Towards Responsible Higher Education Institutional Analytics: A Study of Biases and Dependencies on Student Satisfaction

Abstract

Las analíticas institucionales es un campo de investigación y práctica que promueve decisiones basadas en datos en la Educación Superior. A partir de varias fuentes de datos, las instituciones realizan análisis con diferentes objetivos para proporcionar información útil en la gestión académica. Los datos de satisfacción de los estudiantes tienen un papel importante en el campo de analíticas institucionales, ofreciendo información valiosa para evaluar la calidad de las asignaturas e informar las decisiones de promoción académica. No obstante, muchos estudios han demostrado la presencia de sesgos y otros factores influyentes en la satisfacción de los estudiantes que pueden conducir a decisiones injustas en la Educación Superior. En este contexto, esta tesis doctoral muestra la importancia de comprender los posibles sesgos, considerando diferentes factores que influyen en los resultados de las encuestas de estudiantes. La tesis doctoral investiga factores como genero, idioma, calificaciones, y diseño de aprendizaje en la satisfacción de los estudiantes a partir del caso de la Universitat Pompeu Fabra, Barcelona. Como resultado, la tesis presenta un abordaje comprehensivo, que destaca la necesidad de las analíticas institucionales desde una consideración continua de potenciales sesgos y dependencias usando incertidumbre generativa para promover análisis institucionales responsables y facilitar la mejora institucional.

Institutional analytics is a growing field of research and practice that promotes data-driven decision-making in higher education institutions. Through several data sources, institutions perform analyses with different purposes to provide actionable insight to assess and improve decisions in academic management. Student satisfaction surveys play an important role in the field of institutional analytics, providing valuable insights to assess the quality of courses and inform academic promotions. However, several studies have shown the presence of biases and influential factors on student satisfaction that may lead to unfair decisions in higher education. In this context, this doctoral thesis states the importance of understanding potential biases considering different factors influencing survey results. The doctoral thesis investigates the role of gender, language, grades, and learning design on student satisfaction survey data from the case of Universitat Pompeu Fabra, Barcelona. As a result, the thesis presents a comprehensive approach highlighting the need for institutional analytics to continuously consider potential biases and dependencies by supporting generative uncertainty to promote responsible institutional analytics and facilitate institutional improvement.