Utilizing Experiential Learning to Improve Financial Literacy among Young Adults through STEM Service-Learning Activity during Movement Control Order
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Financial education in the community is an important aspect of developing a good human and society. Sustainable development should be able to mobilize every individual in the community and the country to work together toward a more economic-sustained lifestyle for every individual. Many researchers suggested that financial attitude, parental financial socialization, and financial literacy have a positive and significant relationship with prudent financial management practices. In this study, we aim to construct a personal financial literacy program through a service-learning program under one of the mathematical courses (SQQM3024 Mathematical Modelling) in the university to ensure the sustainability of the program. This course is selected since it is one of the main subjects that need to be completed by BSc (Hon) Business Mathematics students and is normally enrolled by students in their final year, thus sufficient maturity in STEM-based knowledge is expected. The program will be developed by using the ExDiD method. The finding shows that the method can construct a structured program and the delivery of the program can effectively improve communication skills among team members, the exploration of data, brainstorming ideas, and delivery to targeted participants, making service learning an effective tool for sustainable personal financial literacy programs to improve the level of financial literacy in the community.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».