Educational Data Mining
Educational data mining (EDM) is the field that develops and applies data-mining and machine-learning methods to data generated by educational settings — clickstreams from online courses, intelligent tutoring system logs, assessment records, and student information systems. Its goal is to discover patterns that explain and predict learning: who is at risk of failing, how students work through material, which content sequences help, and what hidden skill structures underlie performance. EDM treats fine-grained learner data as a source of actionable scientific and practical insight.
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Baker, R. S. J. d., & Yacef, K. (2009). The state of educational data mining in 2009: A review and future visions. Journal of Educational Data Mining, 1(1), 3–17. link ↗
- Romero, C., & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C, 40(6), 601–618. DOI: 10.1109/TSMCC.2010.2053532 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 22). Educational Data Mining for Discovering Patterns in Learning Data. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/education/educational-data-mining
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- Bayesian Knowledge TracingEducation↔ তুলনা করুন
- সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ তুলনা করুন
- K-Means ক্লাস্টারিংযন্ত্র শিখন↔ তুলনা করুন
- Learning Analytics MethodEducation↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
অনুরূপ পদ্ধতি
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →