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.
Büyük veri analizi eğitim programları meta-analiz eğitim teknolojileri bireyselleştirilmiş öğrenme
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.
Big data analytics curriculum meta-analysis educational technology personalized learning
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi (Diğer) |
| Bölüm | Sistematik Derlemeler ve Meta Analiz |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 1 Temmuz 2025 |
| Gönderilme Tarihi | 4 Haziran 2025 |
| Kabul Tarihi | 26 Haziran 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 6 Sayı: 1 |
Journal of Turkic Civilization Studies © 2022 by TUAUM is licensed under Attribution-NonCommercial 4.0 International
Journal of Turkic Civilization Studies by TUAUM is licensed under Attribution-NonCommercial 4.0 International