Identification of Lifelong Learning Characteristics and Entrepreneurial Motivation among Students in a Public University
Notice bibliographique
Résumé
Lifelong learning is an important factor in raising the level of knowledge and skills and improving the quality of life. For entrepreneurs, lifelong learning is the basis of long-term success because it encourages them to become open, creative and innovative leaders. Despite being said to be the solution to the narrowness of future job availability, entrepreneurship is still did not get enough attention from the students, whom are the future worker themselves. Past researches had reported that the students are lack of motivation and research related to the motivation factors also said to be scarce. On the other hand, studies regarding lifelong learning in education system had indicated several issues including lack of implementation of lifelong learning including level of student, low usage of teaching approach towards lifelong learning and lack in skills related to lifelong learning. Therefore, this study focuses on undergraduate students and aims to understand their entrepreneurial motivation in light of lifelong learning or whether their motivation is influenced by it. This study had adopted a quantitative research method. Total of 393 Bachelor Degree students from a public university in Malaysia had involved as the respondents selected through random sampling method. Data analysis was done using descriptive analysis and multiple linear regression. After the analysis, it shows that lifelong learning characteristics and lifelong learning tendencies were both able to explain 14.4% of the variation of entrepreneurial motivation and statistically significant (R2 = 0.144; F (2, 390) = 32.88, p = < .000). It means that the independent variable is statistically significant in predicting the dependent variable. Lastly, it is in the hope that this research can be a guide for the nations in producing a quality graduates that can become successful entrepreneur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».