Assessing Students’ Knowledge and Soft Skills Competency in the Industrial Training Programme: The Employers’ Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>The importance of developing soft skills competency among students should be the priority of all the Higher Educational Institutions (HEIs) in order to ensure their graduates are marketable. Therefore, it is essential for HEIs to distinguish the knowledge and soft skill levels of their students so that strategies and intervention could be implemented to rectify their capabilities. The main purpose of this study is to evaluate the knowledge and soft skills competency from the employer’s viewpoints on the Universiti Utara Malaysia (UUM) students participating in the industrial training programme. A total of 438 employers from different industrial backgrounds had participated in this study. A questionnaire consisting of five dimensions of soft skills which are basic knowledge, communication skills, practical skills, leadership, and attitude was utilized to collect data. The results of this study indicate that the employers were satisfied with the knowledge and soft skills competency portrayed by UUM students in preparing themselves for the real work environment. The employers from the service sectors were satisfied with students’ performance in all dimensions of soft skills measured. However, employers from the factory and commerce sector perceived as moderate satisfaction for all dimensions of soft skills. Additionally, the employers of the factory and commerce sector assessed by giving the lowest satisfaction score for “hands-on” skills, but generally they satisfied with the students’ communication skills. The information gathered can provide important insights from the perspective of organizations which is valuable in improving the overall hard and soft skills competency for future professionals and managers.</p>
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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 | 0,008 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle