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Enregistrement W2779755639 · doi:10.21817/ijet/2017/v9i6/170906308

Perception towards Development of Employability Skills by Students: A Module Analysis

2017· article· en· W2779755639 sur OpenAlexaboutno aff
Sivajothi Paramasivam, John Tan, Kanesan Muthusamy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Engineering and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthumbria University
Mots-clésEmployabilityPerceptionPsychologyMathematics educationComputer sciencePedagogyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For some time, engineering education literature has suggested that the employability capability of engineering graduates does not meet the expectations of many local modern industries.The need to enhance their employability skills is critical because employability has been a challenging national concern and agenda.Thus, gauging student's satisfactory level is a central concern especially in ensuring engineering graduates are able to bridge between their acquired skills and the elementary demands of the labour market.The study entails a review of established research to understand the views and perceptions of engineering undergraduate students in harnessing their employability skills through Barrie's teaching content approach in the Engineering Product Development module.The study described in this paper used 55 responses from engineering students to a standardized student feedback questionnaire over 3 years, to gauge their overall satisfaction with the module as well as to explore perception associated with students' learning experiences, including a two-fold study on collaborative learning experience and satisfactory development of ten important attributes that are closely aligned towards adapting to work environment.The findings indicate that 67.3% of the students are satisfied with the module in terms of nurturing them with crucial employability skills desirable for the workforce.Besides, the result provides a significant impact of adoption of teaching content mode in the effort of enhancing the teaching and learning process towards producing graduates with broader employability skills.Keyword -engineering education,

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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