Allgemeinbildung in Deutschland (eBook)

Dr. Markus Verbeet ist Redakteur beim Nachrichtenmagazin DER SPIEGEL.Dr. Sabine Trepte ist Juniorprofessorin für Medienpsychologie an der Hamburg Media School.

Inhalt 5
Vorwort 8
Teil I Einführung 10
Bildungshäppchen auf der Schlachtplatte der Wissensgesellschaft 11
Die OECD-Pläne zur Evaluation der HochschulbildungTheAssessment of Higher Education Learning Outcomes 30
Teil II Allgemeinwissen und der Studentenpisa-Test 33
Was ist Wissen - und wie lässt es sich messen? 34
1. Einleitende Überlegungen und Hintergründe 34
1.1 Das ganze Leben ist ein Quiz - Wissens-Boom in den Medien 34
1.2 Relevanz des Themas in Forschung und Praxis 35
1.3 Wissen als messbare Kompetenzkomponente 36
1.4 Gegenüberstellung: BOWlT vs. Studentenpisa 40
2. Neues Wissen: Auswertungen der Studentenpisa-Erhebung im Vergleich zumBochumer Wissenstest 41
2.1 Unterschiede zwischen Männern und Frauen 41
2.2 Alterseffekte 41
2.3 Unterschiede zwischen verschiedenen Bevölkerungsgruppen 43
2.4 Zusammenhänge der erfassten Wissensbereiche 45
3. Interpretationsansätze, Diskussion und Konsequenzen 46
3.1 Einordnung der Ergebnisse 46
3.2 Befunde zum Alter 47
3.3 Gesellschaftlicher Stellenwert von Wissen 48
Der Studentenpisa-Test 2009: Idee, Entwicklung, Validierung 50
1. Einleitung: Idee und Test-Entwicklung 50
2. Der Pretest: Qualitätscheck der Testfragen und Fragebögen 52
2.1 Durchführung des Pretests 52
2.2 Stichprobe des Pretests 52
2.3 Item- und Skalenanalyse des Pretests 53
3. Studentenpisa: Durchführung und Stichprobe 56
3.1 Durchführung des Studentenpisa 56
3.2 Stichprobe des Studentenpisa 60
4. Die Laborstudie: Vergleichbarkeit der Testfragen mit etablierten Maßen derWissensdiagnostik 60
4.1 Durchführung der Laborstudie 61
4.2 Stichprobe der Laborstudie 61
4.3 Ergebnisse der Laborstudie 61
S. Fazit und Diskussion 63
Wie gut misst der Studentenpisa-Test? 65
1. Testkonstruktion - Prozess von der Planung bis zur Anwendung eines Verfahrens 65
2. Gütekriterien für Aufgaben und Skalen 68
2.1 Objektivität 68
2.2 Reliabilität 68
2.3 Validität 69
2.4 Der Schwierigkeitsindex als zentrale Kennzahl jar Testaufgaben 69
2.5 Weitere Testgütekriterien 70
3. Ergebnisse des Studentenpisa-Tests 70
3.1 Reliabilität und Itemkennwerte 72
3.2 Hinweise aufdie Validität 75
3.3 Exkurs: Wissens-Ranking nach Studienfach - ein Geschlechtereffekt? 76
4. Fazit 78
Visuelle Analysen des Datensatzes:Wie versteckte Zusammenhänge sichtbar werden 81
1. Einleitung 81
2. Vorstellung der Methodik 82
3. Beschreibung der Analyse und der dazu verwendeten Techniken 84
3.1 Standardisierung der Rohdaten 84
3.2 Vorstellung der Analysetechniken 84
4. Präsentation der Ergebnisse 89
4.1 Attributsele1ction 89
4.2 Übersichtsanalyse 91
4.3 Abhängigkeitsanalyse 93
5. Fazit 97
Teil III Hochschulmerkmale und Allgemeinwissen 99
Perfekte Passung: Finden die besten Hochschulen die besten Studenten? 100
1. Einleitung: Gibt es einen Wettbewerb? 100
2. Annahmen zur Wahl der Hochschulen: den Studienerfolg im Blick 101
3. Annahmen zur Wahl der Studierenden: Mehr als ein ökonomisches Kosten-NutzenKalkül 102
4. Daten und Methode: Einzigartige Kombination aus Kompetenztest und Rankings 103
5. Ergebnisse: Rankings spielen eine Rolle - wenn auch keine große 105
6. Fazit: Kein Mismatch, aber auch kein Wettbewerb 109
Ausbildung oder Auswahl? Der Einfluss der Hochschule auf dasAllgemeinwissen 112
1. Einleitung 112
2. Wissensunterschiede von Studienanfängern 113
3. Wo wird am meisten gelernt? Und warum? 115
4. Ergänzende Analysen zu den Wirtschaftswissenschaften 119
4.1 Die Bewertung des Wissens: Ergänzungen zum Wissensgebiet Wirtschaft 119
4.2 Lernen an Fachhochschulen und Universitäten: Gibt es einen Unterschied? 121
5. Ein kritischer Blick auf die verwendeten Daten und Methoden 121
5.1 Die Bewertung von Lehre und Forschung 121
5.2 Die Methode 122
6. Schlussfolgerungen 122
Ausstattung von Hochschulen und Allgemeinwissen:Der institutionelle Einfluss auf die individuelle Leistung 126
1. Einleitung 126
2. Ziele der Untersuchung 127
3. Methoden 127
3.1 Methodik der Multilevel-Analyse 128
3.2 Operationalisierung 129
3.2.1 Abhängige Variable 129
3.2.2 Individuelle Variablen 129
3.2.3 Hochschul-Variablen 130
3.3 Methodische Vorgehensweise 130
4. Ergebnisse 130
4.1 Deskriptive Ergebnisse 131
4.2 Ergebnisse der Multilevel-Analyse 131
5. Fazit und Diskussion 136
5.1 Einschränkungen der Untersuchung 137
5.2 Ausblick 137
Hochschul-Rankings: Probleme, Lösungsvorschläge und ein Modell aufBasis des Studentenpisa-Tests 139
1. Einleitung 139
2. Rankings im Spiegel der Kritik 140
2.1 Stichprobenjehler 140
2.2 Bildung von Gesamtindizes 140
2.3 Messfehler 141
2.4 Urteilsverzerrende Faktoren 142
3. Vorschlag für ein verbessertes Ranking-Verfahren 142
3.1 Lösung zum Problem des Stichprobenfehlers 142
3.2 Lösung zum Problem der Bildung von Gesamtindizes 143
3.3 Lösung zum Problem des Messfehlers 144
3.4 Lösung zum Problem der urteilsverzerrenden Faktoren 145
4. Ein Hochschul-Ranking am Beispiel des Studentenpisa-Tests 145
4.1 Stichprobenfehler 145
4.2 Bildung von Gesamtindizes 145
4.3 Messfehler 146
4.4 Urteilsverzerrende Faktoren 146
4.5 Die Rangordnung 147
5. Fazit 149
Sozialer Kontext und studentischer Wissensstand.Die Bedeutung von Stadtmerkmalen für das Allgemeinwissen 151
1. Einleitung 151
2. Selektions- und Kontexteffekte 152
3. Daten und Methodik 155
4. Empirische Befunde 157
5. Zusammenfassung und Fazit 160
Teil IV Persönliche Merkmale und Allgemeinwissen 166
Deutschlands klügste Köpfe: Was Herkunft und Hauptfach über dasAllgemeinwissen aussagen 167
1. Einleitung 167
2. Methode 169
2.1 Stichprobe 169
2.2 Analysemethode 169
3. Ergebnisse 172
3.1 Gesamtwerte 172
3.2 Einzelne Wissensgebiete 176
4. Schlussfolgerungen 180
Ungleiches Allgemeinwissen:Eine Analyse sozialer Unterschiede anhand der Entfernung vonHochschule und Heimatort 184
1. Einleitung 184
2. Theoretischer Rahmen 185
3. Empirischer Teil 186
3.1 Untersuchungsgegenstand, Durchführung, Methoden der Datenanalyse 186
3.2 Variablen und deren Konstruktion 187
3.3 Ergebnisse der Mittelwertvergleiche und der linearen Regressionen 188
4. Ergebnisse und Interpretation der Daten 194
Torheit der Jugend, Weisheit des Alters?Generationenunterschiede in der Wissensstruktur 196
1. Einleitung 196
2. Methodik 197
3. Ergebnisse 199
3.1 Unterschieden sich die Altersgruppen in dem Ausmaß ihres Gesamtwissens? 199
3.2 Gab es Unterschiede in den Alterseffelcten für die einzelnen Wissensgebiete? 200
3.3 Unterschieden sich die Alterseffektefür Männer und Frauen? 202
3.4 Welche Lesegewohnheiten zeichneten Personen mit hohem Gesamtwissen aus? 204
3.5 Wie beeinflussen Alter, Geschlecht und Lesegewohnheit das Ausmaß des Wissens und wiespielen diese Faktoren zusammen? 205
3.6 Strukturgleichungsmodell 209
4. Zusammenfassung und Diskussion 210
Bildung für alle?Was die besten und die schlechtesten Teilnehmer verbindet und unterscheidet 214
1. Einleitung 214
2. Methodik und Vorgehensweise 215
3. Auswertung 217
3.1 Die "Besten" und die "Schlechtesten" im Test 217
3.2 Detailvergleiche von Soziodemograjie, Mediennutzung und Testergebnissen 219
4. Zusammenfassung, Interpretation und Ausblick 226
Teil V Geschlecht und Allgemeinwissen 230
Unfaire Fragen? Eine Überprüfung der Geschlechtsfaimess desStudentenpisa-Tests 231
1. Testfaimess als Voraussetzung zur Interpretation von Gruppenunterschieden 231
2. Methodisches Vorgehen 232
2.1 Grundlagen der Item Response Theorie 232
2.2 Differential Item Functioning: Eine Gefahr für die Testjairness 233
2.3 Ein Mehrebenenmodell zur Gberprüjung der Geschlechtsfairness 233
3. Ergebnisse 235
3.1 Datengrundlage 235
3.2 Parameterschätzungen des Mehrebenenmodells 236
3.3 Anzahl von fairen und unfairen Items in den ftlnfWissensbereichen 238
3.4 Detaildarstellung für einen Wissensbereich 239
4. Schlussfolgerungen und Ausblick 239
5. Fazit 240
Wissen Frauen weniger oder nur das Falsche?Ein statistisches Modell für unterschiedliche Aufgaben-Schwierigkeitenin Teilstichproben 242
1. Gruppenunterschiede in Leistungstests - eine hitzige Debatte 242
2. Das Rasch-Modell zur Auswertung psychologischer Tests 243
3. Anwendung des Rasch-Modells beim Studentenpisa 246
3.1. Ein gemeinsames Rasch-Modell 246
3.2. Unterschiede in der nach diesem Modell berechneten Allgemeinbildung 247
3.3. Überprüfung der Modellannahmen 248
3.4 Das neue statistische Verfahren 250
4. Untersuchung der Geschlechterunterschiede 252
4.1 Unterschiede in den Aufgaben-Parametern 252
4.2 Wie viele Aufgaben sind betroffen? 253
4.3 Ist DIFjar die gefundenen Geschlechterunterschiede verantwortlich? 254
4.4 Weitere Ergebnisse 254
s. Zusammenfassung der Ergebnisse und Fazit 257
Geschlechtemnterschiede im Allgemeinwissen - die Folgegeschlechtsspezifischer Bemfsinteressen? 260
1. Einführung 260
1.1 Der Begriffdes Wissens 260
1.2 Berufsinteressen 261
1.3 aberschneidung von Wissen und Berufsinteressen 262
1.4 Geschlechterunterschiede im Hinblick aufWissen und Berufsinteressen 263
2. Die vorliegende Studie 264
3. Methodik 264
3.1 Soziodemographische Beschreibung der Stichprobe 264
3.2 Codierung der Studienfächer 265
3.2.1 Codierung basierend auf World-of-Work Map 265
3.2.2 Codierung basierend auf berufsspezifischen RIASEC Profilen 265
3.3 Statistische Auswertung der Daten 267
4. Ergebnisse 268
4.1 Geschlechterunterschiede ohne Berücksichtigung der Berujsinteressen 268
4.2 Untersuchung der ersten Hypothese 269
4.3 Untersuchung der zweiten Hypothese 269
5. Diskussion 270
5.1 Überschneidung von Wissen und Berujsinteressen 270
5.2 Erklärung der Geschlechterunterschiede im Testergebnis 271
5.3 Limitationen und zukünftige Forschung 271
6. Fazit 272
Teil VI Mediennutzung und Allgemeinwissen 275
Machen Medien Kluge klüger?Der Zusammenhang zwischen Expertenstatus, Studiengang und Fachwissen 276
1. Einführung 276
2. Der Zusammenhangzwischen Expertenstatus, Mediennutzung und dem Ergebnis infachspezifischen Wissenstests - ein Modell 277
3. Methode - Operationalisierung und Stichprobenschreibung 279
4. Ergebnisse 282
4.1 Politik-Teil des Wissenstests 282
4.2 Geschichts-Teil des Wissenstests 284
4.3 Naturwissenschafts- und Wirtschaftsteil des Wissens tests 285
5. Machen Medien Kluge klüger? - Zusammenfassung und Einordnung der Ergebnisse 286
Bildung zum Download? Der Einfluss von Print- und Online-Medien aufdas Allgemeinwissen 300
1. Einleitung 300
1.1 Zusammenhang zwischen Medienkonsum und Wissen 301
1.2 Einfluss des sozioökonomischen Status (Wissensklujt-Hypothese) 304
2. Methode 305
2.1 Variablen und Operationalisierung 306
2.2 Statistische Analyse 306
3. Ergebnisse 307
3.1 Medienkonsum und Allgemeinwissen 307
3.2 Einfluss des sozioäkonomischen Status 310
4. Diskussion 314
Anhang 318
Studentenpisa 2009: Dokumentation der Fragen und Antworten 319
Danksagung 351