Abbruchgründe nicht-traditioneller Studierender – Identifikation von Clustern mittels Data Mining

Nicht-traditionelle Studierende unterliegen trotz guter Studienleistungen einem erhöhten Abbruchrisiko. Der vorliegende Artikel soll daher zum weiteren Verständnis der Abbruchgründe dieser Studierenden beitragen. Studienabbruch gestaltet sich generell als vielschichtiger Prozess, der in seiner Komplexität schwer fassbar ist. Um dem gerecht zu werden, wird eine Clusteranalyse durchgeführt, die automatisiert Muster in den Abbruchgründen erkennen soll. Die Analyse ergibt sechs Gruppen, deren Mitglieder Ähnlichkeiten in den Abbruchgründen aufweisen. So spielen in jeweils einem Cluster Familie, Leistung und Finanzen eine Rolle. In anderen Clustern ist jedoch kein eindeutiger Grund feststellbar.