Entrepreneurship Skills Needed by Nigerian Tertiary Institution Students and Graduates for Global Relevance
Notice bibliographique
Résumé
The study examined entrepreneurship skills needed by students/graduates for global relevance. The survey research design was chosen for the study. The population of the study comprises Business Education lecturers and students from three polytechnics, four Colleges of Education and Delta State University, Abraka, all in Delta State. A sample of 110 was randomly selected comprising 53 lecturers and 57 students. Data collection was via the questionnaire which was validated by three Business Education lectures from Delta State Polytechnic Ozoro, College of Education, Agbor and Delta State University, Abraka, all in Delta State, Nigeria. In analyzing data, mean and standard deviation were used for research questions, while independent samples t-test was used to test hypotheses at 0.05 level of significance. The findings revealed that entrepreneurship skills needed by students/graduates of tertiary institutions include trade show planning, promotion and execution. Others include skills for processing inventories, gross and net profit as well as keeping debt ledgers. The findings also specified ICT skills needed by students/graduates to include skills for accessing contra vision electronic software, deleting and merging mails, keying in data, copying, pasting and inserting in appropriate locations. Also revealed in the findings are significant difference between entrepreneurship and ICT skills essential for students and those essential for graduates. On the basis of these findings, it was recommended that some of these skills should be integrated into the tertiary education curriculum so that undergraduate students could be exposed to them as early as possible.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».