Cos'è il data mining educativo?

Educational Data Mining (EDM) è il processo di analisi dei dati ottenuti da scuole, studenti e amministratori.I dati analizzati sono ottenuti da sistemi di informazione per computer, come i punteggi dei test e i record di presenze.Il data mining cerca modelli e associazioni per trarre conclusioni su prestazioni e comportamenti.

Gli ambienti educativi moderni si basano sulla tecnologia per semplificare le operazioni e tenere traccia di importanti dati degli studenti.Le applicazioni software vengono anche utilizzate per amministrare i piani di lezione degli studenti, facilitare il processo di apprendimento e amministrare gli esami.Anche la comunicazione tra studenti, insegnanti e genitori sta diventando in gran parte dipendente da Internet e dalla tecnologia informatica.Il mining educativo cerca di combinare tutti questi dati per scoprire nuove intuizioni.

Le scuole utilizzano approfondimenti dal data mining per sviluppare nuovi programmi di apprendimento, migliorare le prestazioni e affrontare potenziali problemi.La tecnica può essere utilizzata per determinare quali condizioni aiutano gli studenti a imparare meglio o ad esibirsi meglio negli esami.L'impiego di data mining educativa è diventato così popolare che sono regolarmente tenute conferenze in tutto il mondo per insegnare agli educatori le tecniche e scoprire nuovi modi di incorporarli nelle scuole.

Alcuni degli argomenti esplorati durante le conferenze di mining educativo includono come utilizzare efficacemente il mining di dati,Come estrarre diverse fonti di dati, metodi di miglioramento per il software educativo e come interpretare i risultati del data mining per migliorare le istruzioni in classe.Proprio come gli esperti di marketing usano il data mining per scoprire le associazioni tra abitudini di acquisto dei consumatori e attività di marketing, il data mining educativo cerca di scoprire modelli di comportamento non detti.Ad esempio, gli educatori potrebbero usarlo per determinare l'efficacia delle forme sperimentali di apprendimento e feedback delle prestazioni per gli studenti delle scuole superiori, come l'apprendimento auto-diretto e le valutazioni basate su revisioni scritte soggettive piuttosto che su un grado di lettere. Il data mining è un modoPer ottenere informazioni sulle menti di studenti e amministratori, che possono essere difficili da scoprire con metodi di ricerca diretta.Alcuni college e università possono analizzare i risultati delle prestazioni degli studenti di laurea su test standardizzati nazionali per monitorare la qualità delle sue istruzioni in classe.Punteggi alti in alcune aree tematiche su altre possono indicare la necessità di regolare il metodo in cui viene consegnato quel materiale.Altri strumenti di apprendimento oltre alla lezione tradizionale possono essere provati a seguito del data mining.

Ad esempio, se il data mining scopre che gli studenti conservano più informazioni nel tempo a seguito del lavoro su progetti piuttosto che a test a scelta multipla, gli educatori possono iniziare a implementarepiù progetti in tutte le classi.Il data mining può anche isolare il modo in cui alcuni gruppi di studenti apprendono.I risultati delle prestazioni degli studenti possono riflettere le tendenze tra fasce di età e genere.