教育数据挖掘杂志

教育数据挖掘是一门新兴学科，致力于开发探索教育环境中生成的独特数据的方法。其目标是通过创新和有影响力的研究加深我们对学生及其学习环境的理解。EDM中的关键数据源包括：

• 互动学习环境中的学生互动。
• 学习者测试数据和评估工件。
• 数字教学材料。
• 学习管理系统中的使用模式。

提交的类型：

该杂志寻求高质量的原创作品，强调新颖性和影响在现场。接受的提交书应超越单纯的应用，必须包括有助于扩大知识面的要素，例如可归纳的方法或比较分析。具体关注领域包括但不限于：

• 创新流程或方法：开发和详细说明用于分析教育数据的新流程或方法。
• 与教学理论的整合：通过数据驱动的见解推进教学理论的研究。
• 教育软件的更广泛适用性：这项工作不仅改进了教育软件，还证明了研究结果在不同背景下的普遍适用性。
• 提高对学习者认知的理解：加强我们对学习者领域表征和认知过程理解的研究。
• 学习者参与度的比较评估：比较不同方法评估学习者参与度和有效性的研究。

该杂志还欢迎调查文章、理论文章和立场论文，只要它们建立在现有研究的基础上，并为该领域做出重大贡献。请看在这里了解更多信息。