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         <head>
            <link id="_Toc115782883"/>
            <link id="_Toc9565799"/>Mathematische Schülerleistung und schulisches Lernen</head>
         <p>
            <citenumber id="N11252" start="65"/>In der Unterrichtsforschung werden in jüngerer Zeit schulische Lernprozesse im Rahmen eines <em>Ang</em>
            <em>e</em>
            <em>bot-Nutzung-Modells</em> beschrieben (<link ref="Lit30">Baumert &amp; Köller, 2000</link>; <link ref="Lit33">Baumert u.a., 2004</link>; <link ref="Lit156">Helmke, 2003</link>; <link ref="Lit309">Schatz Koehler &amp; Grouws, 1992</link>). In diesem Modell wird der Schüler als der &#8222;aktive&#8220; Konstrukteur seines Wissens und der Unterricht als ein &#8222;Angebot&#8220; des Lehrers an die Schüler gesehen. Entscheidend für den Lernerfolg ist, dass der Lernende das Angebot nutzt, indem er die Lerninhalte im Unterricht aktiv mental verarbeitet. Unterricht bietet somit &#8222;nur&#8220; eine Gelegenheitsstruktur für Lernprozesse.</p>
         <p>Mit Blick auf mathematische Schülerleistung werden im Rahmen dieses Modells in den nächsten Abschnitten folgende Fragen erörtert: Wie kann man das Zusammenwirken von Angebot und Nutzung beschreiben (Abschnitt 5.1)? Welche individuellen kognitiven und motivationalen Schülermerkmale beeinflussen die Nutzung der Lernangebote und somit auch den Lernerfolg? Warum ist das so (Abschnitt 5.2)? Wie kann man die Angebotsstruktur &#8222;Mathematikunterricht&#8220; differenziert beschreiben (Abschnitt 5.3)? Wie unterscheidet sich die Angebotsstruktur zwischen verschiedenen Schulformen (Abschnitt 5.4)?</p>
         <p>Antworten auf diese Fragen stehen in einem engen Zusammenhang mit den Forschungsfragen. Die in Abschnitt 5.1 und 5.2 referierten Theorien und Befunde untermauern, mathematische Schülerleistung als kognitive Fähigkeiten zu konzeptualisieren (vgl. Forschungsfrage 1). Im Abschnitt 5.2.2 werden mit Blick auf die dritte Forschungsfrage die oftmals replizierten und somit sehr robusten Zusammenhänge zwischen motivationalen Schülermerkmalen und mathematischer Schülerleistung erläutert. Diese theoretische und empirisch fundierte Grundlage dient zur Ableitung von Hypothesen für die dritte Forschungsfrage zur Validität. Schulformspezifische Unterschiede lernförderlicher Aspekte des Mathematikunterrichts (Abschnitt 5.4, siehe auch Abschnitt 4.3) stützen Annahmen für die zweite Forschungsfrage, dass sich Schüler verschiedener Schulformen hinsichtlich dieser kognitiven Fähigkeiten im Niveau, aber auch hinsichtlich ihrer Heterogenität in den mathematischen Fähigkeiten unterscheiden können.</p>
         <section id="N11275" label="5.1">
            <head>
               <link id="_Toc9565800"/>
               <link id="_Toc115782884"/>Modelle schulischen Lernens</head>
            <p>
               <citenumber id="N11282" start="66"/>In der Unterrichtsforschung werden mehrere Modelle des schulischen Lernens diskutiert (zusammenfassend z.B. <link ref="Lit138">Gruehn, 2000</link>), die herangezogen werden können, um das Zusammenwirken von Angebot und Nutzung näher zu beleuchten. Prominente Vertreter sind das Modell von <link ref="Lit66">Carroll (1963</link>, <link ref="Lit69">1989</link>), das Modell von <link ref="Lit43">Bloom (1976)</link>, das Modell von Walberg und Kollegen (<link ref="Lit147">Haertel, Walberg &amp; Weinstein, 1983</link>; <link ref="Lit367">Walberg, 1986</link>; <link ref="Lit368">Wang, Haertel &amp; Walberg, 1993</link>) sowie die Modelle von <link ref="Lit326">Slavin (1994)</link> und <link ref="Lit89">Creemers (1994)</link>. Da Carolls Modell viele weitere Modelle inspirierte (z.B. <link ref="Lit43">Bloom, 1976</link>; <link ref="Lit89">Creemers, 1994</link>; <link ref="Lit326">Slavin, 1994</link>) und Aspekte von Unterrichtsquantität, Unterrichtsqualität und individuellen Schülermerkmalen elegant über die aufgewendete Lernzeit verbindet, wird zunächst stellvertretend für Modelle schulischen Lernens darauf eingegangen. Anschließend werden zentrale Aspekte stichpunktartig skizziert, die den Modellen schulischen Lernens gemein sind, und es wird gezeigt, worin sie sich von Carrolls Modell unterscheiden.</p>
            <p>
               <em>Carrolls Modell schulischen Lernens</em>. In Carrolls Modell (<link ref="Lit66">1963</link>) des schulischen Lernens ist die Rolle der <em>aktiven</em>, <em>tatsächlich aufgewendeten Lernzeit</em> zentral (Abb. 12). Der Grad des Lernerfolgs eines Schülers für eine bestimmte Lernaufgabe (z.B. die Aneignung oder das Verstehen von mathematischen Begriffen oder das Erlernen mathematischer Fertigkeiten) ist eine Funktion des Verhältnisses von aufgewendeter Lernzeit und der benötigten Lernzeit. Je mehr die aufgewendete Lernzeit die benötigte Lernzeit überwiegt, desto mehr lernen Schüler hinzu. Welche Größen beeinflussen die aufgewendete und benötigte Lernzeit?</p>
            <p>
               <mm entity="ID_d3e25079" file="image017.jpg" id="N112C8" label="515#415">
                  <caption>
                     <link id="_Toc115782978"/>
                     <link id="_Toc10009602"/>Abbildung 12: Carrolls Modell (<link ref="Lit66">1963</link>) des schulischen Lernens in Anlehnung an Harnishfeger und Wiley (1977) und Gruehn (2000)
                  </caption>
               </mm>
            </p>
            <p/>
            <p>
               <citenumber id="N112DF" start="67"/>Die <em>benötigte Lernzeit</em> ist abhängig von der aufgabenspezifischen Begabungeines Schülers und seiner Fähigkeit, den Unterricht zu verstehen. Je höher die aufgabenspezifische Begabung ist, desto kürzer ist die Lernzeit für eine Aufgabe unter optimalen lernförderlichen Bedingungen (dem &#8222;idealen&#8220; Unterricht). Die aufgabenspezifische Begabung ist dabei selbst wiederum eine Funktion der <em>allgemeinen Begabung</em> (als stellvertretendender Begriff für eine Vielzahl leistungsrelevanter Schülereigenschaften und -fähigkeiten) und des aufgabenrelevanten Vorwissens. Die <em>Fähigkeit, den Unterricht zu verstehen, </em>wird von der allgemeinen kognitiven Fähigkeit und der verbalen Fähigkeit beeinflusst und interagiert mit der Unterrichtsqualität. Je mehr Schüler im Unterricht Begriffe und Beziehungen aus dem Unterricht selbst erschließen müssen und je weniger der Lehrer diese Beziehungen für alle Schüler klar herausstellt, desto stärker ist der Einfluss der allgemeinen kognitiven Fähigkeit. Die verbale Fähigkeit spielt dann eine Rolle, wenn die sprachlichen Anforderungen im Unterricht sehr hoch sind.</p>
            <p>Die <em>aktive (aufgewendete) Lernzeit</em> ist abhängig von der gezeigten Ausdauer und der zugestandenen Lernzeit. Die <em>Ausdauer </em>oder Lernmotivation eines Schülers konzipiert Carroll als die Zeit, die ein Schüler bereit ist, aktiv und aufmerksam etwas zu lernen. Die Ausdauer kann dabei sowohl durch extrinsische (z.B. Noten) als auch intrinsische (z.B. durch interessante oder verblüffende mathematische Probleme, z.B. <link ref="Lit259">Mitchell, 1993</link>) Anreize im Unterricht beeinflusst werden. Die <em>zugestan</em>
               <em>d</em>
               <em>e</em>
               <em>ne Lernzeit </em>ist die Zeit, die dem Schüler zum Lernen zur Verfügung steht. Diese wird einerseits durch Gruppierungs- und Individualisierungsmaßnahmen bestimmt, die Lerntempo, Lerninhalt oder Stoffmenge an die Schülereigenschaften anpassen (<link ref="Lit150">Harnishfeger &amp; Wiley, 1977</link>). Andererseits ist die zugestandene Lernzeit eine Funktion der in der Stundentafel festgelegten Unterrichtsstunden <em>(</em>
               <em>zugeteilte Lernzeit</em>
               <em>)</em> und der vom Lehrer für lehrstoffrelevante Aktivitäten genutzten Lernzeit (<link ref="Lit138">Gruehn, 2000</link>). Ein weiterer Aspekt der zugeteilten Lernzeit sind die Hausaufgaben, die eine Lehrkraft aufgibt (<link ref="Lit359">Trautwein &amp; Köller, 2003</link>).</p>
            <p>Der Unterricht nimmt in Carrolls Modell eine Schlüsselrolle für den Lernerfolg ein. Ziel des Lehrers sollte es sein, die zur Verfügung stehende Zeit möglichst effektiv zum Schaffen von Lerngelegenheiten zu verwenden und die aktive Auseinandersetzung der Schüler mit dem Lernstoff zu stimulieren (z.B. in Form selbstregulierter Lernprozesse). Daher stehen dem Lehrer mehrere &#8222;Hebel&#8220; zur Verfügung, dieses Ziel zu erreichen: Er wählt die Unterrichtsmaterialien aus, beeinflusst die zugestandene Lernzeit, die Ausdauer der Schüler (z.B. durch motivationale Anreize) und die Anforderungen an die Fähigkeit der Schüler, den Unterricht zu verstehen.</p>
            <p>
               <citenumber id="N1131F" start="68"/>Zusammengefasst sieht das Zusammenwirken von Angebot und Nutzung in Carrolls Modell folgendermaßen aus. Die Aktivitäten des Lehrers und das Unterrichtsgeschehen sind zunächst zum Lernerfolg distal. Sie bestimmen die Anforderungen an die Fähigkeit der Schüler, den Unterricht zu verstehen, die zugestandene Lernzeit und die Lerninhalte. Nur wenn ein Schüler dieses Angebot tatsächlich nutzt, indem er sich aktiv mit den Lerninhalten auseinandersetzt und hierfür Lernzeit investiert, ist das Lernen erfolgreich. Die Aktivität des Schülers wird dabei durch kognitive Fähigkeiten und Vorwissen sowie motivationale Variablen reguliert. Der Ertrag der Lernprozesse ist umso größer, je positiver das Verhältnis von aufgewendeter aktiver Lernzeit des Schülers zur benötigten Lernzeit ausfällt.</p>
            <p>
               <em>Gemeinsamkeiten und Unterschiede.</em> Wie eingangs dargestellt, versuchen auch andere Modelle schulischen Lernens das Zusammenwirken von Angebot und Nutzung zu erklären. Worin unterscheiden sich diese Modelle von Carrolls Modell, was ist ihnen gemein?</p>
            <p>Gemein ist allen Modellen schulischen Lernens die Annahme, dass Quantität und Qualität des Unterrichts <em>sowie</em> kognitive und motivationale Schülereigenschaften die Entwicklung der Schülerleistung in einem bestimmten Fach beeinflussen (siehe auch <link ref="Lit160">Helmke &amp; Weinert, 1997</link>).</p>
            <p>
               <citenumber id="N11335" start="69"/>Unterschiede bestehen in folgenden Aspekten (zusammenfassend z.B. <link ref="Lit138">Gruehn, 2000</link>):</p>
            <p>
               <ul>
                  <li>
                     <p>· <link ref="Lit43">Bloom (1976)</link> stellt im Vergleich zu Carroll die Lernzeit nicht so sehr in den Mittelpunkt. Das Modell konzentriert sich auf den sequenziellen und kumulativen Charakter von schulischen Lernprozessen: Das Lösen einer bestimmten Lernaufgabe geht mit motivationalen Veränderungen und Wissenserwerb einher. Diese motivationalen und kognitiven Veränderungen wirken sich im Gegenzug auf das weitere Lernen aus. Somit bezieht Bloom im Gegensatz zu <link ref="Lit66">Carroll (1963, S. 724)</link> auch motivationale Lernergebnisse in das Modell mit ein.</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· <link ref="Lit89">Creemers (1994)</link> und <link ref="Lit326">Slavin (1994)</link> differenzieren das Konstrukt Unterrichtsqualität stärker als Carroll und integrieren dabei die Befundlage aus der Unterrichtsforschung.</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Walberg und Kollegen beziehen zusätzlich zu Schülermerkmalen und Unterricht weitere <em>direkte</em> leistungsrelevante Einflussfaktoren in ihr Modell mit ein, wie zum Beispiel den familiären Hintergrund.</p>
                  </li>
               </ul>
            </p>
            <p>Vor dem Hintergrund dieser Unterschiede können einige Aspekte im Modell von Carroll noch weiter qualifiziert werden:</p>
            <p>
               <citenumber id="N1136D" start="70"/>
               <ul>
                  <li>
                     <p>· Carroll behandelt in seinem Modell die Lernmotivation nur sehr undifferenziert als Determinanten der &#8222;Ausdauer&#8220; und klammert im Gegensatz zu Bloom motivationale Ergebnisse des Lernens aus. Daher werden in Abschnitt 5.2.2 verschiedene Aspekte der Motivation unterschieden und das Zusammenwirken von motivationalen Facetten und Lernprozessen betrachtet.</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Das Modell von Carroll ist ein allgemeines Modell, das nicht für ein bestimmtes Unterrichtsfach zugeschnitten ist. Zudem ist in seinem Modell das Konstrukt &#8222;Unterrichtsqualität&#8220; im Vergleich zu den Modellen von <link ref="Lit89">Creemers (1994)</link> und <link ref="Lit326">Slavin (1994)</link> weniger differenziert (<link ref="Lit138">Gruehn, 2000</link>). Damit stellt sich die Frage, welche Anforderungen im Unterricht gestellt werden und welche Aspekte des Mathematikunterrichts das Lernen beeinflussen (siehe Abschnitt 5.3 und 5.4).</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Wie kognitive und motivationale Schülermerkmale zum &#8222;Wissenserwerb&#8220; führen, beschreibt Carroll nur sehr knapp. Dies ist Gegenstand des nächsten Abschnitts.</p>
                  </li>
               </ul>
            </p>
            <p>
               <link id="_Toc115782885"/>
            </p>
            <p>
               <link id="_Toc9565801"/>
            </p>
         </section>
         <section id="N1139F" label="5.2">
            <head>Schülermerkmale und schulisches Lernen</head>
            <subsection id="N113A4" label="5.2.1">
               <head>
                  <link id="_Toc9565802"/>
                  <link id="_Toc115782886"/>Kognitive Fähigkeiten, Wissen und Wissenserwerbsprozesse</head>
               <p>Die nachfolgenden Theorien und Überlegungen zu Wissenserwerbsprozessen und der besonderen Bedeutung von Wissen bei der Informationsverarbeitung wurden nicht mathematikspezifisch formuliert. Sie werden aber von einigen Autoren auf mathematisches Problemlösen und Erwerbsprozesse von mathematischem Wissen generalisiert (z.B. <link ref="Lit127">Geary, 2005</link>; <link ref="Lit374">Weinert, 1996</link>). Die dargestellten Theorien und Befunde werden auch deshalb ausgewählt, da sie den Zusammenhang zwischen <em>interindividuellen Unterschieden</em> in kognitiven Fähigkeiten mit Informationsverarbeitungs-, Wissens- und Fertigkeitserwerbsprozessen näher erläutern (für einen umfassenden Überblick zu diesem Thema siehe auch <link ref="Lit8">Ackerman, Kyllonen &amp; Roberts, 1999</link>; <link ref="Lit9">Ackerman, Sternberg &amp; Glaser, 1989</link>).</p>
               <p>
                  <em>Die Investmenttheorie von </em>
                  <link ref="Lit75">Cattell (1987)</link>. Die Investmenttheorie beschreibt, wie die fluide Fähigkeit<footnote numbering="arabic" start="11">
                     <p> Nach <link ref="Lit140">Gustafsson (1984)</link> kann die fluide Fähigkeit als nahezu äquivalent zur allgemeinen kognitiven Fähigkeit betrachtet werden.</p>
                  </footnote> zum Erwerb kristalliner Fähigkeiten (z.B. die generelle mathematische Fähigkeit im Gf-Gc-Modell; vgl. Abschnitt 4.2) beiträgt. Um die Funktion fluider Fähigkeit bei Wissenserwerbsprozessen zu beschreiben, unterscheidet Cattell Prozesse, die Einsicht in komplexe Relationen erfordern, von solchen Prozessen, in denen dies nicht notwendig ist. Bei Letzteren hängt die Lernrate (in Form des Lernzugewinns) vornehmlich von der Lernmotivation, von einfachen Gedächtnisfunktionen oder der Häufigkeit positiver Verstärkung ab. Bei Prozessen, die Einsicht in komplexe Relationen erfordern (z.B. zu lernen, wie man arithmetische Textaufgaben löst), ist jedoch die Lernrate in hohem Maße durch das Niveau der fluiden Fähigkeit bestimmt.</p>
               <p>
                  <citenumber id="N113DD" start="71"/>Cattell nimmt an, dass die fluide Fähigkeit in alle komplexen Lernaufgaben <em>investiert</em> wird und zum Erwerb kristalliner Fähigkeiten führt. Das erreichte Niveau kristalliner Fähigkeiten ist das Ergebnis kumulativer Lernprozesse durch die vielfache Investition der fluiden Fähigkeit. Cattell geht davon aus, dass die fluide Fähigkeit und der Erwerb kristalliner Fähigkeiten positiv miteinander korrelieren, also Personen mit höherem Niveau fluider Fähigkeit auch ein höheres Niveau bei kristallinen Fähigkeiten erreichen.</p>
               <p>Allerdings konkretisiert Cattell in seiner Investmenttheorie nicht genauer, wie der Investitionsprozess beim Erwerb kristalliner Fähigkeiten abläuft. Zur Beschreibung dieses Prozesses ist ein Phasenmodell des Fertigkeitserwerbs hilfreich.</p>
               <p>
                  <em>Fertigkeitserwerb</em>. <link ref="Lit2">Ackerman (1987, 1988, 1989</link>; <link ref="Lit7">Ackerman &amp; Kanfer 1993</link>) geht in Einklang mit Theorien aus der Forschung zur Informationsverarbeitung (z.B. <link ref="Lit17">Anderson, 1993</link>) davon aus, dass der Fertigkeitserwerb in drei Phasen abläuft. In der <em>kognitiven Phase</em> sind Gedächtnis- und Reasoningprozesse notwendig. Die Bearbeitung von Aufgaben in dieser Phase ist langsam und fehleranfällig, die gesamte Aufmerksamkeit eines Lerners ist notwendig, um die Aufgabe zu verstehen und auszuführen. In dieser Phase werden hohe Anforderungen an die Aufmerksamkeitskontrolle (<link ref="Lit3">Ackerman, 1988</link>) und das Arbeitsgedächtnis gestellt (<link ref="Lit17">Anderson, 1993</link>).</p>
               <p>
                  <citenumber id="N11406" start="72"/>Die Leistungen in dieser Phase korrelieren am höchsten mit der allgemeinen kognitiven Fähigkeit. Hierfür spricht neben der empirischen Unterstützung des Modells von <link ref="Lit3">Ackerman (1988)</link>, dass die allgemeine kognitive Fähigkeit hoch mit der Arbeitsgedächtniskapazität interkorreliert ist (<link ref="Lit84">Colom, Rebollo, Palacios, Juan-Espinosa &amp; Kyllonen, 2004</link>; <link ref="Lit185">Kane, Hambrick &amp; Conway, 2005</link>; <link ref="Lit214">Kyllonen &amp; Christal, 1990</link>; <link ref="Lit276">Oberauer, Schulze, Wilhelm &amp; Süß, 2005</link>) und die Arbeitsgedächtniskapazität in dieser Phase (sensu Anderson) eine entscheidende leistungslimitierende Ressource darstellt.</p>
               <p>Sobald ein Lerner eine adäquate mentale Repräsentation der Aufgabe gebildet hat, geht er über in die <em>assoziative Phase</em>. Während der assoziativen Phase fügen Lernende die Sequenzen kognitiver und psychomotorischer Prozesse, die zur Aufgabenbearbeitung notwendig sind, zusammen (Kompilierung). Gleichzeitig wird die assoziative Verbindung zwischen Stimulus (als Bedingungen, die die Handlungen erlauben) und Response (das sind die konkreten Handlungen selbst) im Sinne einer Produktionsregel fester. Bei konsistenten Aufgabenanforderungen erhöhen sich so mit zunehmender Übung die Bearbeitungsgeschwindigkeit und die Akkuratheit der Bearbeitung. Gleichsam reduzieren sich die Anforderungen an die Aufmerksamkeitskontrolle und an das Arbeitsgedächtnis.</p>
               <p>Die Leistungen in der assoziativen Phase korrelieren am höchsten mit der Informationsverarbeitungsgeschwindigkeit, die <link ref="Lit4">Ackerman (1989, S. 179)</link> als &#8222;perceptual speed ability&#8220; bezeichnet. Tests, die diese Fähigkeit messen, erfordern häufig, dass innerhalb einer Inhaltsdomäne (verbal, numerisch oder figural-räumlich) Stimuli miteinander verglichen und Unterschiede festgestellt werden. In den Termini von Informationsverarbeitungsprozessen betrifft es also die Fähigkeit zur Generierung einfacher Bedingung-Handlungssequenzen bzw. Stimulus-Response-Assoziationen. Bedingungen sind Gleichheit oder Ungleichheit der Stimuli, die mit den Handlungen &#8222;Nonresponse&#8220; oder Indizieren der Ungleichheit assoziiert sind. Höhere Punktleistungen bei diesen Tests korrespondieren mit einer stärker ausgeprägten Fähigkeit, diese einfachen Assoziationen zu generieren. Dies entspricht damit den Anforderungen in der assoziativen Phase.</p>
               <p>
                  <citenumber id="N1142D" start="73"/>In der <em>autonomen Phase</em> ist die Aufgabenbearbeitung weitestgehend automatisiert und kann so ohne große Aufmerksamkeitsanforderungen ausgeführt werden. Während dieser Phase wird die zu lernende Fertigkeit internalisiert, sodass bei Präsentation des Stimulus die Antwort ohne bewusste Kontrolle des Lernenden abgerufen werden kann. Durch langandauerndes Üben bei konsistenten Aufgabenanforderungen wird die Aufgabenbearbeitung schnell und akkurat, selbst wenn man gleichzeitig eine zweite Aufgabe ausführen muss (dies war in der assoziativen Phase noch nicht möglich).</p>
               <p>Die Leistungen in dieser Phase korrelieren am höchsten mit psychomotorischen, im weiteren Sinne nicht kognitiven Fähigkeiten. Interindividuelle Unterschiede bestehen hier in der Geschwindigkeit und Genauigkeit motorischer &#8222;Antworten&#8220;. Es ist klar, dass diese Korrelation mit der Lernleistung nur bei Aufgaben besteht, die motorische Anforderungen stellen (vgl. <link ref="Lit3">Ackerman, 1988, S. 311</link>).</p>
               <p>Bei Aufgaben mit konsistenten Anforderungen kann also der Ablauf des Fertigkeitserwerbs in drei Phasen beschrieben werden. Zentrales Ergebnis ist, dass mit zunehmender Übung Personen schneller und genauer beim Bearbeiten von Aufgaben werden. Die Lösung von anfangs neuen Aufgaben wird im Laufe der Übung mehr und mehr prozeduralisiert und damit als Produktionsregel Bestandteil der (prozeduralen) Wissensbasis. Jedoch ist eine so beschriebene Prozeduralisierung bei inkonsistenten Aufgabenanforderungen nicht möglich. Wenn die Inkonsistenz der Aufgabenkomponenten dominiert, stoppt die Prozeduralisierung in der kognitiven Phase. Somit sind immer noch Gedächtnis- und Reasoningprozesse notwendig, und es besteht eine relativ hohe Arbeitsgedächtnisbelastung. Wenn Aufgaben konsistente und inkonsistente Elemente enthalten, hängt der Grad der Prozeduralisierung vom Verhältnis konsistenter und inkonsistenter Elemente ab (<link ref="Lit4">Ackerman, 1989</link>).</p>
               <p>
                  <citenumber id="N11444" start="74"/>Eine wichtige Feststellung ist, dass anfangs neue Aufgaben auch als Probleme betrachtet werden können. Folgt man den Annahmen des Phasenmodells des Fertigkeitserwerbs, so führt wiederholtes Lösen von Problemen mit konsistenter Struktur zur Prozeduralisierung der lösungsrelevanten Produktionsregeln, die dann Bestandteil der prozeduralen Wissensbasis werden: Problemlösen ist nach <link ref="Lit17">Anderson (1993)</link> ein Lernprozess. Wichtig ist hierbei festzuhalten, dass neben der allgemeinen kognitiven Fähigkeit (<link ref="Lit349">Süß, 1996</link>) bereichsspezifisches Vorwissen einer der besten Prädiktoren der Problemlöseleistung ist (zusammenfassend z.B. <link ref="Lit336">Spada &amp; Wichmann, 1996</link>).</p>
               <p>
                  <em>Zur Rolle des Vorwissens</em>. Weshalb hat Vorwissen (im weiteren Sinne) positive Auswirkungen auf die Problemlöseleistung? Nach <link ref="Lit288">Renkl (1996)</link> erleichtert das Vorwissen mehrere Prozesse der Informationsverarbeitung. Bei der <em>Informationsselektion</em> ermöglicht das Vorwissen, die Aufmerksamkeit auf lösungsrelevante Aspekte zu lenken. Bei der <em>Encodierung der Informat</em>
                  <em>i</em>
                  <em>on</em> kann die aufgenommene Information eher mit dem Vorwissen in Beziehung gesetzt werden. Zudem können mithilfe des Vorwissens größere Chunks gebildet werden. Damit wird die Arbeitsgedächtniskapazität weniger stark ausgelastet, und es sind mehr Ressourcen für weitere Informationsverarbeitungsprozesse verfügbar. Bei der <em>Informationsspeicherung</em> können neue Informationen an bereits bestehende Schemata angebunden, in das bestehende, geordnete Wissensnetz integriert und mit &#8222;Sinn&#8220; versehen werden. Wissen erleichtert auch den <em>Informationsabruf</em> aus dem Langzeitgedächtnis. Besteht bereits eine reichhaltige Wissensbasis, so sind die einzelnen Wissenseinheiten vielfältig miteinander verknüpft. Geht man von einem assoziativen Netzwerk aus, in dem sich die einzelnen Wissenselemente wechselseitig aktivieren können, so stehen somit vielfältige Zugangswege zu diesen Wissenseinheiten offen. Damit können auch Informationen, die nicht direkt aus dem Gedächtnis abrufbar sind, eher rekonstruiert werden. Wurde zudem das Wissen bereits in vielfältigen Situationen eingesetzt, so sind die Anwendungsbedingungen für einzelne (Problemlöse-)Schemata eher bekannt. Insbesondere durch Automatisieren von mathematischen Prozeduren (in Form von prozeduralisiertem Wissen) können Schüler die Belastung ihres Arbeitsgedächtnisses zusätzlich verringern und diese freigewordenen Ressourcen für höhere (meta-)kognitive Prozesse (z.B. das Überwachen des eigenen Problemlöseverhaltens) verwenden (siehe auch <link ref="Lit244">Mayer, 1994</link>; <link ref="Lit353">Sweller, 1989</link>).</p>
               <p>
                  <em>Zusammenfassung</em>. Das Wirken kognitiver Schülermerkmale auf die Lernleistung in Mathematik kann man knapp wie folgt zusammenfassen (vgl. <link ref="Lit160">Helmke &amp; Weinert, 1997</link>): Je stärker die allgemeine kognitive Fähigkeit (bzw. die hierzu als äquivalent angenommene fluide Fähigkeit) von Schülern ausgeprägt ist, desto besser können sie sich auf neue (komplexe) mathematische Probleme einstellen, effektive Problemlösestrategien entwickeln und lösungsrelevante Regeln erkennen. Dies entspricht den Annahmen der Investmenttheorie von Cattell wie auch den Annahmen im Modell des Fertigkeitserwerbs. In beiden Theorien ist die allgemeine kognitive Fähigkeit eine Determinante der interindividuellen Unterschiede in den Lernraten bzw. in Anlehnung an die Theorie von Ackerman den Unterschieden der Lernraten zu Beginn der Fertigkeitsprozeduralisierung. So erwerben Schüler mit stärker ausgeprägter allgemeiner kognitiver Fähigkeit unter vergleichbaren Zeit- und Instruktionsbedingungen mehr Mathematikwissen (im weiteren Sinne). Folgt man der Argumentation von Abschnitt 4.1 zum Zusammenhang von Schülerleistung, Wissen und Fähigkeiten, können diese interindividuellen Unterschiede im Mathematikwissen beispielsweise durch interindividuelle Unterschiede in der generellen mathematischen Fähigkeit (vgl. Abschnitt 4.2, Gf-Gc-Modell) repräsentiert werden.</p>
               <p>
                  <citenumber id="N11484" start="75"/>Das mathematikspezifische Vorwissen selbst fördert wiederum den Erwerb neuen mathematischen Wissens, da es mehrere lernrelevante Aspekte der Informationsverarbeitung sowie späteres mathematisches Problemlösen erleichtert, wie die Überlegungen von <link ref="Lit288">Renkl (1996)</link> nahe legen. Wenn nun ein mathematisches Problem neuartige (bzw. unbekannte) und bekannte Aufgabenelemente enthält, können zur Lösung dieses Problems die allgemeine kognitive Fähigkeit und mathematisches Wissen beitragen (siehe auch <link ref="Lit47">Boekaerts, 1996, S. 105</link>). Interindividuelle Unterschiede in der allgemeinen kognitiven Fähigkeit und im mathematischen Wissen sind somit leistungsrelevante Determinanten beim Lösen mathematischer Probleme.</p>
               <p>Neben kognitiven Determinanten ist eine wesentliche Einflussgröße für das Lösen von Problemen auch wie ausdauernd und motiviert Schüler sich dem Problemlöseprozess widmen und versuchen, eine Lösung zu finden. Der nächste Abschnitt behandelt daher motivationale Aspekte beim Lernen in Mathematik.</p>
               <p>
                  <link id="_Toc115782887"/>
               </p>
               <p>
                  <link id="_Toc9565803"/>
               </p>
            </subsection>
            <subsection id="N114A0" label="5.2.2">
               <head>Lernmotivation</head>
               <p>Motivationale Aspekte im schulischen Kontext werden im angloamerikanischen Sprachraum unter dem Begriff <em>achievement motivation</em> zusammengefasst. <link ref="Lit291">Rheinberg (1996)</link> spricht hierbei von &#8222;Lernmotivation&#8220;. Die Lernmotivation von Jugendlichen beeinflusst, welche Lernsituationen sie aufsuchen, wie sehr sie sich anstrengen, wie lange sie sich mit Problemen in diesen Lernsituationen beschäftigen und damit natürlich auch wie erfolgreich sie beim Problemlösen sind (<link ref="Lit106">Eccles &amp; Wigfield, 2002</link>; <link ref="Lit152">Heckhausen, 1989</link>; <link ref="Lit279">Pintrich, 2003</link>; <link ref="Lit380">Wigfield &amp; Eccles, 2000</link>). Die positive Wirkung der Lernmotivation wird (zumindest teilweise) über die eingesetzten selbstregulativen Lernstrategien der Schüler mediiert (<link ref="Lit62">Bruinsma, 2004</link>; <link ref="Lit88">Covington, 2000</link>; <link ref="Lit277">Pekrun &amp; Schiefele, 1997</link>; <link ref="Lit311">Schiefele &amp; Pekrun, 1997</link>). Mit <link ref="Lit88">Covington (2000)</link> kann man die Befunde folgendermaßen zusammenfassen: Je positiver die Komponenten der Lernmotivation ausgeprägt sind,</p>
               <p>
                  <citenumber id="N114D5" start="76"/>
                  <ul>
                     <li>
                        <p>· desto tiefer und elaborierter wird der Lernstoff verarbeitet,</p>
                     </li>
                     <li>
                        <p>· desto mehr wird der eigene Lernfortschritt überwacht,</p>
                     </li>
                     <li>
                        <p>· desto mehr werden Strategien zur Organisation des Lernstoffs (z.B. Zusammenfassen oder in eigenen Worten paraphrasieren) herangezogen und</p>
                     </li>
                     <li>
                        <p>· desto mehr werden gelegentlich ausbleibende Lernfortschritte so attribuiert, dass dies keine negativen Auswirkungen auf das Begabungsselbstkonzept und die eigene Kontrollwahrnehmung hat.</p>
                     </li>
                  </ul>
               </p>
               <p>Eine der traditionellen Perspektiven im Rahmen der Forschung zur Lernmotivation sind &#8222;Erwartung-Wert-Theorien&#8220; der Lernmotivation. Diese Theorien ermöglichen eine elegante Klassifikation (<link ref="Lit279">Pintrich, 2003</link>) einer Vielzahl motivationaler Konstrukte (für Übersichten siehe z.B. <link ref="Lit279">Pintrich, 2003</link>; <link ref="Lit330">Snow, Corno &amp; Jackson, 1996</link>), die in der pädagogischen Psychologie diskutiert werden. Nachfolgend werden stellvertretend zwei ausgewählte motivationale Konstrukte als typische Vertreter von Erwartungs- und Wertkomponenten etwas detaillierter dargestellt.</p>
               <p>Zu den <em>Erwartungskomponenten</em> kann man mit <link ref="Lit279">Pintrich (2003)</link> und <link ref="Lit106">Eccles und Wigfield (2002)</link> Kontrollüberzeugungen, Ergebnis- und Selbstwirksamkeitserwartungen und mit <link ref="Lit106">Eccles und Wigfield (2002)</link> auch das (fachspezifische) Selbstkonzept zählen.</p>
               <p>
                  <citenumber id="N11517" start="77"/>Während Kontrollüberzeugungen und die Konstrukte aus der Selbstwirksamkeitstheorie Erwartungen über zukünftige Ereignisse betreffen, sind <em>Selbstkonzepte</em> selbstbezogene Kognitionen über die eigene gegenwärtige Fähigkeit. Selbstkonzepte betreffen nach <link ref="Lit160">Helmke und Weinert (1997)</link> die eigenen leistungsbezogenen Kompetenzen, Ressourcen und Kapazitäten, wie auch das Vertrauen in die eigene Leistungsfähigkeit (z.B. in Mathematik). Selbstkonzepte können dabei auch nach dem Grad ihrer Fachspezifität unterschieden werden (z.B. allgemeines akademisches Selbstkonzept vs. mathematisches oder verbales Selbstkonzept).</p>
               <p>Insgesamt gesehen betreffen Erwartungskomponenten die Antworten, die sich Schüler auf die Frage &#8222;Kann ich diese Aufgabe bearbeiten?&#8220; (&#8222;Can I do this task?&#8221;, <link ref="Lit279">Pintrich, 2003, S. 105</link>) geben.</p>
               <p>Die <em>Wertkomponente</em> hingegen umfasst, wie Schüler die Frage &#8222;Warum beschäftige ich mich mit dieser Aufgabe?&#8220; beantworten (&#8222;Why am I doing this task?&#8221;, <link ref="Lit279">Pintrich, 2003, S. 109</link>). Zu den Wertkomponenten gehören der mit einer Handlung verbundene Nutzen und die entstehenden Kosten sowie der persönliche Wert, der mit dem Erreichen eines bestimmten Handlungsergebnisses assoziiert ist. Weiterhin zählt zu den Wertkomponenten der intrinsische Wert der Handlung selbst (<link ref="Lit106">Eccles &amp; Wigfield, 2002</link>; <link ref="Lit380">Wigfield &amp; Eccles, 2000</link>).</p>
               <p>
                  <citenumber id="N1153D" start="78"/>Eng zusammenhängend mit dem intrinsischen Wert einer Handlung (z.B. mathematischem Problemlösen) ist das fachspezifische Interesse (z.B. in Mathematik). <link ref="Lit205">Krapp (1998</link>, <link ref="Lit206">2002</link>) betrachtet Interessen aus dem Blickwinkel einer Person-Objekt-Beziehung. Fachspezifisches Interesse stellt dabei ein stabiles Persönlichkeitsmerkmal dar und zeichnet sich vornehmlich durch persönliche Valenz oder Bedeutsamkeit (z.B. &#8222;Mathematik ist mir wichtig&#8220;) und positiv-affektive Valenz (z.B. &#8222;Mathematik macht mir Spaß&#8220;) eines Objekts (z.B. Mathematik) und den damit verbundenen Handlungsmöglichkeiten (mathematisches Problemlösen) aus.</p>
               <p>Aus den Modellen schulischen Lernens kann gefolgert werden, dass die mathematikspezifische Lernmotivation und mathematische Schülerleistung positiv kovariieren. Mit Blick auf das mathematische Selbstkonzept wird diese Annahme von zahlreichen querschnittlichen Studien unterstützt (z.B. <link ref="Lit201">Köller, Schnabel &amp; Baumert, 2000, Tab. 1</link>; <link ref="Lit232">Lüdtke, Köller, Artelt, Stanat &amp; Baumert, 2002</link>). Eine etwas ältere Zusammenfassung dieser Studien bietet die Meta-Analyse von <link ref="Lit149">Hansford und Hattie (1982, S. 134, Tab. 8)</link>. Sie fanden eine durchschnittliche Korrelation von .20 zwischen verschiedenen Maßen selbstbezogener Kognitionen (z.B. das Selbstkonzept) und tatsächlicher Mathematikleistung. Eine Korrelation in ähnlicher Höhe (r = .23) wird in einer Meta-Analyse jüngeren Datums von <link ref="Lit233">Ma und Kishor (1997, S. 99, Tab. 1)</link> berichtet. Die neueste Arbeit stammt von <link ref="Lit260">Möller und Köller (2004)</link>. In ihrem Übersichtsartikel berichten die beiden Autoren eine Median-Korrelation (berechnet über 34 Studien) von .47 zwischen Leistungsindikatoren (Noten und Leistungstests) und dem mathematischen Selbstkonzept. In einer Meta-Analyse längsschnittlicher Studien fanden <link ref="Lit363">Valentine, DuBois und Cooper (2004)</link> Evidenz dafür, dass sich ein positiveres fachspezifisches Selbstkonzept (unter Kontrolle zur zeitgleich gemessenen Schülerleistung) leicht positiv auf die spätere Schülerleistung auswirkt (für eine Einzelstudie, die diese Hypothese stützt, siehe z.B. <link ref="Lit239">Marsh &amp; Yeung, 1997</link>).</p>
               <p>Ein ähnliches Bild wie für das mathematische Selbstkonzept zeigt sich auch für den Zusammenhang zwischen mathematischem Interesse und mathematischer Schülerleistung. In einer Meta-Analyse von überwiegend querschnittlichen Studien fanden <link ref="Lit310">Schiefele, Krapp und Schreyer (1993, Tab. 3)</link> eine durchschnittliche Korrelation von .28 zwischen mathematischem Interesse und mathematischer Schülerleistung. In einer längsschnittlichen Analyse konnten <link ref="Lit199">Köller, Baumert und Schnabel (2001, Abb. 2)</link> zeigen, dass mathematisches Interesse von Gymnasiasten in der 10. Klasse einen positiven Effekt auf die mathematische Schülerleistung in der 12. Klasse hat (auch wenn statistisch für leistungsrelevante Variablen wie frühere mathematische Schülerleistung und Kursniveau kontrolliert wird). In der Studie von Marsh und Kollegen (<link ref="Lit238">Marsh, Trautwein, Lüdtke, Köller &amp; Baumert, 2005, Abb. 2.3</link>) hatte in zwei unabhängigen Studien mathematisches Interesse (ohne Berücksichtigung anderer motivationaler Konstrukte) in der 7. Klasse einen leicht positiven Effekt auf mathematische Schülerleistung in der 8. Klasse (bei Kontrolle der Schülerleistung in der 7. Klasse).</p>
               <p>
                  <citenumber id="N11579" start="79"/>Mit Blick auf das Fach Mathematik kann zusammenfassend festgehalten werden, dass sich mathematische Lernmotivation aus verschiedenen Aspekten zusammensetzt, die das Lernen und die Leistung in Mathematik beeinflussen. Der häufig replizierte Befund einer (querschnittlich gefundenen) positiven Kovariation zwischen mathematischer Lernmotivation und mathematischer Schülerleistung ist wohl das Ergebnis dreier Mechanismen:</p>
               <p>
                  <ul>
                     <li>
                        <p>· Die Lernmotivation beeinflusst die Anstrengung und Persistenz beim Problemlösen.</p>
                     </li>
                     <li>
                        <p>· Die Lernmotivation wirkt sich auf die Auswahl der eingesetzten selbstregulativen Lernstrategien aus.</p>
                     </li>
                     <li>
                        <p>· Die erzielte Leistung selbst wiederum hat (z.B. vermittelt über das eigene Kompetenzerleben, siehe hierzu Abschnitt 9.4 sowie <link ref="Lit380">Wigfield &amp; Eccles, 2000</link>) einen positiven Effekt auf die Lernmotivation. Diese Annahme wird von mehreren empirischen Studien bestätigt (z.B. <link ref="Lit159">Helmke &amp; van Aken, 1995</link>; <link ref="Lit199">Köller, Baumert u.a., 2001</link>; <link ref="Lit238">Marsh u.a., 2005</link>; <link ref="Lit239">Marsh &amp; Yeung, 1997</link>).</p>
                     </li>
                  </ul>
               </p>
               <p>Unabhängig vom angenommenen Wirkmechanismus ist interessant, dass bei den referierten Arbeiten zum Zusammenhang von Lernmotivation und mathematischer Schülerleistung verschiedene Aspekte der Lernmotivation sehr differenziert und theoretisch elaboriert betrachtet werden. Hingegen wird aber in diesen Arbeiten weit weniger theoretisches Augenmerk darauf gelenkt, wie die kognitiven Fähigkeiten mathematischer Schülerleistung differenziert werden können. Dies hat wichtige Implikationen für die dritte Forschungsfrage zur externen Validität, wie in Kapitel 6 noch ausgeführt wird.</p>
               <p>
                  <citenumber id="N115AE" start="80"/>Resümierend ist festzustellen, dass die individuellen kognitiven und motivationalen Schülermerkmale wichtige Determinanten des Lernens in Mathematik sind. Wirkmechanismen wurden im Rahmen der Investmenttheorie, anhand des Phasenmodells zum Fertigkeitserwerb, anhand der Rolle des Vorwissens bei der Informationsverarbeitung und anhand von Komponenten der Lernmotivation im Rahmen von &#8222;Erwartung-Wert-Theorien&#8220; diskutiert.</p>
               <p>Entscheidend ist, dass diese Wirkmechanismen natürlich nur greifen können, wenn ein konkretes Lernangebot vorliegt. Für das Lernangebot hat die Schule für das Fach Mathematik nahezu eine Monopolstellung inne (<link ref="Lit198">Köller &amp; Baumert, 2002</link>). Daher ist es eine interessante Frage, wie Lernangebote im Mathematikunterricht gestaltet sind und wie der Unterricht dazu beitragen kann, dass Schüler die Fähigkeit zum mathematischen Problemlösen trainieren und mathematisches Wissen erwerben. Antworten darauf werden anhand von Überlegungen und der Befundlage aus der Unterrichtsforschung gegeben.</p>
               <p>
                  <link id="_Toc115782888"/>
               </p>
               <p>
                  <link id="_Toc9565804"/>
               </p>
            </subsection>
         </section>
         <section id="N115C7" label="5.3">
            <head>Mathematikunterricht</head>
            <p>Um die leistungsförderlichen Aspekte des Mathematikunterrichts (das Angebot) differenziert zu beschreiben, ist eine vierstufige Unterteilung des Curriculums hilfreich (<link ref="Lit116">Floden, 2002</link>; <link ref="Lit198">Köller &amp; Baumert, 2002</link>). Die vier Stufen sind das intendierte Curriculum (Lehrpläne und Prüfungsvorschriften), das potenzielle Curriculum (von den Kultusministerien zugelassene Lehrbücher), das implementierte Curriculum (tatsächlich behandelter Stoff) und das erreichte Curriculum (tatsächliche Schülerleistungen).</p>
            <p>
               <citenumber id="N115D9" start="81"/>Lernförderliche Aspekte des Mathematikunterrichts (als implementiertes Curriculum) können vor der normativen Folie des intendierten Curriculums beleuchtet werden. Wie in Abschnitt 2.1 bereits dargestellt, sollen im Rahmen deutscher Mathematiklehrpläne mathematisches Verständnis und Problemlösefähigkeiten, aber auch mathematische Standardverfahren und Lösungsroutinen (<link ref="Lit209">Kunter, 2005</link>) vermittelt werden. Die Lerninhalte sind dabei in erster Linie nach mathematischen Stoffgebieten gegliedert. Jedoch steuern die Lehrpläne nur mittelbar das Unterrichtsgeschehen, da Lehrkräfte diese meist nur für bestimmte Anlässe wie Berufsantritt, Elternabende und Visitationen der Schulaufsicht heranziehen. In der Regel greifen sie auf lehrplankonforme, zugelassene Schulbücher (potenzielles Curriculum) zurück (<link ref="Lit21">Avenarius u.a., 2003</link>).</p>
            <p>Um die Lehrpläne im Unterricht zu implementieren, treffen Mathematiklehrkräfte in der Unterrichtsplanung eine Reihe von Entscheidungen im Vorfeld des Unterrichts (<link ref="Lit321">Schrader, 1997</link>), zum Beispiel durch die Aufgabenauswahl aus den Lehrbüchern. Gleichsam schaffen sie während des Unterrichts Opportunitäten (siehe auch <link ref="Lit57">Bromme, 1997</link>) für Lern- und Problemlöseprozesse, aber auch für das Lernen von Definitionen und für das Üben von mathematischen Operationen.</p>
            <p>
               <em>Basisdimensionen der Unterrichtsqualität</em>. In der Unterrichtsforschung (für eine Zusammenfassung siehe <link ref="Lit60">Brophy &amp; Good, 1986</link>; <link ref="Lit108">Einsiedler, 1997</link>) konnten mehrere <em>fächerübergreifende Basisdime</em>
               <em>n</em>
               <em>sionen</em> der Unterrichtsqualität identifiziert werden, die das Erreichen der curricularen Lernziele unterstützen (; <url href="Lit30" type="URL"/>; <link ref="Lit33">Baumert u.a., 2004</link>; <link ref="Lit59">Brophy, 2000</link>; <link ref="Lit138">Gruehn, 2000</link>; <link ref="Lit156">Helmke, 2003</link>). Nach Baumert und Kollegen können folgende Aspekte unterschieden werden:</p>
            <p>
               <citenumber id="N1161D" start="82"/>
               <ul>
                  <li>
                     <p>· Eine störungspräventive Unterrichtsführung und effektive Behandlung von kritischen Ereignissen ermöglichen eine erhöhte Aufmerksamkeit der Schüler für die Lerninhalte (effektive Klassenführung, vgl. <link ref="Lit194">Klieme, Schümer u.a., 2001</link>).</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Das Unterrichtstempo, mit dem der Stoff durchgenommen wird, wie auch das Interaktionstempo sollten so sein, dass die Schüler nicht überfordert sind und Zeit zum Nachdenken haben.</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Der Lernstoff und die Aufgabenstellungen sollten klar, verständlich und strukturiert dargeboten werden.</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Der Unterricht sollte die Schüler motivieren und für die Lerninhalte interessieren (vgl. <link ref="Lit57">Bromme, 1997</link>; <link ref="Lit259">Mitchell, 1993</link>), und die Lehrer-Schüler-Beziehung sollte von wechselseitigem Verständnis geprägt sein (sozio-affektive Qualität).</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Lehrplan, Lerngelegenheiten im Unterricht und Leistungsbeurteilung sollten konsistent sein. Grundsätzlich gilt, dass die Lernaufgaben und Lehrmaterialien im Unterricht, die die Schüler bearbeiten, maßgeblich die Lernergebnisse beeinflussen. Im Unterricht erworbenes Wissen und erworbene Fertigkeiten können in der Regel umso leichter zur Problemlösung der Testaufgaben, die zur Überprüfung der Lernerfolge eingesetzt werden, transferiert werden, je ähnlicher sich Übungsaufgaben und die Testaufgaben sind (<link ref="Lit246">Mayer, 2004</link>; <link ref="Lit248">Mayer &amp; Wittrock, 1996</link>). So konnten beispielsweise <link ref="Lit264">Muthén, Kao und Burstein (1991)</link> und <link ref="Lit191">Klieme und Baumert (2001)</link> zeigen, dass Schüler die Mathematikaufgaben tendenziell besser lösen konnten, die sie im Unterricht behandelt hatten.</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Viele Forscher (<link ref="Lit43">Bloom, 1976</link>; <link ref="Lit66">Carroll, 1963</link>; <link ref="Lit86">Corno u.a., 2002</link>; <link ref="Lit87">Corno &amp; Snow, 1986</link>; <link ref="Lit158">Helmke &amp; Schrader, 1987</link>; <link ref="Lit326">Slavin, 1994</link>; <link ref="Lit329">Snow, 1989</link>; <link ref="Lit334">Snow &amp; Swanson, 1992</link>) gehen davon aus, dass der optimale Lerneffekt erzielt wird, wenn die Anforderungen der Aufgaben für die Schüler genau bei oder etwas über ihren Fähigkeiten (im weiteren Sinne) liegen. Die im Unterricht gestellten Aufgaben sollten also weitestgehend an das Fähigkeitsniveau eines Schülers adaptiert sein.</p>
                  </li>
               </ul>
            </p>
            <p>Zusammenfassend zeichnet sich hohe Unterrichtsqualität also zum einen durch die Güte der instruktionalen Maßnahmen und zum anderen durch eine möglichst effektive Nutzung der zur Verfügung stehenden Unterrichtszeit (Unterrichtsquantität) aus. Die Basisdimensionen der Unterrichtsqualität stellen lernförderliche Aspekte des Unterrichts dar, die aber mathematikspezifische Aspekte des Lernens außer Acht lassen (vgl. <link ref="Lit22">Ball, Lubienski &amp; Mewborn, 2001</link>; <link ref="Lit33">Baumert u.a., 2004</link>; <link ref="Lit246">Mayer, 2004</link>). Damit stellt sich die Frage, welche mathematikspezifischen Aspekte des Unterrichts den Lernerfolg beeinflussen.</p>
            <p>
               <em>Mathematikspezifische Aspekte der Unterrichtsqualität</em>. Zu den effektiven instruktionalen Maßnahmen, die das Üben und Sichern mathematischer Standardverfahren und Operationen ermöglichen, können Formen des <em>drill and practice</em> gerechnet werden. Es ist eine lernpsychologische Tatsache, dass das oftmalige, wiederholte Bearbeiten der gleichen oder ähnlichen Aufgaben mit zunehmender Übung zu einer schnelleren und akkurateren Leistung bei typgleichen Aufgaben mit konsistenten Anforderungen führt (<link ref="Lit2">Ackerman, 1987</link>; <link ref="Lit17">Anderson, 1993</link>). Wenn dieses repetitive Üben jedoch zu Lasten kognitiv herausfordernder Elemente des Mathematikunterrichts geht, wirkt es sich negativ auf die Gesamtleistung in mathematischen Schülerleistungstests aus (<link ref="Lit138">Gruehn, 2000</link>).</p>
            <p>
               <citenumber id="N116AA" start="83"/>Jedoch ist es schwierig, den Mathematikunterricht kognitiv herausfordernd zu gestalten, um mathematische Problemlösefähigkeiten und Verständnis zu fördern. <link ref="Lit161">Hiebert und Carpenter (1992, S. 65)</link> sprechen hierbei zum Beispiel von &#8222;achieving this goal has been like searching for the Holy Grail&#8220;. Dennoch konnten einige Fortschritte in der Unterrichts- und Lehr-Lern-Forschung gemacht werden, die diese Lernziele erreichbarer machen (<link ref="Lit30">Baumert &amp; Köller, 2000</link>; <link ref="Lit33">Baumert u.a., 2004</link>; <link ref="Lit95">De Corte, Greer &amp; Verschaffel, 1996</link>; <link ref="Lit102">Dixon, Carnine, Lee, Wallin &amp; Chard, 1998</link>; <link ref="Lit138">Gruehn, 2000</link>; <link ref="Lit194">Klieme, Schümer u.a., 2001</link>; <link ref="Lit209">Kunter, 2005</link>; <link ref="Lit320">Schoenfeld, 1992</link>). Ob Mathematikaufgaben verständnisvolle Lernprozesse oder das Lernen von Problemlösefähigkeiten stimulieren, ist im Rahmen der direkten Instruktion (&#8222;Frontalunterricht&#8220;) vornehmlich von zwei Faktoren abhängig: den kognitiven Aufgabenanforderungen und wie kognitiv herausfordernd die Aufgaben im Unterricht behandelt werden bzw. wie die Lernaufgaben im Mathematikunterricht gestaltet sind (<link ref="Lit194">Klieme, Schümer u.a., 2001</link>).</p>
            <p>Die kognitiven Aufgabenanforderungen sollte die Lehrkraft im Vorfeld der Unterrichtsgestaltung mit dem Ziel analysieren (<link ref="Lit246">Mayer, 2004</link>), ein detailliertes Verständnis für die lösungsrelevanten kognitiven Prozesse und das zur Lösung notwendige mathematische Wissen zu gewinnen, wie sie zum Beispiel im Modell mathematischen Problemlösens von <link ref="Lit243">Mayer (1992</link>; vgl. Abschnitt 2.2) beschrieben werden (siehe auch <link ref="Lit181">Jordan u.a., 2006</link>, für eine mathematikdidaktische Anforderungsanalyse von Aufgaben; <link ref="Lit274">Neubrand u.a., 2001</link>).</p>
            <p>Damit das kognitive Potenzial einer bestimmten Aufgabe im Rahmen der direkten Instruktion optimal zum Tragen kommt und die kognitive Eigenaktivität der Schüler gefordert und gefördert wird, stehen mehrere instruktionale Maßnahmen zur Verfügung (<link ref="Lit33">Baumert u.a., 2004</link>):</p>
            <p>
               <citenumber id="N116F2" start="84"/>
               <ul>
                  <li>
                     <p>· Beim Lösen von Mathematikaufgaben (multiples Lösungspotenzial vorausgesetzt) erlauben diese instruktionalen Maßnahmen eine &#8222;Selbstdifferenzierung&#8220; des kognitiven Anspruchs (vgl. Kraus u.a., 2004), da Schüler ihre Lösungswege selbst bestimmen können.</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Auch im Unterrichtsgespräch wird eine Selbstdifferenzierung angestrebt, da verschiedene (auch falsche Lösungsvarianten) von Schülern diskutiert werden, wobei jede Schülermeinung zählt und als wertvoller Beitrag in einer <em>community of practice</em> angesehen wird (<link ref="Lit65">Carpenter &amp; Lehrer, 1999</link>). Schüler sind bei diesen Diskussionen angehalten, ihre Lösungswege und ihr Vorgehen zu erklären, was eine tiefere Reflexion der zu Grunde liegenden mathematischen Konzepte, Operatoren und Lösungsstrategien stimuliert (vgl. <link ref="Lit319">Schoenfeld, 1985</link>).</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Ein dritter Aspekt kognitiv-herausfordernder Unterrichtsarrangements ist das, was <link ref="Lit138">Gruehn (2000)</link> als <em>anspruchsvolles Üben</em> bezeichnet. Dabei werden beim Üben die Anwendungskontexte mathematischer Operatoren, Schemata oder Lösungsstrategien variiert, was die Schüler anhält, ihr bisher gelerntes Wissen auf neue Kontexte zu transferieren (vgl. <link ref="Lit65">Carpenter &amp; Lehrer, 1999</link>).</p>
                  </li>
               </ul>
            </p>
            <p>Die Basisdimensionen der Unterrichtsqualität, repetitive, aber vor allem auch anspruchsvolle Formen des Übens und kognitiv-herausfordernde Unterrichtselemente, tragen zum Erreichen der Lehrplanziele bei. Ein entscheidender Aspekt bei der Analyse von Unterricht ist, dass es sich bei diesen Unterrichtsmerkmalen um differenzielle Beschreibungsdimensionen handelt: Mathematikunterricht kann sich zwischen verschiedenen Schulklassen unterscheiden. Diese Unterschiede können auf unterschiedlichen Aggregationsniveaus, zum Beispiel Schulklassen, Einzelschulen oder Schulformen, zusammengefasst werden.</p>
            <p>
               <link id="_Toc115782889"/>
            </p>
            <p>
               <link id="_Toc9565805"/>
            </p>
         </section>
         <section id="N11731" label="5.4">
            <head>Schulformen als differenzielle Entwicklungsmilieus</head>
            <p>Eines der zentralen Merkmale des deutschen Schulsystems ist der gegliederte Aufbau mit dem Ziel einer Homogenisierung der Schülerschaft hinsichtlich ihrer Schülerleistung (<link ref="Lit38">Baumert, Trautwein &amp; Artelt, 2003</link>). Im deutschen Schulsystem gibt es verschiedene Formen der Leistungsdifferenzierung: eine Differenzierung in verschiedene Schulformen (Hauptschule, Realschule oder Gymnasium), bei Schulen mit mehreren Bildungsgängen sowie kooperativen Gesamtschulen eine schulinterne Leistungsdifferenzierung in verschiedene Bildungsgänge und bei integrierten Gesamtschulen eine fachspezifische Differenzierung nach Kursniveaus (vgl. <link ref="Lit196">Köller, 2003</link>).</p>
            <p>
               <citenumber id="N11743" start="85"/>Mehrere Befunde aus der Schul-, Unterrichts- und Lehrerforschung sind mit Blick auf das gegliederte Schulsystem bedeutsam:</p>
            <p>
               <ul>
                  <li>
                     <p>· Eine Differenzierung der Schülerschaft nach ihrer Leistung geht einher mit einer Differenzierung nach sozioökonomischen, psychosozialen, motivationalen und kognitiven Variablen (vgl. <link ref="Lit38">Baumert u.a., 2003</link>).</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Einige Studien deuten darauf hin, dass Lehrer ihren Unterricht an das Leistungsniveau, wie auch die Leistungsheterogenität ihrer Klassen anpassen (<link ref="Lit33">Baumert u.a., 2004</link>; <link ref="Lit34">Baumert, Schmitz, Sang &amp; Roeder, 1987</link>; <link ref="Lit284">Raudenbush, Rowan &amp; Cheong, 1993</link>; <link ref="Lit377">Weinert &amp; Helmke, 1995b</link>).</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Schulformen erklären den größten Varianzanteil der Mathematikleistung, der zwischen Schulen besteht. Dies konnten beispielsweise <link ref="Lit38">Baumert u.a. (2003)</link> anhand von zwei Datensätzen für die Jahrgangsstufe 9 aus der PISA-2000-Studie und für die Jahrgangsstufen 7 und 10 aus der Studie <em>Bildungsverläufe und psychosoziale Entwicklung im Jugend- und jungen Erwachsene</em>
                        <em>n</em>
                        <em>alter</em> (BIJU) zeigen. Wie zu erwarten erzielen Schüler an der Hauptschule im Durchschnitt geringere Leistungen in Mathematik als Schüler an der Realschule. Auch liegt die mittlere mathematische Schülerleistung von Realschülern unter der mittleren Leistung von Gymnasiasten (siehe Tab. 15; <link ref="Lit44">Blum u.a., 2004</link>; <link ref="Lit167">Hosenfeld, Köller &amp; Baumert, 1999</link>; <link ref="Lit192">Klieme, Neubrand u.a., 2001</link>; <link ref="Lit198">Köller &amp; Baumert, 2002</link>; <link ref="Lit209">Kunter, 2005</link>).</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Entwicklungsverläufe mathematischer Schülerleistung können sich zwischen den Schulformen unterscheiden: An Gymnasien sind (auch bei Kontrolle der Ausgangsleistungen) die stärksten Zugewinne festzustellen, gefolgt von Realschulen und Hauptschulen (<link ref="Lit197">Köller &amp; Baumert, 2001</link>, <link ref="Lit198">2002</link>).</p>
                  </li>
                  <li>
                     <p>· Lehrer in Deutschland unterscheiden sich in ihrer fachlichen Ausbildung für die unterschiedlichen Schulformen (<link ref="Lit355">Terhart, 2003</link>). So nehmen auch <link ref="Lit198">Köller und Baumert (2002)</link> an, dass die schulformspezifischen Leistungsentwicklungen in Mathematik Folge einer schulformspezifischen Lehrerausbildung sein könnten.</p>
                  </li>
               </ul>
            </p>
            <p>Nimmt man alle diese Befunde zusammen, ist es nahe liegend die Wirkung des Schulkontextes als Gegenstand von Forschungsfragen zu machen und Schulformen potenziell als differenzielle Entwicklungsmilieus mathematischer Schülerleistung zu betrachten (<link ref="Lit32">Baumert, Köller &amp; Schnabel, 2000</link>; <link ref="Lit38">Baumert u.a., 2003</link>; <link ref="Lit200">Köller, Baumert &amp; Schnabel, 2003</link>). Eine Hauptdeterminante der Entwicklung mathematischer Schülerleistung ist der Mathematikunterricht. Daher ist es vor dem Hintergrund differenzieller Entwicklungsmilieus interessant zu fragen, wie sich der Mathematikunterricht zwischen verschiedenen Schulformen hinsichtlich leistungsförderlicher Aspekte unterscheidet. Nachfolgend werden einige aktuelle Befunde zu Unterschieden zwischen Hauptschulen, Realschulen und Gymnasien des Mathematikunterrichts aus bundesländerübergreifenden Studien für die Klassenstufen 7, 8 und 9 dargestellt. Diese drei Schulformen werden deshalb herausgegriffen, da hierbei die institutionalisierte Trennung der Schülerschaft mit der Leistungsdifferenzierung einhergeht.</p>
            <p>
               <citenumber id="N117C1" start="86"/>
               <link ref="Lit138">Gruehn (2000)</link> untersuchte die Unterrichtswahrnehmung von Schülern der 7. Jahrgangsstufeauf der Basis von Daten aus der BIJU-Studie (<link ref="Lit38">Baumert u.a., 2003</link>). Beim Vergleich von Schülern an Gymnasien mit Schülern anderer Schulformen fand sie, dass an Gymnasien die Klassenführung effizienter ist, deutlich weniger repetitiv geübt wird und verstärkt kognitiv-aktivierende Unterrichtsformen (z.B. genetisch-sokratisches Vorgehen im Unterrichtsgespräch oder anspruchsvolles Üben) eingesetzt werden. Auch wurden an Gymnasien deutlich seltener binnendifferenzierende Maßnahmen oder Möglichkeiten der Schülermitbestimmung berichtet.</p>
            <p>
               <link ref="Lit194">Klieme, Schümer und Knoll (2001)</link> analysierten Videobeobachtungen des Mathematikunterrichts in der 8. Klasse, die im Rahmen der TIMS-Studie (<link ref="Lit29">Baumert, Bos &amp; Lehmann, 2000</link>) aufgezeichnet wurden. Ergebnis war, dass kognitiv-aktivierende Unterrichtselemente am häufigsten an Gymnasien und etwas weniger häufig an Realschulen beobachtet werden konnten. An Hauptschulen wurden diese Aspekte des Unterrichts am seltensten beobachtet. Unterschiede zwischen den Schulformen in der Effizienz der Klassenführung waren marginal. An Hauptschulen wurde eine stärkere Schülerorientierung der Lehrkräfte beobachtet.</p>
            <p>
               <link ref="Lit209">Kunter (2005)</link> reanalysierte die Videoaufzeichnungen aus der TIMS-Studie und zog zusätzlich Schülerurteile des Mathematikunterrichts aus der 8. Klasse hinzu. Die von ihr untersuchten Unterrichtsmerkmale waren aktive Konstruktion (dies betrifft im Wesentlichen kognitiv-herausfordernde Elemente des Unterrichts), Relevanz von Mathematik im Alltag und Unterstützung der Eigenständigkeit der Lernprozesse (womit im weiteren Sinne explorative und wenig lehrergeleitete Aspekte des Unterrichts beschrieben werden), die sie mit Videobeobachtungen erfasste. Die Schülerurteile nutzte Kunter zur Beschreibung der Effektivität der Klassenführung, Mitbestimmungsmöglichkeiten und der Individualisierung im Unterricht. Zentrales Ergebnis der Studie war, dass sich die Schulformen deutlich auf den untersuchten Merkmalsdimensionen unterschieden. An Hauptschulen fand relativ selten aktive Konstruktion statt, Relevanz und Eigenständigkeit wurden betont, und es wurden verstärkt Möglichkeiten der Mitbestimmung und binnendifferenzierende Maßnahmen berichtet. Der Mathematikunterricht an den Gymnasien zeichnete sich durch vermehrte Möglichkeiten zur aktiven Konstruktion und mehr Störungsfreiheit aus, wohingegen weniger Gelegenheiten für eigenständiges Lernen eingeräumt wurden. Gymnasiasten berichteten auch weniger von Partizipationsmöglichkeiten und Elementen der Binnendifferenzierung. Die Realschule nahm eine Mittelposition zwischen den Polen Hauptschule und Gymnasien ein.</p>
            <p>
               <citenumber id="N117E1" start="87"/>Im Rahmen der PISA-2000-Studie wurden Schüler aus mehreren Jahrgängen (wobei die meisten Schüler die 9. Klasse besuchten) nach ihrer Wahrnehmung des Mathematikunterrichts befragt (<link ref="Lit193">Klieme &amp; Rakoczy, 2003</link>). Schüler am Gymnasium berichteten von einer stärkeren kognitiven Aktivierung im Mathematikunterricht, von weniger Disziplinproblemen, aber auch gleichzeitig von geringerer Unterstützung seitens der Lehrkräfte. Hingegen berichteten Schüler an der Hauptschule von einer geringer ausgeprägten kognitiven Aktivierung im Mathematikunterricht, mehr Disziplinproblemen und mehr Unterstützung durch die Lehrkräfte. Schüler an der Realschule lagen wiederum zwischen den Polen Hauptschule und Gymnasium.</p>
            <p>
               <link ref="Lit33">Baumert und Kollegen (2004)</link> konnten auf Grundlage der Daten aus dem Projekt COACTIV (<link ref="Lit207">Krauss u.a., 2004</link>) und Daten aus PISA 2003 auf die Urteile von Mathematiklehrkräften und die Schülerwahrnehmung des Unterrichts zurückgreifen. Lehrkräfte an Gymnasien berichteten im Vergleich zu den Hauptschullehrkräften von einer kognitiv-herausfordernden Unterrichtsgestaltung, einem weniger eng geführtem Unterricht<footnote numbering="arabic" start="12">
                  <p> Baumert und Kollegen verstehen unter eng geführtem Unterricht unter anderem Unterrichtselemente, die als einschleifendes repetitives Üben, verständnissicherndes remediales Wiederholen, als eine kleinschrittige Dokumentation der Lösungswege oder eine fürsorgliche Anleitung und Kontrolle beschrieben werden können.</p>
               </footnote>, weniger Individualisierungsmaßnahmen und von einer relativ effizienten Klassenführung. Die Urteile der Lehrkräfte an Realschulen lagen bezüglich der berichteten kognitiv-aktivierenden Unterrichtsgestaltung und Engführung des Unterrichts zwischen denen der Lehrkräfte an Hauptschulen und Gymnasien und bei der effektiven Klassenführung und Individualisierungsmaßnahmen gleichauf mit den Gymnasiallehrkräften. Dieses Befundmuster zeigte sich auch bei Kontrolle der mittleren Mathematikleistung der jeweiligen Klassen, was nach Baumert und Kollegen für relativ stabile institutionelle Unterrichtskulturen spricht. Ein weiterer interessanter Befund in der Studie von Baumert und Kollegen war, dass Hauptschüler ihren Unterricht als deutlich stärker kognitiv-herausfordernd und selbstständigkeitsfördernd wahrnahmen als Realschüler und Schüler an Gymnasien. Hingegen beurteilten die Hauptschüler die Klassenführung als deutlich weniger effizient als an den beiden anderen Schulformen. An Realschulen und Gymnasien beurteilte die Schülerschaft diese beiden Unterrichtsaspekte nahezu gleich.</p>
            <p>Zusammenfassend soll die Eingangsfrage &#8222;Wie unterscheidet sich das Angebot &#8218;Mathematikunterricht&#8216; zwischen verschiedenen Schulformen?&#8220; beantwortet werden. Es ergibt sich ein relativ klares Bild zu schulformspezifischen Unterschieden.<footnote numbering="arabic" start="13">
                  <p> Allerdings ist es nicht gerechtfertigt, allein die Schulformunterschiede des Mathematikunterrichts als Ursache für schulformspezifische Effekte des Leistungszuwachses zu betrachten. Wie schon die Modelle schulischen Lernens nahe legen, ist Lernen vom komplexen Zusammenspiel kognitiver und motivationaler Schülervariablen und der Unterrichtsqualität abhängig.</p>
               </footnote> Dieses kann pointiert wie folgt beschrieben werden: An Gymnasien wird kognitiv-herausfordernd, wenig individualisierend und schülerorientiert und störungspräventiv unterrichtet. An Hauptschulen hingegen zeichnet sich der Mathematikunterricht durch geringere kognitive Herausforderung, eine erhöhte Anfälligkeit gegenüber Störungen und einer verstärkten Individualisierung und Schülerorientierung aus. Der Mathematikunterricht an Realschulen liegt zwischen diesen beiden Polen.</p>
            <p>
               <citenumber id="N11809" start="88"/>Der referierte Hintergrund zu schulformspezifischen Unterschieden des Mathematikunterrichts unterfüttert die zweite Forschungsfrage: &#8222;Wie unterscheiden sich Schüler, die unterschiedliche Schulformen besuchen, hinsichtlich der kognitiven Fähigkeiten mathematischer Schülerleistung?&#8220; Auf Grundlage der leistungsförderlichen Unterschiede des Mathematikunterrichts lassen sich einerseits Hypothesen ableiten, wie sich Schüler im Mittel in den kognitiven Fähigkeiten unterscheiden. Andererseits können angesichts der theoretischen Überlegungen, dass Unterschiede zwischen den Lernumwelten &#8222;Mathematikunterricht&#8220; (im Sinne von unterschiedlichen Investitionsmöglichkeiten für die allgemeine kognitive Fähigkeit) zur Differenzierung mathematischer Fähigkeiten führen können (Abschnitt 4.3.1 und 4.3.2), auch Hypothesen zu schulformspezifischen Unterschieden der Differenzierung spezifiziert werden. Eine genaue Formulierung dieser Hypothesen findet sich in Kapitel 8.</p>
         </section>
      </chapter></cms:content></cms:document></cms:container>