Educational Data Mining (EDM) är ett forskningsområde som fokuserar på tillämpning av datautvinning, maskininlärning och statistiska metoder för att upptäcka mönster i stora samlingar av utbildningsdata. Olika maskininlärningsmetoder har använts inom detta område under årens lopp, men det har nyligen varit så att Deep Learning har fått ökad uppmärksamhet inom utbildningsområdet. Deep Learning är en maskininlärningsmetod baserad på neurala nätverksarkitekturer med flera lager av processenheter, som framgångsrikt har applicerats på en bred uppsättning problem inom områdena bildigenkänning och behandling av naturligt språk. I detta dokument undersöks den forskning som bedrivs inom Deep Learning-teknik som tillämpas på EDM, från dess ursprung till idag. De viktigaste målen med denna studie är att identifiera de EDM-uppgifter som har gynnats av Deep Learning och de som väntar på att utforskas, att beskriva de viktigaste datamängder som används, att ge en översikt över nyckelbegrepp, huvudarkitekturer och konfigurationer av Deep Learning och dess tillämpningar till EDM, och att diskutera aktuella state-of-the-art och framtida riktningar på detta forskningsområde.
Nyligen, Deep Learning får mer uppmärksamhet inom EDM och har grundligt undersökts i REF.
A Systematic Review of Deep Learning Approaches to Educational Data Mining
{'venue': 'Complexity', 'journal': 'Complexity', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}