3D IPEA Model to Improving the Service Quality of Boarding School
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>he service quality is an important factor which affecting student performance, expectation and satisfaction in a boarding school. The traditional of Importance-performance analysis used to evaluate strength and weaknesses of a service quality factors. The models of Importance-Performance-GAP Analysis (IPGA) have developed by integrating the strengths of the importance and performance analysis (IPA) and the GAP analysis (Lin, et al. 2009). This study develops a 3D (three dimensions) service quality and gap model by extending the IPGA model through adding student expectations attribute. This method shows the useful of the IPEA (Importance-performance-expectation analysis) in 3D grid view and this method useful in evaluating service quality of school. This study identified 40 items and each item was rated using Likert scales that have a 5-point of levels. The results were obtained from 175 students from grade 7 to grade 12. The final result was divided in two different aspect; (1) management aspect and (2) building services and facility aspect. The IPA grid for management aspect shows that four items fall into fist quadrant (Keep up the good work), and seven items fall into the second quadrant (Concentrate here), two items fall into third quadrant (Low priority), and two items fall into forth quadrant (Possible overkill). The results of 3D IPEA are shown that two attribute putted in quadrant 3 and one attribute in quadrant 6. The findings of the study show that a management aspect and building facilities aspect are necessary to enhance the service quality of school. The results are useful to identifying real condition of building facility and help a boarding school to develop better service quality. </p>
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle