“Learning Nomad” in Higher Education: Students’ Learning Patterns from Three Self-Designed Major Programs in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
As higher education struggles to catch up with the constantly shifting social climate, many modern students are being left overwhelmed by the sheer volume of choices they are being offered in a phenomenon known as the “tyranny of freedom”. This issue is exacerbated when they do not have the appropriate guidance from either their parents or universities to build their own identity and find a suitable position in a functional society. Following the innovative education trend, a few top-ranking universities have started self-designed major programs, making themselves pioneers of experimental education in the traditional university system. The purpose of this study aims at discovering how Taiwanese self-designed major students organize their study maps from human and identity capital perspectives. Fifteen research participants were recruited from the three universities providing self-designed major bachelor programs and asked to participate in a semi-structured interview. The content analysis result outlines those students as “learning nomads” who break department or field boundaries to do interdisciplinary learning with clear goals by tracing their learning resources across borders. Three crucial outcomes have been found: first, identity capital mainly influences college entrance channel choices in regards to motivation and has a minor influence on how self-designed major students arrange their learning maps. Second, in regards to human capital, modularized and self-directed learning and the arrangement of theoretical and experiential knowledge do not work alone but together. Finally, learning guidance was found to be essential under the stress of tyranny of freedom.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».