Expériences vécues et perceptions de personnes étudiantes internationales sur les mesures et les services offerts par les universités québécoises pendant la pandémie de COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Cet article fait état d’une partie des résultats d’une recherche menée auprès de personnes étudiantes internationales (PÉI) qui fréquentaient des universités québécoises pendant la pandémie de COVID-19. La recherche portait sur les usages sociaux des technologies de l’information et de la communication (TIC) et sur la qualité de vie des PÉI en période de confinement. Les résultats présentés et discutés dans cet article se rapportent plus spécifiquement aux expériences et perceptions des PÉI sur les mesures et les services offerts par les universités en contexte de confinement. Afin de répondre à cet objectif, des entretiens semi-dirigés, menés auprès de 40 PÉI, ont permis d’aborder en profondeur l’expérience de vie personnelle et les perceptions des PÉI dans le contexte du confinement. Selon les PÉI, les mesures déployées par les universités québécoises couvraient cinq aspects principaux de la vie étudiante : (1) les cours et la recherche, (2) l’évaluation des apprentissages, (3) les ressources d’aide, (4) les finances personnelles et (5) la santé mentale et physique. De plus, les PÉI ont identifié (6) des mesures non prises par les universités et ils ont pu exprimer (7) leur appréciation sur l’ensemble des mesures prises par les universités. Les principaux constats sur les sept catégories de réponse nous ont permis d’identifier différentes pistes d’amélioration en tenant compte des particularités des PÉI. Parmi ces pistes d’amélioration, la reconnaissance des spécificités des différents groupes et communautés ainsi que le renforcement des compétences interculturelles des décideurs dans les institutions d’enseignement permettraient de concevoir des interventions, des programmes et des politiques efficaces envers les PÉI, et ce, tout particulièrement en temps de pandémie.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».