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Enregistrement W2605481762 · doi:10.5539/ass.v13n5p158

Role of EMI and Resultant Impact on Career Development of Chinese Students

2017· article· en· W2605481762 sur OpenAlexvenueno aff
HE Xiao-yong, Lixia Wen, Ravikiran Honavar Divyashreem

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEMIInternationalizationChinaInternationalization of Higher EducationMainland ChinaBusinessMarketingPolitical sciencePublic relationsPsychologyComputer scienceTelecommunicationsElectromagnetic interferenceInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the ever-changing trends in internationalization of higher education in the recent past, English has been adopted as an effective medium of instruction for many students in various universities all over the world. However, with all its merits, evidence shows that English medium of instruction (EMI) is not very much popular mode of learning in universities across mainland China.This research is an endeavor to highlight the merits of EMI and its associate linkages to career development of Chinese students. While comparing with Chinese medium of instructions (CMI), the findings of this paper have suggested that EMI has a positive impact on the career development of students. Those students who have taken courses in English medium have received better jobs and more opportunities for fair career growth. It is further argued that EMI not only assist the individuals in shaping their better future, but it also facilitates in providing efficient labor force for the growing economies. As part of globalization, large numbers of firms are pouring into China. Resultantly, various companies are vigorously searching for graduates with high level of English proficiency. To this end, the role of EMI programs is highly significant in providing right candidates for the corporate sector. Given the need of current employers, it is highly recommended to establish more EMI programs in Chinese institutions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,859

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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