Entwicklung von Software für die Schätzung
von Mehrebenenstrukturgleichungsmodellen

Federführung: IPN

 

Soziale Kontextmerkmale wie Klassenklima, Klassenführung oder die soziale Zusammensetzung einer Schule oder Klasse, sind wichtige Faktoren für schulische Lernergebnisse. Die Bewertung dieser Zusammenhänge bringt jedoch einige methodischen Herausforderungen mit sich. Dies hängt damit zusammen, dass Kontextmerkmale in bildungswissenschaftlichen Untersuchungen häufig in einer Mehrebenenstruktur vorliegen. Die genannten Faktoren müssen demnach auf mehreren Ebenen betrachtet werden. Befinden sich die Schülerinnen und Schüler beispielsweise in unterschiedlichen Klassen, so haben sie verschiedene Lehrkräfte im Unterricht. Um diese Kontextfaktoren mit den Leistungen der Schülerinnen und Schüler in Verbindung bringen zu können, bedarf es einer Mehrebenenanalyse. Hier setzt das Projekt an. Es zielt darauf ab, die Auswertung solcher Mehrebenendaten zu verbessern.

Für eine Verbesserung der Datenauswertung eignen sich die bereits etablierten Mehrebenenstruktur-gleichungsmodelle sehr gut. Zusätzlich soll jedoch im Rahmen des Projektes ein neuer Ansatz entwickelt werden. Dabei geht es darum, wie diese Modelle auch bei schwierig auswertbaren Daten eingesetzt werden können. Zum Beispiel, falls nur wenige verschiedene Klassen untersucht wurden. Als statistische Methoden werden Bayes-Verfahren wie die Markov-Ketten-Monte-Carlo (MCMC) Methode verwendet, für die eine eigene Software programmiert werden soll. Dieses Programm soll kostenfrei zur Verfügung stehen (Paket in R), damit es auch von anderen Forscherinnen und Forschern genutzt werden kann.

Für eine Verbesserung der Datenauswertung wird ein eigenes Software Programm entwickelt.
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