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.

Η ραγδαία εξάπλωση του Internet έχει προκαλέσει σημαντικές αλλαγές σε πολλούς κλάδους της οικονομίας και της κοινωνίας παγκόσμια. Με τη ραγδαία ανάπτυξη των Τεχνολογιών της Πληροφορικής και της Τεχνολογίας, μια νέα μορφή εκπαίδευσης εμφανίστηκε, που δεν είναι άλλη από το e-learning (εκπαίδευση από απόσταση), που έφερε την επανάσταση στο εκπαιδευτικό γίγνεσθαι. Επιπρόσθετα ο Παγκόσμιος Ιστός σταδιακά μετεξελίσσεται στο Σημασιολογικό Παγκόσμιο Ιστό (Semantic Web) νέα μοντέλα και πρότυπα (XML, RDF, OWL) αναπτύσσονται για την προώθηση αυτής της διαδικασίας. Η έκφραση, μετάδοση και αναζήτηση πληροφοριών με χρήση αυτών των προτύπων ανοίγει νέους ορίζοντες στη χρήση του Διαδικτύου. Οι οντολογίες κερδίζουν ολοένα έδαφος για την αναπαράσταση γνώσης. Σε μια μεγάλη οντολογία που περιέχει χρήσιμα δεδομένα για ένα σύστημα εξ’ αποστάσεως εκπαίδευσης, αξίζει κάποιος να ερευνήσει την «κρυμμένη γνώση», δηλαδή να ανακαλύψει πιθανές συσχετίσεις ή συνειρμούς, να βρει πρότυπα ή μορφές που επαναλαμβάνονται ή ακραία φαινόμενα. Η παρούσα διπλωματική εργασία αποτελεί μια επίδειξη τεχνολογίας για την έγκυρη και έγκαιρη πρόβλεψη της απόδοσης των φοιτητών σε ένα σύστημα εξ’ αποστάσεως εκπαίδευσης. Η βασική ιδέα προκύπτει από την ανάγκη να σχεδιαστεί μία οντολογία η οποία θα μπορεί να αποθηκεύσει τη γνώση σχετικά με τις ικανότητες φοιτητών (user profile) σε σχέση με ένα συγκεκριμένο εκπαιδευτικό αντικείμενο (ΠΛΗ23 – Τηλεματική, Διαδίκτυο του Ελληνικού Ανοικτού Πανεπιστημίου (ΕΑΠ) )η οποία έχει πολύ συγκεκριμένη ύλη και 4 υποχρεωτικές γραπτές εργασίες ανά έτος). Στη συνέχεια παρουσιάζονται τα αποτελέσματα μελέτης της ανάλυσης των δεδομένων των φοιτητών με τεχνικές εξόρυξης γνώσης. Η εύρεση των κανόνων πραγματοποιήθηκε μέσω του εργαλείου Weka. Το αποτέλεσμα που προέκυψε είναι μία βάση γνώσης βάσει της οποίας γίνεται έγκαιρα και έγκυρα η πρόβλεψη της συμπεριφοράς του φοιτητή, δηλαδή αν θα καταφέρει να ολοκληρώσει επιτυχώς ή μη τη Θεματική Ενότητα που έχει αναλάβει στο ΕΑΠ, ώστε ο διδάσκων να μπορεί από πολύ νωρίς να υποστηρίξει το φοιτητή με επιπλέον υλικό αν απαιτείται. / The rapid spread of Internet has caused significant changes in many sectors of the economy and society worldwide. From those changes could not be left out of education. With the rapid development of information technologies and technology, a new form of education appears, e-learning (distance education), which revolutionized the educational process. Furthermore, while the World Wide Web gradually transforms into Semantic Web, new standards and models (XML, RDF, OWL) are evolving in order to launch this inquiry. The storage, presentation, transmission and search of information according to those standards open up new horizons in the utilization of the Web. Ontologies are increasingly get used for knowledge representation. A large ontology contains useful data for a system of distance education, deserves someone to investigate the "hidden knowledge", i.e. to discover possible associations or to find patterns or forms that are repeated or extreme events. This thesis is a demonstration of technology for accurate and timely prediction of the performance of students in a system of distance education. The basic idea was to design an ontology that can store knowledge about the students’ skills (user profile) in relation to a specific educational purpose (PLI23 - Telematics, Internet of the Hellenic Open University, which has a very specific matter and 4 mandatory projects per year). Then we present the results of a study analyzing student data mining techniques (data mining-classification). The discovery rules took place via the tool Weka. The result is a knowledge base which is the appropriate tool (Interface teacher) may provide that a student needs on a particular topic (in addition to material help from the teacher), etc.