Effects of Entrepreneurship Education on Start-up Propensity: Technical and Vocational College Lecturers' Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to engage the prevailing status that education in entrepreneurship is offered to college students in South Africa to enhance the learning and teaching efficiency of TVET college, which should lead to motivating and preparing graduates to start their own businesses. At the time of this study (2020), the total youth unemployment rate was 40.3%. In addition, the youth graduate unemployment rate was 55.2%. It is concerning that the Technical and Vocational Education and Training (TVET) college graduates face this challenge. It is significantly possible that South African TVET students will face unemployment after graduation due to the high unemployment rate and the competition in the job market from other universities. Accordingly, there is a need to transform TVET college students into entrepreneurs who can self-sustain upon completion of their studies.Ajzen's theory of planned behaviour was used to address the paucity of literature on entrepreneurial education and start-up propensity. Accordingly, a research questionnaire was structured to address the issue: "To what extent do the variables in the entrepreneurial environment (TVET colleges), in the form of knowledge of entrepreneurship, perceived self-efficacy and attitude towards entrepreneurship, affect the entrepreneurial intentions of students?" This study proved the direct relationship between entrepreneurship education, inclination, and intention to start a business.A few recommendations are made regarding investment in entrepreneurship education and infrastructure, partnering with private and public companies, and entrepreneurship as an integral part of development in the national policy framework that addresses unemployment.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».