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Enregistrement W4409611008 · doi:10.5430/jct.v14n2p126

Future Challenges and Opportunities in the Development of Soft Skills in Higher Education: Scenarios and Responses

2025· article· en· W4409611008 sur OpenAlexvenueno aff
Galyna Cherusheva, Инна Краснощок, Tamara Gumennykova, Tetiana Volotovska, Olena Barabanchyk

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft skillsPsychologyComputer scienceMathematics educationMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the current technological changes in the requirements of professional activity, the development of soft skills in students is an important task of modern higher education. Accordingly, the purpose of the study is to analyse the main difficulties in the development of social skills in higher education and to identify opportunities and scenarios for improving the integration of soft skills in higher education. This cross-sectional study collected data from 2 groups: teachers (40) and students (60). The inclusion of respondents was based on a stratified sample, which allowed us to take into account different groups of participants. Students of full-time higher education institutions and teachers with at least 1 year of experience were selected for the analysis. The students and teachers also had different specialities. All respondents had different experiences of involvement in modern educational initiatives and activities that contributed to the development of social skills. The main tool was a questionnaire consisting of closed questions and a Likert scale. The results showed that all participants in the educational process attach considerable importance to soft skills (4.3 points among students and 4 points among teachers). The main obstacles to further integration of soft skills into the higher education system are lack of motivation, imperfection of modern curricula, limited resources and resistance to change in the environment of teachers. The conclusions identify the main promising opportunities for improving the state of soft skills development. In particular, in the future, significant attention should be paid to participation in volunteer projects, individual consultations with specialists, and the case study method. For teachers, training and especially internships offer a significant opportunity to develop their social skills.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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