MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2262423638 · doi:10.5539/res.v8n1p123

Assessing Students’ Knowledge and Soft Skills Competency in the Industrial Training Programme: The Employers’ Perspective

2016· article· en· W2262423638 sur OpenAlexvenueno aff
Lim Khong Chiu, Nor Idayu Mahat, Basri Rashid, Norhanim A. Razak, Hamimi Omar

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Utara Malaysia
Mots-clésSoft skillsViewpointsMedical educationPerspective (graphical)Skills managementPsychologyFactory (object-oriented programming)Service (business)Tertiary sector of the economyKnowledge managementBusinessPedagogyMarketingMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of European StudiesMême sujetHigher Education and EmployabilityTravaux en français237 207