SoSTeM Model Development for Application of Soft Skills to Engineering Students at Malaysian Polytechnics
Notice bibliographique
Résumé
<p class="apa">Soft skills are some of the skills needed to ensure that graduates fulfill the needs of the job market. Until 2010, almost 30% of unemployed graduates in Malaysia are technical graduates and one third comes are graduates from polytechnic. Most engineering graduates are proficient in technical skills but lack in soft skills. The lack of relevant knowledge among lecturers in order to identify appropriate ways and methods in the process of teaching and learning is one of the causes of lack in soft skills application. This study aims to identify the suitable teaching methods for the application of soft skills in the engineering programs for engineering students in Malaysian polytechnics. 488 students and 332 lecturers in engineering courses at the polytechnic had been questioned using questionnaires and interviews. The results showed that there is a relationship between the level of application of soft skills element with the teaching &amp; learning methods used by lecturers. Based on these relationships, researchers had produced <em>SoSTeM </em>model as the model of application of soft skills for engineering students. Researchers also discovered that the use of teaching &amp; learning methods for applying soft skills in engineering programs vary according to the elements of soft skills.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».