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Enregistrement W4408762241 · doi:10.5539/ies.v18n2p150

A Critical Review of Theoretical Models on Institutional Internationalization of Higher Education

2025· review· en· W4408762241 sur OpenAlexvenueno aff
Yiwei Qiu, Ella Ruth Anaya, Sergio Cepero Espinosa

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternationalizationHigher educationCritical theoryPedagogySociologyMathematics educationPsychologyPolitical sciencePositive economicsEconomic growthEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a critical review of theoretical models on institutional internationalization in higher education. Over the past three decades, scholars have proposed numerous frameworks to understand internationalization processes, yet gaps persist in their practical application and integration. Through a systematic and evaluative examination of the literature, this study identifies two main categories of models: content-based models, which focus on institutional strategies and policies, and process-oriented models, which emphasize internationalization as a dynamic, cyclical progression. The critical review highlights the strengths, limitations, and developmental trends of major existing frameworks, underscoring the need for a more integrated and actionable approach. To address these gaps, we propose Qiu’s blended evidence-based theoretical model, which combines Van Dijk and Meijer’s internationalization cube with Rogers’ diffusion of innovation theory. This integrative framework provides a structured yet adaptable pathway for institutions, aligned policy, support systems, and implementation strategies to facilitate purposeful and measurable internationalization efforts. By bridging theoretical insights with practical applications, this study contributes to a deeper understanding of internationalization as a process offering valuable guidance for policymakers, researchers, and practitioners.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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