@techreport{BuckEmdenDahmann2017,
  author    = {R{\"u}diger Buck-Emden and Franz-Dominik Dahmann},
  title     = {Zur Auswertung von Studienverl{\"a}ufen mit Process-Mining-Techniken},
  isbn      = {978-3-96043-055-1},
  issn      = {1869-5272},
  doi       = {10.18418/978-3-96043-055-1},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:1044-opus-33806},
  institution = {Fachbereich Informatik},
  series    = {Technical Report / University of Applied Sciences Bonn-Rhein-Sieg. Department of Computer Science},
  pages     = {15},
  year      = {2017},
  abstract  = {Studienverl{\"a}ufe von Studenten weichen nicht selten vom offiziell geplanten Curriculum ab. F{\"u}r eine den Studienerfolg verbessernde Planung und Weiterentwicklung von Studieng{\"a}ngen und Curricula fehlen den Verantwortlichen h{\"a}ufig Erkenntnisse {\"u}ber tats{\"a}chliche sowie typischerweise erfolgreiche und weniger erfolgreiche Studienverlaufsmuster. Process-Mining-Techniken k{\"o}nnen helfen, mehr Transparenz bei der Auswertung von Studienverl{\"a}ufen zu schaffen und so die Erkennung typischer Studienverlaufsmuster, die {\"U}berpr{\"u}fung der {\"U}bereinstimmung der konkreten Studienverl{\"a}ufe mit dem vorgegebenen Curriculum sowie eine zielgerechte Verbesserung des Curriculums zu unterst{\"u}tzen.},
  language  = {de}
}