Analysis of Bias in International Education from the Perspective of Intersectionality Theory
Notice bibliographique
Résumé
International students encounter more psychological, structural, and social challenges that negatively affect their mental health, academic engagement, and college readiness. Collectively, these challenges have a crucially negative effect on their academic achievement. To be specific, previous researchers often attribute international students' lower academic performance to experiences of sexism or racism alone. However, intersectionality theory suggests that harmful stereotypes can compound and lead to heightened discrimination; for instance, black female students experience significantly more discrimination than white male students, thereby considerably limiting their opportunities to achieve excellent academic success and engage in university social activities. Thus, by reviewing previous findings, the current study argues that the multiple disadvantaged identities of international students compound to negatively affect their academic performance, particularly when they have intersections of both underprivileged gender and race. The current study highlights the critical role of intersectional identities in international students' differential vulnerability, making them more vulnerable to intersectional biases than native students. Furthermore, the up-to-date intervention proposed to promote education equity for international students is discussed. Fortunately, numerous classroom designs attempt to engage international students in classroom education and are deployed to satisfy international students' diverse needs, the most sophisticated of which is the flipped classroom.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».