Miningul de date educaționale (EDM) este procesul de analiză a datelor obținute de la școli, elevi și administratori. Datele care sunt analizate sunt obținute din sisteme informatice computerizate, cum ar fi scorurile la teste și înregistrările de prezență. Exploatarea datelor caută modele și asocieri pentru a trage concluzii despre performanță și comportament.
Mediile educaționale moderne se bazează pe tehnologie pentru a eficientiza operațiunile și pentru a ține evidența datelor importante ale elevilor. Aplicațiile software sunt, de asemenea, folosite pentru a administra planurile de lecții ale studenților, pentru a facilita procesul de învățare și pentru a administra examene. Comunicarea dintre elevi, profesori și părinți devine, de asemenea, în mare măsură dependentă de internet și tehnologia computerelor. Miningul de date educațional încearcă să combine toate aceste date pentru a descoperi noi perspective.
Școlile folosesc informații din extragerea datelor pentru a dezvolta noi programe de învățare, pentru a îmbunătăți performanța și pentru a aborda probleme potențiale. Tehnica poate fi folosită pentru a determina ce condiții îi ajută pe studenți să învețe mai bine sau să aibă rezultate mai bune la examene. Utilizarea extragerii de date educaționale a devenit atât de populară încât se țin în mod regulat conferințe la nivel mondial pentru a-i învăța pe educatori despre tehnicile și pentru a descoperi noi modalități de a le încorpora în școli.
Unele dintre subiectele explorate în timpul conferințelor educaționale de extragere a datelor includ cum să utilizați eficient data mining-ul, cum să extrageți diferite surse de date, metode de îmbunătățire pentru software educațional și cum să interpretați rezultatele extragerii de date pentru a îmbunătăți instruirea în clasă. Așa cum specialiștii în marketing folosesc data mining pentru a descoperi asocieri între obiceiurile de cumpărare ale consumatorilor și activitățile de marketing, data miningul educațional încearcă să descopere modele de comportament nerostite. De exemplu, educatorii l-ar putea folosi pentru a determina eficiența formelor experimentale de învățare și a feedback-ului de performanță pentru elevii de liceu, cum ar fi învățarea autodirijată și evaluările bazate pe recenzii subiective scrise, mai degrabă decât pe o notă scrisă.
Exploatarea datelor este o modalitate de a obține o perspectivă asupra minții studenților și administratorilor, care poate fi dificil de descoperit cu metode directe de cercetare. Unele colegii și universități pot analiza rezultatele performanței studenților absolvenți la testele standardizate naționale pentru a monitoriza calitatea predării în clasă. Scorurile ridicate în anumite domenii față de altele pot indica necesitatea de a ajusta metoda în care este livrat acel material. Alte instrumente de învățare, în afară de prelegerea tradițională, pot fi încercate ca urmare a extragerii datelor.
De exemplu, dacă data mining-ul descoperă că studenții rețin mai multe informații de-a lungul timpului ca urmare a lucrului la proiecte, mai degrabă decât testele cu variante multiple, educatorii pot începe să implementeze mai multe proiecte în toate clasele. Exploatarea datelor poate, de asemenea, izola modul în care anumite grupuri de studenți învață. Rezultatele performanței elevilor pot reflecta tendințele între grupele de vârstă și gen.