Vol. 1: The Excellence of Technical Vocational Education and Training (TVET) Institutions in Korea: Yeungjin College Case Study
Notice bibliographique
Résumé
To tackle the issue of skill shortages, many governments are restructuring their respective school systems into more demand-driven systems, which are expected to improve overall school outcomes and external efficiency. In order to assist TVET institutes and governments with the development of innovative methods to improve the outcomes, this study seeks to provide suggestions drawn from an in-depth case study of a successful TVET school. The selection criteria for the case study’s subject required a school to have high external outcomes, i.e. graduate employment rate. The study then assessed whether or not the select school possesses four premise factors (high quality teacher, relevant curricula, strong leadership, and school-industry linkages) and how these factors contribute to the improvement of the graduate employment rate. The study gathered data via survey and interviews of both faculty and students. As for the survey, 693 out of 1,400 juniors and 23 out of 71 professors responded. The interviews were a face-to-face, one-on-one style with structured, open-ended questions. Ten students and ten professors were interviewed separately in a closed room, and 60 minutes was allotted for each session. After coding the raw data, certain themes emerged. The findings suggest that Yeungjin College possesses all the stated premise factors, and the factors directly and/or indirectly influences the graduate employment rate via the enhancement of employability. Additionally, the most determining factor can be altered within different contexts (e.g. TVET policy, labor market) and times.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».