教育データマイニングとは何ですか？

教育データマイニング（EDM）は、学校、学生、管理者から取得したデータを分析するプロセスです。分析されるデータは、テストスコアや出席記録などのコンピューター情報システムから取得されます。データマイニングは、パフォーマンスと行動に関する結論を引き出すためのパターンと関連性を探します。

現代の教育環境は、テクノロジーに依存して運用を合理化し、重要な学生データを追跡します。また、ソフトウェアアプリケーションは、学生の授業計画を管理し、学習プロセスを促進し、試験を管理するためにも使用されます。学生、教師、保護者間のコミュニケーションも、インターネットとコンピューターのテクノロジーに大きく依存しています。教育データマイニングは、このデータをすべて組み合わせて新しい洞察を明らかにすることを目指しています。

学校は、データマイニングの洞察を使用して、新しい学習プログラムを開発し、パフォーマンスを改善し、潜在的な問題に対処します。この手法は、学生が学習するのに役立つ条件を判断するために使用できますtterまたは試験のパフォーマンスを向上させます。教育データの採掘を採用することが非常に人気が高まっているため、教育者にテクニックについて教えるために世界的な会議が定期的に開催され、それを学校に組み込む新しい方法を発見します。

教育データマイニング会議中に調査されたトピックのいくつかには、データマイニングの効果的な使用方法、さまざまなデータのソースをマイニングする方法、教育ソフトウェアの改善方法、データマイニングの結果を解釈して教室の指導を改善する方法が含まれます。マーケティング担当者がデータマイニングを使用して消費者の購買習慣とマーケティング活動との関連性を明らかにするように、教育データマイニングは、暗黙の行動パターンを発見しようとしています。たとえば、教育者はそれを使用して、自主的な学習や評価など、高校生のための実験的な学習とパフォーマンスフィードバックの有効性を判断することができます。文字グレードではなく主観的な書面によるレビューについて。

データマイニングは、学生と管理者の心についての洞察を得る方法であり、直接的な研究方法で明らかにするのが難しいかもしれません。一部の大学や大学は、教室の指導の質を監視するために、国家標準化されたテストで学生のパフォーマンスを卒業した結果を分析する場合があります。他の領域よりも特定の主題領域の高いスコアは、その材料が配信される方法を調整する必要性を示している場合があります。従来の講義以外の他の学習ツールは、データマイニングの結果として試される場合があります。

たとえば、データマイニングが、複数の選択テストではなくプロジェクトに取り組んでいる結果として、学生が時間の経過とともにより多くの情報を保持していることを明らかにした場合、教育者はすべてのクラスでより多くのプロジェクトを実施し始めることができます。データマイニングは、特定の学生グループの学習方法を確認することもできます。学生のパフォーマンスの結果は、年齢層と性別の傾向を反映している可能性があります。