Analyse von Studierbarkeit mittels Prognose- und Simulationsmodellen - Julia Spörk; Shabnam Tauböck; Karl Ledermüller; Robert Krikawa; Gabriel Wurzer (Forum Neue Medien in der Lehre Austria, 2021)
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.