Lehrstuhl für Mathematik und ihre Didaktik Walter Olbricht, Doris ...
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46 Schülern kommen aber größere Vorkenntnisse und Erfahrungen zugute, die ihre Urteile positiv beeinflussen können. Jgst. 6 Jgst. 7 Jgst. 8 Jgst. 9 Jgst. 10 Jgst.12 Anzahl der Schüler 34 179 48 47 55 2 Anzahl der Klassen 2 8 2 2 2 2 Teilnehmer Mittelwert 1.80 2.16 1.69 1.80 1.85 1.68 Bereinigte Mittelwerte 1.97 1.97 1.97 1.97 1.97 1.87 Tabelle 20 Mittelwerte und bereinigte Mittelwerte nach Klassenstufe Aus der Tabelle lässt sich keine kontinuierliche Entwicklung der Mittelwerte in den einzelnen Jahrgangsstufen feststellen. Die Werte in den sechsten, neunten und zehnten Klassen sind ähnlich ausgeprägt, während die der siebten Klassen negativ und die der achten Klasse, die zweimal an der Befragung teilnahm, positiv herausstechen. Schon von daher scheint es problematisch, dies der Jahrgangsstufe 8 als solcher zuzuschreiben. Nach Bereinigung ergeben sich wieder keine Unterschiede in den Mittelwerten, da die Kovariable Jahrgangsstufe gänzlich durch Klassensatz erklärt werden kann (abgesehen von Klassensatz 1). Der Boxplot zeigt aber wieder die Verteilungen (wobei Klassenstufe 11 nicht auftritt und Klassenstufe 12 nur zwei Schülerinnen umfasst). Bereinigtes Gesamtmittel 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 Abbildung 23 Klassenstufenplot 6 7 8 9 10 11 12 Klassenstufe Interessant in diesem Zusammenhang ist noch die Analyse der Skalen Vorerfahrung mit Computern (Skala 1) und Vorerfahrung mit Lernsoftware (Skala 2). In den unteren Jahrgangsstufen scheint eine kontinuierliche Zunahme der Vorkenntnisse stattzufinden, die sich aber ab der neunten Jahrgangsstufe gegenteilig entwickelt.
4.3. Fazit Es lassen sich deutliche Anhaltspunkte für Substrukturen in dem Datensatz dokumentieren. Vor der unkritischen Nutzung von Unabhängigkeitsannahmen etwa der einzelnen Schüler oder der einzelnen Klassen muss daher gewarnt werden. Bei der Betrachtung von Kovariablen ist angesichts der extrem homogenen Ausgangssituation bei Parallelklassen und der dennoch sichtbaren Unterschiede wohl einigermaßen sicher von einem deutlichen Klassensatzeffekt auszugehen. Nicht zuletzt auch wegen der Substrukturen ist nicht völlig klar, inwieweit dieser herausgerechnet werden sollte. In der obigen Darstellung wurden daher mit den unbereinigten und den vollständig bereinigten Gesamtmitteln die beiden Extremsituationen diskutiert. Für die bereinigten Gesamtmittel nivellieren sich die Unterschiede stark und fallen aus prinzipiellen Gründen für Schulart, Anzahl der berarbeiteten dynamischen Arbeitsblätter sowie Klassenstufen (abgesehen von Klassensatz 1) fort. Mädchen und Jungen urteilen (nach Bereinigung) nicht sehr unterschiedlich, sehr schwache Schüler (Note 5 und 6) etwas kritischer. 47
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4.3. Fazit<br />
Es lassen sich deutliche Anhaltspunkte <strong>für</strong> Substrukturen in dem Datensatz dokumentieren. Vor der<br />
unkritischen Nutzung von Unabhängigkeitsannahmen etwa der einzelnen Schüler oder der einzelnen<br />
Klassen muss daher gewarnt werden.<br />
Bei der Betrachtung von Kovariablen ist angesichts der extrem homogenen Ausgangssituation bei<br />
Parallelklassen <strong>und</strong> der dennoch sichtbaren Unterschiede wohl einigermaßen sicher von einem deutlichen<br />
Klassensatzeffekt auszugehen. Nicht zuletzt auch wegen der Substrukturen ist nicht völlig klar,<br />
inwieweit dieser herausgerechnet werden sollte. In der obigen Darstellung wurden daher mit den unbereinigten<br />
<strong>und</strong> den vollständig bereinigten Gesamtmitteln die beiden Extremsituationen diskutiert. Für<br />
die bereinigten Gesamtmittel nivellieren sich die Unterschiede stark <strong>und</strong> fallen aus prinzipiellen Gründen<br />
<strong>für</strong> Schulart, Anzahl der berarbeiteten dynamischen Arbeitsblätter sowie Klassenstufen (abgesehen<br />
von Klassensatz 1) fort. Mädchen <strong>und</strong> Jungen urteilen (nach Bereinigung) nicht sehr unterschiedlich,<br />
sehr schwache Schüler (Note 5 <strong>und</strong> 6) etwas kritischer.<br />
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