Erste Untersuchungen zur Notenprognose für ein Kursempfehlungssystem

dc.contributor.author	Wagner, Kerstin
dc.contributor.author	Merceron, Agathe
dc.contributor.author	Sauer, Petra
dc.date.accessioned	2021-01-06T06:15:16Z
dc.date.available	2021-01-06T06:15:16Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	Kursempfehlungssysteme können den Studienerfolg unterstützen. Eine wichtige Komponente eines solchen Systems ist die Prognose der Note, die Studierende bei Kursbelegung erwarten können. In diesem Beitrag werden verschiedene Algorithmen zur Notenprognose eingesetzt und verglichen. Die Modelle der linearen Regression liefern die besseren Ergebnisse. Darüber hinaus haben sie den Vorteil, nachvollziehbar zu sein, was Nutzende befähigt, die Grenzen des Modells besser einzuschätzen, und somit zu entscheiden, wie viel Vertrauen sie dem System schenken möchten.	de
dc.identifier.doi	10.18420/delfi2020-ws-112
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34575
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik e.V.z
dc.relation.ispartof	Proceedings of DELFI Workshops 2020
dc.relation.ispartofseries	DELFI
dc.subject	Notenprognose
dc.subject	Kursempfehlungssystem
dc.subject	Datenanalyse
dc.subject	Lineare Regression
dc.title	Erste Untersuchungen zur Notenprognose für ein Kursempfehlungssystem	de
dc.type	Text/Conference Paper
gi.citation.publisherPlace	Bonn
gi.conference.date	14.-17. September 2020
gi.conference.location	online
gi.conference.sessiontitle	DELFI: Workshop
gi.document.quality	digidoc

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