Messung professioneller Kompetenz zukünftiger Lehrpersonen

30.11.06Prof. Dr. Sigrid Blömeke Humboldt Universität zu Berlin

Messungprofessioneller Kompetenz

1 Forschungsstand

2 Herausforderungen

3 IEA-Studie TEDS-M

4 P-TEDS Ergebnisse

Messung professioneller Kompetenz zukünftiger Lehrpersonen

Forschungsstand, Theoretisches Framework, methodische Herausforderungen und erste

Ergebnisse aus Deutschland

Prof. Dr. Sigrid Blömeke(Humboldt-Universität zu Berlin)



1 Forschungsstand

2 Herausforderungen

3 IEA-Studie TEDS-M

4 P-TEDS Ergebnisse

Standards für die Lehrerbildungsforschung1. Anwendungsorientierung + Grundlagenforschung

2. Large Scale Assessments + Fallstudien

3. Hypothesenprüfung + Hypothesengenerierung

4. Nachhaltige Ergebnisse statt kurzfristige Wirkungen

5. Berücksichtigung unterschiedlicher Messkriterien

6. Institutionenübergreifende Forschung

7. Berücksichtigung individueller, institutioneller und

nationaler Einflussfaktoren

8. Anschlussfähigkeit an zentrale Bildungstheorien

9. Kumulativer Aufbau auf vorliegenden Erkenntnissen

10. Interdisziplinäre Zusammensetzung

1 Forschungsstand



1 Forschungsstand

2 Herausforderungen

3 IEA-Studie TEDS-M

4 P-TEDS Ergebnisse

Kompetenzdefinition nach Weinert

„Bei Individuen verfügbare oder durch sie

erlernbare kognitive Fähigkeiten und

Fertigkeiten, um bestimmte Probleme zu lösen,

sowie die damit verbundenen motivationalen,

volitionalen und sozialen Bereitschaften und

Fähigkeiten, um die Problemlösungen in

variablen Situationen erfolgreich und

verantwortungsvoll nutzen zu können“

2 Herausforderungen

Technologische Reduktion unserer Bildungs-

ansprüche oder lohnende Anstrengung?



1 Forschungsstand

2 Herausforderungen

3 IEA-Studie TEDS-M

4 P-TEDS Ergebnisse

3 IEA-Studie TEDS-M

• Internationale Projektleitung:

Michigan State University (USA), ACER,

Statistics Canada, DPC (Hamburg)

• Deutsche Projektleitung: Blömeke, Lehmann (beide

HU Berlin) und Kaiser (U Hamburg)

• Finanzierung: international NSF, national DFG

• Teilnahmeländer:

Deutschland, England, Georgien, Italien, Polen,

Schweiz; Philippinen, Singapur, Taiwan, Thailand;

British Virgin Islands, Chile, Mexiko, USA; Botswana

(ggf. z.B. Australien, Hong Kong, Norwegen)

Teacher Education and Development Study



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2 Herausforderungen

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4 P-TEDS Ergebnisse

Beirat

• E. Klieme, Frankfurt; K. Krainer, Klagenfurt; H. Lange,

Hamburg; J. Mayr, Klagenfurt; M. Neubrand, Oldenburg;

F. Oser, Fribourg; K. Reiss, München; W. Schulz, Berlin;

E. Terhart, Münster; G. Törner, Duisburg

Zielpopulation

• zukünftige Mathematiklehrer/innen der Primarstufe und der

Sekundarstufe I im letzten Jahr ihrer Ausbildung

Deutschland

1. Grundschule ohne Mathematik als Unterrichtsfach;

2. Grund-, Haupt- und Realschule sowie

3. Gymnasium und Gesamtschule

mit Mathematik als Unterrichtsfach

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2 Herausforderungen

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1. Welche Struktur und welches Niveau professioneller Kompetenz weisen zukünftige Mathematiklehrpersonen der Primarstufe und der Sekundarstufe I im letzten Jahr ihrer Ausbildung auf? Von welchen individuellen Bedingungen hängen die Struktur und das Niveau ab? Welche Unterschiede zeigen sich international?

2. Wie sind die institutionellen Bedingungen der Mathematik-lehrerausbildung ausgeprägt? Welche Unterschiede zeigen sich international? Welche Bedingungen sind mit welcher professionellen Kompetenz verbunden?

3. Wie stellen sich die nationalen Bedingungen der Mathe-matiklehrerausbildung dar? Welche Unterschiede zeigen sich international? Welche nationalen Bedingungen sind mit welchen institutionellen Bedingungen und welcher professionellen Kompetenz verbunden?

3 IEA-Studie TEDS-M

Natio-nale

Ebene

Level III

Gesellschaftssystem

Allgemeiner Entwicklungsstand Status des Lehrerberufs Status von Mathematik

Level II

Bildungssystem

Steuerung und Kontrolle Ziele der SchuleArbeitsbedingungen im Lehrerberuf (Gehälter)

LevelI

Lehrerausbildungssystem

Ziele/ StandardsAusbildungs-komponenten

Kosten pro Absolvent/in

Institutionalisierung Eingangs-selektivität

Institu-tionelle Ebene

Level II

Institutionell intendiertes Curriculum

Ziele und InhalteLehr-

LernmethodenKontrolle und

SteuerungBeratung und Unterstützung Selektivität

LevelI

Lehrerausbildner Implementiertes Curriculum

Wissen BeliefsDemographi-sche Daten

Ziele und Inhalte

Lehr-Lern-methoden Selektivität

Ziele und Inhalte Lehr-LernmethodenKontrolle, Steuerung Beratung

Studierenden-schaft

Indivi-duelle Ebene

Level II

Lernvoraussetzungen Nutzung des Lehrangebots

Wissen Beliefs Inhalte Lehr-Lernmethoden

Persönlichkeitsmerkmale Demographisches Investierte Lernzeit Lernstrategien Affektive Komponenten

LevelI

Erworbene professionelle Kompetenz

Professionelles Wissen Professionelle beliefs Persönlichkeitsmerkmal Demographisches



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Eingesetzte Instrumente – Überblick

• Individuum: Kompetenztest (systematisches und

situationsorientiertes Wissen sowie Überzeugungen)

• Individuum: Befragung zu Lerngelegenheiten in der

Mathematiklehrerausbildung

• Institution: Befragung der Lehrerausbildner/innen

• Institution: Expertenfragebogen

• Institution: Curriculum-Analyse

• Land: Policy Report

• Land: Analyse des Schulcurriculums in Mathematik

• Land: Kostenanalyse Ausbildung und Lehrergehälter

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4 P-TEDS Ergebnisse

Stichproben des Triple Surveys

• Individuelle Ebene: effektive Stichprobengröße von

400 zukünftigen Mathematiklehrer/innen pro

Ausbildungsroute

• Institutionelle Ebene: 50 Institutionen pro

Ausbildungsroute, ggf. PPS-Sampling

• Institutionelle Ebene: 30 Ausbildner/innen innerhalb

jeder Institution

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Teacher tasks Situated (procedural) knowledge

A: Choice of themes, methods; sequencing of learning processes

1. Selecting and justifying content of instruction2. Designing and evaluating of lessons

B: Assessement of student achievement; counselling of students/ parents

1. Diagnosing student achievement, learning processes, misconceptions, preconditions2. Assessing students3. Counselling students and parents4. Dealing with errors, giving feedback

C: Support of students’ social, moral, emotional development

1. Establishing teacher-student relationship2. Foster the development of morals and values3. Dealing with student risks4. Prevention of, coping with discipline problems

D: School development

1. Initiating, facilitating cooperation2. Understanding of school evaluation

E: Professional ethics 1. Accepting the responsibility of a teacher

Spektrum an Lehreraufgaben3 IEA-Studie TEDS-M



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4 P-TEDS Ergebnisse

Mathematics Knowledge

4 Content Domains: number, algebra, probability, geometry.

3 Cognitive Domains: knowing, applying, reasoning.

Mathematics Pedagogy Knowledge

Mathematical Curricular Knowledge [Pre-active]

Knowledge of planning for mathematics teaching [Pre-active]

Knowledge of enacting mathematics [Interactive]

General Pedagogy

Knowledge of students

Classroom management and assessment

Beliefs/Attitudes/Perspectives

Nature of mathematics, and of teaching & learning mathematics

Personality

Self efficacy

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4 P-TEDS Ergebnisse

Prepatory Teacher Education and Development Study (P-TEDS)

• 6-Länder-Studie: Deutschland, Bulgarien, Mexiko, USA, Südkorea, Taiwan

• 3 Kohorten: Studienanfänger/innen, Studierende im Hauptstudium, Referendar/innen

• Sekundarstufe I mit zwei Routen (Lehrbefähigung Klassen 1-10/GHR, Klassen 5-13/GyGS)

• Datenerhebung: April bis Juni 2006 • Stichprobe: 878 Studierende und Referendare aus 4

Universitäten und 21 Studienseminaren (hoch-selektive vs. nicht-selektive Ausbildungsstandorte)

• Testdauer: 90 min• Rücklaufquote: 85-100% (Ø = 96,7%)• Ausschöpfungsquote in Kohorte III: 72-100% (Ø = 80%)

4 P-TEDS Ergebnisse



1 Forschungsstand

2 Herausforderungen

3 IEA-Studie TEDS-M

4 P-TEDS Ergebnisse

Prüfung von Modellannahmen

Mathematische Kompetenz

Mathematik-didaktische Kompetenz

TeildimensionenTest-Items

Zwei-Faktoren-Modell:Generalfaktor-Modell:

Test-Items

ProfessionelleKompetenz

4 P-TEDS Ergebnisse



1 Forschungsstand

2 Herausforderungen

3 IEA-Studie TEDS-M

4 P-TEDS Ergebnisse

1. Prüfung der Modelle mithilfe des ein- und mehrdimensionalen Rasch-Modells

2. Vergleich der Anpassung der beiden Modelle über Informationsindizes (Index aus Likelihood und geschätzter Parameterzahl)

Ein-Faktoren-Modell

Zwei-Faktoren-Modell

Final Deviance/

geschätzte Parameterzahl

41910.631

68

41616.708

70

Differenz (Chi2-verteilt) 293.923 bei 2 df (p = 0.000)

Messfehlerbereinigte Interkorrelation der Subtests bei zweidimensionaler Skalierung (ConQuest-Schätzung): 0.78

4 P-TEDS Ergebnisse



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4 P-TEDS Ergebnisse

1. Der Gesamttestwert stellt in der Regel ein

erschöpfendes Maß für die Beurteilung

mathematischer und mathematikdidaktischer

Kompetenz sowie für die Analyse von

Mittelwertdifferenzen dar.

2. Differenzielle Befunde in den Untertests sind

aber möglich und bieten ggf. weitere

Aufschlüsse.

4 P-TEDS Ergebnisse



1 Forschungsstand

2 Herausforderungen

3 IEA-Studie TEDS-M

4 P-TEDS Ergebnisse

0

10

20

30

40

50

60

40 60 80 100 120 140 160Testpunkte

Pro

zen

t

Mathematik Mathematikdidaktik

Leistungsverteilung zwischen den Dimensionen

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4 P-TEDS Ergebnisse

Algorith-misieren

Problem-lösen

Begrün-den

Model-lieren

Arithmetik

Algebra

Funktionen

Geometrie

Stochastik

Curriculare Anforderungen

Planungsbezogene Anforderungen

Lernprozessbezogene Anforderungen

Inhaltsbezogene, kognitionsbezogene und anfor-derungsbezogene Modellierung des mathemati-

schen und mathematikdidaktischen Wissens

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4 P-TEDS Ergebnisse

Prüfung von Modellannahmen

4 P-TEDS Ergebnisse

Lehrbezogene Kompetenz

Lernprozess-bezogene

Kompetenz

TeildimensionenItems

Zwei-Faktoren-Modell:Generalfaktor-Modell:

Items

Mathematik-didaktische Kompetenz



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4 P-TEDS Ergebnisse

1. Prüfung der Modelle mithilfe des ein- und mehrdimensionalen Rasch-Modells

2. Vergleich der Anpassung der beiden Modelle über Informationsindizes (Index aus Likelihood und geschätzter Parameterzahl)

Ein-Faktoren-Modell

Zwei-Faktoren-Modell

Final Deviance/

geschätzte Parameterzahl

27765.426

46

27526.700

48

Differenz (Chi2-verteilt) 238.726 bei 2 df (p = 0.000)

Messfehlerbereinigte Interkorrelation der Subtests bei zweidimensionaler Skalierung (ConQuest-Schätzung): 0.70

4 P-TEDS Ergebnisse



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4 P-TEDS Ergebnisse

Das Modell mit zwei korrelierenden Faktoren

mathematikdidaktischer Kompetenz zeigt

gegenüber der eindimensionalen Variante eine

eindeutig bessere Anpassung an die Daten.

Die messfehlerbereinigte Korrelation von 0,70 weist

zwar auf einen substanziellen Zusammenhang

zwischen den beiden Teildimensionen

lehrbezogene Kompetenz und

lernprozessbezogene Kompetenz hin, lässt aber

genügend Raum für eigenständige Betrachtungen

dieser beiden Aspekte.



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0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

40 60 80 100 120 140 160

Pro

zen

t

Lehrbezogene Kompetenz Lernprozessbezogene Kompetenz

Leistungsverteilung zwischen den Dimensionen

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Zusammenfassung1. Mathematisches und mathematikdidaktisches Wissen

von zukünftigen Mathematiklehrer/innen der Sek. I sind zwei in sich rasch-homogene Konstrukte, die sich unterscheiden lassen.

2. Sie korrelieren allerdings so hoch, dass auch der Bericht eines Gesamt-Punktewertes für die Kompetenz, Mathematik zu unterrichten, gerechtfertigt werden kann.

3. Studienanfänger/innen zeigen je nach Studiengang und Ausbildungsort substanzielle Unterschiede (ca. 1 SD) im mathematischen und mathematikdidaktischen Vorwissen.

4. Absolvent/innen eines Sek. I-Studiengangs zeigen je nach Studiengang und Ausbildungsort substanzielle Unterschiede (ca. 1 SD) im erreichten mathematischen und mathematikdidaktischen Wissen.

5. Mathematikdidaktisches Wissen wird sinnvoller Weise in lehrbezogenes und lernprozessbezogenes Wissen differenziert, wobei die Teilnehmer/innen im ersten Bereich deutlich schlechter abschneiden.

4 P-TEDS Ergebnisse



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Ergebnisse aus Deutschland

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