3D IPEA Model to Improving the Service Quality of Boarding School
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».