教育データマイニングとは

教育データマイニング（EDM）は、学校、学生、および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、パターンと関連付けを探して、パフォーマンスと動作に関する結論を導き出します。

現代の教育環境は、運用を合理化し、重要な学生データを追跡するためにテクノロジーに依存しています。 ソフトウェアアプリケーションは、学生の授業計画の管理、学習プロセスの促進、および試験の管理にも使用されます。 生徒、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技術に大きく依存しています。 教育データマイニングは、このすべてのデータを組み合わせて、新しい洞察を発見しようとします。

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、パフォーマンスを向上させ、潜在的な問題に対処します。 このテクニックを使用して、学生が試験でより良い学習や成績を上げるのに役立つ条件を判断できます。 教育データマイニングの採用は非常に人気が高まっているため、世界中の会議が定期的に開催され、教育者に技術について教え、学校に取り入れる新しい方法を発見しています。

教育データマイニング会議で検討されるトピックには、データマイニングを効果的に使用する方法、さまざまなデータ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、データマイニング結果を解釈して教室での指導を改善する方法などがあります。 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のと同様に、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ます。 たとえば、教育者はそれを使用して、高校生の実験形式の学習とパフォーマンスフィードバックの有効性を判断できます。たとえば、自主的な学習や、レターグレードではなく主観的な書評に基づく評価などです。

データマイニングは、学生や管理者の心を洞察するための方法であり、直接的な研究方法ではこれを明らかにするのは難しいかもしれません。 一部の大学では、教室での指導の質を監視するために、国家標準テストで生徒の成績を卒業した結果を分析する場合があります。 特定のサブジェクトエリアが他のサブジェクトエリアよりも高いスコアを示している場合、その資料の配信方法を調整する必要があることを示している可能性があります。 データマイニングの結果として、従来の講義以外の学習ツールを試すことができます。

たとえば、データマイニングにより、多肢選択テストではなくプロジェクトに取り組んだ結果、学生が長期にわたってより多くの情報を保持していることが判明した場合、教育者はすべてのクラスでより多くのプロジェクトの実装を開始できます。 データマイニングは、特定の学生グループの学習方法を分離することもできます。 学生の成績の結果は、年齢層と性別の傾向を反映している場合があります。