Research on Curriculum Development and Management Mechanisms for Qingshen Bamboo Weaving in the Context of Industry-Education Integration
Notice bibliographique
Résumé
This study applies industrial value chain and educational management theories as a value chain–oriented theoretical lens to systematically examine the determinants of curriculum design and development in traditional craft vocational education, emphasizing optimization strategies within industry–education integration frameworks.Using a mixed-methods research, we conducted questionnaire surveys with 380 stakeholders (350 valid responses) and employed multiple linear regression to evaluate how educational management components influence instructional effectiveness in the case of the Qingshen bamboo weaving curriculum.Empirical findings demonstrate that market demand alignment (β=0.356, p<0.001) exerts the greatest influence on curriculum development and teaching effectiveness, followed by technological empowerment (β=0.349, p<0.001), experiential curriculum design (β=0.291, p<0.001), and inheritors' collaborative teaching ability (β=0.286, p<0.001), with the overall model explaining 47.2% of variance. The study underscores that integrating value chain perspectives into curriculum development effectively connects the educational continuum from “skill transmission—competency development—professional requirements” while promoting systematic optimization of curriculum governance mechanisms and enhancing talent development quality in traditional craft vocational education. Based on empirical analysis, we propose a demand-driven “four-dimensional collaborative curriculum development model” that achieves curriculum value enhancement while optimizing educational resources and multi-stakeholder collaborative governance, providing theoretical foundations and practical guidance for curriculum reform, pedagogical innovation, and educational management modernization in traditional craft vocational education.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».