Conceptualizing Learning and Employability “Learning and Employability Framework”
Notice bibliographique
Résumé
Extensive studies have been done on employability and the factors that lead to employability. Previous studies have focused on career development programs, internships, work experience programs, soft-skill development programs, and even university admission criteria which can be considered external factors to university student learning experience. Focus on these external factors and their influence on employability appears to have taken attention away from the core function of university education, “learning”. Learning done in universities has been the focus of many studies but it’s difficult to find consensus due to different learning models and approaches considered. Learning and employability are clearly supportive constructs but this relationship appears to be under represented and lacks clarity. Present study overcomes this issue by introducing a framework that clearly represents learning and employability in a manner that is both easy to understand while providing necessary theoretical support. The “Learning and employability framework” is at attempt to overcome the limitations of popular employability models which either lacks operational clarity or simplicity. The model has identified new dimensions of employability which were not considered in previous studies and links learning process, learning environment and learning outcomes to employability. Extensive review of literature on employability and learning revealed two new factors, namely; university reputation and learning outcomes and their influence on graduate employability. While learning outcomes appear to mediate the relationship between lower-tier employability skills and employability, university reputation appear to moderate learning outcome and employability. The “learning and employability framework” can be considered as a timely and relevant study since its simple enough to be understood by students, parents, employers and faculty while providing the required operational clarity and theoretical support for research community. The framework provides direction to those looking to design curricula and pedagogic approach to maximize employability.
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 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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».