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Enregistrement W2893494610 · doi:10.19173/irrodl.v19i4.2881

The Expansion of Higher Education and the Returns of Distance Education in China

2018· article· en· W2893494610 sur OpenAlexvenueno aff
Fengliang Li

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTsinghua University
Mots-clésDistance educationChinaFace (sociological concept)Empirical researchQuality (philosophy)Higher educationEconomicsDemographic economicsEconometricsMathematics educationSociologyPsychologyEconomic growthStatisticsGeographyMathematicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The returns of traditional face-to-face education are widely analyzed, but there is a need for empirical studies on the returns of distance education. Further, comparative studies on returns of both traditional and distance education using high-quality data are rare. Since 1999, continuous and rapid expansions have occurred in the whole Higher Education system in China. Given this background, what are the changes in returns of both traditional face-to-face education and distance education? This study analyzes the returns of both of these formats from 2003 to 2006 using the data from the China General Social Survey Open Database (Chinese General Social Survey [CGSS], 2018), adding educational background as a dummy variable to the Mincerian income equation. The empirical results show that Distance Higher Education can significantly increase the income of learners, the returns of distance education are lower than those of traditional face-to-face education and that from 2003 to 2006, the returns of distance education decrease dramatically.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,428 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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