Längsschnittliche Erfassung von Lernen in Bildungskontexten: Dimensionalität von Veränderungswerten und Veränderung von Dimensionalität

• Antragsteller: Dr. Alexander Naumann
• Fachliche Zuordnung: Allgemeines und fachbezogenes Lehren und Lernen
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 407454729

Ergebnisse aus standardisierten Schulleistungstests werden häufig auf einen mehr oder weniger guten Unterricht zurückgeführt. Üblicherweise hoffen Lehrpersonen, Bildungspolitik sowie -forschung aus den Leistungsdaten nützliche Informationen für vielfältig Zwecke zu gewinnen. Beispielsweise sind Klassenarbeiten oder Abschlussarbeiten weitverbreitete Verfahren zur Erfassung individueller Fähigkeiten oder Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern. Ebenso dienen aggregierte Leistungstestwerte als ein wichtiges Kriterium zur Beurteilung des Erfolgs von Schule und Unterricht. In diesem Fall müssen Lehrpersonen, Forscherinnen und Forscher sowie Politikerinnen und Politiker mit der Herausforderung umgehen, dass die Leistungstestdaten auf der Ebene individueller Schülerinnen und Schüler gesammelt werden, um damit dann Rückschlüsse auf Merkmale höherer Ebenen des Schulsystems (z.B. Klassen, Schulen, etc.) zu ziehen. Obwohl die Bildungsforschung große Anstrengungen unternimmt, valide Rückschlüsse über Merkmale auf der Aggregatebene anhand von individuellen Schülerangaben sicherzustellen, beschränken sich diese Anstrenungen üblicherweise auf Fragebogenkonstrukte und überprüfen nicht die Bedeutung von Leistung auf der Aggregatebene. Dementsprechend ist die Frage, ob Leistung auf der Individualebene und der Aggregatebene - beziehungsweise über mehrere Zeitpunkte hinweg - dieselbe dimensionale Struktur aufweist, vergleichsweise wenig bearbeitet. Besonders wenige Erkenntnisse liegen über die Dimensionalität von Messwiederholungen der Schülerleistung auf der Ebene von Klassen und Schulen vor. Theoretisch kann Veränderung auf der Klassenebene mehrdimensional sein oder andererseits sich die Dimensionalität auf der Klassenebene ändern über Messzeitpunkte hinweg. Sollten Leistungstestdaten aus Messwiederholungen auf der Aggregatebene tatsächlich mehrdimensional sein, so würde dies nicht nur der üblichen Annahme von Eindimensionalität widersprechen, sondern auch potentiell wichtige Informationen für Politik und Praxis beinhalten.Dementsprechend zielt das beantragte Projekt darauf ab, einen psychometrischen Rahmen für die Modellierung von Messwiederholungen von Leistung auf der Aggregatebene bereitzustellen. Dieser Rahmen soll die kritische Überprüfung der Dimensionalität von Veränderung beziehungsweise von Veränderung der Dimensionalität erlauben. Die zugrundeliegende Frage ist, ob und inwiefern ein einzelner Wert ausreichend ist, um Lernen auf der Ebene von Klassen und Schulen zu beschreiben. Dazu verfolgt das Projekt drei Ziele: (1) die Bereitstellung eines Modells und Verfahren zur Untersuchung der Dimensionalität auf der Aggregatebene, (2) die Sekundäranalyse empirischer Daten hinsichtlich Mehrdimensionalität, und (3) die Bereitstellung eines R-Pakets und angemessener Tutorials für die Praxis

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Johannes Hartig
• Kooperationspartner: Professor Dr. Jan Hochweber