機械学習と学習分析：データと学習の統合

近年、学習管理システムなどのウェブベースの教育システムの設計、実装、提供が指数的に成長しており、これは学生と教師が特定の場所に縛られないためです。さらに、この形式のコンピュータベースの教育は特定のハードウェアプラットフォームにほぼ依存しておらず、その重要な結果として、これらのシステムは学習、教育、および管理プロセスを改善するために使用できる大量の教育データを保存しています。役立つ情報を抽出することは、機械学習、データマイニング、学習分析を含む新たな課題を表しています。機械学習は、経験により性能を向上させる多くのアルゴリズムに関連し、学生が学習システムとインタラクションを持つ学習の文脈など、さまざまな研究分野に関係しています。教育データマイニングは、仮想環境での学習中の学生のインタラクションを含む大規模なデータセットやデータベースから有用な情報を抽出する科学です。最後に、学習分析は、学習プロセス全体とそれが発生する環境を理解し最適化するための一連のステップです。これは、いくつかのステップで構成され、最初のステップは機械学習アルゴリズムによってデータをキャプチャするための教育データマイニングと厳密に関連しています。本論文では、これら3つの研究領域の交差点と相関関係について議論し、それらの関係とステップについて、異なる視点からの学習プロセスの有用な概要を提供することを試みます。さまざまなモデルが紹介され、議論されます。