Forschungsprojekte

1. Kompetenz-, Motivations- und Persönlichkeitsprofile

Die empirische Bildungsforschung wählt sehr häufig einen fachspezifischen Zugang zur Analyse von Lehr-Lern- bzw. Entwicklungsprozessen. Im Rahmen mehrerer Teilprojekte wollen wir diesen Zugang substantiell erweitern, indem wir individuelle, fächerübergreifende Profilkonfigurationen erfassen und deren Bedeutung für die Entwicklung im Lebenslauf untersuchen.

Leistungs- und Leistungsmotivationsprofile

In ihrem Promotionsprojekt beschäftigt sich Lena Keller mit Leistungs- und Leistungsmotivationsprofilen von Schülerinnen und Schüler. Im Mittelpunkt stehen drei Fragestellungen: (1) Inwiefern unterschieden sich die Leistungs- und Leistungsmotivationsprofile von 15-jährigen Spitzenleistern in Mathematik zwischen Jungen und Mädchen? (2) Welcher funktionale Zusammenhang besteht zwischen akademischer Leistung und akademischem Selbstkonzept bei Kindern im Grundschulalter sowie bei Jugendlichen in der Sekundarstufe? (3) Welche prädiktive Bedeutung haben Notenprofile für das Bildungsniveau und den beruflichen Erfolg über die Lebensspanne? Um diese Fragen zu beantworten, verwendet Lena Daten aus Large-Scale-Assessments (PISA, TIMSS und PIRLS) sowie luxemburgische Längsschnittdaten des MAGRIP-Projekts. Das Promotionsprojekt wird über ein Stipendium der International Max Planck Research School on the Life Course (LIFE) finanziert. Im Rahmen des Projekts kooperieren wir mit Prof. Franzis Preckel (Universität Trier) sowie Prof. Jacque Eccles (University of California, Irvine).

Persönlichkeit im Schulkontext

Dieses Teilprojekt befasst sich mit Fragen, inwieweit fächerübergreifende Persönlichkeitsmerkmale des BIG-5 Modells der Persönlichkeit zum Verständnis des Erlebens und Verhaltens von Grundschulkindern sowie deren Bildungsergebnissen beitragen können. Die BIG-5 sind: Offenheit für Erfahrung, Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Verträglichkeit und Emotionale Stabilität. In diesem Projekt kooperieren wir mit der Doktorandin Naemi Brandt aus der Arbeitsgruppe um Dr. Michael Becker und Prof. Kai Maaz (beide DIPF Berlin) sowie Prof. Poldi Kuhl (Leuphana Universität Lüneburg). Grundlage für die Analysen bilden die Daten der Studie „Kompetenzentwicklung und Schulqualität an Brandenburger Grundschulen (KEGS)“. Aktuell befasst sich Naemi mit der Messäquivalenz eines Kurzinventars der Persönlichkeit vom Grundschulalter bis ins hohe Erwachsenenalter.

MAGRIP: Vorhersagekraft von kognitiven Kompetenzprofilen und Persönlichkeitseigenschaften über die Lebensspanne

Können kognitive Kompetenzprofile und Persönlichkeitseigenschaften von Grundschulkindern schulischen und beruflichen Erfolg, Gesundheit und subjektives Wohlbefinden über die Lebensspanne vorhersagen? Mit dieser Frage beschäftigt sich das MAGRIP-Projekt, das auf Daten einer repräsentativen Luxemburger Längsschnittstichprobe basiert. MAGRIP ist ein Kooperationsprojekt, das wir mit Dr. Fischbach und Prof. Romain Martin (beide Universität Luxemburg), Dr. Gertraud Stadler (University of Aberdeen) und Dr. Jean-Paul Steinmetz, Zitha Kliniken Luxemburg) und Prof. Oliver Lüdtke (IPN Kiel) durchführen. Bislang untersuchte MAGRIP einen Vorhersagezeitraum über 40 Jahre von der Grundschulzeit bis ins mittlere Erwachsenenalter. Im Mittelpunkt der nächsten Erhebungswelle von MAGRIP steht nun die Erweiterung der bisherigen Ergebnisse für die Lebensspanne von 12 bis 62 Jahre.

 

2. Schulische Lernumwelten: Variabilität, Stabilität und Entwicklung.

Schulen und Schularten bilden differenzielle Entwicklungsmilieus für die kognitive, motivationale und soziokulturelle Entwicklung von Schülerinnen und Schülern. Eine Kernannahme ist, dass Schulen sich (a) hinsichtlich entwicklungsrelevanter Parameter systematisch unterscheiden, (b) diese Unterschiede zeitlich stabil, aber auch (c) durch Schulentwicklungsmaßnahmen gezielt verändert werden können. Diese zentralen Annahmen wurden aber bislang kaum systematisch untersucht.

Im Rahmen ihrer Dissertation beschäftigt sich Marina Wenger daher (in Kooperation mit Prof. Oliver Lüdtke, IPN Kiel) mit Fragen, wie variabel bzw. stabil schulische Lernumwelten hinsichtlich von Bildungsprozessen und –ergebnissen sind bzw. wie sich schulische Lernumwelten entwickeln. Als Grundlage für die Analysen nutzt Marina bereits bestehende Daten aus large-Scale Assessments (z.B. PISA) sowie Daten der Berliner Schulinspektion. Die Ergebnisse des Projekts sind relevant für die KMK-Gesamtstrategie zum Bildungsmonitoring, da die Ergebnisse für die Planung von großangelegten Interventionsstudien genutzt werden können.

3. Möglichkeiten und Grenzen von Messinstrumenten und Methoden der empirischen Bildungsforschung

Die empirische Bildungsforschung nutzt einen breiten Kanon von Methoden zur Erfassung und Analyse von quantitativen Daten. Im Mittelpunkt dieses Projektstrangs steht die kritische Auseinandersetzung mit den Möglichkeiten und Grenzen dieser Messinstrumente und Methoden.

 

MULTI-DES: Mehrebenen Designparameter und Beurteilungsmaßstäbe von Effektgrößen für die Kompetenzentwicklung von Schülerinnen und Schülern

Das Projekt MULTI-DES wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert und möchte zur Evidenzbasierung im Bildungswesen beitragen. Denn der Fortschritt in der Bildungsforschung sowie die Entwicklung evidenzbasierter Bildungspolitik und -praxis hängt von der Verfügbarkeit belastbarer Forschungsergebnisse und deren Kommunikation an eine breite Öffentlichkeit ab. Um zu prüfen, ob pädagogische Maßnahmen in der Praxis wirken, sollten Interventionsstudien im Bildungsbereich in ökologisch-validen Settings durchgeführt werden. Solche Studien werden daher oft als cluster-randomisierte Studien angelegt, in denen vollständige Gruppen (z.B. ganze Schulen) zufällig den experimentellen Bedingungen zugewiesen werden. Um die Stichprobengröße von cluster-randomisierten Studien (Anzahl an Schülerinnen und Schülern, Klassen und Schulen) zu planen bzw. um eine ausreichende statistische Power sicherzustellen, sind mehrere Designparameter essentiell: Intraklassenkorrelationen, die Kompetenzunterschiede von Klassen innerhalb von Schulen bzw. zwischen Schulen quantifizieren sowie die durch Kovariaten (z.B. Prätestwerte) erklärte Varianz auf Individual-, Klassen- und Schulebene. Um die Ergebnisse von Interventionsstudien zu interpretieren, sind empirisch fundierte Beurteilungsmaßstäbe von Effektgrößen besonders wichtig. Denn diese Maßstäbe helfen zu beurteilen, wie stark die Interventionen auf die Kompetenzentwicklung der Schülerinnen und Schülern wirken. Wichtig ist, dass sowohl Designparameter als auch Beurteilungsmaßstäbe auf die Zielpopulation abgestimmt sind. Das Projekt MULTI-DES ist das Erste, das systematisch Designparameter und Beurteilungsmaßstäbe im Mehrebenenkontext des deutschen Schulsystems untersucht. Hierzu werden wir vier Studien durchführen, die auf den repräsentativen Daten von drei deutschen, längschnittlich angelegten Large-Scale Assessmentstudien basieren: das Nationale Bildungspanel (NEPS), die nationale Erweiterung der internationalen PISA-2003-Studie (PISA-I+) und Deutsch-Englisch-Schülerleistungen- International (DESI). Diese Large-Scale Assessmentstudien umfassen ein breites Spektrum an Schülerkompetenzen und Altersgruppen (Klassenstufen 1 bis 12). In Studie 1 untersuchen wir für cluster-randomisierte Studien mit zwei Ebenen (Schüler in Schulen) und drei Ebenen (Schüler in Klassen; Klassen in Schulen) Designparameter für die generelle Schülerpopulation und für verschiedene Schularten. In Studie 2 analysieren wir, inwiefern verschiedene Kovariaten und deren Kombination bzw. deren zeitlicher Abstand zu den abhängigen Variablen die Schätzgenauigkeit/statistische Power von cluster-randomisierten Studien verbessern. Studie 3 untersucht das durchschnittliche Kompetenzwachstum als Beurteilungsmaßstab von Effektgrößen für die generelle Schülerpopulation und getrennt nach Schulformen. Schließlich beschäftigt sich Studie 4 mit Kompetenzunterschieden zwischen leistungsschwachen und durchschnittlichen Schulen als Beurteilungsmaßstab.

Datenqualität bildungsstandardbasierter Tests

Die Ergebnisse bildungsstandardbasierter Kompetenztests (z.B. VERA) informieren über individuelle Kompetenzstände von Schülerinnen und Schülern, sie dienen zur datengestützten Schul- und Unterrichtsentwicklung, und sie werden als Informationsquelle genutzt, um bildungspolitische Entscheidungen zur Steuerung des Bildungswesens zu treffen. Für solche datengestützten Anwendungen ist eine hohe psychometrische Datenqualität essentiell. Das übergreifende Ziel des Projekts ist es daher, die Datenqualität bildungsstandardbasierter Kompetenztests im Rahmen von mehreren Teilstudien aus verschiedenen Perspektiven systematisch zu untersuchen. Hierzu analysiert Gesine Fuchs in ihrem Promotionsprojekt die prognostische Qualität bildungsstandardbasierter Kompetenztests zur Identifizierung von Schülerinnen und Schülern mit schwachen Bildungsergebnissen (z.B. Kompetenzstände, Schulnoten) über einen Prognosezeitraum von mehreren Jahren. Mit Blick auf die Nutzung bildungsstandardbasierter Tests für die datengestützten Schul- und Unterrichtsentwicklung bestimmt Gesine mit zeitgemäßen multivariaten Verfahren (a) die Messgenauigkeit der VERA-Tests auf Schüler-, Klassen- und Schulebene und (b) die Variabilität der Messgenauigkeit zwischen Klassen und Schulen.

Methodenkritische Analyse von Multi-Matrixdesigns

Multi-Matrix Desings werden in groß angelegten Schülerleistungsstudien (z.B. PISA) verwendet. Bei einem Multi-Matrix Design bearbeiten die Schülerinnen und Schüler nur einen Teil der Testaufgaben oder Fragen eines Fragebogens. Obwohl diese Art der Testadministration schon eine langjährige Tradition hat, sind noch wichtige Fragen offen, in welchem Ausmaß Faktoren, wie z.B. Testlänge, Stichprobengröße oder die Passung von Daten zu statistischen Modellen Einfluss darauf nehmen, wie gut Populationsparameter (z.B. Mittelwerte oder Heterogenität von Leistungsdaten) abgebildet werden können. Diesen Fragen widmet sich Anta Akuro in seinem Promotionsprojekt auf Grundlage von realen und simulierten Daten.