A Review of Data Mining in Personalized Education: Current Trends and Future Prospects

Personalized education, tailored to individual student needs, leverages educational technology and artificial intelligence (AI) in the digital age to enhance learning effectiveness. The integration of AI in educational platforms provides insights into academic performance, learning preferences, and behaviors, optimizing the personal learning process. Driven by data mining techniques, it not only benefits students but also provides educators and institutions with tools to craft customized learning experiences. To offer a comprehensive review of recent advancements in personalized educational data mining, this paper focuses on four primary scenarios: educational recommendation, cognitive diagnosis, knowledge tracing, and learning analysis. This paper presents a structured taxonomy for each area, compiles commonly used datasets, and identifies future research directions, emphasizing the role of data mining in enhancing personalized education and paving the way for future exploration and innovation.Comment: 25 pages, 5 figure

Relación de competencias digitales y estilos de aprendizajes en una universidad pública, Lima 2021

En objetivo fue determinar la relación entre la competencia digital y estilos de aprendizaje en una universidad pública, Lima 2021.El tipo de investigación fue básica y cuantitativo mientras que el diseño fue correlacional cuya población fue de 110 alumnos de una facultad de una universidad pública en el año 2021 el cual se escogió por medio de muestreo no probabilístico a 75 estudiantes. El instrumento para la variable competencia digital y estilos de aprendizaje fue cuestionario y las técnicas para ambas variables fue la encuesta. En los resultados responde, el 97,3% obtiene un nivel alto en competencia digital y el 44% tiene un nivel medio en estilo de aprendizaje y también se evidencia que existe una relación negativa entre competencia digital y el estilo de aprendizaje en una universidad pública, Lima 2021 teniendo una rho de Spearman rho=-0,254 con una significancia de p= 0,028 (p<0.05)