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Erkenntnisse aus der Analyse von Studienverlaufsdaten als Grundlage für die Gestaltung von Beratungsangeboten
- Viele Studierende stoßen im Rahmen ihres Informatikstudiums auf Probleme und benötigen individuell bedarfsgerechte Unterstützung, um beispielsweise trotz gewisser Startschwierigkeiten ihr Studium erfolgreich zu Ende zu führen. In die damit verbundene Lern- bzw. Studienberatung fließen Empfehlungen zur weiteren Studienverlaufsplanung ein. Anhand einer Datenanalyse über den Prüfungsleistungsdaten der Studierenden überprüfen wir die hinter diesen Empfehlungen liegenden Hypothesen und leiten aus den dabei gewonnenen Erkenntnissen Konsequenzen für die Beratung ab. Insgesamt zeigt sich, dass sich nach den ersten Semestern ein mittlerer Bereich von Studierenden identifizieren lässt, bei denen Studienabbruch und Studienerfolg etwa gleich wahrscheinlich sind. Für diese Personengruppe ist Beratungsbedarf dringend gegeben. Gleichzeitig stößt die Datenanalyse auch an gewisse Grenzen, denn es zeigen sich insgesamt keine echt trennscharfen Muster, die frühzeitig im Studium eindeutig Erfolg oder Misserfolg prognostizieren. Dieses Ergebnis istViele Studierende stoßen im Rahmen ihres Informatikstudiums auf Probleme und benötigen individuell bedarfsgerechte Unterstützung, um beispielsweise trotz gewisser Startschwierigkeiten ihr Studium erfolgreich zu Ende zu führen. In die damit verbundene Lern- bzw. Studienberatung fließen Empfehlungen zur weiteren Studienverlaufsplanung ein. Anhand einer Datenanalyse über den Prüfungsleistungsdaten der Studierenden überprüfen wir die hinter diesen Empfehlungen liegenden Hypothesen und leiten aus den dabei gewonnenen Erkenntnissen Konsequenzen für die Beratung ab. Insgesamt zeigt sich, dass sich nach den ersten Semestern ein mittlerer Bereich von Studierenden identifizieren lässt, bei denen Studienabbruch und Studienerfolg etwa gleich wahrscheinlich sind. Für diese Personengruppe ist Beratungsbedarf dringend gegeben. Gleichzeitig stößt die Datenanalyse auch an gewisse Grenzen, denn es zeigen sich insgesamt keine echt trennscharfen Muster, die frühzeitig 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.…
Author details: | Axel BöttcherORCiDGND, Veronika ThurnerORCiD, Tanja Häfner, Sarah OttingerGND |
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URN: | urn:nbn:de:kobv:517-opus4-615693 |
DOI: | https://doi.org/10.25932/publishup-61569 |
ISBN: | 978-3-86956-548-4 |
ISSN: | 1868-0844 |
ISSN: | 2191-1940 |
Title of parent work (German): | Hochschuldidaktik Informatik HDI 2021 (Commentarii informaticae didacticae) |
Publisher: | Universitätsverlag Potsdam |
Place of publishing: | Potsdam |
Publication type: | Article |
Language: | German |
Date of first publication: | 2023/11/09 |
Publication year: | 2023 |
Publishing institution: | Universität Potsdam |
Publishing institution: | Universitätsverlag Potsdam |
Release date: | 2023/11/24 |
Tag: | Datenanalyse; Datenschutz; Erfolgsmessung; Learning Analytics; Studienverläufe |
Issue: | 13 |
Number of pages: | 20 |
First page: | 137 |
Last Page: | 156 |
RVK - Regensburg classification: | SR 910 |
Organizational units: | Extern / Extern |
DDC classification: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik |
Peer review: | Referiert |
Publishing method: | Universitätsverlag Potsdam |
Open Access / Gold Open-Access | |
Collection(s): | Universität Potsdam / Schriftenreihen / Commentarii informaticae didacticae (CID) / CID (2023) 13 / Diversität |
License (German): | CC-BY - Namensnennung 4.0 International |