Allgemeinbildung in Deutschland - Erkenntnisse aus dem SPIEGEL-Studentenpisa-Test

Inhalt

Vorwort

Teil I Einführung

Bildungshäppchen auf der Schlachtplatte der Wissensgesellschaft

Die OECD-Pläne zur Evaluation der HochschulbildungTheAssessment of Higher Education Learning Outcomes

Teil II Allgemeinwissen und der Studentenpisa-Test

Was ist Wissen - und wie lässt es sich messen?

1. Einleitende Überlegungen und Hintergründe

1.1 Das ganze Leben ist ein Quiz - Wissens-Boom in den Medien

1.2 Relevanz des Themas in Forschung und Praxis

1.3 Wissen als messbare Kompetenzkomponente

1.4 Gegenüberstellung: BOWlT vs. Studentenpisa

2. Neues Wissen: Auswertungen der Studentenpisa-Erhebung im Vergleich zumBochumer Wissenstest

2.1 Unterschiede zwischen Männern und Frauen

2.2 Alterseffekte

2.3 Unterschiede zwischen verschiedenen Bevölkerungsgruppen

2.4 Zusammenhänge der erfassten Wissensbereiche

3. Interpretationsansätze, Diskussion und Konsequenzen

3.1 Einordnung der Ergebnisse

3.2 Befunde zum Alter

3.3 Gesellschaftlicher Stellenwert von Wissen

Der Studentenpisa-Test 2009: Idee, Entwicklung, Validierung

1. Einleitung: Idee und Test-Entwicklung

2. Der Pretest: Qualitätscheck der Testfragen und Fragebögen

2.1 Durchführung des Pretests

2.2 Stichprobe des Pretests

2.3 Item- und Skalenanalyse des Pretests

3. Studentenpisa: Durchführung und Stichprobe

3.1 Durchführung des Studentenpisa

3.2 Stichprobe des Studentenpisa

4. Die Laborstudie: Vergleichbarkeit der Testfragen mit etablierten Maßen derWissensdiagnostik

4.1 Durchführung der Laborstudie

4.2 Stichprobe der Laborstudie

4.3 Ergebnisse der Laborstudie

S. Fazit und Diskussion

Wie gut misst der Studentenpisa-Test?

1. Testkonstruktion - Prozess von der Planung bis zur Anwendung eines Verfahrens

2. Gütekriterien für Aufgaben und Skalen

2.1 Objektivität

2.2 Reliabilität

2.3 Validität

2.4 Der Schwierigkeitsindex als zentrale Kennzahl jar Testaufgaben

2.5 Weitere Testgütekriterien

3. Ergebnisse des Studentenpisa-Tests

3.1 Reliabilität und Itemkennwerte

3.2 Hinweise aufdie Validität

3.3 Exkurs: Wissens-Ranking nach Studienfach - ein Geschlechtereffekt?

4. Fazit

Visuelle Analysen des Datensatzes:Wie versteckte Zusammenhänge sichtbar werden

1. Einleitung

2. Vorstellung der Methodik

3. Beschreibung der Analyse und der dazu verwendeten Techniken

3.1 Standardisierung der Rohdaten

3.2 Vorstellung der Analysetechniken

4. Präsentation der Ergebnisse

4.1 Attributsele1ction

4.2 Übersichtsanalyse

4.3 Abhängigkeitsanalyse

5. Fazit

Teil III Hochschulmerkmale und Allgemeinwissen

Perfekte Passung: Finden die besten Hochschulen die besten Studenten?

1. Einleitung: Gibt es einen Wettbewerb?

2. Annahmen zur Wahl der Hochschulen: den Studienerfolg im Blick

3. Annahmen zur Wahl der Studierenden: Mehr als ein ökonomisches Kosten-NutzenKalkül

4. Daten und Methode: Einzigartige Kombination aus Kompetenztest und Rankings

5. Ergebnisse: Rankings spielen eine Rolle - wenn auch keine große

6. Fazit: Kein Mismatch, aber auch kein Wettbewerb

Ausbildung oder Auswahl? Der Einfluss der Hochschule auf dasAllgemeinwissen

1. Einleitung

2. Wissensunterschiede von Studienanfängern

3. Wo wird am meisten gelernt? Und warum?

4. Ergänzende Analysen zu den Wirtschaftswissenschaften

4.1 Die Bewertung des Wissens: Ergänzungen zum Wissensgebiet Wirtschaft

4.2 Lernen an Fachhochschulen und Universitäten: Gibt es einen Unterschied?

5. Ein kritischer Blick auf die verwendeten Daten und Methoden

5.1 Die Bewertung von Lehre und Forschung

5.2 Die Methode

6. Schlussfolgerungen

Ausstattung von Hochschulen und Allgemeinwissen:Der institutionelle Einfluss auf die individuelle Leistung

1. Einleitung

2. Ziele der Untersuchung

3. Methoden

3.1 Methodik der Multilevel-Analyse

3.2 Operationalisierung

3.2.1 Abhängige Variable

3.2.2 Individuelle Variablen

3.2.3 Hochschul-Variablen

3.3 Methodische Vorgehensweise

4. Ergebnisse

4.1 Deskriptive Ergebnisse

4.2 Ergebnisse der Multilevel-Analyse

5. Fazit und Diskussion

5.1 Einschränkungen der Untersuchung

5.2 Ausblick

Hochschul-Rankings: Probleme, Lösungsvorschläge und ein Modell aufBasis des Studentenpisa-Tests

1. Einleitung

2. Rankings im Spiegel der Kritik

2.1 Stichprobenjehler

2.2 Bildung von Gesamtindizes

2.3 Messfehler

2.4 Urteilsverzerrende Faktoren

3. Vorschlag für ein verbessertes Ranking-Verfahren

3.1 Lösung zum Problem des Stichprobenfehlers

3.2 Lösung zum Problem der Bildung von Gesamtindizes

3.3 Lösung zum Problem des Messfehlers

3.4 Lösung zum Problem der urteilsverzerrenden Faktoren

4. Ein Hochschul-Ranking am Beispiel des Studentenpisa-Tests

4.1 Stichprobenfehler

4.2 Bildung von Gesamtindizes

4.3 Messfehler

4.4 Urteilsverzerrende Faktoren

4.5 Die Rangordnung

5. Fazit

Sozialer Kontext und studentischer Wissensstand.Die Bedeutung von Stadtmerkmalen für das Allgemeinwissen

1. Einleitung

2. Selektions- und Kontexteffekte

3. Daten und Methodik

4. Empirische Befunde

5. Zusammenfassung und Fazit

Teil IV Persönliche Merkmale und Allgemeinwissen

Deutschlands klügste Köpfe: Was Herkunft und Hauptfach über dasAllgemeinwissen aussagen

1. Einleitung

2. Methode

2.1 Stichprobe

2.2 Analysemethode

3. Ergebnisse

3.1 Gesamtwerte

3.2 Einzelne Wissensgebiete

4. Schlussfolgerungen

Ungleiches Allgemeinwissen:Eine Analyse sozialer Unterschiede anhand der Entfernung vonHochschule und Heimatort

1. Einleitung

2. Theoretischer Rahmen

3. Empirischer Teil

3.1 Untersuchungsgegenstand, Durchführung, Methoden der Datenanalyse

3.2 Variablen und deren Konstruktion

3.3 Ergebnisse der Mittelwertvergleiche und der linearen Regressionen

4. Ergebnisse und Interpretation der Daten

Torheit der Jugend, Weisheit des Alters?Generationenunterschiede in der Wissensstruktur

1. Einleitung

2. Methodik

3. Ergebnisse

3.1 Unterschieden sich die Altersgruppen in dem Ausmaß ihres Gesamtwissens?

3.2 Gab es Unterschiede in den Alterseffelcten für die einzelnen Wissensgebiete?

3.3 Unterschieden sich die Alterseffektefür Männer und Frauen?

3.4 Welche Lesegewohnheiten zeichneten Personen mit hohem Gesamtwissen aus?

3.5 Wie beeinflussen Alter, Geschlecht und Lesegewohnheit das Ausmaß des Wissens und wiespielen diese Faktoren zusammen?

3.6 Strukturgleichungsmodell

4. Zusammenfassung und Diskussion

Bildung für alle?Was die besten und die schlechtesten Teilnehmer verbindet und unterscheidet

1. Einleitung

2. Methodik und Vorgehensweise

3. Auswertung

3.1 Die "Besten" und die "Schlechtesten" im Test

3.2 Detailvergleiche von Soziodemograjie, Mediennutzung und Testergebnissen

4. Zusammenfassung, Interpretation und Ausblick

Teil V Geschlecht und Allgemeinwissen

Unfaire Fragen? Eine Überprüfung der Geschlechtsfaimess desStudentenpisa-Tests

1. Testfaimess als Voraussetzung zur Interpretation von Gruppenunterschieden

2. Methodisches Vorgehen

2.1 Grundlagen der Item Response Theorie

2.2 Differential Item Functioning: Eine Gefahr für die Testjairness

2.3 Ein Mehrebenenmodell zur Gberprüjung der Geschlechtsfairness

3. Ergebnisse

3.1 Datengrundlage

3.2 Parameterschätzungen des Mehrebenenmodells

3.3 Anzahl von fairen und unfairen Items in den ftlnfWissensbereichen

3.4 Detaildarstellung für einen Wissensbereich

4. Schlussfolgerungen und Ausblick

5. Fazit

Wissen Frauen weniger oder nur das Falsche?Ein statistisches Modell für unterschiedliche Aufgaben-Schwierigkeitenin Teilstichproben

1. Gruppenunterschiede in Leistungstests - eine hitzige Debatte

2. Das Rasch-Modell zur Auswertung psychologischer Tests

3. Anwendung des Rasch-Modells beim Studentenpisa

3.1. Ein gemeinsames Rasch-Modell

3.2. Unterschiede in der nach diesem Modell berechneten Allgemeinbildung

3.3. Überprüfung der Modellannahmen

3.4 Das neue statistische Verfahren

4. Untersuchung der Geschlechterunterschiede

4.1 Unterschiede in den Aufgaben-Parametern

4.2 Wie viele Aufgaben sind betroffen?

4.3 Ist DIFjar die gefundenen Geschlechterunterschiede verantwortlich?

4.4 Weitere Ergebnisse

s. Zusammenfassung der Ergebnisse und Fazit

Geschlechtemnterschiede im Allgemeinwissen - die Folgegeschlechtsspezifischer Bemfsinteressen?

1. Einführung

1.1 Der Begriffdes Wissens

1.2 Berufsinteressen

1.3 aberschneidung von Wissen und Berufsinteressen

1.4 Geschlechterunterschiede im Hinblick aufWissen und Berufsinteressen

2. Die vorliegende Studie

3. Methodik

3.1 Soziodemographische Beschreibung der Stichprobe

3.2 Codierung der Studienfächer

3.2.1 Codierung basierend auf World-of-Work Map

3.2.2 Codierung basierend auf berufsspezifischen RIASEC Profilen

3.3 Statistische Auswertung der Daten

4. Ergebnisse

4.1 Geschlechterunterschiede ohne Berücksichtigung der Berujsinteressen

4.2 Untersuchung der ersten Hypothese

4.3 Untersuchung der zweiten Hypothese

5. Diskussion

5.1 Überschneidung von Wissen und Berujsinteressen

5.2 Erklärung der Geschlechterunterschiede im Testergebnis

5.3 Limitationen und zukünftige Forschung

6. Fazit

Teil VI Mediennutzung und Allgemeinwissen

Machen Medien Kluge klüger?Der Zusammenhang zwischen Expertenstatus, Studiengang und Fachwissen

1. Einführung

2. Der Zusammenhangzwischen Expertenstatus, Mediennutzung und dem Ergebnis infachspezifischen Wissenstests - ein Modell

3. Methode - Operationalisierung und Stichprobenschreibung

4. Ergebnisse

4.1 Politik-Teil des Wissenstests

4.2 Geschichts-Teil des Wissenstests

4.3 Naturwissenschafts- und Wirtschaftsteil des Wissens tests

5. Machen Medien Kluge klüger? - Zusammenfassung und Einordnung der Ergebnisse

Bildung zum Download? Der Einfluss von Print- und Online-Medien aufdas Allgemeinwissen

1. Einleitung

1.1 Zusammenhang zwischen Medienkonsum und Wissen

1.2 Einfluss des sozioökonomischen Status (Wissensklujt-Hypothese)

2. Methode

2.1 Variablen und Operationalisierung

2.2 Statistische Analyse

3. Ergebnisse

3.1 Medienkonsum und Allgemeinwissen

3.2 Einfluss des sozioäkonomischen Status

4. Diskussion

Anhang

Studentenpisa 2009: Dokumentation der Fragen und Antworten

Danksagung