Differentielle Prognostizierbarkeit von Schulleistung by Bernhard Rosemann

By Bernhard Rosemann

In Schulen und Beratungsstellen geh5rt die Erstellung von Schulerfolgsprognosen mehr oder weniger zur alltaglichen regimen. Lehrer und Berater gutachten uber das zukunftige Schulschicksal von Kindern. Nur selten wird dabei die unzu reichende theoretische wie empirische Fundierung dieses Tuns reflektiert. Die praktische Bedeutsamkeit eben so wie die wissenschaftliche Unzulanglichkeit von Schulleistungsprognosen waren Veranlassung zur Durchfuhrung der vorliegenden Unter suchung. Dabei steht imMittelpunkt dieser Arbeit die Ausein andersetzung mit dem challenge der globalen as opposed to differentiellen Prognostizierbarkeit von Schulleistung. Durfen sich Vorhersagen von Schulleistung auf allgemeine, fur eine Gesarntgruppe von Schulern gultige Befunde stutz en oder muS die Zugeh5rigkeit des Schulers zu einer bestirnrnten, wie auch irnrner definierten, Unter gruppe berucksichtigt werden? Zur Klarung dieser Frage werden M5glichkeiten und Grenzen der globalen eben so wie der differen tiellen Vorhersage untersucht. Besonderes Gewicht hat dabei die Darstellung von Ansatzen, die Grundlagen zur Erstellung diffe rentieller Prognosen bieten k5nnen. Der Aufbau dieser Arbeit final sich wie folgt kurz skizzieren: Nach einer Diskussion der Problematik der Schulleistungsvorher sage und der Beschreibung der Durchfuhrung der Untersuchung, werden die univariaten Beziehungen zwischen den vorhers gemerk rnalen und der Schulleistung analysiert. Sodann wird untersucht, inwieweit die "klassischen" multivariaten Ansatze (im Rahmen globaler Prognosen) zu einer Erh5hung der Vorhersagegenauigkeit beitragen k5nnen. Ob Moderatoranalysen, AID-Analysen bzw. die Typologische Pradiktion hinreichende Informationen fur diffe rentielle Prognosen zu liefern verm5gen, ist die Fragestellung der nachsten Kapitel. Besonders im Kontext der Typologischen Pradiktion spielen Klassifikationsverfahren (Clusteranalysen) eine bedeutsarne Rolle.

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Es handelt sich hier urn einen Faktor, den man als "sprachliche Intelligenz" bezeichnen kann. 246 Anteil an der 43. 733 F2 Weiblich (N=220) 3 PSB 1+2 F1 Gesamt (N=515) Tabelle 1: Faktorenstruktur des PSB (Rotierte Faktorenmatrix auf Untertestebene) I N - 22 Vergleicht man dieses Ergebnis mit den Angaben von Horn (die allerdings auf der Faktorenanalyse des LPS basieren), dann zeigt sich folgendes~ Faktor 3 entspricht hinsichtlich der ihn charakterisierenden Untertests 1+2, 5 und 6 dem Faktor "Verbalitat" bei Horn.

1. Intelligenz Ais erstes einmal wird deutlich, daB die Korrelationskoeffizienten insgesamt relativ niedrig ausfallen. Dies trifft zu fUr die Untertestwerte des PSB wie auch fUr den CFT-Wert. Zwar erweisen sich die meisten Korrelationskoeffizienten als signifikant, von ihrer absoluten GroBe her aber kaum als relevant. Uber dem Durchschnitt dieser Untersuchung liegende Koeffizienten ergeben sich lediglich bezUglich des Verbalit~tsfaktors (PSB 4). 276 mit dem Fach Mathematik. 205). Insgesamt erhalten wir damit liche Ergebnisse wie sie ~hn­ auch bereits einer Vielzahl vor- liegender untersuchungen zu entnehmen sind.

Interessen Wie eine Reihe von Untersuchungen nahelegt, kann davon ausgegangen werden, daB Interessen und Schulleistungen in einem Zusarnrnenhang stehen. Zur Ermittlung der Interessenauspragungen wurde der"Differentielle Interessentest" (DIT) von Todt (1967) herangezogen, der folgende elf Interessenrichtungen erfassen solI: Sozialpflege und Erziehung (SE), Politik und Wirtschaft (PW), Verwaltung und Wirtschaft (VW), Unterhaltung (UN), Technik und exakte Naturwissenschaften (TN), Biologie (BI), Mathematik (MA), Musik (MU), Kunst (KU), Literatur und Sprache (LS) und Sport (SR).

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