Studienerfolgsmanagement

Zweck

Zweck des Frühwarnsystems ist die frühe Erkennung eines gefährdeten Studienverlaufs, damit rechtzeitig Maßnahmen in Form einer (fachlichen) Beratung eingeleitet werden können. Das Frühwarnsystem soll nachhaltig den Studienerfolg erhöhen und Studierende unterstützen.

Rechtsgrundlage

Die Notwendigkeit eines Frühwarnsystems ergibt sich aus § 5 HochSchG RLP sowie § 5 Absatz 3 der Teilgrundordnung für das Qualitätssicherungs- und Qualitätsmanagementsystem der Hochschule Mainz. Darin wird die Hochschule Mainz verpflichtet, ein Qualitätssicherungssystem einzurichten, das die Studierbarkeit sichert und die kontinuierliche Verbesserung der Betreuung der Studierenden gewährleistet. Hierfür nutzt die Hochschule Mainz vorhandene Daten, insbesondere soziodemographische Aspekte sowie des Prüfungswesens und Studienverlaufs, um Studierende zu identifizieren, deren erfolgreicher Studienverlauf gefährdet ist. Gemäß § 24 HochSchG RLP wird der Studienverlauf dafür benötigt, um eine studienbegleitende (fachliche) Beratung durchzuführen.

Für das Frühwarnsystem werden keine neuen Daten erhoben, sondern ausschließlich vorhandene Daten der Studierenden- und Prüfungsverwaltung der Hochschule Mainz genutzt. Der Zugriff auf diese Daten ist nur innerhalb der Hochschule Mainz möglich. Durch Anonymisierung der personenbezogenen Daten ist für die Empfänger der Daten kein Rückschluss auf Einzelstudierende möglich.

Vorname
Nachname
E-Mail
Geschlecht
Geburtsdatum
Herkunftsland
Staatsangehörigkeit
Postleitzahl
HZB-Art / -Datum / -Note (HZB = Hochschulzugangsberechtigung)
Fachbereich
Studiengang
Regelstudienzeit
Matrikelnummer
Immatrikulationsdatum
Exmatrikulationsdatum
Prüfungsnummer / -modul
Prüfungsdatum / -semester
Prüfungsversuch / -note
Prüfungsanerkennung
Prüfungsversion (Version der Fachprüfung)
Prüfungsform (Schriftlich, Mündlich)
Prüfungspflicht (Pflichtfach, Wahlpflichtfach, Zusatzfach)
Prüfungsart (Vorleistung, Teilnahmeschein, Studienleistung, Prüfungsleistung, Projektarbeit, Fachprüfung, Abschlussprüfung, Generiert)
Prüfungsstatus (Angemeldet, Bestanden, Nicht bestanden, Endgültig nicht bestanden)
Prüfungsvermerk (Kommentarfeld)
ECTS-Punkte
Abschluss

Mittels folgender Kriterien werden gefährdete Studienverläufe sowie Studierbarkeit des Studiums frühzeitig identifiziert:

Persönliche Kriterien

  • Alter bei Immatrikulation
  • HZB-Note / -Gruppe
  • Monate seit HZB
  • Geschlecht

Prüfungsbezogene Kriterien

  • Nicht bestandene Prüfungsleistungen im x. Semester
  • Gewichtete Durchschnittsnote im x. Semester
  • Erreichte ECTS-Punkte im x. Semester
  • Anzahl Rücktritte über alle angemeldeten Prüfungsleistungen

Der Apriori-Algorithmus ist ein Verfahren zur Assoziationsanalyse im Bereich des Data Mining. Aufgabe des Apriori-Algorithmus ist, relevante Zusammenhänge zu identifizieren, die in Form von Assoziationsregeln (wenn Item A, dann Item B) dargestellt werden können. Hierbei werden zuvor definierte Kriterien kombiniert, relevante Kombinationen gesucht und deren Erfolgs- bzw. Misserfolgswahrscheinlichkeit für den Studienerfolg kalkuliert.

Projektleitung
Prof. Dr. Karl-Albrecht Klinge
Prof. Dr. Anett Mehler-Bicher

Projektteam
Kathrin Dupré
Matthias Frase
Dr. Sabine Karlstätter

Datenschutzbeauftragte
datenschutz (at) hs-mainz.de

Studiengangsleitung
Prof. Dr. Andrea Beyer (BWL BSc)
Prof. Dr. Renate Czommer (BA GuV VZ)
Prof. Dr. Hanno Kämpf (WR LLB)
Prof. Dr. Kay-Uwe Schober (BA Bauingenieurwesen VZ)

Studienberatung
Anne Rosenbauer
Margaritha Vogt

Die Empfänger der Daten führen die gemäß § 24 und § 48 HochSchG RLP geregelte studienbegleitende (fachliche) Beratung durch. Hierzu liefert das Frühwarnsystem anonymisierte notwendige Daten über den bisherigen Studienverlauf einzelner Studierender. Die Begrenzung der Empfänger auf Studiengangleitung und Studienberatung erfolgt bewusst, da diese Beratungseinheiten bereits zuvor Zugriff auf entsprechende Daten hatten.

Weiterführende Links

Kontakt

Matthias Frase
Frühwarnsystem
T +49 6131 628-3434
matthias.frase (at) hs-mainz.de