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Egetenmeier, A. (2018). Analyse des fachlichen Studienabbruchs an einer Hochschule. eleed, Iss. 12. (urn:nbn:de:0009-5-46635)

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RIS

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AU  - Egetenmeier, Armin
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TI  - Analyse des fachlichen Studienabbruchs an einer Hochschule
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VL  - 12
IS  - 2
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AB  - Der fachliche Studienabbruch insbesondere auf Grund von Schwierigkeiten im Grundlagenfach Mathematik stellt für die Hochschulen eine große Herausforderung dar, weshalb in der Studieneingangsphase unterschiedlichste Unterstützungsmaßnahmen für den Studieneinstieg angeboten werden. Meist werden diese jedoch ohne zugehörige, datengestützte Analyse durchgeführt, welche die Wirksamkeit der Unterstützung belegen könnten. Mit Hilfe einer umfangreichen Datenbasis bestehend aus Datensätzen aus Unterstützungsmaßnahmen kombiniert mit administrativen Datensätzen des Hochschulinformationssystems kann an der Hochschule Aalen die Personengruppe der fachlichen Studienabbrecher genau bestimmt werden. Diese Verknüpfung der Daten ist datenschutzrechtlich gesichert und ermöglicht die Untersuchung der Datensätze von aktuell über 5000 Studierenden. Der vorliegende Artikel beschreibt die geplanten Methoden zur Findung von Indikatoren dieser Studierenden, um einen drohenden Studienabbruch zukünftiger Studierender frühzeitig zu erkennen.
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ER  -

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AB Der fachliche Studienabbruch insbesondere auf Grund von Schwierigkeiten im Grundlagenfach Mathematik stellt für die Hochschulen eine große Herausforderung dar, weshalb in der Studieneingangsphase unterschiedlichste Unterstützungsmaßnahmen für den Studieneinstieg angeboten werden. Meist werden diese jedoch ohne zugehörige, datengestützte Analyse durchgeführt, welche die Wirksamkeit der Unterstützung belegen könnten. Mit Hilfe einer umfangreichen Datenbasis bestehend aus Datensätzen aus Unterstützungsmaßnahmen kombiniert mit administrativen Datensätzen des Hochschulinformationssystems kann an der Hochschule Aalen die Personengruppe der fachlichen Studienabbrecher genau bestimmt werden. Diese Verknüpfung der Daten ist datenschutzrechtlich gesichert und ermöglicht die Untersuchung der Datensätze von aktuell über 5000 Studierenden. Der vorliegende Artikel beschreibt die geplanten Methoden zur Findung von Indikatoren dieser Studierenden, um einen drohenden Studienabbruch zukünftiger Studierender frühzeitig zu erkennen.
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Full Metadata

Bibliographic Citation	e-learning and education, Iss. 12
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Author	Armin Egetenmeier
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Abstract	Der fachliche Studienabbruch insbesondere auf Grund von Schwierigkeiten im Grundlagenfach Mathematik stellt für die Hochschulen eine große Herausforderung dar, weshalb in der Studieneingangsphase unterschiedlichste Unterstützungsmaßnahmen für den Studieneinstieg angeboten werden. Meist werden diese jedoch ohne zugehörige, datengestützte Analyse durchgeführt, welche die Wirksamkeit der Unterstützung belegen könnten. Mit Hilfe einer umfangreichen Datenbasis bestehend aus Datensätzen aus Unterstützungsmaßnahmen kombiniert mit administrativen Datensätzen des Hochschulinformationssystems kann an der Hochschule Aalen die Personengruppe der fachlichen Studienabbrecher genau bestimmt werden. Diese Verknüpfung der Daten ist datenschutzrechtlich gesichert und ermöglicht die Untersuchung der Datensätze von aktuell über 5000 Studierenden. Der vorliegende Artikel beschreibt die geplanten Methoden zur Findung von Indikatoren dieser Studierenden, um einen drohenden Studienabbruch zukünftiger Studierender frühzeitig zu erkennen. The discontinuation of studies, due to difficulties in basic mathematical knowledge, is a major challenge for universities, which is why various support measures are offered during the study entry phase. Usually the support opportunities are carried out without an accompanying, data-based analysis that could prove the effectiveness of the support. With the help of a comprehensive data base consisting of data sets from support measures combined with administrative data sets of the Student information system, the group of student drop-outs can be precisely determined at the Aalen University of Applied Sciences. This linking of the data is protected by data protection law and enables the investigation of the data sets of currently over 5000 students. The present article describes the planned methods for the identification of indicators of these students in order to recognize approaching drop-out at an early stage for future students.
Subject	Mathematik, Studienabbrecher, Studieneingangsphase, Unterstützungsmaßnahmen, data mining, e-learning, mathematics, student drop-out, study entry phase, support measures
Classified Subjects	ddc 004, data processing, computer science 153.15, learning 371.22, student aid and cooperative education 371.2913, dropouts 371.358, electronic distance education pacs A0200, mathematical methods C6160, database management systems D2080, information services and database systems in it
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