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case nutzt moderne ökonometrische Verfahren und eine Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen, um Hochschulabschlüsse im Kontext eines konkreten Studienprogramms zu analysieren. Wir unterscheiden dabei zwischen verschiedenen Ländern, Hochschulen, Abschlussarten, Studienfachkategorien und Abschlussjahrgängen.
Diese Daten werden in einem zweistufigen Prozess zur Erstellung des case scores verwendet: Einerseits vergleichen wir die Endnote eines Abschlusses mit der Notenverteilung jeweiligen Notenverteilung und beantworten so die Frage, wie schwer es ist, eine bestimmte Abschlussnote zu erreichen. Die relative Position einer Note zu direkten Vergleichsnoten wird in einem zweiten Schritt nachjustiert, um der unterschiedlichen Leistungsdichte der Studierenden in verschiedenen Studiengängen an unterschiedlichen Hochschulen Rechnung zu tragen. Die relative Gewichtung dieser beiden Faktoren beruht dabei unter anderem auf eigenen Erhebungen, in denen bisher zum Beispiel mehr als 350.000 deutsche Studierende befragt wurden.
Wir verwenden zwei verschiedene Kategorien von Modellen: entweder ein globales Model, oder ein Model, das spezifisch auf die Abschlüsse in einem Land zugeschnitten ist. Momentan verwenden wir spezifische natonale Modelle für die Länder Deutschland, Vereinigtes Königreich, Spanien, Italien, Portugal, China, Indien und die USA ab. Diese Liste wird fortlaufend erweitert. Auch die innerhalb eines Landes dem CASE Algorithmus zu Grunde liegende Datenbasis wird regelmäßig erweitert. Hierdurch, aber auch bedingt durch Veränderungen in der Methodik, können sich die durch CASE vergebenen Einschätzungen in Zukunft leicht verändern. Für die Berechnungen werden darüber hinaus gewichtete Durchschnitte genutzt, die Werte von zurückliegenden Jahren miteinbeziehen. Hierdurch werden die Werte geglättet und eine Prognose hinsichtlich zukünftiger Abschlüsse ermöglicht.
Die Einschätzung der Leistungsfähigkeit innerhalb eines Studienprogramms basiert auf der bestmöglich geschätzten Notenverteilung, die im Abschlussjahr in der jeweiligen Fachrichtung an der spezifischen Universität vergeben wurde. Die vertikale Achse zeigt die Häufigkeit an. Beispielsweise sind in Deutschland Abschlussnoten im Bereich zwischen 2,0 und 3,0 am häufigsten, weshalb sich der höchste Punkt der Grafik auch häufig dort finden lässt. Im statistischen Sinne handelt es sich um eine sogenannte Häufigkeitsverteilung. Die stetige Notenverteilung wird, wenn notwendig, mithilfe einer schrittweisen kubischen Polynominterpolation angenähert.
Ein Abschluss mit einer allgemein eher durchschnittlichen Note, der an einer Hochschule mit sehr strengem Benotungsstandard erworben wurde, wird also meist besser eingeschätzt werden, als die absolute Note vermuten lassen würde. Als Kennziffer wird hierbei herangezogen, wie häufig eine bessere Note vergeben wurde. Eine Platzierung in den Top 4% der lokalen Notenverteilung würde dementsprechend höher eingestuft als eine Platzierung in den Top 68%.
Der direkte Notenvergleich ist nicht für Abschlüsse aus allen Ländern verfügbar. Dies kann daran liegen, das rechtliche Gründe die Ausgabe programmspezifischer Notenverteilungen nicht erlauben oder weil für das Land nur Durchschnittsnoten / Standardabweichungen verfügbar sind, mit denen eine grafische Darstellung nicht sinnvoll ist. In solchen Fällen wird die Notengebung aber dennoch in die Berechnung des case Global Scores, case Country Scores und des case Subject Scores mit einbezogen. In einigen Fällen, so zum Beispiel beim globalen case score Model, sind keine Notenverteilungen für die spezifische Kombination von Hochschule, Fach und Jahr verfügbar. In solchen Fällen verwedenen wir allgemeine Notenverteilungen für das Universitätssystem des jeweiligen Landes und zeigen keine lokale Notenverteilungsgraphen innerhalb der Ergebnisse an.
Der case Subject Score erlaubt einen Vergleich zwischen Abschlüssen verschiedener Hochschulen, allerdings innerhalb der gleichen Studienfachkategorie im jeweiligen Land. Im Gegensatz zu dem direkten Notenvergleich wird hier nicht allein die relative Note ermittelt. Um wirkliche Vergleichbarkeit zu erlauben, wird die unterschiedliche Leistungsfähigkeit der Studierenden an verschiedenen Hochschulen berücksichtigt. Dabei werden unter anderem Daten zur Intelligenz und zur Persönlichkeit der Studierenden in einem Studienprogramm, ihrer bisherigen Bildungsbiografie, dem Abschneiden in Zulassungstests / -verfahren und spätere Arbeitsmarktindikatoren genutzt.
Die Verteilung vergleicht alle Abschlussarten von verschiedenen Hochschulen, die im gleichen Fachgebiet erworben wurden. Umso weiter rechts ein Abschluss eingeordnet wird, umso besser ist die Einschätzung im Vergleich zu anderen Abschlüssen in diesem Fachgebiet. Das Ergebnis wird als Perzentil angegeben. Ein Abschluss könnte so zum Beispiel innerhalb der besten 10% aller in Deutschland im Bereich Maschinenbau erworbenen Abschlüsse liegen.
Dieser Score ist nur fur Länder verfügbar, in denen wir über ein spezifischen nationales Model verfügen.
Der case Country Score erlaubt eine Einordnung in die Gesamtheit aller Hochschulabschlüsse im jeweiligen Land. Hierfür wird die für den case Subject Score genutzte Methodik auf Hochschulabschlüsse verschiedener Fachkategorien ausgeweitet.
Die Grafik zeigt den case score eines Abschlusses relativ zu allen Abschlüssen, unabhängig vom Fachbereich. Daher sind die Verteilungen dieser Grafiken für jeden Abschluss identisch. Die grafische Darstellung lässt sich dabei genauso interpretieren wie im Fall der lokalen Noten: Punkte links vom Wert des Abschlusses stellen schlechtere Werte dar, Punkte rechts des Abschlusses bessere. Die dargestellte Kurve basiert auf Millionen von Datenpunkten, die durch eine Kerndichteschätzung dargestellt werden.
Dieser Score ist nur fur Länder verfügbar, in denen wir über ein spezifischen nationales Model verfügen.
Der case Global Score erlaubt eine Einordnung in die Gesamtheit aller Hochschulabschlüsse weltweit. Die Interpretation ist ähnlich, wie beim case Country Score, nur eben mit allen Hochschulabschlüssen weltweit als Vergleichsgruppe. Unterschiede zwischen den beiden Scores ergeben sich aus der unterschiedlichen Leistungsdichte der Studierenden innerhalb verschiedener Länder, beispielsweise durch Bildungsmigration.