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Monograph, Collected Work or primary publication accessible via
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-332634
DOI: 10.25656/01:33263; 10.31244/9783830998839
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-332634
DOI: 10.25656/01:33263; 10.31244/9783830998839
| Title |
Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg. Erfahrungen in den Projekten "Learning Analytics - Studierende im Fokus" und "PASSt - Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement" |
|---|---|
| Authors |
Bartok, Larissa  ;
Spörk, Julia;
Gleeson, Robin ;
Krakovsky, Maria  ;
Ledermüller, Karl |
| Source | Münster ; New York : Waxmann 2024, 77 S. |
| Document | full text (20.516 KB) |
| License of the document |
|
| Keywords (German) | Bildungsforschung; Empirische Forschung; Learning Analytics; Künstliche Intelligenz; Maschinelles Lernen; Prüfung; Regressionsanalyse; Messung; Studienerfolg; Erwachsenenbildung; Modellierung; Prognosemodell; Open Source; Statistische Methode; Hochschulbildung; Lernerfolg; Student; Prognose; Methodik; Analyse; Projekt; Österreich |
| sub-discipline | Empirical Educational Research Higher Education |
| Document type | Monograph, Collected Work or primary publication |
| ISBN | 978-3-8309-9883-9; 978-3-8309-4883-4; 9783830998839; 9783830948834 |
| Language | German |
| Year of creation | 2024 |
| review status | Publishing House Lectorship |
| Abstract (German): | 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. (DIPF/Orig.) |
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| Date of publication | 06.06.2025 |
| Citation | Bartok, Larissa; Spörk, Julia; Gleeson, Robin; Krakovsky, Maria; Ledermüller, Karl: Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg. Erfahrungen in den Projekten "Learning Analytics - Studierende im Fokus" und "PASSt - Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement". Münster ; New York : Waxmann 2024, 77 S. - URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-332634 - DOI: 10.25656/01:33263; 10.31244/9783830998839 |
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