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Heutzutage stehen alle Hochschuleinrichtungen, insbesondere Computer- und Ingenieurhochschulen, vor der Herausforderung des Zulassungsverfahrens. Jede Hochschule sollte sich um ein Zulassungssystem bemühen, das auf gültigen und zuverlässigen Zulassungskriterien beruht, mit denen Bewerber ausgewählt werden, die in ihren Studiengängen erfolgreich sein werden. Darüber hinaus sollte jede Hochschule die bestmöglichen Verfahren zur Vorhersage der künftigen akademischen Leistungen der Bewerber einsetzen, bevor sie sie zulässt. Dies würde die Entscheidungsträger der Hochschulen bei der Festlegung…mehr

Produktbeschreibung
Heutzutage stehen alle Hochschuleinrichtungen, insbesondere Computer- und Ingenieurhochschulen, vor der Herausforderung des Zulassungsverfahrens. Jede Hochschule sollte sich um ein Zulassungssystem bemühen, das auf gültigen und zuverlässigen Zulassungskriterien beruht, mit denen Bewerber ausgewählt werden, die in ihren Studiengängen erfolgreich sein werden. Darüber hinaus sollte jede Hochschule die bestmöglichen Verfahren zur Vorhersage der künftigen akademischen Leistungen der Bewerber einsetzen, bevor sie sie zulässt. Dies würde die Entscheidungsträger der Hochschulen bei der Festlegung effizienter Zulassungskriterien unterstützen. Die meisten Hochschuleinrichtungen sehen sich jedoch mit Problemen konfrontiert, wenn sie ihre großen Bildungsdatenbanken analysieren, um die Leistungen der Studierenden vorherzusagen. Dies liegt daran, dass sie nur konventionelle statistische Methoden verwenden und nicht neue und effiziente Vorhersagetechniken wie Educational Data Mining, die beliebteste Technik zur Bewertung und Vorhersage von Studentenleistungen.
Autorenporträt
Sandya GandhamAssistant Professor in un rinomato college di ingegneria, India.