{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2025,2,21]],"date-time":"2025-02-21T14:23:48Z","timestamp":1740147828882,"version":"3.37.3"},"reference-count":15,"publisher":"Springer Science and Business Media LLC","issue":"1","license":[{"start":{"date-parts":[[2023,8,28]],"date-time":"2023-08-28T00:00:00Z","timestamp":1693180800000},"content-version":"tdm","delay-in-days":0,"URL":"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0"},{"start":{"date-parts":[[2023,8,28]],"date-time":"2023-08-28T00:00:00Z","timestamp":1693180800000},"content-version":"vor","delay-in-days":0,"URL":"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0"}],"funder":[{"DOI":"10.13039\/501100007537","name":"Freie Universit\u00e4t Berlin","doi-asserted-by":"crossref","id":[{"id":"10.13039\/501100007537","id-type":"DOI","asserted-by":"crossref"}]}],"content-domain":{"domain":["link.springer.com"],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":["AStA Wirtsch Sozialstat Arch"],"published-print":{"date-parts":[[2024,3]]},"abstract":"<jats:title>Zusammenfassung<\/jats:title><jats:p>In einer Umfrage unter den neu immatrikulierten Master-Studierenden wurden unter anderem der soziale Hintergrund, die Studienfinanzierung und die Motivation f\u00fcr den gew\u00e4hlten Studiengang erfragt. Durch die Verkn\u00fcpfung von administrativen Pr\u00fcfungsdaten mit den neuen Umfragedaten wird die Analyse der Studienverl\u00e4ufe und des Studienerfolgs im Zusammenhang mit individuellen Merkmalen erm\u00f6glicht. Damit vermeiden wir die Schwachstellen \u00fcblicher studentischer Befragungen mit hohem Non-response und Erinnerungsfehlern. Dieser Ansatz wird hier zum Vergleich von f\u00fcnf Masterstudieng\u00e4ngen am Fachbereich (FB) Wirtschaftswissenschaft der Freien Universit\u00e4t Berlin (FU Berlin) benutzt. Nach der ersten Befragung wurden die Studierenden \u00fcber die ersten 6\u00a0Fachsemester hinsichtlich des Erwerbs von Leistungspunkten (LP), dem Abschluss ihres Masterstudiums sowie den dabei erzielten Noten begleitet.<\/jats:p><jats:p>In den verkn\u00fcpften Daten konnte ein Erfolgsbias der teilnahmebereiten Studierenden der Kohorte festgestellt werden, der aber durch eine geeignete Gewichtung \u00fcber die Responserate gut beherrschbar ist. Wir vergleichen die Studieng\u00e4nge in verschiedenen Phasen: Studieneingangsphase, Erreichen der Regelstudienzeit und Abschluss bis zum 6\u00a0Fachsemester. Weiterhin wird der Einfluss von Hintergrundmerkmalen auf die erreichte Note beim Studienabschluss untersucht. In der Studieneingangsphase ergeben sich deutliche Unterschiede zwischen den Studieng\u00e4ngen. Konditioniert man allerdings auf den Studienerfolg im ersten Semester, so verschwinden diese Unterschiede f\u00fcr die zweite Studienphase und den Abschluss des Studiums. \u00dcberraschend ist der geringe Einfluss der Bachelor-Note auf den Studienerfolg und die erzielte Master-Note. Die Ergebnisse zeigen die M\u00f6glichkeit auf, einen m\u00f6glichen Studienabbruch schon relativ sicher anhand der erzielten LP in der Studieneingangsphase zu erkennen.<\/jats:p>","DOI":"10.1007\/s11943-023-00325-x","type":"journal-article","created":{"date-parts":[[2023,8,28]],"date-time":"2023-08-28T14:03:46Z","timestamp":1693231426000},"page":"37-76","update-policy":"https:\/\/doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy","source":"Crossref","is-referenced-by-count":1,"title":["Eine Analyse des Studienerfolgs im Masterstudium auf der Basis von Umfrage- und administrativen Pr\u00fcfungsdaten: Ein Vergleich von f\u00fcnf Masterstudieng\u00e4ngen am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der Freien Universit\u00e4t Berlin","An analysis of academic success in master programs on the basis of survey data and administrative examination records: a comparison of five master programs at the Economic Deportment of the Freie Universit\u00e4t Berlin"],"prefix":"10.1007","volume":"18","author":[{"ORCID":"https:\/\/orcid.org\/0000-0003-1455-0401","authenticated-orcid":false,"given":"Ulrich","family":"Rendtel","sequence":"first","affiliation":[],"role":[{"role":"author","vocabulary":"crossref"}]},{"given":"Yeonjoo","family":"Lee","sequence":"additional","affiliation":[],"role":[{"role":"author","vocabulary":"crossref"}]},{"given":"Hartmut","family":"Gerks","sequence":"additional","affiliation":[],"role":[{"role":"author","vocabulary":"crossref"}]}],"member":"297","published-online":{"date-parts":[[2023,8,28]]},"reference":[{"issue":"11","key":"325_CR1","first-page":"1","volume":"3","author":"J Berens","year":"2019","unstructured":"Berens\u00a0J, Schneider\u00a0K, Gortz\u00a0S, Oster\u00a0S, Burghoff\u00a0J (2019) Early detection of students at risk \u2013 predicting student dropouts using administrative student data from German universities and machine learning methods. 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