Examining the Connection between Quality Education and Employability: Insights from Educators and Individuals
Notice bibliographique
Résumé
The widespread notion, among both the public and scholars, is that developing countries like Nepal experience disparities in educational quality. Issues are regularly flagged in this regard at the policy level, academia, media, and public forums. Nevertheless, there is no research-based discourse about what “quality” means and how it is designed and implemented in different domains. In the case of Nepal, which this article focuses on, it is often presumed that education in public schools is outmoded, impractical, limited in hands-on training, and lower in standards compared to that in private schools. Therefore, the core objective of this study is to examine the nexus between quality education and occupational skills, drawing insights from educators and individuals. This article reviews a literature review and analysis of data, including surveys, interviews, and focus groups, to develop a framework for describing and discussing quality education in the context of Kathmandu, Nepal. Anchored in the interpretivist paradigm, this study employs an interpretative phenomenological methodology to explore and elucidate the lived experiences of the participants. The findings depict that good teaching, a supportive learning environment, and active involvement in extracurricular activities play a significant role in providing quality education, which helps students become professionally competent.
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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 | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».