Computer Programming Competencies Required by Computer Education Graduates for Sustainable Employment
Notice bibliographique
Résumé
This study identified the computer programming competencies required of computer education graduates for sustainable employment in Enugu metropolis, Enugu state, Nigeria. Three research questions and one null hypothesis guided the study. The study adopted descriptive survey research design. The population for the study was 95, which comprised of 74 computing lecturers, 6 IT programming instructors, and 15 programmers. A structured questionnaire was used for data collection. The instrument was face validated by three experts in computer programming. Cronbach Alpha statistic was used to determine the internal consistency of the instrument, yielding reliability co-efficient of 0.83. Mean and Standard deviation were used to answer the research questions while ANOVA statistic was used to test the hypothesis. The study found out that 25 hard competencies, 18 business competencies, and 19 soft competencies are required by computer education graduates for sustainable employment in programming jobs. These competencies identified include among others, ability to code, test and debug programs quickly and efficiently; ability to explore and evaluate application design considerations for multiple technologies, ability to analyze users’ needs and specifications then design, test, and develop software to meet those needs, ability to recommend software upgrades for clients’ existing programs and systems, proficiency in data mining, confidence in personal ideas but open to feedbacks, adapting to changes while remaining focused on project with topmost priority and good sense of judgment. It was therefore recommended that the identified competencies should be incorporated in the curriculum for training Computer Education graduates for sustainability in programming jobs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».