Big data is an essential aspect of innovation which has recently gained major attention from both academics and practitioners. Considering the importance of the education sector, the current tendency is moving towards examining the role of big data in this sector. So far, many studies have been conducted to comprehend the application of big data in different fields for various purposes. However, a comprehensive review is still lacking in big data in education. Thus, this study aims to conduct a systematic review on big data in education in order to explore the trends, classify the research themes, and highlight the limitations and provide possible future directions in the domain. Following a systematic review procedure, 40 primary studies published from 2014 to 2019 were utilized and related information extracted. The findings showed that there is an increase in the number of studies that address big data in education during the last 2 years. It has been found that the current studies covered four main research themes under big data in education, mainly, learner’s behavior and performance, modelling and educational data warehouse, improvement in the educational system, and integration of big data into the curriculum. Most of the big data educational researches have focused on learner’s behavior and performances. Moreover, this study highlights research limitations and portrays the future directions. This study provides a guideline for future studies and highlights new insights and directions for the successful utilization of big data in education.

中文翻译：

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教育大数据：最新技术、局限性和未来研究方向

大数据是创新的一个重要方面，最近引起了学术界和从业者的极大关注。考虑到教育部门的重要性，当前的趋势是研究大数据在该部门中的作用。到目前为止，已经进行了许多研究来理解大数据在不同领域的各种用途。然而，教育大数据仍然缺乏全面的审查。因此，本研究旨在对教育大数据进行系统回顾，以探索趋势，对研究主题进行分类，并突出其局限性并提供该领域可能的未来方向。遵循系统评价程序，利用了 2014 年至 2019 年发表的 40 项主要研究并提取了相关信息。调查结果显示，在过去两年中，针对教育大数据的研究数量有所增加。已经发现，当前的研究涵盖了教育大数据下的四个主要研究主题，主要是学习者的行为和表现、建模和教育数据仓库、教育系统的改进以及大数据与课程的整合。大多数大数据教育研究都集中在学习者的行为和表现上。此外，这项研究强调了研究的局限性并描绘了未来的方向。本研究为未来的研究提供了指导，并强调了在教育中成功利用大数据的新见解和方向。已经发现，当前的研究涵盖了教育大数据下的四个主要研究主题，主要是学习者的行为和表现、建模和教育数据仓库、教育系统的改进以及大数据与课程的整合。大多数大数据教育研究都集中在学习者的行为和表现上。此外，这项研究强调了研究的局限性并描绘了未来的方向。本研究为未来的研究提供了指导，并强调了在教育中成功利用大数据的新见解和方向。已经发现，当前的研究涵盖了教育大数据下的四个主要研究主题，主要是学习者的行为和表现、建模和教育数据仓库、教育系统的改进以及大数据与课程的整合。大多数大数据教育研究都集中在学习者的行为和表现上。此外，这项研究强调了研究的局限性并描绘了未来的方向。本研究为未来的研究提供了指导，并强调了在教育中成功利用大数据的新见解和方向。并将大数据整合到课程中。大多数大数据教育研究都集中在学习者的行为和表现上。此外，这项研究强调了研究的局限性并描绘了未来的方向。本研究为未来的研究提供了指导，并强调了在教育中成功利用大数据的新见解和方向。并将大数据整合到课程中。大多数大数据教育研究都集中在学习者的行为和表现上。此外，这项研究强调了研究的局限性并描绘了未来的方向。本研究为未来的研究提供了指导，并强调了在教育中成功利用大数据的新见解和方向。