Assessing the impacts of school entrepreneurial initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Many countries around the world have now introduced entrepreneurship into their curricula and educational practices, starting at the elementary school level. However, recent studies show the relative (un)effectiveness of K-12 enterprise education on diverse learning outcomes. The purpose of this paper is to report on a research aimed at assessing the impacts of enterprise education on students’ entrepreneurial attitudes. Design/methodology/approach The authors conducted a quasi-experiment between May and June 2017 to assess the entrepreneurial potential of students at Elementary Cycle 3 (10–12 years) in Quebec, Canada. Relying on attitude theory, the authors used Athayde’s Attitudes toward Enterprise for Young People test, which assesses students’ entrepreneurial potential through four entrepreneurial attitudes (leadership, creativity, achievement and personal control). The experimental group consisted of 11 classes which had conducted an entrepreneurial project during the 2016–2017 school year (n = 208 students), while the 7 classes of the control group had not (n=151 students). Findings At first glance, data showed no difference between the two groups. Further investigation showed that private and Freinet (public) schools’ students, both from the control group, show significantly higher leadership scores than those of the experimental group. In-depth analyses also show that increasing the number of entrepreneurial projects significantly impacted three of the four attitudes assessed, although negligibly. Research limitations/implications Taken together, those results question the relevance of single entrepreneurial activities in developing students’ entrepreneurial attitudes. They also suggest the positive impact of a progressive, constructivist pedagogy in developing such entrepreneurial attitudes. Moreover, the paper raises several factors likely to impact students’ entrepreneurial attitudes for further research. Originality/value K-12 enterprise education remains an understudied context, largely crossed by unproven statements. This research contributes to understand and give direction to educational initiatives targeting the development of young students’ entrepreneurial attitudes.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».