The Lived Experiences of Asian International Students in the U.S. Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Asian international students have long constituted the largest portion of the international student body in the United States (U.S.), a trend that persists despite the hurdles presented by the COVID-19 pandemic. These students play an essential role in stimulating the U.S. economy, facilitating cross-cultural exchange, and nurturing international collaboration and understanding. During the 2022-2023 academic year, Asian international students comprised 70.3% of the total international student population in the U.S. higher education. The number of Asian international students in the U.S. higher education institutions is so considerable that their lived experiences within the U.S. higher education system deserves a thorough examination. Existing empirical research demonstrates that plenty of Asian international students are underserved, mainly facing culture shock, linguistic barriers, racial discrimination, and mental health issues. This systematic literature review aims to: 1. Investigate whether Asian international students face any challenges in the U.S. higher education; 2. Classify the challenges (if any) encountered by Asian international students in the U.S. higher education; 3. Offer valuable insights to key stakeholders in international education, empowering them to refine current administrative policies and teaching pedagogies to best support the well-being and success of Asian international students in the U.S. higher education.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».