Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg
Bartok, Larissa, Spörk, Julia, Gleeson, Robin, Krakovsky, Maria, Ledermüller, Karl
Produktnummer:
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| Autor: | Bartok, Larissa Gleeson, Robin Krakovsky, Maria Ledermüller, Karl Spörk, Julia |
|---|---|
| Themengebiete: | Analytics-Projekte Generalized additive models Gradient-Boosting-Machine-Modell Logistische Regression Modellierung von Studienerfolg OLS-Regression Prognosemodelle Random Forest Studienerfolgsmessung Support Vector Machine |
| Veröffentlichungsdatum: | 25.07.2024 |
| EAN: | 9783830948834 |
| Sprache: | Deutsch |
| Seitenzahl: | 78 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Waxmann |
| Untertitel: | Erfahrungen in den Projekten „Learning Analytics – Studierende im Fokus“ und „PASSt – Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement“ |
Produktinformationen "Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg"
Dieser Erfahrungsbericht will einen Überblick zum methodischen Instrumentarium geben, das Anwender*innen bei der Modellierung von Studienerfolg zur Verfügung steht. Dabei werden nicht nur theoretische Überlegungen zur Modellierung diskutiert, sondern auch konkret illustriert, wie entlang von beschreibenden oder prädiktiven Anwendungsszenarien modellbasierte Analytics-Instrumente eingesetzt werden können.
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