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Konferenzbeitrag

Klausurprognose mit Hilfe von E-Assessment-Nutzerdaten

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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.

Beschreibung

Massing, Till; Reckmann, Natalie; Otto, Benjamin; Hermann,Kim J.; Hanck, Christoph; Goedicke, Michael (2018): Klausurprognose mit Hilfe von E-Assessment-Nutzerdaten. DeLFI 2018 - Die 16. E-Learning Fachtagung Informatik. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-678-7. pp. 171-176. Assessment in der Programmierausbildung. Frankfurt am Main. 10.-12. September 2018

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