Machine Learning als Grundlage für Entscheidungen an Universitäten: Potenzial und Limitationen

Machine Learning kann im universitären Qualitätsmanagement einen großen Beitrag zur Prädiktion von Indikatorwerten und Studierendenverhalten leisten. Aufgrund der dynamischen Natur von Studierendenverhalten und der Veränderbarkeit von strukturellen Faktoren haben stärker reaktive Modelle bisher die besten Ergebnisse erzielt. Limitationen finden sich in der Methodik von Hybrid-Modellen, dem (Nicht-)Vorhandensein von Daten sowie der Grundlage für Entscheidungen. Ein besonderes Augenmerk sollte auf den Datenschutz gelegt werden.