Can the Use of English as a Medium of Instruction Promote a More Inclusive and Equitable Higher Education in Brazil?
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present the status quo and challenges regarding the use of additional languages as a medium of instruction in Brazilian higher education. We begin by contextualizing the importance of the process of internationalization at home (IaH) and additional languages in higher education. Next, the teaching of additional languages in Brazil, which has been until very recently relegated to the private sector and accessible only to an elite, is introduced. We then provide an overview of the present state of affairs of English as a Medium of Instruction (EMI) in the country, which is still in its infancy. We move on to describe different ways in which language and content can be integrated in higher education, as well as how EMI can be introduced in disciplinary courses. We finish concluding that EMI can maximize the learning of academic English by Brazilian students and content instructors, as well as encourage a more international higher education and balanced academic mobility by allowing foreign students to study in Brazil while preserving and even increasing the international interest in the Portuguese language. In a country located in the periphery of knowledge production and dissemination, we understand that the adoption of EMI can potentially foster the inclusion of more Brazilians in the global academic and research scenario. It gives them access to the knowledge produced internationally and, at the same time, enables the research produced in the country to be disseminated globally.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».