論文の概要: Educational data mining and learning analytics: An updated survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07956v1
• Date: Sat, 10 Feb 2024 18:48:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 18:07:47.720473
• Title: Educational data mining and learning analytics: An updated survey
• Title（参考訳）: 教育データマイニングと学習分析:最新の調査
• Authors: C. Romero, S. Ventura
• Abstract要約: この調査は、このジャーナルで公開された前の調査の更新版と改善版である。 教育データマイニングと学習分析が教育データに対してどのように適用されてきたのかを、理解しやすく、非常に一般的な方法でレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This survey is an updated and improved version of the previous one published in 2013 in this journal with the title data mining in education. It reviews in a comprehensible and very general way how Educational Data Mining and Learning Analytics have been applied over educational data. In the last decade, this research area has evolved enormously and a wide range of related terms are now used in the bibliography such as Academic Analytics, Institutional Analytics, Teaching Analytics, Data-Driven Education, Data-Driven Decision-Making in Education, Big Data in Education, and Educational Data Science. This paper provides the current state of the art by reviewing the main publications, the key milestones, the knowledge discovery cycle, the main educational environments, the specific tools, the free available datasets, the most used methods, the main objectives, and the future trends in this research area.
• Abstract（参考訳）: この調査は、2013年にこのジャーナルで公表された、教育におけるデータマイニングというタイトルで更新され、改善されたバージョンである。 教育データマイニングと学習分析が教育データに対してどのように適用されてきたかを理解し、非常に一般的な方法でレビューする。 この10年間で、この研究領域は大きく発展し、学術分析、機関分析、教育分析、データ駆動教育、教育におけるデータ駆動意思決定、教育におけるビッグデータ、教育データサイエンスなどの書誌学において、幅広い関連用語が使われている。 本稿では, 主要な出版物, 重要なマイルストーン, 知識発見サイクル, 主な教育環境, 特定のツール, 無料のデータセット, 最もよく使われる方法, 主な目的, 研究領域における今後のトレンドを概観して, 芸術の現況について述べる。

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