The Impact of Covid-19 on International Higher Education: New Models for the New Normal
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 has had a major impact on international higher education with border closures, cancelled flights, and a shift to online teaching and learning. As a result, many international students have decided to either abandon or defer their plans to study abroad. If students stay in their home countries, many institutions that rely heavily on foreign students’ fees will suffer, with potential impacts on national economies. Beyond the economic implications, it is also important to consider the personal impact of COVID-19 on international students, who may face delays or obstacles to program completion, employment and/or immigration. Though there are certainly risks and losses in the short term, the demand for international education, and the benefits it offers, are expected to grow. This presents an opportunity for higher education institutions (HEIs) and governments, not just to lessen the impact of COVID-19 on their current business models, but to explore new models and opportunities. HEIs and governments must look at redefining international higher education for the new normal, which will entail a shift in policies and programmes. This paper outlines the implications of the COVID-19 crisis for international higher education and presents potential opportunities for governments and higher education institutions to refresh and redefine their approaches for the new normal.
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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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,029 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».