CAPITALISING ON THE STRENGTHS OF INTERNATIONAL BRANCH CAMPUSES IN MALAYSIAN TRANSNATIONAL HIGHER EDUCATION LANDSCAPE
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the Malaysian government announced the possibility of establishing a Japanese university's branch campus in Malaysia. The most likely candidate for the first Japanese university to pave the way to Malaysia is Tsukuba University. It is part of the Look East Policy 2.0 revived by the previous Malaysian Prime Minister, Tun Mahathir Mohamad. Before this, many universities from abroad have set up various forms of transnational higher education (TNHE) in Malaysia, including from countries such as Australia, Canada, United Kingdom, United States of America and China. The Malaysian Government in her Malaysian Education Blueprint 2015-2025 (Higher Education) (Ministry of Education Malaysia, 2015) indicates that it intends to increase international students to 250,000 by 2025 to strengthen its position as an international higher education hub. Malaysia has acquired various strengths, opportunities and experience based on its past track record, which prove that this task is not monumental. This paper explores the strengths and opportunities that Malaysia has acquired and accumulated to enhance its capabilities as an international higher education hub to achieve the internationalisation goal by delineating the sustainability aspect of the transnational higher education plan in Malaysia. Malaysia, through the establishment of the IBCs, has identified various strengths involving TNHE. Those strengths include regional education hub, ability to attract a large pool of international students, capitalising on the power of the MQF, self-accreditation status given to TNHEs, cost advantage and education tourism potential. Keywords: transnational higher education, international branch campus, regional education hub, globalisation, Malaysia
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».