Implementation of professional skills into technical education programs.
Notice bibliographique
Résumé
There are limited contemporary Canadian studies regarding the inclusion of professional skills into technical education. Contentions include what skills are requisite and/or prioritized in various industries. This research sought to explore this gap with a range of academic and industry stakeholders. This mixed methods study encompassed questionnaires, document analysis, and interviews/focus groups and included faculty members, students, and industry member representatives. There were 595 who completed the quantitative component and 56 individuals who participated in the qualitative interviews. Questionnaires included learner exist surveys, employer satisfaction surveys, and professional skills ranking instrument. Document analysis of job advertisements supported the development of the instruments. Interviews explored stakeholder nuanced perspectives. Academics, leaders, and industry representatives recognized the importance of integrating professional skills to two-year technical programs, but identified these were not always intentionally taught. While skills were deeply valued, there were barriers to reaching consensus across stakeholder groups about the “set” of skills. Finally, it would require a concerted effort by leaders, teaching academics/instructors, industry representatives, and curriculum designers to select which skills to integrate into the program and support to teach and assess these skills to maximize graduate outcomes. A proposed model – the Model of Professional Skill Development in Technical Education Programs – was created designed to integrate both professional and technical skills within program design and implementation. This model be useful to subject matter experts, curriculum designer, leaders who are keen to ensure integration, teaching and graduate success, and students who want to optimize their success in transitioning from learner to employed graduate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».