Qu'est-ce que l'exploration de données éducatives?
Le data mining éducatif (EDM) est le processus d'analyse des données obtenues auprès des écoles, des étudiants et des administrateurs. Les données analysées sont obtenues à partir de systèmes informatiques, tels que les résultats de tests et les relevés de présence. L'exploration de données recherche des modèles et des associations pour tirer des conclusions sur les performances et le comportement.
Les environnements éducatifs modernes reposent sur la technologie pour rationaliser les opérations et garder une trace des données importantes des élèves. Les applications logicielles sont également utilisées pour administrer les plans de cours des étudiants, faciliter le processus d’apprentissage et administrer les examens. La communication entre les élèves, les enseignants et les parents devient également largement dépendante d'Internet et de la technologie informatique. L'exploration de données éducatives cherche à combiner toutes ces données pour découvrir de nouvelles informations.
Les écoles utilisent les informations tirées de l’exploration de données pour élaborer de nouveaux programmes d’apprentissage, améliorer les performances et résoudre les problèmes potentiels. Cette technique peut être utilisée pour déterminer quelles conditions aident les étudiants à mieux apprendre ou à mieux performer aux examens. Le recours à l’exploration de données éducatives est devenu si populaire que des conférences mondiales sont régulièrement organisées pour informer les enseignants sur les techniques et découvrir de nouvelles façons de les intégrer dans les écoles.
Parmi les sujets abordés lors des conférences d’exploration de données éducatives, citons la manière d’utiliser efficacement l’exploration de données, l’exploitation de différentes sources de données, les méthodes d’amélioration des logiciels pédagogiques et l’interprétation des résultats de l’exploration de données pour améliorer l’enseignement en classe. Tout comme les spécialistes du marketing utilisent l’exploration de données pour mettre au jour des associations entre les habitudes d’achat des consommateurs et les activités de marketing, l’extraction de données à des fins éducatives cherche à découvrir des schémas de comportement non exprimés. Par exemple, les éducateurs pourraient l'utiliser pour déterminer l'efficacité des formes expérimentales d'apprentissage et de rétroaction sur le rendement des élèves du secondaire, telles que l'apprentissage auto-dirigé et les évaluations fondées sur des examens écrits subjectifs plutôt que sur une note.
L'exploration de données est un moyen de mieux comprendre l'esprit des étudiants et des administrateurs, qu'il est parfois difficile de découvrir avec des méthodes de recherche directes. Certains collèges et universités peuvent analyser les résultats de la performance des diplômés aux tests nationaux normalisés afin de contrôler la qualité de ses cours. Des scores élevés dans certaines matières par rapport à d'autres peuvent indiquer un besoin d'ajuster la méthode selon laquelle ce matériel est livré. Outre le cours traditionnel, d’autres outils d’apprentissage peuvent être essayés à la suite de l’exploration de données.
Par exemple, si l’exploration de données révèle que les étudiants retiennent plus d’informations au fil du temps à la suite de travaux sur des projets plutôt que de tests à choix multiples, les enseignants peuvent commencer à implémenter plus de projets dans toutes les classes. L'exploration de données peut également isoler la façon dont certains groupes d'étudiants apprennent. Les résultats des élèves peuvent refléter les tendances parmi les groupes d’âge et les sexes.