数据挖掘和教育分析的方法

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注解: 该研究的相关性是由于目前在教育数据的智力分析背景下，有关该主题的问题比具体答案更多：它是如何完成的，我们可以使用它的内容和方式，在样本中包括哪些指标以及如何进行预测。 毫无疑问，在未来几年中，教育分析将从讨论过渡到教育过程中的实际实施。 该研究的目的是在教育分析和教学诊断以及其他数据收集方法之间的差异的背景下，将教育数据的智力分析方法系统化。 研究结果将有助于建立学习策略，并将培训计划的目标与教育过程的有效性和学生的预期结果相结合。    在这方面，作者考虑了教育分析的类型。 该研究的科学新颖性在于教育和教育分析中与数据挖掘相关的研究兴趣领域的系统化。 事实证明，教育分析与教育数据的智力分析相结合，可以开发准确的模型来表征学生的行为，他们的属性，弱点和内容的优势以及与it，团队和群体动态的 该研究的实际意义在于，所考虑的方法将允许评估培训系统或计划的当前状态，预测预期结果并制定计划变更的路线图。 对于教学设计师和方法学家来说，所提出的方法将成为优化程序的基础。 由于提出的方法，学生获得最相关，最具吸引力和最有意义的教育经验。

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