Qualitative Research with Former International Students: Reflections on Conceptualization, Planning and Relational Engagement
Notice bibliographique
Résumé
The number of international students seeking a foreign education, particularly in Westernized countries, has grown dramatically over the past decade, and is predicted to continue to increase, despite a period of disruption due to COVID-19. Given this growth, there is a significant body of research on key insights into the initial transition experiences, both academic and personal, of international students to the host country, with a developing body of research exploring their post-study transition. Understanding these post-study transitions is important in creating policy and services that appropriately support international students. Due to the diverse and sometimes complex post-study pathways of former international students, accessing this population to conduct qualitative research can create challenges for researchers. To help address these challenges, the authors highlight three critical considerations based on their qualitative research experiences in Westernized countries with former international students, including conceptual understandings, logistical planning, and relational engagement. Moreover, the authors share examples of pragmatic solutions related to challenges with conceptual understandings, logistical planning, and relational engagement in qualitative research with former international students. The purpose of this article is to start and invite discussion around how best to reach, access, and work with former international students to expand qualitative research on the post-study experience.
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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 | 0,122 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,056 |
| Communication savante | 0,022 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».