@article{BoettcherThurnerHaefneretal.2023,
  author    = {B{\"o}ttcher, Axel and Thurner, Veronika and H{\"a}fner, Tanja and Ottinger, Sarah},
  title     = {Erkenntnisse aus der Analyse von Studienverlaufsdaten als Grundlage f{\"u}r die Gestaltung von Beratungsangeboten},
  series = {Hochschuldidaktik Informatik HDI 2021 (Commentarii informaticae didacticae)},
  journal   = {Hochschuldidaktik Informatik HDI 2021 (Commentarii informaticae didacticae)},
  number    = {13},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  isbn      = {978-3-86956-548-4},
  issn      = {1868-0844},
  doi       = {10.25932/publishup-61569},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-615693},
  pages     = {137 -- 156},
  year      = {2023},
  abstract  = {Viele Studierende stoßen im Rahmen ihres Informatikstudiums auf Probleme und ben{\"o}tigen individuell bedarfsgerechte Unterst{\"u}tzung, um beispielsweise trotz gewisser Startschwierigkeiten ihr Studium erfolgreich zu Ende zu f{\"u}hren. In die damit verbundene Lern- bzw. Studienberatung fließen Empfehlungen zur weiteren Studienverlaufsplanung ein. Anhand einer Datenanalyse {\"u}ber den Pr{\"u}fungsleistungsdaten der Studierenden {\"u}berpr{\"u}fen wir die hinter diesen Empfehlungen liegenden Hypothesen und leiten aus den dabei gewonnenen Erkenntnissen Konsequenzen f{\"u}r die Beratung ab. Insgesamt zeigt sich, dass sich nach den ersten Semestern ein mittlerer Bereich von Studierenden identifizieren l{\"a}sst, bei denen Studienabbruch und Studienerfolg etwa gleich wahrscheinlich sind. F{\"u}r diese Personengruppe ist Beratungsbedarf dringend gegeben. Gleichzeitig st{\"o}ßt die Datenanalyse auch an gewisse Grenzen, denn es zeigen sich insgesamt keine echt trennscharfen Muster, die fr{\"u}hzeitig im Studium eindeutig Erfolg oder Misserfolg prognostizieren. Dieses Ergebnis ist jedoch insofern erfreulich, als es bedeutet, dass jede:r Studierende:r auch nach einem suboptimalen Start ins Studium noch eine Chance auf einen Abschluss hat.},
  language  = {de}
}
@article{VogelsangBorowskiBuschhueteretal.2019,
  author    = {Vogelsang, Christoph and Borowski, Andreas and Buschh{\"u}ter, David and Enkrott, Patrick and Kempin, Maren and Kulgemeyer, Christoph and Reinhold, Peter and Riese, Josef and Schecker, Horst and Schr{\"o}der, Jan},
  title     = {Entwicklung von Professionswissen und Unterrichtsperformanz im Lehramtsstudium Physik},
  series = {Zeitschrift f{\"u}r P{\"a}dagogik},
  volume    = {65},
  journal   = {Zeitschrift f{\"u}r P{\"a}dagogik},
  number    = {4},
  publisher = {Beltz},
  address   = {Weinheim},
  issn      = {0044-3247},
  pages     = {473 -- 491},
  year      = {2019},
  abstract  = {Angehende Physiklehrkr{\"a}fte sollen im Rahmen ihres Studiums fachliches und fachdidaktisches Wissen erwerben, welches die Gestaltung lernf{\"o}rderlichen Unterrichts erm{\"o}glicht. Es ist allerdings empirisch nur wenig gekl{\"a}rt, wie sich dieses Wissen im Laufe des Studiums entwickelt und ob es zur Ausbildung von Handlungsf{\"a}higkeiten beitr{\"a}gt. Um derartige Wirkungsaussagen treffen zu k{\"o}nnen, m{\"u}ssen Instrumente entwickelt werden, die eine valide Testwertinterpretation zulassen. In diesem Beitrag werden auf Basis von im Projekt Profile-P+ entwickelten Instrumenten Validit{\"a}tsanalysen zur l{\"a}ngsschnittlichen Entwicklung des Professionswissens von Physiklehramtsstudierenden im Verlauf des Bachelorstudiums und ihrer F{\"a}higkeiten zur Planung und Reflexion von Physikunterricht sowie zum Erkl{\"a}ren von physikalischen Sachverhalten vor und nach dem Praxissemester dargestellt. Neben Wissenstests kamen standardisierte Performanztests zum Einsatz. Die vorliegenden Ergebnisse sprechen daf{\"u}r, dass die erhobenen Messwerte im Sinne von Wirkungsaussagen interpretiert werden k{\"o}nnen.},
  language  = {de}
}
@book{Holtmann2008,
  author    = {Holtmann, Dieter},
  title     = {Deskriptiv- und inferenzstatistische Modelle der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse},
  edition   = {5., ver{\"a}nd. Aufl.},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  isbn      = {978-3-940793-51-5},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-20182},
  publisher      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2008},
  abstract  = {F{\"u}r ein vertieftes Verst{\"a}ndnis der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse werden in der vorliegenden Arbeit die Deskriptivstatistik (beschreibende Statistik) und die Inferenzstatistik (schließende Statistik als Instrument zur Charakterisierung der Grundgesamtheit aufgrund einer Stichprobe) integriert dargestellt. Im Zentrum der Darstellung steht die Analyse von Zusammenh{\"a}ngen von Merkmalen in Stichprobe und Grundgesamtheit in Abh{\"a}ngigkeit vom erzielten Messniveau. Anhand verschiedener sozialwissenschaftlicher Fragestellungen werden daher die Messniveaus und Skalierungsverfahren diskutiert, die Verteilung interessierender Merkmale in Stichprobe und Grundgesamtheit, die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Auswahlverfahren zur Konstruktion von Stichproben, Sch{\"a}tz- und Testverfahren sowie insbesondere die verschiedenen Konzepte f{\"u}r die Zusammenhangsanalyse von Merkmalen.},
  subject      = {Datenanalyse},
  language  = {de}
}