instructional techniques and ten more specific to individual techniques. Originality/value – Although Chinese mainland students generally prefer rote-learning styles of instructional techniques due to their prolonged exposure to it, rote-style techniques may not always be the preferred choices for learning effectiveness and adaptation to new culture norms and practices. This paper reports qualitative “consultations” with learners in new cultures and argues for holistic and engaged approaches to learning effectiveness for students dislocated from their home cultures while providing a starting-point for further research in mainland Chinese students' Western-based business education in Singapore and elsewhere.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».