Learning Experiences and Challenges facing Black International Students at the University of Windsor
Notice bibliographique
Résumé
In the past two decades, the international-student population increased to about 600,000 (Canada Bureau for International Education, 2018). According to The Immigration, Refugees, and Citizenship Canada (IRCC, 2019I), international students contributed an estimated $21.6 billion to the Canadian gross domestic product. With the COVID-19 pandemic, recruitment of international students, and the economic contribution they bring is under threat. More so, the lockdown imposed by the government, and schools’ adoption of online learning, further poses challenges and unique experiences to children, and young persona, especially international students. We used qualitative data from a focus group of 10 male Black students, aged 20 years and above, attending the University of Windsor in Ontario, Canada. In addition, we include the experiences and concerns of a student in Nigeria. The findings show that students face a number of social and environmental factors that negatively impact their online learning experiences. These factors include: economic support from parents/guardians, availability and access to learning resources, the place of residence, and lack of academic support from instructors, administration, and peers. We conclude that many Black students feel dissatisfied and stressed by the lack of support and how they have been neglected during COVID-19. These experiences are likely to impact their mental health severely.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».