Challenges and expectations regarding business courses in which English is the medium of instruction: Crossing views from students and teachers in Taiwan and Spain
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".