Co je to vzdělávací datová těžba?

Dolování vzdělávacích dat (EDM) je proces analýzy údajů získaných od škol, studentů a správců. Analyzovaná data jsou získána z počítačových informačních systémů, jako jsou výsledky testů a záznamy o docházce. Dolování dat hledá vzory a asociace, které umožňují vyvodit závěry o výkonu a chování.

Moderní vzdělávací prostředí spoléhají na technologii, která zefektivňuje provoz a sleduje důležitá data studentů. Softwarové aplikace se také používají ke správě plánů studentských lekcí, k usnadnění procesu učení a ke zkouškám. Komunikace mezi studenty, učiteli a rodiči je také do značné míry závislá na internetu a počítačové technologii. Dolování vzdělávacích dat se snaží spojit všechna tato data a odhalit nové poznatky.

Školy využívají poznatky z dolování dat k vývoji nových vzdělávacích programů, ke zlepšení výkonu a řešení potenciálních problémů. Tato technika může být použita k určení, jaké podmínky pomáhají studentům lépe se učit nebo lépe vykonávat zkoušky. Zaměstnání vzdělávacích údajů se stalo tak populárním, že se pravidelně pořádají celosvětové konference, aby se učitelé vzdělávali o technikách a objevovali nové způsoby jejich začlenění do škol.

Některá z témat zkoumaných během konferencí o dolování vzdělávacích dat zahrnují, jak efektivně využívat těžbu dat, jak těžit různé zdroje dat, metody vylepšení vzdělávacího softwaru a jak interpretovat výsledky těžby dat pro zlepšení výuky ve třídě. Stejně jako obchodníci používají dolování dat k odkrývání souvislostí mezi zvyklostmi nákupu u spotřebitelů a marketingovými aktivitami, dolování dat se snaží odhalit nevyslovené vzorce chování. Pedagogové by jej například mohli použít k určení účinnosti experimentálních forem učení a zpětné vazby o výkonu pro studenty středních škol, jako je samořízené učení a hodnocení založené na subjektivních písemných recenzích spíše než na známkách.

Dolování dat je způsob, jak získat vhled do myslí studentů a správců, což může být obtížné odhalit metodami přímého výzkumu. Některé vysoké školy a univerzity mohou analyzovat výsledky výkonu studentů na národních standardizovaných testech, aby sledovaly kvalitu výuky ve třídě. Vysoké skóre v určitých oblastech předmětu oproti jiným může naznačovat potřebu upravit způsob, jakým je tento materiál dodáván. V důsledku těžby dat mohou být vyzkoušeny i jiné výukové nástroje kromě tradiční přednášky.

Pokud například dolování dat zjistí, že si studenti v průběhu času na projektech uchytí více informací, než v testech s více možnostmi výběru, mohou pedagogové začít implementovat více projektů ve všech třídách. Dolování dat může také izolovat, jak se určité skupiny studentů učí. Výsledky výkonu studentů mohou odrážet trendy mezi věkovými skupinami a pohlavím.