Modeling Intention to Pursue a High Tech Career Using Social Cognitive Career Theory
Notice bibliographique
Résumé
This study is the first to apply Social Cognitive Career Theory (SCCT: Lent, Brown, & Hackett, 1994, 2000) to predict engineering students' intention to pursue a high-tech career in a South Asian context.The purpose of this study was twofold.The first objective was to test SCCT's interest and choice model in a non-Western context in order to test the applicability of the theory.The second objective was to expand beyond the core of the theory to incorporate background and proximal, contextual gender related variables such as gender-role orientation, masculine image of high-tech professionals, and gendered perceptions.The data came from undergraduate engineering students studying in different universities in Bangladesh.Data were collected through self-administered pencil and paper survey.A total of 976 valid surveys were used in the data analysis.As this study was based on a new context -Bangladesh, the construct validity of the measurement scales was assessed using exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA).EFA and CFA should not be performed on the same data set; the data were randomly split into two groups for this analysis.Structural equation modeling (SEM) was used to assess model fit for the whole sample.Results indicated that social cognitive theory was a good fit for the data.The multivariate analysis indicated that all of the core SCCT predictors -occupational self-efficacy, outcome expectations, and interest -were important in explaining intentions.Gender-role orientation also played a significant role although gender related variables did not perform as expected.Also, contrasting findings regarding environmental variables of social support and barriers
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».