Entrepreneurial knowledge and skill exposure in vocational education: development of a new assessment scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Appetite for entrepreneurship education (EE) among vocational students has surged dramatically, driven by persistent challenges of unemployment. As a result, vocational institutions are increasingly focused on how much entrepreneurship exposure students receive, particularly how frequently instructors impart core business knowledge and skills to meet growing demand. However, despite this focus, existing measures primarily assess the overall impact of EE by gathering self-reported data on student attitudes with specific metrics for the frequency of exposure to these vital competencies still lacking. To address this gap, the Vocational Education Entrepreneurship Knowledge and Skills (VEEKS) Scale has been developed to assess the extent of exposure that technical and vocational education and training (TVET) institutions provide to students regarding entrepreneurial competencies. This scale focuses specifically on essential business knowledge and soft skills crucial for entrepreneurial success. With a total sample size of 446, an EFA (n = 180) and CFA (n = 266) determined that business knowledge and soft skills exposure was an acceptable model for measuring VEEKS exposure. Contributing to theory, this measure shifts the focus in EE literature from impact to the exposure of key competencies—knowledge and skills. By moving beyond attitude-based assessments, the scale provides valuable practical insights for TVET institutions, supporting curriculum reform, instructor training, and strategic marketing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle