A mineração de dados educacionais (EDM) é o processo de análise de dados obtidos de escolas, estudantes e administradores. Os dados analisados são obtidos de sistemas de informações do computador, como pontuações de testes e registros de presença. A mineração de dados procura padrões e associações para tirar conclusões sobre desempenho e comportamento.
Os ambientes educacionais modernos confiam na tecnologia para otimizar as operações e acompanhar os dados importantes dos alunos. Os aplicativos de software também são usados para administrar os planos de aula dos alunos, facilitar o processo de aprendizado e administrar os exames. A comunicação entre alunos, professores e pais também está se tornando amplamente dependente da Internet e da informática. A mineração de dados educacionais busca combinar todos esses dados para descobrir novos insights.
As escolas usam idéias da mineração de dados para desenvolver novos programas de aprendizado, melhorar o desempenho e resolver possíveis problemas. A técnica pode ser usada para determinar quais condições ajudam os alunos a aprender melhor ou a ter melhor desempenho nos exames. O emprego da mineração de dados educacionais tornou-se tão popular que são realizadas regularmente conferências em todo o mundo para ensinar os educadores sobre as técnicas e descobrir novas maneiras de incorporá-las nas escolas.
Alguns dos tópicos explorados durante conferências educacionais sobre mineração de dados incluem como usar efetivamente a mineração de dados, como extrair diferentes fontes de dados, métodos de aprimoramento para software educacional e como interpretar os resultados da mineração de dados para melhorar as instruções em sala de aula. Assim como os profissionais de marketing usam a mineração de dados para descobrir associações entre hábitos de compra do consumidor e atividades de marketing, a mineração de dados educacional procura descobrir padrões de comportamento não mencionados. Por exemplo, os educadores poderiam usá-lo para determinar a eficácia das formas experimentais de aprendizado e feedback de desempenho para os alunos do ensino médio, como aprendizado autodirigido e avaliações baseadas em críticas escritas subjetivas, e não em notas de uma carta.
A mineração de dados é uma maneira de obter informações sobre as mentes de estudantes e administradores, o que pode ser difícil de descobrir com métodos de pesquisa direta. Algumas faculdades e universidades podem analisar os resultados do desempenho dos estudantes de graduação em testes nacionais padronizados para monitorar a qualidade do ensino em sala de aula. As pontuações mais altas em determinadas áreas de estudo em relação a outras podem indicar a necessidade de ajustar o método em que esse material é entregue. Outras ferramentas de aprendizado além da palestra tradicional podem ser tentadas como resultado da mineração de dados.
Por exemplo, se a mineração de dados descobrir que os alunos retêm mais informações ao longo do tempo como resultado de trabalhar em projetos, em vez de testes de múltipla escolha, os educadores podem começar a implementar mais projetos em todas as classes. A mineração de dados também pode isolar o modo como certos grupos de alunos aprendem. Os resultados do desempenho do aluno podem refletir tendências entre grupos etários e sexo.