The Quality of Teaching and Learning towards the Satisfaction among the University Students
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to examine the relationship between the students’ perception of the quality of teaching and learning and their satisfaction in a great university in Indonesia, which was very important in the effort of upgrading the quality of higher education. A survey research involving the sample of 387 students was conducted. The research instruments of the study regarding the quality of teaching and learning consisted of aspects such as the courses, lecturers’ motivation, instructional design, relationship among students, relationship between students and lecturers, task assignment, lecturers’ efficiency, evaluation, obstacles and restraints, as well as the instrument for measuring students’ satisfaction. The research findings were analyzed using the descriptive statistics and inferential statistics such as T-Test, correlation, and regression. The findings showed that students’ perception of the quality of teaching and learning was at the moderate level, and students’ satisfaction was also at the moderate level. Based on the inferential statistics, it was indicated that there was a difference in the perception of the quality of teaching and learning concerning the gender, study period, and field of study. Similarly, there was also a difference in students’ satisfaction based on gender, study period, and field of study. The correlation analysis showed that students’ perception of the quality of teaching and learning had a positive relationship with their satisfaction, whereas the results of the regression test presented the existence of the 9 dimensions of positive contributions of the quality of teaching and learning in relation to students’ satisfaction. The study recommendation is that the university find out about students’ needs in the teaching and learning processes, including the physical needs or methods of generating a better relationship between the students and university as well as among students in order to enhance the quality of higher education. Thus, the main implication of this study regarding the education discipline was the discovery of the status of the quality of teaching and learning in an educational institution as the principal factor of the increment in students’ satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».