Florian KlapprothLucas HolzhüteTanja Jungmann

Die Prädiktion der Leseleistung von Schülerinnen und Schülern im Rahmen von Lernverlaufsdiagnostik: Evidenz für einen Geschlechter-Bias

Kurzlink: https://www.waxmann.com/artikelART104835
.doi: https://doi.org/10.31244/jero.2022.01.02

freier Download

Abstract

Lernverlaufsdiagnostik stellt ein wirksames Instrument für Lehrkräfte dar, um die Leistung von Schüler:innen zu verbessern, indem Lehrkräfte systematisch und schnell auf die Schülerleistung reagieren können. Allerdings hat sich gezeigt, dass Lehrkräfte häufig Schwierigkeiten haben, Lernverlaufsdaten korrekt zu interpretieren. Wir haben mit der vorliegenden Studie untersucht, ob Lehramtsstudierende dazu neigen, Mädchen besser als Jungen zu bewerten, wenn sie auf Grundlage von Lernverlaufsdaten eine Prognose für künftige Leistungen erstellen müssen. Darüber hinaus haben wir die Hypothesen geprüft, dass der Geschlechter-Bias bei männlichen Lehramtsstudierenden zugunsten männlicher Schüler abgeschwächt ist und dass die Bereitstellung einer Trendlinie in den Lernverlaufsdaten bzw. eine geringere Variabilität der Daten zu einer Verringerung des Geschlechter-Bias führen. Insgesamt N = 134 Lehramtsstudierende erhielten 16 experimentelle Vignetten, in denen der Verlauf der Leseleistung von 8 weiblichen und 8 männlichen Grundschüler:innen über einen Zeitraum von 11 Wochen als Lernverlaufsgraph dargestellt war. Bei der Hälfte der Versuchspersonen waren die Lernverlaufsgraphen durch eine Trendlinie ergänzt. Die Ergebnisse zeigten, dass die Lehramtsstudierenden im Durchschnitt höhere Leistungen für Mädchen im Vergleich zu Jungen prognostizierten und dass der Geschlechter-Bias durch die Trendlinie und durch eine geringe Datenvariabilität abgeschwächt wurde. Wir empfehlen die Adaptation bereits international verwendeter Trainingsmaßnahmen zur Schulung von Lehramtsstudierenden und Lehrkräften in der Interpretation von Lernverlaufsdaten und zur Prävention von systematischen Verzerrungen von Interpretationen von Lernverlaufsdaten.

Schlagworte
Lernverlaufsdiagnostik, graph literacy, Lesekompetenz, Datenambiguität, Geschlechter-Bias, Stereotype