Was ist pädagogisches Data Mining?
Beim EDM (Educational Data Mining) werden Daten analysiert, die von Schulen, Schülern und Administratoren stammen. Die analysierten Daten werden aus Computerinformationssystemen wie Testergebnissen und Anwesenheitslisten abgerufen. Data Mining sucht nach Mustern und Assoziationen, um Rückschlüsse auf Leistung und Verhalten zu ziehen.
Moderne Lernumgebungen stützen sich auf Technologie, um die Abläufe zu rationalisieren und wichtige Studentendaten im Auge zu behalten. Softwareanwendungen werden auch zum Verwalten von Stundenplänen für Schüler, zum Erleichtern des Lernprozesses und zum Verwalten von Prüfungen verwendet. Auch die Kommunikation zwischen Schülern, Lehrern und Eltern ist in hohem Maße von Internet und Computertechnologie abhängig. Educational Data Mining versucht, all diese Daten zu kombinieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Schulen nutzen Erkenntnisse aus dem Data Mining, um neue Lernprogramme zu entwickeln, die Leistung zu verbessern und potenzielle Probleme anzugehen. Die Technik kann verwendet werden, um festzustellen, unter welchen Bedingungen die Schüler besser lernen oder bei Prüfungen bessere Leistungen erbringen können. Der Einsatz von pädagogischem Data Mining ist so populär geworden, dass regelmäßig weltweite Konferenzen abgehalten werden, um Pädagogen über die Techniken zu unterrichten und neue Wege zu finden, wie sie in Schulen integriert werden können.
Einige der Themen, die bei Data-Mining-Konferenzen im Bildungsbereich behandelt werden, umfassen die effektive Nutzung von Data-Mining, das Auswerten verschiedener Datenquellen, Methoden zur Verbesserung der Lernsoftware und die Interpretation von Data-Mining-Ergebnissen zur Verbesserung des Unterrichts. So wie Vermarkter das Data Mining nutzen, um Zusammenhänge zwischen Kaufgewohnheiten der Verbraucher und Marketingaktivitäten aufzudecken, sucht das pädagogische Data Mining nach unausgesprochenen Verhaltensmustern. Zum Beispiel könnten Pädagogen damit die Effektivität experimenteller Lernformen und Leistungsfeedbacks für Schülerinnen und Schüler bestimmen, wie z. B. selbstgesteuertes Lernen und Bewertungen, die auf subjektiven schriftlichen Bewertungen und nicht auf einer Buchstabennote basieren.
Data Mining ist eine Möglichkeit, Einblicke in die Köpfe von Studenten und Administratoren zu gewinnen, die mit direkten Forschungsmethoden möglicherweise nur schwer aufzudecken sind. Einige Hochschulen und Universitäten analysieren möglicherweise die Ergebnisse der Absolventenleistung anhand nationaler standardisierter Tests, um die Qualität des Unterrichts im Klassenzimmer zu überwachen. Hohe Punktzahlen in bestimmten Themenbereichen weisen möglicherweise auf die Notwendigkeit hin, die Methode anzupassen, mit der das Material geliefert wird. Andere Lernwerkzeuge als die traditionelle Vorlesung können aufgrund von Data Mining ausprobiert werden.
Wenn beim Data Mining beispielsweise festgestellt wird, dass die Schüler aufgrund der Arbeit an Projekten im Laufe der Zeit mehr Informationen behalten als durch Multiple-Choice-Tests, beginnen die Pädagogen möglicherweise, mehr Projekte in allen Klassen zu implementieren. Data Mining kann auch isolieren, wie bestimmte Schülergruppen lernen. Die Ergebnisse der Schülerleistungen können Trends zwischen Altersgruppen und Geschlecht widerspiegeln.