Challenges and expectations regarding business courses in which English is the medium of instruction: Crossing views from students and teachers in Taiwan and Spain
Notice bibliographique
Résumé
L'adopció de l'anglès com a mitjà d'instrucció (EMI) ha estat una estratègia per atraure estudiants internacionals emprada abastament arreu del món per moltes universitats de països de parla no anglesa. Espanya i Taiwan són dos dels països on les universitats ofereixen més cursos d'EMI. La nostra recerca pretén entendre si existeixen diferències culturals entre com els professors i els estudiants d'aquests dos països conceben els cursos EMI a l'educació superior. Per assolir el nostre objectiu, vam realitzar tres estudis de casos a petita escala. En el primer cas, mitjançant l'anàlisi dels resultats d'una enquesta en línia, examinem les expectatives d'estudiants en cursos EMI a Espanya i Taiwan pel que fa al disseny dels programes, el perfil del professorat i els resultats d'aprenentatge esperats. En el segon cas, vam entrevistar estudiants i professors de varies universitats de Taiwan per comparar les seves opinions sobre les bones pràctiques en programes EMI. Finalment, en el tercer cas, reproduïm el nostre segon cas amb estudiants i professors d'Espanya. Els nostres resultats ens permeten entendre els reptes i les expectatives dels estudiants i professors dels cursos d'EMI d'ambdós països i determinar quines demandes tenen a veure amb com es concep culturalment l'educació superior i quines són compartides. Esperem que aquest estudi serveixi per aportar informació sobre quins elements s'han de tenir en compte a l'hora de dissenyar cursos d'EMI.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».