Potential for optimizing prediction of academic dropout through early warning systems – Are the "right" students being warned?
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Abstract
In order to support students before problematic situations manifest in the course of their studies and before they potentially drop out, early warning systems have been implemented at a number of German universities. The warning systems differ in the way that they have been designed and how they recognize students who may have a problematic course of study. For this paper, the early warning system of the TUD Dresden University of Technology is used as an example of how the variation of identification principles can improve the detection of problematic study trajectories. It shows how an extended development process could be implemented and which data must be available for this. The results of this study show that the application of the presented optimization methods can achieve the improvement of the identification performance of the early warning system, so that six to eight percentage points more students could be correctly determined in the test data set.
Keywords: Early warning system, Dropout, Study progress, Optimization, Identifying indicators
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