Az oktatással és tanulással kapcsolatos adatelemzési módszerek, eszközök és szoftverek széles skáláját találjuk. A lehetséges adatok feldolgozása sokféleképpen történhet, van, amikor csak különböző leíró statisztikai eszközöket használunk, van, amikor komplex algoritmusokat, de a cél általában a tanítási-tanulási folyamat jobbá tétele. A meglévő helyzet szemléltetése mellett egyre fontosabbá válik a tanulói teljesítmény és a tanulói sikeresség előrejelzése. Ennek egyik módja a gépi tanulási (Machine Learning) modellek létrehozása és előrejelzésre való felhasználása. A gépi tanulási algoritmusok elterjedésével azonban gyakran együtt jár, hogy ezeket az algoritmusokat a felhasználók fekete dobozként használják, ami komoly veszélyeket rejt magában. E modellek jósága és előrejelezhetősége nagyon eltérő lehet a különböző tanítási-tanulási környezetekben. Ebben az előadásban megpróbáljuk egy kicsit megkerülni ezt a problémát.
