A mineração de dados educacionais é uma tarefa importante dado o grande volume de informações produzidas pelos softwares educacionais. Minerar significa buscar padrões relevantes que possam ser usados para aprimorar os processos de aprendizagem. Este estudo analisa ferramentas de mineração em três conjuntos de dados públicos: Geometry, Chinese Tone Study e Álgebra I 2006. Os resultados obtidos foram tabulados e analisados através dos critérios de homogeneidade e separação. A análise identificou que as ferramentas são insuficientes para trabalhar com dados educacionais. Contudo, a ferramenta imunológica foi a que apresentou melhores resultados.