Educational Data Mining (EDM) ist der Prozess der Analyse von Daten von Schulen, Schülern und Administratoren. Die analysierten Daten stammen aus Computer-Informationssystemen, wie zum Beispiel Testergebnissen und Anwesenheitsaufzeichnungen. Data Mining sucht nach Mustern und Assoziationen, um Rückschlüsse auf Leistung und Verhalten zu ziehen.
Moderne Bildungsumgebungen sind auf Technologie angewiesen, um den Betrieb zu rationalisieren und wichtige Schülerdaten im Auge zu behalten. Softwareanwendungen werden auch verwendet, um die Unterrichtspläne der Schüler zu verwalten, den Lernprozess zu erleichtern und Prüfungen zu verwalten. Auch die Kommunikation zwischen Schülern, Lehrern und Eltern wird zunehmend von Internet- und Computertechnologien abhängig. Educational Data Mining versucht, all diese Daten zu kombinieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Schulen nutzen Erkenntnisse aus dem Data Mining, um neue Lernprogramme zu entwickeln, die Leistung zu verbessern und potenzielle Probleme anzugehen. Die Technik kann verwendet werden, um zu bestimmen, welche Bedingungen den Schülern helfen, besser zu lernen oder bei Prüfungen besser abzuschneiden. Der Einsatz von Data Mining im Bildungsbereich ist so populär geworden, dass regelmäßig weltweite Konferenzen abgehalten werden, um Pädagogen über die Techniken zu unterrichten und neue Wege zu entdecken, sie in Schulen zu integrieren.
Einige der Themen, die während der Data Mining-Konferenzen im Bildungsbereich behandelt werden, umfassen die effektive Nutzung von Data Mining, das Durchsuchen verschiedener Datenquellen, Verbesserungsmethoden für Bildungssoftware und die Interpretation von Data Mining-Ergebnissen, um den Unterricht zu verbessern. So wie Marketingspezialisten Data Mining verwenden, um Zusammenhänge zwischen den Kaufgewohnheiten der Verbraucher und Marketingaktivitäten aufzudecken, versucht Data Mining im Bildungsbereich, unausgesprochene Verhaltensmuster aufzudecken. Pädagogen könnten damit zum Beispiel die Effektivität experimenteller Lernformen und Leistungsfeedbacks für Gymnasiasten ermitteln, wie etwa selbstgesteuertes Lernen und Bewertungen, die auf subjektiven schriftlichen Bewertungen statt auf einer Briefnote basieren.
Data Mining ist eine Möglichkeit, Einblicke in die Gedanken von Studenten und Administratoren zu gewinnen, die mit direkten Recherchemethoden möglicherweise nur schwer aufzudecken sind. Einige Colleges und Universitäten können die Ergebnisse der Absolventenleistungen bei nationalen standardisierten Tests analysieren, um die Qualität ihres Unterrichts zu überwachen. Hohe Punktzahlen in bestimmten Themenbereichen gegenüber anderen können darauf hindeuten, dass die Methode, in der dieses Material bereitgestellt wird, angepasst werden muss. Als Ergebnis von Data Mining können andere Lernwerkzeuge als der traditionelle Vortrag ausprobiert werden.
Wenn beispielsweise beim Data Mining festgestellt wird, dass Schüler im Laufe der Zeit aufgrund der Arbeit an Projekten und nicht aufgrund von Multiple-Choice-Tests mehr Informationen behalten, können Pädagogen damit beginnen, mehr Projekte in allen Klassen zu implementieren. Data Mining kann auch isolieren, wie bestimmte Gruppen von Schülern lernen. Die Ergebnisse der Schülerleistungen können Trends zwischen Altersgruppen und Geschlecht widerspiegeln.