Why Do Saudi High Schools’ Graduates Enroll in the Colleges of Technology: A Case Study?
Notice bibliographique
Résumé
<p class="apa">The paper aims at elaborating a strategy regarding students’ admission at the colleges of technology in the western region of Saudi Arabia. Purposely, the study surveys the opinion of the students attending the Jeddah College of Technology (J.C.T) and reports on seven socio-economic factors, specifically, the <em>J.C.T. evaluation system</em>, the <em>high school G.P.A</em>, the <em>training period, </em>the<em> trainee “gut feel”</em>, the <em>scholarship</em>, the <em>professional project at graduation</em> and the <em>family financial support. </em>A proportionate stratified random sample of 340 students has been drawn and asked to rate the influence of each factor upon their decision making prior enrolling the J.C.T. The sample has managed students who emanate from 11 sections (sub-strata) and four independent Depts., <em>Management</em> &amp; <em>Tourism</em>, <em>Mechanical Technology</em>, <em>Electrical Technology</em> and <em>Civil</em> &amp; <em>Architecture</em>. As we seek to ascertain different factors weights on the students’ decision making, the study has considered three major pooling schemes (strata), i) <em>as per</em> Depts., ii) <em>as per</em> seniority at the J.C.T, iii) and, <em>as per</em> the living location. For the pooling methods, one another, we investigated the correlation between the students’ decision making to enroll at the J.C.T.<em> </em>and each one of the study factors as cited beforehand. The Chi-square test is used to assess such a categorical association. Finally, a formal method was devised to determine the factors prevalence based on the Chi-square significance level and the number of the pooling schemes wherein the test has proven significant at 5% of significance level. The research findings have showed that the “high school G.P.A” and the “J.C.T evaluation system” factors are the most influential, orderly.</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 | 0,002 |
| 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 ».