В ра­бо­те рассмотрены возможности существующих средств интеллектуальной обработки данных, которые в нас­то­ящее время активно используются экономистами, маркетологами и биз­нес-ана­ли­ти­ка­ми и поз­во­ля­ют на основе анализа количественных и ка­че­ствен­ных экономических показателей решать вопросы синтеза и прог­но­зи­ро­ва­ния финансово-эко­но­ми­чес­ких процессов. Адаптация данных методов для обработки педагогической информации и ши­ро­кое их внедрение в об­ра­зо­ва­тель­ный процесс могут резко повысить качество управления обучением и кон­троль над ним.

В статье обсуждаются теоретические и прак­ти­чес­кие аспекты применения интеллектуального анализа данных в пе­да­го­ги­ке, обоснована актуальность данной темы. Проанализированы этапы возникновения и ста­нов­ле­ния направления интеллектуального анализа данных. Продемонстрированы примеры оценивания качественных характеристик учения и лич­нос­тных характеристик студентов с по­мощью средств Data Mining.

Автором предложены подходы к сос­тав­ле­нию шаблонов, лежащих в ос­но­ве методов Data Mining, которые в со­во­куп­нос­ти с при­ме­не­ни­ем современных программных средств дают возможность производить обработку материалов педагогического мониторинга, выявлять факторы, оказывающие влияние на результат обучения, своевременно корректировать дальнейшую работу учебного заведения, т. е. осуществлять педагогическое управление.

1. Ан­гло-рус­ский словарь общей лексики «Lingvo Universal» (к вер­сии ABBYY Lingvo x3). 9‑е изд., испр. и доп. М.: ABBYY. 2011.

2. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс. СПб.: Питер, 2001.

3. Куз­не­цо­ва А. В., Сенько О. В. Воз­мож­нос­ти использования методов Data Mining при медико-ла­бо­ра­тор­ных исследованиях для выявления закономерностей в мас­си­вах данных // Врач и ин­фор­ма­ци­он­ные технологии. 2005. № 2. С. 38–46.

4. Фи­ло­соф­ский энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1983.

5. Sachin R. B., Vijay M. S. A Survey and Future Vision of Data Mining in Educational Field // Second International Conference on Advanced Computing & Communication Technologies, Rohtak, Haryana, India, 2012. P. 96–100.

6. Fanqjun Wu. Discussion on experimental teaching of data warehouse & data mining course for undergraduate education // The 7‑th International Conference on Computer Science & Education, Melbourne, Australia, 2012. P. 1425–1429.