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Enregistrement W4415677205 · doi:10.64899/871905beclxq

An Autoethnographic Study: Perspectives and Insights of a Cross-cultural Educator on Curriculum and Pedagogical Variation in Internationalization of Higher Education

2025· article· en· W4415677205 sur OpenAlexaffabout
Ge Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative & International Higher Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumInternationalizationHigher educationNarrativeAutoethnographyInternational educationPerceptionConstructivist teaching methodsNarrative inquiry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This auto-ethnographic inquiry utilizes autobiographical narrative to delve into my experiences and narratives as a cross-cultural educator simultaneously teaching at a Chinese and Canadian university. The aim is to ponder the interconnections, differences, and challenges within formal cross-cultural curriculum design and pedagogy, informal curriculum, and hidden curriculum and engage with academic environments and broader communities. Specifically, the study will examine the content, teaching methodologies, student learning, assessment practices, and the learning environment based on my experiences in an intercultural educational setting, as well as my coping strategies. The constructivist paradigm serves as the theoretical framework to explore my perceptions and understanding of these lived experiences. Data is drawn from my journals, memories, teaching materials, chats, emails, and memos written during my teaching experiences. Through my reflections, this study aims to reveal motivations, knowledge, and organizational discrepancies encountered in cross-cultural education as cross-cultural educators, proposing strategies to promote effective cross-cultural and cross-racial educational practices in the internationalization of higher education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,421 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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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Résumé présentoui

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