International Students Recruiting as an Element of Russian Universities Internationalization
Notice bibliographique
Résumé
The article falls under review category. The aim of the article is to find a solution to the problem of international student recruiting management, forming a more overall approach to recruiting management including adjacent stages. The article has been written because of the growing interest towards internationalization and foreign student recruiting as part of internationalization process. Often Russian universities see recruiting as an independent process aimed at achieving certain control numbers, whereas in the international educational space recruiting is one of the elements of interacting with foreign students. The article provides an overview of approaches to attracting foreign students both in countries having the leading position in this field (the USA, Canada) and in South Pacific countries and Eastern Europe that have recently started an active development in this area. The authors used such methods as theoretical analysis of the course, statistical data analysis, interviews with heads of departments dealing with foreign students recruiting at international educational institutions, analyzing organization of recruiting activities during international business trips. The article demonstrates that despite active state support of foreign students recruiting in the abovementioned countries, results of recruiting largely depend on activities of universities themselves. The stated goal can be reached by coherent work at two levels: state and intra-university. At the state level it means supporting continuous dialogue between universities and the Ministry of Education; at intra-university it requires using complex recruiting technology. The value of the article is in suggesting practical steps on organizing pre-recruiting, recruiting and post- recruiting activities at the university level. The article is of interest for vice-rectors on international activities aimed at foreign students recruitment, heads of international offices, and foreign students recruiting offices.
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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».