|

Softwaregestützte Analyse von Studienverläufen – neue Grundlagen für Studienberatung, Qualitäts- und Lehrentwicklung

pdf

Christiane Metzger, Mathias Hinkelmann, Jens Lüssem, Johannes Maucher, André Rieck, Tobias Seidl

1 Leave a comment on Absatz 1 0 Die (hochschul-)politische Diskussion über die Einhaltung der Regelstudienzeit und Abbruchquoten hat in den letzten Jahren stark an Dynamik gewonnen (vgl. z.B. Heublein & Wolter 2011). Wichtig für die Planung und Implementierung von Veränderungen ist ein faktenbasierter Dialog zwischen den Stakeholdern – Hochschulleitungen, Studiengängen, Lehrenden, Studierenden, Hochschuldidaktik und Qualitätsmanagement – mit dem Ziel, die Hochschule als Organisation, die Lehrenden bei der Gestaltung ihrer Lehre sowie einzelne Studierende bei ihrer Weiterentwicklung zu unterstützen. Softwaregestützte Monitoring-Instrumente können hier eine wichtige Rolle spielen. Der Beitrag befasst sich mit der Nutzung einer IT-basierten Analyse von Studienverläufen als notwendigen – jedoch in der Breite der Hochschulen noch nicht vollzogenen – Entwicklungsschritt an der Schnittstelle von Studienberatung, Hochschuldidaktik, Qualitätsmanagement und Hochschulmanagement. Im Workshop werden Anwendungsbeispiele der FH Kiel sowie der Hochschule der Medien Stuttgart (HdM) vorgestellt und diskutiert, die die Analyse so genannter Creditquoten zur Grundlage haben.

2 Leave a comment on Absatz 2 0 Als quantitatives Bewertungssystem wurde im Zuge der Bologna-Reform das European Credit Transfer and Accumulation System (ECTS) eingeführt. Es „dient dazu, die Planung, Vermittlung/Bereitstellung, Evaluation, Anerkennung/Anrechnung und Validierung von Qualifikationen bzw. Lerneinheiten sowie die Mobilität der Studierenden zu erleichtern. (…) Die ECTS-Credits beruhen auf dem Arbeitsaufwand der Studierenden, der erforderlich ist, die erwarteten Lernergebnisse zu erreichen. (…) Der Arbeitsaufwand gibt die Zeit an, die Lernende typischerweise für sämtliche Lernaktivitäten (beispielsweise Vorlesungen, Seminare, Projekte, praktische Arbeit, Selbststudium und Prüfungen) aufwenden müssen, um die erwarteten Lernergebnisse zu erzielen“ (Europäische Kommission 2009, S. 11).

3 Leave a comment on Absatz 3 0 Die an der FH Kiel verwendete Software macht Creditquoten auf verschiedenen Ebenen verfügbar und visualisiert die Ergebnisse, um auf dieser Basis eine faktenbasierte Analyse des Studienverlaufs zu ermöglichen. Unter Creditquoten verstehen wir im Studienverlauf erreichte Ist-Credits im Vergleich zu Soll-Credits (vgl. Stock 2010). So lässt sich z.B. erkennen, ob Module fehlplatziert sind und/oder besonders hohe (Miss-)Erfolgsraten aufweisen, oder ob Module umgangen und erst in späteren Studienphasen nachgeholt werden. Dies lässt Rückschlüsse zum einen für die Lehrentwicklung zum anderen für die Studien(fach)beratung zu. An der FH Kiel werden die Erkenntnisse zurzeit vor allem für die Entwicklung der Studiengänge genutzt: Sowohl Studiengangsleitungen als auch das zentrale Qualitätsmanagement erhalten im Rahmen des Studiengangsmanagements die Creditquoten als ein Instrument zur Analyse von Schwachstellen in Modulen bzw. Studiengängen. Der „student-life-cycle“ (Schulmeister, 2007) kann somit auf Studiengangsebene und je Semester nachvollzogen werden. Darüber hinaus können die Daten für den hochschulweiten Vergleich von Programmen, für eine Analyse von Stärken und Schwächen der Hochschule sowie zur Identifikation von individuellen Studienberatungsanlässen genutzt werden. Die Software verwendet Daten aus dem HIS der Hochschul-Informations-System eG, das an der FH Kiel für die Verwaltung von Studierendendaten genutzt wird. Die Daten werden in einem Datenbankformat belassen und können daher direkt innerhalb einer von HIS unabhängigen Datenbank weiterverarbeitet werden.

4 Leave a comment on Absatz 4 0 Die an der HdM entwickelte und eingesetzte Software S-BEAT beruht auf einem Zweischrittverfahren. Im ersten Schritt wird der Studienerfolg bereits exmatrikulierter Studierender analysiert. Auf Grundlage der individuellen Creditquoten, Daten zur Hochschulzugangsberechtigung sowie zur Bildungsbiografie der Studierenden errechnet das Programm eine individuelle Prognose für den Studienerfolg aller noch immatrikulierter Studierenden. Dies schließt explizit auch die Prognose des Risikos für einen potenziellen Studienabbruch ein. S-BEAT richtet sich insbesondere an StudiendekanInnen sowie MitarbeiterInnen des hochschuleigenen Didaktikzentrums. Es bietet die Möglichkeit, kritische Studienverläufe frühzeitig automatisiert zu erkennen, um Studierende gezielt beraten und Gegenmaßnahmen ergreifen zu können. Auf der S-BEAT-Weboberfläche bilden Übersichtslisten zu Studiengängen, Studierenden sowie Prüfungsleistungen den zentralen Ausgangspunkt. Diese können sortiert und mit Hilfe von Filtern gezielt durchsucht werden. Detailseiten bieten eine umfangreiche Einsicht in Studienverläufe von Studierenden sowie Analysen von Prüfungsleistungen auf Modulebene. Gezeigt werden unter anderem Noten- und Risikoverteilungen in Form von Diagrammen und nach Semestern aufgeschlüsselte Statistiken. Technisch gesehen ist S-BEAT ein unabhängiges System. Die notwendigen Daten lassen sich aus den Systemen zur Verwaltung der Studierenden und deren Prüfungsleistungen, z.B. aus dem erwähnten HIS, mit wenig Aufwand generieren.

5 Leave a comment on Absatz 5 0 Der Einsatz von Software zur Studienverlaufsanalyse bietet Vorteile auf verschiedenen Ebenen:

6 Leave a comment on Absatz 6 0 ·    Das Creditquoten-Monitoring ist ein Verfahren, das (beispielsweise im Vergleich zur Analyse von Abbruchquoten, die lediglich „post-hoc“-Daten liefern und zudem u.a. durch Querein- und UmsteigerInnen verzerrt sind) in der Lage ist, zeitnah studienerfolgskritische Daten zu generieren. Damit entstehen neue Möglichkeiten, Studierende, deren Studienerfolg potenziell gefährdet ist, zu identifizieren und frühzeitig zu unterstützen sowie (didaktische) Interventionen zielgerichteter anbieten zu können.

7 Leave a comment on Absatz 7 0 ·    Die Daten ermöglichen einen faktenbasierten Dialog mit EntscheidungsträgerInnen innerhalb der Hochschule.

8 Leave a comment on Absatz 8 0 ·    Die Creditquoten werden als zuverlässiger angesehen als beispielsweise Befragungsergebnisse, da diese subjektive Einschätzungen darstellen und vielfältigen Einflüssen unterliegen (Pohlenz, 2008).

9 Leave a comment on Absatz 9 0 ·    Die Auswertungen sind beliebig skalierbar (von einzelnen Modulen bis zur Hochschule).

10 Leave a comment on Absatz 10 0 ·    Zusätzliche Datenerhebungen sind nicht notwendig; es werden bereits vorhandene Daten und Systeme genutzt.

11 Leave a comment on Absatz 11 0 ·    Ein ressourcenschonender und kostengünstiger Betrieb in der Linie ist grundsätzlich realisierbar.

12 Leave a comment on Absatz 12 0 Im Workshop werden beide Softwareprogramme sowie der jeweilige Einsatz an den Hochschulen, die Ziele, Verfahrensweisen und bisherigen Erfahrungen vorgestellt und diskutiert. Dabei werden beispielsweise auch Fragen des Datenschutzes berührt. Ziel ist die Diskussion der Potenziale der beiden Nutzungsweisen sowie ggf. der Austausch mit WorkshopteilnehmerInnen, die ähnliche Verfahren an ihren Hochschulen nutzen.

Literatur

13 Leave a comment on Absatz 13 0 Europäische Kommission (2009). ECTS-Leitfaden. Amt für amtliche Veröffentlichungen der Europäischen Gemeinschaften. Luxemburg.

14 Leave a comment on Absatz 14 0 Heublein, U. & Wolter, Ä. (2011). Studienabbruch in Deutschland. Definition, Häufigkeit, Ursachen, Maßnahmen. Zeitschrift für Pädagogik, 57(2), 214-236.

15 Leave a comment on Absatz 15 0 Pohlenz, P. (2008). Datenqualität als Schlüsselfrage der Qualitätssicherung an Hochschulen. Potsdam: Universitätsverlag.

16 Leave a comment on Absatz 16 0 Schulmeister, R. (2007). Der „Student Lifecycle“ als Organisationsprinzip für E-Learning. In R. Keil, M. Kerres & R. Schulmeister (Hrsg.), eUniversity – Update Bologna (S. 45-77). Münster: Waxmann.

17 Leave a comment on Absatz 17 0 Stock, G. (2011). Creditbilanz der Fachhochschule Kiel im Jahr 2010, unveröffentlichtes Manuskript. Kiel: Fachhochschule Kiel.

Quelle:http://2015.gmw-online.de/303/?replytopara=2