Developing the potential of work-based learning: New challenges in Thailand's TVET system and the public-private partnership at Rajamangala University of Technology Lanna
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the role of work-based learning (WBL) in meeting the evolving demands of Industry 4.0 and digital transformation within Thailand's Technical and Vocational Education and Training (TVET) system. It assesses the current state of WBL implementation in Thai TVET and proposes models to enhance its effectiveness. Using a qualitative approach, the research focuses on two public-private partnership models at Rajamangala University of Technology Lanna (RMUTL): the school-in-factory (SiF) model and the Tripartite Education System. Insights were gathered through semi-structured interviews with five TVET experts, identifying key areas for WBL improvement. Despite increased recognition of WBL in Thailand, challenges remain, including limited industry engagement, inadequate infrastructure, and insufficient teacher training. The study emphasizes the need for stronger public-private partnerships, greater industry participation, and ongoing enhancement of WBL programs. The findings provide valuable insights for policymakers, educators, researchers, and industry leaders in Thailand and the ASEAN region. By advancing effective WBL models, such as the SiF model and the Tripartite Education System, Thailand can cultivate a skilled workforce essential for economic growth and innovation. Furthermore, the study highlights the importance of ongoing evaluation and improvement to ensure that WBL programs remain relevant and effective in the dynamic context of Industry 4.0.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».