L’exploration de données éducatives (EDM) est le processus d’analyse des données obtenues auprès des écoles, des étudiants et des administrateurs. Les données analysées sont obtenues à partir de systèmes d’information informatiques, tels que les résultats des tests et les registres de présence. L’exploration de données recherche des modèles et des associations pour tirer des conclusions sur les performances et le comportement.
Les environnements éducatifs modernes s’appuient sur la technologie pour rationaliser les opérations et suivre les données importantes des étudiants. Les applications logicielles sont également utilisées pour administrer les plans de cours des étudiants, faciliter le processus d’apprentissage et administrer les examens. La communication entre les élèves, les enseignants et les parents devient également largement dépendante d’Internet et de la technologie informatique. L’exploration de données éducatives cherche à combiner toutes ces données pour découvrir de nouvelles idées.
Les écoles utilisent les informations issues de l’exploration de données pour développer de nouveaux programmes d’apprentissage, améliorer les performances et résoudre les problèmes potentiels. La technique peut être utilisée pour déterminer quelles conditions aident les étudiants à mieux apprendre ou à mieux réussir aux examens. L’utilisation de l’exploration de données éducatives est devenue si populaire que des conférences mondiales sont régulièrement organisées pour enseigner aux éducateurs les techniques et découvrir de nouvelles façons de les intégrer dans les écoles.
Certains des sujets explorés lors des conférences d’exploration de données éducatives incluent comment utiliser efficacement l’exploration de données, comment extraire différentes sources de données, les méthodes d’amélioration des logiciels éducatifs et comment interpréter les résultats de l’exploration de données pour améliorer l’enseignement en classe. Tout comme les spécialistes du marketing utilisent l’exploration de données pour découvrir des associations entre les habitudes d’achat des consommateurs et les activités de marketing, l’exploration de données éducatives cherche à découvrir des modèles de comportement tacites. Par exemple, les éducateurs pourraient l’utiliser pour déterminer l’efficacité des formes expérimentales d’apprentissage et de rétroaction sur les performances des élèves du secondaire, telles que l’apprentissage autodirigé et les évaluations basées sur des critiques écrites subjectives plutôt que sur une note alphabétique.
L’exploration de données est un moyen de mieux comprendre l’esprit des étudiants et des administrateurs, ce qui peut être difficile à découvrir avec des méthodes de recherche directes. Certains collèges et universités peuvent analyser les résultats des résultats des étudiants diplômés aux tests nationaux standardisés pour surveiller la qualité de leur enseignement en classe. Des scores élevés dans certains domaines par rapport à d’autres peuvent indiquer un besoin d’ajuster la méthode selon laquelle ce matériel est livré. D’autres outils d’apprentissage en plus du cours magistral traditionnel peuvent être essayés à la suite de l’exploration de données.
Par exemple, si l’exploration de données révèle que les étudiants conservent plus d’informations au fil du temps en travaillant sur des projets plutôt que des tests à choix multiples, les éducateurs peuvent commencer à mettre en œuvre plus de projets dans toutes les classes. L’exploration de données peut également isoler la façon dont certains groupes d’étudiants apprennent. Les résultats des performances des élèves peuvent refléter des tendances parmi les groupes d’âge et le sexe.