What must a lecturer/instructor (teacher) be able to do to inspire entrepreneurship and business students?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».