2007年，欧洲技术促进学习协会（EATEL, European Association of Technology Enhanced Learning）在希腊克里特岛举办第二届欧洲技术促进学习会议（EC-TEL07），期间举办了“Applying Data Mining in e-Learning”研讨会（ADML’2007）。在这一研讨会之后，该领域研究者组成国际教育数据挖掘工作组（http://www.educationaldatamining.org/），创办在线学术期刊《教育数据挖掘杂志》，并从2008年开始每年召开“教育数据挖掘国际会议”(EDM conference)。2011年，国际教育数据挖掘协会（International Educational Data Mining Society, IEDMS）成立。

EDM2008会议论文集在其前言中对“教育数据挖掘”的描述是，“教育数据挖掘是一个将来自各种教育系统的原始数据转换为有用信息的过程，这些有用信息可为教师、学生、家长、教育研究人员以及教育软件系统开发人员所利用”。通过这一描述我们不难发现，教育数据挖掘致力于开发出一系列数据挖掘方法，将这些方法运用于挖掘来自教育系统的独特数据，能够更好地理解学生及其所在的教育系统。这里的“来自教育系统的数据”既包括师生在使用互动学习环境（如网络教学平台）时产生的数据，也包括学校在开展教育教学管理过程中产生的数据。

教学、管理、科研是教育机构的基本活动，将数据挖掘应用于这些基本活动时，由于业务流程、关注对象上的差异，对数据挖掘的需求及数据挖掘在其中的应用方式有所不同。因此，根据数据挖掘应用的业务领域，可以将教育数据挖掘进一步细分为E-Learning数据挖掘、E-Management数据挖掘和E-Research数据挖掘等。
E-Learning数据挖掘指的是将来自各种教学和学习软件系统（主要是网络教学平台）的原始数据转换为有用信息的过程，这些有用信息可为教师、学生、家长以及E-Learning软件系统开发人员所利用，以实现对学生及其所接受教育的更好理解，并可据此采取更有针对性的管理和教学优化措施。
E-Management数据挖掘指的是将来自各种教育管理系统（主要是教育管理信息系统，如招生管理、学籍管理、教务管理、师资管理等）的原始数据转换为有用信息的过程，这些有用信息可为教育管理人员以及教育管理系统开发人员所利用，以实现对管理对象（学生、教师）及各种业务流程的更好理解，并可据此优化各项管理工作。
E-Research数据挖掘指的是将来自各种科研数据库（如文献数据库、政策数据库、语料库等）的原始数据转换为有用信息的过程，该过程可提高研究效率，并优化研究成果的呈现方式，产生的有用信息可为教育研究人员所利用，以实现全面、快速、准确了解某一研究领域的现状，并预测未来发展方向。
（摘自：葛道凯,张少刚,魏顺平. 教育数据挖掘：方法与应用[M]. 北京:教育科学出版社,2012.）