Inclusive Education for A Sustainable Future and Employability of Middle Level Manpower Graduates in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the role of inclusive education in promoting a sustainable future and enhancing employability in Nigeria. Primary data were sourced to assess the main objectives of the study using self-designed questionnaire with a reliability index of 0.75 Cronbach alpha and administered to 120 undergraduate students from all the three public tertiary institutions in Oyo township. Descriptive statistics, (including simple frequency, percentages and weighted values) was used to analyse respondents' personal data and to address the research questions for the study. Pearson’ correlation analysis was utilised to test the relationship between the variable of the study. The research finds a strong positive perception of respondents on inclusive education, and in terms of the relationships between inclusive education and sustainable future and inclusive education and employability with mean scores exceeding 2.50. Specifically, the study found a strong positive correlation between inclusive education and sustainable future, with a correlation coefficient of 0.85; between inclusive education and employability, with a correlation coefficient of 0.60; and between sustainable future and employability, with a correlation coefficient of 0.55. This suggests that an increase in inclusive education tends to positively improve both students sustainable future and their employability. As a result, the study recommends that the government should formulate and implement comprehensive policies to support enhanced inclusive education in teaching and learning and also institute educational interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».