Educational data Mining (EDM) on protsess, mille käigus analüüsitakse koolidelt, õpilastelt ja administraatoritelt saadud andmeid. Analüüsitavad andmed saadakse arvuti infosüsteemidest, näiteks testide hinded ja kohalviibimise kirjed. Andmekaeve otsib mustreid ja seoseid, et teha järeldusi jõudluse ja käitumise kohta.
Kaasaegsed hariduskeskkonnad tuginevad tehnoloogiale, et tõhustada toiminguid ja jälgida olulisi õpilaste andmeid. Tarkvararakendusi kasutatakse ka õpilaste tunniplaanide haldamiseks, õppeprotsessi hõlbustamiseks ja eksamite administreerimiseks. Suhtlemine õpilaste, õpetajate ja vanemate vahel muutub samuti suuresti sõltuvaks Internetist ja arvutitehnoloogiast. Hariduse andmekaeve eesmärk on kombineerida kõiki neid andmeid, et avastada uusi teadmisi.
Koolid kasutavad andmekaevandusest saadud teadmisi uute õppeprogrammide väljatöötamiseks, jõudluse parandamiseks ja võimalike probleemide lahendamiseks. Seda tehnikat saab kasutada selleks, et teha kindlaks, millised tingimused aitavad õpilastel paremini õppida või eksamitel paremini sooritada. Haridusliku andmekaeve kasutamine on muutunud nii populaarseks, et regulaarselt korraldatakse ülemaailmseid konverentse, et õpetada õpetajatele neid tehnikaid ja avastada uusi viise selle koolidesse kaasamiseks.
Mõned haridusalaste andmekaevekonverentside käigus uuritud teemad hõlmavad andmekaeve tõhusat kasutamist, erinevate andmeallikate kaevandamist, haridustarkvara täiustamise meetodeid ja andmekaeve tulemuste tõlgendamist klassiruumi õpetamise parandamiseks. Nii nagu turundajad kasutavad andmekaevet tarbijate ostuharjumuste ja turundustegevuste vaheliste seoste avastamiseks, püüab hariduslik andmekaeve avastada väljaütlemata käitumismustreid. Näiteks saavad pedagoogid seda kasutada selleks, et määrata kindlaks eksperimentaalsete õppevormide ja tulemuslikkuse tagasiside tulemuslikkus keskkooliõpilaste jaoks, näiteks enesejuhitud õpe ja hinnangud, mis põhinevad pigem subjektiivsetel kirjalikel ülevaadetel kui tähthindel.
Andmekaevandamine on viis saada ülevaade õpilaste ja administraatorite mõtetest, mida võib olla raske otseste uurimismeetoditega paljastada. Mõned kolledžid ja ülikoolid võivad analüüsida lõpetajate tulemusi riiklikes standardkatsetes, et jälgida oma klassiruumis õpetamise kvaliteeti. Kõrged hinded teatud teemavaldkondades teiste ees võivad viidata vajadusele kohandada selle materjali edastamise meetodit. Andmekaeve tulemusena võib peale traditsioonilise loengu proovida ka muid õppevahendeid.
Näiteks kui andmekaeve käigus selgub, et õpilastel säilib aja jooksul rohkem teavet projektide, mitte valikvastustega testide kallal töötamise tulemusena, võivad õpetajad hakata kõigis klassides rohkem projekte rakendama. Andmekaevandamine võib ka isoleerida, kuidas teatud õpilaste rühmad õpivad. Õpilaste tulemuslikkuse tulemused võivad kajastada vanuserühmade ja soo suundumusi.