Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Zusammenfassung
1. Diagnostische Kompetenz von Lehrkräften (DK) – Definition und Relevanz
2. Theoretische Grundlagen und Forschungsstand
2.1 DK als Komponente von Lehrerprofessionalität
2.2 Modellierung der DK
2.3 DK – Messung und Forschungsüberblick
3. Stand und Urhahnes (2016a) Studie
3.1 Forschungsfragen und Methode
3.2 Ergebnisse und Diskussion
3.2.1 Forschungsfrage 1 – Genauigkeit von Lehrereinschätzungen
3.2.2 Forschungsfrage 2 – Gegenseitige Beeinflussung von Lehrereinschätzungen
3.2.3 Forschungsfrage 3 – Prädikatoren von Lehrereinschätzungen
4. Zusammenfassung und Gesamtdiskussion
4.1 Hauptaussagen
4.2 Konsequenzen für die DK-Forschung
5. Fazit- Didaktische Konsequenzen
Literatur
Anhang
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Der Pygmalion-Effekt von Lehrerurteilen.
Abb. 2: DK in Baumert und Kunters (2006) Lehrerprofessionalitätsmodell.
Abb. 3: Ingenkamp und Lissmanns (2008) mehrdimensionales DK-Modell.
Abb. 4: Südkamp et al.s (2012) mehrdimensionales DK-Modell.
Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Instrumente (Schülermerkmale und Lehrereinschätzungen) in Stang und Urhahne (2016a).
Tab. 2: Ergebnisse von Stang und Urhahnes (2016a) Studie – Fragestellung (1).
Tab. 3: Ergebnisse von Stang und Urhahnes (2016a) Studie – Fragestellung (2).
Tab. 4: Ergebnisse von Stang und Urhahnes (2016a) Studie – Fragestellung (3).
Tab. 5: Deskriptive Statistiken und Interkorrelationen der Schülermerkmale und Lehrkrafturteile.
Tab. 6: Genauigkeit der Lehrkrafturteile.
Tab. 7: Vorhersage von Lehrkrafteinschätzungen durch weitere Lehrkrafteinschätzungen
Tab. 8: Vorhersage von Lehrkrafteinschätzungen durch weitere Schülermerkmale
Zusammenfassung
Lehrereinschätzungen haben weitgehende Konsequenzen für das gegenwärtige Lernen und die weitere schulische Laufbahn von Schülerinnen und Schülern. Ihre Urteile können als Grundlage für die Unterrichtsgestaltung, individuelle Förderung und zukünftige Ausbildungschancen von Schüler/innen gesehen werden. Stang und Urhahne (2016a) belegen in ihrer Studie eine geringe Urteilsgenauigkeit von Lehrereinschätzungen zu nicht-leistungsbezogenen Schülermerkmalen. Dabei lassen sich Lehrkräfte in ihren einzelnen Beurteilungen von jeweils urteilsirrelevanten Schülermerkmalen (bzw. von ihren eigenen Einschätzungen zu diesen Merkmalen) beeinflussen. Es kommt dadurch zu Verzerrungen der Lehrerurteile im Sinne des Halo-Effekts und des logischen Fehlers. Lehrkräfte bilden kausale Zusammenhänge zwischen bestimmten Schülermerkmalen, die de facto nicht vorliegen (Bsp. Mathematikleistung und Konzentrationsleistung). Es ist eine große Diskrepanz zwischen den Lehrerurteilen und den Schülerselbsteinschätzungen zu verzeichnen. Insgesamt bieten Schülerselbsteinschätzungen zum Arbeitsverhalten und ihrer Leistung den stärksten Prädikator für Lehrereinschätzungen.
1. Diagnostische Kompetenz von Lehrkräften (DK) – Definition und Relevanz
Die diagnostische Kompetenz von Lehrkräften (im Folgenden: DK) wird in der einschlägigen Literatur unterschiedlich definiert (vgl. Überblicke in Heinrichs, 2015, S. 34-37; Hoth, 2016, S. 57-61). Stang und Urhahne (2016a, S. 205) stützen sich auf Artelt und Gräsels Definition von DK als die Fähigkeit von Lehrpersonen, „Merkmale ihrer Schülerinnen und Schüler angemessen zu beurteilen und Lern- und Aufgabenanforderungen adäquat einzuschätzen“ (Artelt & Gräsel, 2009, S. 157). Ähnlich verstehen Busch, Barzel und Leuders DK „als die Fähigkeit, Schülerlernstände und -schwierigkeiten (...) zu identifizieren, zu beschreiben und daraus Förderentscheidungen abzuleiten“ (Busch et al., 2015, S. 318).
Lehrerurteile zu Schülerinnen und Schülern beziehen sich i. d. R. auf zwei Typen von Schülermerkmalen (Kaiser & Möller, 2017, S. 57; Stang, 2016, S. 2; Stang & Urhahne, 2016a, S. 205–206, 210, 217):
- Leistungsbezogene Schülermerkmale: Hierzu gehören Lernstände zu fachlichen Wissensinhalten und Kompetenzen. Diese werden üblicherweise in der Gestalt von Schulnoten für Klassenarbeiten und andere Formen der Lernerfolgskontrolle quantifiziert, die in die Schulzeugnisse als zusammenfassende Leistungsbeurteilungen für jedes Schulfach eingehen.
- Nicht-leistungsbezogene Schülermerkmale: Diese Merkmale umfassen zum einen Arbeitsverhalten (z. B. Lern- und Leistungsbereitschaft, Selbstständigkeit, Zuverlässigkeit, Sorgfalt, Ordnung) und Sozialverhalten (z. B. Konflikt- und Teamfähigkeit, Verantwortungsbereitschaft, Umgangsformen), die als sogenannte ‚Kopfnoten‘ ebenfalls in Schulzeugnissen festgehalten werden. Zum anderen gehören hierzu auch allgemein-kognitive Fähigkeiten (z. B. Konzentration, Intelligenz, Problemlösungsorientierung), emotionale Aspekte (z. B. Motivation, Fähigkeitsselbstkonzept, Leistungsangst) und prosoziale Fähigkeiten (z. B. Empathie, Hilfsbereitschaft, Freundlichkeit).
Dass die DK-Forschung sich insbesondere mit der Genauigkeit von Lehrerurteilen befasst (vgl. Kaiser & Möller, 2017, S. 57) (siehe Kapitel 0), kann angesichts ihrer zentralen Bedeutung für das schulische Geschehen nicht verwundern: Lehrerurteile können als Grundlage für die Unterrichtsgestaltung und die Ermittlung und Deckung individueller Förderbedarfe dienen (vgl. Heinrichs, 2015, S. 47f; Kaiser & Möller, 2017, S. 56; Stang, 2016, S. 4f.). Sie werden außerdem Entscheidungen zugrunde gelegt, welche die weitere Schul- und Bildungslaufbahn von Schülerinnen und Schülern nachhaltig beeinflussen, zum Beispiel beim Übergang von der Grundschule in die Sekundarstufe (Stang, 2016, S. 5f) oder bei der „Erstellung von Empfehlungsschreiben für Schülerstipendien“ (Stang & Urhahne 2016a, S. 217). Diese beiden Ziele schulischer Diagnostik – Optimierung des Lernens und Steuerung der Bildungslaufbahn – formulieren Ingenkamp und Lissmann (2008, S. 13) folgendermaßen:
Pädagogische Diagnostik umfasst alle diagnostischen Tätigkeiten, durch die bei einzelnen Lernenden und den in einer Gruppe Lernenden Voraussetzungen und Bedingungen planmäßiger Lehr- und Lernprozesse ermittelt, Lernprozesse analysiert und Lernergebnisse festgestellt werden, um individuelles Lernen zu optimieren. Zur pädagogischen Diagnostik gehören ferner die diagnostischen Tätigkeiten, die die Zuweisung zu Lerngruppen oder zu individuellen Förderungsprogrammen ermöglichen sowie die mehr gesellschaftlich verankerten Aufgaben der Steuerung des Bildungsnachwuchses oder der Erteilung von Qualifikationen zum Ziel haben.
Lehrerurteile können sich aber auch auf subtiler und doch einschneidender Art und Weise über den sogenannten ‚Pygmalion-Effekt‘ auswirken (vgl. Stang, 2016, S. 14f.). (Abb. 1): Durch ihre eigenen Urteile oder diejenigen von Kollegen zu einem bestimmten Schüler kann die Lehrkraft (positive oder negative) Erwartungen entwickeln, die ihr Verhalten gegenüber dem betreffenden Schüler beeinflussen. Das Lehrkraftverhalten kann seinerseits ein entsprechendes (positives oder negatives) Schülerverhalten auslösen, wodurch die Lehrkrafterwartungen wiederum bestätigt werden. Dass solche sich selbst erfüllende Prophezeiungen tatsächlich eintreten können, belegen mehrere Studien zu leistungsbezogenen Schülermerkmalen und einige Arbeiten zur Schülermotivation (vgl. Forschungsüberblicke in Urhahne, 2015, S. 73-75; Stang, 2016, S. 15-16; Stang & Urhahne, 2016b, S. 254).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 1: Der Pygmalion-Effekt von Lehrerurteilen.
(Aus Stang, 2016, S. 15.)
2. Theoretische Grundlagen und Forschungsstand
Im Folgenden wird Baumert und Kunters (2006) „Modell professioneller Handlungskompetenz“ zusammengefasst, da dieses zu den theoretischen Grundlagen der Forschungsarbeit von Justine Stang gehört (vgl. Stang, 2016, S. 2-4).
2.1 DK als Komponente von Lehrerprofessionalität
Es herrscht Einigkeit in der Forschung darüber, dass DK einen Kernaspekt der professionellen Kompetenz von Lehrkräften darstellt (vgl. Baumert & Kunter, 2006, S. 489; Busch et al., 2015, S. 318; Kaiser & Möller, 2017, S. 56). Diese wird in der Forschung unterschiedlich modelliert, so dass die Verortung von DK darin ebenfalls unterschiedlich ausfällt (vgl. Überblick in Heinrichs, 2015, S. 37ff). Nach Baumert und Kunter ist DK eine Komponente „des allgemeinen pädagogischen Wissens und Könnens“ von Lehrkräften, das in ihrem „Professionswissen“ enthalten ist (Baumert & Kunter, 2006, 482–485, 489). Dieses stellt wiederum eine der Hauptdomänen „professioneller Handlungskompetenz“ von Lehrkräften dar, zu der noch Motivation, Selbstregulation und Einstellungen gehören (Abb. 2):
- Professionswissen umfasst allgemein-pädagogisches, Fach-, fachdidaktisches, Organisations- und Beratungswissen (Baumert & Kunter, 2006, S. 484ff).
- Motivationale Orientierungen und professionelle Selbstregulation (zu Letzterer gehören z. B. Engagement und Distanzierungsfähigkeit) sind die „zentrale[n] Merkmale der psychologischen Funktionsfähigkeit“ von Lehrkräften (Baumert & Kunter, 2006, S. 501ff).
- Werthaltungen und Überzeugungen beziehen sich beispielsweise auf „subjektive Theorien“ und „selbstbezogene Überzeugungen hinsichtlich des Lernens und Lehrens“ (Baumert & Kunter, 2006, S. 496ff).
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Abb. 2: DK in Baumert und Kunters (2006) Lehrerprofessionalitätsmodell.
(Aus Baumert & Kunter, 2006, S. 482, ergänzt.)
2.2 Modellierung der DK
Auch zur Modellierung der DK selbst sind unterschiedliche Vorschläge in der Literatur zu finden (vgl. Überblick in Heinrichs, 2015, S. 39-47). Im Folgenden werden zwei dieser Modelle zusammengefasst, die sich durch ihre Mehrdimensionalität und ihren Fokus auf Einflussfaktoren der Genauigkeit von Lehrerurteilen auszeichnen. Es handelt sich um die Modelle von Ingenkamp und Lissmann (2008) und Südkamp, Kaiser und Möller (2012). Ingenkamp und Lissmann (2008, S. 16) schlagen ein DK-Modell vor, in welchem das Lehrerurteil als Interaktion zwischen Lehrendem und Lernendem angesehen wird (Abb. 3). Dieses Modell versteht das Lehrerurteil außerdem als Ergebnis von vier Haupteinflussfaktoren: Lehrer- und Schülermerkmale, Merkmale der unmittelbaren Beurteilungssituation und der übergeordneten institutionellen Rahmenbedingungen (ebd., S. 15f.). Dabei spielen Lehrermerkmale wie diejenigen aus Baumert und Kunters (2006) Professionalitätsmodell und Lehrererwartungen gemäß des Pygmalion-Effekts eine zentrale Rolle (vgl. Hoth, 2016, S. 66).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 3: Ingenkamp und Lissmanns (2008) mehrdimensionales DK-Modell.
(Ingenkamp und Lissmann 2008, S. 16)
Auch im DK-Modell von Südkamp et al. (2012) stehen mögliche Einflussfaktoren der Genauigkeit von Lehrerurteilen im Zentrum der Aufmerksamkeit (Hoth, 2016, S. 79f; Stang, 2016, S. 8f; Stang & Urhahne, 2016a, S. 207f., 2016b, S. 252f.) (Abb. 4). Als Einflussgrößen kommen folgende Faktoren in Frage:
- Lehrermerkmale, z. B. Berufserfahrung, Vorurteile, Motivation, Einstellung und Wissen zur schulischen Diagnostik, Geschlecht, Alter (Stang, 2016, S. 10);
- Schülermerkmale, z. B. Motivation, Intelligenz, Geschlecht, Fähigkeitsselbstkonzept (ebd., S. 10);
- Urteilsmerkmale, z. B. Spezifizität der Messmethode (ebd., S. 9);
- Testmerkmale, z. B. Testlänge, Schwierigkeitsgrad, Domänenspezifizität des Tests (ebd., S. 9f.).
Denkbar ist auch eine Beeinflussung der Urteilsgenauigkeit durch Kombinationen von Lehrer- und Schülermerkmalen (z. B. Ethnie, sozioökonomischer Status) sowie von Urteils- und Testmerkmalen (z. B. Zeitspanne zwischen Test und Beurteilung) (Stang, 2016, S. 11), was in Abb. 4 durch gestrichelte Linien gekennzeichnet ist.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 4: Südkamp et al. (2012) mehrdimensionales DK-Modell.
(Südkamp et al. 2012, S. 756)
2.3 DK – Messung und Forschungsüberblick
Ein verstärktes Interesse für die DK seitens der pädagogischen Forschung und der Bildungspolitik in Deutschland ist erst seit dem PISA-2000-Debakel zu verzeichnen (vgl. Hoth, 2016, S. 4; Stang, 2016, S. 2, 25). In der PISA-2000-Studie wurde die DK zwar nicht umfassend untersucht; für den Bereich der Lesekompetenz unter Hauptschülerinnen und Hauptschülern wurde aber festgestellt, dass Lehrkräfte nur 11,4% der schwachen und daher förderbedürftigen Leserinnen und Leser identifizieren konnten (Artelt, Stanat, Schneider & Schiefele, 2001, S. 119f.).
Eine bildungspolitische Reaktion auf die PISA-Ergebnisse war die Festlegung „[v]orrangige[r] Handlungsfelder“ durch die deutsche Kultusministerkonferenz, zu denen „Maßnahmen zur Verbesserung der Professionalität der Lehrertätigkeit, insbesondere im Hinblick auf diagnostische und methodische Kompetenz als Bestandteil systematischer Schulentwicklung“ gehörten (KMK, 2002, S. 6f.). Im Jahr 2004 folgten die KMK-Standards für die Lehrerbildung. Diese fordern „hohe pädagogisch-psychologische und diagnostische Kompetenzen von Lehrkräften“ (KMK, 2004, S. 3) und legen den Bereich der „Diagnose und Förderung individueller Lernprozesse“ als einer der „inhaltliche[n] Schwerpunkte der Ausbildung“ (ebd., S.4) curricular fest. Dementsprechend erlebt die DK ein wachsendes Interesse seitens der empirischen Bildungsforschung (Stang, 2016, S. 2, 25). Wie in Kapitel 0 erwähnt, befasst sich die DK-Forschung insbesondere mit der Genauigkeit von Lehrerurteilen (vgl. Hoth, 2016, S. 59; Kaiser & Möller, 2017, S. 56). Zu deren Messung werden in Anlehnung an Schrader und Helmke (1987, S. 28ff) drei Komponenten angesetzt (vgl. Hoth, 2016, S. 76f.; Stang, 2016, S. 6f.; Stang & Urhahne, 2016a, S. 206, 2016b, S. 252; Kaiser & Möller, 2017, S. 57):
- Die Rangkomponente (Korrelation zwischen Lehrereinschätzung und tatsächlichem Schülermerkmal) zeigt an, „inwieweit Lehrkräfte die Rangfolge ihrer Schülerinnen und Schüler z. B. in Bezug auf Leistung richtig vorhersagen können“ (Stang & Urhahne, 2016a, S. 206).
- Die Niveaukomponente (Differenz zwischen Lehrereinschätzung und tatsächlichem Schülermerkmal) „zeigt an, ob Lehrkräfte ein Schülermerkmal über- oder unterschätzen“ (Stang & Urhahne, 2016a, S. 206).
- Die Differenzierungskomponente (Division von Lehrereinschätzungsstreuung durch Schülermerkmalsstreuung) zeigt an, ob das Schülermerkmal „homogener oder heterogener beurteilt wurden, als dies tatsächlich der Fall ist“ (Kaiser & Möller, 2017, S. 57).
Die bisher meist untersuchte Komponente ist die Rangkomponente, wobei der Fokus auf leistungsbezogenen Schülermerkmalen liegt, sodass nicht-leistungsbezogene Aspekte vernachlässigt werden (Stang, 2016, S. 6f; Stang & Urhahne, 2016a, S. 207). Den entsprechenden Ergebnissen zufolge sind Lehrkräfte in der Lage, leistungsbezogene Schülermerkmale mit relativ hoher Genauigkeit einzuschätzen, während ihre Einschätzungen zu nicht-leistungsbezogenen Schülermerkmalen (z. B. Arbeits- und Sozialverhalten, Fähigkeitsselbstkonzept, Leistungsangst, Beteiligung am Unterricht) weitaus weniger genau ausfallen (Stang, 2016, S. 6f; Stang & Urhahne, 2016a, S. 206f). Aus Studien zur Niveaukomponente geht hervor, dass Schülerleistungen durch Lehrkräfte überschätzt werden (Stang, 2016, S. 7; Kaiser & Möller, 2017, S. 57). Ergebnisse zur Differenzierungskomponente deuten nur auf gewisse Tendenzen hin: Überschätzung der Varianz von Leistung, Motivation und Fähigkeitsselbstkonzept; Unterschätzung der Varianz von Intelligenz und Leistungsangst sowie von Leistung in experimentellen Kontexten (Stang & Urhahne, 2016a, S. 207).
Die aktuellen Forschungsergebnisse sind also insgesamt alarmierend: Lehrkräften wird eine geringe Urteilskompetenz attestiert, insbesondere in Bezug auf nicht-leistungsbezogene Schülermerkmale. Eine mögliche Erklärung hierfür ist Stang und Urhahne (2016a, S. 205) zufolge, dass Lehrkräfte sich in ihren Beurteilungen von Erwartungen und Vorannahmen beeinflussen lassen, die sie auf der Basis von jeweils anderen (vielfach ebenfalls nur eingeschätzten) Schülermerkmalen entwickeln. Für diese Annahme stützen sich Stang und Urhahne auf Forschungsergebnisse, in denen starke Korrelationen zwischen verzerrten Lehrereinschätzungen zu Schülerleistungen einerseits, und weiteren Merkmalseinschätzungen (z. B. zu Intelligenz, Fähigkeitsselbstkonzept) sowie Informationen zu Leistungen in anderen Fächern (z. B. in Deutsch) andererseits, beobachtet wurden (ebd., S. 207).
Zu solchen Verzerrungen der Lehrereinschätzungen führen Stang und Urhahne (2016a, S. 208) zufolge insbesondere „logische Fehler“ und „Halo-Effekte“. Beim logischen Fehler handelt es sich um unzulässige (da rein subjektive und nicht belegbare) Annahmen zu Kausalzusammenhängen zwischen Schülermerkmalen (ebd., S. 208). Dompnier, Pansu, und Bressoux (2006, S. 120) beschreiben den logischen Fehler als Teil des halo effects: „specific judgments in a given discipline (mathematics, history, etc.) made by teachers when evaluating their pupils may be influenced by the pupils performance in other disciplines.“ Der Halo-Effekt bezieht sich auf „die Tendenz, anhand nicht-relevanter Hinweisreize auf globale Schülermerkmale zu schließen“, z. B. wenn ein kausaler Zusammenhang zwischen Leistung und Leistungsmotivation unreflektiert angenommen wird (ebd., S. 208). Dompnier et al. (2006, S. 128) merken an, dass Lehrer Schülern, die eine gute Leistungen in einer Disziplin zeigen, diese Leistung auch für andere Disziplinen attestieren. Somit kann wieder der Pygmalion Effekt auftreten (s. Kapitel 1) (Stang & Urhahne, 2016a, S. 255).
3. Stang und Urhahnes (2016a) Studie
Angesichts der Tragweite von Lehrerurteilen und der aktuellen Forschungslage, liegen Stang und Urhahnes (2016a, S. 208f.) Studie folgende Untersuchungsgegenstände zugrunde: Genauigkeit von Lehrereinschätzungen, Gegenseitige Beeinflussung von Lehrereinschätzungen und Prädikatoren für Lehrereinschätzungen.
3.1 Forschungsfragen und Methode
1. Genauigkeit von Lehrereinschätzungen: Im Fokus stehen nicht nur leistungsbezogene Schülermerkmale (Mathematikleistungen), sondern auch weniger stark beforschte, nicht-leistungsbezogene Schülermerkmale (Arbeitsverhalten, Konzentrationsfähigkeit, Empathie und prosoziales Verhalten). Analysiert werden die in Kapitel 0 genannten Genauigkeitskomponenten (Rang-, Niveau- und Differenzierungskomponente).
2. Gegenseitige Beeinflussung von Lehrereinschätzungen: Es wird ermittelt, inwieweit die Lehrereinschätzungen zu eben genannten Schülermerkmalen voneinander beeinflusst werden.
3. Prädiktoren von Lehrereinschätzungen: Es wird untersucht, durch welche Schülermerkmale (tatsächliche Mathematikleistung; Schülerselbsteinschätzungen) sich die Lehrerurteile vorhersagen lassen.
Getestet wurden 357 Schülerinnen und Schüler (5. Jahrgangsstufe) aus 17 Klassen von 5 Realschulen in Bayern sowie deren 17 Mathematiklehrkräfte (Stang & Urhahne, 2016a, S. 209). In Tab. 1 sind die Instrumente angegeben, die für die Erhebung vorgenannter Schülermerkmale und entsprechender Lehrereinschätzungen verwendet wurden. Außerdem wurden folgende Lehrerdaten erhoben: „Alter, Geschlecht, Berufserfahrung, Unterrichtsfächer […], Anzahl der Unterrichtsstunden pro Woche und Erfahrung mit der Klasse“ (ebd., S. 210).
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