Digitale Maßnahmen zur Flexibilisierung des Lernens an der Wirtschaftsuniversität Wien

An der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) werden bereits verschiedene digitale Maßnahmen gesetzt, um die Flexibilisierung von Lernen zu unterstützen. In diesem Werkstattbericht wird gezeigt, inwiefern diese Maßnahmen die Bedürfnisse der Studierenden hinsichtlich flexiblen Lernens aufgreifen. Die Daten aus den WU-Studierendenbefragungen zur Studienmitte wurden quantitativ und qualitativ ausgewertet, um die Bedürfnisse der Studierenden darzustellen und mit den individuellen Lebenskontexten der Studierenden zu analysieren. Die Ergebnisse dieser Untersuchung werden mit den Maßnahmen an der WU in Bezug gesetzt und zeigen ein aktuelles Bild zur Förderung flexiblen Lernens an der WU

Analyse von Studierbarkeit mittels Prognose- und Simulationsmodellen

Ergebnisindikatoren von Studierbarkeit können als studienerfolgsrelevante Kenngrößen operationalisiert und dadurch modelliert und prognostiziert werden. Im vorliegenden Papier wird gezeigt, wie die Wahl eines passenden Machine-Learning-Verfahrens sowohl die Prognose individueller Studierbarkeit mit einer Treffsicherheit von fast 90%, als auch die Identifizierung von Einflussfaktoren auf individuelle Studierbarkeit ermöglicht. Weiters wird eine konzeptionelle Verschränkung des Prognosemodells mit einem Simulationsmodell diskutiert, um die strukturelle Dimension von Studierbarkeit analysieren zu können

PASSt – Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement

Hochschulen haben zunehmendes Interesse daran, den Studienerfolg ihrer Studierenden analysieren und quantifizieren zu können. In diesem Zusammenhang versucht das Projekt PASSt – Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement – einen Rahmen für die empirische Analyse und Vorhersage des Studienerfolges herzustellen: Studenten- und Studiendaten werden in eine generische Datenstruktur importiert, auf die Machine Learning und Simulationen angewendet werden. Die beiden wichtigsten Ergebnisse der Anwendung dieser Ansätze sind eine Vorhersage des Studienerfolgs und eine Strukturanalyse von Lehrplänen, die zur Verbesserung der Studienbedingungen für Studierende genutzt werden können. Das Framework verfügt darüber hinaus über eine zusammenfassende Visualisierung, die eine einfache Interpretation und Nutzung der Ergebnisse für die Curriculumsplanung ermöglicht. Dieses Projekt wurde am 1. Juni 2023 im Rahmen einer Online-Veranstaltung des BMBWF präsentiert. Die Präsentationsunterlagen finden Sie hier