La minería de datos educativos (EDM) es el proceso de análisis de datos obtenidos de escuelas, estudiantes y administradores. Los datos que se analizan se obtienen de los sistemas informáticos de información, como los puntajes de las pruebas y los registros de asistencia. La minería de datos busca patrones y asociaciones para sacar conclusiones sobre el rendimiento y el comportamiento.
Los entornos educativos modernos dependen de la tecnología para optimizar las operaciones y realizar un seguimiento de los datos importantes de los estudiantes. Las aplicaciones de software también se utilizan para administrar los planes de lecciones de los estudiantes, facilitar el proceso de aprendizaje y administrar los exámenes. La comunicación entre estudiantes, maestros y padres también depende en gran medida de Internet y la tecnología informática. La minería de datos educativos busca combinar todos estos datos para descubrir nuevos conocimientos.
Las escuelas utilizan los conocimientos de la minería de datos para desarrollar nuevos programas de aprendizaje, mejorar el rendimiento y abordar posibles problemas. La técnica se puede utilizar para determinar qué condiciones ayudan a los estudiantes a aprender mejor o rendir mejor en los exámenes. El empleo de la minería de datos educativos se ha vuelto tan popular que regularmente se realizan conferencias mundiales para enseñar a los educadores sobre las técnicas y descubrir nuevas formas de incorporarlas a las escuelas.
Algunos de los temas explorados durante las conferencias de minería de datos educativos incluyen cómo usar la minería de datos de manera efectiva, cómo extraer diferentes fuentes de datos, métodos de mejora para el software educativo y cómo interpretar los resultados de la minería de datos para mejorar la instrucción en el aula. Así como los especialistas en marketing utilizan la minería de datos para descubrir asociaciones entre los hábitos de compra de los consumidores y las actividades de marketing, la minería de datos educativos busca descubrir patrones de comportamiento no expresados. Por ejemplo, los educadores podrían usarlo para determinar la efectividad de las formas experimentales de aprendizaje y la retroalimentación del rendimiento para los estudiantes de secundaria, como el aprendizaje autodirigido y las evaluaciones basadas en revisiones escritas subjetivas en lugar de una calificación de letra.
La minería de datos es una forma de obtener información sobre las mentes de los estudiantes y administradores, que puede ser difícil de descubrir con métodos de investigación directa. Algunos colegios y universidades pueden analizar los resultados de graduar el desempeño de los estudiantes en las pruebas estandarizadas nacionales para controlar la calidad de su instrucción en el aula. Los puntajes altos en ciertas áreas temáticas sobre otras pueden indicar la necesidad de ajustar el método en el que se entrega ese material. Se pueden probar otras herramientas de aprendizaje además de la conferencia tradicional como resultado de la minería de datos.
Por ejemplo, si la minería de datos revela que los estudiantes retienen más información con el tiempo como resultado de trabajar en proyectos en lugar de pruebas de opción múltiple, los educadores pueden comenzar a implementar más proyectos en todas las clases. La minería de datos también puede aislar cómo aprenden ciertos grupos de estudiantes. Los resultados del desempeño de los estudiantes pueden reflejar tendencias entre grupos de edad y género.