Die Prognose von Studienerfolg und Studienabbruch auf Basis von Umfrage- und administrativen Prüfungsdaten

Sören Pannier, Ulrich Rendtel () and Hartmut Gerks
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Sören Pannier: Freie Universität Berlin
Ulrich Rendtel: Freie Universität Berlin
Hartmut Gerks: Humboldt Universität zu Berlin

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 2020, vol. 14, issue 3, No 3, 225-266

Abstract: Zusammenfassung Die Messung von Studienerfolg bzw. Studienabbruch erfolgt häufig retrospektiv anhand von Exmatrikulierten-Befragungen. Diese Erhebungen sind jedoch mit hohen Nonresponse-Raten verknüpft. Auch die retrospektive Selbsteinschätzung unterliegt Erinnerungsfehlern. Alternativ findet man auch prospektive Ansätze im Rahmen von Panelerhebungen, die jedoch von Stichprobenausfällen zwischen den Befragungswellen betroffen sind. Dieser Artikel präsentiert einen neuen prospektiven Ansatz auf Basis von administrativen Prüfungsdaten und Umfragedaten. Hintergrundinformationen über die Studierenden werden zu Beginn des zweiten Fachsemesters im Rahmen einer Hörsaalbefragung erhoben. Die notwendige Einwilligung der Studierenden zur Verknüpfung mit den Prüfungsdaten wird fast immer erreicht, so dass der Einfluss von Hintergrundmerkmalen, Nebentätigkeit während des Studiums sowie der Studienmotivation auf den Studienabschluss ohne Stichprobenausfälle analysiert werden kann. Dieser Ansatz wurde erstmalig am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der FU Berlin realisiert. Der Aufsatz beschreibt die Durchführung dieses Konzepts sowie Analyseergebnisse für den Studienverlauf und Studienabbrüche. Im Ergebnis erhalten wir, dass sich ein Studienabbruch schon in der Studieneingangsphase anhand der erworbenen Leistungspunkte und der Selbsteinschätzung der Studierenden sehr genau vorhersagen lässt. Hingegen liefern die Schulnote und die sozialen Hintergrundmerkmale keine zusätzliche Information für einen Studienabbruch.

Keywords: Studienabbruch; Prospektives Erhebungsdesign; Prüfungsdaten; Längsschnitt-Analyse; Study break-off; Prospective survey design; Administrative examination data; Longitudinal analysis (search for similar items in EconPapers)
Date: 2020
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DOI: 10.1007/s11943-020-00278-5

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