A holistic approach to learning analytics and educational data mining in distance learning through data and machine learning pipelines
Authors: Τσώνη Ροδάνθη 
Published: March 2023

Τα τελευταία χρόνια συντελείται μια κατακλυσμιαία μεταφορά συναλλαγών και αλληλεπιδράσεων στο διαδίκτυο. Στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης και του μετασύμπαντος αυξάνεται συνεχώς ο ρυθμός παραγωγής δεδομένων με ταυτόχρονη βελτίωση των μεθόδων συλλογής και ανάλυσής τους. Μιμούμενοι τον ανθρώπινο εγκέφαλο, οργανισμοί και εταιρίες από κάθε πεδίο προσπαθούν να καθιερώσουν πολύπλοκες διαδικασίες επεξεργασίας των διαθέσιμων πληροφοριών ώστε να παραχθεί αξιοποιήσιμη γνώση. Ταυτόχρονα, όσον αφορά τη μάθηση, ο χρόνος ημιζωής της εγκυρότητας της πληροφορίας συνεχώς μειώνεται θέτοντας στο προσκήνιο την ανάγκη για συνεχή και δια βίου μάθηση. Σε συνδυασμό με κοινωνικό-οικονομικές εξελίξεις αλλά και με απρόβλεπτες συγκυρίες όπως η πανδημία Covid-19, οι αλλαγές αυτές έχουν αποτελέσει μεγάλη πρόκληση στο πεδίο της ανώτατης εκπαίδευσης. Τα εκπαιδευτικά ιδρύματα προκειμένου να ανταπεξέλθουν στις προκλήσεις αυτές καλούνται να πάρουν αποφάσεις αξιοποιώντας όλα τα διαθέσιμα δεδομένα τα οποία επιτρέπουν την εξαγωγή έγκυρων συμπερασμάτων. Η αναλυτική της μάθησης και η εξόρυξη εκπαιδευτικών δεδομένων με την χρήση κατάλληλων εργαλείων επεξεργάζονται δεδομένα προκειμένου να ανακαλύψουν πρότυπα και να δημιουργήσουν προβλέψεις για την μαθησιακή διαδικασία. Τα δεδομένα αυτά μπορεί να αφορούν στοιχεία φοιτητών, καθηγητών, βαθμούς, τμήματα, μαθησιακό υλικό, προγράμματα σπουδών και ό,τι σχετίζεται με τη διδασκαλία και τη μάθηση με στόχο την επεξεργασία τους για την καλύτερη κατανόηση και την βελτίωση της. Ο απώτερος σκοπός των σχετικών εφαρμογών που αναπτύσσονται είναι να προκύψουν οφέλη για όλους τους εμπλεκόμενους στην εκπαιδευτική διαδικασία (καθηγητές, φοιτητές, ακαδημαϊκό προσωπικό κ.ο.κ.). Ωστόσο, οι εφαρμογές της αναλυτικής της μάθησης και της εξόρυξης εκπαιδευτικών δεδομένων είναι συχνά χρονοβόρες και εργώδεις. Ενώ η μάθηση είναι μια ζωντανή και συνεχώς εξελισσόμενη διαδικασία, οι απαραίτητες αναλύσεις συχνά δεν μπορούν να επαναληφθούν με ευκολία ώστε να επικαιροποιούνται με νέα δεδομένα και να προσαρμόζονται σε διαφοροποιημένες ανάγκες που ενδεχομένως να έχουν προκύψει. Ταυτόχρονα, οι περισσότερες εφαρμογές που αναπτύσσονται είναι μικρής κλίμακας και αφορούν συγκεκριμένες απαιτήσεις με αποτέλεσμα να είναι δύσκολο να γενικευτούν. Είναι λοιπόν απαραίτητο να προταθούν ευρείας κλίμακας προσεγγίσεις οι οποίες να αντιμετωπίζουν το ζήτημα της διαχείρισης των δεδομένων ολιστικά και όχι αποσπασματικά. Τα τελευταία χρόνια υπάρχει μια αυξανόμενη τάση στην υιοθέτηση αγωγών δεδομένων και μηχανικής μάθησης για την αντιμετώπιση ανάλογων προκλήσεων. Οι αγωγοί δεδομένων παρουσιάζουν μια σειρά πλεονεκτημάτων τα οποία θα μπορούσαν να αναβαθμίσουν τις διαδικασίες αναλυτικής της μάθησης. Με γνώμονα τα παραπάνω, η παρούσα διατριβή αποτελείται από δύο βασικά μέρη. Στο πρώτο μέρος προτείνεται μια μεθοδολογική προσέγγιση της αναλυτικής της μάθησης και περιγράφονται αντίστοιχα πειράματα που στοχεύουν στην βελτίωση της κατανόησης της μαθησιακής συμπεριφοράς των φοιτητών σε εκπαιδευτικά περιβάλλοντα εξ αποστάσεως εκπαίδευσης. Η ανάλυση στοχεύει πέρα από την απλή επεξεργασία δεδομένων καταγραφής, συνδυάζοντας πρωτογενείς και δευτερογενείς μεταβλητές ώστε να αποτυπώνεται παράλληλα ο κοινωνικός χαρακτήρας της μάθησης. Χρησιμοποιώντας ένα συνδυασμό μεθόδων, από απλές οπτικοποιήσεις μέχρι πιο πολύπλοκες διαδικασίες ανάλυσης, διερευνώνται λανθάνοντα χαρακτηριστικά της συμπεριφοράς των φοιτητών τα οποία προσφέρουν βαθύτερη γνώση και επιτρέπουν την βελτίωση της μαθησιακής εμπειρίας.Το δεύτερο μέρος της διατριβής εισάγει την χρήση αγωγών δεδομένων και μηχανικής μάθησης στις μεθοδολογίες της αναλυτικής της μάθησης. Παρουσιάζεται μια σειρά εφαρμογών στις οποίες έχουν σχεδιαστεί, υλοποιηθεί και εκτελεστεί αγωγοί δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Οι αγωγοί αυτοί μπορούν να αναλάβουν εξολοκλήρου έναν κύκλο αναλυτικής της μάθησης από το στάδιο της εισαγωγής των δεδομένων μέχρι την τελική αναφορά των αποτελεσμάτων παράγωντας αλληλεπιδραστικά ταμπλό αναφορών. Εν τέλει, προσεγγίζοντας την αναλυτική της μάθησης και την εξόρυξη εκπαιδευτικών δεδομένων ως μια ολιστική, επαναλήψιμη και αξιόπιστη διαδικασία διεπιστημονικής συνέργειας μπορούν να προκύψουν σημαντικά οφέλη για την εκπαιδευτική κοινότητα.