教育数据挖掘是一个将原始教育系统数据转化为有用信息的过程，这些信息可以被教师、学生、家长、教育研究人员以及教育软件系统开发人员利用。该领域最早源于人工智能教育应用（AIED）、智能导师系统（ITS）、用户建模、自适应智能教育超媒体应用（AIEH）等研究。随着教育数据挖掘的快速发展，国内外的研究文献数量急剧增加，表明了该领域的广泛研究兴趣和应用前景。
国际教育数据挖掘大会的定期召开和教育数据挖掘相关专著的出版，如《E-learning数据挖掘》和《教育数据挖掘指南》，进一步推动了教育数据挖掘的研究。Romero和Ventura在2007年和2010年回顾了1995年到2009年的教育数据挖掘文献，并将研究内容分为11类，这包括数据分析与可视化、学生建模、为教学者提供反馈、为学习者提供建议、学业成绩预测、不良行为检测、学生分组、社会网络分析、开发概念图、建构课件、制订计划和进度等。他们还提出，未来的教育数据挖掘研究应当集中在开发面向教育者的数据挖掘工具、整合教育数据挖掘工具与网络学习系统、数据和模型的标准化以及为教育情景定义挖掘算法等方面。
Baker和Yacef在2009年对相关研究进行了综述，总结出了三种传统数据挖掘方法和两种研究方法，包括人类判断过程简化和模型发现。通过分析国内外的研究文献，可以发现教育数据挖掘的研究对象多来自E-learning系统产生的数据，使E-learning数据挖掘成为教育数据挖掘的一个重要研究领域。
国内的研究在这方面起步较晚，许多工作还有待完成。需要建设系统数据可以无障碍迁移和共享的E-learning平台，加强E-learning数据挖掘领域实证研究的深度和广度，开发简单易用的E-learning数据挖掘专用工具等。
从技术上讲，教育数据挖掘的方法可以分为数据预处理、数据挖掘以及后处理三个主要部分。数据预处理包括数据清洗、集成、转换和规约，为数据挖掘阶段做准备。数据挖掘方法则涵盖多种技术，如分类、聚类、回归、预测、关联规则学习、序列模式挖掘、文本挖掘和视觉化等。后处理阶段则涉及对数据挖掘结果的解释和评估，以及在教育场景下的应用。
教育数据挖掘的应用领域广泛，涉及个性化学习推荐、学习成效分析、学习资源推荐、学习行为分析、学习路径规划、学生评价系统、教学策略优化等。这些应用利用挖掘出的数据，帮助教育者发现学习规律，提升教学质量，增强学生学习体验。
随着技术的不断进步和研究的深入，未来教育数据挖掘将趋向更加个性化、动态化和智能化。数据挖掘工具会越来越适合教育场景，集成更多的智能分析技术，从而更好地服务于教育信息化的发展。
