O que é mineração de dados educacionais?
Mineração de dados educacionais (EDM) é o processo de análise de dados obtidos de escolas, estudantes e administradores. Os dados analisados são obtidos a partir de sistemas de informação do computador, como pontuações de teste e registros de participação. A mineração de dados procura padrões e associações para tirar conclusões sobre desempenho e comportamento. Os aplicativos de software também são usados para administrar planos de aula dos alunos, facilitar o processo de aprendizado e administrar exames. A comunicação entre alunos, professores e pais também está se tornando amplamente dependente da Internet e da tecnologia de computadores. A mineração de dados educacionais procura combinar todos esses dados para descobrir novas idéias. A técnica pode ser usada para determinar quais condições ajudam os alunos a aprender a sertter ou tenha um melhor desempenho nos exames. Empregar a mineração de dados educacionais tornou -se tão popular que as conferências mundiais são realizadas regularmente para ensinar educadores sobre as técnicas e descobrir novas maneiras de incorporá -lo nas escolas.
Alguns dos tópicos explorados durante as conferências educacionais de mineração de dados incluem como usar efetivamente a mineração de dados, como extrair diferentes fontes de dados, métodos de melhoria para software educacional e como interpretar os resultados da mineração de dados para melhorar as instruções da sala de aula. Assim como os profissionais de marketing usam a mineração de dados para descobrir associações entre hábitos de compra do consumidor e atividades de marketing, a mineração de dados educacionais procura descobrir padrões de comportamento não ditos. Por exemplo, os educadores podem usá-lo para determinar a eficácia de formas experimentais de aprendizado e feedback de desempenho para alunos do ensino médio, como aprendizado e avaliações autodirigidas baseadasem críticas subjetivas por escrito em vez de uma nota de carta.
A mineração de dados é uma maneira de obter informações sobre as mentes de estudantes e administradores, o que pode ser difícil de descobrir com métodos de pesquisa diretos. Algumas faculdades e universidades podem analisar os resultados do desempenho dos alunos em testes padronizados nacionais para monitorar a qualidade de sua instrução em sala de aula. Pontuações altas em determinadas áreas em relação a outras podem indicar a necessidade de ajustar o método no qual esse material é entregue. Outras ferramentas de aprendizagem além da palestra tradicional podem ser tentadas como resultado da mineração de dados.
Por exemplo, se a mineração de dados descobrir que os alunos mantêm mais informações ao longo do tempo como resultado do trabalho em projetos, em vez de testes de múltipla escolha, os educadores podem começar a implementar mais projetos em todas as classes. A mineração de dados também pode isolar como certos grupos de alunos aprendem. Os resultados do desempenho dos alunos podem refletir tendências entre faixas etárias e gênero.