Higher Education and Its Contribution to Economies of African Countries: Move Towards Competence-Based and Skills Demand-Driven Standards in Collaboration with Industry
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
This study explores the ecosystemic impacts of higher education (HE) on the economies of African countries, emphasizing the need for competence-based, and skills-demand-driven standards in collaboration with industry. HE is vital for equipping individuals with essential knowledge and skills for socio-economic transformation. However, in Africa, this role has weakened, with industry assuming a leading position. Curricula in HE institutions are slow to adapt to the skills needed by industries, leading to a range of challenges such as outdated curriculum delivery, desertion of technical and vocational training, inadequate research resources, insufficient collaboration frameworks between HE and industries, minimal support for entrepreneurship, and poor infrastructure. Aligning HE curricula with industry skills requirements is crucial for enhancing African economic development and competitiveness. Unfortunately, there is a notable lack of partnerships and practical mechanisms for curriculum integration among African HE institutions, which results in graduates possessing skills that do not meet industry demands. This paper reviews the extensive literature on HE's role in African economies, advocating for in-depth collaboration between HE and industry in order to tackle skills mismatches. Accordingly, establishing a healthy partnership between HE institutions and industries could facilitate work-integrated learning, encourage industry-led curriculum development, and prepare graduates with applicable skills and relevant knowledge for the job market. Thus, developing a proactive framework that can facilitate and enforce collaboration between higher education and industries could be critical in addressing the challenges faced by African economic development.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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