Integrating Technopreneurship Education in Nigerian Universities: Strategy for Decreasing Youth Unemployment
Notice bibliographique
Résumé
As of the third quarter of 2018, the rate of unemployment stood at 23.13 percent as revealed by the National Bureau of Statistics. In view of the foregoing, this study proposes technopreneurship education as an effective strategy that can be used to reduce unemployment. Sequential mixed-methods research designs (quantitative and qualitative) were adopted for the study. The population for the quantitative part consists of 300 level students of universities in Kwara State, while lecturers and artisans in the universities formed the population for the qualitative part. Stratified, quota and random techniques were used to select 370 respondents while purposive and convenience techniques were adopted to select two lecturers and artisan. Research instruments titled “Technopreneurship Education and Business Intention Questionnaire (TBQ) and “Interview Protocol on Technopreneurship Education and Business Intention Questionnaire (IPTEQ)” were used to collect relevant data. Findings from both quantitative and qualitative methods revealed that the three dimensions of technopreneurship education (i.e., entrepreneurship course, entrepreneurship practical and internet facility) were significantly related to business intention. Also, findings show that inadequate facility and financial constraint constitute challenges that hinder technopreneurship, while adequate facility and availability of funds were perceived as the remedies to the challenges. Based on the findings of the study, it was recommended that government, banks and other stakeholders in education should assist universities in terms of providing financial assistance to students with business intention.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».