Raising Students’ Self-Awareness of Their Conflict Communication Styles: Insights from an Intercultural Telecollaboration Project
Notice bibliographique
Résumé
Intercultural communication is often affected by conflicts, which are not easy to resolve, mainly due to the clash of conflict communication styles. Direct/indirect ways to approach conflicts, emotional display/control, the ability to empathize and consider perspectives of others, cultural conventions, previous experiences with conflict, cooperativeness, and many other factors determine our conflict communication styles. It is important to acknowledge, though, that these styles are learned and are not rigid. They can differ depending on the context and situation. This article reports the results of an intercultural telecollaboration project, drawing on four sources of quantitative and qualitative data, i.e., the results of assessments conducted with the Interpersonal Reactivity Index, the Toronto Empathy Questionnaire, and a Conflict Styles Assessment based on the Thomas–Kilmann Conflict Mode Instrument, as well as students’ critical self-reflective feedback. The data were collected at a Mid-Atlantic minority-serving university from undergraduate students, who were invited to explore their conflict communication styles through a series of activities and then reflect on their experiences and the insights gained during this intercultural telecollaboration experience. As a result of this pedagogical intervention, most of the participants not only became aware of their conflict communication styles but also developed their empathy and ability to intervene to defend others who are discriminated against or attacked verbally.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».