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<div class="csl-entry">Tauböck, S., Schöfecker, A., Ledermüller, K., Krakovsky, M., Sharma, S., Reismann, M., Marschnigg, C. G., Mühlbacher, G., Spörk, J., Schadler, M., & Wurzer, G. (2023). PASSt – Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement. <i>Zeitschrift für Hochschulentwicklung</i>, <i>18</i>(Sonderheft Hochschullehre), 251–277. https://doi.org/10.3217/zfhe-SH-HL/13</div>
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/177477
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Hochschulen haben zunehmendes Interesse daran, den Studienerfolg ihrer Studierenden analysieren und quantifizieren zu können. In diesem Zusammenhang versucht das Projekt PASSt – Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement – einen Rahmen für die empirische Analyse und Vorhersage des Studienerfolges herzustellen: Studenten- und Studiendaten werden in eine generische Datenstruktur importiert, auf die Machine Learning und Simulationen angewendet werden. Die beiden wichtigsten Ergebnisse der Anwendung dieser Ansätze sind eine Vorhersage des Studienerfolgs und eine Strukturanalyse von Lehrplänen, die zur Verbesserung der Studienbedingungen für Studierende genutzt werden können. Das Framework verfügt darüber hinaus über eine zusammenfassende Visualisierung, die eine einfache Interpretation und Nutzung der Ergebnisse für die Curriculumsplanung ermöglicht.
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Forum Neue Medien in der Lehre Austria
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Zeitschrift für Hochschulentwicklung
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Studierbarkeit
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Studienerfolg
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Machine Learning
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PASSt – Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement
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Article
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Artikel
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dc.rights.license
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
en
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Creative Commons Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International
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dc.contributor.affiliation
Johannes Kepler University of Linz, Austria
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Vienna University of Economics and Business, Austria
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Vienna University of Economics and Business, Austria
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Johannes Kepler University of Linz, Austria
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Vienna University of Economics and Business, Austria
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2023
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Projektkonsortium: TU Wien, WU Wien, JKU Linz, im Auftrag des österreichischen Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung
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Original Research Article
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18
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9783756248216
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Vienna University of Economics and Business
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E620 - Vizerektorat Studium und Lehre
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E060-02 - Fachbereich Qualitätsmanagement und Strategieentwicklung in der Lehre
