Africa’s Youth Unemployment Challenge and the Pursuit of Soft Skills Development by University Students
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to address the growing challenge of youth employment in Kenya. The study explores how the provision and acquisition of soft skills by university students influence their employability in the current labour market in Kenya. The objective of the paper is to examine the current training programs in soft skills development being offered to university students and the extent to which they enhance the ability of the participants to obtain employment. We use a case study approach to ascertain the opportunities provided by the Employment Training Program which offers mentoring and coaching to young people in key soft and employment skills as they transition from tertiary institutions into the workforce. The paper triangulates quantitative and qualitative methodologies that draw on a pre-training survey, key informant interviews, a post training survey and focus group discussions to inform the study. The research shows that addressing the information gap for job opportunities can help reduce youth unemployment. The development of entrepreneurship, interpersonal skills, public relations and online jobs search skills are amongst the observed training gaps. The findings of the study further indicate that employers are interested in young people who are consistent, reliable, have good communication and presentation skills as well as realistic career expectations. The study concludes that whilst several students seem keen on obtaining soft skills, some are unable to capitalize on the acquisition of such skills to enhance their employment prospects. The paper recommends incorporating employability programs into the Kenyan educational curriculum at the secondary and tertiary levels to address the vicious cycle of unemployment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».