교육 데이터 마이닝은 조직에서 상거래나 고객 데이터를 통해 의사 결정, 정보 우위를 통한 경쟁력 확보, 재정 향상을 도모하는 연구들에 기반을 두고 있으며, 교육 환경에서 여러 종류의 데이터를 수집하여 다양한 분석 방법을 적용해 현상의 원인과 관계를 규명하려는 것을 주된 목표로 하고 있다. 이에 비해 학습 분석은 학습에 연관된 데이터를 반복적으로 모으고 분석하여 학습자들의 학업 향상에 적절한 처방을 제공하는 것을 목표로 한다. 두 분야 모두 방대한 비정형의 빅데이터에서 유의미한 지식을 발견하는 것을 목적으로 하며, 기존의 연구 방법으로 접근하기 힘들었던 영역으로 그 범위를 확장해 가고 있다.
“교육 데이터 마이닝과 학습분석” 중에서

학습 관리 시스템에서의 데이터 분석은 주로 학습자가 학습 활동의 결과로 시스템상에 남긴 로그 데이터를 통하여 이루어진다. 로그 데이터는 단순히 학습자의 학습 시작과 끝에 관한 정보뿐 아니라 특정 학습 활동에 어느 정도 시간을 투자하였는지, 어떤 순서로 학습하였는지, 학습의 내용은 무엇이었는지를 직접 파악할 수 있게 한다. 학습 관리 시스템에서 얻을 수 있는 학습 관련 데이터의 양은 실로 방대하다. 특히 학습 관리 시스템상에서 온라인 토론, 상호작용 퀴즈, 과제 제출, 체크리스트, 동영상 학습 등 다양한 학습 활동이 이루어진다는 점을 고려해 볼 때, 얼마나 풍부한 학습 관련 데이터를 학습 분석에서 활용할 수 있을지 가늠해 볼 수 있다.
“학습 관리 시스템 분석” 중에서