Examining the Foundation: Scaffolding “soft” skills from entry to graduation in an undergraduate business program
Notice bibliographique
Résumé
Critical thinking, creativity, communication, teamwork, emotional intelligence, problem-solving, empathy, resilience, ambition, grit, innovation... (Heckman & Kautz, 2012). These skills, known as a contentious four-letter “S” word (soft), are considered a requirement for employment and advancement for the 21st-century graduate (Carnevale & Smith, 2013). Within a School of Business, in an environment highly regarded for technical skill achievement in diploma and degree graduates, faculty set out to investigate the contentiousness and inclusion of human skills in curriculum outcomes. While not directly built into the curriculum, there is an institutional understanding that human skill development is innately a part of the programs. The intention is that human skills (LeBusque, 2020), or power skills (PMI, 2022) naturally occur during course delivery, creating a commonality across foundational courses to reinforce the skill sets identified, developed, and refined as students complete their credentials. However, industry reports (Lapointe & Turner, 2020; RBC, 2019) and the authors’ own institutional data collected from new graduates and employers indicated room for improvement in these skills. To gain a better understanding, the authors undertook a critical examination through a document analysis of all common core courses that form the program foundation. This involved 24 common courses, comprising 1,442-course objectives or outcomes, resulting in a range of 134 Bloom’s Taxonomy verbs. In this paper, the authors begin the first phase of this comprehensive study with a return to the course foundations. Through this analysis, the authors present a framework to better understand and strengthen the learning foundation, to proceed with realignment and strategic scaffolding of both technical and human skills from entry through graduation. Keywords: business education, skill development, course objectives, Bloom's Taxonomy, 21st-century graduate, document analysis
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».