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Enregistrement W4225731917 · doi:10.55549/epess.1051080

Integrating STEM in to TVET Education Programs in QATAR: Issues, Concerns and Prospects

2021· article· en· W4225731917 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Eurasia Proceedings of Educational and Social Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Learning Practices
Établissements canadiensCollege of the North Atlantic
Organismes subventionnairesQatar National Research FundFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésVocational educationCurriculumGovernment (linguistics)PerceptionHuman capitalPublic relationsPolitical scienceMedical educationEconomic growthPsychologyPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,327 · 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