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Visualizing, Enhancing and Predicting Students’ Success through ECTS Monitoring

  • This paper serves as an introduction to the ECTS monitoring system and its potential applications in higher education. It also emphasizes the potential for ECTS monitoring to become a proactive system, supporting students by predicting academic success and identifying groups of potential dropouts for tailored support services. The use of the nearest neighbor analysis is suggested for improving data analysis and prediction accuracy.

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Verfasserangaben:Pia Kramer, Michael Bragard, Thomas Ritz, Ute Ferfer, Tim Schiffers
DOI:https://doi.org/10.1109/EDUCON60312.2024.10578652
ISSN:2165-9559
ISSN:2165-9567 (eISSN)
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):2024 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON)
Verlag:IEEE
Verlagsort:New York, NY
Dokumentart:Konferenzveröffentlichung
Sprache:Englisch
Erscheinungsjahr:2024
Datum der Erstveröffentlichung:08.07.2024
Datum der Publikation (Server):09.07.2024
Freies Schlagwort / Tag:Accuracy; Data analysis; Data visualization; Engineering education; Monitoring
Umfang:5 Seiten
Bemerkung:
2024 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), 08-11 May 2024, Kos Island, Greece
Link:https://doi.org/10.1109/EDUCON60312.2024.10578652
Zugriffsart:campus
Fachbereiche und Einrichtungen:FH Aachen / Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
collections:Verlag / IEEE