Evaluate the Vocational School Graduate's Work-readiness in Indonesia from the Perspectives of Soft skills, Roles of Teacher, and Roles of Employer
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, there has been a widening disparity in the abilities required for various skills, and employees are expected to possess the necessary requirements in this age of technology and industrial advancement. Education institutions around the globe face a formidable task in meeting this demand for skilled workers. Therefore, this research discusses the perspective of vocational education students on job readiness. A quantitative survey of nine soft skill indicators of vocational education students was conducted. Multiple linear regression analysis was conducted on an online survey of 530 students from 29 vocational schools across Indonesia. The data focuses on the soft skills currently attracting industry interest. Furthermore, soft skills are closely related to student work readiness, while vocational education learning only focuses on developing hard skills. Based on the needs of the industry, soft skills are progressively becoming essential qualifications. Therefore, vocational education needs to include soft skills in learning objectives, and the research reported five strong and three weak indicators. Soft skills can be increased through integrated and effective learning. This study's findings are that six indicators of soft skills have been developed enormously, and three other hands are weak. The presence of employers in the learning process is beneficial in developing soft skills for work readiness.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».