Tổng quan phân tích và khai phá dữ liệu trong giáo dục đại học tiếp cận theo phương pháp trắc lượng thư mục từ cơ sở dữ liệu Scopus giai đoạn 2004-2023
Tóm tắt
The growth of analytical research and data mining in higher education have recently highlighted the importance of systematic synthesis. This article provides a bibliometric review of 4023 published articles from the Scopus database in the period from 2004 to 2023. The study focuses mainly on using analytical techniques and Data mining in advanced higher education to optimize models for predicting learner-learning outcomes and detecting learner behavior for timely intervention. Furthermore, the study shows that research on data analytics and mining in higher education came from researchers from many different countries. Most studies are the result of collaborations between multiple authors, and most authors collaborate with authors from the same country. The countries with the most publications on data analytics and mining in higher education are the United States, China, and others. The study demonstrates data mining and analytics techniques in higher education institutions to create new methods to improve educational outcomes, especially in building predictive models to develop student achievements.
Tài liệu tham khảo
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264-75278.
Đinh Thanh Tuyến, Phùng Thị Thu Nghĩa (2024). Nghiên cứu chủ đề đọc viết ở giai đoạn mầm non tại các nước đang phát triển trên cơ sở dữ liệu Scopus trong giai đoạn 1994-2021: Xu hướng và hợp tác quốc tế. Tạp chí Giáo dục, 24(6), 1-5.
Đỗ Thị Hồng Liên, Nguyễn Lê Vân An, Nguyễn Tiến Trung (2022). Xu hướng nghiên cứu về chủ đề quốc tế hoá chương trình đào tạo: một nghiên cứu trắc lượng. Tạp chí Giáo dục, 22(17), 1-7.
Ellegaard, O., & Wallin, J. A. (2015). The bibliometric analysis of scholarly production: How great is the impact? Scientometrics, 105(3), 1809-1831. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1645-z
Kar, A. K., & Dwivedi, Y. K. (2020). Theory building with big data-driven research - Moving away from the “What” towards the “Why.” International Journal of Information Management, 54, 102205. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102205
Romero, C., & Ventura, S. (2020). Educational data mining and learning analytics: An updated survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 10(3). https://doi.org/10.1002/widm.1355
Samaha, M., & Hawi, N. S. (2016). Relationships among smartphone addiction, stress, academic performance, and satisfaction with life. Computers in Human Behavior, 57, 321-325. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.12.045
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Ghi nhận tác giả của Creative Commons Giấy phép quốc tế 4.0 .