Role of Research-based Learning on Graduates’ Career Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Education is still a leeway towards achieving individual’s personal growth as well as professional development. Further and Higher Education (FHE) are even more crucial in accelerating the achievement of these goals. Consequently, graduate students explore endless opportunities to enroll for postgraduate programs, hoping to gain financial independence, economic freedom, and improved standard of living after completion. Since graduate programs offer such tremendous career and life-changing opportunities, it is imperative to investigate if programs like the master’s in business administration are still relevant in today’s fast-moving business environment. This phenomenology study systematically utilizes underlying assumptions of research-based learning to assess a core aspect of universities’ MBA curriculum, that is writing a dissertation. It examines the value added by dissertation to graduates’ long-term career goals. Data for the study was obtained from fourteen MBA graduates through unstructured in-depth interviews. All the graduates currently work as full-time employees in their respective organisations, who were drawn from four main departments namely marketing, education, accounting and the IT industry. Our findings are thought provoking, yet compelling, in the sense that participants expressed mixed opinions concerning whether the dissertation prepared them for their current job roles. Most of them attributed their career successes to luck and hard work. Good communication and leadership skills also played major roles. Only few of them did acknowledge honing such skills while writing their dissertation during the research process. The implication of this research to stakeholders of higher education institutions, and policy makers, are also discussed.
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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 | 0,023 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».