Schulabschluss und berufliche Weiterbildung. Wie wirkt sich der Schulabschluss auf die Anzahl besuchter Weiterbildungskurse aus?

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Schulabschluss und berufliche Weiterbildung
2.1. Varianzanalyse
2.2. Analyse der Hypothese mit SPSS
2.2.1. Korrelationstabelle
2.2.2. ANOVA
2.2.3. Deskriptive Statistik
2.2.4. Absolute und relative Häufigkeiten
2.2.5. Normalverteilungskurve

3. Aktueller Forschungsstand

4. Fazit

Quellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 - Korrelationstabelle

Abbildung 2 - ANOVA

Abbildung 3 - deskriptive Statistik

Abbildung 4 - Mittelwertdiagramm

Abbildung 5 - Statistiken

Abbildung 6 - Häufigkeiten

Abbildung 7 - Balkendiagramm zur prozentualen Verteilung

Abbildung 8 - Normalverteilungskurve Hauptschule

Abbildung 9 - Normalverteilungskurve Mittlere Reife

Abbildung 10 - Normalverteilungskurve Abitur

1. Einleitung

Der Beteiligung an Bildung - und somit auch an beruflicher Weiterbildung - wird im gegenwärtigen wissenschaftlichen Diskurs eine hohe Bedeutung zugeschrieben. Mit Blick auf Chancengleichheit ist neben einer generell hohen Teilnahmequote auch eine gleichförmige Verteilung zwischen Bevölkerungsschichten erstrebenswert. Aktuelle Studien beziehen sich meist auf Daten eines Referenzzeitraums von einem Jahr,¹ so auch die für die folgende Arbeit genutzten Daten des GESIS Instituts „Berichtssystem Weiterbildung“ aus dem Jahr 2000.

Die Erhebungswellen des Berichtssystems Weiterbildung (BSW) werden seit 1979 in dreijährigem Abstand durchgeführt, sodass sie neben aktuellen Querschnitten einen Überblick über Entwicklung im Verlauf der Zeit bieten können. Das BSW zeigt unter anderem, dass die gesamte Teilnahme an beruflicher Weiterbildung von 23% im Jahr 1979 auf 41% im Jahr 2003 gestiegen ist, allerdings lagen die Spitzenwerte von 48% im Jahr 1997.

Die Beteiligung an beruflicher Weiterbildung kann anhand von drei Indikatoren erhoben werden:

- Die Teilnahmequote, welche sich auf den Anteil der Personen bezieht, welche an Weiterbildungsveranstaltungen teilgenommen haben,
- Die Teilnahmefälle, welche sich auf die Anzahl besuchter Veranstaltungen einer Person bezieht und
- Die Teilnahmedauer, welche die Gesamtdauer der besuchen Veranstaltungen beschreibt.²

Diese drei Indikatoren entsprechen dem Weiterbildungsverständnis des deutschen Bildungsrate, der Weiterbildung als „ Fortsetzung oder Wiederaufnahme organisierten Lernens nach Abschluss einer unterschiedlich ausgedehnten ersten Bildungsphase “³ beschreibt.

Seit dem Konzept des Lebenslangen Lernens gewinnen auch informelle Bildungsprozesse immer mehr an Bedeutung, sodass nach Eckert die oben genannten Indikatoren überarbeitet oder erweitert werden sollten.⁴

Die folgende Arbeit wird sich mit dem Indikator der „Teilnahmequote“ beschäftigen.

Hierzu wurden wie bereits erwähnt Daten des BSW aus dem Jahr 2000 genutzt. Zu Beginn wird eine Hypothese über den Zusammenhang von Schulabschluss und Beteiligung an beruflicher Weiterbildung formuliert. Diese wird anschließend mit einigen Berechnungen überprüft, bevor die dadurch gewonnenen Ergebnisse anschließend erneut in den aktuellen Forschungsstand eingebettet werden.

2. Schulabschluss und berufliche Weiterbildung

Für die folgende Arbeit wurde die Hypothese aufgestellt, dass die Anzahl besuchter beruflicher Weiterbildungskurse im Jahr 2000 auf den Schulabschluss zurückzuführen ist. Ausformuliert bedeutet dies:

- Nullhypothese (H0): Es bestehen bezüglich der Anzahl an beruflichen Weiterbildungskursen keine Unterschiede durch die Wirkung des Schulabschlusses.
- Alternativhypothese (H1): Es besteht bezüglich der Anzahl besuchter beruflicher Weiterbildungskurse ein Unterschied in der Wirkung der Schulabschlüsse.

Für Einflüsse von „außen“ wird angenommen, dass diese - bis auf zufällige Abweichungen - bei jedem Schulabschluss die gleichen sind.

Um bestimmten zu können, ob der Schulabschluss einen signifikanten Einfluss auf die Anzahl besuchter Kurse hat, muss untersucht werden, ob der Beobachtungswert sich zufällig oder systematisch vom Gesamtmittelwert unterscheidet.

2.1. Varianzanalyse

Um den Einfluss einer unabhängigen Variable (x=Art des Schulabschlusses) auf eine abhängige Variable (y= Anzahl der beruflichen Weiterbildungskurse) zu erklären, wurde eine einfaktorielle Varianzanalyse gewählt; einfaktoriell, da lediglich eine unabhängige und eine abhängige Variable untersucht werden.

Für eine ANOVA muss die unabhängige Variable über ein mindestens nominales Skalenniveau verfügen, dies bedeutet, dass Ausprägungen unterschieden werden können, aber keine Rangfolge erkennbar ist. Dem wird hier entsprochen, da zwischen Hauptschulabschluss, Mittlerer Reife und Abitur unterschieden werden kann. Die abhängige Variable muss ein metrisches Skalenniveau haben. Da die Abstände zwischen der Anzahl der Kurse gleichbleibend und messbar sind, wird auch diese Anforderung erfüllt.⁵

2.2. Analyse der Hypothese mit SPSS

Um die Hypothese überprüfen zu können wurde zuerst eine neue Variable berechnet: „Anzahl der besuchten Kurse“. Diese besteht aus den Variablen „Teilnahme“, „2. Kurs“, „3. Kurs“ und „4. Kurs“. Anschließend wurden Korrelation, deskriptive Statistiken sowie unterschiedliche Diagramme erstellt um die Ergebnisse auch optisch unterstreichen zu können.

2.2.1. Korrelationstabelle

Zuerst soll überprüft werden, ob die Daten der Variablen „höchster schulischer Abschluss“ sowie „Anzahl besuchter Kurse“ miteinander korrelieren. Über „Analysieren“ kann eine Korrelationstabelle berechnet werden (Abbildung 1). In diesem Fall sollte eine bivariate Korrelation gewählt werden, da der Zusammenhang von nur zwei Variablen berechnet wird. Hier lässt sich bereits ablesen, dass der Schulabschluss mit der Anzahl besuchter Kurse korreliert, da zum einen der Wert des Signifikanztests unter 0,01 liegt und auch der Wert der Pearson-Korrelation einen signifikanten Wert angenommen hat, zum anderen auch das Programm SPSS mit dem Symbol zweier * darauf aufmerksam macht.

Abbildung 1

Korrelationstabelle

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

**. Korrelation ist bei Niveau 0,01 signifikant (zweiseitig).

2.2.2. ANOVA

Da nun eine Korrelation der Daten bestätig wurde folgt der zweite Schritt, die Berechnung einer ANOVA mit deskriptiver Statistik.

Über „Mittelwerte vergleichen“ kann nun eine einfaktorielle Varianzanalyse berechnet werden. Als Faktor und unabhängige Variable wird „Schulabschluss“ eingesetzt und „Anzahl der Kurse“ als abhängige Variable.

Zusätzlich kann hier auch eine deskriptive Statistik sowie ein Mittelwert-Diagramm erstellt werden.

Abbildung 2:

ANOVA

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

In der Tabelle der einfaktoriellen Varianzanalyse (Abbildung 2) zeigt sich erneut, dass der Wert des berechneten Signifikanztests kleiner als 0,05 und die Korrelation somit signifikant ist. Dieser Wert bedeutet, dass die Irrtumswahrscheinlichkeit, dass eine Wirkung der unabhängigen Variable angenommen wird, obwohl die erhobenen Ergebnisse zufällig zustande kamen, unter 5% liegt.

2.2.3. Deskriptive Statistik

In der deskriptiven Statistik (Abbildung 3) lassen sich für die unterschiedlichen Schulabschlüsse die Anzahl erfasster Fälle ablesen, 2.433 Personen mit Hauptschulabschluss wurden befragt, 2.798 mit Mittlerer Reife und Personen mit Abitur 1.657. Insgesamt nahmen 6.888 Personen an der Befragung teil. Auch die jeweiligen Mittelwerte zur Anzahl besuchter Kurse in der beruflichen Weiterbildung im Jahr 2000 werden aufgezeigt. Für Personen mit Hauptschulabschluss liegt der Mittelwert bei 0,21, Personen mit mittlerer Reife besuchten durchschnittlich 0,43 Weiterbildungskurse und Personen mit Abitur 0,53 Kurse (Werte wurden auf zwei Dezimalstellen gerundet).

[...]

¹ Eckert (2011), S.268

² Eckert (2011), S.269

³ Ebd.

⁴ Ebd.

⁵ Bakhaus (2011), S.158