The EDM process converts raw data c

The EDM process converts raw data coming from educational systems into useful information that could potentially have a great impact on educational research and practice. This process does not differ much from other application areas of data mining like business, genetics, medicine, etc. because it follows the same steps asthe general data mining process : pre-processing, data mining and post-processing. However, it is important to noticethat in this paper the term data mining is used in a larger sense than the original/traditional DM definition. That is, we are going to describe not only EDM studies that use typical DM techniques such as classification, clustering, association rule mining, sequential mining, text mining, etc. but also otherapproaches such as regression, correlation, visualization, etc. that are not considered to be DM in a strict sense. Furthermore, some methodological innovations and trends in EDM such as discovery with models and the integration of psychometric modeling frameworks are unusual DM categories or not necessarily universally seen as being DM.

Kết quả (Việt) 1:

Quá trình EDM chuyển dữ liệu thô đến từ hệ thống giáo dục vào thông tin hữu ích có khả năng có thể có tác động rất lớn về nghiên cứu giáo dục và thực hành. Quá trình này không khác với nhiều lĩnh vực ứng dụng khác của khai thác dữ liệu giống như kinh doanh, di truyền học, y học, vv vì nó theo các bước tương tự như quá trình khai thác tổng hợp dữ liệu: tiền xử lý dữ liệu và khai thác mỏ và chế biến sau. Tuy nhiên, nó là quan trọng để noticethat trong bài báo này khai thác dữ liệu thuật ngữ được sử dụng trong một cảm giác lớn hơn so với các định nghĩa truyền thống/gốc DM. Đó là, chúng tôi sẽ mô tả không chỉ nghiên cứu EDM sử dụng điển hình DM kỹ thuật như phân loại, clustering, association rule mining, tuần tự khai thác khoáng sản, văn bản khai thác mỏ, vv nhưng cũng otherapproaches như hồi qui, tương quan, trực quan, vv mà không bị coi là DM trong một ý nghĩa nghiêm ngặt. Hơn nữa, một số phương pháp cải tiến và xu hướng trong EDM như phát hiện với mô hình và sự tích hợp của psychometric mô hình khung là không bình thường DM loại hay không nhất thiết phải phổ nhìn thấy như là DM.

Kết quả (Việt) 2:

Quá trình chuyển đổi dữ liệu EDM liệu đến từ hệ thống giáo dục thành thông tin hữu ích có khả năng có thể có một ảnh hưởng lớn đến nghiên cứu giáo dục và thực hành. Quá trình này không khác biệt nhiều so với nơi khác khai thác dữ liệu như kinh doanh, di truyền học, y học, vv vì nó theo các bước tương tự asthe quá trình tổng hợp khai thác dữ liệu: tiền xử lý, khai thác dữ liệu và sau chế biến. Tuy nhiên, điều quan trọng là để noticethat trong bài báo này khai thác dữ liệu được sử dụng theo một ý nghĩa lớn hơn so với định nghĩa truyền thống DM / gốc. Đó là, chúng ta sẽ mô tả các nghiên cứu không chỉ EDM sử dụng kỹ thuật DM tiêu biểu như phân loại, phân nhóm, khai thác luật kết hợp, khai thác liên tục, khai thác văn bản, vv nhưng cũng otherapproaches như hồi quy, tương quan, trực quan, vv được không được coi là DM trong một nghĩa hẹp. Hơn nữa, một số đổi mới về phương pháp luận và các xu hướng trong EDM như phát hiện với các mô hình và sự hội nhập của các khuôn khổ mô hình tâm lý là loại DM bất thường hoặc không nhất thiết phải phổ xem là DM.