MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2950725774 · doi:10.36366/frontiers.v31i1.441

Understanding How Program Factors Influence Intercultural Learning in Study Abroad: The Benefits of Mixed-Method Analysis

2019· article· en· W2950725774 sur OpenAlexafffundabout
Andrea Paras, Michael Carignan, Ashley Brenner, Jane E. Hardy, Jodi Malmgren, Melanie Rathburn

Notice bibliographique

RevueFrontiers The Interdisciplinary Journal of Study Abroad · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of GuelphElon University
Mots-clésIntercultural competenceStudy abroadIntercultural learningPsychologyIntercultural communicationService-learningPedagogyIntercultural relationsCompetence (human resources)Cultural competenceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the proliferation of short term study abroad programs at institutions of higher education, there is a need for more rigorous assessment of how these pr ograms contribute to intercultural learning. This article presents a multi institutional comparative study of students’ intercultural learning in six short term study abroad programs in Canada and the U nited S tates , employing both quantitative and qualitat ive methods. The study combines pre and post IDI survey scores with a qualitative analysis of student writing to present evidence about the impact of specific program features on students’ intercultural learning, as well as an analysis of how the students themselves make sense of their experiences abroad. We argue that the extent of pre departure intercultural training has a positive relationship with intercultural learning outcomes. Additionally, we present evidence that service learning opportunities and intra group dynamics contribute to students’ intercultural competence. We conclude that mixed methods analysis provides the most effective way of identifying how different program factors contribute to intercultural growth, when that growth occurs in a pr ogram cycle, and how program leaders can provide effective intercultural interventions to best facilitate student learning abroad.

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)0,004
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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations41
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers The Interdisciplinary Journal of Study AbroadMême sujetInternational Student and Expatriate ChallengesTravaux en français237 207