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Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg

Buch | Softcover
78 Seiten
2024 | 1. Auflage
Waxmann (Verlag)
978-3-8309-4883-4 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg - Larissa Bartok, Julia Spörk, Robin Gleeson
CHF 38,95 inkl. MwSt
Dieser Erfahrungsbericht will einen Überblick zum methodischen Instrumentarium geben, das Anwender*innen bei der Modellierung von Studienerfolg zur Verfügung steht. Dabei werden nicht nur theoretische Überlegungen zur Modellierung diskutiert, sondern auch konkret illustriert, wie entlang von beschreibenden oder prädiktiven Anwendungsszenarien modellbasierte Analytics-Instrumente eingeSetzt werden können.
Analytics-Instrumente können dabei helfen, mehr über den Lern- und Studienerfolg von Studierenden herauszufinden und geeignete Maßnahmen zur Unterstützung von Studierenden abzuleiten. Zwei Projekte, die sich Fragen zum Thema Studienerfolg widmen, wurden vom österreichischen BMBWF im Rahmen der Ausschreibung "Digitale und soziale Transformation in der Hochschulbildung" kofinanziert. Die beiden Projekte "Learning Analytics- Studierende im Fokus" und "PASSt - Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement" fokussieren auf unterschiedliche Handlungsfelder und wurden zur Generierung von Synergieeffekten konzeptionell verzahnt, indem generische Herausforderungen gemeinsam bearbeitet und Lessons-Learned diskutiert wurden. Die Erkenntnisse der gemeinsamen Arbeitsgruppe mündeten in diese Arbeit, die Rahmen- und Gelingensbedingungen von Analytics-Projekten thematisiert, und anhand von exemplarischen Anwendungsszenarien eine Unterstützung bei der Implementierung bieten kann.
Erscheinungsdatum
Zusatzinfo Illustrationen
Verlagsort Münster
Sprache deutsch
Maße 170 x 240 mm
Einbandart kartoniert
Themenwelt Sozialwissenschaften Pädagogik Erwachsenenbildung
Sozialwissenschaften Soziologie Empirische Sozialforschung
Schlagworte Academic Analytics • Analytics-Projekte • Empirische Bildungsforschung • Erwachsenenbildung • generalized additive models • Gradient-Boosting-Machine-Modell • KI und Studienerfolg • Logistische Regression • Modellierung von Studienerfolg • ols-regression • Open Source Analytics • Prognosemodelle • Prüfungsaktivität • random forest • Students@Risk • Studienerfolgsmessung • Support Vector Machine
ISBN-10 3-8309-4883-2 / 3830948832
ISBN-13 978-3-8309-4883-4 / 9783830948834
Zustand Neuware
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