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Dank künstlicher Intelligenz : Wie ein Algorithmus Studienabbrecher frühzeitig erkennt

  • -Aktualisiert am

Den Mensch fest im Blick: Ein neuer Algorithmus wertet Daten über Studierende mit Blick auf die Wahrscheinlichkeit aus, dass sie ihr Studium abbrechen. Bild: Ikon Images/Masterfile

Fast 30 Prozent der deutschen Studierenden beenden derzeit die Uni ohne Abschluss. Karlsruher Forscher versuchen nun, den Studienabbruch schon früh vorherzusagen. Die Trefferquote ist hoch.

          Schwieriger Stoff, misslungene Prüfungen, wenig Geld – manche Studenten haben eine schwere Zeit an der Universität. Semester für Semester quälen sie sich, um ihr Studium schließlich nach Jahren doch aufzugeben. Laut einer Studie des Deutschen Zentrums für Hochschul- und Wissenschaftsforschung aus dem vergangenen Jahr brechen 28 Prozent der deutschen Studenten ihre Universitätsausbildung ab.

          Die Erhebung zeigt, dass ein Großteil der Studenten im ersten Studienjahr frühzeitig aufhört, aber auch in höheren Semestern kommt es immer wieder dazu: Immerhin 12 Prozent der Abbrecher geben erst nach elf Fachsemestern auf. „Das kann das Leben versauen“, sagt Berthold Wigger.

          Er und seine Kollegen vom Karlsruher Institut of Technology (KIT) haben deshalb einen Algorithmus entwickelt, der Studienabbrüche mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit schon im ersten Semester voraussagen kann.

          Eine Kennzahl besonders wichtig

          Aber wie arbeitet Künstliche Intelligenz, die herausfiltert, wer scheitern wird? Um den Algorithmus zu füttern, verwenden die Wissenschaftler nur Daten, die Universitäten ohnehin erheben – Leistungsübersichten und biographische Daten. Basierend auf den Leistungen in bestimmten Prüfungen, kann das Programm nach einem Semester mit bis zu 85 Prozent Wahrscheinlichkeit vorhersagen, wer Studienabbrecher wird.

          Die Noten haben dabei mehr Erklärungskraft als etwa Alter oder Herkunft. Schreibt ein angehender Wirtschaftsingenieur zum Beispiel schlechte Noten in „Operations Research“, so wird er seinen Abschluss wahrscheinlich nicht schaffen. Nach drei Semestern stimmen 95 Prozent der Voraussagen.

          „Die Künstliche Intelligenz erkennt Muster in großen Datenmengen, und die kann man dann auf Individuen anwenden“, sagt Wigger. Im Paper „Predicting Student Dropout“ zeigt er einen klaren negativen Zusammenhang zwischen der Zahl der bestandenen Prüfungen und dem Abbruch.

          Hilfe vor allem für fortgeschrittene Semester

          Mit seiner Forschung will der Professor nicht dem Großteil der Studenten helfen, der schon nach kurzer Zeit die Uni verlässt. Diese Abbrecher hätten es leicht, einen anderen Weg einzuschlagen. Wiggers Algorithmus soll denen helfen, die sehr viel Zeit an der Uni verlieren und am Ende ohne einen Abschluss dastehen. „Die Gefahr ist, dass Betroffene viel zu lange unter dem Radar bleiben“, sagt er.

          Mit dem Programm könnten potentielle Abbrecher früh identifiziert und angesprochen werden. Ihre Probleme könnten entdeckt werden, sie könnten Hilfe bekommen. Doch dafür müsse investiert werden: In Mitarbeiter zum Beispiel, die die Daten auswerten und Studenten ansprechen. „Es ist bedauerlich, dass bisher kaum einer bereit ist, dafür Geld in die Hand zu nehmen“, sagt Wigger.

          Dass Studenten durch die Vorhersage eines Algorithmus überhaupt erst auf den Gedanken kommen abzubrechen oder dass sie dadurch ihre Motivation verlieren, fürchtet der Professor nicht. Für ihn ist das Wichtigste, dass das Programm funktioniert. Es hat schließlich fast immer recht – und das jetzt, da noch kein Computer den Erstsemestern erzählt, dass sie ohnehin scheitern werden.

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