Auswirkungen der Computernutzung auf die Mathematikleistungen von Schülerinnen und Schülern in Deutschland

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Konzeption der Forschungsfrage
3.1 Aufstellung der Hypothesen
3.2 Operationalisierung der Variablen
3.2.1 Operationalisierung der unabhängigen Variablen
3.2.2 Operationalisierung der abhängigen Variable
3.3 Güteprüfung und Auswertungsmethode

4. Datenanalyse und Interpretation zu den Hypothesen
4.1 Hypothese
4.2 Hypothese
4.3 Hypothese

5. Diskussion

6. Abschließende Erläuterungen

Teil II

Literaturverzeichnis

Teil III

Erklärung

Teil IV

Anhang

Teil I

1. Einleitung

Die „Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung“ (= OECD; Organisation for Economic Cooperation and Development) führt seit 2000 alle drei Jahre eine international vergleichende Lernstandserhebung durch, „um den Bedarf der Mitgliedsländer an regelmäßigen und verlässlichen Informationen über das Wissen und die Fertigkeiten ihrer Schülerinnen und Schüler und die Leistung ihres Bildungssystems besser gerecht zu werden.“ (URL: http://www.oecd.org/document/8/0,3343,de_34968570_39907066_39046024_ 1_1_1_1,00.html). Die Teilnahme steht prinzipiell allen Ländern offen. Die Entscheidung über die Teilnahme obliegt regulär den nationalen Bildungsministerien, welche auch die Finanzierung tragen. Im Jahr 2003 haben 41 Länder an der PISA-Untersuchung „Lernen für die Welt von Morgen“ teilgenommen (komplette Auflistung der Teilnehmerländer 2003 siehe Anhang).

Im Vordergrund der gesamten Untersuchung steht die Ermittlung der Kompetenz, Wissen in die Praxis umzusetzen und „inwieweit Schülerinnen und Schüler¹ gegen Ende ihrer Pflichtschulzeit die Kenntnisse und Fähigkeiten für eine volle Teilhabe an der Wissensgesellschaft erworben haben.“ (URL: http://www.oecd.org/document/20/0,3343,de_34968570_39907066_39648148 _1_1_1_1,00&&en-USS_01DBC.html).

Die Kompetenzerhebung umfasst in jeder Studie die Bereiche Lesekompetenz, Mathematik und Naturwissenschaften. 2003 lag der Schwerpunkt der vertiefenden Analysen im Bereich Mathematik.

Es sei hier auch kurz erwähnt, dass neben der PISA-Studie noch weitere Leistungsstanderhebungen bei Schülern existieren. Beispielsweise wird die TIMSS (Trends in Mathematics and Science Study) bereits seit 1995 im vierjährigen Turnus von der IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achivement) im internationalen Vergleich erhoben.

Testkonstruktion

Den Schülern im Alter von 15 Jahren und 3 Monaten bis 16 Jahren und 2 Monaten wurden fachliche Aufgaben, sowie Fragen zu persönlichen Hintergründen und zum Lernverhalten gestellt (Student Questionnaire -Appendix 2-). Auch die Schulen werden u.a. zur Schulform, Schülern, Lehrern, pädagogischen Konzepten und Schulmitteln befragt (School Questionnaire - Appendix 5-). 2003 wurde erstmals ein weiterer Frageteil eingebracht, welcher vergleichende Daten darüber liefern soll, ob die Schüler das Rüstzeug für eine technologieintensive Welt haben (Information Communication Technology -ICT- Questionnaire -Appendix 4-).

Die Auswertung der Datenerhebungen der PISA-Studie 2003 decken Leistungsunterschiede der Schüler zwischen den Nationen und den Geschlechtern auf. Die ergänzenden Fragebögen (Appendices) tragen zur Erkennung möglicher Einflussfaktoren (soziale Herkunft, Geschlecht, Migrationshintergrund) auf die schulischen Leistungen bei, was zur gezielten Förderung begünstigender Faktoren und somit zur Leistungssteigerung genutzt werden kann.

2. Konzeption der Forschungsfrage

Der Computer und seine vielseitigen Nutzungsmöglichkeiten (z.B. in Form von Lernprogrammen, Internet, etc.) sind in fast allen Lebensbereichen ein fester Bestandteil der derzeitigen Informations- und Wissensgesellschaft geworden. So stehen diese auch im Bildungsbereich zunehmend im Zentrum des politischen und öffentlichen Interesses.

Begriffsdefinitionen

Die Begriffe Informationsgesellschaft und Wissensgesellschaft werden häufig synonym verwendet. Nach einer eigenen Definition bezeichnet die Informationsgesellschaft eine auf Informationen und Kommunikation (in vorrangig modernen Formen, wie z.B. der Computernutzung) basierende Gesellschaft. Für den Begriff der Wissensgesellschaft ist eine gelungene Einleitung im Internet auf der Startseite der Heinrich-Böll-Stiftung zu finden:

Die „Wissensgesellschaft eröffnet eine Perspektive, die auf den Willen und die Befähigung der Menschen zu Selbstbestimmung setzt - ganz im Gegensatz zum technizistischen Begriff der Informationsgesellschaft. […΁ Wissen wird zur Schlüsselressource, Bildung zur Bedingung für die Teilhabe am gesellschaftlichen Leben.“ (URL: http://wissensgesellschaft.org/)

Der Frageteil -Appendix 4- der PISA-Studie 2003 greift den Bereich des lebenslangen Lernens in der heutigen Wissensgesellschaft auf.

Der 2003 neu eingeführte OECD-Bericht „ re Students ready for a technology- rich world?“ liefert erste Daten darüber, welche Möglichkeiten die Schüler besitzen zu Hause und in der Schule Computer zu benutzen, wie sie sie nutzen und wie ihre Einstellungen hierzu sind. Zudem wird der Zusammenhang zwischen Computernutzung und den Leistungen in wichtigen Schulfächern untersucht. Die Daten zur Auswertung wurden mittels Appendix 4 erfasst. Es wurden den Schülern Fragen zur Anwendung von Computern zu Hause und in der Schule gestellt, jedoch wurden keine Fragen konstruiert, die sich explizit auf einzelne Unterrichtsfächer beziehen.

„Alles in allem ergibt sich aus diesem Bericht, dass 15-jährige Schüler in Deutschland im Umgang mit Computern generell erfahren sind und sich hier viel zutrauen, aber dass der Zugang zu Computern und ihre Nutzung in der Schule begrenzter ist als zu Hause. […] Mädchen sind mit Computerfunktionen weniger vertraut als Jungen […΁ und diese geschlechtsspezifischen Unterschiede sind in Deutschland größer als im OECD-Durchschnitt. […΁ Ein noch wichtigerer spekt ist, dass die Ergebnisse klar verdeutlichen, dass erfahrene Computernutzer in wichtigen Schulfächern bessere Leistungen bringen.“ (Zusammenstellung aus den „OECD Briefing Notes für Deutschland“).

Im Juli 2001, also zwei Jahre vor der PISA-Studie 2003, wurden die Befunde aus einer Befragung der studienberechtigten Schulabgänger 1999 veröffentlicht, welche durch Christoph Heine und Franz Durrer² erhoben wurden. Die schriftliche Befragung der Schulabgänger wurde ein halbes Jahr nach dem Erwerb der Hochschulreife in der gesamten Bundesrepublik Deutschland durchgeführt. Es erfolgte u.a. eine Unterscheidung nach Geschlechtern, Schulformen, Art der Hochschulreife, Schulfächern und Bundesländern. In Form einer Längsschnittstudie werden die Schulabgänger aus dem Jahr 1999 mehrere Male im Zeitraum von 12-13 Jahren nach Schulabgang befragt. Diese Art von Längsschnitt- oder Panel-Untersuchungen werden vom HIS seit Mitte der 1970er Jahre für ausgewählte Jahrgänge von Studienberechtigten durchgeführt. Vor dem Hintergrund der zum Zeitpunkt der Erhebung gegenwärtigen Diskussionen um den Umfang und der Intensität der Weiterentwicklung bzw. Neudefinition der zu vermittelnden elementaren Wissensbestände und Fähigkeiten in Schule, Studium und Berufsausbildung durch die verstärkte Nutzung der EDV- Technologie als Lehr- und Lernmedium, wurde diese Studie erhoben. Aufschlüsse zur Bedarfsermittlung sollen die Erfahrungen, Kenntnisse und Bewertungen der Schulabsolventen zur Nutzung von Computern und neuen Medien während der Schulzeit geben.

Die vorliegende Sekundäranalyse zur PISA-Studie 2003 ist als aufbauend bzw. fortführend zur Längsschnittstudie des HIS anzusehen und führte zu folgender Forschungsfrage:

Welchen Einfluss hat die IT-Nutzung auf die Mathematikleistung der Schüler in Deutschland (im Jahr 2003)?

3.1 Aufstellung der Hypothesen

Anhand der vorliegenden Datensätze der PISA-Studie 2003 (zur Verfügung gestellt durch die FernUniversität Hagen) können mögliche Einflussfaktoren im Bereich der IT-Nutzung auf die Mathematikleistung der Schüler analysiert werden.

Im Zusammenhang mit der Forschungsfrage können folgende gerichtete Zusammenhangshypothesen abgeleitet werden:

a) Die Anzahl der Computer, die in der Schule zur Nutzung für die Schüler zur Verfügung stehen, beeinflusst die Mathematikleistung.

Hypothese 1: Je größer die Anzahl der Computer in der Schule, desto besser ist die Mathematikleistung der Schüler.

b) Die Qualität der Anwendungserfahrung (Computerkenntnisse/ IT-Nutzung) der Schüler wirkt sich auf die Mathematikleistung aus.

Hypothese 2: Je besser die Schüler mit dem Computer umgehen können, desto besser sind die Mathematikleistungen.

c) Die Häufigkeit der Anwendung von Lernsoftware ist ein möglicher

Einflussfaktor auf die Mathematikleistung.

Hypothese 3: Je häufiger Lernsoftware von den Schülern genutzt wird, desto besser ist die Mathematikleistung.

Eine weitere Annahme ist, dass Jungen den Computer häufiger und intensiver nutzen als Mädchen und demzufolge bessere Leistungen in Mathematik vorweisen. Um diese Annahme überprüfen zu können, erfolgt eine analoge Analyse der zweiten und dritten Hypothese getrennt nach Geschlechtern.

3.2 Operationalisierung der Variablen

3.2.1 Operationalisierung der unabhängigen Variablen

Die Operationalisierung der unabhängigen Variablen erfolgte anhand der von der OECD erstellten Hintergrundfragebögen Appendices A4 und A5 (PISA 2003 data analysis manuals for SAS and SPSS users, S. 251-284 URL: http://www.oecd.org/document/18/0,3343,en_32252351_32236173_35016146 _1_1_1_1,00.html ). Diese Fragebögen wurden von den Schülern selbst (Appendix 4) oder der Schule (Appendix 5) ausgefüllt. Die Antwortmöglichkeiten aus den Fragebögen sind im Sinne der Relevanz im Zusammenhang mit der Forschungsfrage und den Hypothesen gekürzt worden. Auf eine Zusammenfassung zu Indices wurde verzichtet, da die übersichtliche Anzahl der Variablen eine konkrete Interpretation der Ergebnisse ermöglicht.

Folgende Fragecodes wurden entsprechend der Hypothesen als unabhängige Variablen (UV) ausgewählt:

a) Zu Hypothese 1; Die Verfügbarkeit von Computern in der Schule (s. Abb. 1),

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Operationalisierung „Computeranzahl“ (UV)

b) Zu Hypothese 2; Der Umfang der Computerkenntnisse der Schüler (s. Abb. 2)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

* Die deutsche Übersetzung erfolgte durch die Verfasserin

Abb. 2 Operationalisierung „Computerkenntnisse“ (UV)

c) Zu Hypothese 3; Die Anwendung von Lernsoftware (s. Abb. 3)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

* Die deutsche Übersetzung erfolgte durch die Verfasserin

Abb͘ 3: Operationalisierung „Lernsoftware“ (UV)

Bei der Frage nach der Anwendung von Lernsoftware ist zu ergänzen, dass es keine Möglichkeit für die Schüler gab, anzugeben, welche Lernprogramme sie verwenden.

Das Geschlecht als weitere unabhängige Variable wurde im Student Questionnaire (= Appendix 2, SPSS Variable ST03Q01) erhoben; Ausprägung 1 = weiblich und Ausprägung 2 = männlich.

3.2.2 Operationalisierung der abhängigen Variable

Wie wurde die Mathematikleistung definiert, erfasst und gemessen?

Die OECD-Länder haben eine Definition für die Grundprinzipien für den Vergleich der Mathematikleistungen zwischen den PISA-Teilnehmerländern festgelegt.

[...]

¹ Aus platzsparenden Gründen wird im folgenden Text auf die explizite Nennung beider Geschlechter verzichtet, falls nicht ausdrücklich anders erwähnt, sind immer beide Geschlechter gemeint.

² Untersuchungsreihe des Hochschul-Informations-Systems -HIS-: Computer und neue Medien in der Schule. Erfahrungen mit EDV-gestützten Lernprogrammen und Erwerb von Computerkenntnissen während der Schulzeit.