How Canadian Universities Align Their Curricular and Co-curricular Programs with Institutional Culture and Entrepreneurial Ambitions
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian economy currently ranks as the 9th largest in the world in terms of GDP.As technology-driven entrepreneurship becomes increasingly important for creating jobs and wealth and for gaining a competitive advantage on a national level, both engineering students and innovative employers are demanding more exposure to and training in innovation and entrepreneurship.Universities must respond to these growing demands in creative ways, but there is currently a lack of standardization in the design and delivery of entrepreneurship education programs, making it difficult for educators and public funders to compare programs across institutions.Furthermore, each school has a unique institutional culture and entrepreneurial ambition that may shape its definition of entrepreneurship education and its approach to program design.Some programs may focus on design, others on sustainability, and still others on the scalability of firms.To address these challenges, the authors of this work propose a framework for aligning institutional culture and entrepreneurial ambitions with program design.The process of constructive alignment will provide a better understanding of the current practices in engineering entrepreneurship education and bring clarity to the diverse approaches used in pedagogy.By developing a standardized framework, educators and funders will be better equipped to evaluate and compare different programs, ultimately leading to improved outcomes for both students and educators.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».