DiSEA
Digitale Studiengänge - Analyse von Erfolgs- und Abbruchfaktoren
Beuth Hochschule für Technik Berlin; Technische Hochschule Lübeck
Vor dem Hintergrund wenig zur Verfügung stehender personalisierter Informationen für die Vorhersage von Studienabbrüchen in digitalen Studienformaten zielt das Projekt DiSEA darauf ab, aus der Analyse verfügbarer Daten die wesentlichen Indikatoren für Erfolg bzw. Misserfolg zu identifizieren und darauf aufbauend Vorhersagen u.a. über Dashboards zur Verfügung zu stellen. Erfahrungen aus der Datenanalyse und der Entwicklung der Vorhersagemodelle sollen in die Entwicklung eines integrierten Modells zur Vorhersage von Studienerfolg in digitalen Lernformaten einfließen. Analyseergebnisse und Vorhersagen werden in einem Dashboard zur Verfügung gestellt, wodurch die Selbstreflexion der Studierenden verbessert werden soll. Um die gewonnenen Erkenntnisse in praktische Veränderungen umsetzen zu können, wird von Beginn an eine Vielzahl an Akteuren an den Hochschulen beteiligt.
Schlagworte: Studienerfolg, Datenanalyse, Vorhersagemodelle, maschinelles Lernen
Zuwendungsempfänger
Beuth Hochschule für Technik Berlin; Technische Hochschule Lübeck
Verbundleitung: Prof. Dr. Agathe Merceron; Teilprojektleitung: Prof. Dr. rer. nat. Monique Janneck
FKZ: 16PX21001A; 16PX21001B
Betrag: 892.418,30 EUR
Laufzeit: 01.02.2021 – 30.09.2024
