Die Prognose von Studienerfolg und Studienabbruch auf Basis von Umfrage- und administrativen Prüfungsdaten

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2020-12-03 DOI:10.1007/s11943-020-00278-5

Sören Pannier, Ulrich Rendtel, Hartmut Gerks

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Abstract

Zusammenfassung

Die Messung von Studienerfolg bzw. Studienabbruch erfolgt häufig retrospektiv anhand von Exmatrikulierten-Befragungen. Diese Erhebungen sind jedoch mit hohen Nonresponse-Raten verknüpft. Auch die retrospektive Selbsteinschätzung unterliegt Erinnerungsfehlern. Alternativ findet man auch prospektive Ansätze im Rahmen von Panelerhebungen, die jedoch von Stichprobenausfällen zwischen den Befragungswellen betroffen sind.

Dieser Artikel präsentiert einen neuen prospektiven Ansatz auf Basis von administrativen Prüfungsdaten und Umfragedaten. Hintergrundinformationen über die Studierenden werden zu Beginn des zweiten Fachsemesters im Rahmen einer Hörsaalbefragung erhoben. Die notwendige Einwilligung der Studierenden zur Verknüpfung mit den Prüfungsdaten wird fast immer erreicht, so dass der Einfluss von Hintergrundmerkmalen, Nebentätigkeit während des Studiums sowie der Studienmotivation auf den Studienabschluss ohne Stichprobenausfälle analysiert werden kann.

Dieser Ansatz wurde erstmalig am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der FU Berlin realisiert. Der Aufsatz beschreibt die Durchführung dieses Konzepts sowie Analyseergebnisse für den Studienverlauf und Studienabbrüche. Im Ergebnis erhalten wir, dass sich ein Studienabbruch schon in der Studieneingangsphase anhand der erworbenen Leistungspunkte und der Selbsteinschätzung der Studierenden sehr genau vorhersagen lässt. Hingegen liefern die Schulnote und die sozialen Hintergrundmerkmale keine zusätzliche Information für einen Studienabbruch.

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基于调查和行政考试数据预测学习成功率和辍学率

总结学习成功或成功的衡量标准。毕业典礼通常是在录取调查的基础上进行的。然而，这些调查与高的未答复率有关。回顾性自我评估也会出现记忆错误。或者，也可以在小组调查中找到前瞻性方法，但这些方法会受到调查波之间样本失败的影响。本文基于行政审计数据和调查数据提出了一种新的前瞻性方法。作为报告厅调查的一部分，将在第二学期开始时收集学生的背景信息。几乎总是获得学生链接到考试数据的必要同意，这样就可以在没有样本失败的情况下分析背景特征、学习期间的次要活动以及学习动机对毕业的影响。柏林大学经济学系首次采用了这种方法。本文介绍了这一概念的实施，以及对学习过程和辍学者的分析结果。因此，我们发现，在最初的学习阶段，根据获得的学分和学生的自我评估，就可以非常准确地预测辍学。另一方面，学校的年级和社会背景特征并不能为辍学提供额外的信息。

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