MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2604364505 · doi:10.5430/ijhe.v6n2p121

Understanding and Overcoming Barriers: Learning Experiences of Undergraduate Sudanese Students at an Australian University

2017· article· en· W2604364505 sur OpenAlexvenueno aff
Natalie Gately, Suzanne Ellis, Katherine F. Britton, Tina Fleming

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEdith Cowan University
Mots-clésUnrestFocus groupClass (philosophy)PsychologyPerceptionEnglish languageMedical educationExploratory researchLanguage barrierPedagogyPoliticsMathematics educationSociologyMedicinePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increase in migration of Sudanese and South Sudanese people to Australia due to civil unrest in their home country has increased the numbers of Sudanese students at university. Migrant experiences, particularly those of English as a second language, can impact negatively on education and learning. Inconsistencies between student scores on assessments and oral abilities in class prompted an exploratory project to identify barriers to success and create appropriate resources for students. The project utilised a multi-method approach to explore the experiences of the Sudanese students (n=22) enrolled at Edith Cowan University in Western Australia. Two quantitative scales examined motivations for learning and English Language Confidence. Interviews or focus groups explored the students’ perceptions of their learning and university experiences. The findings indicate that students are extrinsically motivated to study, confident in their language skills but required additional support to improve their written English. The barriers include socio-political factors unique to Sudanese students. Finally recommendations to assist these students are presented.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,342 · 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'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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Higher EducationMême sujetEducation and experiences of immigrants and refugeesTravaux en français237 207