Datamining über Studienverlaufsdaten zum Zweck einer Erfolgsprognose - Oliver Steenbuck (2016)
In dieser Arbeit werden am Beispiel des Studiengangs Technische Informatik der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Methoden des Educational Dataminings genutzt, um Studienerfolgsprognosen zu erstellen. Es wird gezeigt wie Studenten, aufbauend auf den Notendaten des ersten Studienjahrs, in eine erfolgreiche Klasse mit Abschluss und eine nicht erfolgreiche Klasse ohne Abschluss klassifiziert werden können. Auf dieser Klassifikation aufbauend wird untersucht ob ein Erkennen von erfolglosen Langzeitstudenten ebenfalls nach dem ersten Studienjahr möglich ist. Es werden Möglichkeiten diskutiert, statistische Daten zu nutzen um den individuellen Studienfortschritt eines Studenten genauer als derzeit möglich zu definieren.