Studienabbrecher per Algorithmus ermitteln! | StudiBlog
Home » Studibeiträge » Algorithmus kann Studienabbrecher im Voraus ausmachen
studienabbrecher werden per algorithmus ermittelt

Algorithmus kann Studienabbrecher im Voraus ausmachen

Die Zahlen stimmen nachdenklich: Jahr für Jahr brechen 28 Prozent der Studierenden in Deutschland ihr Studium ab. Das hat das Deutsche Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung herausgefunden. Die Gründe sind vielfältig. Neben verhauenen Prüfungen und schwierigem Stoff sind es oft auch finanzielle Gründe, die zur Aufgabe des Studiums führen. Besonders ärgerlich ist dabei, dass sich viele Studenten erst nach mehreren Semestern dazu entschließen. Zwar wirft ein großer Teil der Studierenden schon im ersten Studienjahr das Handtuch. Doch für immerhin 12 Prozent der Studienabbrecher kommt das vorzeitige Ende erst nach mehr als elf Semestern. Das verbaut ganze Lebensplanungen. Um der Sache auf den Grund zu gehen, hat das Institut of Technology (KIT) in Karlsruhe einen Algorithmus entwickelt. Er soll voraussagen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass es bereits im ersten Semester zum Abbruch eines Studiums kommt.

Eine besonders wichtige Kennzahl

Dabei stellt sich natürlich die Frage, wie künstliche Intelligenz arbeitet. Was versetzt sie in die Lage, genau voraussagen zu können, welche Studenten scheitern und welche es bis zum Ende der Uniausbildung schaffen? Offensichtlich ist es noch nicht einmal nötig, zusätzlich bestimmte Daten zu sammeln. Der Algorithmus kommt nach Aussage der Wissenschaftler mit den Informationen aus, die von den Studieneinrichtungen ohnehin erhoben werden. Und das sind neben den biografischen Daten der Studierenden nur die Leistungsübersichten. Die aber scheinen besonders wichtig zu sein. Denn auf der Grundlage der Ergebnisse in ausgewählten Tests ist das Programm in der Lage, mit einer Trefferquote von immerhin bis zu 85 Prozent die Studienabbrecher zu identifizieren.

Weniger als Herkunft und Alter geben natürlich die Noten über die Wahrscheinlichkeit eines Abbruchs Auskunft. Beispiel Wirtschaftsingenieurwesen: Schreibt hier ein Student im Fachbereich „Operations Research“ schlechte Noten, sieht es voraussichtlich schlecht für seinen Abschluss aus. Es sind immerhin 95 Prozent der Voraussagen, die nach drei Fachsemestern eintreffen. Dabei bewertet künstliche Intelligenz nicht einmal einzelne Individuen. Es sind die riesigen Mengen von Daten, in denen sie bestimmte Muster erkennt. Diese Muster wiederum kann man dann auf den Einzelnen herunterbrechen. Und beim vorhergesagten Ausfall von Studenten besteht eben ein klares negatives Verhältnis zwischen der Anzahl an bestandenen Tests und Prüfungen und dem Studienabbruch.

Studienabbrecher – Hoffnung für späte Semester

Der Algorithmus soll eigentlich nicht denjenigen Studenten helfen, die ihr Studium bereits nach recht kurzer Zeit aufgeben. Denn diese Studienabbrecher finden erfahrungsgemäß schnell ein anderes Ziel auf ihrem Lebensweg. Die Forschung der Wissenschaftler soll all jenen Hoffnung vermitteln, die sich lange von Semester zu Semester durchhangeln und damit zu viel Lebenszeit verschwenden. Denn sie sind es, die ohne Abschluss dastehen. Ihnen muss früher geholfen werden. Das ist allerdings nicht möglich, wenn man sie nicht ausmachen kann, weil sie unter dem Radar bleiben. Identifiziert man sie jedoch früh genug und spricht sie direkt an, können Hilfen angeboten und Probleme beseitigt werden. Ohne zusätzliches Geld geht das jedoch nicht. So braucht es etwa Mitarbeiter, die Daten lesen und auswerten können und die sich mit den Betroffenen zusammensetzen. In der Wirklichkeit ist das noch nicht angekommen. Denn noch ist kaum jemand bereit, Mittel zu investieren.

Über Studiblog Staff

Schau mal

Rezept für gesunde Gerichte

Schnelle und einfache Rezepte für Studenten und Ungeübte – Drei gesunde Gerichte

Die Zeit ist knapp, der Geldbeutel nicht mehr ganz so voll und der Hunger groß. …



Für eine uneingeschränkte Nutzung unserer Website werden Cookies benötigt. Bitte stimme der Verwendung von Cookies zu, um alle Funktionen der Website nutzen zu können. Weitere Informationen

Cookies sind kleine Dateien, die es ermöglichen, auf dem Zugriffsgerät der Nutzer (PC, Smartphone o.ä.) spezifische, auf das Gerät bezogene Informationen zu speichern. Sie dienen zum einem der Benutzerfreundlichkeit von Webseiten und damit den Nutzern (z.B. Speicherung von Logindaten). Zum anderen dienen sie, um die statistische Daten der Webseitennutzung zu erfassen und sie zwecks Verbesserung des Angebotes analysieren zu können. Die Nutzer können auf den Einsatz der Cookies Einfluss nehmen. Die meisten Browser verfügen eine Option mit der das Speichern von Cookies eingeschränkt oder komplett verhindert wird. Allerdings wird darauf hingewiesen, dass die Nutzung und insbesondere der Nutzungskomfort ohne Cookies eingeschränkt werden. Mit dem Aufenthalt auf dieser Website akzeptieren Sie die Verwendung von Cookies.

Schließen