La miner?a de datos educativos (EDM) es el proceso de an?lisis de datos obtenidos de escuelas, estudiantes y administradores. Los datos que se analizan se obtienen de los sistemas inform?ticos de informaci?n, como los puntajes de las pruebas y los registros de asistencia. La miner?a de datos busca patrones y asociaciones para sacar conclusiones sobre el rendimiento y el comportamiento.
Los entornos educativos modernos dependen de la tecnolog?a para optimizar las operaciones y realizar un seguimiento de los datos importantes de los estudiantes. Las aplicaciones de software tambi?n se utilizan para administrar los planes de lecciones de los estudiantes, facilitar el proceso de aprendizaje y administrar los ex?menes. La comunicaci?n entre estudiantes, maestros y padres tambi?n depende en gran medida de Internet y la tecnolog?a inform?tica. La miner?a de datos educativos busca combinar todos estos datos para descubrir nuevos conocimientos.
Las escuelas utilizan los conocimientos de la miner?a de datos para desarrollar nuevos programas de aprendizaje, mejorar el rendimiento y abordar posibles problemas. La t?cnica se puede utilizar para determinar qu? condiciones ayudan a los estudiantes a aprender mejor o rendir mejor en los ex?menes. El empleo de la miner?a de datos educativos se ha vuelto tan popular que regularmente se realizan conferencias mundiales para ense?ar a los educadores sobre las t?cnicas y descubrir nuevas formas de incorporarlas a las escuelas.
Algunos de los temas explorados durante las conferencias de miner?a de datos educativos incluyen c?mo usar la miner?a de datos de manera efectiva, c?mo extraer diferentes fuentes de datos, m?todos de mejora para el software educativo y c?mo interpretar los resultados de la miner?a de datos para mejorar la instrucci?n en el aula. As? como los especialistas en marketing utilizan la miner?a de datos para descubrir asociaciones entre los h?bitos de compra de los consumidores y las actividades de marketing, la miner?a de datos educativos busca descubrir patrones de comportamiento no expresados. Por ejemplo, los educadores podr?an usarlo para determinar la efectividad de las formas experimentales de aprendizaje y la retroalimentaci?n del rendimiento para los estudiantes de secundaria, como el aprendizaje autodirigido y las evaluaciones basadas en revisiones escritas subjetivas en lugar de una calificaci?n de letra.
La miner?a de datos es una forma de obtener informaci?n sobre las mentes de los estudiantes y administradores, que puede ser dif?cil de descubrir con m?todos de investigaci?n directa. Algunos colegios y universidades pueden analizar los resultados de graduar el desempe?o de los estudiantes en las pruebas estandarizadas nacionales para controlar la calidad de su instrucci?n en el aula. Los puntajes altos en ciertas ?reas tem?ticas sobre otras pueden indicar la necesidad de ajustar el m?todo en el que se entrega ese material. Se pueden probar otras herramientas de aprendizaje adem?s de la conferencia tradicional como resultado de la miner?a de datos.
Por ejemplo, si la miner?a de datos revela que los estudiantes retienen m?s informaci?n con el tiempo como resultado de trabajar en proyectos en lugar de pruebas de opci?n m?ltiple, los educadores pueden comenzar a implementar m?s proyectos en todas las clases. La miner?a de datos tambi?n puede aislar c?mo aprenden ciertos grupos de estudiantes. Los resultados del desempe?o de los estudiantes pueden reflejar tendencias entre grupos de edad y g?nero.