Data Mining (Datenschürfung) bezeichnet die systematische Analyse großer Datenbestände mit dem Ziel, bisher unbekannte Muster, Trends und Zusammenhänge zu finden. Die Methoden reichen von statistischen Verfahren über Clusteranalysen bis hin zu Machine-Learning-Algorithmen. Data Mining bildet die Grundlage für viele KI-Anwendungen und wird in Bereichen wie Marketing, Medizin, Finanzwesen und eben auch der Bildung eingesetzt.
Im Bildungsbereich wird Data Mining eingesetzt, um Lernmuster von Schülerinnen und Schülern zu erkennen. Sogenanntes Educational Data Mining analysiert zum Beispiel, welche Aufgabentypen bestimmte Kinder besonders herausfordernd finden, zu welchen Tageszeiten die Konzentration am höchsten ist oder welche Lernpfade besonders effektiv sind. Adaptive Lernsysteme nutzen Data Mining im Hintergrund, um ihre Empfehlungen stetig zu verbessern. Auch Lernplattformen wie Anton oder Khan Academy setzen auf Data Mining, um das Lernangebot zu optimieren.
Für Grundschullehrkräfte ist es wichtig zu wissen, dass Data Mining nur so gut ist wie die zugrunde liegenden Daten. Wenn eine Lernplattform das Lernverhalten der Kinder analysiert, sollte klar sein, welche Daten erhoben werden und wie sie geschützt sind. Datenschutz und Datensparsamkeit sind hier zentrale Themen. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Data Mining als Ergänzung zu Ihrer eigenen pädagogischen Beobachtung — nicht als Ersatz.