ABSTRACT För närvarande sammanställer och lagrar läroanstalter enorma mängder data, till exempel inskrivnings- och närvarouppgifter för studenter, samt deras examinationsresultat. Utvinning av sådana uppgifter ger stimulerande information som är till stor nytta för dem som hanterar dem. Snabb tillväxt i utbildningsdata pekar på det faktum att destillering av massiva mängder data kräver en mer sofistikerad uppsättning algoritmer. Denna fråga ledde till framväxten av området för datautvinning på utbildningsområdet (EDM). Traditionella data mining algoritmer kan inte direkt tillämpas på utbildningsproblem, eftersom de kan ha ett specifikt mål och funktion. Detta innebär att en förbehandlingsalgoritm måste verkställas först och först då kan vissa specifika databrytningsmetoder tillämpas på problemen. En sådan förbehandlingsalgoritm i EDM är kluster. Många studier på EDM har fokuserat på tillämpningen av olika data mining algoritmer på pedagogiska attribut. Därför ger detta dokument över tre decenniers systematiska litteraturgranskning om klusteralgoritm och dess tillämplighet och användbarhet inom ramen för EDM. Framtida insikter beskrivs utifrån den litteratur som granskats, och vägar för ytterligare forskning identifieras. INDEX TERMS Data mining, klustering metoder, utbildningsteknik, systematisk utvärdering.
Många studier försöker utbildning data mining REF.
A Systematic Review on Educational Data Mining
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}