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Enregistrement W3133593356 · doi:10.5430/wje.v11n1p42

Does Accounting and Finance Courses Enable Soft Skill Learning? A Mediation Study

2021· article· en· W3133593356 sur OpenAlexvenueno aff
Mona Mohamed Elshaabany

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft skillsCurriculumVocational educationMediationPsychologyMathematics educationAccountingMedical educationPedagogyBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accounting and finance courses are critical to any management programs as they are relevant to other vocational courses. Does these courses help in improving soft skills also? This is a question which is not much probed in literature and is the focus of the study. The objective of the research is to analyze the effect of two independent variables (interest of students and their educational/professional background) on the soft skill learning in accounting and finance courses under the mediating effect of readiness for the course and the technical learnings from the course. The research is based on a survey of respondents from three stakeholders (students, faculty and professionals) and uses regressions to analyze single variable and multi variable mediations. The study found a suppression effect of interest of students on soft skill learning in the presence of technical learning. Also, soft skill learning was found to be positively affected by educational/professional background of students, readiness of students to take the course and technical learning, taken together. The findings of the study would enable business schools to prepare a better curriculum for enhanced learning in accounting and finance courses, which ultimately affects the three stakeholders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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