Strategies for Promoting Sustainable Employability Development Among Students in Higher Vocational Colleges
Notice bibliographique
Résumé
How could higher vocational colleges improve students' sustainable development employability? This paper takes 384 students (192 liberal arts students and 192 science students) from ten higher vocational colleges in Guangdong Province as the research subjects and explores how higher vocational colleges can improve students' sustainable development employment ability. The study designed questionnaires grounded in the Career EDGE model and specifically analyzed students' capabilities in 8 areas, which included career development learning, experience (work and life), degree subject knowledge understanding and skills, emotional intelligence, general skills, self-efficacy, self-confidence, and sustainable development. It also delved into the existing issues. The findings indicated that while students demonstrated strengths in degree subject knowledge and emotional intelligence, they encountered challenges in career development learning and sustainable development skills. To bridge these gaps, the study utilized a SWOT-PEST analysis and proposed a suite of targeted strategies. These strategies encompassed integrating practical training programs with academic curricula, nurturing self-efficacy through mentorship initiatives, bolstering school-industry collaboration, and crafting a personalized career planning framework. These strategies provided vocational colleges with actionable approaches to help prepare students for a changing labor market and sustainable career paths.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».