Vad är gruvdrift för utbildning?

Education Data mining (EDM) är processen för att analysera data som erhållits från skolor, studenter och administratörer. Uppgifterna som analyseras erhålls från datorinformationssystem, såsom testresultat och närvarojournaler. Data mining letar efter mönster och föreningar för att dra slutsatser om prestanda och beteende.

Moderna utbildningsmiljöer förlitar sig på teknik för att effektivisera verksamheten och hålla reda på viktig studentinformation. Programvaruapplikationer används också för att administrera lektionsplaner för studenter, underlätta inlärningsprocessen och administrera tentor. Kommunikation mellan elever, lärare och föräldrar blir också till stor del beroende av Internet- och datateknik. Utbildningsuppgifter utvinning syftar till att kombinera all denna information för att avslöja ny insikt.

Skolor använder insikter från dataintervinning för att utveckla nya inlärningsprogram, förbättra prestanda och ta itu med potentiella problem. Tekniken kan användas för att bestämma vilka förhållanden som hjälper eleverna att lära sig bättre eller prestera bättre på tentor. Anställa gruvdrift för utbildning har blivit så populärt att världsomspännande konferenser hålls regelbundet för att undervisa lärare om teknikerna och upptäcka nya sätt att integrera det i skolor.

Några av de ämnen som utforskades under konferenser för utbildning av datakommunikation inkluderar hur man effektivt kan använda data mining, hur man bryter olika datakällor, förbättringsmetoder för utbildningsprogramvara och hur man kan tolka resultat för data mining för att förbättra undervisningen i klassrummet. Precis som marknadsförare använder gruvdrift för att upptäcka samband mellan konsumenternas köpvanor och marknadsföringsaktiviteter, försöker gruvdrift för utbildning upptäcka outtalade beteendemönster. Exempelvis kan lärare använda den för att bestämma effektiviteten hos experimentella former för lärande och prestandafåterkoppling för gymnasieelever, till exempel självstyrt lärande och bedömningar baserade på subjektiva skriftliga recensioner snarare än en bokstavsbetyg.

Data mining är ett sätt att få insikt i studenter och administratörer, vilket kan vara svårt att upptäcka med direkta forskningsmetoder. Vissa högskolor och universitet kan analysera resultaten av examenstudenters prestationer på nationella standardiserade tester för att övervaka kvaliteten på klassrumsinstruktionen. Hög poäng i vissa ämnesområden jämfört med andra kan indikera ett behov av att justera metoden där materialet levereras. Andra inlärningsverktyg förutom den traditionella föreläsningen kan testas som ett resultat av datainsamling.

Till exempel, om data mining inte upptäcker att eleverna behåller mer information över tid till följd av att de arbetar på projekt snarare än flervalsprov, kan lärare börja genomföra fler projekt i alla klasser. Data mining kan också isolera hur vissa grupper av elever lär sig. Resultat av studentprestanda kan återspegla trenderna mellan åldersgrupper och kön.