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Individuelle Capabilities als Determinanten sozialer Bildungsungleichheit?

Projektbeginn: 01.01.2021 - Projektende: 31.12.2022

Das interdisziplinäre Forschungsprojekt wird vom Leibniz Forschungszentrum Wissenschaft und Gesellschaft gefördert und nimmt eine Integration disziplinärer Perspektiven auf individuelle Bildungsentscheidungen am Beispiel des Übergangs ins Studium vor. Dabei werden Perspektiven der Bildungsökonomie, der -soziologie und der -psychologie miteinander verknüpft. Während ökonomische Bildungsforschung bereits stark den Versuch unternimmt, Konstrukte aus der Psychologie aufzugreifen, um Bildungsentscheidungen zu modellieren, wird dies in der Bildungssoziologie bisher weniger getan. Die Datengrundlage für das Projekt sind aktuelle DZHW-Studienberechtigtendaten. Das Projekt wird neben mikroökonometrischen Methoden unter anderem auch Machine Learning Verfahren nutzen, um Interrelationen zwischen möglichen Determinanten individueller Bildungsentscheidungen zu untersuchen. Im Mittelpunkt des Projekts steht die Erklärung von Ungleichheiten bei der Entscheidung von Studienberechtigten für oder gegen ein Studium.

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Vorträge

High School Grades, Non-Cognitive Capabilities and Social Inequality in Higher Education Enrolment.

Grüttner, M., Peter, F., & Buchholz, S. (2023, Oktober). High School Grades, Non-Cognitive Capabilities and Social Inequality in Higher Education Enrolment. Vortrag auf der Konferenz 2023 SLLS Annual Conference, Life Courses in Times of Uncertainty, Society for Life Course and Longitudinal Studies, München.

Post secondary decision sooner or later? Social Inequality and Individual Capabilities in the Decision to Take a " Gap Year " after High School Graduation.

Grüttner, M., Peter, F., & Buchholz, S. (2022, Oktober). Post secondary decision sooner or later? Social Inequality and Individual Capabilities in the Decision to Take a "Gap Year" after High School Graduation. Vortrag auf der Konferenz Higher Education and the Labour Market (HELM), DZHW, IAB.

Social inequality at transition to higher education: What can we learn from machine learning?

Grüttner, M., Peter, F., & Buchholz, S. (2021, August). Social inequality at transition to higher education: What can we learn from machine learning? Vortrag im Rahmen des Workshops Big Data und maschinelles Lernen in der Soziologie auf der Konferenz Gemeinsamer Kongress der DGS & ÖGS, DGS & ÖGS.

Ansprechpersonen

Sandra Buchholz
Prof. Dr. Sandra Buchholz 0511 450670-176
Frauke Peter
Dr. Frauke Peter 0511 450670-126

Projektmitarbeit

Dr. Michael Grüttner

Kooperationspartner

Leibniz Forschungszentrum Wissenschaft und Gesellschaft