Perception on Service Quality in a Military Training Course Measured by the HEdPERF Scale and Its Relationship with the Students’ Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Considering the educational services, the Brazilian Navy education aims to comply with continuous and progressive process of education, with own characteristics, which are constantly updated and improved based on some principles, such as guarantee of quality standard, continuous and progressive professionalisation, and integral and continuous evaluation. Therefore, this study aimed to assess the service quality of the training course at the Santa Catarina School of Sailor Apprentices, according to the students’ perception. For this evaluation, the HEdPERF scale was used. Data collection was performed by using printed questionnaires and the sample consisted of 178 students enrolled in the sailor training course who voluntarily participated in the study. The instrument for data collection was validated by confirmatory component analysis by using the SmartPLS 3 software. Descriptive statistics and regression analysis were performed to assess the data with SPSS software. As a result, the study revealed that the respondents perceived the dimension “academic aspects” as having the highest quality, whereas the dimension “non-academic aspects” was perceived as having the lowest quality. Regression analysis showed that variables such as total monthly family income, education level and main motivation to enter the armed forces have a statistically significant relationship with certain items of the HEdPERF scale, which was adapted to the present study.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».