Educacionais limitações dos dados sobre Mineração de Dados e Análise Estatística

A mineração de dados é um novo termo usado para a velha prática de tomar os dados gerados pelos consumidores e gerando estatísticas de previsão com base nesses dados . Por exemplo, através do uso de pesquisas de consumo , cartões de desconto e cartões de débito ou cartões de crédito , lojas mantiveram registros sobre o que e quando seus clientes estão comprando . Usando esses registros, hábitos de compra e preferências dos consumidores foram detalhados e lojas têm sido capazes de organizar as vendas e estocar suas lojas com base nos dados . Na educação, análise semelhante e geração de dados também está sendo realizada. Educacionais limitações dos dados

Com o teste padronizado que agora é necessária durante todo os Estados Unidos , os bancos de dados educacionais estão crescendo quase que diariamente. As crianças estão sendo avaliados e os dados analisados ​​não só pelos distritos do governo e das escolas federais , mas também por grandes universidades . Northern Illinois University lançou um site dedicado aos problemas de pesquisa educacional e mineração de dados . Em seu módulo de gerenciamento de dados, três preocupações sobre os problemas com a mineração de dados destacam-se como principais limitações educacionais : confiabilidade e validade , significância estatística e análise de dados

Confiabilidade e Validade

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Confiabilidade e validade são os dois aspectos mais importantes da análise estatística educacional. Os dados devem ser confiáveis ​​, o que significa que os resultados podem ser duplicados em condições precisas. Além disso , os dados devem ser válidos , o que significa que , na verdade, indica o que é relatado nos resultados da análise . Confiabilidade e validade estão sendo analisados ​​mais de perto em mineração de dados , devido à enorme quantidade de dados e do número de investigadores que estão analisando os dados. Com um número maior de pesquisadores , há um aumento na probabilidade de os dados serem registadas e classificadas incorretamente.

Significância Estatística

Um problema adicional é determinação da ” significância estatística ” dos dados que estão sendo gerados. É necessário verificar se os dados analisados ​​está realmente sendo usado corretamente para diagnosticar e corrigir um problema . Por exemplo, quando se trata de testes e análise de dados ” clínica” , os educadores devem estar muito cientes de usar os dados corretamente para que uma criança não é erroneamente ou o plano educacional errado criado para corrigir um problema .

Análise de dados

Um dos mais problemáticos limitações dos dados educacionais é a capacidade do educador para analisar os diferentes tipos e quantidades de dados. Os membros da equipe precisam ser melhor treinados na análise e interpretação dos dados coletados. A integridade dos dados pode ser comprometida quando os pesquisadores incorretamente usar técnicas de interpretação que podem ter sido concebidos para a análise qualitativa , mas são aplicados a um estudo quantitativo . É necessária mais formação para os pesquisadores educacionais.