Educational data mining (original) (raw)
تنقيب البيانات التعليمية (بالإنجليزية: Education Data Mining, EDM) هو أحد التخصصات الناشئة ويُعنى بتطوير أساليب لاستكشاف الأنواع الفريدة من البيانات التي تؤخذ من البيئات التعليمية واستخدام هذه الأساليب في تحقيق فهم أفضل للطلاب والبيئات التي يتعلمون فيها. ويعتبر استخراج سجلات أداء الطلاب المخزنة على الكمبيوتر من المجالات الأساسية في هذا التخصص، كما أن استخراج بيانات التسجيل يعد مجالاً رئيسيًا آخر. تتضمن الاستخدامات الأساسية لاستخراج البيانات التعليمية التنبؤ بأداء الطلاب ودراسة عملية التعلم بهدف التوصية بإدخال تحسينات على الممارسة التعليمية القائمة. هذا ويمكن اعتبار استخراج البيانات التعليمية واحدًا من علوم التعلم ومجالاً من مجالات استخراج البيانات، هذا ويعد تحليلات عملية التعلم من المجالات ذات الصلة به.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | تنقيب البيانات التعليمية (بالإنجليزية: Education Data Mining, EDM) هو أحد التخصصات الناشئة ويُعنى بتطوير أساليب لاستكشاف الأنواع الفريدة من البيانات التي تؤخذ من البيئات التعليمية واستخدام هذه الأساليب في تحقيق فهم أفضل للطلاب والبيئات التي يتعلمون فيها. ويعتبر استخراج سجلات أداء الطلاب المخزنة على الكمبيوتر من المجالات الأساسية في هذا التخصص، كما أن استخراج بيانات التسجيل يعد مجالاً رئيسيًا آخر. تتضمن الاستخدامات الأساسية لاستخراج البيانات التعليمية التنبؤ بأداء الطلاب ودراسة عملية التعلم بهدف التوصية بإدخال تحسينات على الممارسة التعليمية القائمة. هذا ويمكن اعتبار استخراج البيانات التعليمية واحدًا من علوم التعلم ومجالاً من مجالات استخراج البيانات، هذا ويعد تحليلات عملية التعلم من المجالات ذات الصلة به. (ar) Educational data mining (EDM) is a research field concerned with the application of data mining, machine learning and statistics to information generated from educational settings (e.g., universities and intelligent tutoring systems). At a high level, the field seeks to develop and improve methods for exploring this data, which often has multiple levels of meaningful hierarchy, in order to discover new insights about how people learn in the context of such settings. In doing so, EDM has contributed to theories of learning investigated by researchers in educational psychology and the learning sciences. The field is closely tied to that of learning analytics, and the two have been compared and contrasted. (en) Hezkuntzarako datu-meatzaritza (ingelesez: Educational data mining (EDM)) irakaskuntzaren esparruan datu-meatzaritzaren erabilera da. Datu-meatzaritza, datu-baseen ezagutzaren aurkikuntzaren antzera ere ezaguna (bere ingelesezko siglak KDD, Knowledge Discovery in Databases dira), makrodatuen edo datu-kopuru handien informazio berri eta potentzialki erabilgarria aurkitzea ahalbidetzen digun eremua da. Hainbat arlotan erabili da, besteak beste, erosketa-saskia, bioinformatika edo terrorismoaren aurkako ikerketak. Duela gutxi, hezkuntza-azterketan datu-meatzaritza erabiltzeko interesa areagotu egin da, hezkuntza-plataformen datuak erabiliko dituzten aurkikuntza-metodoen garapenean eta metodo horien erabileran arreta jarriz, ikasleak eta ikasten duten ingurunea hobeto ulertzeko. Hezkuntzan datu-meatzaritzan erabiltzen diren metodoak, metodo orokorrenetatik ezberdinak izaten dira, eta esplizituki ustiatzen dira datuetan dauden hierarkia-maila anitzak. Metodo psikometrikoak makinak ikasteko metodoekin eta datu-meatzaritzako testuekin integratu ohi dira, helburuak lortzeko. Adibidez, ikasleek hezkuntza-softwarea erabiltzeko moduari buruzko datuak lortuz gero, oso baliagarria izan daiteke teklen pultsazioei, erantzunen mailari, ikasleari, ikasgelari edo eskola osoari buruzko datuak maila desberdinetan kontuan hartzea. Denbora, sekuentzia edo testuinguruaren antzera, beste gai batzuek garrantzi handia dute hezkuntza-datuen azterketan. (eu) La minería de datos educativa es la utilización de la minería de datos en el ámbito de la enseñanza. La minería de datos, también conocida como Descubrimiento de Conocimiento en Bases de datos (sus siglas en inglés son KDD, por Knowledge Discovery in Databases), es el campo que nos permite descubrir información nueva y potencialmente útil de macrodatos o grandes cantidades de datos. Se ha empleado en numerosos campos, incluyendo desde los ya conocidos casos de cesta de la compra hasta la bioinformática o investigaciones contra el terrorismo. Recientemente, se ha incrementado el interés en utilizar la minería de datos en el estudio educacional, centrándose en el desarrollo de métodos de descubrimiento que utilicen los datos de plataformas educacionales y en el uso de esos métodos para comprender mejor a los estudiantes y el entorno en el que aprenden. Los métodos empleados en la minería de datos en la educación suelen diferir de los métodos más generalistas, explotando explícitamente los múltiples niveles de jerarquía presentes en los datos. Métodos psicométricos suelen ser integrados con métodos de aprendizaje máquina y textos de minería de datos para lograr los objetivos. Por ejemplo, obteniendo datos sobre cómo los estudiantes eligen utilizar el software educacional, puede ser realmente útil considerar datos a distintos niveles sobre las pulsaciones de teclas, nivel de respuestas, del alumno, de la clase o de la escuela entera. Otros temas como el tiempo, secuencia o incluso el contexto juegan papeles importantes en el estudio de datos educacionales. (es) |
| dbo:wikiPageID | 29915619 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 30338 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1109667463 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Predictions dbr:Privacy dbr:Decision_making dbr:Algorithm dbr:Curriculum dbr:Universities dbr:University dbr:Validity_(statistics) dbr:Dependent_and_independent_variables dbr:Intelligent_tutoring_system dbr:International_Conference_on_User_Modeling,_Adaptation,_and_Personalization dbr:Internet_privacy dbr:Personal_computer dbr:Contentment dbr:Coursera dbr:Master_of_Science dbr:Social_network_analysis dbr:Educators dbr:Mobile_phone dbr:Montreal,_Quebec dbr:Moodle dbr:Concept_map dbr:Machine_learning dbr:Statistics dbr:Cluster_analysis dbr:Plagiarism dbr:Technology dbr:CRC_Press dbc:Educational_psychology dbr:Data_collection dbr:Data_mining dbr:Web_browsers dbr:Domain_knowledge dbr:Learning_analytics dbr:Learning_curve dbr:Learning_object dbr:Learning_sciences dbr:Data_visualization dbr:EdX dbr:Ethics dbr:Facebook dbr:Factor_analysis dbr:Accessible dbr:Bayesian_networks dbr:Education dbr:Educational_psychology dbr:Educational_technology dbr:Knowledge_engineering dbr:User_experience dbr:Grade_(education) dbr:Prediction dbr:Regression_analysis dbr:Research dbr:Hierarchy dbr:International_Conference_on_Intelligent_Tutoring_Systems dbr:Teachers_College,_Columbia_University dbr:Course_(education) dbr:E-learning dbr:Association_for_Computing_Machinery dbr:Academic_conference dbr:Academic_journal dbr:Academic_major dbc:Applied_data_mining dbr:Chapman_&_Hall dbr:Learning dbr:Big_data dbr:Cognitive_tutor dbr:Collaboration dbr:Transcript_(education) dbr:Western_culture dbr:Distilled dbr:Glossary_of_education_terms dbr:Identification_(information) dbr:Interactive dbr:National_Center_for_Education_Statistics dbr:Receiver_operating_characteristic dbr:Sequential_Pattern_Mining dbr:Software dbr:Statistical_classification dbr:Variable_and_attribute_(research) dbr:Overfitting dbr:Taylor_and_Francis_Group dbr:Raw_data dbr:Ryan_S._Baker dbr:Mobile_devices dbr:Learning_management_systems dbr:Social_networks dbr:Association_rule_mining dbr:PSLC dbr:Online_courses dbr:Online_privacy dbr:Business_Administrator dbr:Discussion_forums dbr:Random_forests dbr:Generalizability dbr:Intelligent_tutoring_systems dbr:Pre-processing dbr:Student_modeling |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Reflist |
| dct:subject | dbc:Educational_psychology dbc:Applied_data_mining |
| rdfs:comment | تنقيب البيانات التعليمية (بالإنجليزية: Education Data Mining, EDM) هو أحد التخصصات الناشئة ويُعنى بتطوير أساليب لاستكشاف الأنواع الفريدة من البيانات التي تؤخذ من البيئات التعليمية واستخدام هذه الأساليب في تحقيق فهم أفضل للطلاب والبيئات التي يتعلمون فيها. ويعتبر استخراج سجلات أداء الطلاب المخزنة على الكمبيوتر من المجالات الأساسية في هذا التخصص، كما أن استخراج بيانات التسجيل يعد مجالاً رئيسيًا آخر. تتضمن الاستخدامات الأساسية لاستخراج البيانات التعليمية التنبؤ بأداء الطلاب ودراسة عملية التعلم بهدف التوصية بإدخال تحسينات على الممارسة التعليمية القائمة. هذا ويمكن اعتبار استخراج البيانات التعليمية واحدًا من علوم التعلم ومجالاً من مجالات استخراج البيانات، هذا ويعد تحليلات عملية التعلم من المجالات ذات الصلة به. (ar) Educational data mining (EDM) is a research field concerned with the application of data mining, machine learning and statistics to information generated from educational settings (e.g., universities and intelligent tutoring systems). At a high level, the field seeks to develop and improve methods for exploring this data, which often has multiple levels of meaningful hierarchy, in order to discover new insights about how people learn in the context of such settings. In doing so, EDM has contributed to theories of learning investigated by researchers in educational psychology and the learning sciences. The field is closely tied to that of learning analytics, and the two have been compared and contrasted. (en) Hezkuntzarako datu-meatzaritza (ingelesez: Educational data mining (EDM)) irakaskuntzaren esparruan datu-meatzaritzaren erabilera da. Datu-meatzaritza, datu-baseen ezagutzaren aurkikuntzaren antzera ere ezaguna (bere ingelesezko siglak KDD, Knowledge Discovery in Databases dira), makrodatuen edo datu-kopuru handien informazio berri eta potentzialki erabilgarria aurkitzea ahalbidetzen digun eremua da. Hainbat arlotan erabili da, besteak beste, erosketa-saskia, bioinformatika edo terrorismoaren aurkako ikerketak. Duela gutxi, hezkuntza-azterketan datu-meatzaritza erabiltzeko interesa areagotu egin da, hezkuntza-plataformen datuak erabiliko dituzten aurkikuntza-metodoen garapenean eta metodo horien erabileran arreta jarriz, ikasleak eta ikasten duten ingurunea hobeto ulertzeko. Hezkuntzan dat (eu) La minería de datos educativa es la utilización de la minería de datos en el ámbito de la enseñanza. La minería de datos, también conocida como Descubrimiento de Conocimiento en Bases de datos (sus siglas en inglés son KDD, por Knowledge Discovery in Databases), es el campo que nos permite descubrir información nueva y potencialmente útil de macrodatos o grandes cantidades de datos. Se ha empleado en numerosos campos, incluyendo desde los ya conocidos casos de cesta de la compra hasta la bioinformática o investigaciones contra el terrorismo. Recientemente, se ha incrementado el interés en utilizar la minería de datos en el estudio educacional, centrándose en el desarrollo de métodos de descubrimiento que utilicen los datos de plataformas educacionales y en el uso de esos métodos para compr (es) |
| rdfs:label | تنقيب البيانات التعليمية (ar) Hezkuntza-datu meatzaritza (eu) Minería de datos educativa (es) Educational data mining (en) |
| owl:sameAs | freebase:Educational data mining wikidata:Educational data mining dbpedia-ar:Educational data mining dbpedia-es:Educational data mining dbpedia-eu:Educational data mining dbpedia-he:Educational data mining https://global.dbpedia.org/id/4iaU7 |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Educational_data_mining?oldid=1109667463&ns=0 |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Educational_data_mining |
| is dbo:academicDiscipline of | dbr:Ryan_S._Baker |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:EDM |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Intelligent_tutoring_system dbr:George_Siemens dbr:Cluster_analysis dbr:Data_mining dbr:Dragan_Gasevic dbr:Learning_analytics dbr:Learning_engineering dbr:Kenneth_Koedinger dbr:EDM dbr:Arthur_C._Graesser dbr:Albert_T._Corbett dbr:IEEE_Transactions_on_Learning_Technologies dbr:Project_LISTEN dbr:Examples_of_data_mining dbr:Ryan_S._Baker |
| is dbp:fields of | dbr:Ryan_S._Baker |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Educational_data_mining |