TY - THES A1 - Pohlenz, Philipp T1 - Datenqualität als Schlüsselfrage der Qualitätssicherung von Lehre und Studium an Hochschulen T1 - Data Quality as a key issue of quality assurance in higher education T2 - Potsdamer Beiträge zur Lehrevaluation N2 - Hochschulen stehen zunehmend vor einem Legitimationsproblem bezüglich ihres Umgangs mit (öffentlich bereit gestellten) Ressourcen. Die Kritik bezieht sich hauptsächlich auf den Leistungsbereich der Lehre. Diese sei ineffektiv organisiert und trage durch schlechte Studienbedingungen – die ihrerseits von den Hochschulen selbst zu verantworten seien – zu langen Studienzeiten und hohen Abbruchquoten bei. Es wird konstatiert, dass mit der Lebenszeit der Studierenden verantwortungslos umgegangen und der gesellschaftliche Ausbildungsauftrag sowohl von der Hochschule im Ganzen, als auch von einzelnen Lehrenden nicht angemessen wahrgenommen werde. Um die gleichzeitig steigende Nachfrage nach akademischen Bildungsangeboten befriedigen zu können, vollziehen Hochschulen einen Wandel zu Dienstleistungsunternehmen, deren Leistungsfähigkeit sich an der Effizienz ihrer Angebote bemisst. Ein solches Leitbild ist von den Steuerungsgrundsätzen des New Public Management inspiriert. In diesem zieht sich der Staat aus der traditionell engen Verbindung zu den Hochschulen zurück und gewährt diesen lokale Autonomie, bspw. durch die Einführung globaler Haushalte zu ihrer finanziellen Selbststeuerung. Die Hochschulen werden zu Marktakteuren, die sich in der Konkurrenz um Kunden gegen ihre Wettbewerber durchsetzen, indem sie Qualität und Exzellenz unter Beweis stellen. Für die Durchführung von diesbezüglichen Leistungsvergleichen werden unterschiedliche Verfahren der Evaluation eingesetzt. In diese sind landläufig sowohl Daten der Hochschulstatistik, bspw. in Form von Absolventenquoten, als auch zunehmend Befragungsdaten, meist von Studierenden, zur Erhebung ihrer Qualitätseinschätzungen zu Lehre und Studium involviert. Insbesondere letzteren wird vielfach entgegen gehalten, dass sie nicht geeignet seien, die Qualität der Lehre adäquat abzubilden. Vielmehr seien sie durch subjektive Verzerrungen in ihrer Aussagefähigkeit eingeschränkt. Eine Beurteilung, die auf studentischen Befragungsdaten aufsetzt, müsse entsprechend zu Fehleinschätzungen und daraus folgend ungerechten Leistungssanktionen kommen. Im Sinne der Akzeptanz von Verfahren der Evaluation als Instrument hochschulinterner Qualitätssicherungs- und –entwicklungsprozesse ist daher zu untersuchen, inwieweit Beeinträchtigungen der Validität von für die Hochschulsteuerung eingesetzten Datenbasen deren Aussagekraft vermindern. Ausgehend von den entsprechenden Ergebnissen sind Entwicklungen der Verfahren möglich. Diese Frage steht im Zentrum der vorliegenden Arbeit. N2 - Universities encounter public debate on the effectivenes of their handling of public funds. Criticism mainly refers to higher education which is regarded as ineffectively organised and -due to bad learning conditions- contributing to excessively long study times and student drop out. An irresponsible handling of students' life time is detected and it is stated that universities as institutions and individual teachers do not adquately meet society's demands regarding higher education quality. In order to respond to the raising request of higher education services, universities are modified to service-oriented "enterprises" which are competing with other institutions for "customers" by providing the publicly requested evidence of quality and excellencec of their educational services. For the implementation of respective quality comparisons, different procesures of educational evaluation are being established. Higher education statistics (students/graduates ratios) and -increasingly- students' surveys, inquiring their quality appraisals of higher education teaching are involved in these procedures. Particularly the latter encounter controverse debate on their suitability to display the quality of teaching and training adequately. Limitations of their informational value is regarded to stem from subjective distortions of the collected data. Quality assessments and respective sanctions thus are deemed by those who are evaluated to potentially result in misjudgments. In order to establish evaluation procedures as an accepted instrument of internal quality assurance and quality development, data quality and the validity concerns need to be inquired carefully. Based on respective research results, further developments and improvements of the evaluation procedures can be achieved. T3 - Potsdamer Beiträge zur Lehrevaluation - 3 KW - Lehrevaluation KW - Qualitätssicherung KW - Hochschulsteuerung KW - Datenqualität KW - Validität KW - Evaluation KW - Quality Assurance KW - Higher Education Management KW - Data Quality KW - Validity Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-19755 SN - 978-3-940793-48-5 SN - 1862-8664 SN - 1614-0273 IS - 3 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Draisbach, Uwe A1 - Naumann, Felix A1 - Szott, Sascha A1 - Wonneberg, Oliver T1 - Adaptive windows for duplicate detection N2 - Duplicate detection is the task of identifying all groups of records within a data set that represent the same real-world entity, respectively. This task is difficult, because (i) representations might differ slightly, so some similarity measure must be defined to compare pairs of records and (ii) data sets might have a high volume making a pair-wise comparison of all records infeasible. To tackle the second problem, many algorithms have been suggested that partition the data set and compare all record pairs only within each partition. One well-known such approach is the Sorted Neighborhood Method (SNM), which sorts the data according to some key and then advances a window over the data comparing only records that appear within the same window. We propose several variations of SNM that have in common a varying window size and advancement. The general intuition of such adaptive windows is that there might be regions of high similarity suggesting a larger window size and regions of lower similarity suggesting a smaller window size. We propose and thoroughly evaluate several adaption strategies, some of which are provably better than the original SNM in terms of efficiency (same results with fewer comparisons). N2 - Duplikaterkennung beschreibt das Auffinden von mehreren Datensätzen, die das gleiche Realwelt-Objekt repräsentieren. Diese Aufgabe ist nicht trivial, da sich (i) die Datensätze geringfügig unterscheiden können, so dass Ähnlichkeitsmaße für einen paarweisen Vergleich benötigt werden, und (ii) aufgrund der Datenmenge ein vollständiger, paarweiser Vergleich nicht möglich ist. Zur Lösung des zweiten Problems existieren verschiedene Algorithmen, die die Datenmenge partitionieren und nur noch innerhalb der Partitionen Vergleiche durchführen. Einer dieser Algorithmen ist die Sorted-Neighborhood-Methode (SNM), welche Daten anhand eines Schlüssels sortiert und dann ein Fenster über die sortierten Daten schiebt. Vergleiche werden nur innerhalb dieses Fensters durchgeführt. Wir beschreiben verschiedene Variationen der Sorted-Neighborhood-Methode, die auf variierenden Fenstergrößen basieren. Diese Ansätze basieren auf der Intuition, dass Bereiche mit größerer und geringerer Ähnlichkeiten innerhalb der sortierten Datensätze existieren, für die entsprechend größere bzw. kleinere Fenstergrößen sinnvoll sind. Wir beschreiben und evaluieren verschiedene Adaptierungs-Strategien, von denen nachweislich einige bezüglich Effizienz besser sind als die originale Sorted-Neighborhood-Methode (gleiches Ergebnis bei weniger Vergleichen). T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 49 KW - Informationssysteme KW - Datenqualität KW - Datenintegration KW - Duplikaterkennung KW - Duplicate Detection KW - Data Quality KW - Data Integration KW - Information Systems Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-53007 SN - 978-3-86956-143-1 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -