Artikel: Kohortentrends in schulfachbezogenen Selbstkonzepten und Interessen bei Mädchen und Jungen (Schneider et al., 2022) Flashcards
Welche Fächer & Merkmale sind mit “Weiblichkeit” assoziiert?
- sprachliche Fächer
- Lernen & schulische Anstrengungen
Welche Werte waren oft höher bei Jungen als bei Mädchen bezogen auf welche Schulfächer?
Selbstkonzept- & Interessenwerte in Mathe, Physik & Chemie
Wie beeinflussen Geschlechtsstereotype Lehrkräfte?
Einfluss auf Wahrnehmung –> mathematische Fähigkeiten von Jungen werden oft über- und die von Mädchen unterschätzt &andersrum bei Sprachen
==> wiederum Effekte auf schulfachbezogene Leistungen
Wieso werden Jungen als “die neuen Bildungsverlierer” betitelt? (3)
- schlechtere Noten
- seltener Gymnasien besuchen
- verlassen Schule häufiger ohne Abschluss
… als Mädchen seit einiger Zeit
Was wurde in der Studie untersucht?
Untersuchung geschlechtsspezifischer Kohortentrends im Selbstkonzept in Mathe, den naturwissenschaftlichen Fächern & im Fach Deutsch UND das Interesse in Mathe & den naturwissenschaftlichen Fächern
Was sollte getrennt für die Fächer jeweils geprüft werden? (2)
- ob Kohortenunterschiede in den fachbezogenen Selbstkonzepten & Interessen geschlechterdifferenziell ausfallen
- ob diese auf Unterschiede in schulischen Leistungen zwischen Kohorten zurückgeführt werden können
Was waren die 2 Schulleistungsindikatoren in der Studie?
Kompetenztests & Noten
Was war die Stichprobe der Studie?
- aus querschnittlichen Daten am Ende der 9. Klasse an allgemeinbildenden Schularten & Förderschulen
- Mathe, Physik, Chemie + Bio: IQB-Ländervergleich 2012 & IQB-Bildungstrend 2018
- Deutsch: IQB-Ländervergleich 2008/9 & IQB-Bildungstrend 2015
Wie wurde Selbstkonzept & Interesse gemessen?
- Mathe, Physik, Chemie, Bio: 4 Items
- Deutsch: 7 Items
–> für jeden Schüler: Skalenmittelwert
Wie wurden die schulischen Leistungen gemessen?
- Mathe & Deutsch: Globalskala
- Naturwissenschaftliche Fächer: Kompetenzskalen für das Fachwissen
- Halbjahreszeugnisnoten für alle Fächer
Was ist das Ziel des Plausible-Values Ansatzes?
Verfahren zur Korrektur von messfehlerbehafteten Zusammenhängen zwischen latenten Variablen & beobachteten Kovariaten
Wozu wurde das Verfahren “Multivariate Imputation by Chained Equations” verwendet?
- Imputation fehlender Werte für alle anderen Variablen (Geschlecht, Skalenmittelwerte für schulfachbezogene Selbstkonzepte und Interessen, Noten)
- die fehlenden Werte einer Variablen wurden anhand der vorhandenen Informationen zu allen anderen Variablen des Gesamtdatensatzes des jeweiligen IQB-Ländervergleichs bzw. IQB-Bildungstrends geschätzt
Wie sahen die 3 Schritte der statistischen Analysen aus?
- Deskriptive Statistik
- Differenzen der Mittelwerte der beiden Erhebungszeitpunkte –> Cohen’s d & Signifikanz der Veränderung
- Regressionsanalysen: für jede AV (Selbstkonzept, Interesse) um zu gucken ob nach Kontrolle der Leistungen die geschlechtsspezifischen Kohortentrends bestehen bleiben
Ab wann waren Veränderungen in Cohen’s d bedeutsam?
ab d= 0.20
Wieviel Varianz im mathematischen Selbstkonzept haben Geschlecht & Erhebungszeitpunkt erklärt?
5%
Wie war das Interesse an Mathe nach Kontrolle beider Leistungsmaße?
negativer Kohortentrend für Jungen & geschlechtsspezifischer Kohortentrend