Konferenzbeitrag
Klausurprognose mit Hilfe von E-Assessment-Nutzerdaten
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Text/Conference Paper
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Datum
2018
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Verlag
Gesellschaft für Informatik e.V.
Zusammenfassung
Elektronisches Assessment wird heutzutage verbreitet genutzt. Die dabei anfallenden Nutzerdaten geben Einblicke zum Lernverhalten der Studierenden. Wir analysieren die Daten mit Hilfe von Data Mining Methoden dahingehend einen eventuellen Erfolg in der Abschlussklausur vorzeitig vorherzusagen. Es zeigt sich, dass bereits während des Semesters eine hohe Prognosegenauigkeit vorliegt. Die entsprechenden Vorhersagen lassen sich für ein Frühwarnsystem nutzen, um die Studierenden in ihrer Lernbereitschaft zu motivieren.