Σχεδίαση και ανάπτυξη ολοκληρωμένου συστήματος δυναμικής ανάλυσης και πρόβλεψης της επίδοσης εκπαιδευόμενων σε συστήματα ανοιχτής και εξ' αποστάσεως εκπαίδευσης

• Main Author: Χαλέλλη, Ειρήνη
• Other Authors: Γαροφαλάκης, Ιωάννης
• Language: gr
• Published: 2015
• Subjects: Εξόρυξη δεδομένων; Ταξινόμηση; Δέντρα απόφασης; J48 αλγόριθμος; BFTree αλγόριθμος; REPTree αλγόριθμος; Εξ' αποστάσεως εκπαίδευση; ΕΑΠ; Εκπαίδευση; Σύστημα πρόβλεψης; 006.312; Data mining; Classification; Weka; Decision trees; J48 algorithm; REPTree algorithm; BFTree algorithm; Hellenic Open University; Recommendation system; e-Learning
• Online Access: http://hdl.handle.net/10889/8335

Η ραγδαία ανάπτυξη και διείσδυση των νέων τεχνολογιών πληροφορίας και επικοινωνίας έχει επιφέρει ριζικές αλλαγές σε όλους τους τομείς της ανθρώπινης δράσης (Castells, 1998). Ιδιαίτερο ενδιαφέρον παρουσιάζει η επιρροή των τεχνολογιών αυτών στον τομέα της εκπαίδευσης. Οι εξελίξεις στον χώρο της τεχνολογίας και επικοινωνίας καθώς και η διάδοση του Internet μετεξέλιξαν αναπόφευκτα την εκπαιδευτική διαδικασία, από το κλασσικό συγκεντρωτικό μοντέλο σε ένα πιο άμεσο και ευέλικτο: η «εξ’ Αποστάσεως Εκπαίδευση» (e-learning) είναι μια εναλλακτική μορφή εκπαίδευσης, που επιδιώκει να καλύψει τους περιορισμούς της παραδοσιακής εκπαίδευσης. Στην παρούσα μεταπτυχιακή διπλωματική εργασία σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε ένα ολοκληρωμένο σύστημα Δυναμικής Ανάλυσης και Πρόβλεψης της επίδοσης των εκπαιδευομένων, για ένα σύστημα εξ΄ αποστάσεως εκπαίδευσης. Η βασική ιδέα εμφορείται από την ανάγκη των ιδρυμάτων εξ΄ αποστάσεως εκπαίδευσης, για την κάλυψη των εκπαιδευτικών αναγκών και την παροχή υψηλής ποιότητας σπουδών. Η εξόρυξη γνώσης για την πρόβλεψη της επίδοσης των εκπαιδευομένων συμβάλλει καθοριστικά στην επίτευξη υψηλής ποιότητας σπουδών. Η ικανότητα και η δυνατότητα πρόβλεψης της απόδοσης των εκπαιδευομένων μπορεί να φανεί χρήσιμη με αρκετούς τρόπους για την διαμόρφωση ενός συστήματος, που θα μπορεί να αποτρέψει την αποτυχία καθώς και την παραίτηση των εκπαιδευομένων. Αξίζει να σημειωθεί ότι στα συστήματα εξ’ αποστάσεως εκπαίδευσης η συχνότητα «εγκατάλειψης» είναι αρκετά υψηλότερη από αυτή στα συμβατικά πανεπιστήμια. Για την πρόβλεψη της επίδοσης των εκπαιδευομένων, η απαιτούμενη πληροφορία βρίσκεται «κρυμμένη» στο εκπαιδευτικό σύνολο δεδομένων (δλδ. βαθμοί γραπτών εργασιών, βαθμοί τελικής εξέτασης, παρουσίες φοιτητών) και είναι εξαγώγιμη με τεχνικές εξόρυξης. Η χρήση μεθόδων εξόρυξης δεδομένων (data mining) στον τομέα της εκπαίδευσης παρουσιάζει αυξανόμενο ερευνητικό ενδιαφέρον. Ο νέος αυτός «αναπτυσσόμενος» τομέας έρευνας, που ονομάζεται «Εκπαιδευτική Εξόρυξη Δεδομένων», ασχολείται με την ανάπτυξη μεθόδων εξόρυξης «γνώσης» από τα εκπαιδευτικά σύνολα δεδομένων. Πράγμα που επιτυγχάνεται με τη χρήση τεχνικών όπως τα δέντρα απόφασης, τα Νευρωνικά Δίκτυα, Naïve Bayes, k-means, κλπ. Η παρούσα εργασία έχει σχεδιαστεί να προσφέρει ένα μοντέλο εξόρυξης δεδομένων χρησιμοποιώντας τη μέθοδο των δέντρων απόφασης, για το σύστημα τριτοβάθμιας εκπαίδευσης στο ανοιχτό πανεπιστήμιο. Η «γνώση» που προκύπτει από τα δεδομένα εξόρυξης θα χρησιμοποιηθεί με στόχο την διευκόλυνση και την ενίσχυση της μάθησης, καθώς επίσης και στη λήψη αποφάσεων. Στην παρούσα εργασία, εξάγουμε «γνώση» που σχετίζεται με τις επιδόσεις των μαθητών στην τελική εξέταση. Επίσης, γίνεται εντοπισμός των ατόμων που εγκαταλείπουν το μάθημα και των μαθητών που χρειάζονται ιδιαίτερη προσοχή και εντέλει δίνει τη δυνατότητα στους καθηγητές να παράσχουν την κατάλληλη παροχή συμβουλών. === The rapid development and intrusion of information technology and communications have caused radical changes in all sectors of human’s activity. (Castells, 1998). Of particular interest is the great technology’s influence on education. Due to the adoption of the new technologies, e-learning has been emerged and developed. As a result, distance learning has transformed and new possibilities have appeared. It is remarkable that distance learning became and considered as a scout of the new era in education and contributed to the quality of education: e-learning is trying to cover the limitations of conventional teaching environment. In the present thesis, an integrated system of dynamic analysis and prediction of the performance of students in distance education has been designed and implemented. The initial idea for designing this system came from the higher distance education institutes’ need to provide quality education to its students and to improve the quality of managerial decisions. One way to achieve highest level of quality in higher distance education e-learning system is by discovering knowledge from educational data to study the main attributes that may affect the students’ performance. The discovered knowledge can be used to offer a helpful and constructive recommendations to the academic planners in higher distance education institutes to enhance their decision making process, to improve students’ academic performance, trim down failure rate and dropout rate, to assist instructors, to improve teaching and many other benefits. Dropout rates in university level distance learning are definitely higher than those inconventional universities, thus limiting dropout is essential in university-level distance learning.