| Martin Brunner: Mathematische Schülerleistung: Struktur, Schulformunterschiede und Validität |
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Max-Planck-Institut für Bildungsforschung
Dissertation
Mathematische Schülerleistung: Struktur, Schulformunterschiede und Validität
zur Erlangung des akademischen Grades
doctor rerum naturalium (Dr. rer. nat.)
im Fach Psychologie
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
der Humboldt-Universität zu Berlin
Dipl. Psych. Martin
Brunner
geboren am 14. Januar 1976 in Dachau
Präsident der Humboldt-Universität zu Berlin in Vertretung Prof. Dr. Jans Jürgen Prömel
Dekan: Prof. Dr. Uwe Küchler der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät II
Gutachter:
1. Prof. Dr. Oliver Wilhelm, Humboldt-Universität zu Berlin
2. Prof. Dr. Jürgen Baumert, Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, Berlin
3. Prof. Dr. Olaf Köller, Humboldt-Universität zu Berlin
eingereicht: 30.09.2005
Datum der mündlichen Prüfung: 08.02.2006
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Abstrakt
Im Rahmen von drei Teilstudien wurde mathematische Schülerleistung aus einer differentialpsychologischen Perspektive untersucht. Die hierfür verwendeten Daten stammten von 29.386 deutschen Neuntklässlern, die am Programme for International Student Assessment (PISA) im Jahr 2000 teilnahmen.
In Studie 1 wurden ausgehend von Strukturtheorien kognitiver Fähigkeiten verschiedene Strukturmodelle mathematischer Schülerleistung konfirmatorisch geprüft. So wurde mathematische Schülerleistung in Form eines Nested-Faktormodell als additive Funktion einer mathematikspezifischen Fähigkeit (M´) und der allgemeinen kognitiven Fähigkeit (g) spezifiziert. Dieses Modell wies einen besseren Modellfit auf als das in der psychologischen Forschung dominierende Standardmodell. Für Letzteres wurde angenommen, dass Maße mathematischer Schülerleistung nur von einer generellen mathematischen Fähigkeit (M) beeinflusst werden.
In Studie 2 wurden Schulformunterschiede mit konfirmatorischen Mehrgruppen-Faktormodellen untersucht. Schulformspezifische Mittelwertunterschiede in M waren im Standardmodell wesentlich stärker ausgeprägt als bei M´ im Nested-Faktormodell. Weiterhin wurde eine schulformspezifische Differenzierungshypothese für M´ untersucht. Entgegen der Erwartung konnte diese nur sehr eingeschränkt von den Daten gestützt werden.
In Studie 3 wurde die Validität mathematischer Schülerleistung im Hinblick auf soziodemografische und motivationale Schülermerkmale sowie Schulnoten analysiert. Bei Verwendung des Nested-Faktormodells resultierte ein im Vergleich zum Standardmodell wesentlich differenzierteres Befundmuster. So waren Geschlechterunterschiede (zu Gunsten der Jungen) in M´ im Nested-Faktormodell deutlich stärker ausgeprägt als bei M im Standardmodell.
Implikationen und Perspektiven der drei Teilstudien werden für die psychologische Forschung, die Lehr-Lernforschung, die Konzeption von Schülerleistungsstudien sowie für die pädagogische Praxis diskutiert.
Eigene Schlagworte:
Schulleistung,
kognitive Fähigkeiten,
Mathematik,
konfirmatorische Faktorenanalyse,
Mehrgruppenmodelle,
Differenzierungshypothese kognitiver Fähigkeiten,
Geschlechterunterschiede,
Selbstkonzept,
Interesse,
Schulnoten,
Programme for International Student Asses
s
ment (PISA)
Abstract
Three studies investigated mathematics achievement from an individual differences perspective, using data from 29,386 German ninth graders who participated in the 2000 cycle of the OECD’s Programme for International Student Assessment (PISA).
In study 1, different structural models of mathematics achievement were derived from structural theories of cognitive abilities, and tested empirically using confirmatory methods. In a nested-factor model, mathematics achievement was specified to be an additive function of specific mathematical ability (M´) and general cognitive ability (g). This model provided a better fit than the standard model that predominates in psychological research, which assumes that measures of mathematical achievement are only influenced by general mathematical ability (M).
In study 2, differences between types of schools were analyzed using confirmatory multigroup factor analytic models. Mean differences in M in the standard model were much stronger than in M´ in the nested-factor model. A school-type-specific differentiation hypothesis for M´ was also investigated. Contrary to predictions, the data provided only limited support for this hypothesis.
Study 3 analyzed the validity of mathematics achievement with respect to sociodemographic and motivational student characteristics and school grades. The nested-factor model yielded a much more differentiated pattern of results than the standard model. For example, gender differences (in favor of boys) were much more pronounced in M´ in the nested-factor model than in M in the standard model.
The implications and future perspectives of studies 1 to 3 are discussed with respect to psychological and educational research, design of large-scale achievement studies, and educational practice.
Keywords:
Achievement,
cognitive abilities,
mathematics,
confirmatory factor analysis,
multigroup models,
differentiation hypothesis of cognitive abilities,
gender differences,
self-concept,
interest,
school grades,
Programme for International Student Assessment (PISA)
Inhaltsverzeichnis
-
1
Mathematische Schülerleistung als psychologisches Konstrukt?
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2
Mathematische Schülerleistung aus psychologischer Sicht
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2.1
Curriculare Definition mathematischer Schülerleistung
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2.2 Die Begriffe Fähigkeit, Wissen und Lernen
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2.3 Entwicklung mathematischer Fähigkeiten
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2.4 Informationsverarbeitung beim mathematischen Problemlösen
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2.5 Mathematische Fähigkeiten
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2.6 Fazit und Arbeitsdefinition mathematischer Schülerleistung
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3
Mathematische Schülerleistungstests
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3.1
Geschichtlicher Überblick
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3.2 Grundbildung versus curriculare Verankerung
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3.3 Der PISA-Mathematiktest
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4
Mathematische Schülerleistung und kognitive Fähigkeiten
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4.1
Schülerleistung versus kognitive Fähigkeiten?
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4.2 Strukturmodelle und mathematische Fähigkeiten
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4.3 Integration und Differenzierung kognitiver Fähigkeiten
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4.3.1
Allgemeine „Mechanismen“
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4.3.2 Differenzierungshypothese
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5
Mathematische Schülerleistung und schulisches Lernen
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5.1
Modelle schulischen Lernens
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5.2 Schülermerkmale und schulisches Lernen
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5.2.1
Kognitive Fähigkeiten, Wissen und Wissenserwerbsprozesse
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5.2.2 Lernmotivation
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5.3 Mathematikunterricht
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5.4 Schulformen als differenzielle Entwicklungsmilieus
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6
Zusammenfassung vor dem Hintergrund der Forschungsfragen
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7
Studie 1: Struktur mathematischer Schülerleistung
-
7.1
Mathematische Fähigkeiten
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7.1.1
Empirische Befundlage und zu prüfende Strukturmodelle
-
7.1.2 Methode
-
7.1.3 Ergebnisse
-
7.1.4 Diskussion
-
7.2 Mathematische Fähigkeiten und (nicht mathematische) kognitive Fähigkeiten
-
7.2.1
Empirische Befundlage und zu prüfende Strukturmodelle
-
7.2.2 Methode
-
7.2.3 Ergebnisse
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7.2.4 Diskussion
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7.3 Zusammenfassende Diskussion zur Struktur mathematischer Schülerleistung
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8
Studie 2: Schulformunterschiede
-
8.1
Niveauunterschiede
-
8.2 Differenzierung der mathematikspezifischen Fähigkeit
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8.3 Zusammenfassende Diskussion zu Schulformunterschieden
-
9
Studie 3: Validität
-
9.1
Geschlechterunterschiede
-
9.2 Familiärer Hintergrund
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9.3 Selbstkonzept
-
9.4 Interesse
-
9.5 Schulnoten
-
9.6 Zusammenfassende Diskussion zur Validität
-
10
Gesamtdiskussion
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10.1
Zusammenfassung
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10.2 Schülerleistung versus kognitive Fähigkeiten? Ein Fazit
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10.3 Implikationen und Perspektiven
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10.3.1
Psychologische Forschung
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10.3.2 Schülerleistungsstudien und Lehr-Lern-Forschung
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10.3.3 Pädagogische Praxis
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10.3.4 Schluss
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Danksagung
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Anhang
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Literatur
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Selbstständigkeitserklärung
Tabellen
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Tabelle 1:Beschreibung kognitiver Fähigkeiten nach Carroll (1993)
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Tabelle 2:Zentrale Unterschiede zwischen den Strukturtheorien kognitiver Fähigkeiten
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Tabelle 3:Schüleranzahl, Geschlechterverteilung und mittleres Alter in Abhängigkeit der Schulform
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Tabelle 4:Kreuzklassifikation aller Aufgaben des Mathematiktests aus PISA 2000 nach mathematischen Stoffgebieten und Arten mathematischen Arbeitens
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Tabelle 5:Anzahl bearbeiteter Mathematikaufgaben pro Schüler
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Tabelle 6:Globaler Modell-Fit: χ2-Goodness-of-Fit-Test und Informationskriterien
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Tabelle 7:Modell 2: Latente Korrelationen der operativen mathematischen Fähigkeiten/Arten mathematischen Arbeitens
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Tabelle 8:Modell 3: Latente Korrelationen der stoffgebietsspezifischen Fähigkeiten
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Tabelle 9:Mediane der Faktorladungen von Schülerleistungstests in 30 Studien (nach Treumann, 1974, S. 351, Tab. IV)
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Tabelle 10:Fluide Fähigkeit: Vergleich der Modll-Fit-Indizes für ein eindimensionales Rasch-Modell (1p) und ein eindimensionales, zweiparametrisches Birnbaum-Modell (2p)
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Tabelle 11:Deskriptive Statistiken der WLE-Scores zur Messung kognitiver Fähigkeiten
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Tabelle 12:Globale Modell-Fit-Indizes
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Tabelle 13:Standardisierte Faktorladungen (λ) der Modelle 4 bis 7b
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Tabelle 14:Schulformspezifische Mittelwertunterschiede der allgemeinen kognitiven Fähigkeit in Effektgrößen d
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Tabelle 15:Schulformspezifische Mittelwertunterschiede der generellen mathematischen Fähigkeit (indiziert durch die globale Leistung in mathematischen Schülerleistungstests) in Effektgrößen d
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Tabelle 16:Globale Modell-Fit-Indizes unter verschiedenen Invarianzbedingungen
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Tabelle 17:Veränderung der globalen Modell-Fit-Indizes bei Einführung der Parameterconstraints zur Prüfung der Invarianz
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Tabelle 18:Schulformspezifische unstandardisierte latente Mittelwerte (μ), korrespondierende 95%-Konfidenzintervalle [95%-KI]
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Tabelle 19:Test auf schulformspezifische Niveauunterschiede der kognitiven Fähigkeiten mathematischer Schülerleistung
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Tabelle 20:Schulformspezifische Varianz (σ2) der mathematikspezifischen Fähigkeit (M´) und korrespondierendes 95%-Konfidenzintervall [95%-KI]
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Tabelle 21:Generelle Differenzierungshypothese der mathematikspezifischen Fähigkeit: Deskriptive Modell-Fit-Indizes für die Analysestichprobe
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Tabelle 22:Generelle Differenzierungshypothese: Deskriptive Modell-Fit-Indizes für die simulierten Daten
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Tabelle 23:Inferenzstatistische Prüfung der generellen Differenzierungshypothese
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Tabelle 24:Schulformspezifische Differenzierungshypothese: Deskriptive Modell-Fit-Indizes
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Tabelle 25:Inferenzstatistische Prüfung der schulformspezifischen Differenzierungshypothese
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Tabelle 26:Korrelationen (r) zwischen kognitiven Fähigkeiten (KF) und Geschlecht sowie korrespondierende χ2-Differenzentests (Δχ2) zur Prüfung der Hypothesen (Hpt) zu Geschlechterunterschieden
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Tabelle 27:Korrelationen (r) zwischen kognitiven Fähigkeiten (KF) und Indikatoren des familiären Hintergrunds sowie korrespondierende χ2-Differenzentests (Δχ2) zur Prüfung der Hypothesen (Hpt)
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Tabelle 28:Items zur Messung des mathematischen und verbalen Selbstkonzepts
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Tabelle 29:Globale Modell-Fit-Indizes der Strukturmodelle zur Analyse des Bezugsrahmenmodells
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Tabelle 30:Standardmodell: Latente Korrelationen der kognitiven Fähigkeiten mit den fachspezifischen Selbstkonzepten
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Tabelle 31:Nested-Faktormodell: Latente Korrelationen der kognitiven Fähigkeiten mit den fachspezifischen Selbstkonzepten
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Tabelle 32:Analysen des Bezugsrahmenmodells für das Standardmodell und des Nested-Faktormodells: standardisierte Modellparameter (in Klammern: Modellparameter bei Kontrolle der Schulformzugehörigkeit)
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Tabelle 33:Items zur Messung des mathematischen Interesses und des Interesses am Lesen
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Tabelle 34:Globale Modell-Fit-Indizes der Strukturmodelle zur Analyse des erweiterten Bezugsrahmenmodells
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Tabelle 35:Standardmodell: Latente Korrelationen der kognitiven Fähigkeiten mit den fachspezifischen Selbstkonzepten und Interessen
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Tabelle 36:Nested-Faktormodell: Latente Korrelationen der kognitiven Fähigkeiten mit den fachspezifischen Selbstkonzepten
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Tabelle 37:Standardmodell zur Prüfung des erweiterten Bezugsrahmenmodells: Standardisierte Regressionsgewichte und erklärte Varianz (R2)
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Tabelle 38:Nested-Faktormodell zur Prüfung des erweiterten Bezugsrahmenmodells: Standardisierte Regressionsgewichte und erklärte Varianz (R2)
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Tabelle 39:Korrelationen (r) zwischen kognitiven Fähigkeiten (KF) und Schulnoten sowie korrespondierende χ2-Differenzentests (Δχ2) zur Prüfung der Hypothesen (Hpt)
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Tabelle 40:PISA-O: Testdesign für den internationalen Vergleich der PISA-2000-Studie
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Tabelle 41:PISA-E: Testdesign für den nationalen Bundesländervergleich der PISA-2000-Studie
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Tabelle 42:Analysen zur Vergleichbarkeit der Analysestichprobe mit der PISA-2000-Stichprobe
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Tabelle 43:Korrekturparameter der WLE-Scores in Abhängigkeit der internationalen Testhefte
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Tabelle 44:Durch Testhefteffekte erklärte Varianz (η2) der mathematischen Schülerleistung
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Tabelle 45:Muster gültiger (x) und fehlender Werte (0) der WLE-Scores der kognitiven Fähigkeiten für die Gesamtstichprobe und in Abhängigkeit der Schulform
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Tabelle 46:Deskriptive Statistiken getrennt für die Schulformen (SF) Hauptschule (HS), Realschule (RS) und Gymnasium (GY)
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Tabelle 47:Skalarinvariante Modellvarianten: Unstandardisierte (λ*) Faktorladungen, unstandardisierte Intercepts (μ) und schulformspezifische Residualvarianzen (θ2) der manifesten Variablen
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Tabelle 48:Skalarinvariante Modellvarianten: Schulformspezifische Statistiken der latenten Variablen
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Tabelle 49:Vergleich der deskriptiven Statistiken mit und ohne Kontrolle der Schulformzugehörigkeit (SF)
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Tabelle 50:Vergleich der Korrelationen zwischen Schülermerkmalen und den kognitiven Fähigkeiten mathematischer Schülerleistung in Abhängigkeit verschiedener faktorieller Strukturmodelle
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Tabelle 51:Interkorrelationen der kognitiven Fähigkeiten, der Schulformzugehörigkeit und der untersuchten Schülervariablen für das Standardmodell und das Nested-Faktormodell
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Tabelle 52:Vorhersage der kognitiven Fähigkeiten mathematischer Schülerleistung durch die analysierten Schülermerkmale und die Schulformzugehörigkeit
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Tabelle 53:Vorhersage der Schulnoten durch die kognitiven Fähigkeiten mathematischer Schülerleistung, die analysierten Schülermerkmale und die Schulformzugehörigkeit
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| XDiML DTD Version 4.0 | Zertifizierter Dokumentenserver der Humboldt-Universität zu Berlin | HTML-Version erstellt am: 02.08.2006 |