Challenges and Solutions of Higher Education in the Eastern Caribbean States
Notice bibliographique
Résumé
Higher education is considered as one of the most essential factors in influencing societal changes, due to its ability to help formulate good decision making in every sphere of modern society, in businesses, education, politics and science. Higher education over the years has significantly increased, thus given rise to many opportunities for those who pursue it. The Caribbean students, like the rest of the world seek to benefit from higher education, not only for enhanced academic knowledge, but also for socio-economic development.Due to its sluggish development, brittle economy and lack of natural resources the Caribbean region faces many economic challenges in making quality higher education accessible to all of its occupants.The purpose of this study is to investigate and compare the challenges of low output of higher education and availability of higher education institutions in the 21st century in the Eastern Caribbean. The study analyzed database of 37 tertiary institutions in the OECS, while using comparative approach to analyze availability and cost for higher education. Results show that factors that are affecting higher education in the region are accessibility, location, quality of education, institutional costs and unemployment of graduates. We found that increased access in higher education has risen tremendously due to accessibility of technology and factors like globalization, integration-networking and traveling cost. This paper suggests that collaborative approach be taken by governments of the region to increase access and funding for higher education through scholarships and grants.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».