Integrating STEM in to TVET Education Programs in QATAR: Issues, Concerns and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Qatar TVET education system faces unique challenges in that the percentage of vocational secondary school students constitute only 1.4% compared to world average of 15% due to the poor perception of TVET as lesser pathway than other academic-based education. This low perception is associated with sociocultural, economic and institutional factors. Another challenge is the poor link between vocational and general education and the link to labor market. Further challenge is how TVET institutions can develop new curricula, which can respond to the needs of the 21st century skills. This paper will discuss how STEM can help promote TVET education and what are the possible changes required to overcome those challenges. A survey on “Improving and enriching the Human Capital of the State of Qatar through Identification and Development of 21st Century Skills”, explored perceptions of both employers and TVET program leaders toward the skills needed for economic and social developments in a changing world by Meeting Human Capital Needs through 21st Century Skills including the perceptions on needed STEM and cognitive skills. A total of 85 managers and professionals (from more than forty establishments) completed the survey, together with 35 TVET program leaders located in one national university and six government TVET institutions together with 32 semi structured interviews. Descriptive statistics analysis showed a major mismatch between the perceptions of TVET program leaders and employers’ managers and professionals in many aspects., employers perceive the social skills as more important while TVET consider mathematical reasoning as more important employers perceive technological skills such as digital literacy as more important than what TVET leaders perceive. This presentation will identify several approaches to integration and discuss the advantages and disadvantages of the approaches employed. The presentation addresses the various planning approaches and resources required to effectively integrate STEM in TVET programs and curricula.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».