כריית מידע בחינוך או כריית נתונים בחינוך (באנגלית: Educational Data Mining או EDM) מיישמת שיטות של כריית מידע, למידת מכונה וסטטיסטיקה על מנת לענות על צרכים שונים של מערכות חינוך (לדוגמה אוניברסיטאות ובתי ספר), ובהם הערכת חומרי הלמידה והתאמתם, הערכת תהליכי למידה, זיהוי התנהגויות של לומדים ועוד. מטרת התחום היא לפתח ולשפר את השיטות לחקר הנתונים הללו על מנת לגלות תובנות חדשות על האופן שבו אנשים לומדים. מתוך ויקיפדיה

כריית מידע או כריית נתונים (באנגלית: Data mining) היא שימוש בכלים סטטיסטיקיים כדי לגלות מתאמים, הצלבות ומגמות בתוך "Big data", כלומר בכמויות גדולות של מידע מבוזר ממקורות שונים, שאינו מאורגן כמסד נתונים או בצורה אחרת. התהליך נועד לחקור ולנתח כמות גדולה של מידע באמצעים אוטומטיים ככל שניתן כדי לגלות דפוסים תקפים חדשים, שימושיים (מקבלי ההחלטות יכולים להשתמש בדפוסים שהתגלו כדי לשפר תהליכים קיימים) ובעלי משמעות (מובנים למקבל ההחלטות). עם ההתפתחות המתמדת בעולם טכנולוגיית המידע, כשכמות המידע הדיגיטלי גדלה כל הזמן, עולה החשיבות של תחום כריית המידע, שבאמצעותו ניתן להפוך מידע לידע. מתוך ויקיפדיה

כרייסט צ'רץ' (אוקספורד), כרייסט צ'רץ' (ירושלים), כרייסט צ'רץ' (נצרת), כרייסטצ'רץ', כריית יהלומים, כריית מידע בחינוך, כריית נתונים, כריית נתונים בחינוך, כריך, כריך אלביס