Visualizaciones del análisis temporal del aprendizaje para aumentar el conocimiento durante la evaluación

Les representacions visuals de dades de traces generades per l’alumnat durant les activitats d’aprenentatge ajuden tant els estudiants com els professors a interpretar-les intuïtivament i a percebre’n amb rapidesa aspectes amagats. En aquest treball descrivim la visualització de dades de traces temporals durant el procés d’avaluació. L’estudi tenia un doble objectiu: a) descriure la implicació dels estudiants en el procés d’avaluació pel que fa a temps esmerçat i factors temporals associats amb característiques concretes de l’aprenentatge, i b) explorar els factors que influeixen en la intenció comportamental del professorat quant a emprar el sistema proposat com a sistema d’informació i les seves percepcions de l’efectivitat i l’acceptació del nostre enfocament. Les visualitzacions proposades s’han examinat en un estudi amb 32 professors d’ensenyament secundari. Vàrem adoptar una metodologia de recerca basada en el disseny i vàrem utilitzar un instrument d’enquesta –basada en el model d’acceptació de l’anàlisi de l’aprenentatge– per mesurar l’impacte esperat de les visualitzacions proposades. L’anàlisi de les troballes indica que a) els factors temporals es poden utilitzar per visualitzar el comportament dels estudiants durant l’avaluació, i b) la visualització de la dimensió temporal del comportament dels estudiants augmenta el coneixement del professor pel que fa al progrés dels alumnes, a possibles conceptes erronis (per exemple, endevinar la resposta correcta) i a les dificultats de la tasca.Visual representations of student-generated trace data during learning activities help both students and instructors interpret them intuitively and perceive hidden aspects of these data quickly. In this paper, we elaborate on the visualization of temporal trace data during assessment. The goals of the study were twofold: a) to depict students’ engagement in the assessment procedure in terms of time spent and temporal factors associated with learning-specific characteristics, and b) to explore the factors that influence the teachers’ Behavioural Intention to use the proposed system as an information system and their perceptions of the effectiveness and acceptance of our approach. The proposed visualizations have been explored in a study with 32 Secondary Education teachers. We adopted a design-based research methodology and employed a survey instrument – based on the Learning Analytics Acceptance Model (LAAM) – in order to measure the expected impact of the proposed visualizations. The analysis of the findings indicates that a) temporal factors can be used for visualizing students’ behaviour during assessment, and b) the visualization of the temporal dimension of students’ behaviour increases teachers’ awareness of students’ progress, possible misconceptions (e.g., guessing the correct answer) and task difficulty. Las representaciones visuales de datos de trazas generados por el alumnado durante las actividades de aprendizaje ayudan tanto a los estudiantes como a los profesores a interpretarlos intuitivamente y a percibir con rapidez aspectos ocultos. En este trabajo, describimos la visualización de datos de trazas temporales durante la evaluación. El estudio tenía un doble objetivo: a) describir la implicación de los estudiantes en el proceso de evaluación en cuanto a tiempo invertido y factores temporales asociados con características concretas del aprendizaje, y b) explorar los factores que influyen en la intención comportamental del profesorado en cuanto a emplear el sistema propuesto como sistema de información y sus percepciones de la efectividad y la aceptación de nuestro enfoque. Las visualizaciones propuestas se han examinado en un estudio con 32 profesores de educación secundaria. Adoptamos una metodología de investigación basada en el diseño y utilizamos un instrumento de encuesta –basada en el modelo de aceptación del análisis del aprendizaje– para medir el impacto esperado de las visualizaciones propuestas. El análisis de los hallazgos indica que a) los factores temporales se pueden utilizar para visualizar el comportamiento de los estudiantes durante la evaluación, y b) la visualización de la dimensión temporal del comportamiento de los estudiantes aumenta el conocimiento del profesor respecto al progreso de los alumnos, posibles conceptos erróneos (por ejemplo, adivinar la respuesta correcta) y dificultad de la tarea.

Educational Data Analytics for Teachers and School Leaders

Educational Data Analytics (EDA) have been attributed with significant benefits for enhancing on-demand personalized educational support of individual learners as well as reflective course (re)design for achieving more authentic teaching, learning and assessment experiences integrated into real work-oriented tasks. This open access textbook is a tutorial for developing, practicing and self-assessing core competences on educational data analytics for digital teaching and learning. It combines theoretical knowledge on core issues related to collecting, analyzing, interpreting and using educational data, including ethics and privacy concerns. The textbook provides questions and teaching materials/ learning activities as quiz tests of multiple types of questions, added after each section, related to the topic studied or the video(s) referenced. These activities reproduce real-life contexts by using a suitable use case scenario (storytelling), encouraging learners to link theory with practice; self-assessed assignments enabling learners to apply their attained knowledge and acquired competences on EDL. By studying this book, you will know where to locate useful educational data in different sources and understand their limitations; know the basics for managing educational data to make them useful; understand relevant methods; and be able to use relevant tools; know the basics for organising, analysing, interpreting and presenting learner-generated data within their learning context, understand relevant learning analytics methods and be able to use relevant learning analytics tools; know the basics for analysing and interpreting educational data to facilitate educational decision making, including course and curricula design, understand relevant teaching analytics methods and be able to use relevant teaching analytics tools; understand issues related with educational data ethics and privacy. This book is intended for school leaders and teachers engaged in blended (using the flipped classroom model) and online (during COVID-19 crisis and beyond) teaching and learning; e-learning professionals (such as, instructional designers and e-tutors) of online and blended courses; instructional technologists; researchers as well as undergraduate and postgraduate university students studying education, educational technology and relevant fields

Mapping child–computer interaction research through co-word analysis

This paper employs hierarchical clustering, strategic diagrams, and network analysis to construct an intellectual map of the Child–Computer Interaction research field (CCI) and to visualize the thematic landscape of this field using co-word analysis. This approach assumes that an article’s keywords constitute an adequate description of its content and reflect the topics that the article covers. It also assumes that the co-occurrence of two or more keywords within the same article indicates a linkage between those topics. This study quantifies the thematic landscape of the CCI field and elaborates on emerging topics as these are manifested in publications in the two primary venues of the CCI field, namely the proceedings of the annual IDC conference and the International Journal of CCI. Overall, a total of 1059 articles, and their respective 2445 unique, author-assigned keywords, are included in our analyses — all papers have been published between 2003 and 2018. The results indicate that the community has focused (i.e., high frequency keywords) in areas including Participatory Design, Tangibles, Design, Education, Coding, and Making. These areas also demonstrate a high degree of ”coreness” (i.e., connection with different topics) and ”constraint” (i.e., connection with otherwise isolated topics). The analysis also highlights well-structured yet peripheral topics, as well as topics that are either marginally interesting, or have the potential to become of major importance to the entire research network in the near future. Limitations of the approach and future work plans conclude the paper

Educational Data Analytics for Teachers and School Leaders

Educational Data Analytics (EDA) have been attributed with significant benefits for enhancing on-demand personalized educational support of individual learners as well as reflective course (re)design for achieving more authentic teaching, learning and assessment experiences integrated into real work-oriented tasks. This open access textbook is a tutorial for developing, practicing and self-assessing core competences on educational data analytics for digital teaching and learning. It combines theoretical knowledge on core issues related to collecting, analyzing, interpreting and using educational data, including ethics and privacy concerns. The textbook provides questions and teaching materials/ learning activities as quiz tests of multiple types of questions, added after each section, related to the topic studied or the video(s) referenced. These activities reproduce real-life contexts by using a suitable use case scenario (storytelling), encouraging learners to link theory with practice; self-assessed assignments enabling learners to apply their attained knowledge and acquired competences on EDL. By studying this book, you will know where to locate useful educational data in different sources and understand their limitations; know the basics for managing educational data to make them useful; understand relevant methods; and be able to use relevant tools; know the basics for organising, analysing, interpreting and presenting learner-generated data within their learning context, understand relevant learning analytics methods and be able to use relevant learning analytics tools; know the basics for analysing and interpreting educational data to facilitate educational decision making, including course and curricula design, understand relevant teaching analytics methods and be able to use relevant teaching analytics tools; understand issues related with educational data ethics and privacy. This book is intended for school leaders and teachers engaged in blended (using the flipped classroom model) and online (during COVID-19 crisis and beyond) teaching and learning; e-learning professionals (such as, instructional designers and e-tutors) of online and blended courses; instructional technologists; researchers as well as undergraduate and postgraduate university students studying education, educational technology and relevant fields

Efforts in Europe for data-driven improvement of education : A review of learning analytics research in seven countries

Information and communication technologies are increasingly mediating learning and teaching practices as well as how educational institutions are handling their administrative work. As such, students and teachers are leaving large amounts of digital footprints and traces in various educational apps and learning management platforms, and educational administrators register various processes and outcomes in digital administrative systems. It is against such a background we in recent years have seen the emergence of the fast-growing and multi-disciplinary field of learning analytics. In this paper, we examine the research efforts that have been conducted in the field of learning analytics in Austria, Denmark, Finland, Norway, Germany, Spain, and Sweden. More specifically, we report on developed national policies, infrastructures and competence centers, as well as major research projects and developed research strands within the selected countries. The main conclusions of this paper are that the work of researchers around Europe has not led to national adoption or European level strategies for learning analytics. Furthermore, most countries have not established national policies for learners’ data or guidelines that govern the ethical usage of data in research or education. We also conclude, that learning analytics research on pre-university level to high extent have been overlooked. In the same vein, learning analytics has not received enough focus form national and European national bodies. Such funding is necessary for taking steps towards data-driven development of education

Predicting Academic Performance: A Systematic Literature Review

The ability to predict student performance in a course or program creates opportunities to improve educational outcomes. With effective performance prediction approaches, instructors can allocate resources and instruction more accurately. Research in this area seeks to identify features that can be used to make predictions, to identify algorithms that can improve predictions, and to quantify aspects of student performance. Moreover, research in predicting student performance seeks to determine interrelated features and to identify the underlying reasons why certain features work better than others. This working group report presents a systematic literature review of work in the area of predicting student performance. Our analysis shows a clearly increasing amount of research in this area, as well as an increasing variety of techniques used. At the same time, the review uncovered a number of issues with research quality that drives a need for the community to provide more detailed reporting of methods and results and to increase efforts to validate and replicate work.Peer reviewe

Υποστήριξη των δυνατοτήτων των εκπαιδευόμενων για λήψη αυτόνομων αποφάσεων με χρήση αναλυτικών δεδομένων μάθησης

This dissertation aims at supporting autonomous learning decisions using learning analytics and at introducing a model that holistically assesses the development of autonomous learning capacity. The work presented in this thesis was conducted with five overarching research objectives in mind. These objectives were: a) to deeper understand the underlying factors that justify learners’ actions in self-assessment, from an interactions analysis perspective, b) to develop coherent learner models in run-time, using the previously identified factors, in order to deliver timely personalized learning experience, c) to design and deliver task-related metacognitive help to the learners, in order to foster their autonomous decision making, d) to allow learners to practice autonomous control and assess the effect of the autonomous decisions on learning performance, and e) to explore autonomous capacity development within collaborative, group-learning conditions. This dissertation is the first attempt to employ learning analytics to understand, interpret and model the parameters related to autonomous learning capacity development. The relevant literature presents a gap in this thematic area.This thesis explores three learning analytics-enhanced approaches of guiding and supporting learners’ autonomous capacity development: (a) as controlled selection of learning tasks guided by the adaptive online learning environment, allowing the learners to practise self-regulated learning strategies in self-assessment conditions, (b) as on-demand task-related analytics visualizations targeting at enhancing learners’ autonomous metacognitive help-seeking and data-driven sense-making in online self-assessment conditions, and (c) as game-theoretic group-recommendations to motivate learners’ autonomous decision-making in collaborative learning conditions. Taken together, these three approaches provide a comprehensive and holistic view of how the online learning environment can assist learners to develop their capacity for autonomous learning. The analytics used in this thesis were extracted using different data mining techniques and cover a wide range of parameters that are associated with the learners’ behavioural, motivational and cognitive states. The overall contribution of this PhD study involves: 1) It employs learning analytics for the identification of the most informative factors that sufficiently and accurately explain performance and achievement behavior in self-assessment contexts (with multiple-choice learning tasks), in a meaningful manner, and the construction and evaluation of the respective holistic conceptual model. A corresponding model did not exist in the relevant literature; 2) The development of coherent learner models using the abovementioned factors, and enhanced with temporal dynamics for granting current-awareness, by adopting an adaptive data-stream classification approach; 3) For the first time in the literature, it develops and uses learning analytics to measure autonomous interactions during adaptive and fixed self-assessment processes of knowledge to support autonomous learning capacity development. The application of Game Theory for decision-making and guiding group recommendations is considered original, as well. Finally, the introduction of an analytics-driven model for assessing autonomous learning capacity development in online self-assessment conditions, based on self-regulated learning perceptions and learning analytics that practically record the self-regulated learning interactions is an innovative contribution that opens a new research area.Το αντικείμενο της παρούσας διατριβής αφορά στην υποστήριξη των αυτόνομων αποφάσεων μάθησης με τη χρήση αναλυτικών δεδομένων μάθησης, καθώς και στην ανάπτυξη ενός μοντέλου που ολιστικά αξιολογεί την ανάπτυξη των ικανοτήτων αυτόνομης μάθησης. Πέντε ερευνητικοί στόχοι τέθηκαν και διερευνήθηκαν μέσα από τα αντίστοιχα ερευνητικά ερωτήματα. Οι στόχοι αυτοί ήταν οι εξής: 1) η ερμηνεία της μαθησιακής επίδοσης και η κατανόηση των παραγόντων στους οποίους οφείλεται, μέσα από μια οπτική ανάλυσης των πραγματικών αλληλεπιδράσεων, 2) η ανάπτυξη δυναμικών μοντέλων εκπαιδευόμενων σε πραγματικό χρόνο και βασισμένων σε αναλυτικά δεδομένα μάθησης, για την έγκαιρη εξατομικευμένη υποστήριξή τους, 3) η σχεδίαση και παροχή μεταγνωστικής βοήθειας ως οπτικοποιημένα αναλυτικά δεδομένα μάθησης, με σκοπό την προώθηση της αυτόνομης μάθησης, 4) η δυνατότητα εξάσκησης του αυτόνομου ελέγχου σε περιβάλλοντα που επιτρέπουν τις αυτόνομες επιλογές και η αξιολόγηση της επίδρασης των επιλογών των εκπαιδευόμενων στην τελική μαθησιακή τους επίδοση, και 5) η διερεύνηση των αυτόνομων αποφάσεων σε συνθήκες συνεργατικής μάθησης. Η παρούσα διατριβή αποτελεί την πρώτη προσπάθεια εφαρμογής των αναλυτικών δεδομένων μάθησης για την κατανόηση, ερμηνεία και μοντελοποίηση των παραμέτρων που σχετίζονται με την ανάπτυξη δεξιοτήτων μαθησιακής αυτονομίας. Η σχετική βιβλιογραφία παρουσιάζει κενό στην θεματική αυτή περιοχή. Για την υλοποίηση της έρευνας σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε μια σειρά από εμπειρικές μελέτες και πειραματικές μετρήσεις στις οποίες αναπτύχθηκαν αναλυτικά δεδομένα μάθησης για την υποστήριξη της αυτόνομης μάθησης από τρεις διαφορετικές προσεγγίσεις: (α) ως κατ’ απαίτηση αναζήτηση μεταγνωστικής βοήθειας ως οπτικοποιημένα αναλυτικά δεδομένα μάθησης, (β) ως (ημι-)αυτόνομη επιλογή και έλεγχος της προσαρμοσμένης διαδικασίας γνωστικής αυτό-αξιολόγησης, και (γ) ως παιγνιοθεωρητικές ομαδικές συστάσεις εκπαιδευτικών πηγών σε συνθήκες συνεργατικής μάθησης. Λαμβάνοντας υπόψη και τις τρεις αυτές προσεγγίσεις, η διατριβή παρέχει μια ολιστική θεώρηση του πώς τα τεχνολογικά υποβοηθούμενα εκπαιδευτικά περιβάλλοντα μπορούν να υποστηρίξουν τους εκπαιδευόμενους στην ανάπτυξη μαθησιακής αυτονομίας. Τα αναλυτικά δεδομένα μάθησης αντλούνται με πολλές διαφορετικές τεχνικές και μεθόδους εξόρυξης γνώσης, και καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα παραμέτρων που σχετίζονται με τη συμπεριφορά, τα κίνητρα και το γνωσιακό επίπεδο των εκπαιδευόμενων.Η συνολική συνεισφορά της παρούσας διατριβής συνοψίζεται ως εξής:1. Αξιοποιεί τα αναλυτικά δεδομένα μάθησης, και με γνώμονα αυτά, προτείνει και αξιολογεί ένα ολιστικό μοντέλο για την ερμηνεία της μαθησιακής επίδοσης σε διαδικασίες συνοπτικής αυτό-αξιολόγησης της μάθησης με ερωτήσεις-ασκήσεις πολλαπλής επιλογής. Αντίστοιχο μοντέλο δεν υπήρχε στη σχετική βιβλιογραφία, 2. Προτείνει και αξιολογεί δυναμικά και συνεκτικά μοντέλα εκπαιδευόμενων που βασίζονται σε αναλυτικά δεδομένα μάθησης, και ενσωματώνει στα μοντέλα αυτά μια διάσταση χρονικής δυναμικής (temporal dynamics) προκειμένου να διασφαλιστεί η «επίγνωση επί του παρόντος (current-awareness)» υιοθετώντας την προσαρμοστική κατηγοριοποίηση των δυναμικών ροών δεδομένων για τη μοντελοποίηση των εκπαιδευόμενων, 3. Για πρώτη φορά στη βιβλιογραφία αναπτύσσει και χρησιμοποιεί τα αναλυτικά δεδομένα μάθησης για τη μέτρηση των αυτόνομων αλληλεπιδράσεων κατά τη διάρκεια προσαρμοστικών και σταθερών διαδικασιών αυτό-αξιολόγησης της γνώσης, με στόχο να υποστηρίξει τη ανάπτυξη δεξιοτήτων μαθησιακής αυτονομίας. Επίσης, πρωτότυπη κρίνεται η εφαρμογή της Θεωρίας Παιγνίων για τη λήψη αποφάσεων και την καθοδήγηση των ομαδικών συστάσεων. Τέλος, η πρόταση ενός ολιστικού μοντέλου αξιολόγησης της ανάπτυξης της ικανότητας για αυτόνομη μάθηση, βασισμένου σε αντιλήψεις για την αυτορρύθμιση και σε αναλυτικά δεδομένα μάθησης που πρακτικά καταγράφουν την αυτορρύθμιση, αποτελεί καινοτομία που «ανοίγει» μια ολόκληρη ερευνητική περιοχή

The impact of on‐demand metacognitive help on effortful behaviour: A longitudinal study using task‐related visual analytics

This longitudinal study investigates the differences in learners' effortful behaviour over time due to receiving metacognitive help—in the form of on‐demand task‐related visual analytics. Specifically, learners' interactions (N = 67) with the tasks were tracked during four self‐assessment activities, conducted at four discrete points in time, over a period of 8 weeks. The considered and coded time points were: (a) prior to providing the metacognitive help; (b) while the task‐related visual analytics were available (treatment); (c) after the removal of the treatment; and (d) while the option to receive metacognitive help was available again. To measure learners' effortful behaviour across the self‐assessment activities, this study utilized learners' response‐times to correctly/wrongly complete the tasks and on‐task effort expenditure. The panel data analysis shown that the usage of metacognitive help caused statistically significant changes in learners' effortful behaviour, mostly in the third and fourth phase. Statistically significant changes were detected also in the usage of metacognitive help. These results provide empirical evidence on the benefits of task‐related visual analytics to support learners' on‐task engagement, and suggest relevant cues on how metacognitive help could be designed and prompted by focusing on the “task”, instead of the “self”

Temporal learning analytics visualizations for increasing awareness during assessment

Les representacions visuals de dades de traces generades per l’alumnat durant les activitats d’aprenentatge ajuden tant els estudiants com els professors a interpretar-les intuïtivament i a percebre’n amb rapidesa aspectes amagats. En aquest treball descrivim la visualització de dades de traces temporals durant el procés d’avaluació. L’estudi tenia un doble objectiu: a) descriure la implicació dels estudiants en el procés d’avaluació pel que fa a temps esmerçat i factors temporals associats amb característiques concretes de l’aprenentatge, i b) explorar els factors que influeixen en la intenció comportamental del professorat quant a emprar el sistema proposat com a sistema d’informació i les seves percepcions de l’efectivitat i l’acceptació del nostre enfocament. Les visualitzacions proposades s’han examinat en un estudi amb 32 professors d’ensenyament secundari. Vàrem adoptar una metodologia de recerca basada en el disseny i vàrem utilitzar un instrument d’enquesta –basada en el model d’acceptació de l’anàlisi de l’aprenentatge– per mesurar l’impacte esperat de les visualitzacions proposades. L’anàlisi de les troballes indica que a) els factors temporals es poden utilitzar per visualitzar el comportament dels estudiants durant l’avaluació, i b) la visualització de la dimensió temporal del comportament dels estudiants augmenta el coneixement del professor pel que fa al progrés dels alumnes, a possibles conceptes erronis (per exemple, endevinar la resposta correcta) i a les dificultats de la tasca.Visual representations of student-generated trace data during learning activities help both students and instructors interpret them intuitively and perceive hidden aspects of these data quickly. In this paper, we elaborate on the visualization of temporal trace data during assessment. The goals of the study were twofold: a) to depict students’ engagement in the assessment procedure in terms of time spent and temporal factors associated with learning-specific characteristics, and b) to explore the factors that influence the teachers’ Behavioural Intention to use the proposed system as an information system and their perceptions of the effectiveness and acceptance of our approach. The proposed visualizations have been explored in a study with 32 Secondary Education teachers. We adopted a design-based research methodology and employed a survey instrument – based on the Learning Analytics Acceptance Model (LAAM) – in order to measure the expected impact of the proposed visualizations. The analysis of the findings indicates that a) temporal factors can be used for visualizing students’ behaviour during assessment, and b) the visualization of the temporal dimension of students’ behaviour increases teachers’ awareness of students’ progress, possible misconceptions (e.g., guessing the correct answer) and task difficulty. Las representaciones visuales de datos de trazas generados por el alumnado durante las actividades de aprendizaje ayudan tanto a los estudiantes como a los profesores a interpretarlos intuitivamente y a percibir con rapidez aspectos ocultos. En este trabajo, describimos la visualización de datos de trazas temporales durante la evaluación. El estudio tenía un doble objetivo: a) describir la implicación de los estudiantes en el proceso de evaluación en cuanto a tiempo invertido y factores temporales asociados con características concretas del aprendizaje, y b) explorar los factores que influyen en la intención comportamental del profesorado en cuanto a emplear el sistema propuesto como sistema de información y sus percepciones de la efectividad y la aceptación de nuestro enfoque. Las visualizaciones propuestas se han examinado en un estudio con 32 profesores de educación secundaria. Adoptamos una metodología de investigación basada en el diseño y utilizamos un instrumento de encuesta –basada en el modelo de aceptación del análisis del aprendizaje– para medir el impacto esperado de las visualizaciones propuestas. El análisis de los hallazgos indica que a) los factores temporales se pueden utilizar para visualizar el comportamiento de los estudiantes durante la evaluación, y b) la visualización de la dimensión temporal del comportamiento de los estudiantes aumenta el conocimiento del profesor respecto al progreso de los alumnos, posibles conceptos erróneos (por ejemplo, adivinar la respuesta correcta) y dificultad de la tarea.

Υποστήριξη των δυνατοτήτων των εκπαιδευόμενων για λήψη αυτόνομων αποφάσεων με χρήση αναλυτικών δεδομένων μάθησης

Η βιβλιοθήκη διαθέτει αντίτυπο της διατριβής σε έντυπη μορφή.Διατριβή (Διδακτορική)--Πανεπιστήμιο Μακεδονίας, Θεσσαλονίκη, 201810/2018Περιλαμβάνει βιβλιογραφικές αναφορές (σ. 261-293)Το αντικείμενο της παρούσας διατριβής αφορά στην υποστήριξη των αυτόνομων αποφάσεων μάθησης με τη χρήση αναλυτικών δεδομένων μάθησης, καθώς και στην ανάπτυξη ενός μοντέλου που ολιστικά αξιολογεί την ανάπτυξη των ικανοτήτων αυτόνομης μάθησης. Πέντε ερευνητικοί στόχοι τέθηκαν και διερευνήθηκαν μέσα από τα αντίστοιχα ερευνητικά ερωτήματα. Οι στόχοι αυτοί ήταν οι εξής: 1) η ερμηνεία της μαθησιακής επίδοσης και η κατανόηση των παραγόντων στους οποίους οφείλεται, μέσα από μια οπτική ανάλυσης των πραγματικών αλληλεπιδράσεων, 2) η ανάπτυξη δυναμικών μοντέλων εκπαιδευόμενων σε πραγματικό χρόνο και βασισμένων σε αναλυτικά δεδομένα μάθησης, για την έγκαιρη εξατομικευμένη υποστήριξή τους, 3) η σχεδίαση και παροχή μεταγνωστικής βοήθειας ως οπτικοποιημένα αναλυτικά δεδομένα μάθησης, με σκοπό την προώθηση της αυτόνομης μάθησης, 4) η δυνατότητα εξάσκησης του αυτόνομου ελέγχου σε περιβάλλοντα που επιτρέπουν τις αυτόνομες επιλογές και η αξιολόγηση της επίδρασης των επιλογών των εκπαιδευόμενων στην τελική μαθησιακή τους επίδοση, και 5) η διερεύνηση των αυτόνομων αποφάσεων σε συνθήκες συνεργατικής μάθησης. Η παρούσα διατριβή αποτελεί την πρώτη προσπάθεια εφαρμογής των αναλυτικών δεδομένων μάθησης για την κατανόηση, ερμηνεία και μοντελοποίηση των παραμέτρων που σχετίζονται με την ανάπτυξη δεξιοτήτων μαθησιακής αυτονομίας. Η σχετική βιβλιογραφία παρουσιάζει κενό στην θεματική αυτή περιοχή. Για την υλοποίηση της έρευνας σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε μια σειρά από εμπειρικές μελέτες και πειραματικές μετρήσεις στις οποίες αναπτύχθηκαν αναλυτικά δεδομένα μάθησης για την υποστήριξη της αυτόνομης μάθησης από τρεις διαφορετικές προσεγγίσεις: (α) ως κατ’ απαίτηση αναζήτηση μεταγνωστικής βοήθειας ως οπτικοποιημένα αναλυτικά δεδομένα μάθησης, (β) ως (ημι-)αυτόνομη επιλογή και έλεγχος της προσαρμοσμένης διαδικασίας γνωστικής αυτό-αξιολόγησης, και (γ) ως παιγνιοθεωρητικές ομαδικές συστάσεις εκπαιδευτικών πηγών σε συνθήκες συνεργατικής μάθησης. Λαμβάνοντας υπόψη και τις τρεις αυτές προσεγγίσεις, η διατριβή παρέχει μια ολιστική θεώρηση του πώς τα τεχνολογικά υποβοηθούμενα εκπαιδευτικά περιβάλλοντα μπορούν να υποστηρίξουν τους εκπαιδευόμενους στην ανάπτυξη μαθησιακής αυτονομίας. Τα αναλυτικά δεδομένα μάθησης αντλούνται με πολλές διαφορετικές τεχνικές και μεθόδους εξόρυξης γνώσης, και καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα παραμέτρων που σχετίζονται με τη συμπεριφορά, τα κίνητρα και το γνωσιακό επίπεδο των εκπαιδευόμενων. Η συνολική συνεισφορά της παρούσας διατριβής συνοψίζεται ως εξής: 1. Αξιοποιεί τα αναλυτικά δεδομένα μάθησης, και με γνώμονα αυτά, προτείνει και αξιολογεί ένα ολιστικό μοντέλο για την ερμηνεία της μαθησιακής επίδοσης σε διαδικασίες συνοπτικής αυτό-αξιολόγησης της μάθησης με ερωτήσεις-ασκήσεις πολλαπλής επιλογής. Αντίστοιχο μοντέλο δεν υπήρχε στη σχετική βιβλιογραφία, 2. Προτείνει και αξιολογεί δυναμικά και συνεκτικά μοντέλα εκπαιδευόμενων που βασίζονται σε αναλυτικά δεδομένα μάθησης, και ενσωματώνει στα μοντέλα αυτά μια διάσταση χρονικής δυναμικής (temporal dynamics) προκειμένου να διασφαλιστεί η «επίγνωση επί του παρόντος (current-awareness)» υιοθετώντας την προσαρμοστική κατηγοριοποίηση των δυναμικών ροών δεδομένων για τη μοντελοποίηση των εκπαιδευόμενων, 3. Για πρώτη φορά στη βιβλιογραφία αναπτύσσει και χρησιμοποιεί τα αναλυτικά δεδομένα μάθησης για τη μέτρηση των αυτόνομων αλληλεπιδράσεων κατά τη διάρκεια προσαρμοστικών και σταθερών διαδικασιών αυτό-αξιολόγησης της γνώσης, με στόχο να υποστηρίξει τη ανάπτυξη δεξιοτήτων μαθησιακής αυτονομίας. Επίσης, πρωτότυπη κρίνεται η εφαρμογή της Θεωρίας Παιγνίων για τη λήψη αποφάσεων και την καθοδήγηση των ομαδικών συστάσεων. Τέλος, η πρόταση ενός ολιστικού μοντέλου αξιολόγησης της ανάπτυξης της ικανότητας για αυτόνομη μάθηση, βασισμένου σε αντιλήψεις για την αυτορρύθμιση και σε αναλυτικά δεδομένα μάθησης που πρακτικά καταγράφουν την αυτορρύθμιση, αποτελεί καινοτομία που «ανοίγει» μια ολόκληρη ερευνητική περιοχή.This dissertation aims at supporting autonomous learning decisions using learning analytics and at introducing a model that holistically assesses the development of autonomous learning capacity. The work presented in this thesis was conducted with five overarching research objectives in mind. These objectives were: a) to deeper understand the underlying factors that justify learners’ actions in self-assessment, from an interactions analysis perspective, b) to develop coherent learner models in run-time, using the previously identified factors, in order to deliver timely personalized learning experience, c) to design and deliver task-related metacognitive help to the learners, in order to foster their autonomous decision making, d) to allow learners to practice autonomous control and assess the effect of the autonomous decisions on learning performance, and e) to explore autonomous capacity development within collaborative, group-learning conditions. This dissertation is the first attempt to employ learning analytics to understand, interpret and model the parameters related to autonomous learning capacity development. The relevant literature presents a gap in this thematic area. This thesis explores three learning analytics-enhanced approaches of guiding and supporting learners’ autonomous capacity development: (a) as controlled selection of learning tasks guided by the adaptive online learning environment, allowing the learners to practise self-regulated learning strategies in self-assessment conditions, (b) as on-demand task-related analytics visualizations targeting at enhancing learners’ autonomous metacognitive help-seeking and data-driven sense-making in online self-assessment conditions, and (c) as game-theoretic group-recommendations to motivate learners’ autonomous decision-making in collaborative learning conditions. Taken together, these three approaches provide a comprehensive and holistic view of how the online learning environment can assist learners to develop their capacity for autonomous learning. The analytics used in this thesis were extracted using different data mining techniques and cover a wide range of parameters that are associated with the learners’ behavioural, motivational and cognitive states. The overall contribution of this PhD study involves: 1) It employs learning analytics for the identification of the most informative factors that sufficiently and accurately explain performance and achievement behavior in self-assessment contexts (with multiple-choice learning tasks), in a meaningful manner, and the construction and evaluation of the respective holistic conceptual model. A corresponding model did not exist in the relevant literature; 2) The development of coherent learner models using the abovementioned factors, and enhanced with temporal dynamics for granting current-awareness, by adopting an adaptive data-stream classification approach; 3) For the first time in the literature, it develops and uses learning analytics to measure autonomous interactions during adaptive and fixed self-assessment processes of knowledge to support autonomous learning capacity development. The application of Game Theory for decision-making and guiding group recommendations is considered original, as well. Finally, the introduction of an analytics-driven model for assessing autonomous learning capacity development in online self-assessment conditions, based on self-regulated learning perceptions and learning analytics that practically record the self-regulated learning interactions is an innovative contribution that opens a new research area