Factors Driving Entrepreneurial Orientation among Undergraduate Students in Zimbabwe: Questioning Pedagogical Perspectives and Entrepreneurial Intentions
Notice bibliographique
Résumé
The paradigm shift in contemporary university curriculum is to produce employment creators rather than job seekers. This study explores the enterprise related entrepreneurship course content that may be ranked as most desirable in developing entrepreneurial intentions among university students. The problem is that the broad and widening focus of entrepreneurship courses offered at most universities appear not to provide an understanding of the specific characteristics that drive entrepreneurial intent among students with different social and economic backgrounds. Therefore, the objective of this study was to test and evaluate subject content items that are most influential in promoting entrepreneurial intentions among undergraduate students with the intention of recommending a streamlined entrepreneurship curriculum. A 26-item questionnaire was used to collect data from 300 participants in the Faculty of Business Sciences at Midlands State University. A quantitative descriptive analysis of the independent variables was made. Consistent with previous studies examining entrepreneurial intention, we also conducted correlations to check on the direction and strength of the relationships among the variables. A short regression analysis was also run (using SPSS 21) to check whether entrepreneurial intentions could be explained by some variables related to teaching approaches. The study found that opportunity recognition, independence and pitching of business ideas were the top items in the module content that inspired the intention to start an enterprise among undergraduate students. The study adds value to curriculum development by identifying entrepreneurship course content that increases the desire to be independent and shifta student’s focus from a job seeker to a career and enterprise development orientation.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».