Analysis of the Relationship among Career Education Program Participation and Satisfaction, Work Value, Career Goal Setting in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to analyze the causal model of career education program participation, satisfaction, and career goal setting mediated by work values in higher education. Also, this study analyzed the differences between departments. In this study, data from the 2018 Graduate Occupational Mobility Survey (GOMS), the most recent data, was used. The Graduates Occupational Mobility Survey is the largest short-term panel survey of a representative sample of Korean Graduates. The GOMS is conducted annually and has its results compiled each year. Structural equation modeling and multiple SEM were used for this study. The results were as follows. First, career education program participation had a statistically significant positive effect on extrinsic and intrinsic work values and career goal setting. Second, career education program satisfaction had a statistically significant positive effect on intrinsic work values and career goal setting, except for extrinsic work value. In addition, only the intrinsic work values positively affected career goal setting. Third, the career education program satisfaction impacted intrinsic work values, and the intrinsic work value impact on career goal setting was the difference between department and majors. In conclusion, this study proposed the provision of career education programs considering the difference between departments and majors in higher education.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».