The Structure of Big Data and It’s Use in Education

Year 2024, , 1139 - 1152, 01.05.2024

Hamide Deniz Gülleroğlu , Fatma Coşkun

https://doi.org/10.37669/milliegitim.1222977

Abstract

With the spread of technology-based systems, the behaviors of all individuals from primary school age to retirement age on technological devices and virtual environment are recorded in the form of data. This huge pile of data obtained from any individual or group performing normal life activities is expressed as "big data". Today, with the analysis of big data, predictions can be made for the future and questions about the current situation or the past can be answered. Many sectors such as banking, marketing, tourism and transportation base their future plans on big data analysis. Similarly, with the increase in the impact of computer technologies on the education system, there has been a big data explosion in the field of education. In this study, after giving information about the importance and impact of big data in our age, its use in the field of education, its advantages, difficulties and current applications are emphasized. At the same time, some suggestions have been presented on how big data can be integrated into the education system.

Keywords

big data, educational data mining, individualized learning, computer-based education

Büyük Verinin Yapısı ve Eğitimde Kullanılması

Abstract

Teknoloji tabanlı sistemlerin yaygınlaşmasıyla birlikte ilkokul çağından, emeklilik yaşına değin tüm bireylerin teknolojik cihazlar ve sanal ortam üzerindeki davranışları veri şeklinde kayıt altına alınmaktadır. Normal yaşam aktivitelerini yerine getiren herhangi bir bireyden ya da gruptan elde edilen bu dev veri yığını “büyük veri” olarak ifade edilmektedir. Günümüzde büyük verinin analizi ile geleceğe yönelik tahminler yapılabilmekte, mevcut duruma ya da geçmişe ait sorular cevaplandırılabilmektedir. Bankacılık, pazarlama, turizm, ulaşım gibi pek çok sektör, gelecek planlarını büyük veri analizine dayandırarak oluşturmaktadır. Benzer şekilde, bilgisayar teknolojilerinin eğitim sistemi üzerindeki etkisinin artışıyla, eğitim alanında da büyük veri patlaması yaşanmıştır. Bu çalışmada, büyük verinin yapısı, önemi ve etkisine ilişkin bilgi verildikten sonra eğitim alanında kullanılması, avantajları, güçlükleri ve mevcut uygulamalar üzerinde durulmuştur. Aynı zamanda, büyük verinin eğitim sistemine nasıl entegre edilebileceği ile ilgili bir takım öneriler sunulmuştur.

Keywords

büyük veri, eğitimsel veri madenciliği, bireyselleştirilmiş öğrenme, bilgisayar tabanlı eğitim, big data, educational data mining, individualized learning, computer-based education

References

• Akçapar, B. (2020). M. Şeker, A. Özer ve C. Korkut, (Edt.), Küresel salgının anatomisi: insan ve toplumun geleceği (s. 320-342). Türkiye Bilimler Akademisi Yayınları.
• Aksu, G., ve Güzeller, C. O. (2016). PISA 2012 matematik okuryazarlığı puanlarının karar ağacı yöntemiyle sınıflandırılması: Türkiye örneklemi. Eğitim ve Bilim, 41 (185), 101-122. https://dx.doi.org/10.15390/EB.2016.4766
• Baykal, A. (2006). Veri madenciliği uygulama alanları. Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 7 (2006), 95-107.
• Bousbia, N., and Belamri, I. (2014). Which contribution does EDM provide to computer-based learning environments. In A. Pena-Ayala (ed.), Educational data mining (pp. 3-28). Springer.
• Buhl, H. U., Röglinger, M., Moser, F., and Heidemann, J. (2013). Big data. Business & Information Systems Engineering, 5(2), 65-69. https://doi.org/10.1007/s12599-013-0249-5
• Cope, B., and Kalantzis, M. (2016). Big data comes to school: Implications for learning, assessment, and research. American Educational Research Association (AERA) Open, 2 (2), 1-19. https://doi.org/10.1177/2332858416641907
• Çetintav, G., Tot, E. A., ve Yılmaz, R. (2022). Derste teknoloji kullanımının TIMSS 2019 sonuçlarına etkisinin veri madenciliği ile analizi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 4 (1), 26-43. https://doi.org/10.53694/bited.876229
• 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.
• Gibson, D. C., Webb, M., and Ifenthaler, D. (2015, October). Challenges of big data in educational assessment [Poster presentation]. 12th International Conference on Cognition and Exploratory Learning in Digital Age, Ireland.
• Hadi, H. J., Shnain, A. H., Hadishaheed, S., and Ahmad, A. H. (2015). Big data and five V’s characteristics. International Journal of Advances in Electronics and Computer Science, 2 (1), 16-23.
• Har Carmel, Y. (2016). Regulating' big data education'in europe: lessons learned from the US. Internet Policy Review, 5 (1), 1-17. https://doi.org/10.14763/2016.1.402
• Hotaman, D. (2020). Öğrenci başarısının değerlendirilmesinde eğitsel veri madenciliğinin kullanımı. Ulakbilge Sosyal Bilimler Dergisi, 8 (48), 577-587. https://doi.org/10.7816/ulakbilge-08-48-08
• INOXOFT, (2022, 18 Ekim). Use of big data in education industry: history, benefits and examples. https://inoxoft.com/blog/impact-of-big-data-on-education-history-benefits-and-examples/
• Işıklı, Ş. (2014). Büyük veri, epistemoloji ve etik tartışmalar. AJIT-e: Academic Journal of Information Technology, 5 (17), 89-122. https://doi.org/10.5824/1309-1581.2014.4.006.x
• Kutlu, Ö., Doğan, C. D. ve Karakaya, İ. (2014). Ölçme ve değerlendirme performansa dayalı durum belirleme. Pegem Akademi Yayıncılık.
• Martínez-Abad, F., Gamazo, A., and Rodríguez-Conde, M. J. (2020). Educational data mining: ıdentification of factors associated with school effectiveness in PISA assessment. Studies in Educational Evaluation, 66 (2020), 1-10. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100875
• Özen, Z., Kartal, E., ve Emre, İ. E. (2017). H. F. Odabaşı, B. Akkoyunlu, A. İşman (Edt.) Eğitim teknolojileri okumaları (s. 106-118). TOJET.
• Özer, M. ve Suna, H.E. (2020). M. Şeker, A. Özer ve C. Korkut, (Edt.), Küresel toplumun anatomisi: İnsan ve toplumun geleceği (s. 171-192). Türkiye Bilimler Akademisi Yayınları.
• 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.
• Romero, C., and Ventura, S. (2013). Data mining in education. WIREs Data Mining Knowl Discov, 3 (1), 12-27. https://doi.org/10.1002/widm.1075
• Sin, K., and 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.
• Toptaş, O., ve Şen, A. (2021). Eğitimde ölçme değerlendirmede büyük verinin önemi. Düşünce ve Toplum Sosyal Bilimler Dergisi, 3 (4), 223-243.
• Tosunoğlu, E., Yılmaz, R., Özeren, E., ve Sağlam, Z. (2021). Eğitimde makine öğrenmesi: araştırmalardaki güncel eğilimler üzerine inceleme. Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi, 3 (2), 178-199.
• Williamson, B. (2015, December). Smarter learning software: Education and the big data imaginary.[Paper presentation]. Big Data-Social Data Conference, University of Warwick, Coventry.
• Zikopoulos, P., Eaton, C., de Roos, D., Deutch, T., and Lapis, G. (2012). Understanding big data: Analytics for enterprise class hadoop and streaming data. McGraw-Hill Osborne Media.