ehemalige Mitarbeitende
Ehem. Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Dr. Marco Giese
Lebenslauf:
Akademische Ausbildung
- seit 07/2017: Promotionsstudent (Dr. rer. pol.) am Lehrstuh für Statistik der Universität Duisburg-Essen
- 10/2014 bis 11/2016: Master of Science in Statistik an der Technischen Universität Dortmund
- 10/2011 bis 10/2014: Bachelor of Science in Statistik an der Technischen Universität Dortmund
- 06/2011: Abitur am St. Franziskus Gymnasium Olpe
Publikationen
- Giese, M. (2020). Predicting Higher Education Grades using Strategies Correcting for Panel Attrition. Open Education Studies, 2(1), 180-201.
- Behr, A., Giese, M., Kamdjou, H., D., T. & Theune, K. (2020). Motives for dropping out from higher education - An analysis for Bachelor students in Germany. European Journal of Education.
- Behr, A., Giese, M., Kamdjou, H., D., T. & Theune, K. (2020). Early prediction of university dropouts–a random forest approach. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik.
- Behr, A., Giese, M., Kamdjou, H., D., T. & Theune, K. (2020). Dropping out from higher education in Germany an empirical evaluation of determinants for Bachelor students. Open Education Studies, 2(1), 126-148.
- Behr, A., Giese, M., Kamdjou, H., D., T. & Theune, K. (2020). Dropping out of university: a literature review. Review of Education, 8(2), 614-652.
Konferenzen und Workshops
- 2020 Abschlusspräsentation BMBF: Abschlussvortrag zum Drittmittelprojekt „Determinanten und Modelle zur Prognose von Studienabbrüchen“ (DMPS) zur Förderlinie „Studienerfolg und Studienabbruch“ des BMBF , 24.09.2020, (online).
- 2019 Nachwuchs-Workshop der Statistischen Woche: Vortrag zur Forschungsarbeit: “Early Prediction of University Dropouts - A Random Forest Approach“, 09.09.2019, Trier.
- 2019 Consortium of Higher Education Research (Konferenz): Vortrag zur Forschungsarbeit: “Predicting Dropout from Higher Education - A Comparison of Machine Learning Algorithms“ (gemeinsam mit Teguim Kamdjou, H. D.), 29.08.2019, Kassel.
- 2018 NEPS-Konferenz: Vortrag zur Forschungsarbeit: “Early Prediction of University Dropouts - A Random Forest Approach“ (gemeinsam mit Teguim Kamdjou, H. D.), 23.11.2018, Bamberg.
- 2018 Status-Workshop: Vortrag zum aktuellen Stand des Drittmittelprojekts DMPS zur Förderlinie „Studienerfolg und Studienabbruch“ des BMBF (gemeinsam mit Teguim Kamdjou, H. D.), 25.09.2018, Berlin.
Betreute Lehrveranstaltungen
- Computergestützte Methoden
- Propädeutikum R
- Induktive Statistik