Measurement of the coupling coordination relationship between the structures of secondary vocational school programs and industries in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Secondary vocational education faces constant challenges such as the absence of higher quality, industrial structure upgrading, and a mismatch between the supply of skills and the needs of a specific industry. Therefore, investigating the relationship between the structures of secondary vocational school (SVS) programmes and industries can help us understand their positive interactions and reduce skill mismatch, which is of great significance to the strategies of secondary vocational education and sustainable economic development. Studies on the interactive relationship between SVS programmes and industries and the use of quantitative methods are still lacking. To address this research gap, this paper uses the perspective of coupling and coordination to build a conceptual framework and a computation model to measure the relationship between the two. The method of grey relational analysis is utilized to explore the influencing factors between indicators of SVS programmes and the coupling coordination degree(CCD). Using data from Tianjin, China, the findings are as follows: The interaction between the structure of the SVS programme and industries shows that with the increase in the contribution of the SVS programme structure to the coupling system, the CCD between the two also increases. Compared with the primary and tertiary industries, the secondary industrial structure is more closely related to the SVS programme’s structure, the interaction between the two has a high degree of influence, and the correlation is relatively high between the indicators of secondary industry programmes in SVSs and the CCD. It is necessary to adjust the number of programmes, increase the number of students in the secondary-industry-related programmes and reduce the number of students in the programmes of the primary and tertiary industries to adapt to the needs of a dynamic industrial structure gradually. SVSs should improve programmes in primary and tertiary industries to enhance students’ skills, prepare them for a competitive labour market and strengthen students’ transition from school to work. This study found that the coupling coordination relationship between the two is affected by the following crucial factors: interaction between the two, the contribution of the programme’s structure, regional featured or key industries, and changes in admission policies by the local education authority.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».