Exploring Student Experiences and Factors Influencing Teaching and Learning Quality in Inner Mongolian Universities, China
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the student experiences and factors influencing teaching and learning quality in Inner Mongolian universities, China. Through a mixed-methods approach combining surveys and interviews, data were collected from a diverse student population across multiple disciplines. The analysis revealed several key findings: students' perceptions of teaching quality were significantly influenced by factors such as faculty expertise, teaching methods, and classroom environment. Similarly, factors affecting learning quality encompassed curriculum design, access to resources, and academic support services. Cultural influences and regional characteristics were also observed to play a role in shaping student experiences. The implications of these findings are discussed in relation to enhancing teaching and learning effectiveness in Inner Mongolian universities, with recommendations for improving pedagogical practices, curriculum development, and support services to promote a more enriching educational environment. A dedicated research team ensures meticulous data collection through well-designed questionnaires by reflecting the distinctive nature of higher education in Inner Mongolia. The study includes 347 students and 336 teachers, employing SPSS for data analysis. Key findings underscore the significance of student-centered approaches, effective teaching strategies, and the alignment of quality assessments with diverse student needs. The research contributes valuable insights for educational institutions and policymakers, emphasizing the importance of supportive learning environments to prepare students for the dynamic global landscape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».