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Enregistrement W2121452694 · doi:10.5539/ass.v10n4p195

The Direction of Generic Skills Courses at National University of Malaysia (UKM) towards Fulfilling Malaysian Qualifications Framework

2014· article· en· W2121452694 sur OpenAlexvenueno aff
Nazri Muslim, Nasruddin Yunos

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésTeamworkHuman capitalCompetition (biology)Soft skillsPeople skillsPosition (finance)Vocational educationUnemploymentSkills managementPublic relationsBusinessMarketingManagementPolitical sciencePsychologyPedagogyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the key issues of the country is poor command of certain skills among university graduates from Public Higher Education Institute (PHEI). This matter has increased the rate of unemployment among graduates. This is because the industry as one of the key sectors of the economy generators needs human capital that masters various skills. The industry is facing global competition that requires them to participate and compete. Hence, to ensure that their position remains strong and relevant, human capital that masters skills such as communication skills, decision making, teamwork and others are urgently needed. Hence the emphasis on the aspects of these skills should be incorporated in the national education system. This article discusses the direction of generic skills courses at the National University of Malaysia in fulfilling the needs of Malaysian qualifications framework. This study is performed through analysis methodology on relevant documents in the matter. The study found that the National University of Malaysia has already implemented adoption of generic skills in courses offered, in fulfilling Malaysian qualifications framework. This will produce a student that is equipped with generic skills and further meets the needs of the job market.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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