Active Learning for Creating Innovators: Employability Skills beyond Industrial Needs
Notice bibliographique
Résumé
In 2012, Japan’s Ministry of Education, Culture, Sports, Science, and Technology initiated a project entitled “Improving Higher Education for Industrial Needs” in which 147 universities have participated. One of the main purposes of this project is to identify what industrial needs and help develop university students’ employability skills through active learning as there has been a growing concern that university graduates lack employability skills that industry seeks. However, Japanese university instructors are unfamiliar with or lack skills for adopting active learning approaches in their courses. This study explores what skills industry needs, examines how these skills can be developed and assessed at university, and describes a course entitled “Business Planning in Practice” that intends to develop these skills through active learning offered at the Nagoya University of Commerce and Business, one of the universities participating in the national project. Business Planning in Practice has been selected as an active learning target course for the Improving Higher Education for Industrial Needs to demonstrate how a university course can employ active learning approaches. The findings show that the skills that industry needs are discovery skills, these skills could be nurtured in the form of research skills at university, and Business Planning in Practice had positive impacts in improving these skills through active learning approaches. This paper concludes with suggestions for how Japanese universities could establish an environment to create innovative human resources. financial markets (equity, fixed income and derivative) are closely correlated with each other. However, we do see some level of lead-lag relationships among our variables and thus provide certain evidences against the efficient market hypothesis. Our results will offer insights towards a better understanding about how quickly different security markets process and reflect information thus benefit investors who wish to profit from the arbitrage opportunities.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».