Vorhersage des Leistungszuwachses von Schülerinnen und Schülern im Fach Mathematik durch Machine Learning im Rahmen der COACTIV-Studie

Loading...
Thumbnail Image

Date

2024

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Gesellschaft für Didaktik der Mathematik

Alternative Title(s)

Abstract

Während der CAOCTIV-Studie 2003/2004 wurden über 1000 Items zu Merkmalen von Lehrkräften erhoben, von denen jedoch etwa erst 20% in Pfad- oder Strukturgleichungsmodellen zur Vorhersage des Leistungszuwachs von Schülerinnen und Schülern verwendet wurden. Daher soll mithilfe von interpretable Machine Learning untersucht werden, welche der in COACTIV erhobenen Lehrkraftmerkmale den größten Zusammenhang mit dem Leistungszuwachs von Schülerinnen und Schülern zeigen.

Description

Table of contents

Keywords

Sekundarstufe I

Subjects based on RSWK

Citation

Collections