Effectiveness of Non-Formal Education Program to Enhance Career Planning Abilities of Lower Secondary School Students
Notice bibliographique
Résumé
The 3Ds Career Planning Program is a sequential learning activity consisting of three stages: Diagnosing (8 activities), Designing (9 activities), and Doing (2 activities). These stages help students determine their future careers by exploring themselves and the world of careers, creating paths to desired jobs, and putting their plans into action. The purpose of this research is to study the effectiveness of this non-formal education program in improving lower secondary school students’ career planning abilities at Angthong Patthamarot Witthayakhom School. Twenty lower secondary school students volunteered to join the program. The 3Ds career planning instruments, which included questionnaires, tests, and reflection notes, were used to collect data. The findings indicate that the 3Ds Career Planning Program effectively improves students’ career planning abilities overall. Learning outcomes were higher than 80%, and the overall career planning ability level was significantly higher (Pre-M = 2.38, S.D. = 0.96; Post-M = 4.37, S.D = 0.64). Students’ career planning journals showed three levels of planning and implementation abilities: high, medium, and low. Moreover, the journals provided insights into several areas of learning reflection towards career planning: awareness of the importance of career planning, benefits of career planning, career decision-making and plans, feelings of plan accomplishment, and application to daily life.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».