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<div class="csl-entry">Spörk, J., Ledermüller, K., Krikawa, R., Wurzer, G., & Tauböck, S. (2021). Analyse von Studierbarkeit mittels Prognose- und Simulationsmodellen. <i>Zeitschrift für Hochschulentwicklung</i>, <i>16</i>(4), 163–182. https://doi.org/10.3217/zfhe-16-04/09</div>
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/187688
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dc.description.abstract
Ergebnisindikatoren von Studierbarkeit können als studienerfolgsrelevante Kenngrößen operationalisiert und dadurch modelliert und prognostiziert werden. Im vorliegenden Papier wird gezeigt, wie die Wahl eines passenden Machine-Learning-Verfahrens sowohl die Prognose individueller Studierbarkeit mit einer Treffsicherheit von fast 90%, als auch die Identifizierung von Einflussfaktoren auf individuelle Studierbarkeit ermöglicht. Weiters wird eine konzeptionelle Verschränkung des Prognosemodells mit einem Simulationsmodell diskutiert, um die strukturelle Dimension von Studierbarkeit analysieren zu können.
de
dc.language.iso
de
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dc.publisher
Forum Neue Medien in der Lehre Austria
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dc.relation.ispartof
Zeitschrift für Hochschulentwicklung
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dc.rights.uri
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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dc.subject
Learning Analytics
en
dc.subject
Studierbarkeit
de
dc.subject
Machine Learning
en
dc.subject
Agentenbasierte Simulation
de
dc.subject
Datenmodellierung
de
dc.subject
Hochschullehre
de
dc.title
Analyse von Studierbarkeit mittels Prognose- und Simulationsmodellen
de
dc.type
Article
en
dc.type
Artikel
de
dc.rights.license
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
en
dc.rights.license
Creative Commons Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International
de
dc.contributor.affiliation
Vienna University of Economics and Business, Austria
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dc.contributor.affiliation
Vienna University of Economics and Business, Austria
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dc.contributor.affiliation
Vienna University of Economics and Business, Austria
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dc.description.startpage
163
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dc.description.endpage
182
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dcterms.dateSubmitted
2021-09
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dc.rights.holder
Projektkonsortium "PASSt - Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement" - TU Wien und WU Wien - Projektleiterin Shabnam Tauböck (shabnam.tauboeck@tuwien.ac.at).
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dc.type.category
Original Research Article
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tuw.container.volume
16
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tuw.container.issue
4
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tuw.container.isbn
9783755759256
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true
-
tuw.peerreviewed
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C6
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tuw.researchTopic.name
Modeling and Simulation
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100
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Zeitschrift für Hochschulentwicklung
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E060-02-1 - Fachgruppe Studienbezogenes Daten- und Projektmanagement
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tuw.publication.orgunit
E060-02-2 - Fachgruppe Qualitätsmanagement und strategische Projekte in der Lehre
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tuw.publisher.doi
10.3217/zfhe-16-04/09
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dc.date.onlinefirst
2021-12
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dc.identifier.eissn
2219-6994
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AC17204159
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dc.description.numberOfPages
20
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tuw.author.orcid
0000-0002-2535-840X
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dc.rights.identifier
CC BY-NC-ND 4.0
en
dc.rights.identifier
CC BY-NC-ND 4.0
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Informatik
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Mathematik
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Publications
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application/pdf
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with Fulltext
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research article
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Open Access
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http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
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open
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crisitem.author.dept
Vienna University of Economics and Business
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crisitem.author.dept
Vienna University of Economics and Business
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crisitem.author.dept
Vienna University of Economics and Business
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crisitem.author.dept
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