Zur Entwicklung von Schulleistungen während der obligatorischen Schulzeit

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1 Zur Entwicklung von Schulleistungen während der obligatorischen Schulzeit Urs Moser Erfolgsfaktoren und Risikosituationen in Bildungsverläufen Befunde und Perspektiven, 22. Januar 2016 in Solothurn

2 Übersicht 1. Einleitung 2. Stichprobe 3. Methode 4. Ergebnisse 5. Ausblick

3 Einleitung Lernstandserhebungen im Kanton Zürich 1996, 1998, 2001 à Querschnittstudien à Beschreibung der Zielerreichung à Beschreibung der Heterogenität (Varianz zwischen den Klassen) Lernstandserhebungen im Kanton Zürich ab 2003 à Längsschnittstudie à Beschreibung der Bildungsverläufe à Beschreibung der Leistungsentwicklung à Beschreibung der Entwicklung motivationaler Konzepte à Beschreibung der Entwicklung sozialer Ungleichheiten à Beschreibung der Schnittstelle Primarstufe Sekundarstufe I

4 Stichprobe Stichprobe Teilnahme Ausschöpfung pro Erhebung Ausschöpfung insgesamt Jahr Anzahl Anzahl Quote Quote % 96.3% % 94.6% % 81.9% % 79.9%

5 Bildungsverläufe: Situation am Ende der obligatorischen Schulzeit 7. Klasse 8. Klasse 9. Klasse 10. Klasse Total Gymnasium 0.7% 17.3% 0.5% 18.5% Abt. A 4.5% 32.8% 37.3% Abt. B 0.1% 7.8% 42,2% 32.1% Abt. C/ SK 0.1% 1.9% 2.3% 4.3% Sonderschule 1.2% 0.2% 1.4% Privatschule 0.1% 1.5% 3.9% 5.5% anderes 0.5% 0.4% 0.9% Total 0.3% 17.6% 81.0% 1.1% 100.0%

6 Methode Leistungstests Deutsch Lesen: Texte lesen und verstehen Texte überarbeiten: Sprachbetrachtung, Grammatik, Rechtschreibung Mathematik Operationen/Algebra Grössen/Sachrechnen Proportionalität Fragebogen (Geschlecht, SES, Erstsprache, Noten, Motivation, Einstellung zur Schule...) Intelligenztests (CFT 1, AKF)

7 Methode Eindimensionales IRT Modell Fähigkeit wird mit einer latenten Variable beschrieben. Verschiedene Items sind repräsentativ für das latente Konstrukt: Itembank, Itemuniversum. Mathematik Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 Item 6 Item 7 Item 8 Item 9

8 A Methode Lokale Unabhängigkeit Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person eine Aufgaben lösen kann, ist... a) unabhängig davon, ob sie andere Aufgaben lösen kann und b) abhängig von der Fähigkeit der Person (Strobl, 2012, S. 18). Rasch- Modell

9 A Methode Common- Item Nonequivalent Groups Design A C B C Kolen & Brennan (2003)

10 Methode Common- Item Nonequivalent Groups Designs: 3. bis 9. Klasse Block Klasse

11 Methode Zusatzstichproben von Schülerinnen und Schülern der Klassenstufen 4, 5 und 7, 8 Vertical Scaling (Equating Linking) Differential Item Functioning (DIF- Analysen) Ausschlusskriterium: 2006: M = 650; SD = 100 Leistungszuwachs: nicht linear à quadratische Wachstumsmodelle Propensity Score Matching PSM

12 Leistungszuwachs in Deutsch

13 Leistungszuwachs in Mathematik

14 Leistungszuwachs in Deutsch nach Erstsprache

15 Leistungszuwachs in Mathematik nach Erstsprache

16 Leistungszuwachs in Deutsch nach sozialer Herkunft

17 Leistungszuwachs in Mathematik nach sozialer Herkunft

18 Anteil Schülerinnen und Schüler nach sozialer Herkunft und Schultyp

19 Noten am Ende der 6. Klasse nach individuellen Merkmalen

20 Wahrscheinlichkeit des Übertritts in das Langgymnasium nach sozialer Herkunft

21 Wahrscheinlichkeit des Übertritts in das Langgymnasium nach privat finanziertem Vorbereitungsunterricht

22 Leistungszuwachs in Deutsch und Mathematik von vergleich- baren Schülerinnen und Schülern der Abteilungen A und B

23 Fazit Der Leistungszuwachs verläuft während der obligatorischen Schulzeit nicht linear. Der Leistungszuwachs in Deutsch unterscheidet sich vom Leistungszuwachs in der Mathematik. Die Leistungsunterschiede nach der Erstsprache (DaE versus DaZ) sind nicht auf sprachliche Defizite zurückzuführen. Der Leistungszuwachs in Deutsch und Mathematik hängt von der sozialen Herkunft ab (Schereneffekt). Die Notengebung hängt von individuellen Merkmalen ab. Bildungsentscheidungen hängen von der sozialen Herkunft ab. Der Leistungszuwachs auf der Sekundarstufe I hängt von der Schulform ab.

24 Ausblick Fortsetzung der Zürcher Längsschnittstudie: Welche Bedeutung haben Schullaufbahnen im Rahmen der obligatorischen Schulbildung, die fachlichen und u berfachlichen Kompetenzen sowie Intelligenz und Herkunftsmerkmale fu r den erfolgreichen Übertritt in die nachobligatorische Schulbildung? Welche Schullaufbahn haben die Jugendlichen durchlaufen? Wie verändern sich die sozialen Ungleichheiten?

25 Literatur lernstand.html Bloom, H.S., Hill, C.J., Black, A.R. & Lipsey, M.W, (2008). Performance Trajectories and Performance Gaps as Achievement Effect- Size Benchmarks foreducation Interventions. Journal of Research on Eductational Effectiveness, 1(4), Ditton, H. (2007). Kompetenzaufbau und Laufbahnen im Schulsystem. Ergebnisse einer Längsschnittuntersuchung an Grundschulen. Münster: Waxmann. Kolen, M.J. & Brennan (2004). Test Equating, Scaling, and Linking. Methods and Practices. New York: Springer. Reardon, S.F. (2003). Sources of educational inequality: The groth of racial/ethnic and socioeconomic test score gaps in kindergarten and first grade. Working Paper No , Population Research Institute, University Park, PA: Pennnsylvania State University. Singer, J.D. & Willet, J.B. (2003). Applied Longitudinal Data Analysis. Modelling Change and Event Occurence. Oxford, New York: Oxford University Press. Strobl, C. (2012). Das Rasch- Modell. Eine verständliche Einführung für Studium und Praxis. München: Rainer Hampp Verlag. Wright, B. D., & Stone, M. H. (1979). Best test design. Rasch maesurement. Chicago: Mesa Press. Wu, M. L., Adams, R. J., Wilson, M. R., & Haldane, S. A. (2007). ACER ConQuest Version 2.0: Generalised item response modelling software manual. Melbourne: Australian Council for Educational Research.