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Enregistrement W4250745262 · doi:10.24124/2013/bpgub1599

A comparative study of Chinese ESL university students' learning styles and Canadian university students' learning styles

2013· dissertation· en· W4250745262 sur OpenAlexaffabout
Yun Liang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLearning Styles and Cognitive Differences
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearning stylesExperiential learningMathematics educationPsychologyStyle (visual arts)ZhàngPedagogyChinaGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many researchers have shown that culture influences learning styles.The number of students that are studying in Canada reached 50,000 in 2009, and the number is expected to grow due to the expansion of the Student Partners Program (SPP) (Citizenship and Immigration Canada, 2010).The population of Chinese students in Canada has increased rapidly from a few hundred a year in the mid-1990s to nearly 10,000 a year between 2000and 2008 (Zhang, 2010)).As many Chinese international students now seek to further education in Canada, their presence becomes more and more significant.This study compared Chinese ESL university students' learning styles and Canadian university students' learning styles so as to determine if there are differences in learning style preferences between these two cultural groups.Data collected from these two groups were examined quantitatively by using Kolb's Learning Inventory Version 3.1 which was developed based on Kolb's experiential learning theory.Significant group differences were found in the comparisons of the four learning modes and learning styles between Canadian university students and Chinese ESL university students, and are reported in this paper.However, the author found that, overall, Chinese ESL university students' learning styles and Canadian university students' learning styles were similar.In addition, data on teacher educational specialization by elementary and secondary programs was gathered, and significant group differences were found.

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)0,002
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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