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Enregistrement W3179670196 · doi:10.1108/et-04-2020-0076

Evaluating the impact of social enterprise education on students' enterprising characteristics in the United Arab Emirates

2021· article· en· W3179670196 sur OpenAlexaff
Zeinab Khansari

Notice bibliographique

RevueEducation + Training · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLocus of controlHigher educationPerspective (graphical)Sample (material)PedagogyMedical educationMathematics educationPolitical scienceSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study evaluates the effectiveness of an enterprise education (social innovation and enterprise) learning programme on the enterprising characteristics among interdisciplinary undergraduate enterprise education students from a general (without considering gender) and gender-specific perspective at a higher education institution in the United Arab Emirates. Design/methodology/approach Based on a convenience sampling approach, pre- and post-surveys were distributed among 180 undergraduate students from January to April 2019. An independent-samples t-test was utilised to evaluate the impact of enterprise education on students' learning for three sample classifications, which were (1) general or gender-neutral (no gender consideration), (2) male and (3) female. Findings This study found significant improvements in the enterprising characteristics of students as a result of undertaking the learning programme in enterprise education. There was a greater improvement among female students in comparison to male students. However, contrasts in enterprising enhancement trends between female and male students were recognised. While the greatest improvement for male students were identified in their risk-taking characteristics, for female students, the risk-taking characteristic evidenced the least influence. The differences between the enterprising levels in risk-taking, and locus of control, between male and female students, were prominent post completion of the learning programme. Research limitations/implications Considering that a quantitative method of inquiry was adopted to address the dearth of research evaluating the effectiveness of our learning programmes in enterprise education (i.e. social innovation) on students' psychological traits through a gendered lens, qualitative insights could enrich the depth of the research findings. As this study was conducted on a limited number of students at a single university, the results do not claim generalisation to other contexts. Practical implications The outcomes of this research deliver valuable insights about the divergent influences of enterprise learning programmes on male and female students. The implications of the study suggest that policymakers and stakeholders should consider gender diversities when designing an effective and equitable entrepreneurship and enterprise learning programme that fosters and stimulates students' enterprising mindset and confidence for both male and female students. The implications are for academics, educational instructors and policymakers. Originality/value This study presents a literature review on the impact of entrepreneurship education by focusing on the key enterprising psychological characteristics and educational systems over the last two decades, and illustrates that most studies in the field of entrepreneurship are based on either general (gender-neutral) or gender-specified investigations. This work provides a comparison between these two perspectives in a relatively underexplored region of the UAE and demonstrates that relying solely on gender-neutral analyses hinders the opportunity to enhance and effectively harness females' entrepreneurial potential.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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