The Impact of Entrepreneurship Education on the Development of Entrepreneurial Intention Among Engineering Students: The Mediating Role of Entrepreneurial Mindset and Self-Efficacy.
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores how entrepreneurship education (EE) influences the development of entrepreneurial intention (EI) among engineering students, specifically examining the mediating roles of entrepreneurial mindset (EM) and entrepreneurial self-efficacy (ESE). Considering the growing global importance of innovation and entrepreneurial skills, the study investigates the degree to which EE enhances EI by fostering EM and strengthening ESE. Using a quantitative survey of 431 engineering students at York University’s Lassonde School of Engineering, the study applied structural equation modeling to examine the direct and indirect effects of EE on EI through EM and ESE. Our findings show that EE significantly enhances EI, with both EM and ESE positively mediating this relationship. In this research, we investigated the impact of entrepreneurship education on entrepreneurial mindset and on entrepreneurial intention. In reality this relationship is more complex, and causality might be in the opposite direction. Future research should investigate the interplay between these entrepreneurial components and the iterative nature of their evolving relationships. This highlights the value of integrating EE into engineering curricula to develop the EM needed in today’s technology-driven world. The research contributes to existing literature by quantifying EE's impact on EI and offers practical implications for educational policy and curriculum development, advocating for the continued inclusion of EE to effectively prepare engineering students for entrepreneurial careers and foster economic innovation and growth.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».