English-Medium Instruction in Self-Financing Tertiary Institutions in Hong Kong – Views and Practices from the Students
Notice bibliographique
Résumé
The medium of instruction (MOI) has been a bone of contention in Hong Kong, a former British colony, since its colonial days. Despite the Hong Kong government’s effort to promote the “biliterate and trilingual” language policy, advocating Cantonese, English and Putonghua as the three official spoken languages and emphasizing the importance of literacy in both written Chinese and English, most tertiary institutions today still adopt English as the medium of instruction (EMI). However, with the expansion of tertiary education in the early 1990s and the decline in the general English language proficiency of university students, some university lecturers have found it difficult to teach in English as required. This raises the issue of the practicality of the indiscriminate adoption of the EMI policy at tertiary level, particularly at the self-financing tertiary institutions where students are generally known to have under-performed in the English subject. In order to understand whether or how the EMI policy is upheld in these institutions, focus group interviews were conducted with students from various programmes of five self-financing tertiary institutions in Hong Kong. The findings indicate these students’ strong preference for English-medium instruction with the belief that it can improve their English proficiency, though their actual approaches to coping with the demand on their limited English and how they view and use the three languages in class deserve policy makers’ serious consideration.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».