Big Data and Cloud Storage in Education: Educators' Perceptions of Digital Data

Abstract

With the advancement and evolution of technology, the use of digital tools has become increasingly widespread. These tools, which are now utilized in almost every field, record massive amounts of data related to individuals’ daily and professional lives. This enormous amount of information, referred to as big data, is used for processing, analysis, management, and predictive purposes across various domains. Similarly, the need for storing these data in technology-based virtual environments has highlighted the importance of cloud storage. Both technologies, which are widely used in different sectors, also make significant contributions to the field of education. Accordingly, this study aims to provide a conceptual explanation of big data and cloud storage, and to explore how educators perceive and use these technologies within educational processes, as well as their opinions regarding their effects on teaching and learning practices. Furthermore, the study seeks to identify the challenges teachers face in relation to these technologies, their level of awareness, and their future expectations. The study group consists of 21 teachers from various branches working in primary and secondary schools in Istanbul during the 2024–2025 academic year. The data were collected through a semi-structured interview form and analyzed using the MAXQDA 24 software. As a result of the analysis, three main themes were identified: “From Cloud to Big Data: Educators’ Interaction with Next-Generation Digital Tools,” “Data-Driven Performance and Risk Identification in Education,” and “Digital Transformation in Education: Current Situation, Planning, and Future Vision.”

Keywords

• Digitalization in educations
• big data
• cloud storage
• data mining
• learning analytics

Eğitimde Büyük Veri ve Bulut Depolama: Eğitimcilerin Dijital Veri Uygulamalarına Dair Algıları

Abstract

Teknolojinin gelişimi ve evrimi ile dijital araçların kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Hemen hemen her alanda kullanılan bu araçlar ile bireylerin günlük hayatlarından mesleki hayatlarına dair devasa boyuttaki tüm veriler kayıt altına alınmaktadır. Büyük veri (big data) olarak adlandırılan bu verilerin işlenmesi, analiz edilmesi, yönetimi ve veriler aracılığıyla tahminlerde bulunma gibi pek çok alanda yararlanılmaktadır. Aynı şekilde verilerin saklanması teknoloji tabanlı sanal ortamlardaki depolarda tutulması “bulut depolama”nın önemini de arttırmaktadır. Hemen hemen her alanda kullanılan bu iki teknoloji eğitim alanına da önemli katkılar sunmaktadır. Bu amaçla bu çalışmada da büyük veri ve bulut depolama kavramlarının kavramsal açıklaması yapılarak, eğitimcilerin büyük veri ve bulut depolama teknolojilerini eğitim süreçlerinde nasıl algıladıklarını, nasıl kullandıklarını ve bu teknolojilerin öğrenme-öğretme süreçlerine etkilerine dair görüşlerinin yordanması amaçlanmaktadır. Ayrıca bu çalışmada öğretmenlerin bu teknolojilerle ilgili karşılaştıkları zorlukları, farkındalık düzeylerinin ve gelecek beklentilerinin açıklanması hedeflenmektedir. Araştırmanın çalışma grubunu 2024-2025 eğitim-öğretim yılında İstanbul ilindeki ilkokul ve ortaokullarda görev yapmakta olan farklı branşlardaki 21 öğretmen oluşturmaktadır. Araştırmada veriler yarı yapılandırılmış görüşme formu ile elde edilmiştir. Verilerin analizinde ise MAXQDA24 programından yararlanılmıştır. Yapılan analiz sonucunda “Buluttan Büyük Veriye: Eğitimcilerin Yeni Nesil Dijital Araçlarla Etkileşimi”, “ Eğitimde Veriye Dayalı Performans ve Risklerin Tespiti” ve “Eğitimde Dijital Dönüşüm: Mevcut Durum, Planlama ve Gelecek Vizyonu” temaları oluşturulmuştur.

Keywords

• Eğitimde dijitalleşme
• big data
• bulut depolama
• veri madenciliği
• öğrenme analitiği

References

1. Abbasoğlu, B. (2020). Ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarının eğitsel veri madenciliği yöntemleri ile tahmini. Veri Bilimi, 3(1), 1-10.
2. Abduvahobovich, I. A. (2022). Digital educational materials for the organization and conduct of fine arts lessons in uzbekistan. Eur. Multidiscip. J. Mod. Sci, 4, 122-132.
3. Achar, S. (2021). Leveraging cloud technologies to enhance student academic performance. Sage Science Review of Educational Technology, 4(2), 39-52.
4. Agatova, O., Popov, A., & Alwaely, S. A. (2022). Special aspects of using big data in the learning process. ınteractive learning environments, 32(3), 1105-1116. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2114500
5. Aktan, E. (2018). Büyük veri: Uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi, 1(1), 1-22.
6. Al-Rahmi, W. M., & Alkhalaf, S. (2021). An empirical investigation of adoption big data in higher education sustainability. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 9(2), 108. http://doi.org/10.9770/jesi.2021.9.2(7)
7. Alkhalil, A., Abdallah, M. A. E., Alogali, A., & Aljaloud, A. (2021). Applying big data analytics in higher education: A systematic mapping study. International Journal of Information and Communication Technology Education (IJICTE), 17(3), 29-51. https://doi.org/10.4018/IJICTE.20210701.oa3
8. Amer, F. (2023). The reality of using cloud-computing applications in the educational process in yemeni universities: College of oil and minerals–university of shabwa as a model. Journal of Shabwah University, 190.

9. Ang, K. L. M., Ge, F. L., & Seng, K. P. (2020). Big educational data & analytics: Survey, architecture and challenges. IEEE access, 8, 116392-116414. 10.1109/ACCESS.2020.2994561
10. Anuradha, J. (2015). A brief introduction on big data 5Vs characteristics and hadoop technology. Procedia computer science, 48, 319-324. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.04.188
11. Baanqud, N. S., Al-Samarraie, H., Alzahrani, A. I., & Alfarraj, O. (2020). Engagement in cloud-supported collaborative learning and student knowledge construction: a modeling study. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(1), 56. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00232-z
12. Bai, R. (2021). Game teaching method in preschool education based on big data technology. Scientific programming, 2021(1), 4751263. https://doi.org/10.1155/2021/4751263
13. Bai, X., Zhang, F., Li, J., Guo, T., Aziz, A., Jin, A., & Xia, F. (2021). Educational big data: Predictions, applications and challenges. Big Data Research, 26, 100270. https://doi.org/10.1016/j.bdr.2021.100270
14. Baig, M. I., Shuib, L., & 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, 1-23. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00223-0
15. Chawawa, Margaret (2024) Digital technologies and analytics: an ınvestigation on university academic staff perceptions of the role ‘big data and analytics’ might play in teaching and learning, Lancaster University, UK
16. Chinsook, K., Khajonmote, W., Klintawon, S., Sakulthai, C., Leamsakul, W., & Jantakoon, T. (2022). big data in higher education for student behavior analytics (Big Data-HE-SBA System Architecture). Higher Education Studies, 12(1), 105-114. https://doi.org/10.5539/hes.v12n1p105
17. Clarke, V & Braun, V (2017) Thematic analysis, The Journal of Positive Psychology,
18. Cope, B., & Kalantzis, M. (2016). big data comes to school: ımplications for learning, assessment, and research: ımplications for learning, assessment, and research. AERA Open, 2(2). https://doi.org/10.1177/2332858416641907
19. Cox, M. & Ellsworth, D. (1997). Application-Controlled demand paging for out-of-core visualization. Proceedings of the 8th Conference on Visualization’97, Phoenix, AZ, U.S.A., 235-244. https://doi.org/10.1109/VISUAL.1997.663888
20. Creswell, John W. (2017), Araştırma Deseni-Nitel, Nicel ve Karma Yöntem Yaklaşımları, (Çeviri Edit. Selçuk Beşir Demir), Eğiten Kitap Yayıncılık: Ankara
21. Creswell, W. J. (2014), Research Design: Qualitive, Quantitative and Mixed Methods Approaches 4th ed. Sage Publications: UK.
22. Çakır, E., & Karabıyık, B. K. (2017). Bütünleşik SWARA-COPRAS yöntemi kullanarak bulut depolama hizmet sağlayıcılarının değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(4), 417-434. https://doi.org/10.17671/gazibtd.296094
23. Dokuz, A. Ş., & Çelik, M. (2017). Bulut bilişim sistemlerinde verinin farklı boyutları üzerine derleme. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 6(2), 316-338. https://doi.org/10.28948/ngumuh.338074
24. Drigas, A. S., & Leliopoulos, P. (2014). The use of big data in education. International Journal of Computer Science Issues (IJCSI), 11(5), 58.
25. Duykuluoğlu, A. (2022), Eğitimde Veriye Dayalı Yönetim Uygulamalarının Değerlendirilmesi, (Yayımlanmamış Doktora Tezi), Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara
26. Ekinci, H. (2022), Eğitsel Veri Madenciliğinin Öğrenci Başarısının Kestirimine Yönelik Kullanımı, (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), İnönü Üniversitesi Eğitim bilimleri Enstitüsü Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitim Ana Bilim Dalı, Malatya
27. Erümit, A.K., Cebeci, H.Y. & Özmen, S. Big Data in Higher Education: Bibliometric Analysis. TechTrends 68, 1129–1139 (2024). https://doi.org/10.1007/s11528-024-01006-4
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/10.3102/0091732X2090
29. Gülleroğlu, H. D., ve Coşkun, F. (2024). Büyük verinin yapısı ve eğitimde kullanılması. Millî Eğitim, 53 (242), 1139-1152. https://doi.org/10.37669/milliegitim.1222977
30. Holloway, K. (2020). Big Data and learning analytics in higher education: Legal and ethical considerations. Journal of Electronic Resources Librarianship, 32(4), 276-285. https://doi.org/10.1080/1941126X.2020.1821992
31. Hou, Y. (2024). Research on the application of big data in education. Communications in Humanities Research, 47, 89-94.
32. https://cbddo.gov.tr/buyuk-veri/ : 2025
33. https://www.meb.gov.tr/mill-egitim-bakanligindan-yapay-zek-ve-buyuk-veri-hamlesi/haber/36513/tr : Mayıs 2025).
34. Hussien, A. A. (2020). How many old and new big data v’s characteristics, processing technology, and applications (bd1). International Journal of Application or Innovation in Engineering & Management, 9(9), 15-27.
35. İnal, G (2021), Yapay Zekâ, Veri Madenciliği ve Büyük Veri Kavramlarına Karşı Okul Yöneticilerinin Algılarının Belirlenmesi, (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Akdeniz Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Eğitim Bilimleri Anabilim Dalı Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Tezli Yüksek Lisans Programı, Antalya
36. Judijanto, L., & Aini (2025). bıg data in educatıon: potentıal, ımplementatıon, and ımplıcatıons, International Journal of Teaching and Learning (INJOTEL) Vol. 3 No. 1, January 2025, pages: 62~70
37. Kitchin, R., & McArdle, G. (2016). what makes big data, big data? exploring the ontological characteristics of 26 datasets. Big data & society, 3(1), 2053951716631130. https://doi.org/10.1177/2053951716631130
38. Klašnja‐Milićević, A., Ivanović, M., & Budimac, Z. (2017). Data science in education: Big data and learning analytics. Computer Applications in Engineering Education, 25(6), 1066-1078. https://doi.org/10.1002/cae.21844
39. Levent, A. F & Öz, S (2023), “Eğitsel Veri Madenciliği ve Öğrenme Analitiği”, Dijital Çağda Eğitim: Politikalar, Uygulamalar ve Yönelimler, (Edt. Münevver Çetin), Nobel Yayıncılık: Ankara
40. Li, X. & Xia, J. (2020). School-based practice based on supplemental instruction of big data in education, Science Insights Education Frontiers, 7(2):913-933. https://doi.org/10.15354/sief.20.or063
41. Lutfiani, N., & Meria, L. (2022). Utilization of big data in educational technology research. International Transactions on Education Technology, 1(1), 73-83.
42. Mohammed, A. F., Humbe, V. T., & Chowhan, S. S. (2016, February). A review of big data environment and its related technologies. In 2016 international conference on information communication and embedded systems (ICICES) (pp. 1-5). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICICES.2016.7518904 Mutlu, A. P. (2015). Bulut tabanlı uygulamaların kişisel öğrenme ortamı olarak kullanımı. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 4(3), 118-124.
43. Naik, K., & Joshi, A. (2017). Role of big data in various sectors. In 2017 International Conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud)(I-SMAC) (pp. 117-122). IEEE. https://doi.org10.1109/I-SMAC.2017.8058321
44. Nowell, L. S., Norris, J. M., White, D. E., & Moules, N. J. (2017). Thematic analysis: Striving to meet the trustworthiness criteria. International journal of qualitative methods, 16(1), https://doi.org/10.1177/1609406917733
45. OECD (2023a), “2023 OECD Open, Useful and Re-usable data (OURdata) Index: Results and key findings”, OECD Public Governance Policy Papers, No. 43, OECD Publishing, Paris,
46. OECD (2023b), Digital Government Review of Türkiye: Towards a Digitally-Enabled Government, OECD Digital Government Studies, OECD Publishing, Paris
47. Picciano, A. G. (2012). The evolution of big data and learning analytics in American higher education. Journal of asynchronous learning networks, 16(3), 9-20.
48. Quadir, B., Chen, N. S., & Isaias, P. (2022). Analyzing the educational goals, problems and techniques used in educational big data research from 2010 to 2018. Interactive Learning Environments, 30(8), 1539-1555. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1712427
49. Rajan, A. P. (2013). Evolution of cloud storage as cloud computing infrastructure service. arXiv preprint arXiv:1308.1303. https://doi.org/10.48550/arXiv.1308.1303
50. Regan, P., Jesse, J., & Khwaja, E. T. (2016). Big data in the education arena: 21st century student sorting and tracking. In at the 7th Biannual Surveillance and Society Conference in Barcelona Spain (April 20 to April 23).
51. S. Sagiroglu and D. Sinanc, "Big data: A review," 2013 International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS), San Diego, CA, USA, 2013, pp. 42-47, https://doi.org/10.1109/CTS.2013.6567202 Satpute, S., & Deora, B. S. (2013). Cloud-Based Storage for Education. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 4(3).
52. Shi, Luo, (2022) big data in education and organizational change: Evidence from Private K12 Schools in China, ISCTE University Institute of Lisbon
53. Sin, K., & Muthu, L. (2015). Application of big data in education data mining and learning analytics–a literature review. ICTACT journal on soft computing, 5(4), 1035-1049.
54. Sorensen, L. C. (2019). “Big Data” in educational administration: An application for predicting school dropout risk. Educational Administration Quarterly, 55(3), 404-446. https://doi.org/10.1177/0013161X1879
55. Sweta, S., & Sweta, S. (2021). Educational data mining in e-learning system. Modern Approach to Educational Data Mining and Its Applications, 1-12. https://doi.org/10.1007/978-981-33-4681-9_1
56. TOPTAŞ, O. (2022). Eğitim Sektöründe Büyük Veri Destekli Teknoloji Kullanımı, (Yayımlanmamış Doktora Tezi), İstanbul Kültür Üniversitesi, Lisans Üstü Eğitim Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, İstanbul
57. TÜREL, Y. K., & Engin, B. A. Z. (2016). Eğitsel veri madenciliği üzerine bir araştırma. 4th. International Instructional Technologies & Teacher Educational Symposium, Elâzığ Fırat Üniversitesi, s. 54-65.
58. Wang, L. (2022). Big data analysis model for vocational education employment rate prediction. Scientific Programming, 2022(1), 7576521. https://doi.org/10.1155/2022/7576521
59. Wu, J., Ping, L., Ge, X., Wang, Y., & Fu, J. (2010). Cloud storage as the infrastructure of cloud computing. In 2010 International conference on intelligent computing and cognitive informatics (pp. 380-383). IEEE. doi: https://doi.org/10.1109/ICICCI.2010.119.
60. Xiu, L. (2024), İntegration ınnovation of big data analysis and artificial ıntelligence in the field of education, İnternational Journal of Sciences and Public Administration, Vol. 5, No. 1.
61. Yadav, P. K., Sharma, S., & Singh, A. (2019, September). Big Data and cloud computing: An emerging perspective and future trends. In 2019 International Conference on Issues and Challenges in Intelligent Computing Techniques (ICICT) (Vol. 1, pp. 1-4). IEEE. https://dio.org/10.1109/ICICT46931.2019.8977674. Yang, Y. (2024). educational big data ınitiates a new era in education development. Science Insights Education Frontiers, 25(1), 4009-4011. https://doi.org/10.15354/sief.24.co367
62. Yaşar, N (2022) Eğitim Verilerinde Temel Bileşenler Analizi ve Regresyon Analizinin R Programı Üzerinde Uygulanması ve Yorumlanması, (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Akdeniz Üniversitesi Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Yüksek Lisans Programı, Antalya
63. Yıldırım, A. & Şimşek, H (2011), Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri, Seçkin Yayıncılık: Ankara
64. YÖK, (2022), Yükseköğretim Kurulu Büyük Veri Projesi, Ankara Üniversitesi Basımevi: Ankara