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Enregistrement W2140817155 · doi:10.5539/hes.v2n3p102

Campus Life for International Students: Exploring Students’ Perceptions of Quality Learning Environment at a Private University

2012· article· en· W2140817155 sur OpenAlexvenueno aff
Ernest Lim Kok Seng, Catheryn Khoo‐Lattimore

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Environments and Student Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearning environmentQuality (philosophy)Higher educationPerceptionQualitative researchConstruct (python library)Government (linguistics)PsychologyPerspective (graphical)Medical educationPedagogyMathematics educationSociologyPolitical scienceComputer scienceMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of international students enrolling at higher learning institutions in Malaysia is increasing each year. However, the quality of learning environment is not always easy to measure, particularly for private universities which are not financially aided by the government, where the learning environment is characterized by their physical construct, quality of staff and academic atmosphere. There have been numerical quantitative researches on the perceptions of university quality learning environment but it is argued that a qualitative approach would add to existing knowledge by providing deeper insights, and from a different perspective. The purpose of the present study was to explore international students’ perceptions of a private university through individual in-depth interviews. 15 international students from ten different countries were selected for this study. Various themes emerged from the interviews, some of which have not yet been uncovered in past research investigating learning environment. The findings provide evidence that students expressed their common expectations, concerns, and hopes for a quality university learning environment. This study also provides support for the employment of qualitative approach in the study of perception and quality learning environment.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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