ICT Proficiency Levels of Canadian University-Level Business School Graduates: Representations of Graduates and Employers
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the perceptions of Canadian business school graduates’ and employers with respect to business graduates’ ICT proficiency levels. Twelve (12) business graduates from a Canadian university and six (6) local employers were interviewed on a range of topics relating to the acquisition of information and communications technology (ICT) skills and graduate competency levels. Graduates were positive in their self-appraisal of computing proficiency and expressed high levels of confidence in their ICT capabilities, while the acquisition of these skills was found to be primarily learned informally, self-taught, or learned during work terms. Generally, employers felt that the ICT competencies of business graduates the skills they need for the workplace are appropriate, but indicate that some specialized ICT skills are acquired through workplace orientation and ongoing professional learning. Graduate skill deficits were found to be more prevalent in the areas of writing and communication – including spelling, grammar, and business writing. Research findings suggest some misalignment between employer expectations and program objectives and raise questions about a potential gap in the readiness of graduates for the workplace. Although there is wide recognition that the primary aim of university business degree programs falls outside of ICT skill development, this research suggests a need for better coordination to align the needs and expectations of employers with the goals and objectives of business programs. Strategies for greater collaboration between business faculties and employers, with regard to business graduates’ ICT and other key competencies are suggested.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».