Connecting the Promising Practices for Teaching Culturally and Linguistically Diverse Students with Student Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Partially due to the increasing enrolment of international students, colleges and universities in the U.S. and Canada are becoming more culturally and linguistically diverse.According to the Canadian Bureau of International Education (2021) and the Institute of International Education (2021), more than 1.6 million international students chose to study at Canadian and American postsecondary educational institutions in 2020.Culture shock may be the first big discomfort faced by international students when they arrive in the new host country; even so, this will not be the only challenge they face.As soon as they move abroad to study, international students must adapt to new social and academic environments.Beyond living arrangements, socialization, language barriers, changes in eating practices, and in communication, international students must also face issues regarding their academic life.They will not only deal with unfamiliar methods of teaching used by their instructors, in a foreign language, but they will also have to alter their learning strategies and preferences to a new learning environment.Unfortunately, though, few instructors have received training for teaching international students (Paige & Goode, 2009; Tran, 2020), which results in a less than optimal environment for intercultural learning.Since 2020 and the outbreak of COVID-19, most students have experienced a change in the way instruction is delivered to them.It is estimated that approximately 90% of learning was online during the COVID-19 timespan (Radcliff et al., 2020).Yet, even before the pandemic, there had been a rise in the popularity of online education in North America.Online learning is increasingly being favoured by a growing range of students of various ages and diverse backgrounds, including international students.However, several gaps have been found in online teaching, including challenges faced by first-time online students, the impact of various courseloads, and learning effectiveness for additional-language students.As a result, to achieve higher-student satisfaction and perceptions of learning, instructors should analyze their roles and implement new teaching strategies to facilitate international
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».