Challenges and Opportunities in the International Higher Education “Post-Pandemic” Landscape
Notice bibliographique
Résumé
International education is a vast field of scholarship and practice. Internationalization of higher education (IHE) has been contested, debated, deconstructed, and reconstructed. While some have discussed the end of internationalization (Brandenburg & De Wit, 2011), others have discussed reimagining or rebuilding this field of practice (Stein, 2021). Since the post-World War II era, the international education sector has faced many challenges including the Cold War, 9/11 and its responses, the election of Donald Trump, and Brexit, but perhaps nothing compares to COVID-19. The pandemic has severely impacted the core of the internationalization of higher education – human mobility. CISN reached out to three IHE scholars and leading practitioners in the USA and Canada to learn about their visions for the future of IHE in the “post-pandemic” landscape. We encourage readers to send us their comments about their own responses to the following questions and their thoughts on the responses from Dr. Sonja Knutson, Dr. Harvey Charles, and Dr. Adel El Zaïm outlined here.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».