Die Verbesserung der statistischen Kompetenz: Eine institutionsübergreifende Studie zur Identifizierung statistischer Probleme beim Übergang zur Hochschulbildung durch Datenanalyse und Text Mining

Statistikmodule sind in den meisten Studiengängen der Universitäten enthalten, unabhängig vom Studienbereich, was bedeutet, dass viele Studierende diesen Modulen unterpreparetiert gegenüberstehen und aufgrund mangelnden Statistikwissens Schwierigkeiten haben. Das Maths Support Centre (MSC) am University College Dublin (UCD) bietet Unterstützung für verschiedene mathematikbezogene Fächer, wobei Studierende der Statistik die zweitgrößte Gruppe von Besuchern darstellen. Das übergeordnete Ziel dieses Papiers ist es, die häufigsten statistischen Probleme zu identifizieren, mit denen Studierende beim Übergang von der Sekundarstufe zur Hochschulbildung konfrontiert sind. Der Hauptdatensatz für diese Studie umfasst die Daten von UCD-Studierenden, die seit 2015/16 das UCD MSC für Statistikunterstützung in Anspruch genommen haben; die Kategorisierung statistischer Konzepte wurde anhand der Modulbeschreibung für jedes Statistikfach an der Universidad Rey Juan Carlos (URJC) vorgenommen. Zunächst führten wir eine Kategorisierung der an der Universität gelehrten statistischen Konzepte durch (basierend auf der Kategorisierung der URJC); danach wurden die Kommentare der UCD MSC-Tutoren kategorisiert und validiert, und anschließend wurden beschreibende Analysen und Text Mining auf die Kommentare des UCD MSC angewendet, um ein tieferes Verständnis der statistischen Probleme zu erlangen. Die vorgestellten statistischen Probleme wurden als deskriptive Statistik (22,8 %), Wahrscheinlichkeit (44 %), statistische Inferenz (29,2 %) und statistische Software (4 %) kategorisiert. Die Studierenden hatten Schwierigkeiten mit Material, das auf Hochschulniveau eingeführt wurde, anstatt mit Material, das auf Sekundarstufeniveau behandelt wurde. Unsere Ergebnisse zu den Hauptstatistikproblemen der Studierenden tragen zur Entwicklung einer Reihe evidenzbasierter Bildungsanwendungen und -spiele bei, um Studierende im internationalen Kontext in den Statistikmodulen des ersten und zweiten Studienjahres zu unterstützen.