AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe study revealed that teaching processes need to be restructured with ethical, digital, and strategic dimensions, and it was emphasised that the understanding of quality in higher education has a dynamic and continuously evolving structure.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The primary purpose of this study is to identify the factors affecting the quality of teaching in higher education and to reveal their relationship with digitalisation, artificial intelligence, and quality assurance processes. Within the framework of qualitative research, document analysis was conducted and thematic analysis was carried out based on theoretical approaches, reports, articles, and policy documents. The main determinants of teaching quality were identified as the competence of academic staff, the currency of curricula, teaching methods, assessment and evaluation processes, institutional support structures, and technological infrastructure. The integration of digitalisation and artificial intelligence into teaching was evaluated in the context of personalised learning and data-driven feedback, and their transformative role in enhancing quality was emphasised. In addition, it was demonstrated that quality assurance should not rely solely on external evaluation, but should also be supported by internal evaluation, stakeholder participation, and strategic governance. The study revealed that teaching processes need to be restructured with ethical, digital, and strategic dimensions, and it was emphasised that the understanding of quality in higher education has a dynamic and continuously evolving structure.
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, yükseköğretimde öğretimin kalitesini etkileyen faktörleri belirlemek ve bunların dijitalleşme, yapay zekâ ve kalite güvencesi süreçleriyle ilişkisini ortaya koymaktır. Nitel araştırma çerçevesinde doküman analizi yapılmış ve kuramsal yaklaşımlar, raporlar, makaleler ve politika belgelerine dayalı olarak tematik analiz gerçekleştirilmiştir. Öğretim kalitesinin temel belirleyicileri olarak öğretim elemanlarının yetkinliği, müfredatın güncelliği, öğretim yöntemleri, ölçme ve değerlendirme süreçleri, kurumsal destek yapıları ve teknolojik altyapı belirlenmiştir. Dijitalleşme ve yapay zekânın öğretime entegrasyonu, kişiselleştirilmiş öğrenme ve veri temelli geribildirim bağlamında değerlendirilmiş ve kaliteyi artırmada dönüştürücü rolleri vurgulanmıştır. Ayrıca kalite güvencesinin yalnızca dış değerlendirmeye dayanmaması, iç değerlendirme, paydaş katılımı ve stratejik yönetişimle desteklenmesi gerektiği ortaya konmuştur. Çalışmada, öğretim süreçlerinin etik, dijital ve stratejik boyutlarla yeniden yapılandırılması gerektiği ve yükseköğretimde kalite anlayışının dinamik ve sürekli gelişen bir yapıya sahip olduğu vurgulanmıştır.