Intégration et réussite scolaire des étudiants internationaux dans une région à faible densité ethnoculturelle. Le cas des cégeps du Saguenay–Lac-Saint-Jean1
Notice bibliographique
Résumé
Cet article met en lumière les défis de l’intégration et de la réussite scolaire des étudiants internationaux au sein des cégeps du Saguenay–Lac-Saint-Jean, une région à faible densité ethnoculturelle. Elle accueille ces étudiants depuis plus d’une dizaine d’années. Bien que présent, le phénomène de l’internationalisation de l’éducation dans les cégeps du Saguenay–Lac-Saint-Jean est très peu documenté. L’objectif principal du projet est de comprendre les défis de l’intégration et de la réussite scolaire qui jalonnent l’expérience des étudiants internationaux. Pour ce faire, 21 entrevues individuelles ont été menées auprès d’étudiants internationaux. Les résultats montrent que les étudiants ont une image généralement positive de leur cégep et de leurs enseignants. L’expérience migratoire est marquée par les différences entre le pays d’origine et le pays de migration pour études. Aux dires de ces étudiants, l’intégration n’est pas « un long fleuve tranquille ». Ils doivent faire preuve de persévérance afin de réussir leur projet d’études. Cet article apporte des contributions d’ordres pédagogique et social en mettant de l’avant l’importance du rôle des enseignants, des cégeps et de la communauté collégiale et civile dans l’intégration et la réussite scolaire des étudiants internationaux.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».