Pagrindinės tendencijos taikant edukacinių duomenų gavybą mokymuisi personalizuoti
Straipsnio tikslas yra dvejopas: pirma, atlikti sisteminę literatūros apžvalgą edukacinių duomenų gavybos (angl. Educational Data Mining, EDM) / mokymosi analitikos (angl. Learning Analytics, LA) tema ir, antra, išanalizuoti ir pasiūlyti pagrindines EDM taikymo tendencijas mokymuisi personalizuoti (individualizuoti). Įvairūs duomenų gavybos metodai naudojami el. mokymosi duomenų analizei atlikti. Labiausiai paplitusieji yra asociacija, klasifikacija bei grupavimo ir išskirties pastebėjimai. Duomenų gavybos metodų, priemonių ir jos realizavimo algoritmų pasirinkimas priklauso nuo turimų duomenų, nustatytų mokslinių tyrimų tikslų ir planuotų rezultatų pasiekimo. Straipsnį sudaro įvadas (1 skyrius), sisteminė edukacinių duomenų gavybos / mokymosi analitikos literatūros apžvalgą ir jos rezultatai (2 skyrius), pagrindinės tendencijos taikant edukacinių duomenų gavybą mokymuisi personalizuoti (3 skyrius). Paskutiniame, 4-ame skyriuje yra pateiktos straipsnio išvados.