Fakultät für Wirtschaftswissenschaft – Schumpeter School of Business and Economics Institut für Bildungsforschung
in der School of Education
Gefahr erkannt, Gefahr gebannt!?
Maschinelle Früherkennung abbruchgefährdeter Studierender
Kerstin Schneider, Johannes Berens, Simon Görtz BMBF Transfertagung
27.04.2021 online
1. Motivation
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1. Motivation
Hochschulfinanzierung und Studienabbruch
Hochschulfinanzierung in §3 III des „Zukunftsvertrag Studium und Lehre stärken“:
Der Anteil an den im jeweiligen Jahr bereitgestellten Bundesmitteln, der für ein Land höchstens zur Verfügung steht, bemisst sich (…) an den bundesweiten
Zahlen der folgenden gewichteten Parameter (gemäß amtlicher Statistik):
a) Studienanfängerinnen und Studienanfänger (Gewichtung: 20%) b) Studierende im Wintersemester innerhalb der Regelstudienzeit (Gewichtung 60%)
c) Absolventinnen und Absolventen (Gewichtung: 20%)
1. Motivation
Paradigmenwechsel Studienabbruch
(Gaebel et al., 2012)
Intensivieren der Bemühungen zur Prävention von Studienabbrüche
(Bowen et al., 2009; Bound et al., 2010)
fachliche Beratung psychologische persönliche Beratung Beratung
Angebot an alle Studierende
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1. Motivation
Partnerhochschulen:
• Staatliche Universität (UNI):
• 23.000 Studierende
• 90 Bachelorstudiengänge, keine Studiengebühren
• Private Fachhochschule (FH):
• 6.700 Studierende
• 26 Bachelorstudiengänge; Studiengebühren
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2. Konzeption eines Frühwarnsystems
2. Konzeption eines Frühwarnsystems
Sind Studierendendaten Ehemaliger verfügbar?
(labeled data)
Merkmale und Schwellenwerte
erlernen (endogen)
Merkmale und Schwellenwerte anders bestimmen
(exogen)
Prognose des Studienabbruchs
Unterstützung gefährdeter Studierender Vermeidung Abbruch / Beschleunigung Abbruch
ja nein
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2. Konzeption eines Frühwarnsystems
UNI FH
1. Semester 75% 65%
2. Semester 82% 80%
3. Semester 84% 87%
Genauigkeit des Frühwarnsystems
3. Prognoserelevante Informationen
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3. Prognoserelevante Informationen in FragSte
Semester: 0 1 2 3
Variable Rang Rang Rang Rang
Demografische Informationen 3 4 5 6
Leistungen vor Studienstart 2 3 4 5
Entscheidungen bei
Studienstart 1 2 3 4
Leistungen des 1. Semesters 1 2 3
Leistungen des 2. Semesters 1 2
Leistungen des 3. Semesters 1
Ab dem vollendeten zweiten Semester genügen datensparsamere Frühwarnsysteme, die auf Leistungsdaten basieren
4. Der “richtige” Zeitpunkt
Gefahr erkannt, Gefahr gebannt!? Folie 13 77%
53%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
0. Sem 1. Sem 2. Sem 3. Sem 4. Sem 5. Sem 6. Sem 7. Sem 8. Sem 9. Sem 10. Sem 11. Sem 12. Sem 13. Sem 14. Sem 15. Sem 16. Sem 17. Sem 18. SemSU PUAS
Zwischen dem zweiten und dritten Semester haben 50% der Abbrecher die UNI verlassen.
4. Der „richtige“ Zeitpunkt
Verbleibende Abbrecher
4. Der „richtige“ Zeitpunkt
79,61% 90,04%
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
120,00%
Datenverfügbarkeit der Prüfungsphase WiSe 17/18
angetretene Prüfungen bewertete Prüfungenen
Klausurphase Vorlesungszeitx x
Prognosen, basierend auf Leistungsdaten des ersten Semesters, können im letzten Drittel des zweiten
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4. Der „richtige“ Zeitpunkt
Außerdem:
• Nur 10,09% inaktiver Erstsemester beenden das Studium erfolgreich
• 70,08% der Studierenden, die im ersten Semester mindestens eine
Prüfung bestanden haben, schließen das Studium erfolgreich ab
5. Offene Fragen/Ausblick
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• Jede Hochschule ist anders – there is no „one size fits all“
• Maschinelles Lernen bietet notwenige Flexibilität
• Warten auf Prüfungsdaten kann zu spät sein
• Frühsterkennung basierend auf Anmeldeverhalten und digitalem Lernverhalten ist vielversprechend
Aber: Heißt Gefahr erkannt auch wirklich Gefahr gebannt?
• Wie können abbruchgefährdete Studierende effizient erreicht werden?
• Wollen abbruchgefährdete Studierende überhaupt erreicht werden?
Es geht weiter: FragSte_zWei
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