Autor(en): Fröhlich, Martin
Krauss, Stefan
Titel: Vorhersage von Klausurnoten mit Machine Learning – Vergleich von Lernverhalten während Online- und Präsenzlehre im Mathematikstudium
Sprache (ISO): de
Zusammenfassung: Die hohe Abbrecherquote bei Studiengängen mit Mathematik legt eine Untersuchung der Bedingungen nahe, die einen Erfolg im Mathematikstudium begünstigen (Heublein, 2020). Des Weiteren werfen die vergangenen digitalen Corona-Semester die Frage auf, ob Mathematikstudierende in der Online-Lehre substantiell anders lernen als in der Präsenzlehre und wie diese Erkenntnisse für die Weiterentwicklung der Lehre genutzt werden können.
Schlagwörter: Hochschulmathematik
Lernstrategien
Online vs. Präsenz
URI: http://hdl.handle.net/2003/41932
http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-23769
Erscheinungsdatum: 2023
Provinienz: Gesellschaft für Didaktik der Mathematik
Ist Teil von: Beiträge zum Mathematikunterricht 2022
Enthalten in den Sammlungen:2022

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