Büyük Veri Analizinin Eğitim Programlarına Yansıması: Sistematik Derleme ve Meta-Analiz Çalışması

Öz

Bu çalışma, büyük veri analizinin eğitim programlarına yansımalarını sistematik olarak incelemek ve meta-analiz yöntemiyle etki büyüklüklerini belirlemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırma kapsamında büyük veri analizinin eğitim programlarının tasarım, uygulama ve değerlendirme süreçlerine olan etkilerinin nicel olarak değerlendirilmesi hedeflenmiştir. Google Scholar ve Web of Science veri tabanlarında "büyük veri" ve "eğitim programları" anahtar kelimeleri kullanılarak 2014-2024 yılları arasında sistematik tarama gerçekleştirilmiş ve dahil etme kriterlerini karşılayan 35 çalışma meta-analize dahil edilmiştir. Comprehensive Meta-Analysis programı kullanılarak Hedge's g etki büyüklükleri hesaplanmış ve heterojenlik analizi yapılmıştır. Meta-analiz sonuçları, büyük veri analizinin eğitim programları üzerinde orta düzeyde olumlu etki gösterdiğini ortaya koymuştur. İncelenen çalışmaların 23'ü orta düzeyde (0,5 < g ≤ 0,8), 12'si düşük düzeyde (0,2 ≤ g ≤ 0,5) etki büyüklüğüne sahiptir. E-öğrenme ve büyük veri entegrasyonu en yüksek etki büyüklüğünü (g = 0,75) sergilerken, eğitsel veri madenciliği (g = 0,71) ve matematik müfredatı (g = 0,67) da yüksek değerler göstermiştir. Sonuç olarak büyük veri analizi, eğitim programlarının geliştirilmesinde önemli fırsatlar sunmakta ve özellikle bireyselleştirilmiş öğrenme ile erken uyarı sistemlerinde etkili olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Büyük veri analizi
• eğitim programları
• meta-analiz
• eğitim teknolojileri
• bireyselleştirilmiş öğrenme

The Reflection of Big Data Analysis on Educational Programs: A Systematic Review and Meta-Analysis

Öz

This study was conducted to systematically examine the reflections of big data analytics on curriculum and determine effect sizes through meta-analysis. The research aimed to quantitatively evaluate the effects of big data analytics on the design, implementation, and evaluation processes of curriculum development. A systematic search was conducted in Google Scholar and Web of Science databases using keywords "big data" and "curriculum" for studies published between 2014-2024, and thirty-five studies meeting the inclusion criteria were included in the meta-analysis. Hedge's g effect sizes were calculated using Comprehensive Meta-Analysis program, and heterogeneity analysis was performed to assess variability across studies. Meta-analysis results revealed that big data analytics demonstrates moderate positive effects on curriculum overall. Of the examined studies, 23 had moderate effect sizes (0.5 < g ≤ 0.8) while 12 had small effect sizes (0.2 ≤ g ≤ 0.5), indicating consistent but varied impacts across different curriculum contexts. E-learning and big data integration exhibited the highest effect size (g = 0.75), while educational data mining (g = 0.71) and mathematics curriculum applications (g = 0.67) also showed substantial effect values. The findings demonstrate that big data analytics offers significant opportunities for curriculum development, with particular effectiveness observed in personalized learning approaches and early warning systems that help identify at-risk students.

Anahtar Kelimeler

• Big data analytics
• curriculum
• meta-analysis
• educational technology
• personalized learning

Kaynakça

1. Abbasoğlu, B. (2020). Ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarının eğitsel veri madenciliği yöntemleri ile tahmini. Veri Bilimi, 3(1), 1-10.
2. Aksu, G. ve Güzeller, C. (2019). Büyük veri: Sosyal bilimler ile eğitim bilimlerinde kullanımı ve uygulama alanları. Akdeniz İnsani Bilimler Dergisi, 9(1), 13-26.
3. Aktan, E. (2018). Büyük veri: Uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi, 1(1), 1-22.
4. Aytaç, Z. ve Bilge, H. Ş. (2021). Öğretim elemanlarının büyük veri farkındalık ve eğitim beklentilerinin değerlendirilmesi. İşletme, 2(2), 29-46.
5. Baek, J. (2018). Designing a curriculum of financial big data for college student. In 2018 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC) (pp. 282-284). IEEE.
6. Bahrynovska, T. (2022). Big data in education. How it transforms the industry? Geliş tarihi 14 Kasım 2023, gönderen Forbytes website: https://forbytes.com/blog/use-of-big-data-in-education/
7. Baig, M., Shuib, L. ve Yadegaridehkordi, E. (2020). Big data in education: A state of the art, limitations, and future research directions. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17, 44. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00223-0
8. Bay, M. ve Çelik, M. Ö. (2022). Eğitimde büyük veri teknolojisinin yeri ve eğitimde büyük veri analiz yöntemleri. Social Sciences Studies Journal, 7(80), 1197-1208. https://doi.org/10.26449/sssj.3050

9. Bayburt, B. ve Eğin, F. (2021). Teknoloji ve sanayideki gelişmelerin yansmasi olarak eğitim 4.0. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 16(2), 137-154. https://doi.org/10.54860/beyder.1010372
10. Bozkurt, A. (2016). Öğrenme analitiği: E-öğrenme, büyük veri ve bireyselleştirilmiş öğrenme. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 2(4), 55-81.
11. Clark, R. C. ve Mayer, R. E. (2016). E-learning and the science of instruction: Proven guidelines for consumers and designers of multimedia learning (4th ed.). Wiley.
12. Cohen, J. (2013). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.) [E-book]. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203771587
13. Cong, X. Q. (2021). Research on curriculum construction of big data and accounting under the background of big data. In 2021 International Conference on Big Data Engineering and Education (BDEE) (pp. 144-147). IEEE.
14. Corti, L., Eynden, V., Bishop, L. ve Woollard, M. (2014). Managing and sharing research data: A guide to good practice. Los Angeles London New Delh Singapore Washington DC: SAGE.
15. Çelik, S. (2018). Büyük veri ve istatistikteki uygulamaları (Doktora Tezi). Uludağ Üniversitesi, Bursa.
16. Çivril, H. (2023). Açık ve uz öğrenmede büyük veri. İçinde Ö. Baltacı (Ed.), Eğitim Bilimleri Araştırmaları- I. Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub44.c197
17. Çolak Yazıcı, S. (2024). Eğitimde yapay zeka ve kimya eğitimindeki uygulamaları (İ. H. Yurdakal, Ed.).
18. Demchenko, Y. (2019). Big data platforms and tools for data analytics in the data science engineering curriculum. In Proceedings of the 2019 3rd International Conference on Cloud and Big Data Computing (pp. 60-64).
19. Demir, A. (2019). Endüstri 4.0’dan eğitim 4.0’a değişen eğitim-öğretim paradigmaları. Journal of Turkish Studies, 13(15), 147-171. https://doi.org/10.7827/TurkishStudies.13480
20. Dinçer, S. (2022). Eğitim bilimlerinde uygulamalı meta-analiz (4. bs). Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
21. Dishon, G. (2017). New data, old tensions: Big data, personalized learning and the challenges of progressive education. Theory and Research in Education, 15, 1-18. https://doi.org/10.1177/1477878517735233
22. Doğan, K. ve Arslantekin, S. (2016). Büyük veri: önemi, yapısı ve günümüzdeki durum. Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi, 56(1), 15-36.
23. Drigas, A. S. ve Leliopoulos, P. (2014). The use of big data in education. International Journal of Computer Science Issues, 11(5), 58-63.
24. Dülger, E. (2020). Big data technology in today’s education systems: Learning analytics. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 353-361. https://doi.org/10.31590/ejosat.824182
25. Eckroth, J. (2017). Teaching Future Big Data Analysts: Curriculum and Experience Report. In 2017 IEEE International parallel and distributed processing symposium workshops (IPDPSW) (pp. 346-351). IEEE.
26. Fang, Y. ve Liu, J. X. (2022). Discussion on Curriculum Reform of Chemical Engineering Drawing and CAD Based on Big Data Era. In International Conference on Forthcoming Networks and Sustainability in the IoT Era (pp. 128-133). Cham: Springer International Publishing.
27. Firican, G. (2022, Ocak 17). The history of big data. Geliş tarihi 19 Aralık 2023, gönderen LightsOnData website: https://www.lightsondata.com/the-history-of-big-data/
28. Fischer, C., Pardos, Z. A., Baker, R. S., Williams, J. J., Smyth, P., Yu, R., … Warschauer, M. (2020). Mining big data in education: Affordances and challenges. Review of Research in Education, 44(1), 130-160. https://doi.org/10.3102/0091732X20903304
29. Garcia, S., Ramirez-Gallego, S., Luengo, J., Benitez, J. M. ve Herrera, F. (2016). Big data preprocessing: Methods and prospects. Big Data Analytics, 1(1), 9. https://doi.org/10.1186/s41044-016-0014-0
30. Hassan, M. U., Alaliyat, S., Sarwar, R., Nawaz, R. ve Hameed, I. A. (2023). Leveraging deep learning and big data to enhance computing curriculum for industry-relevant skills: A Norwegian case study. Heliyon, 9(4).
31. Hedges, L. ve Olkin, I. (1985). Statistical methods in meta-analysis. İçinde Stat Med (C. 20). Akademic Press. https://doi.org/10.2307/1164953
32. Higgins, J. P. T. ve Thompson, S. G. (2002). Quantifying heterogeneity in a meta-analysis. Statistics in Medicine, 21(11), 1539-1558. https://doi.org/10.1002/sim.1186
33. Hotaman, D. (2020). Öğrenci başarisinin değerlendirilmesinde eğitsel veri madenciliğinin kullanımı. Ulakbilge Sosyal Bilimler Dergisi, 8(48), 577-587.
34. Hou, H.-Y., Lee, C.-F., Chen, C.-T. ve Wu, P.-J. (2023). E-learning behavior analytics in the curriculum of big data visualization application. Içinde G. A. Tsihrintzis, S.-J. Wang, & I.-C. Lin (Ed.), 2021 International Conference on Security and Information Technologies with AI, Internet Computing and Big-data Applications (ss. 169-179). Cham: Springer International Publishing.
35. Kou, Y. (2022). Construction and application of curriculum system of design major ıntegrating environmental protection and big data. J Environ Public Health, https://doi.org/10.1155/2022/7496172
36. Kürü, S. A. (2021). Meta-Analiz. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (42), 215-229.
37. Martin, H. (2021, Ocak 26). What are the benefits of data management in the education sector? Geliş tarihi 21 Eylül 2023, gönderen Talented Ladies Club website: https://www.talentedladiesclub.com/articles/what-are-the-benefits-of-data-management-in-the-education-sector/
38. Martinez-Arocho, A. G., Buffum, P. S. ve Boyer, K. E. (2014). Developing a game-based learning curriculum for big data in middle school. In Proceedings of the 45th ACM technical symposium on Computer science education (pp. 712-712).
39. McLeod, A. J., Bliemel, M. ve Jones, N. (2017). Examining the adoption of big data and analytics curriculum. Business Process Management Journal, 23(3), 506-517.
40. Meşe, C. (2023). Büyük veriden öğrencilerin öğretim içerik tercihlerinin başarıya etkisinin belirlenmesine yönelik veritabanlarından bilgi keşfi yöntemi: OULAD veri seti örneği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(1), 121-138. https://doi.org/10.18037/ausbd.1272568
41. Mingyu, L., Jianping, J., Yi, Z. ve Cuili, Z. (2017). Research on the teaching reform of database curriculum major in computer in big data era. 2017 12th International Conference on Computer Science and Education (ICCSE), 570-573.
42. Nelson, M. S. ve Pouchard, L. (2017). A pilot big data education modular curriculum for engineering graduate education: Development and implementation. In 2017 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) (pp. 1-5). IEEE.
43. Nwokeji, J. C., Stachel, R., Holmes, T., Aglan, F., Udenze, E. C. vev Orji, R. (2019). Panel: Addressing the shortage of big data skills with ınter-disciplinary big data curriculum. In 2019 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) (pp. 1-4). IEEE.
44. Okur, M. C. ve Büyükkeçeci, M. (2014). Big data challenges in ınformation engineering curriculum. In 2014 25th EAEEIE Annual Conference (EAEEIE) (pp. 1-4). IEEE.
45. Özçelik, Z. ve Aykan, E. (2020). Sosyal bilimlerde büyük veri kullanımı, veri toplamada akademik çalışmalara ne tür kolaylıklar sağlayabilir?. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(3), 131-142.
46. Özen, Z., Kartal, E. ve Emre, İ. E. (2017). Eğitimde büyük veri. İçinde H. F. Odabaşı, B. Akkoyunlu, & A. İşman (Ed.), Eğitim Teknolojileri Okumaları. The Turkish Online Journal of Educational Technology.
47. Öztemel, E. (2018). Eğitimde yeni yönelimlerin değerlendirilmesi ve eğitim 4.0. Üniversite Araştırmaları Dergisi, 1(1), 25-30.
48. Parlak, B. (2017). Dijital çağda eğitim: Olanaklar ve uygulamalar üzerine bir analiz. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(Kayfor 15 Özel Sayısı), 1741-1759.
49. Rawat, R. ve Yadav, R. (2021). Big data: Big data analysis, issues and challenges and technologies. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1022(1), 012014. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1022/1/012014
50. Saeed, N. ve Husamaldin, L. (2021). Big data characteristics (v’s) in industry. Iraqi Journal of Industrial Research, 8, 1-9. https://doi.org/10.53523/ijoirVol8I1ID52
51. Sağıroğlu, Ş. ve Terzi, D. S. (2013, 24.05). Big data: A review. Program adı: International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS), California, ABD. California, ABD. https://doi.org/10.1109/cts.2013.6567202
52. Shen, Y. (2022). Research on the impact of curriculum construction and teaching practice on college students’ positive psychology under the background of big data. Program adı: Psychiatria Danubina.
53. Siemens, G. ve Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 5, 32-40. https://doi.org/10.17471/2499-4324/195
54. Sürer, A. G. (2020). Eğitimde Dijitalleşme Çağı. Kapadokya Eğitim Dergisi, 1(1), 28-34.
55. Sykes, D. (2018). Introducing big data, statistics, R programming, and QA/QC in the analytical chemistry curriculum. In Abstracts of Papers of The American Chemical Society (Vol. 255). 1155 16th St, Nw, Washıngton, Dc 20036 Usa: Amer Chemıcal Soc.
56. Tamim, R. M., Bernard, R. M., Borokhovski, E., Abrami, P. C. ve Schmid, R. F. (2011). What forty years of research says about the impact of technology on learning: A second-order meta-analysis and validation study. Review of Educational Research, 81(1), 4-28. https://doi.org/10.3102/0034654310393361
57. Toptaş, O. (2022). Eğitim Sektöründe Büyük Veri Destekli Teknoloji Kullanımı (Doktora Tezi). İstanbul Kültür Üniversitesi, İstanbul.
58. Toptaş, O. ve Şen, A. (2021). Eğitimde ölçme değerlendirmede büyük verinin önemi. Düşünce ve Toplum Sosyal Bilimler Dergisi, (4), 223-243.
59. Vachkova, S. N., Petryaeva, E. Y., Kupriyanov, R. B. ve Suleymanov, R. S. (2021). School in digital age: How big data help to transform the curriculum. Information, 12(1), 33.
60. West, D. M. (2012). Big data for education: Data mining, data analytics and web dashboards. Governance Studies at Brookings. Geliş tarihi gönderen https://www.brookings.edu/articles/big-data-for-education-data-mining-data-analytics-and-web-dashboards/
61. Wu, X. L. ve Maalla, A. (2018). Application-oriented professional curriculum framework model based on big data technology. In 3rd Annual International Conference on Education and Development (ICED 2018) (pp. 141-146). Atlantis Press.
62. Yang, Q., Li, J. ve Zuo, X. H. (2019). Big data and higher vocational and technical education: green tourism curriculum. In Proceedings of the 2019 international conference on big data and education (pp. 108-112).
63. Youssef, G., Guennoun, M. ve Mouftah, H. T. (2016, Haziran 1). Big data analytics: Security and privacy challenges. In 2016 IEEE Symposium on Computers and Communication (ISCC) (pp. 952-957). IEEE.
64. Zhai, C., Sun, L., Xu, H., Wu, R., Xu, Q. ve Zhou, L. (2021). Thoughts on “Curriculum Ideological and Political Education” in Universities based on big data. 2021 10th International Conference on Educational and Information Technology (ICEIT), 166-170.
65. Zhang, X. F., Wang, F. ve Huang, X. T. (2014). Research on big data curriculum system and specialty construct at home and abroad. In 2nd International Conference on Education, Management and Social Science (ICEMSS 2014) (pp. 409-412). Atlantis Press.
66. Zhang, L., Yang, X. P. ve Zhang, Y. W. (2019). The Research on Cloud Platform Construction of Mathematics Education Curriculum under big Data Background. In 2018 International Workshop on Advances in Social Sciences (IWASS 2018) (pp. 285-290).