什么是教育数据挖掘？(educational data mining?)
教育数据挖掘（Educational data mining，EDM）是分析从学校、学生和管理者那里获得的数据的过程。分析的数据来自计算机信息系统，如考试成绩和出勤记录。数据挖掘寻找模式和关联，以得出有关性能和行为的结论。
现代教育环境依靠技术来简化操作并跟踪重要的学生数据。软件应用程序还用于管理学生的课程计划、促进学习过程和管理考试。学生、教师和家长之间的交流也在很大程度上依赖于互联网和计算机技术。教育数据挖掘寻求将所有这些数据结合起来，以发现新的见解。
学校利用数据挖掘的见解开发新的学习项目，提高绩效，解决潜在问题。该技术可用于确定哪些条件有助于学生更好地学习或在考试中表现更好。利用教育数据挖掘已经变得如此流行，以至于世界范围内的会议定期举行，向教育工作者传授相关技术，并探索将其融入学校的新方法。
教育数据挖掘会议期间探讨的一些主题包括如何有效使用数据挖掘、如何挖掘不同的数据源、教育软件的改进方法，以及如何解释数据挖掘结果以改进课堂教学。正如营销人员使用数据挖掘来发现消费者的购买习惯和营销活动之间的关联一样，教育数据挖掘也试图发现不成文的行为模式。例如，教育工作者可以用它来确定高中生实验形式的学习和绩效反馈的有效性，比如自主学习和基于主观书面评论而不是字母分数的评估。。
数据挖掘是一种深入了解学生和管理者思想的方法，这可能很难用直接的研究方法发现。一些高校可能会分析毕业生在国家标准化考试中的表现，以监控其课堂教学质量。与其他学科相比，某些学科领域的高分可能表明需要调整材料的交付方法。由于数据挖掘的结果，除了传统讲座之外，还可以尝试其他学习工具。。
例如，如果数据挖掘发现，学生通过项目而不是多项选择题测试，在一段时间内保留了更多的信息，那么教育工作者可能会开始在所有课程中实施更多的项目。数据挖掘还可以隔离某些学生群体的学习方式。学生表现的结果可能反映出年龄组和性别之间的趋势。
- 发表于 2022-02-15 11:29
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- 分类：教育
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