Implementations of the Best Practices in Repayment, the Way to Improve Collections of the Due Students’ Loans in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to investigate the influence of the implementation of the best practices in repayment in the pre college preparation, in the in college period and in the after college period (the grace period and repayment) in increasing collections of the due students’ loans. The study was geared towards achieving the following objectives: (1) To assess the influence of the implementations of the best practices in repayment in the Pre college preparations in improving collections of the due students loans; (2) To examine the influence of the implementations of the best practices in repayment in the in college period in improving collections of the due students loans; (3) To investigate the influence of the implementations of the best practices in repayment in the after college period (the grace period and repayment) in improving collections of the due students loans. Data were collected from parents, prospective loans beneficiaries and students’ loans beneficiaries in Dar es salaam city, in this study 5 secondary schools (Azania, Zanaki, Jangwani, Mbezi and Makongo), 5 universities (UDSM, DUCE, CBE, IFM and DIT) and 4 Organizations (HESLB, TPB, NBC and DUCE Academic staff) were visited. Data were collected from 267 respondents, 138 were from Kinondoni district, 65 from Ilala district, and 64 from Temeke. Data collected were analysed using the Statistical Package for Social Science (SPSS) data analysis tool. The study concluded that, the implementations of the best practice in repayment in the pre college preparation, in the in college period and in the after college period (the grace period and repayment) has an influence in increasing collections of the due students’ loans. In order to address these conclusions, the study recommends that HESLB should ensure the early education to the existing models and presentation to promote value of education, in the pre college preparations, presence of students financial aid offices, entry and exit counselling sessions, in the in college period as well as making sure that beneficiaries are reminded to repay, maintenance of the regular contacts with borrowers as well as establishment of contacts with dropouts in the after college period.
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 | 0,014 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».