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、生徒、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。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、このすべてのデータを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。この手法を使用して、どの条件が学生が試験でより良く学習するか、パフォーマンスを向上させるのに役立つかを判断できます。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、世界中の会議が定期的に教育者にテクニックについて教えるために開催され、それを学校に組み込む新しい方法を発見します。さまざまなデータソース、教育ソフトウェアの改善方法、およびデータマイニングの結果を解釈して教室での指示を改善する方法。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、レターグレードではなく主観的な書面によるレビューに基づいた自己指導の学習や評価など、高校生の実験的な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することができます。学生と管理者の心についての洞察を得るために、これは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、学生が国家標準化されたテストで卒業したパフォーマンスの結果を分析して、教室の指導の品質を監視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行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選択テストではなくプロジェクトに取り組んだ結果として、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、教育者は実装を開始することができますすべてのクラスでより多くのプロジェクト。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。