Current Situation and Key Influencing Factors of Sustainable Agricultural Talent Cultivation in Higher Vocational Colleges in Hunan Province
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the current state of sustainable agricultural talent cultivation in higher vocational colleges in Hunan Province and analyzes the relationships between key factors influencing educational outcomes: Student Development (STD), Teachers’ Effectiveness and Teaching Strategies (TEET), and School Capacity (SCC). A mixed-methods approach was used, combining literature analysis, questionnaires, and open-ended interviews. Participants included 380 students, 33 teachers, and 33 administrators selected through random sampling, with 12 participants purposively sampled for qualitative insights. Statistical analyses, including ANOVA, correlation, and regression, were conducted to assess perceptions and examine the interconnectedness of key factors. The findings reveal that sustainable agricultural talent cultivation efforts are perceived to be at a medium level overall. Strengths include teachers’ professionalism, collaborations with agricultural enterprises, and resource-sharing partnerships. However, challenges such as outdated curricula, insufficient funding, limited professional development opportunities, and inadequate practical training persist. ANOVA results showed significant differences in perceptions, with teachers and administrators rating efforts higher than students (p < 0.05). Regression analysis identified TEET as the strongest predictor of educational outcomes. Qualitative findings highlighted the need for curriculum updates, increased funding, and the establishment of stronger industry partnerships. Respondents also highlighted the transformative potential of technology to enhance educational quality, engage students, and prepare graduates for innovation. These results provide critical insights into the strengths and gaps in agricultural talent cultivation, offering practical implications for improving educational programs. Addressing these challenges and leveraging institutional strengths can better align educational efforts with industry demands, fostering sustainable agricultural development in Hunan Province and beyond.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».