Implications of a Canadian University Global Competency Model on Chinese Vocational Education and Training Program
Notice bibliographique
Résumé
People live and work in a world that is more interconnected than ever before, which demands a globally competent workforce. Vocational Education and Training (VET) plays an important role in supporting economic growth in the rapid changing global labor market. VET students need not only advance technical skills and abilities, but also develop additional competencies including global competence in order to gain success in this interdependent world. Thompson Rivers University (TRU), Canada, sets a good example on global competence education for Chinese VET programs. This study aims to 1) find out how globally competent Chinese VET students are and whether they have a strong motivation to gain global competence development, and 2) determine the key features of the TRU model and how they might be applied to Chinese VET programs. To achieve these goals, this study utilizes questionnaires on global competence with 316 VET students in China and interviews with six TRU faculty involved in the Global Competence program. Results demonstrate that Chinese VET students show a relatively high level in attitude and value dimensions but relatively low levels in the knowledge and skill dimensions for global issues. They also exhibit strong motivation in gaining global competence. However, Chinese VET colleges have not paid enough attention to students' global competence development. Therefore, a global competence certificate system needs to be set up in order to meet the needs of career development for Chinese VET students.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».