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18. Sozialerhebung.

Middendorff, E., & Hoffstätter, U. (2019).
18. Sozialerhebung. Daten und Methodenbericht zur Studierendenbefragung 2006 (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.
Abstract

Die 18. Sozialerhebung ist Teil der seit 1951 bestehenden Untersuchungsreihe zur wirtschaftlichen und sozialen Situation der Studierenden in Deutschland. Es handelt sich um eine Querschnittserhebung, die meist in dreijährigem Abstand durchgeführt wird. Zum Kernbestand der Sozialerhebung gehören Fragen zum Hochschulzugang, zu Strukturmerkmalen des Studiums und Studienverlaufs, zur sozialen und wirtschaftlichen Lage (Studienfinanzierung, Lebenshaltungskosten, Erwerbstätigkeit, Wohnsituation), zu Themen der Tätigkeitsfelder der Studentenwerke sowie zu sozio-demographischen Merkmalen. Die Daten der 18. Sozialerhebung liefern eine Momenataufnahme [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:ssy18:1.0.0

beeinträchtigt studieren – best2.

Birkelbach, R. (2019).
beeinträchtigt studieren – best2. Daten- und Methodenbericht zur Studierendenbefragung 2016/17 (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.
Abstract

Mit best2 werden zum zweiten Mal bundesweite Daten zur Situation Studierender mit studienerschwerenden gesundheitlichen Beeinträchtigungen erhoben. Das Hauptaugenmerk der Befragung liegt auf den Schwierigkeiten und Barrieren, mit denen sich gesundheitlich Beeinträchtigte im Studium und beim Studienzugang konfrontiert sehen. Die Befragung best2 bildet zusammen mit der 21. Sozialerhebung einen Baustein zur Schaffung einer Datengrundlage für die gesetzliche Umsetzung der Behindertenrechtskonvention der Vereinten Nationen (UN-BRK). Die Daten der best2-Studie stellen darüber hinaus – auch im Hinblick auf die HRK-Empfehlung "Eine Hochschule für Alle" – [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:bst02:1.0.0

Entwicklung und Betrieb eines Metadatenmanagementsystems für Forschungsdaten aus dem Bereich der Hochschul- und Wissenschaftsforschung - Lessons Learned.

Stephan, K., & Reitmann, R. (2019).
Entwicklung und Betrieb eines Metadatenmanagementsystems für Forschungsdaten aus dem Bereich der Hochschul- und Wissenschaftsforschung - Lessons Learned. In B. Mittermaier (Hrsg.), Forschungsdaten sammeln, sichern, strukturieren. 8. Konferenz der Zentralbibliothek, Forschungszentrum Jülich, 4.-6. Juni 2019. Proceedingsband (S. 39-55). Jülich: Forschungszentrum Jülich Gmbh, Zentralbibliothek.

Hinweise zur Codierung fehlender Werte in der Aufbereitung quantitativer Daten. Version 1.0.

Verbund Forschungsdaten Bildung (Hrsg.) (2019).
Hinweise zur Codierung fehlender Werte in der Aufbereitung quantitativer Daten. Version 1.0. fdbinfo Nr. 6.

DZHW-Absolventenpanel 2005.

Baillet, F., Franken, A., Weber, A. (2019).
DZHW-Absolventenpanel 2005. Daten-und Methodenbericht zu den Erhebungen der Absolvent(inn)enkohorte 2005 (1., 2. und 3. Befragungswelle) (Version 2.0.0). Hannover: fdz.DZHW.

21. Sozialerhebung.

Becker, K., Baillet, F., & Weber, A. (2018).
21. Sozialerhebung. Daten- und Methodenbericht zu der Erhebung der wirtschaftlichen und sozialen Lage der Studierenden 2016. Daten- und Methodenbericht (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.
Abstract

Die 21. Sozialerhebung ist Teil der Sozialerhebung des Deutschen Studentenwerks (DSW), einer seit 1951 bestehenden Untersuchungsreihe zur wirtschaftlichen und sozialen Lage der Studierenden in Deutschland. Es handelt sich um eine Querschnittserhebung, die meist in dreijährigem Abstand durchgeführt wird. Zum Kernbestand der Sozialerhebung gehören Fragen zum Hochschulzugang, zu Strukturmerkmalen des Studiums und Studienverlaufs, zur sozialen und wirtschaftlichen Lage (Studienfinanzierung, Lebenshaltungskosten, Erwerbstätigkeit, Wohnsituation), zu Themen des Tätigkeitsfeldes der Studentenwerke sowie zu sozio-demographischen Merkmalen. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:ssy21:1.0.0

A Fast Algorithm Based on Apriori Algorithms to Explore the Set of Repetitive Items of Large Transaction Data.

Ghofrani, J., Mohseni M., & Bozorgmehr, A. (2018).
A Fast Algorithm Based on Apriori Algorithms to Explore the Set of Repetitive Items of Large Transaction Data. ICCDA 2018 Proceedings of the 2nd International Conference on Compute and Data Analysis, 13-19. https://doi.org/10.1145/3193077.3193089
Abstract

Parallel data mining is utilized to improve the performance of analyzing large databases within a reasonable time frame. Exploring associative rules is an important task in data mining with various practical applications that can be used to explore knowledge in the form of a set of repetitive items or associative rules. Parallel algorithms divide the data superficially and then using different distribution approach, like data distribution, candidate and numerical candidate distribution, extract the set of repetitive items, and ultimately explore strong association laws. In this paper, a parallel algorithm is proposed to explore the collection of repetitive items from big and dense transaction databases.

DZHW-Pro­mo­vier­ten­pa­nel 2014.

Brandt, G., de Vogel, S., Jaksztat, S., Teichmann, C., Lange, K., Scheller, P., Vietgen, S. (2018).
DZHW-Pro­mo­vier­ten­pa­nel 2014. Methoden- und Datenbericht (Version 2.0.0). Hannover: fdz.DZHW.
Abstract

Das DZHW-Promoviertenpanel 2014 ist eine Panelstudie des DZHW zu den Karrieren Promovierter. Im Rahmen der Studie wird untersucht, welche Einflüsse die formalen Promotionskontexte und die konkreten Lern- und Entwicklungsbedingungen, die Promovierte während ihrer Promotionsphase vorgefunden haben, auf den beruflichen Übergang nach der Promotion und auf den weiteren Berufsverlauf innerhalb und außerhalb der Wissenschaft ausüben. Die Grundgesamtheit der Befragung umfasst alle Personen, die im Prüfungsjahr 2014 in Deutschland an einer Hochschule mit Promotionsrecht eine Promotion abgeschlossen haben. [...} Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:phd2014:2.0.0

DZHW PhD Panel 2014.

Brandt, G., de Vogel, S., Jaksztat, S., Teichmann, C., Lange, K., Scheller, P., Vietgen, S. (2018).
DZHW PhD Panel 2014. Methoden- und Datenbericht (Version 2.0.0). Hannover: fdz.DZHW.
Abstract

Das DZHW-Promoviertenpanel 2014 ist eine Panelstudie des DZHW zu den Karrieren Promovierter. Im Rahmen der Studie wird untersucht, welche Einflüsse die formalen Promotionskontexte und die konkreten Lern- und Entwicklungsbedingungen, die Promovierte während ihrer Promotionsphase vorgefunden haben, auf den beruflichen Übergang nach der Promotion und auf den weiteren Berufsverlauf innerhalb und außerhalb der Wissenschaft ausüben. Die Grundgesamtheit der Befragung umfasst alle Personen, die im Prüfungsjahr 2014 in Deutschland an einer Hochschule mit Promotionsrecht eine Promotion abgeschlossen haben. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:phd2014:2.0.0

A conceptual framework for clone detection using machine learning.

Ghofrani, J., Mohseni M., & Bozorgmehr, A. (2018).
A conceptual framework for clone detection using machine learning. 2017 IEEE 4th International Conference on Knowledge-Based Engineering and Innovation (KBEI). http://dx.doi.org/10.1109/KBEI.2017.8324908
Abstract

Code clones can happen in any software project. One of the challenges is that, code clones come in various forms which makes them hard to detect using standard templates. Due to this variety in structure and form of semantically similar clones, machine learning techniques are required to detect them. Recently in many domains, e.g., natural language processing, deep neural networks drew a lot of attention due to their accuracy. In this paper, we exploit the results of some convolutional neural networks for code summarization to find the code clones. We use the generated descriptions for two code snippets as a metric to measure the similarities between them. We propose a vector similarity measure to calculate a similarity indicator between th

DZHW-Absolventenpanel 2009.

Baillet, F., Franken, A., & Weber, A. (2017).
DZHW-Absolventenpanel 2009. Daten- und Methodenbericht zu den Erhebungen der Absolvent(inn)enkohorte 2009 (1. und 2. Befragungswelle). Hannover: fdz.DZHW.
Abstract

Das DZHW-Absolventenpanel 2009 ist Teil der DZHW-Absolventenstudienreihe, in der anhand von standardisierten Befragungen Informationen zu Studium, Berufseintritt, Berufsverlauf und Weiterqualifizierung von Hochschulabsolvent(inn)en erfasst werden. Das erste Absolventenpanel wurde 1989 durchgeführt, seitdem wird jeder vierte Absolvent(inn)enjahrgang (Kohorte) untersucht. Für jede Absolvent(inn)enkohorte werden mehrere Befragungswellen durchgeführt, wobei jede Welle in unterschiedlichem zeitlichen Abstand zum Studienabschluss stattfindet. Beim Absolventenpanel 2009 handelt es sich um die sechste Absolvent(inn)enkohorte der Studienreihe. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:gra2009:1.0.1

DZHW Graduate Panel 2009.

Baillet, F., Franken, A., & Weber, A. (2017).
DZHW Graduate Panel 2009. Methoden- und Datenbericht. Hannover: fdz.DZHW.
Abstract

The DZHW Graduate Panel 2009 is part of the DZHW Graduate Survey Series, which compiles information on study, career entry, career development and further qualifications of higher education graduates using standardised surveys. The first Graduate Panel was created in 1989. Since then, every fourth graduate year (cohort) has been surveyed. For each graduate cohort, a series of survey waves are carried out, with each wave occurring at differing time intervals following the completion of degree. The DZHW Graduate Panel 2009 comprises the sixth graduate cohort of the survey series. Similar to the 2005 cohort, the study phase of the 2009 cohort is defined by the transformation [...] Full Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:gra2009:1.0.1

Panelausfall in der Studierendenkohorte des Nationalen Bildungspanels. Analyse des Ausfallprozesses zwischen der ersten und zweiten telefonischen Befragung.

Liebeskind, U., & Vietgen, S. (2017).
Panelausfall in der Studierendenkohorte des Nationalen Bildungspanels. Analyse des Ausfallprozesses zwischen der ersten und zweiten telefonischen Befragung. NEPS Working Paper No. 70. Bamberg, Deutschland: Leibniz-Institut für Bildungsverläufe, Nationales Bildungspanel.

DZHW-Studienberechtigtenpanel 2008.

Daniel, A., Hoffstätter, U., Huß, B., Scheller, P. (2017).
DZHW-Studienberechtigtenpanel 2008. Methoden- und Datenbericht (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.
Abstract

Das DZHW-Studienberechtigtenpanel 2008 ist Teil der DZHW-Studienberechtigtenbefragungsreihe, in der anhand von standardisierten Mehrfachbefragungen Informationen zu den nachschulischen Werdegängen von Schulabgänger(inne)n mit (schulischer) Hochschulzugangsberechtigung erfasst werden. In der Regel werden für jeden Studienberechtigtenjahrgang mehrere Befragungswellen zu unterschiedlichen Zeitpunkten vor und nach Erwerb der Hochschulzugangsberechtigung durchgeführt. Demnach handelt es sich um ein kombiniertes Kohorten-Panel-Design. Beim Studienberechtigtenpanel 2008 handelt es sich um die 17. Kohorte der Studienreihe mit aktuell drei Wellen. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:gsl2008:1.0.0

DZHW Panel Study of School Leavers with a Higher Education Entrance Qualification 2008.

Daniel, A., Hoffstätter, U., Huß, B., Scheller, P. (2017).
DZHW Panel Study of School Leavers with a Higher Education Entrance Qualification 2008. Methoden- und Datenbericht (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.
Abstract

The DZHW Panel Study of School Leavers 2008 is part of the School Leavers panel series of the DZHW, which records information on post-school educational and career paths of school leavers with a higher education entrance qualification. For every graduate year (cohort) a series of survey waves are carried out with each wave occurring at a different time before and after graduation, implemented as a combined cohort-panel-design. The Panel Study of School Leavers 2008 comprises the 17th cohort of the survey series with three survey waves. In contrast to preceding cohorts, the study phase of the 2008 cohort is defined by the implementation of the two-cycle degree programme [...] Full Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:gsl2008:1.0.0

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Dr. David Broneske Kommissar. Abteilungsleitung 0511 450670-454
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