A New Framework for Universiti Kebangsaan Malaysia Soft Skills Course: Implementation and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The importance of soft skills to the graduates to compete in the working world is undeniable. Soft skills are complementary to the academic qualifications held by students. Recognizing this, the University Kebangsaan Malaysia (UKM) has established a new framework for Soft Skills courses to improve the existing framework of the course. The implementation of this course, which is started about 6 months or approximately 1 semester; is based on learning outcomes (LO) into 8 main goals. Each of these LO can be achieved by following all 8 Soft Skills courses that serve as a compulsory course in the university. These courses are conducted based on the concept of learning contracts involve an agreement between students and lecturers to determine the assignments/projects to be completed by students in a given period. Proof of learning outcomes should be uploaded by students to iFolio system that can be evaluated by evaluator (lecturers). The implementation of the new framework deals with various problems that pose challenges to both students and lecturers. There are 50 identified issues and challenges involving students, lecturers and the systems/operations. The main cause for the challenges is lack of understanding on the implementation of this course, since it is just running for its first semester. This results in a great deal of confusion which triggers the issues on the ground. However, every issue has a solution. Therefore, the management should take proactive steps as to properly deal with the issues and challenges.
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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 | 0,014 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».