Chinese Graduate Students at North American Universities: Learning Challenges and Coping Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The paper investigated four Chinese graduate students’ perceptions of the challenges they face and the coping strategies they use in their English academic learning at two North American universities. They reported experiencing the following seven major challenges in their academic learning: 1) financial difficulties; 2) problems in using English for academic purposes; 3) frustrations in becoming a permanent resident; 4) difficulty in adapting to the classroom learning environment; 5) lack of critical thinking skills; 6) acculturation problems; and 7) loneliness and academic anxiety. For each of the seven challenges they have developed corresponding coping strategies. Cet article examine la perception des défis auxquels devaient faire face quatre étudiants chinois et les stratégies qu’ils employaient pour survivre dans le milieu d’apprentissage académique anglais de deux universités en Amérique du nord. Ils ont éprouvé, disaient-ils dans leurs récits, les sept défis importants suivants: 1) des difficultés financières; 2) des problèmes sur l’usage de l’anglais pour des fins académiques; 3) des frustrations dans leurs applications pour la résidence permanente; 4) des difficultés d’adaptation au milieu d’apprentissage de leurs classes; 5) un manque d'aptitude d’esprit crituque; 6) des problèmes d’acculturation; et 7) la solitude et l'anxiété académique. Pour chacun de ces défis, ils ont développé des stratégies de survie correspondantes.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».