Hirmer, TobiasTobiasHirmer0000-0002-5281-0342Ochs, MichaelaMichaelaOchs0000-0002-3850-8585Stöckl, AndreasAndreasStöcklVölker, AdrianAdrianVölker2023-12-212023-12-212023https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/92531Die Analyse von Studierendendaten bietet Potentiale für Hochschulen, Studienangebote zielgerichtet und studierendenfreundlich zu verbessern. Im Hinblick auf Studienverlaufsdaten muss jedoch deren Verfügbarkeit, Datenqualität und -quantität berücksichtigt werden. Der Beitrag zeigt erste Erfahrungen aus der Analyse von Studienverlaufsdaten von Studierenden (n = 181) für die zukünftige Nutzung von maschinengestützten Verfahren. Es werden notwendige Transformationen und zu berücksichtigende Faktoren bei der Interpretation der Ergebnisse adressiert und die Implikationen für den Einsatz von KI-Systemen im Kontext eines Studienplanungsassistenten aufgezeigt.deuStudienplanungStudienmonitoringStudienverlaufsdatenKohortenanalyse330conferenceobject10.18420/wsdelfi2023-51