研究所-彭文玉
教育数据挖掘是一门新兴学科，是关注探索教育内容中的数据的独特的类型的新方法； Cristo´ bal Romero, Sebastia ´ n Ventura, Enrique Garcı´a以Moodle系统作为案例研究了数据挖掘在课程管理系统中的应用；Man Wai Lee, Sherry Y. Chen*, Kyriacos Chrysostomou, Xiaohui Liu提出了利用数据挖掘技术来分析学习者的喜好，并且他们的研究表明现场独立型学习者经常使用前进或或后退按钮，但是花费更少的时间在导航上，还有现场依赖型学习者经常使用主菜单并且有更多的重复访问； Meyrick Chow, Lawrence Chan提出信息技术IT有潜力提高临床学习环境，并且利用统计方法研究了护理专业学生对异构的生物医学的数据的自动面向对象集成和可视化的新颖的房屋图片存档和通讯系统（PACS）的满意度；Manuela Paechter, Brigitte Maier利用统计方法分析了澳大利亚的29所大学的2196名学生在网络学习平台的经验和喜好并且发现一个特别重要的关于对学生对他们学习成绩的看法的结果：当某个人的知识应用在实际或技能上的概念知识能够被学生获取时，学生喜欢面对面学习；然而，当在自我调节学习的技能将被他们学到时，学生提倡网上学习。
美国佛罗里达教育政府目前应用数据挖掘分析网络环境下学习者学习行为，提供教师成绩预测，学习者划分等多种功能，不久的将来计划为家长开放所需的功能。还有来自美国纽约的教育研究者 Marianne Kolbasuk McGee在其著作中介绍了纽约市教育部门应用数据挖掘服务教育的情况。该市教育部门管理着 110 万学生，近年来开始发行关于各学校年度“进展报告”，并对各学校进行 A-F 的评分。前20%的学校将会获得 7000 到 25000 美元的奖金，低分的学校将会进行领导层调整、重组甚至关闭学校。纽约市教育部门累计了 110TB 的庞大数据仓库，包括 110 万学生的入学、评估和其它记录，以及教师记录。在这个基础上，各学区教育官员们纷纷应用数据挖掘技术来寻找本学区薄弱环节。譬如拥有 68 所学校 54500 名学生的 Texas 学区应用 SAS 企业智能分析平台，建立了他们称之为 PLANO 的计划。在 SAS 工具的帮助下，PLANO 用来分析整个学校的表现情况、评分等级、学生分类甚至是单个学生。在其中 8 所学校中，通过数据挖掘发现了 60 名处于可能在标准测试中不合格的学生，然后教师们制定针对性的计划帮助他们，最终只有 10名学生在最终的测试中表现不佳，取得了巨大成功。尽管如此，Goldsworthy 仍认为该市公共教育部门目前正处于“使用数据的婴儿期”。
总之，在国外，教育信息处理技术发展十分迅速，已经不再局限于教育统计学，教育数据挖掘成为一门新兴学科。2008 年 6 月，第一届国际教育数据挖掘会议（TheFirst International Conference on Educational Data Mining）在加拿大蒙特利尔召开，此后每年一次，讨论数据挖掘在教育中的应用问题。教育数据挖掘关注教育环境中各种类型的数据，通过开发或运用数据挖掘相关的方法探索其中的关系，从而更好的理解学生、优化教学。
国内，杨永斌副教授认为，在教育活动决策中，数据挖掘可用于教师教学方法的选择、学习评价与学生特征挖掘、干预师生行为、合理设置课程、考试分析及网络教育资源建设、智能题库建设、招生就业管理以及个性化校园网建设等教育领域。张媛在基于数据挖掘的选修课成绩分析系统一文使用Aproiri算法分析学生各选修课成绩的优良影响关系，而且使用ID3算法分析了学生成绩优良与哪些因素有关；则唐言利用数据挖掘技术实现了远程教学系统的个性化教学，使远程教学系统的资源能围绕学生的要求来配置，支持学生的个性化学习需求；
浙江大学使用关联规则发现技术对高校的人事信息库进行挖掘，试图找到影响学科发展的因素，发现如何评价一个学科，以及影响学科发展的各个要素之间的关系。
因此，国内外对比发现，国内数据挖掘技术起步晚，数据挖掘技术在教育的应用还不广泛也不够完善。
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Cristo´ bal Romero, Sebastian Ventura, Enrique Garcıa，Data mining in course management systems: Moodle case study and tutoria，Computers & Education 51 (2008) 368–384
Man Wai Lee, Sherry Y. Chen*, Kyriacos Chrysostomou, Xiaohui Liu，Mining students’ behavior in web-based learning programs，Expert Systems with Applications 36 (2009) 3459–3464
Meyrick Chow, Lawrence Chan，Development and evaluation of a compartmental picture archiving
and communications system model for integration and visualization of multidisciplinary biomedical data to facilitate student learning in an integrative health clinic，Computers & Education 54 (2010) 733–741
Manuela Paechter , Brigitte Maier，Online or face-to-face? Students' experiences and preferences in e-learning，Internet and Higher Education 13 (2010) 292– 297
刘美玲.基于数据挖掘技术的个性化学习系统研究[D].扬州大学，硕士学位论文，2009
苏志强.基于Web挖掘的教育信息处理在网络课程中的应用研究[D].上海师范大学，硕士学位论文，2010
王慧敏.移动学习情境中教育智能的应用[D].上海交通大学，硕士学位论文，2010
张媛.基于数据挖掘的选修课成绩分析系统[D].中国海洋大学，硕士学位论文，2009
唐言.利用数据挖掘技术实现远程教学系统的个性化教学[D]，吉林大学，硕士学位论文，2008
王兵.基于多策略的学生成绩挖掘与分析系统的研究与实现[D]，苏州大学，硕士学位论文，2006
邹晶晶.数据挖掘技术在数字化校园中的应用[D]，中南大学，硕士学位论文，2009
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