@article { author = {Hejazi, Seyed Yousef and Rajabiyan Gharib, Fatemeh and Omid, Mahmood}, title = {Comparison of services quality assessment models between students from teaching and learning process quality by using artificial neural network}, journal = {Iranian Journal of Agricultural Economics and Development Research}, volume = {45}, number = {4}, pages = {663-672}, year = {2014}, publisher = {University of Tehran}, issn = {2008-4838}, eissn = {2423-785X}, doi = {10.22059/ijaedr.2014.53840}, abstract = {The aim of this study is quantity determining and evaluating of the quality position of teaching and learningprocess. So, the artificial neural networks were used for modeling nonlinear relationships to inspect and evaluate different models of service quality evaluation. The statistical population include 1070 peoples, which were master and PhD students of Faculty of Agriculture of FerdowsiUniversity (Mashhad). 280 questionnaires were collected by using Morgan table; from which 202 questionnaires were finally analyzed. In order to inspect and evaluate the quality of teaching and learning process, four models were used with artificial neural networks, including non-weighted Servprof, non-weighted Servqual, weighted Servprof and weighted Servqual. The results of the artificial neural network method showed that weighted Servqual model is more accurate to evaluate the quality of teaching and to predict satisfactory. 7-29-14-1 architecture with 29 and 14 neurons respectively in the first and second hidden layers and one neuron (weighted Servqual) in the output layer was chosen as the best model for determining the quality evaluation. This architecture has the best results for R (0.96), MAE (0.18), MSE (0.06) and MAPE (4.41%) between the actual and modeled values.}, keywords = {Artificial Neural Networks,quality of teaching,Student satisfaction,weighted Servqual model}, title_fa = {مقایسه مدل های سنجش کیفیت خدمات در ارزیابی دانشجویان از کیفیت فرایند تدریس و یادگیری با استفاده از شبکۀ عصبی مصنوعی}, abstract_fa = {هدف از این مطالعه تعیین و ارزیابی کمی موقعیت کیفی فرایند تدریس و یادگیری در مراکز آموزش عالی کشاورزی است. به این منظور، از توانمندی شبکه‌های عصبی مصنوعی در مدل‌سازی روابط غیر خطی، برای بررسی و ارزیابی مدل‌های مختلف سنجش کیفیت خدمات استفاده شد. جامعة آماری، دانشجویان تحصیلات تکمیلی رشته‌های کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد (1070نفر) است که با استفاده از جدول مورگان 280 پرسشنامه جمع‌آوری شد و درنهایت 202 پرسشنامه تجزیه و تحلیل شد. به‌منظور بررسی و ارزیابی کیفیت فرایند تدریس و یادگیری از چهار مدل سروپروف غیر وزنی، سروکوآل غیر وزنی، سروپرف وزنی و سروکوآل وزنی به کمک شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده شد. نتایج به‌کارگیری رویکرد شبکه‌‌های عصبی مصنوعی نشان داد مدل سروکوآل وزنی با دقت بیشتری قادر به ارزیابی کیفیت تدریس و پیش‌بینی رضایت است. این مدل با معماری 7-29-14-1 یعنی 7 نرون در لایة ورودی، 29 و 14 نرون در لایه‌های مخفی اول و دوم و یک نرون در لایة خروجی، به‌عنوان بهترین راه حل برای تخمین ارزیابی کیفیت انتخاب شد. این معماری دارای ضریب همبستگی 96/0 بود و مقایر MAE، MSE و MAPE آن به‌ترتیب 18/0، 06/0 و 41/4 درصد داشتند.}, keywords_fa = {رضایتمندی دانشجویان,شبکة عصبی مصنوعی,کیفیت آموزش,مدل سروکوآل وزنی}, url = {https://ijaedr.ut.ac.ir/article_53840.html}, eprint = {https://ijaedr.ut.ac.ir/article_53840_cd753f743e4e5c49e9d3570291155e51.pdf} }