Strengths and Weaknesses of Education 4.0 in the Higher Education Institution
Notice bibliographique
Résumé
The Malaysian Higher Education has implemented an education 4.0 program in line with the 4th industrial revolution. The education 4.0 program is aimed at providing graduates with the capabilities and competencies required by the digital-driven industry. The purpose of this paper is to discuss the strengths and weaknesses of education 4.0 in Malaysia education industry. Lectures in a selected organisation are chosen for data collection purposes. Data was collected through interviews and. Data obtained through interviews and focus group discussions session is analysed using content and analytic induction analysis. Data are sorted and categorised into themes to theorized the strengths and weaknesses of Education 4.0 in Malaysia. The findings of this study found that education 4.0 creates an opportunity for educators to engage in new technology tools and it enhances the knowledge of the educators on technology more in depth. It also helps lecturers and students to enhance their knowledge & usage of technology in depth. In addition, it promotes the development of technology classroom into the 21st century skills. However, there is high resistance to change in adapting and shift the mind set of lecturers towards adopting technology-based education as it can limit the engagement or involvement of an educator with the students. Technology is also found to be disconnecting learners from the real world. This study provides insights of the strengths and weaknesses of education 4.0 to the Ministry of Higher Education Malaysia and to the academics so that strategies in maximising the strengths and strategies in overcoming the weaknesses of education 4.0 can be developed
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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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».