Influence of Fieldwork on the Preparedness of Food Technology and Bioengineering students for the Job Market: A Case study of EAPI Student Skills Enhancement Program
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at evaluating the influence of fieldwork on the professional and personal skills among Food Technology and Bioengineering (FTB) students of Makerere University. The data was obtained from 40 respondents from three FTB programs (Food Science and Technology, Human Nutrition, and Agricultural Engineering). A semi-structured electronic questionnaire was used to collect the data. The questionnaire comprised of Part 1: Student biography, Part II: Participation in the EAPI student skills enhancement program, Part III: Professional skills, and Part IV: Personal growth. Part I and II consisted of closed-ended questions while Part III and Part IV were evaluated on a 5-point Likert scale (1- Strongly disagree and 5 – Strongly Agree). Descriptive analysis was used to evaluate the student demographic information and participation in the student enhancement program. The reliability of the Likert scale for professional development and personal growth was determined using the Cronbach’s alpha index. The study results indicated that 60% (n=40) of the respondents better understood their career goals through fieldwork, 83% (n=40) increased their skills and knowledge in performing particular tasks, 55% (n=40) changed their attitude and feelings about self and others, while 75% (n=40) had the opportunity to apply theoretical concepts to the actual work environment. Fieldwork stimulated the FTB students’ interest in the field of food processing, mindset change especially concerning job creation, conduct, and prospects. The study findings explain the need to adjust the mode of knowledge delivery and dispensation at the Higher Education Institutions to reduce the rate of unemployment and improve the employability of students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».