Investigation of Latvian Language Program Management Models in Major Worldwide Universities
Notice bibliographique
Résumé
Compared with some European countries and America, Latvian language teaching is relatively new practice in China. Since the launch of the first Latvian language program at Beijing Foreign Studies University (BFSU) in 2010, three management models have been implemented and evaluated. For almost 10 years, approximately 130 students have been involved in Latvian language learning, either in elective courses or in bachelor degree programs. Positive results have been observed, but problems still exist. Lack of experience, limited staff and materials lead to unsystematic teaching practice and make it difficult to fulfil the aims. To look for solutions, one effective way is to learn from others' experience. This investigation took "Latvian language program management model in tertiary level" as subject, used the methods of document analysis, semi-structured interview and observation to conclude and compare the program management models in the main universities which teach Latvian language. During the period of March, 2018 to January, 2019, 4 teachers and 3 students from 5 universities were interviewed. Besides, although Latvian language teaching in Japan is not organized in tertiary level, considering the similarity of learning style, the teaching practice in Japan was also included in the investigation. Data analysis compared the key factors in the 6 cases and presented mainly three management models, which offered good examples for teaching practice in China. The case in America especially showed an effective solution to the problem in the Discipline-directional module at BFSU. Furthermore, it was also observed that the program management in different universities is quite enclosed, and the programs seldom have multilateral cooperation. It also recommended to promote cooperation among the programs in different countries, in order to maximize the effectiveness of teaching resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».