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Enregistrement W3205703025 · doi:10.23977/aetp.2021.57016

Cultivation of Cross-cultural Adaptability of Application-oriented University Students under the Background of Internationalization

2021· article· en· W3205703025 sur OpenAlexvenueno aff
HU Fang-yi, Fengmei Jiang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Educational Technology and Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptabilityInternationalizationAdaptation (eye)Interpersonal communicationPsychologySociologyPedagogyAccountingMathematics educationBusinessSocial scienceManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under the background of internationalization, the communication between countries is more and more close, which requires the cross-cultural adaptability(CCA) of talents. The cultivation of CCA of application-oriented university students has a great impact on their future development. The cultural foundation of application-oriented university students is relatively weak, but their practical ability is very strong, which requires changing the traditional talent training objectives, combining the characteristics of application-oriented university students and the training objectives of CCA, promoting the effective combination of theory and practice, and improving the effectiveness of CCA training. This paper mainly studies the cultivation of CCA of application-oriented university students under the background of internationalization. This paper analyzes the causes of cross-cultural maladjustment, and then puts forward some measures to cultivate students' CCA in application-oriented universities. In order to understand the problems of application-oriented university students' specific cross-cultural adaptation, this paper adopts the form of questionnaire survey. The results show that the most common problem of application-oriented university students in cross-cultural adaptation is the language problem which accounts for 27%, followed by the interpersonal problem which accounts for 23%, which is also caused by the differences of language and culture in the final analysis. In addition, there are still work situation problems accounting for 13%, psychological problems accounting for 12%, problems caused by natural environment accounting for 11%, problems caused by daily life accounting for 9%, and values problems accounting for 5%.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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