The Influence of Career Planning Education on College Students’ Entrepreneurial Intention: An Analysis of Mediating and Moderating Effects
Notice bibliographique
Résumé
Purpose -This study investigates the impact of career planning education on university students' entrepreneurial intentions by examining the mediating roles of self-efficacy and perceived behavioral control, as well as the moderating effects of digital competency and risk propensity.Design/methodology/approach -Data were collected from 450 university students through a structured questionnaire.The research model was tested using structural equation modeling with bootstrapping procedures for mediation analysis and hierarchical regression for moderation effects.Findings -The results reveal that career planning education positively influences entrepreneurial intentions both directly ( =0.312, p<0.01) and indirectly through self-efficacy ( =0.178, p<0.01) and perceived behavioral control ( =0.133, p<0.01).Digital competency ( =0.156, p<0.01) and risk propensity ( =0.143, p<0.01) positively moderate these relationships.Practical implications -The findings suggest that higher education institutions should integrate digital skills development into career planning curricula and tailor educational approaches to students' individual characteristics to enhance entrepreneurial intentions effectively.Originality/value -This study extends the theory of planned behavior by incorporating digital competency as a crucial moderating factor and demonstrating the specific mechanisms through which career planning education influences entrepreneurial intentions in the digital era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».