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Sitzungsübersicht
Sitzung
Session II-H: Lehren und Lernen III
Zeit:
Mittwoch, 11.09.2024:
9:00 - 11:00

Chair der Sitzung: Laura Becher, Institut für Schulentwicklungsforschung (IFS) an der TU Dortmund
Ort: 01/214


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Präsentationen

Von der Schule in die Klassenzimmer?–Analysen zur Unterrichtsqualität anhand eines nationalen Panels

Laura Becher, Ramona Lorenz, Nele McElvany

Institut für Schulentwicklungsforschung (IFS) an der TU Dortmund, Deutschland

In der Forschung zu Schuleffektivität liegen wenige Längsschnittdaten auf Schul- und Unterrichtsebene vor. Bislang wurde Schuleffektivität häufig durch Schulfaktoren (u.a. Schulklima) und Output erfasst (Javornik & Mirazchiyski, 2023; Kyriakides et al., 2010). Die bislang wenig beforschte Veränderung von Unterrichtsqualität (UQ) und deren Vorhersage durch zentrale Schulfaktoren (Gärtner, 2016) wird anhand einer fünfjährigen Panelstudie auf Schulebene mit folgenden Fragen untersucht.

1)Inwieweit verändern sich die drei Dimensionen der UQ im Deutschunterricht der gleichen Grundschulen zwischen 2016 und 2021?

2)Inwieweit sagen die zentralen Schulfaktoren Schulklima, Kooperation und Ressourcen die UQ 2016 und die Veränderung zu 2021 vorher?

Grundlage ist das nationale IFS-Schulpanel 2016 und 2021 mit 116 Grundschulen und deren Schulleitungen und Lehrkräften. Im Cross-Lagged-Panel-Design werden multiple Regressionen unter Berücksichtigung relevanter Kontrollvariablen durchgeführt.

Vorläufige Ergebnisse zeigen Stabilität der mittleren UQ (1) sowie teilweise Erklärungskraft der Schulfaktoren für die UQ und deren Veränderung (2). Befunde werden hinsichtlich ihrer Implikationen diskutiert.



Qualitätsmerkmale und Zielkriterien von Unterricht – erste Ergebnisse aus FALKO-PV

Alfred Lindl, Stefan Böhringer, Patrick Ehrich, Maria Gürtner, Maximilian Gutsmiedl, Mara Rader, Laura Simböck

Universität Regensburg, Deutschland

Unterrichtliche Prozessmerkmale gelten als wesentliche Determinanten von Lernerfolgen (z.B. Alp Christ et al. 2024; Decristan et al. 2020). Jedoch wird u.a. darüber diskutiert, welche Aspekte zur Beschreibung von Unterrichtsqualität geeignet, ob diese generisch oder fachspezifisch auszulegen oder welche nachweislich wirksam sind (zsf. Begrich et al. 2023, Praetorius et al. 2018, Rothland 2024). Derartige Fragen greift die Forschungsgruppe FALKO-PV (Fachspezifische Lehrkraftkompetenzen – Prädiktive Validierung) im Kontext von sechs Fächern (Deutsch, Englisch, Ev. Religion, Latein, Musik, Mathematik) auf und untersucht mitunter die Zusammenhänge zwischen Qualitätsmerkmalen und Zielkriterien von Unterricht.

Hierzu beurteilten Schüler:innen zu drei Zeitpunkten während des Schuljahrs 2023/24 Unterricht in diesen Fächern mittels eines projekteigenen digitalen Fragebogens zu generischen und fachbezogenen Kriterien, absolvierten je Fach drei Kompetenztests und füllten einen Hintergrundfragebogen aus. Im Vortrag werden Ergebnisse zu entsprechenden Zusammenhängen präsentiert und diskutiert, die zu mehr belastbarem Wissen zur Wirkung von Unterricht und zur Lehrkräftebildung beitragen können.



Kognitiv aktivierende Lernaufgaben – Ein blinder Fleck im (Berufsschul-) Unterricht?

Inga Prengel, Kira Elena Weber, Jens Siemon

Universität Hamburg, Deutschland

Theoretischer Hintergrund und Ziel der Studie

Kognitiv aktivierende Lernaufgaben gelten als essenziell für eine hohe Unterrichtsqualität (Kleinknecht et al., 2019). Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen kognitiv aktivierenden Lernaufgaben und der Lernzeitnutzung von SuS sind bislang kaum vorhanden. Die vorliegende Studie untersucht daher anhand von Unterrichtsvideos, wie sich kognitiv aktivierende Aufgaben auf die effektive Lernzeitnutzung von SuS der beruflichen Bildung auswirken.

Methode

Als Datengrundlage dienten Unterrichtsvideos aus Berufsschulen mit n=327 SuS. Zunächst wurde ein literaturbasiertes Kodiermanual (κ 0.89) entwickelt, welches allgemeindidaktische Kriterien zur Bewertung kognitiv aktivierender Merkmale enthält. Anhand dieses Kategoriensystems erfolgte ein Event-Sampling. Die effektive Lernzeitnutzung wurde durch ein Time-Sampling erfasst.

Ergebnisse

Die Ergebnisse zeigen große Varianzen in der Häufigkeit einzelner kognitiv aktivierender Merkmale auf. Signifikante Zusammenhänge zur Lernzeitnutzung zeigten sich zwischen der Strukturqualität (r = 44; p < .05), Sozial- (r = 58; p < .01) sowie Methoden- und Lernkompetenz (r = .55; p < .01) von Lernaufgaben.



 
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