論文の概要: A Systematic Review on Process Mining for Curricular Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09204v2
- Date: Tue, 03 Dec 2024 10:51:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:39:25.622812
- Title: A Systematic Review on Process Mining for Curricular Analysis
- Title（参考訳）: 曲線解析におけるプロセスマイニングの体系的検討
- Authors: Daniel Calegari, Andrea Delgado,
- Abstract要約: 教育プロセスマイニング(英: Educational Process Mining、EPM)は、教育プロセスを改善するために用いられるデータ分析技術である。
EPMの特定の応用の1つはカリキュラムマイニングであり、これは学生が学習目標を達成するための学習プログラムを理解することに焦点を当てている。
本総説では, キュラープロセスマイニングにおける現状を概観し, より堅牢で実用的なキュラー解析を支援するための具体的な研究機会について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
- License:
- Abstract: Educational Process Mining (EPM) is a data analysis technique that is used to improve educational processes. It is based on Process Mining (PM), which involves gathering records (logs) of events to discover process models and analyze the data from a process-centric perspective. One specific application of EPM is curriculum mining, which focuses on understanding the learning program students follow to achieve educational goals. This is important for institutional curriculum decision-making and quality improvement. Therefore, academic institutions can benefit from organizing the existing techniques, capabilities, and limitations. We conducted a systematic literature review to identify works on applying PM to curricular analysis and provide insights for further research. We reviewed 27 primary studies published across seven major databases. Our analysis classified these studies into five main research objectives: discovery of educational trajectories, identification of deviations in student behavior, bottleneck analysis, dropout / stopout analysis, and generation of recommendations. Key findings highlight challenges such as standardization to facilitate cross-university analysis, better integration of process and data mining techniques, and improved tools for educational stakeholders. This review provides a comprehensive overview of the current landscape in curricular process mining and outlines specific research opportunities to support more robust and actionable curricular analyses in educational settings.
- Abstract（参考訳）: 教育プロセスマイニング(英: Educational Process Mining、EPM)は、教育プロセスを改善するために用いられるデータ分析技術である。
これはプロセスマイニング(PM)に基づいており、プロセスモデルを発見し、プロセス中心の観点からデータを分析するためにイベントの記録(ログ)を収集する。
EPMの特定の応用の1つはカリキュラムマイニングであり、これは学生が学習目標を達成するための学習プログラムを理解することに焦点を当てている。
これは、制度的なカリキュラムの意思決定と品質改善にとって重要である。
したがって、学術機関は既存の技術、能力、限界を整理することの恩恵を受けることができる。
我々は系統的な文献レビューを行い、PMをカリキュラム解析に適用する作業を特定し、さらなる研究のための洞察を提供した。
7つの主要なデータベースにまたがる27の初等的な研究をレビューした。
分析では,これらの研究を,教育的軌跡の発見,学生行動の逸脱の同定,ボトルネック分析,ドロップアウト/ストップアウト分析,レコメンデーションの生成という,5つの研究目標に分類した。
主要な発見は、大学間分析の標準化、プロセスとデータマイニング技術のより良い統合、教育関係者のためのツールの改善といった課題を浮き彫りにしている。
本総説では, キュラープロセスマイニングにおける現状を概観し, より堅牢で実用的なキュラー解析を支援するための具体的な研究機会について概説する。
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