SAM
Dropout phenomena in mathematics
Eberhard Karls University of Tübingen; University of Stuttgart
Die hohe Studienabbruchrate in der Mathematik und in naturwissenschaftlichen Studienfächern während der universitären B.Sc.-Phase sind ein gut bekanntes Phänomen (Heublein, 2014). Das Forschungsvorhaben "Studienabbruch in der Mathematik" widmet sich folgenden Fragen: a) Welche relative Bedeutung haben einzelne Prädiktoren des Studienabbruchs im Wechselwirkungsgeflecht multipler Ursachen? b) Wie lässt sich der Studienabbruch als Prozess (unter Berücksichtigung von Interdependenzen der Prädiktoren) modellieren? c) Wie lässt sich die Studienabbruchswahrscheinlichkeit im Regelbetrieb (gegeben sehr limitierte Ressourcen) mindern?
Die Modellierung des Studienabbruchs wird differenzierte Erkenntnisse über die temporalen Antezedenzien des Studienabbruchs liefern. Im ersten Schritt wird zunächst ein vorläufiges Prognosemodell erarbeitet (basierend auf den Reanalysen umfangreicher Datensätze). Dieses Ergebnis soll konkret am Standort Tübingen dazu verwendet werden, die multiplen Risikofaktoren an bestehenden Kohorten zunächst zu identifizieren und Vorhersagen zur Abbruchswahrscheinlichkeit zu leisten. Die Risikoeinschätzung ermöglicht eine Beratung gefährdeter Studierender. Im Zuge des Projektes werden weitere (semesterbegleitende) Daten gewonnen, Analysetechniken und die Identifikation von Risikokonstellationen verbessert werden, so dass eine gezieltere Ansprache Gefährdeter umgesetzt werden kann.
Das Teilvorhaben "Determinanten und Interventionseffekte" am Standort Stuttgart kann wiederum in zwei Teilprojekte untergliedert werden, welche parallel bearbeitet werden sollen. Für die Erstellung von zeitsensiblen Prognosemodellen des Studienabbruchs (TP1) sollen Kompetenzmessinstrumente entwickelt bzw. bestehende Instrumente adaptiert werden, um die fachspezifischen Leistungen der Studierenden im besonders abbruchrelevanten ersten Studienjahr differenziert zu erfassen. Parallel dazu soll in Anlehnung an den Cognitive Apprenticeship-Ansatz (e.g. Collins, Brown & Newman, 1989), welcher sich für die Kompetenz- und Motivationsförderung in mehreren Studien im berufsfachschulischen Bereich schon als wirksam erwiesen hat, eine Intervention im Experimental- und Kontrollgruppendesign entwickelt und durchgeführt werden, um die leistungs- und motivationsbedingten Abbrüche bzw. Studiengangwechsel in der Mathematik zu reduzieren (TP2).
Funding recipient(s)
Eberhard Karls University of Tübingen; University of Stuttgart
Management of the research alliance: Prof. Dr. Augustin Kelava
Funding code (FKZ): 16PX16008A; 16PX16008B
Amount: 652.447,19 €
Term: 1 April 2017 – 31 March 2020
