Challenges of Teaching Economics in International Exchange Programs
Notice bibliographique
Résumé
For decades, many faculty and students visited all the continents through international exchange programs. As proven by the well-known programs, the Fulbright Programs in the U.S and the European Erasmus Programs have significantly contributed in the development of international exchange programs. Today, with the accelerating rate of globalization, Business Schools are focusing their effort on faculty and students’ ability to move using global research partnerships, and improving their curriculum to reach their goals. In the meantime, with the current labor market requiring graduates to know one or more foreign languages and to have intercultural skills, having the opportunities to interconnect in global setting, Universities and Colleges are mostly emphasizing on internationalization and exchange programs. Also, the number of students involved in global programs overseas significantly increased during the last decades until now. As globalization involves interconnected political, economical, cultural and social aspects, teaching economics in exchange programs is also affected and other subject as well. Relevant teaching strategies and methods have to be implemented to address the challenges faced by the international students and faculties with diverse cultural and academic background. This paper discusses the issue of why and how faculty should teach in international program? It also investigates different approaches of teaching economics in exchange programs including an understanding of different cultures and societies in learning and teaching environment. It finally explores how international exchange programs have persuaded Faculty across many Universities and higher education institutions to develop teaching styles and new courses emphasizing global economics or international Business.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».