로그 파일의 통계 분석 (Analyse statistique de fichiers log)로그 파일의 통계 분석은 데이터를 이해하고 유의미한 결론을 도출하기 위해 기술 통계와 추론 통계를 포함한 다양한 접근법을 활용.분석 방법은 변수의 특성과 데이터의 본질에 따라 달라진다.1. 통계 기법의 유형 (Types d’analyses):기술 통계 (Statistiques descriptives):목적: 데이터를 요약하고 특성을 정리하여 전체적인 경향과 분포를 파악.활용 예: 평균, 중앙값, 표준편차 계산으로 학습자 행동의 전반적인 특징 분석.추론 통계 (Statistiques inférentielles):목적: 데이터에 기반한 가설 검증과 결론 도출.활용 예: 학습 행동과 성과 간의 상관관계 검증(예: 페이지 ..

교육 데이터 마이닝(EDM)의 주요 접근법 (Approches principales)예측 (Prédiction):목적: 데이터의 특정 측면(예: 성적, 중도 탈락 등)을 예측하기 위해 다른 변수들의 조합을 활용.특징: 레이블된 데이터(ground truth)가 필요하며, 지도 학습(supervised learning) 기법 사용.클러스터링 (Clustering):목적: 데이터의 구조를 파악하고, 비슷한 데이터 포인트를 그룹화.특징: 비지도 학습(unsupervised learning) 방법론으로 레이블이 없는 데이터에 사용.관계 탐색 (Relationship Mining):목적: 변수 간의 관계를 발견.방법:연관 규칙(Association rules)상관 관계(Correlation)패턴 시퀀스 탐색(Se..

데이터 마이닝 (Fouille de donnée / Data Mining):정의: 데이터를 기반으로 지식을 추출하는 과정FR: (ECD)  Extraction de connaissance à partir de donnés  EN: Knowledge Discovery from Data (KDD)영어 용어: 데이터 마이닝 (DM)목적: 대규모 데이터 세트에서 새로운 정보를 발견하는 것데이터 마이닝의 응용 분야:마케팅, 생물정보학, 테러 방지... 그리고 교육.교육 데이터 마이닝 (EDM : Educational Data Mining):목적: 학생과 그들의 학습 환경을 더 잘 이해하는 것특징:다양한 데이터 유형 활용: 로그 데이터, 현장 관찰, 설문지, 실험실에서의 생리학적 측정 데이터 등다양한 데이터 수준 ..