The Englisg Proficiency of Civil Engineering Students at a Malaysian Polytechnic
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the English proficiency of civil engineering students of a Malaysian polytechnic. A questionnaire, modeled after the Programme for International Student Assessment (PISA) approach and The Secretary’s Commission on Achieving Necessary Skills report was developed and administered to 171 civil engineering students. These students had completed a mandatory one-semester industrial training programme with various organizations. This post industrial training survey, through the use of a self-report questionnaire, provided an important opportunity to capture crucial data from students regarding their English language skills. Findings of this study revealed that the students frequency or ability of using the English language was low, irrespective of the type of workplace or level of study. Analyses of skill deficiencies revealed wide learning gaps between the acquired and required English skill attributes. Analysis of the survey data had also identified a list of important skill attributes in the workplace, and the four most highly valued English skill attributes were a combination of academic and specific job-related tasks: understanding technical documents, correct grammar, vocabulary and sentence structure, writing test/investigation report and questioning for clarification. The results of this study implied the need for curriculum changes (such as content and mode of delivery) so that polytechnic graduates could meet the workplace expectations. Key words : Employability Skills, English Proficiency, Skills Gaps
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».