교육 데이터 마이닝이란 무엇입니까?

교육 데이터 마이닝 (EDM)은 학교, 학생 및 관리자로부터 얻은 데이터를 분석하는 프로세스입니다. 분석 된 데이터는 시험 점수 및 출석 기록과 같은 컴퓨터 정보 시스템에서 얻습니다. 데이터 마이닝은 성능과 동작에 대한 결론을 도출하기 위해 패턴과 연관성을 찾습니다.

현대 교육 환경은 기술을 사용하여 운영을 간소화하고 중요한 학생 데이터를 추적합니다. 소프트웨어 응용 프로그램은 학생 수업 계획을 관리하고 학습 과정을 촉진하며 시험을 관리하는 데에도 사용됩니다. 학생, 교사 및 학부모 간의 커뮤니케이션 또한 인터넷과 컴퓨터 기술에 크게 의존하고 있습니다. 교육 데이터 마이닝은이 모든 데이터를 결합하여 새로운 통찰력을 발굴하려고합니다.

학교는 데이터 마이닝의 통찰력을 사용하여 새로운 학습 프로그램을 개발하고 성과를 개선하며 잠재적 인 문제를 해결합니다. 이 기술은 학생들이 시험에서 더 잘 배우거나 더 잘 수행하는 데 도움이되는 조건을 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 교육 데이터 마이닝을 사용하는 것은 매우 인기가있어 교육자들에게 기술을 가르치고이를 학교에 통합하는 새로운 방법을 찾기 위해 전세계 컨퍼런스가 정기적으로 열립니다.

교육 데이터 마이닝 회의에서 살펴본 일부 주제에는 데이터 마이닝을 효과적으로 사용하는 방법, 다양한 데이터 소스를 마이닝하는 방법, 교육 소프트웨어를위한 개선 방법 및 데이터 마이닝 결과를 해석하여 강의실 수업을 개선하는 방법이 포함됩니다. 마케팅 담당자가 데이터 마이닝을 사용하여 소비자 구매 습관과 마케팅 활동 간의 연관성을 밝히는 것처럼 교육 데이터 마이닝은 무언의 행동 패턴을 발견하려고합니다. 예를 들어, 교육자들은이를 사용하여 문자 학년이 아닌 주관적인 서면 검토를 기반으로 한 자기 주도적 학습 및 평가와 같은 고등학생을위한 실험 형태의 학습 및 성과 피드백의 효과를 판단 할 수 있습니다.

데이터 마이닝은 학생과 관리자의 마음에 대한 통찰력을 얻는 방법으로, 직접적인 연구 방법으로는 알기가 어렵습니다. 일부 대학은 국가 표준 시험에서 학생들의 졸업 결과를 분석하여 교실 수업의 질을 모니터링 할 수 있습니다. 특정 주제 영역에서 다른 영역보다 높은 점수를 받으면 해당 자료가 전달되는 방법을 조정해야 할 수도 있습니다. 데이터 마이닝의 결과로 전통적인 강의 외에 다른 학습 도구가 시도 될 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 마이닝이 학생들이 객관식 시험이 아닌 프로젝트 작업의 결과로 시간이 지남에 따라 더 많은 정보를 보유하고 있음을 발견하면 교사는 모든 수업에서 더 많은 프로젝트를 구현할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 특정 그룹의 학생이 학습하는 방식을 분리 할 수도 있습니다. 학생 성과의 결과는 연령 그룹과 성별의 추세를 반영 할 수 있습니다.