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Enregistrement W3099097997 · doi:10.30707/ijbe158.1.1648132333.070233

What must a lecturer/instructor (teacher) be able to do to inspire entrepreneurship and business students?

2018· article· en· W3099097997 sur OpenAlexaboutno aff
Hely Westerholm, Pirjo Takanen-Körperich

Notice bibliographique

RevueInternational journal for business education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Marketing Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipCreativityCurriculumGovernment (linguistics)PsychologyAdaptation (eye)PedagogyWork (physics)Mathematics educationSociologyPublic relationsPolitical scienceEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses what a lecturer/instructor (teacher) must be able to do to inspire entrepreneurship and business students. Entrepreneurship, particularly start‐up business, has become a top priority in national government policies due to its ability to drive creativity, innovation, competitiveness,employment and growth. The goal is not to make the students rush to become entrepreneurs or business‐oriented professionals but rather provide them with tools that enable realistic self‐evaluations and learn to recognize different opportunities around them. The study seeks to define the skill sets that the inspiring entrepreneurship and business teachers consider essential to their work. Teachers expressed their views in small focus groups of their peers, i.e. other teachers. The theoretical framework consists of theories dealing with the general skill sets and expertise of the teachers. The empirical data were collected through a Finnish adaptation of the Canadian DACUM (Developing A CUrriculuM) model which is used to analyze the contents of the requirements of various occupations. A separate questionnaire has been used to support the data collection. This study indicates that most of the entrepreneurship teachers are females whose pedagogical experience seems to be more comprehensive and long lasting than their male colleagues possess. However, they are often short of practical skills. On the contrary, the male colleagues have more experience in practice but with quite narrow pedagogical skills. The female entrepreneurship teachers tend to be inspired, but they often have too little experience in practical working life. According totoday’s trend, entrepreneurship teachers are anticipated to be not only traditional teachers but also entrepreneurs with their own company.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
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Résumé présentoui

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