Entdeckung der Ursachen für akademischen Verbleib
Einsatz von maschinellem Lernen
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In den letzten Jahren sind die Hochschuleinrichtungen mit großen Problemen konfrontiert, die durch Studienabbrüche verursacht werden. Vor diesem Hintergrund haben sich mehrere Forscher der Erforschung der Ursachen und der Verhinderung von Studienabbrüchen gewidmet, und Data Mining im Bildungsbereich kann bei diesem Prozess helfen. Um jedoch zufriedenstellende Ergebnisse mit Data Mining im Zusammenhang mit Studienabbrüchen zu erzielen, muss man wissen, welche Data-Mining-Ressourcen am besten eingesetzt werden können. Daher wurde in diesem Beitrag eine systematische Literaturrecherche durch...
In den letzten Jahren sind die Hochschuleinrichtungen mit großen Problemen konfrontiert, die durch Studienabbrüche verursacht werden. Vor diesem Hintergrund haben sich mehrere Forscher der Erforschung der Ursachen und der Verhinderung von Studienabbrüchen gewidmet, und Data Mining im Bildungsbereich kann bei diesem Prozess helfen. Um jedoch zufriedenstellende Ergebnisse mit Data Mining im Zusammenhang mit Studienabbrüchen zu erzielen, muss man wissen, welche Data-Mining-Ressourcen am besten eingesetzt werden können. Daher wurde in diesem Beitrag eine systematische Literaturrecherche durchgeführt, um die wichtigsten Data-Mining-Techniken und -Werkzeuge zu ermitteln, die in diesem Prozess eingesetzt werden können, und um die wichtigsten Faktoren zu identifizieren, die zum Studienabbruch führen.
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