Evaluating Employability Skills Integration in a Citizenship Education Textbook
Notice bibliographique
Résumé
The International Labour Organization (ILO) generated a strategic plan for skills and lifelong learning from 2022 to 2030, aiming to improve students’ access to future jobs. One of the target goals of the ILO's plan was to ensure that educational programs meet the changing needs of labour markets. Therefore, there is a rising need to assess whether teaching programmes can prepare learners for the requirements of future jobs. In this study, we investigate how employability skills are integrated in teaching resources. For this purpose, 54 learning activities from a Grade 6 Citizenship Education textbook in Bahrain were analysed using 56 predefined codes elaborated by the Conference Board of Canada in a document that was developed by the Corporate Council on Education, a program of the National Business and Education Centre since 2000. This study employs quantitative analysis, including Pearson correlation coefficients and regression analysis to evaluate the integration of employability skills in the learning activities using three major factors: Fundamental Skills (FS), Personal Management Skills (PMS) and Teamwork Skills (TS). The results show that Fundamental Skills (Mean = 3.87, Standard Deviation = 1.26) are well integrated, whereas Personal Management Skills (Mean= 3.17, Standard Deviation = 1.54) demonstrate moderate integration with notable variations. In contrast, Teamwork Skills display a low level of integration (Mean = 1.02 Standard Deviation = 1.88). The correlation analysis confirms a relationship (r = 0.615, p < 0.01) between FS and PMS but shows insignificant correlations between TS and the other skill sets. These findings highlight a critical gap in teamwork skill integration and suggest a need for increased focus on teamwork in educational materials, while recommending further research to focus on expanding the sample size, incorporating more qualitative analyses, and exploring effective strategies for integrating employability skills into educational resources.
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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 | 0,006 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».