Obrazovno rudarenje podataka (EDM) je proces analize podataka dobivenih od škola, učenika i administratora. Podaci koji se analiziraju dobivaju se iz računalnih informacijskih sustava, kao što su rezultati testova i evidencija pohađanja. Data mining traži obrasce i asocijacije za donošenje zaključaka o izvedbi i ponašanju.
Moderna obrazovna okruženja oslanjaju se na tehnologiju za pojednostavljenje operacija i praćenje važnih podataka o učenicima. Softverske aplikacije također se koriste za administriranje studentskih nastavnih planova, olakšavanje procesa učenja i administriranje ispita. Komunikacija između učenika, nastavnika i roditelja također postaje uvelike ovisna o internetu i računalnoj tehnologiji. Obrazovno rudarenje podataka nastoji kombinirati sve te podatke kako bi otkrilo nove uvide.
Škole koriste uvide iz rudarenja podataka za razvoj novih programa učenja, poboljšanje izvedbe i rješavanje potencijalnih problema. Tehnika se može koristiti kako bi se utvrdilo koji uvjeti pomažu studentima da bolje uče ili imaju bolje rezultate na ispitima. Korištenje obrazovnog rudarenja podataka postalo je toliko popularno da se diljem svijeta redovito održavaju konferencije kako bi se nastavnici podučavali o tehnikama i otkrili nove načine za njihovo uključivanje u škole.
Neke od tema koje se istražuju tijekom obrazovnih konferencija o rudarenju podataka uključuju kako učinkovito koristiti rudarenje podataka, kako rudariti različite izvore podataka, metode poboljšanja obrazovnog softvera i kako interpretirati rezultate rudarenja podataka za poboljšanje nastave u učionici. Baš kao što trgovci koriste data mining kako bi otkrili povezanost između kupovnih navika potrošača i marketinških aktivnosti, obrazovno rudarenje podataka nastoji otkriti neizgovorene obrasce ponašanja. Na primjer, nastavnici bi ga mogli koristiti za određivanje učinkovitosti eksperimentalnih oblika učenja i povratnih informacija o izvedbi za srednjoškolce, kao što su samousmjereno učenje i procjene temeljene na subjektivnim pisanim recenzijama, a ne na slovnoj ocjeni.
Data mining je način da se dobije uvid u umove studenata i administratora, što bi moglo biti teško otkriti izravnim istraživačkim metodama. Neki fakulteti i sveučilišta mogu analizirati rezultate uspješnosti diplomiranih studenata na nacionalnim standardiziranim testovima kako bi pratili kvalitetu nastave u učionici. Visoki rezultati u određenim predmetnim područjima u odnosu na druga mogu ukazivati na potrebu prilagođavanja metode kojom se taj materijal isporučuje. Drugi alati za učenje osim tradicionalnog predavanja mogu se isprobati kao rezultat rudarenja podataka.
Na primjer, ako data mining otkrije da učenici zadrže više informacija tijekom vremena kao rezultat rada na projektima umjesto testova s višestrukim izborom, nastavnici mogu početi provoditi više projekata u svim razredima. Data mining također može izolirati kako određene skupine učenika uče. Rezultati uspješnosti učenika mogu odražavati trendove među dobnim skupinama i spolom.