Social Adaptation of Students in a Multicultural Environment during Distance Learning
Notice bibliographique
Résumé
The problem of social adaptation of students in a multicultural environment has always been a concern of pedagogical science. With the development of telecommunication technologies, educational institutions face with the issue of finding effective forms of interaction between students. The aim of the article is to theoretically and empirically develop an integrated concept of studying the resilience of foreign students in a multicultural environment during distance learning. Methods: survey, methods of remote collection and processing of information (GOOGLE Forms), Self-Determination Test; K. Riff’s Scale of Psychological Well-Being, statistical methods of data processing, methods of analysis of the reliability of survey. The correlation between adaptation and resilience of foreign students who participated in the study is (r = 0.45; p <0.01). In turn, the resilience index is 81.92%. According to the study, students show high and medium rates of resilience during distance learning in the process of adaptation to a multicultural environment. It has been found that most students do not have difficulty adapting to distance learning due to the coronavirus pandemic (COVID-19). Thus, it was found that the process of adaptation of students in a multicultural environment during distance learning allowed maintaining a high rate of resilience, which indicates its effectiveness. Further research should be aimed at studying the development of professional competencies among students of narrow educational and professional training. It is also necessary to develop in detail the methodology for implementing the model of adaptation to distance learning.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».