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Enregistrement W2292864190 · doi:10.1080/14675986.2015.1109773

An intercontinental inquiry on multicultural education: Canadian and Hong Kong university students connected through a Web 2.0 learning environment

2015· article· en· W2292864190 sur OpenAlexafffundabout
Jia Li, Zheng Zhang

Notice bibliographique

RevueIntercultural Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaChinese University of Hong KongUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésMulticulturalismPedagogyCultural competenceSociologyMulticultural educationScripting languageEmpowermentThematic analysisCompetence (human resources)ConstructivePsychologyQualitative researchPolitical scienceComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adopting Cummins’ model of intervention for collaborative empowerment, this study reports on a transnational project that examines (1) the effectiveness of enhancing critical cultural awareness by engaging culturally diverse university students in online discussions and (2) students’ perspectives on understanding different cultures through mass media and technology advances. Thirty-five Canadian and 47 Hong Kong university students participated in the project integrating aspects of multicultural education. The results of thematic analysis of the scripts of their postings showed that the innovative learning environment provided students an authentic and constructive intercultural learning experience. It enhanced their cultural sensitivity and competence and reinforced their critical awareness of various texts, information, and discourse arising from the use of new technologies. The results indicated that, when paired with appropriate instructional design, Web 2.0 technologies have a great potential to facilitate multicultural education and practices through effectively forming transnational learning communities that harness the strengths of diverse students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0260,008
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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