Finding student groups of similar preferences enables to adjust e-learning systems according to their needs. In the paper, it is compared usage of different data mining techniques for creating learners’ groups. It is considered application of supervised and unsupervised classification as well as frequent pattern mining.Znalezienie grup studentów o podobnych preferencjach umożliwi dopasowanie do ich potrzeb systemu nauczania na odległość. Celem pracy jest porównanie różnych technik eksploracji danych do budowania grup. Rozważa się zastosowanie klasyfikacji bez nadzoru oraz po nadzorem, jak również wykrywania wzorców sekwencji