Service Quality in Higher Education—A Case Study of Universiti Brunei Darussalam
Notice bibliographique
Résumé
No one doubts the value and importance of quality education, and quality assurance is one major driving force to achieve this. Measuring the performance of service quality of education services of Universiti Brunei Darussalam (UBD), as part of the quality assessment, was assessed based on Parasuraman’s five Servqual dimensions. The assessment was obtained from the undergraduates’ perspectives across four faculties, and data was collected using e-questionnaire. The questionnaire was distributed to 400 students via email, but only 268 responded. Faculty-wise and university-wise rankings of the means of individual item scores from the questionnaire revealed some consistency in students’ evaluation of quality at UBD. The analysis of variance findings rejected the hypothesis of equality of the mean scores across the four faculties of UBD. Post-hoc analysis and Tukey’s Honestly Significant Difference (HSD) reported significant differences between ‘science-based’ and ‘social sciences-based’ students’ needs and perception of quality. Overall, the results of the study showed that the quality of education services provided by UBD was only satisfactory among all students, rather than being exceptional. Teamwork, communication skills, creativity and innovation indicated by the students signaled the need of TQM implementation in UBD. The study also stressed the role of the university’s administration and management to vigorously improve the quality of services they provide to the students and continue to increase the overall organisational performance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».