Entrepreneurial Intention Among Business Students: The Effect of Entrepreneurship Education
Notice bibliographique
Résumé
In Nepal, the history of entrepreneurship education is emerging and only few higher educational institutions, such as King’s College, Kathmandu University School of Management, Presidential Business School, DAV Business School and Apex College are offering entrepreneurship related courses. Entrepreneurship education is emerging as a subject matter, and institutions are establishing entrepreneurship curriculum and incubation centers to support future entrepreneurs. Research is needed to further explore this subject in terms of its theory and practice in Nepal educational institutes. The purpose of this study is to explore the relationship between entrepreneurship education and entrepreneurial intention considering the theory derived from the planned behavior model (Ajzen, 1991). A stratified random sampling technique was used to select respondents and a standard Likert item questionnaire was distributed amongst 280 business management students who were in their final year at selected colleges. The colleges selected were those who offered entrepreneurship related courses. A total of 181 responses were recorded and used for the analysis. Descriptive analysis, Cronbach’s alpha reliability analysis, a multiple linear regression, an ordinary least square test, a correlation matrix, an independent sample T-test and the ANOVA test were implemented in SPSS 20 to determine the relationship between entrepreneurship education and entrepreneurial intention. After analyzing the responses, it was found that entrepreneurship education had a positive but insignificant relationship with entrepreneurial intention. In specific, entrepreneurship education improves the attitude of behavior towards entrepreneurial intention and the perceived behavioral control of students but was found to have insignificant impact on the subjective norm. Keywords: Entrepreneurship education, theory of planned behavior, attitude, perceived behavior control, subjective norm, entrepreneurial intention
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».