Data-driven decision making in higher education to ensure quality education: a bibliometric review study

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.48081/vohv9089
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

In the evolving landscape of higher education, data-driven decision-making has emerged as a crucial strategy for enhancing quality education. This bibliometric review study examines the existing literature on data-driven decision-making within higher education to outline its impact on the quality of education. This study employs a thorough bibliometric analysis to gather and analyze scholarly articles from major databases. It identifies main trends, influential authors, and key research themes in the field. The findings reveal that there is increasing focus on leveraging data analytics, learning analytics, and educational data mining to inform policy, teaching methods, and administrative strategies. The study also highlights the challenges and opportunities associated with implementing data-driven approaches, such as data privacy concerns and the need for robust data governance frameworks. By synthesizing current research, this review provides a holistic understanding of how data-driven decision-making can be strategically employed to ensure and enhance the quality of education in higher institutions. This paper not only contributes to the academic discourse by mapping the intellectual landscape but also offers practical insights for educators, policymakers, and administrators aiming to foster a data-informed educational environment. Keywords: data-driven decision, university, higher education, quality assurance, quality education, university management, bibliometric analysis.