messung professioneller kompetenz zukünftiger lehrpersonen
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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)
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
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
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
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?
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
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
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
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
3 IEA-Studie TEDS-M
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
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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Messungprofessioneller Kompetenz
1 Forschungsstand
2 Herausforderungen
3 IEA-Studie TEDS-M
4 P-TEDS Ergebnisse
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
3 IEA-Studie TEDS-M
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
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
3 IEA-Studie TEDS-M
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
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
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
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
3 IEA-Studie TEDS-M
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Messungprofessioneller Kompetenz
1 Forschungsstand
2 Herausforderungen
3 IEA-Studie TEDS-M
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
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Messungprofessioneller Kompetenz
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
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Messungprofessioneller Kompetenz
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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Messungprofessioneller Kompetenz
1 Forschungsstand
2 Herausforderungen
3 IEA-Studie TEDS-M
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
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Messungprofessioneller Kompetenz
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
4 P-TEDS Ergebnisse
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Messungprofessioneller Kompetenz
1 Forschungsstand
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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
4 P-TEDS Ergebnisse
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Messungprofessioneller Kompetenz
1 Forschungsstand
2 Herausforderungen
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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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Messungprofessioneller Kompetenz
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
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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Messungprofessioneller Kompetenz
1 Forschungsstand
2 Herausforderungen
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4 P-TEDS Ergebnisse
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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Messungprofessioneller Kompetenz
1 Forschungsstand
2 Herausforderungen
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40
45
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40 60 80 100 120 140 160
Pro
zen
t
Lehrbezogene Kompetenz Lernprozessbezogene Kompetenz
Leistungsverteilung zwischen den Dimensionen
4 P-TEDS Ergebnisse
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
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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Forschungsstand, Theoretisches Framework, methodische Herausforderungen und erste
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