Assessing the Impact of On- the Job-Training Quality Factors on TVET Students’ Satisfaction in Developing Work Competence Skills in Oman
Notice bibliographique
Résumé
The study is based on quantitative and positivists approach method of research. The descriptive and inferential methods used to analyse data and delivered in the method of explanatory notes. The research adopted Coates (2009) AQTF quality indicator and a random sampling method was selected. The research objective is to examine the impact of On-the-Job-Training (OJT) quality factors on TVET students’ satisfaction during work experience in Oman. A sample of 317 out of 400 participants from eight TVET institutes was conducted, descriptive and inferential tool used to determine the impact of OJT training quality on TVET students. The reliability test using alpha Cronbach’s and Pearson correlations test indicated an acceptable level. In addition, three measurements of Goodness of fit were considered in the study. The study is only examining TVET students from the public sector which is under responsibility of the Ministry of Manpower, Oman. The research provides a platform for practitioners and authorities to discover the OJT training factors that effect on TVET students ’satisfaction. This paper provides upon the impact of OJT training quality on TVET students' satisfaction in preparing for work competence in Oman. The work experience provides a good platform for TVET students to exercise and develop their work competences skills that would assist them to engage in the labour market. The TVET candidates are provided a work-related training to develop work competence in the country. There is a necessity to define whether the quality of OJT training has any positive impact towards TVET students or else.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».