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PISA 2000 – Die Länderder Bundesrepublik Deutschlandim Vergleich

Jürgen Baumert, Cordula Artelt, Eckhard Klieme, Michael Neubrand, Manfred Prenzel, Ulrich Schiefele, Wolfgang Schneider, Klaus-Jürgen Tillmann, Manfred Weiß (Hrsg.)

Deutsches PISA-Konsortium

Leske + Budrich, Opladen 2002

PISA 2000 – Die Länderder Bundesrepublik Deutschlandim Vergleich

Gedruckt auf säurefreiem und alterungsbeständigem Papier.

Die Deutsche Bibliothek – CIP-EinheitsaufnahmeEin Titeldatensatz für die Publikation ist bei der Deutschen Bibliothekerhältlich

ISBN 3-8100-3663-3

© 2002 Leske + Budrich, Opladen

Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt.Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzesist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbe-sondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und dieEinspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.

Gestaltung: F217 Michael Sohn, BerlinFotos: Y. Rothschalk, WulfsenDruck: Kästner Druck, BerlinPrinted in Germany

Inhalt

Vorwort der Präsidentin der Kultusministerkonferenz 9

Kapitel 1

Untersuchungsgegenstand, Fragestellungen und technische Grundlagen der Studie 11

Jürgen Baumert, Cordula Artelt, Claus H. Carstensen, Heiko Sibberns und Petra Stanat

1.1 Anliegen von PISA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .111.2 Wer nimmt an PISA teil? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .131.3 Das Grundbildungskonzept von PISA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .141.4 Kompetenzerwerb in der Schule: Ein allgemeines Erklärungsmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .151.5 Nationale Erweiterungen von PISA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .171.6 Technische Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .181.6.1 Definition der Untersuchungspopulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .181.6.2 Stichprobenziehung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .201.6.3 Gewichtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .231.6.4 Realisierte Stichprobe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .241.6.5 Unzureichende Beteiligungsraten in Berlin und Hamburg . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .281.6.6 Durchführung der Erhebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .291.6.7 Testsicherheit und Datenschutz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .311.6.8 Skalierung der Leistungstests in PISA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .311.6.9 Stichprobenfehler, Designeffekte und effektive Stichprobengrößen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .331.6.10 Adjustierte Mittelwerte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .341.7 PISA-E: Ein kooperatives Unternehmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .35

Kapitel 2

Föderalismus und Gleichwertigkeit der Lebensverhältnisse 39Jürgen Baumert und Manfred Weiß

2.1 Regionale Unterschiede im Bundesstaat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .392.2 Bevölkerungsstruktur und Bevölkerungsentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .422.3 Wirtschaftskraft und Bildungsfinanzierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .452.4 Regionale Unterschiede in der Bildungsbeteiligung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49

Kapitel 3

Ländervergleich zur Lesekompetenz 55Cordula Artelt, Wolfgang Schneider und Ulrich Schiefele

3.1 Lesen als Schlüsselkompetenz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .563.2 Lesen als aktive Auseinandersetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .563.3 Wie wird Lesekompetenz in PISA gemessen? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .583.3.1 Kompetenzstufen im Lesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .593.3.2 Risiko- und Spitzengruppe im Lesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .613.4 Befunde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .623.4.1 Wie schneiden die Länder der Bundesrepublik im internationalen Vergleich ab? . . . . . . . . . . . . . . . .623.4.2 Innerdeutscher Vergleich der Leseleistungen der Neuntklässler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .733.4.2.1 Informationen ermitteln, Textbezogenes Interpretieren, Reflektieren und Bewerten –

Gibt es relative Stärken in einzelnen Anforderungsbereichen? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .763.4.2.2 Freiwilliges Lesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .783.4.2.3 Leistungen von Neuntklässlern mit und ohne Migrationsgeschichte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .803.4.2.4 Gymnasialvergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .893.5 Resümee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .93

Kapitel 4

Mathematische Grundbildung 95Michael Neubrand und Eckhard Klieme

4.1 „Mathematical Literacy“ als Basis des PISA-Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .964.1.1 Die Konzepte „Mathematical Literacy“ und „mathematische Grundbildung“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . .964.1.2 Die mathematischen Aufgaben der PISA-Studie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .974.1.3 Die internationalen und die nationalen PISA-Aufgaben als Basis für den Vergleich

der Länder der Bundesrepublik Deutschland . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .984.1.4 Die Kompetenzstufen als Mittel der inhaltlichen Beschreibung mathematischer Leistungen . . . . . .994.2 Die mathematischen Leistungen der 15-Jährigen in den Ländern

der Bundesrepublik im internationalen Vergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1014.2.1 Mittelwertvergleiche und Verteilungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1014.2.2 Unterschiede zwischen den OECD-Staaten und den Ländern der Bundesrepublik

Deutschland in den Streuungen der Mathematikleistungen der 15-Jährigen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1074.2.3 Zusammenhang von Leistungsniveau und Streuung der Leistungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .107

Inhalt6

4.2.4 Verteilung der Leistungen in den einzelnen Ländern der Bundesrepublik auf die Kompetenzstufen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .110

4.3 Mathematische Leistungen von Schülerinnen und Schülern der 9. Klassen in den Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .114

4.3.1 Mittelwertvergleiche und Verteilungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1144.3.2 Zur Bedeutung der ethnischen Herkunft von Schülerinnen und Schülern in 9. Klassen . . . . . . . . .1164.3.3 Adjustierte Werte für Schülerinnen und Schüler in den 9. Klassen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1204.3.4 Vergleich der mathematischen Leistungen der Gymnasiasten in

den Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1224.3.5 Die Leistungen der Neuntklässler im nationalen Ergänzungstest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1254.4 Resümee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126

Kapitel 5

Naturwissenschaftliche Grundbildung im Ländervergleich 129Manfred Prenzel, Claus H. Carstensen, Jürgen Rost und Martin Senkbeil

5.1 Die Naturwissenschaftsleistungen in den Ländern der Bundesrepublik Deutschland im internationalen Vergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .130

5.2 Die Naturwissenschaftsleistungen im nationalen Vergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1375.3 Länderunterschiede in den Fächern Biologie, Chemie und Physik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1475.4 Geschlechterdifferenzen in der naturwissenschaftlichen Kompetenz:

Unterschiede zwischen Ländern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1535.5 Resümee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .157

Kapitel 6

Familiäre Lebensverhältnisse, Bildungsbeteiligung und Kompetenzerwerb im nationalen Vergleich 159

Jürgen Baumert und Gundel Schümer

6.1 Bildungsaspirationen und die Expansion der weiterführenden Bildungsgänge . . . . . . . . . . . . . . . . . .1596.2 Sozialschichtzugehörigkeit und Bildungsbeteiligung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1636.2.1 Primäre und sekundäre Ungleichheiten der Bildungsbeteiligung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1636.2.2 Sekundäre soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung –

ein Struktur- oder Kulturproblem? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1706.3 Soziale Herkunft und erworbene Kompetenzen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1746.3.1 Familie, Schule und Kompetenzerwerb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1746.3.2 Gibt es Länderunterschiede in den sozialen Disparitäten des Kompetenzerwerbs? . . . . . . . . . . . . . .1766.3.3 Soziale Gradienten der Lesekompetenz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1816.4 Soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung und des Kompetenzerwerbs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1856.5 Jugendliche aus Migrationsfamilien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1896.5.1 Familien mit Migrationsgeschichte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1896.5.2 Bildungsbeteiligung von Jugendlichen aus Migrationsfamilien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1946.5.3 Migration und Kompetenzerwerb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .200

Inhalt 7

Kapitel 7

Institutionelle und soziale Bedingungen schulischen Lernens 203Gundel Schümer, Klaus-Jürgen Tillmann und Manfred Weiß

7.1 Versorgung der Schulen mit Fachlehrkräften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2037.2 Bisherige Schullaufbahn 15-jähriger Schülerinnen und Schüler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2057.3 Reaktionen von Schülern und Eltern auf die Schule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .210

Kapitel 8

Bereichsübergreifende Perspektiven 219Jürgen Baumert und Cordula Artelt

8.1 Wie konsistent sind Leistungsunterschiede zwischen den Ländern und welche praktische Bedeutung haben sie? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .219

8.2 Die Expansion des Gymnasiums und die Modernisierung des Schulsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2258.3 Gesellschaftliche, institutionelle und kulturelle Kontextbedingungen

von Bildungsprozessen: Explorative Analysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .231

Literaturverzeichnis 237

Tabellenverzeichnis 247

Abbildungsverzeichnis 251

Inhalt8

Vorwort der Präsidentin der Kultusministerkonferenz

Mit PISA hat sich die Bundesrepublik Deutschland erstmals in breiter Formund systematisch an internationalen Vergleichsuntersuchungen zu Schüler-leistungen beteiligt. Damit ist eine Entwicklung eingeleitet, der in mehrfacherHinsicht für die deutsche Bildungspolitik große Bedeutung zukommt.• In der Debatte um schulische Lernziele wird der Blick für zentrale Voraus-

setzungen lebenslangen Lernens in der Wissens- und Informationsgesell-schaft erneut geschärft. Wer Wissen erwerben will, muss lesen können. Wervielfältige Zusammenhänge auf unterschiedlichen Wissensgebieten beur-teilen will, muss mathematische Modelle bilden und verstehen können. Ineiner technisch-naturwissenschaftlich geprägten Welt ist Weltverständnisohne ein grundlegendes Verständnis naturwissenschaftlicher Konzepte undProzesse nicht möglich. Die damit betonten Lernziele heben die Bedeutunganderer Lernziele wie des Erwerbs historischen Verständnisses, sozialerKompetenz oder der Wertevermittlung nicht auf. Unterschiedliche Lernzielesind nicht als Alternativen, sondern als notwendige wechselseitige Ergän-zungen zu denken.

• Die in allen neueren Schulgesetzen betonte Notwendigkeit der Evaluationschulischer Arbeit erfährt wichtige Impulse in der Entwicklung der hierfürnotwendigen instrumentalen Voraussetzungen. Es wächst auf allen System-ebenen das Bewusstsein für die Notwendigkeit, die Ergebnisse der eigenenArbeit transparent zu machen und sie auch auf Grundlage des Blicks vonund nach außen und nicht lediglich selbstreferenziell zu bewerten.

• Die bisher vornehmlich normativ oder geisteswissenschaftlich orientiertepädagogische Wissenschaft und die Schulpraxis in Deutschland öffnen sichempirischen Betrachtungsweisen. Im Gefolge dieser Wendung entwickeltsich auch das Bewusstsein für die Notwendigkeit einer verstärkten Förde-rung der empirischen Bildungsforschung als Grundlage einer Dauerbeob-achtung des Bildungssystems und einer Qualifizierung der Lehrerausbil-dung.

Die Befunde von PISA-E zeichnen ein differenziertes Bild der gegenwärtigenSituation des deutschen Schulwesens und liefern damit zugleich die Voraus-

setzung für wichtige Schlussfolgerungen zu Veränderungen. Dabei bleibendie Handlungsfelder, die von der KMK im Dezember 2001 beschlossenwurden, von zentraler Bedeutung. Folgende Schwerpunkte zeichnen sich ab:• Tiefgreifende curriculare und didaktische Veränderungen, die die Bedin-

gungen des lebenslangen Lernens und der Wissensgesellschaft aufgreifen.• Formulierung verbindlicher Qualitätsstandards in Verbindung mit der Defi-

nition von Lernzielen in zentralen Kompetenzbereichen (wie von der KMKam 23./24. Mai 2002 auf der Wartburg beschlossen).

• Verstärkte Förderung von Schülerinnen und Schülern im unteren Leis-tungsbereich und besonders Begabter.

• Entwicklung wirksamer Konzepte zur Förderung der Sprachkompetenzunter den Bedingungen der Zweisprachigkeit.

• Steigerung der institutionellen Fähigkeit zur unterrichtsbezogenen Quali-tätsentwicklung und Qualitätssicherung auf allen Ebenen des Systems alsfortlaufender Prozess.

• Verbesserung der Professionalität der Lehrerausbildung und Lehrertätigkeitunter Einbeziehung didaktischer und erziehungswissenschaftlicher Kompo-nenten.

• Überprüfung der Schullaufbahnregelungen (Einschulungszeitpunkte, Klas-senwiederholungen, Übergangsentscheidungen).

Alle diese Punkte spielen derzeit in der öffentlichen Debatte, die das breiteInteresse eines großen Teils der Bevölkerung an dieser Thematik widerspie-gelt, eine große Rolle.

Die Ergebnisse von PISA-E liefern eine fundierte Voraussetzung, gezieltVeränderungen im Schulwesen vorzunehmen, wobei für mich der föderaleWettbewerb das geeignete Instrument zur Erreichung dieses Zieles ist. AlleLänder sind aufgefordert, die für sie notwendigen Schlussfolgerungen zuziehen, wobei die Orientierung an den Leistungen der Besten im internatio-nalen Maßstab für uns die Zielrichtung sein muss.

Die KMK bietet für diesen Wettbewerb und die notwendigen Abstimmun-gen zur Zielstellung den geeigneten Rahmen. Die in der KMK-Sitzung am23./24. Mai 2002 beschlossene jährliche Bildungsberichterstattung ist hierbeiein wichtiger Meilenstein. Die bildungspolitische Debatte und das bildungs-politische Handeln haben mit der PISA-E-Studie eine neue Dimension in derBundesrepublik Deutschland gewonnen. Nutzen wir diese, um wiederführend im internationalen Maßstab zu werden.

Bonn, im Juni 2002

Prof. Dr.-Ing. habil. Dagmar SchipanskiPräsidentin der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder

Vorwort10

Jürgen Baumert, Cordula Artelt, Claus H. Carstensen, Heiko Sibberns und Petra Stanat

Kapitel 1 Untersuchungsgegenstand, Frage-stellungen und technische Grundlagen der Studie 1

1.1 Anliegen von PISA

PISA steht für „Programme for International Student Assessment“ – einProgramm der zyklischen Erfassung basaler Kompetenzen der nachwachsen-den Generation, das von der Organisation für wirtschaftliche Zusammenar-beit und Entwicklung (OECD) durchgeführt und von allen Mitgliedsstaatengemeinschaftlich getragen und verantwortet wird. PISA ist Teil des Indikato-renprogramms der OECD, dessen Ziel es ist, den OECD-Mitgliedsstaatenvergleichende Daten über die Ressourcenausstattung, individuelle Nutzungsowie Funktions- und Leistungsfähigkeit ihrer Bildungssysteme zur Verfü-gung zu stellen (OECD, 1999; OECD, 2001a). Die Bundesrepublik Deutsch-land beteiligt sich an diesem Programm gemäß einer Vereinbarung zwischendem Bundesministerium für Bildung und Forschung und der StändigenKonferenz der Kultusminister der Länder.

Die allgemeinen Zielsetzungen von PISA – jedenfalls die konsensuelldurch die Teilnehmerstaaten definierten – lassen sich knapp zusammenfas-sen. Primäre Aufgabe des Programms ist es, den Regierungen der teilneh-menden Staaten auf periodischer Grundlage Prozess- und Ertragsindikatorenzur Verfügung zu stellen, die für politisch-administrative Entscheidungen zurVerbesserung der nationalen Bildungssysteme brauchbar sind. Dabei ist derBegriff der politisch-administrativen Entscheidung weit gefasst. Er bezieht alleEbenen des Bildungssystems bis hin zur Entwicklung der Einzelschule undalle Unterstützungssysteme von der Lehrerausbildung bis zur Schulberatungein. Die Indikatoren beziehen sich auf die Bereiche Lesekompetenz (ReadingLiteracy), mathematische Grundbildung (Mathematical Literacy), naturwis-senschaftliche Grundbildung (Scientific Literacy) und fächerübergreifendeKompetenzen (Cross-Curricular Competencies). Zu den fächerübergreifendenKompetenzen gehören im ersten Zyklus – wenn man einmal vom Lesever-ständnis als fächerübergreifender Basiskompetenz absieht – Merkmale selbst-regulierten Lernens und Vertrautheit mit Computern. Zielpopulation sind15 jährige Schülerinnen und Schüler – also eine Altersgruppe, die in fast allen

OECD-Mitgliedsstaaten noch der Vollzeitschulpflicht unterliegt oder aberfaktisch eine Vollzeitschule besucht.

Nach der Vorstellung der OECD werden mit PISA Basiskompetenzenerfasst, die in modernen Gesellschaften für eine befriedigende Lebensführungin persönlicher und wirtschaftlicher Hinsicht sowie für eine aktive Teilnahmeam gesellschaftlichen Leben notwendig sind. Die PISA zu Grunde liegendePhilosophie richtet sich also auf die Funktionalität der bis zum Ende derPflichtschulzeit erworbenen Kompetenzen für die Lebensbewältigung imjungen Erwachsenenalter und deren Anschlussfähigkeit für kontinuierlichesWeiterlernen in der Lebensspanne. Die OECD möchte mit PISA vier Arten vonIndikatoren bereitstellen:• Basisindikatoren, die ein Grundprofil jener Kenntnisse und Fähigkeiten der

nachwachsenden Generation bilden, die für eine aktive gesellschaftlicheTeilhabe und für kontinuierliches Weiterlernen grundlegend sind. Damit istnicht gesagt, dass diese Kompetenzen auch hinreichend seien.

• Kontextindikatoren, welche die demographische, soziale und wirtschaftlicheEinbettung von Bildungssystemen beschreiben und über deren institutio-nelle Verfassung Auskunft geben.

• Relationale Maße, die international variierende Zusammenhänge zwischenindividuellen Hintergrundmerkmalen und schulischen Kontextvariableneinerseits und Leistungsergebnissen andererseits sichtbar machen. Dazugehören auch Prozessindikatoren.

• Trendindikatoren, die sich aus dem zyklischen Charakter der Datenerhe-bung ergeben und Veränderungen des Leistungsniveaus, der Leistungsver-teilungen und der Zusammenhänge zwischen schüler- bzw. schulbezogenenMerkmalen und Leistungsresultaten im Zeitverlauf zeigen.

Was ist OECD/PISA? – Die wichtigsten Merkmale im Überblick

Grundlegendes• PISA ist eine international standardisierte Leistungsmessung, die von

den Teilnehmerstaaten gemeinsam entwickelt wurde und mit15 jährigen Schülerinnen und Schülern in ihren Schulen durchgeführtwird.

• Teilnehmer sind 32 Staaten, davon 28 Mitgliedsstaaten der OECD. • In jedem Land werden zwischen 4.500 und 10.000 Schülerinnen und

Schüler getestet.

Inhalt• PISA erfasst drei Bereiche: Lesekompetenz (Reading Literacy), mathe-

matische Grundbildung (Mathematical Literacy) und naturwissen-schaftliche Grundbildung (Scientific Literacy).

• Die Definition der Bereiche deckt nicht nur die Beherrschung des imCurriculum vorgesehenen Lehrstoffs ab, sondern auch wichtige Kennt-nisse und Fähigkeiten, die man im Erwachsenenleben benötigt. DieUntersuchung von fächerübergreifenden Kompetenzen ist integralerBestandteil von PISA.

• Das Hauptaugenmerk liegt auf der Beherrschung von Prozessen, demVerständnis von Konzepten sowie auf der Fähigkeit, innerhalb einesBereichs mit unterschiedlichen Situationen umzugehen.

Jürgen Baumert / Cordula Artelt / Claus H. Carstensen / Heiko Sibberns / Petra Stanat12

Methoden• Die Tests bestehen aus einer Mischung von Multiple Choice-Aufgaben

und Fragen, für die die Schülerinnen und Schüler eigene Antwortenausarbeiten müssen. Die Items sind in Gruppen zusammengefasst, diesich jeweils auf eine Beschreibung einer realitätsnahen Situationbeziehen.

• Insgesamt werden Items für eine Testdauer von sieben Stunden einge-setzt, von denen die Schülerinnen und Schüler jeweils unterschiedlicheKombinationen bearbeiten.

• Die Schülerinnen und Schüler beantworten außerdem einen Schüler-fragebogen mit Hintergrundfragen über sie selbst, und die Schulleiterwerden gebeten, Fragen über ihre Schule zu beantworten. Die Bearbei-tung des Schülerfragebogens nimmt 20 bis 30 Minuten, die des Schul-fragebogens etwa 30 Minuten in Anspruch.

Erhebungszyklus• Die erste Erhebung fand im Jahr 2000 statt. Danach erfolgen die

Erhebungen in einem Dreijahreszyklus. • In jedem Zyklus wird ein „Hauptbereich“ gründlicher getestet, dem

dann zwei Drittel der Testzeit zugeteilt werden; in den beiden anderenBereichen werden jeweils nur zusammenfassende Leistungsprofileerfasst. Die Hauptbereiche sind: Lesekompetenz im Jahr 2000, mathe-matische Grundbildung im Jahr 2003 und naturwissenschaftlicheGrundbildung im Jahr 2006.

Ergebnisse• Ein Profil der Kenntnisse und Fähigkeiten von Schülerinnen und

Schülern gegen Ende der Pflichtschulzeit. • Kontextbezogene Indikatoren, mit denen ein Zusammenhang zwischen

den Ergebnissen und den Merkmalen von Jugendlichen und Schulenhergestellt wird.

• Trendindikatoren, die zeigen, wie sich die Ergebnisse im Zeitverlaufändern.

Offenheit für nationale Optionen• Zusätzlich zu den 15-Jährigen kann auch eine Jahrgangsstufe unter-

sucht werden (in Deutschland wurde die 9. Jahrgangsstufe gewählt). • Das Programm kann durch nationale Komponenten erweitert werden.

1.2 Wer nimmt an PISA teil?

Weltweit nahmen im Frühsommer 2000 rund 180.000 Schülerinnen undSchüler aus 32 Staaten an der PISA-Untersuchung teil. In jedem Teilneh-merstaat (vgl. Abb. 1.1) wurde eine repräsentative Stichprobe gezogen, mit derdie Schulbevölkerung der 15-Jährigen abgebildet wird. In der Bundesrepublikbesteht diese Stichprobe aus etwa 5.000 Schülerinnen und Schülern ausinsgesamt 219 Schulen, wobei im Durchschnitt 23 15-Jährige pro Schule unter-sucht wurden. Um die PISA-Studie für einen Vergleich der Schulleistungenin den Ländern der Bundesrepublik nutzen zu können, wurde die für den


internationalen Vergleich erforderliche Stichprobe erheblich vergrößert: Fürjedes Land und jeden Stadtstaat wurde eine Schülerstichprobe gezogen, dierepräsentativ für die 15-Jährigen bzw. für die Neuntklässler des betreffendenLandes ist und statistisch abgesicherte Aussagen über die Ergebnisse in deneinzelnen Ländern und pro Schulform erlaubt. Insgesamt sind im Rahmender PISA-Erweiterungsstudie (PISA-E) über 48.000 Schülerinnen und Schü-ler aus 1.479 Schulen erfasst worden. Über die Befunde der PISA-Erweite-rungsstudie wird in diesem Band berichtet. Dabei bemüht sich der Bericht umeine Verschränkung der intranationalen mit der internationalen Vergleichs-perspektive. Detaillierte Analysen der Verhältnisse in den einzelnen Ländernder Bundesrepublik Deutschland sind einem weiteren Band vorbehalten.

1.3 Das Grundbildungskonzept von PISA

Die funktionalistische Orientierung der Rahmenkonzeption von PISA, die derBewährung von Kompetenzen in authentischen Anwendungssituationenbesondere Bedeutung beimisst, ist nicht neu. Bereits der mathematisch-natur-wissenschaftliche Grundbildungstest von TIMSS folgte dieser Konzeption. ImRahmen von TIMSS wurde allerdings noch versucht – und dieser Versuch war


Abbildung 1.1PISA-Teilnehmerstaaten

An PISA 2000 teilnehmendeOECD-Mitgliedsstaaten

An PISA 2000 teilnehmendenicht OECD-Mitgliedsstaaten

AustralienBelgienDänemarkDeutschlandFinnlandFrankreichGriechenlandIrlandIslandItalien

JapanKanadaKoreaLuxemburgMexikoNeuseelandNiederlandeNorwegenÖsterreichPolen

PortugalSchwedenSchweizSpanienTschechische RepublikUngarnVereinigtes KönigreichVereinigte Staaten

BrasilienLettlandLichtensteinRussische Föderation

durchaus strittig –, einen Kompromiss zwischen Anwendungsorientierungund curricularer Anbindung der Testaufgaben an Standardstoffe der Sekun-darstufe I zu erreichen (Baumert, Bos & Lehmann, 2000, Bd. 1). PISA dage-gen lässt Fragen der curricularen Validität weiter in den Hintergrund tretenund setzt entschieden auf die Erfassung von Basiskompetenzen in variieren-den Anwendungssituationen. In den Fachgebieten, in denen die Schule prak-tisch ein Vermittlungsmonopol besitzt, orientiert sich die Aufgabenauswahlvon PISA am Standardrepertoire der Sekundarstufe I, ohne sich dabei auf denkleinsten gemeinsamen Nenner der Lehrpläne der beteiligten Länder zubeschränken. Über die zu berücksichtigenden Arten von Verwendungs- undLebenssituationen und deren Gewichtung wird relativ pragmatisch entschie-den. In diesem Pragmatismus unterscheidet sich PISA von früheren situa-tionsorientierten Ansätzen der Curriculumentwicklung, die letztlich an ihremRationalitäts- und Begründungsanspruch gescheitert sind (Robinsohn, 1971).PISA geht also keineswegs von dem rationalistischen Fehlschluss aus, dasssich ein schulischer Kanon aus den Analysen beruflicher Qualifikationsan-forderungen oder Lebenssituationen ableiten ließe. Man muss sich darüber imKlaren sein, dass die PISA-Tests mit ihrem Verzicht auf transnationale curri-culare Validität und der Konzentration auf die Erfassung von Basiskompe-tenzen durchaus ein didaktisches und bildungstheoretisches Konzept mit sichführen, das normativ ist. Dieses inhaltliche Benchmarking (Vergleichsnor-mierung) ist auch bei der Darstellung und Interpretation der Ergebnissebewusst zu halten. Mit der Freiheit, es nicht oder nur eingeschränkt zu akzep-tieren, hat die domänenspezifische Ausformulierung der theoretischenRahmenkonzeption von PISA weitaus größere Bedeutung als bei andereninternationalen Vergleichsuntersuchungen. Dies ist auch der Grund, weshalbdie theoretischen – und im Falle der Mathematik und der Naturwissenschaf-ten – vor allem die bildungstheoretischen Grundlagen der Testkonstruktionsowohl in einer internationalen Rahmenkonzeption als auch in deutschenErgänzungen und Erweiterungen ausgearbeitet wurden (Artelt u.a., 2001;Baumert, Stanat & Demmrich, 2001; Neubrand u.a., 2001; Neubrand u.a.,2002; OECD, 1999; Prenzel u.a., 2001; Science Expert Group, 2001). Einenallgemeineren bildungstheoretischen Rahmen hat Baumert (2002) entwickelt.

1.4 Kompetenzerwerb in der Schule: Ein allgemeinesErklärungsmodell

Im Zentrum aller international vergleichenden Schulleistungsstudien stehendie Beschreibung und Analyse schulisch erworbener Kompetenzen. Dies giltauch für PISA; hier wurden zum ersten Mal die theoretischen Grundlagen derTestkonstruktion in einer Rahmenkonzeption ausformuliert und ein unge-wöhnlich breites Spektrum auch offener Aufgaben zur Erfassung der Lese-kompetenz entwickelt. Damit sind sehr gute Voraussetzungen für Profilana-lysen gegeben, von denen in den folgenden Kapiteln auch Gebrauch gemachtwird. Darüber hinaus wurden in PISA aber auch – breiter und auf einer soli-deren Basis, als dies bisher in internationalen Vergleichen möglich war – fami-liäre und institutionelle Kontextbedingungen, individuelle Lernvoraussetzun-gen und individuelle Verarbeitungsprozesse erhoben. Die Auswahl dererfassten Merkmale wurde auf der Grundlage eines allgemeinen theoreti-schen Rahmenmodells zur Erklärung schulischer Leistungen getroffen.Dieses Rahmenmodell ist in Abbildung 1.2 wiedergegeben. Es resümiert und


systematisiert den einschlägigen Forschungsstand, den Helmke und Weinert(1997) präzise zusammengefasst haben. Das Erhebungsprogramm von PISAdeckt beispielhaft den Bereich der sozialen und kulturellen Herkunft ab.Ferner wird durch die internationale Option, Komponenten selbstreguliertenLernens zu untersuchen, nicht nur das Spektrum der erfassten individuellenLernvoraussetzungen – vor allem durch motivationale Merkmale – erweitert,sondern es wird damit auch zum ersten Mal in Large-Scale Assessment-Studiender Schritt zur Erfassung individueller Verarbeitungsprozesse getan. GrößereAufmerksamkeit erhalten weiterhin die institutionellen Rahmenbedingungender Schule sowie die Sozialisationskontexte der Altersgruppe einschließlichder Medienumwelt. Merkmale des elterlichen Erziehungs- und Unterstüt-zungsverhaltens werden in PISA berücksichtigt, stehen jedoch im erstenZyklus nicht im Zentrum. Aufgrund der altersbasierten Stichprobe, die keineganzen Klassen enthält, sind Klassenkontexte sowie das Wissen und Handelnvon Lehrerinnen und Lehrern kein expliziter Untersuchungsgegenstand. Dieswird ein Thema von PISA 2003 sein (Baumert, Blum & Neubrand, 2002). InAbbildung 1.2 sind die zentralen Untersuchungskomponenten von PISA blauunterlegt.

Insgesamt deckt das Erhebungsprogramm von PISA zentrale Teile einesallgemeinen Erklärungsmodells schulischer Leistungen gut ab. Damit eröff-net PISA die Möglichkeit, theoretisch gehaltvolle Modelle quantitativ zu schät-zen. Trotz der theoriegeleiteten Programmentwicklung muss aber auchimmer wieder auf die Grenzen der Aussagefähigkeit von PISA hingewiesenwerden, wenn es um kausale Schlussfolgerungen geht. Aufgrund der quer-schnittlichen Anlage der Studie sind belastbare kausale Aussagen in der Regelnicht möglich. PISA ist aber ein hervorragendes exploratives Instrument, dassehr wohl geeignet ist, unsere Wissensbasis in dem komplexen Anwen-dungsfeld von Schule, Unterricht und Lernen zu erweitern und damit dieVoraussetzung für rationale Diskurse zu verbessern.


Abbildung 1.2 Bedingungenschulischer Leistungen –

Allgemeines Rahmenmodell

Nach Haertel, Walberg und Weinstein (1983), Wang, Haertel und Walberg (1993) und Helmke und Weinert (1997).

Sozio-ökono-

mischerStatus

der Eltern

Bildungs-niveau

der Eltern

EthnischeHerkunft

der Familie

SozialesKapital

KulturellesKapital

Lern- undLeistungs-ergebnisse

Schule/Fach-

bereich

Klassen-kontext

Alters-gruppe

Medien-umwelt

Individuelle Verarbeitungaktive LernzeitAnstrengung/

AufmerksamkeitLernstrategien

HandlungskontrolleEmotionen

Elterliches Erziehungs- und Unterstützungsverhalten

Lehrerexpertisesubjektive Theorie/Überzeugungen

allgemeine Berufsmerkmale

Unterrichtsprozesse(Instruktions- und Interaktions-

geschehen)

IndividuelleLernvoraus-setzungen

kognitivmotivational

sozial

1.5 Nationale Erweiterungen von PISA

PISA lässt grundsätzlich Raum für nationale Ergänzungen, solange diesenicht mit dem internationalen Untersuchungsprogramm interferieren. Dasdeutsche PISA-Konsortium hat von dieser Möglichkeit in mehrfacherHinsicht Gebrauch gemacht. Über die zentralen Untersuchungsdomänen vonPISA hinaus wurden fächerübergreifende Kompetenzen (Cross-CurricularCompetencies) untersucht. Aspekte selbstregulierten Lernens und derVertrautheit im Umgang mit Computern waren auch Gegenstand einer inter-nationalen Zusatzoption (Artelt, Demmrich & Baumert, 2001; Wirth &Klieme, 2002). Darüber hinaus wurden auch Aspekte von Kooperation undKommunikation und von Problemlösefähigkeit – verstanden als Planungs-kompetenz in komplexen Alltagssituationen – zum Gegenstand der Untersu-chung gemacht (Klieme u.a., 2001; Stanat & Kunter, 2001b).

Auch innerhalb der zyklischen PISA-Komponenten wurden Erweiterungenvorgenommen. Der internationale Mathematiktest erhielt Ergänzungen,durch die (1) kalkülorientierte Fähigkeiten besser abgedeckt werden, (2) derGesamttest eine bessere curriculare Passung in Deutschland erhielt undschließlich (3) der internationale Ansatz, Basiskompetenzen zu erfassen, zueiner mathematischen Grundbildungskonzeption erweitert wurde. Ebensowurde der relativ knappe internationale Naturwissenschaftstest durch Aufga-ben angereichert, die die Trennung der naturwissenschaftlichen Fächer undderen Repräsentation in Subskalen erlauben und gleichzeitig die curriculareValidität des Tests in Bezug auf deutsche Verhältnisse erhöhen. In den folgen-den Kapiteln wird über die Ergebnisse der Ergänzungen in beiden Fachge-bieten berichtet werden. Der internationale Lesetest konzentriert sich auf dieFähigkeit, mit vorgegebenen Texten interaktiv zu arbeiten. Auch in diesemBereich wurde eine nationale Ergänzung entwickelt, die primär das im Alltagmindestens ebenso wichtige Lernen aus Texten erfasst (Artelt, Schiefele &Schneider, 2001; Artelt u.a., 2001; Kintsch, 1998). Aussagen über das Leis-tungsniveau der Länder der Bundesrepublik sind jedoch nur für den interna-tionalen Lesetest möglich. Die Schüler der PISA-E-Stichprobe haben dennationalen Ergänzungstest im Lesen nicht bearbeitet.

Die wichtigste nationale Erweiterung besteht jedoch in der Vorbereitungeines intranationalen Leistungsvergleichs, bei dem nicht nur die Kompeten-zen von 15-Jährigen, sondern auch von Neuntklässlern untersucht werden(PISA-E). In den 1990er Jahren hat sich die Bundesrepublik Deutschland nacheiner langen Zeit der Abstinenz erstmals wieder an internationalen Ver-gleichsuntersuchungen zu Schülerleistungen beteiligt. Am Beginn stand dieTeilnahme an der Reading Literacy Study der IEA (Lehmann u.a., 1995). Darauffolgte TIMSS (Baumert, Bos & Lehmann, 2000; Baumert, Lehmann u.a.,1997) und schließlich PISA (Baumert u.a., 2001). Im Fall von PISA haben sichdie Länder der Bundesrepublik Deutschland entschlossen, das internationaleInstrumentarium auch für bundesinterne Vergleiche zu nutzen. Mit derEntscheidung der Kultusministerkonferenz für den Ländervergleich deutetsich ein Paradigmenwechsel in der politisch-administrativen Steuerung desSchulsystems an: Es geht nicht mehr allein um regulative Programme und dieAllokation von Mitteln, sondern auch um die Offenlegung der Ergebnisse vonBildungsprozessen. Möglicherweise entwickelt sich daraus aber auch eineandere Qualität der föderalen Selbstkoordination, wenn Wettbewerb undKooperation in eine neue Balance gelangen. Es ist jedenfalls ein erklärtes Zielder Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder, PISA-E nicht als


Bildungsolympiade auszugestalten, bei der Gewinner und Verlierer ermitteltwerden, sondern zu einem Instrument zu machen, das wechselseitiges Lerneninnerhalb Deutschlands, vor allem aber im internationalen Vergleich, unter-stützt. Gegenstand des vorliegenden Berichts ist dieser doppelte – inter- undintranationale – Ländervergleich.

1.6 Technische Grundlagen

Der Vergleich der Länder der Bundesrepublik Deutschland basiert auf dengleichen Testinstrumenten und Auswertungsmethoden, die auch beim inter-nationalen Vergleich in PISA 2000 (Baumert u.a., 2001; OECD, 2001a)verwendet wurden. Auch der Testzeitpunkt und die Testbedingungen warendieselben. Zusätzlich bearbeiteten alle in Deutschland getesteten Schülerin-nen und Schüler nationale Ergänzungstests, über die bereits im Rahmen derersten Berichterstattung zu PISA ausführlich berichtet wurde. Während fürden internationalen Vergleich der Leistungen 15-jähriger Schülerinnen undSchüler eine repräsentative Stichprobe von knapp 5.000 Schülerinnen undSchüler aus 219 Schulen untersucht wurde (nachfolgend PISA-O-Stichprobegenannt), beruht der Vergleich der Länder der Bundesrepublik Deutschlandauf zwei überlappenden Stichproben von 33.809 15-Jährigen und 33.766Neuntklässlern aus insgesamt 1.460 Schulen (nachfolgend PISA-E-Stichprobegenannt).

Die technischen Grundlagen zu PISA 2000 sind bereits ausführlich doku-mentiert (Baumert u.a., 2001; siehe auch Kunter u.a., in Druck; OECD, inDruck). Schwerpunktmäßig wird daher nachfolgend auf die ergänzendenBesonderheiten des Ländervergleichs eingegangen.

1.6.1 Definition der Untersuchungspopulation

Alters- und jahrgangsbasierte Zielpopulationen Je nach theoretischer Perspektive kann man Populationen für Schulleis-tungsuntersuchungen nach dem Lebensalter an einem bestimmten Stichtagoder nach dem Schulalter, definiert über die Zugehörigkeit zur Klassenstufezum Testzeitpunkt, festlegen. Welches Kriterium man wählt, hängt ab von derFragestellung der untersuchten Wissensdomäne und der Abhängigkeit desWissenserwerbs von schulischen Lerngelegenheiten. Bei der Definition derUntersuchungspopulation anhand des Lebensalters wird die Stichprobe in derRegel Schülerinnen und Schüler unterschiedlicher Klassenstufen enthalten.Die zu berücksichtigenden Klassenstufen unterscheiden sich international inAbhängigkeit von Einschulungs- und Versetzungsregelungen. Auch nationalvariieren diese Kenngrößen nicht unerheblich (vgl. Kap. 2 und 7). Bei der Fest-legung einer Untersuchungspopulation über das Schulalter hat man wiede-rum damit zu rechnen, dass das Lebensalter der Schüler von Staat zu Staatbzw. von Land zu Land variiert. Eine optimale Kombination beider Defini-tionskriterien ist in internationalen Vergleichsstudien bislang nicht realisiertworden. Im Rahmen von PISA 2000 ist international die Entscheidung füreine altersbasierte Populationsdefinition gefallen. International wurden Schü-lerinnen und Schüler untersucht, die zum Beginn des Testzeitraums zwischen15 Jahre/drei Monate und 16 Jahren/zwei Monate alt waren – unabhängig vonder besuchten Klassenstufe. Da sich 15-Jährige in Deutschland in unter-


schiedlichsten Klassenstufen befinden (vgl. Kap. 7), wurde bei der Untersu-chung in Deutschland auch eine durch das Schulalter bestimmte Zielpopula-tion gewählt. Die Ergebnisse der Alterskohorte der 15-Jährigen lassen sich mitden bereits publizierten Ergebnissen aus anderen Staaten vergleichen. Dieüber das Schulalter definierte Zielpopulation der Neuntklässler, die hinsicht-lich der Altersstreuung eine heterogene Gruppe darstellt, ist primär für deninnerdeutschen Vergleich aussagekräftig.

AusschlusskriterienFür die bundeslandspezifische Erweiterung der PISA-Untersuchung (PISA-E)wurden – bis auf eine Ausnahme – die international festgelegten Ausschluss-kriterien zu Grunde gelegt. Ausschlüsse aus der Zielpopulation waren inbegrenztem Umgang aus ethischen Gründen oder Gründen der technischenDurchführbarkeit der Untersuchung möglich, sie durften jedoch 5 Prozent derPISA-Zielpopulation eines Landes nicht überschreiten. Insbesondere war esnicht zulässig, Schüler, die Einrichtungen im Sonderschulbereich besuchten,von vornherein aus der Untersuchungspopulation auszuschließen. Schüle-rinnen und Schüler konnten nur dann ausgeschlossen werden, wenn sie (a)aus geistigen, emotionalen oder körperlichen Gründen nicht in der Lagewaren, selbstständig an der Testsitzung teilzunehmen, oder wenn (b) die Test-sprache nicht ihre Muttersprache war und sie weniger als ein Jahr in der Test-sprache unterrichtet worden waren. Ein Ausschluss von Schülern aufgrundüblicher Diziplin- oder Motivationsprobleme war unzulässig. Für den inter-nationalen Vergleich durften in Deutschland lediglich Schulen für geistig,körperlich und mehrfach Behinderte sowie Kranke, nicht aber Schulen fürLernbehinderte oder Verhaltensauffällige ausgeschlossen werden.

Sonderschulen in der Ländervergleichsstichprobe in Deutschland Entsprechend den genannten Kriterien wurden für den internationalenVergleich der Leistungen der 15-Jährigen (PISA-O-Stichprobe) auch inDeutschland Schülerinnen und Schüler aus Sonderschulen für Lernbehin-derte und Verhaltensauffällige untersucht. Aufgrund der erschwerten Test-bedingungen in Sonderschulen wurde bei der Festlegung der Länderstich-proben für den innerdeutschen Vergleich (PISA-E) jedoch darauf verzichtet,den PISA-Test in weiteren Sonderschulen diesen Typs durchzuführen. Da derAnteil der Sonderschüler an allen 15-Jährigen im Bundesdurchschnitt4 Prozent beträgt, sinkt der Ausschöpfungsgrad der Zielpopulation für dieLänderstichprobe durch diesen Ausschluss auf 96 Prozent.

Unterschiedliche Mittelwerte für die Gesamtleistungen in Deutschland?Die Gesamtleistungen der Alterskohorte der 15-Jährigen können aufgrund dernationalen Stichprobenerweiterung des Ländervergleichs in Deutschland aufzwei verschiedene Arten ermittelt werden. Auch wenn die Stichprobe desnationalen Ländervergleichs (PISA-E) um ein Vielfaches größer ist als dierepräsentative Stichprobe der 15-Jährigen, die in den internationalen Vergleicheinging (PISA-O), sind beide Stichproben repräsentativ und bilden die Leis-tungen der 15-Jährigen in Deutschland mit großer Präzision ab. Aufgrund derverwendeten Verfahren der Stichprobenziehung und Gewichtung müsstenbeide Stichproben – bis auf kleine Abweichungen innerhalb des durch denSchätzfehler gekennzeichneten Wertebereichs – zu denselben Leistungsmit-telwerten führen. Die Nichtberücksichtigung von Sonderschülern in derLänderstichprobe (PISA-E) führt jedoch dazu, dass der Gesamtmittelwert


dieser Stichprobe höher liegt. Die Mittelwerte der beiden Stichproben entspre-chen sich jedoch, wenn sie jeweils ohne Sonderschüler ermittelt werden.

Ein Vergleich der Länder der Bundesrepublik mit den OECD-Staaten wärewegen der Nichtberücksichtigung von Sonderschülern in der nationalenErweiterungsstichprobe (PISA-E) problematisch. Um einen solchen Vergleichdennoch zu ermöglichen, wurde eine nachträgliche Ergänzung der Länder-datensätze vorgenommen. Das gewählte Verfahren geht von der Annahmeaus, dass sich die Länder der Bundesrepublik in der Effektivität der Beschu-lung von Sonderschülern nicht wesentlich unterscheiden. Aber selbst wennes nennenswerte Effektivitätsunterschiede geben sollte, kann man zeigen,dass diese für die Schätzung der Mittelwerte der Länder unerheblich sind.Entscheidend ist, dass diese Schülergruppe überhaupt berücksichtigt wird. DieKorrektur der länderspezifischen Stichproben wurde durchgeführt, indemdie Daten der im Rahmen des internationalen Vergleichs untersuchtenSonderschüler aus verschiedenen Ländern der Bundesrepublik den Daten-sätzen der einzelnen Länder hinzugefügt und jeweils dem relativen Anteil ander Population der 15-Jährigen entsprechend gewichtet wurden (Postadjustie-rung). Der Anteil an Sonderschülern in den jeweiligen Länderstichprobenentspricht damit dem Anteil an Sonderschülern in der Zielpopulation. DieKorrektur, die lediglich für die 15-Jährigen, nicht aber für Neuntklässler durch-geführt wurde, führt dazu, dass der Gesamtmittelwert, der auf Basis dererweiterten Länderstichprobe berechnet wurde, im Vertrauensintervall desLändermittelwertes der internationalen Stichprobe deutscher Schüler (PISA-O) liegt (vgl. Tab. 1.1).

1.6.2 Stichprobenziehung

In PISA wurden nicht vollständige Klassen als Stichprobeneinheit gezogen,sondern Schülerinnen und Schüler einer Alterskohorte. Da jedoch einzelneSchüler und Schülerinnen nicht identifizierbar sind und sich viele Frage-stellungen in PISA mit der Organisationseinheit Schule befassen, wurdenin einem ersten Schritt nach internationalen Vorgaben Schulen als primäreStichprobeneinheiten bestimmt. Anschließend wurde in jeder der zufälligausgewählten Schulen eine Zufallsstichprobe von 15-jährigen Schülerinnenund Schülern gezogen. Da das Untersuchungsdesign auch eine Stichprobevon Neuntklässlern vorsah, war es notwendig, zusätzlich zu den bereits inder Stichprobe enthaltenen 15-jährigen Neuntklässlern zehn weitere, nicht 15-jährige Neuntklässler zufällig auszuwählen. Dieses Verfahren stelltsicher, dass die Altersverteilung in der 9. Klassenstufe angemessen reprä-sentiert wird.


Tabelle 1.1 Mittelwerte der15-jährigen Schülerinnen und

Schüler in der BundesrepublikDeutschland auf der Basis

von zwei verschiedenenStichproben

LesekompetenzMathematik

Naturwissenschaften

485 (1,1)491 (1,1)488 (1,1)

Gesamtstichprobe desLändervergleichs in der

Bundesrepublik (PISA-E)

Deutsche Stichprobe desinternationalen Vergleichs

(PISA-O)

484 (2,5)490 (2,5)487 (2,4)

Mittelwert (SE) Mittelwert (SE)

Stichproben, in denen nicht einzelne Personen die primären Ziehungs-einheiten bilden, sondern soziale Einheiten, deren Mitglieder jeweils voll-ständig oder in einer Stichprobe untersucht werden, bezeichnet man alsCluster- oder Klumpenstichprobe. Klumpenstichproben führen, im Vergleichzu gleich großen Zufallsstichproben einzelner Personen, zu präziseren Schät-zungen von Populationsmerkmalen, wenn die einzelnen Klumpen die Grund-gesamtheit möglichst gleichmäßig repräsentieren (Kish, 1995). Dies ist jedochbei Schulen typischerweise nicht der Fall. In Deutschland unterscheiden sichSchulen leistungsmäßig schon aufgrund der Gliederung des Schulwesenserheblich: Schüler und Schülerinnen innerhalb einer Schule sind sichähnlicher als Schülerinnen und Schüler unterschiedlicher Schulen, insbe-sondere wenn die Schulen unterschiedlichen Schulformen angehören. Unterden Bedingungen der Abhängigkeit der Stichprobenelemente innerhalb vonStichprobenclustern ist die Ziehung von Klumpenstichproben ein imVergleich zu einer einfachen Zufallsstichprobe weniger effizientes, aberaufgrund des Forschungsdesigns häufig nicht zu vermeidendes Verfahren.Der Effizienzverlust – der so genannte Designeffekt – hängt von der Homo-genität und der Größe der einzelnen Cluster ab. Je unterschiedlicher Schulenhinsichtlich der Schulleistungen sind, desto mehr Schulen müssen beiZiehung der gleichen Anzahl von Schülern in den Schulen in die Untersu-chung einbezogen werden, um eine vorgegebene Messgenauigkeit zu errei-chen.

Die Nachteile einer Klumpenstichprobe gegenüber einer Zufallsstichprobelassen sich zumindest teilweise durch Stratifizierungen ausgleichen (vgl.Sibberns & Baumert, 2001). Hierzu muss die Grundgesamtheit in einige– gemessen am Untersuchungskriterium – möglichst homogene, größereTeilgruppen zerlegt werden, und es müssen innerhalb der definierten Grup-pen die Untersuchungsklumpen per Zufall ausgewählt werden. In diesem Fallspricht man von geschichteten oder stratifizierten Clusterstichproben. Stratasind in der erziehungswissenschaftlichen Forschung häufig Gebietseinheiten,Bildungsgänge oder Schulformen oder deren Kombinationen. Die Stratakönnen in der Stichprobe entsprechend ihrer Verteilung in der Grundge-samtheit repräsentiert sein. Man redet dann von einer proportional geschich-teten Stichprobe, die selbstgewichtend ist. Es können aber auch einzelneStrata, die von besonderem Untersuchungsinteresse sind, in der Stichprobeüberrepräsentiert werden – etwa wenn Interesse daran besteht, kleinereGebietseinheiten zu vergleichen. In diesem Fall wird disproportionalgeschichtet. Umgekehrt können Strata auch unterrepräsentiert werden, wennsie zu einem Schätzer für die Gesamtpopulation beitragen, aber nicht separatanalysiert werden sollen. In beiden Fällen müssen die dadurch entstehendenVerzerrungen bei Analysen über die gesamte Stichprobe hinweg durchentsprechende Gewichte wieder ausgeglichen werden.

Bei der Stichprobenziehung für PISA wurden in Deutschland alle Arten derStratifizierung eingesetzt. Dabei muss man berücksichtigen, dass die in deninternationalen Vergleich eingehenden Schulen nur eine Substichprobe allerim Rahmen von PISA in Deutschland getesteten Schulen darstellen. DieGröße der Gesamtstichprobe wurde durch den in Deutschland zusätzlichgeplanten intranationalen Ländervergleich bestimmt (PISA-Erweiterung).Dies führte zu einem komplizierten Stichprobenplan, der sich folgender-maßen zusammenfassend beschreiben lässt:


Bei der PISA-Stichprobe handelt es sich um eine mehrfach stratifizierteWahrscheinlichkeitsstichprobe von Schulen, in denen eine zufällig ausge-wählte Anzahl von 15-Jährigen und Neuntklässlern untersucht wurde.

Die PISA-Stichprobe wurde in folgenden Schritten gezogen:Im ersten Schritt wurde die Stichprobe (a) nach den Schulformen (Gymna-

sien, Integrierte Gesamtschulen, Schulen mit mehreren Bildungsgängen,Realschulen, Hauptschulen, beruflichen Schulen und Sonderschulen), (b)nach Ländern der Bundesrepublik stratifiziert. Sowohl Schulen öffentlicher alsauch nicht öffentlicher Trägerschaft wurden in diesem Schritt berücksichtigt.

Im zweiten Schritt wurde für die so erstellten Strata die Anzahl der zuziehenden Schulen bestimmt. Die Anzahl der zu ziehenden Schulen wurdein Strata, die aus allgemein bildenden Schulen mit mehr als 25 Schulenbestanden, auf 25 festgelegt. Strata, die durch Schulen mit mehreren Bildungs-gängen gebildet wurden, gingen mit 50 Schulen in die Stichprobenplanungein, da nur so eine ausreichend große Zahl an möglichen Besuchern dereinzelnen Bildungsgänge erreicht werden konnte. In Strata mit weniger als 25Schulen wurden jeweils zwei Drittel der Schulen in die Stichprobe aufge-nommen. Aufgrund der schwierigen Erreichbarkeit der Berufschülerinnenund Berufsschüler wurden in den Ländern, in denen 15-Jährige bereits zurBerufsschule gehen, zwei Berufsschulen pro Land gezogen. Sonderschulenwaren nur für den internationalen Vergleich vorgesehen und wurden dahernicht in jedem Land gezogen.

Im dritten Schritt wurden in den Strata auf der Basis von kumulierten, nachSchulgröße sortierten Schullisten die Schulen der gesamten PISA-Stichprobezufällig gezogen. Die Schulgröße wurde definiert durch die Anzahl der imJahre 1984 Geborenen im Schuljahr 1998/99. Wenn diese Zahlen für das


Tabelle 1.2Schulstichprobenverteilung

aller Schulen nach Land undSchulform

Baden-WürttembergBayern

BerlinBrandenburg

BremenHamburg

HessenMecklenburg-Vorpommern

NiedersachsenNordrhein-Westfalen

Rheinland-PfalzSaarlandSachsen

Sachsen-AnhaltSchleswig-Holstein

ThüringenGesamt

252525–

252525

225252516–

2525–

293

–––––

12–

501–6

2575

2–

75246

252525252525252525252514–

2525–

339

25252525252525252525252525252525

400

11

2525

82525

65

256

10–1

141

178

23–––2222–2–2222

23

7879

1007583

114102110

83100

8990

1028091

1031.479

Haupt-schule

Real-schule

Inte-grierte

Gesamt-schule

Gym-nasium

Schule mitmehrerenBildungs-

gängen

Berufs-schule

Gesamt

Schuljahr vor der Erhebung nicht vorlagen, wurden als beste Approximationdie 1983 Geborenen aus dem Schuljahr 1997/98 genommen. Standen Zahlenfür einen Geburtsjahrgang in der amtlichen Statistik nicht zur Verfügung,wurde die Anzahl Neuntklässler für die Stichprobenziehung zu Grunde gelegt.Diese Vorgehensweise ist legitim, da die Stichprobenziehungen in den Strataunabhängig voneinander vorgenommen werden und die Anteile der 15-Jähri-gen einer Schule an den 15-Jährigen in der Gesamtpopulation gut durch dieangegebenen Hilfsgrößen geschätzt werden können. Dem angewandtenVerfahren entsprechend (Zufallsstart und gleiche Intervalle) verhielt sich dieZiehungswahrscheinlichkeit einer Schule proportional zu ihrer Größe (Proba-bility Proportional to Size Sampling, PPS).

Im vierten Schritt wurden die Untersuchungseinheiten in den Schulenbestimmt. In den beruflichen Schulen wurden alle 15-Jährigen gezogen, in denIntegrierten Gesamtschulen 35 15-Jährige, in allen übrigen Schulen 28 15-Jährige. Dazu wurden alle Schüler, die zwischen dem 1. Februar 1984 unddem 31. Januar 1985 geboren waren, nach Klassenstufe alphabetisch gelistet.Die Auswahl der Schülerinnen und Schüler erfolgte wie bei den Schulen mitZufallsstart und gleichem Ziehungsintervall. So wurde gewährleistet, dass dieAnteile der 15-Jährigen an den verschiedenen Klassenstufen korrekt abgebil-det werden. Anschließend wurden aus den nicht 15-jährigen Neuntklässlernper Zufall zehn weitere Schülerinnen und Schüler gezogen.

1.6.3 Gewichtung

Die im Stichprobenplan festgelegte disproportionale Schulverteilung sowie dieMehrstufigkeit der Stichprobe machen es notwendig, die unterschiedlichenZiehungswahrscheinlichkeiten durch komplexe Gewichtungsverfahrenauszugleichen. Die Gewichtung erfolgt getrennt nach Strata und wird in jedemStratum separat in mehreren Schritten vorgenommen.

Im ersten Schritt wurden nach Schulform und Land getrennt Schulge-wichte berechnet, die sich aus der Wahrscheinlichkeit ergeben, in die PISA-Stichprobe zu gelangen, sowie einem Korrekturfaktor, der Schulausfälleberücksichtigt.

Im zweiten Schritt wurde ein Schülergewicht berechnet, das sowohl dieZiehungswahrscheinlichkeit in der Schule berücksichtigt als auch für dieBeteiligungsrate in der Schule einen schulspezifischen Korrekturfaktorenthält.

Bei Sonderschulen und Berufsschulen wurde eine Postadjustierung derGewichte vorgenommen. Das Verfahren der Gewichtung von Sonderschülernist in Abschnitt 1.6.1 beschrieben.

Eine Überprüfung der errechneten Gewichte ergab, dass die Populations-verhältnisse mithilfe der Gewichte sehr gut abgebildet werden.

Nicht als explizites Stratum im Stichprobenplan enthalten sind Gebiets-einheiten wie Städte. Um die Leistungsverteilungen von Schülern in Groß-städten dennoch korrekt abbilden zu können und damit eine hinsichtlich derZusammensetzung der Schülerschaft annähernd vergleichbare Gruppe fürSchüler aus dem Stadtstaat Bremen zu haben, wurden die Gewichte der Schü-ler aus Großstädten mit über 300.000 Einwohnern (ohne die StadtstaatenBremen, Hamburg und Berlin) dem relativen Schulbesuch in den einzelnenStädten entsprechend adjustiert. Insgesamt 1.300 15-jährige Schülerinnenund Schüler (bzw. 1.294 Neuntklässler) aus der PISA-E-Stichprobe gehen in


Städten mit über 300.000 Einwohnern zur Schule. Hierbei handelt es sich uminsgesamt 14 Städte: München, Nürnberg, Stuttgart, Bielefeld, Bochum, Dort-mund, Düsseldorf, Essen, Köln, Wuppertal, Frankfurt a.M., Dresden, Leipzigund Hannover. Bis auf die nordrhein-westfälischen Städte, von denen ledig-lich die Zahlen zum relativen Schulbesuch für das Schuljahr 1998/1999 vorla-gen, wurden in allen übrigen Städten die Zahlen des Schuljahres 1999/2000zu Grunde gelegt. Nach der ersten Postadjustierung innerhalb der Städte, diedazu führt, dass die relativen Schulbesuchszahlen jeweils korrekt reproduziertwerden, wurde für die Gesamtgruppe der Schüler aus Großstädten eine zweiteKorrektur vorgenommen, die gewährleistet, dass die Relationen der Schul-formen in Großstädten korrekt abgebildet wurden (Hauptschulen: 18,2 %,Schulen mit mehreren Bildungsgängen: 12,8 %, Realschulen: 12,9 %, Inte-grierte Gesamtschulen: 15,4 %, Gymnasien: 40,7 %). Damit besteht dieMöglichkeit, Ergebnisse für Schülerinnen und Schüler aus Großstädten überalle Länder der Bundsrepublik im Mittel darzustellen.

1.6.4 Realisierte Stichprobe

Die realisierte Stichprobe beruht auf der Schulebene auf allen am nationalenVergleich teilnehmenden Schulen. Insgesamt haben zehn der ursprünglichgezogenen Schulen nicht an der Untersuchung teilgenommen. Von diesenzehn Schulen wurde eine Schule durch eine nach den Zufallsprinzipermittelte Schule ersetzt. Bei weiteren zehn Schulen wurde kein Test durch-geführt, weil es entweder nur zwei oder weniger 15-Jährige gab oder weil dieSchule nicht mehr existierte. Für diese Schulen war die Ziehung einer Ersatz-schule nicht zulässig. Der Ausschöpfungsgrad der Stichprobe, der angibt,welcher Anteil der geplanten Stichprobe auch tatsächlich erreicht wurde, liegtsomit für die Schulen bei 99,4 Prozent.

Die Teilnahmequoten auf Schülerebene liegen insgesamt bei 84,7 Prozent;rund 15 Prozent der Schülerinnen und Schüler haben wegen Krankheit,fehlender Elterngenehmigungen oder aus sonstigen Gründen nicht an derErhebung teilgenommen. In Tabelle 1.2 ist die Untersuchungsbeteiligung inProzent der Sollzahlen nach Schulform und Land angegeben.

Es war ein erklärtes Ziel von PISA, hohe Qualitätsmaßstäbe für die Popu-lations- und Stichprobenausschöpfung einzuhalten, um seit langem bekannteSchwächen internationaler Vergleichsuntersuchungen zu vermeiden. In PISAwurde die Zielpopulation durch das Lebensalter bestimmt. PISA-E definiertemit den Schülerinnen und Schülern der 9. Klassenstufe eine zweite, schul-alterbasierte Grundgesamtheit. Die internationale, durch das Lebensalter defi-nierte Zielpopulation ist jedoch nicht mit der entsprechenden Alterskohorteidentisch, da die Zielpopulation auch gleichzeitig institutionell eingeschränktwurde: Die Grundgesamtheit bildeten Schüler einer bestimmten Alters-gruppe. Diese institutionelle Abgrenzung, die vor allem aus untersuchungs-technischen Gründen gewählt wurde, ist im Hinblick auf den beabsichtigtenVergleich unproblematisch, wenn die beschulte Altersgruppe mit der Jahr-gangsgruppe weitgehend identisch ist. Dies ist jedoch nicht notwendigerweiseder Fall.

Die meisten PISA-Teilnehmerstaaten erreichten einen Ausschöpfungsgradder Zielpopulation, der dem vorgegebenen Grenzwert entsprach. In den weni-gen Fällen, in denen Abweichungen auftraten, ergaben Nachprüfungen, dassfür die erhöhten Ausschlussraten technische Gründe verantwortlich waren,


die keine Verschiebung der Vergleichsbasis erwarten ließen. Gravierender alsgeringfügig unterschrittene Ausschöpfungsquoten ist das Problem, dass infast allen Ländern ein geringer Teil der 15-Jährigen nicht mehr in schulischenEinrichtungen angetroffen wird. Wenn dieser Anteil einen nennenswertenUmfang annimmt, handelt es sich fast immer um leistungsschwächereFrühabgänger aus den unteren Sozialschichten. Der Anteil dieser Frühab-gänger ist in einigen Staaten, die an PISA teilnahmen, erheblich, zum Beispielin Brasilien und Mexiko. In beiden Staaten werden rund 50 Prozent der 15-Jährigen nicht mehr beschult. Aber auch in einigen anderen Staaten beträgtdie Differenz zwischen Geburtskohorte und altersgleicher Schulbevölkerungmehr als 5 Prozent. Zu diesen Staaten gehören Liechtenstein (21 %), Korea(15 %), Lettland (10 %), Australien (7 %) und Österreich (5 %). In diesen Fällenist anzunehmen, dass die in PISA ermittelten Leistungswerte der Zielpopula-tion im Hinblick auf die gesamte Alterskohorte eine mehr oder weniger starkeÜberschätzung darstellen.

Eine zweite Quelle der Gefährdung der Generalisierbarkeit und damit auchder Vergleichbarkeit von Befunden stellen unzureichende Ausschöpfungs-grade der Stichproben dar, und zwar sowohl auf Schul- als auf Schülerebene.Als untere kritische Grenzen wurden international Beteiligungsraten von85 Prozent für Schulen und 80 Prozent für Schülerinnen und Schüler inner-halb von Schulen festgelegt. Diese Grenzwerte stellen pragmatische Erfah-rungsgrößen dar, die im technischen Bericht der OECD (in Druck) nähererläutert und mit einer Modellrechnung illustriert werden. EingeschränkteTeilnahmequoten stellen immer dann eine ernste Gefahr der externen Vali-dität einer Untersuchung dar, wenn die Teilnahme- bzw. Verweigerungsbe-reitschaft mit Untersuchungskriterien kovariiert. Nimmt eine in die Soll-stichprobe aufgenommene Schule an einer geplanten Untersuchung nicht

Tabelle 1.3Beteiligungsquote nach Landund Schulform (in %)


86,892,753,0

83,067,882,672,579,484,385,680,6

85,285,2

81,0

63,7

88,346,0

87,785,184,9

93,386,4

88,589,775,288,289,075,688,390,286,193,591,588,9

88,089,9

87,3

94,691,484,991,692,380,692,593,887,592,690,588,289,191,992,192,790,6

48,979,664,179,884,060,986,085,578,275,578,681,5

50,081,388,476,0

52,752,0

35,356,027,119,1

50,0

35,124,018,536,536,2

88,489,669,386,687,770,184,088,482,086,587,985,484,984,086,392,084,7

Baden-WürttembergBayernBerlinBrandenburgBremenHamburgHessenMecklenburg-VorpommernNiedersachsenNordrhein-WestfalenRheinland-PfalzSaarlandSachsenSachsen-AnhaltSchleswig-HolsteinThüringenGesamt

Haupt-schule

Real-schule

Inte-grierte

Gesamt-schule

Gym-nasium

Schule mitmehrerenBildungs-

gängen

Berufs-schule

Gesamt

teil, weil an einem festgelegten Untersuchungszeitpunkt das lange vorhergeplante Schulfest stattfindet, dann ist dies für die Validität der Untersuchungwahrscheinlich unproblematisch. Verweigert eine Schule jedoch die Teil-nahme, weil die Schulleitung nicht unbegründet mit schlechten Ergebnissenrechnet, dann ist dies eine Quelle für Stichprobenverzerrungen. Ähnliches giltauch auf Schülerebene. Fehlen Schülerinnen und Schüler am Untersu-chungstermin aufgrund einer Erkältungswelle, so darf man annehmen, dassdies die mittlere Schulleistung nicht beeinträchtigt; bleiben dagegen die unte-ren Leistungskurse zu Hause, so führt dies zu einer Stichprobenverzerrung.Das Ausmaß der Verschätzung von Populationsparametern hängt zum einenvon der Enge des Zusammenhangs von Teilnahmebereitschaft und Untersu-chungskriterium ab und zum anderen von der tatsächlich erreichtenAusschöpfungsquote. Bei einem perfekten Zusammenhang zwischen Teil-nahmebereitschaft und Leistungsergebnis verweigern immer die schwächstenSchulen oder Schüler einer Stichprobe die Teilnahme. Bei abnehmenderBeteiligungsquote werden dann Populationsmittelwerte zunehmend über-und Populationsvarianzen unterschätzt. Wenn Teilnahmebereitschaft undUntersuchungskriterium voneinander unabhängig sind, gefährden auchgeringere Teilnahmequoten die Validität einer Untersuchung nicht – auchwenn bei zurückgehenden Fallzahlen die Populationsschätzungen unpräziserwerden.

Im Rahmen der internationalen Untersuchungen haben sechs Staaten diefestgelegten Stichprobenkriterien auf Schulebene nicht erfüllt (Belgien, dieNiederlande, Neuseeland, Polen, das Vereinigte Königreich und die Vereinig-ten Staaten). Diese Staaten wurden gebeten, Evidenzen beizubringen, aufderen Grundlage das internationale PISA-Konsortium prüfen konnte, inwie-weit die unzureichenden Ausschöpfungsquoten zu Stichprobenverzerrungenführten. Sind leistungsrelevante Merkmale nicht teilnehmender Schulenbekannt und sind diese Merkmale auch gleichzeitig für die an der Untersu-chung teilnehmenden Schulen erhoben worden, dann lassen sich die Auswir-kungen der Nichtteilnahme dieser Schulen auf die Parameterschätzungennäherungsweise berechnen. Eine Überprüfung der Kontrolldaten veranlasstedas internationale Konsortium zu der Empfehlung, die Ergebnisse dieser Staa-ten – mit Ausnahme der Niederlande – im Bericht zu berücksichtigen. Für dieVereinigten Staaten wurden ferner korrigierte Gewichte berechnet, die fest-gestellte Verzerrungen ausgleichen sollten. Auf der Schülerebene haben alleTeilnehmerstaaten die vorgeschriebenen Beteiligungsquoten erreicht.

Im Fall von PISA-E ist der Ausschöpfungsgrad der Stichprobe auf Schul-ebene in allen Ländern der Bundesrepublik unproblematisch. Dies gilt für diemeisten Länder auch für die Beteiligungsraten auf Schülerebene. Nur dieStadtstaaten Berlin und Hamburg unterschritten mit Beteiligungsquotenvon 69,3 Prozent (Berlin) und 70,1 Prozent (Hamburg) die kritischen Gren-zen. Die übrigen Länder erreichten Beteiligungsquoten, die in der Mehrzahlder Fälle zwischen 84 und 90 Prozent lagen. Ein höherer Ausschöpfungsgradwurde mit 92 Prozent in Thüringen erreicht. Nahe am unteren Grenzwertliegt Niedersachsen mit 82 Prozent. Um zu prüfen, ob es Hinweise daraufgibt, dass geringere Beteiligungsquoten in Niedersachsen zu einer Über-schätzung der Leistungswerte führen könnten, wurden – getrennt für dieSchulformen – die Korrelationen zwischen Beteiligungsquote und mittlerenLeistungswerten berechnet. Negative Korrelationskoeffizienten besagen, dassmit zunehmenden Verweigerungsraten die Leistungswerte der Schulen stei-gen. Dies wären ernstzunehmende Anzeichen für eine Stichprobenverzer-


rung infolge der Nichtteilnahme leistungsschwächerer Schülerinnen undSchüler in Niedersachsen. Es wurden mit Ausnahme der IntegriertenGesamtschule keine negativen Korrelationen zwischen Teilnahmequote undLeistung gefunden.

Eine gesonderte Überprüfung möglicher Stichprobenverzerrungen wurdeim Rahmen des Vergleichs der Gymnasien in Stadtstaaten durchgeführt. Diemittleren Beteiligungsquoten an Gymnasien unterscheiden sich in den Stadt-staaten. Die höchste Beteiligung mit 92 Prozent wurde in Bremen, die nie-drigste in Hamburg mit 81 Prozent erreicht. Berlin nimmt mit 85 Prozent einemittlere Position ein. In den übrigen Ländern schwanken die Beteiligungs-quoten an Gymnasien zwischen 88 und 95 Prozent. Tabelle 1.4 geht von demabsolut unwahrscheinlichen Worst-Case Scenario eines perfekten Zusammen-hangs zwischen Beteiligungsbereitschaft und Testleistung aus. Die Tabellevermittelt einen Eindruck von der Veränderung der Leistungsmittelwerte undder Leistungsstreuungen, wenn sukzessive die schwächsten Schüler aus denStichproben ausgeschlossen werden. Unter dieser mit Sicherheit unzutref-fenden Annahme würde Bremen in der Lesekompetenz einen mittleren Leis-tungswert erreichen, der sich von dem Hamburgs nicht signifikant unter-scheidet. Realistischer ist die Annahme, dass die Leistungsstreuung derBremer im Gymnasien ein ähnliches Ausmaß haben sollte wie in den Stadt-staaten Berlin und Hamburg. Schneidet man die Bremer Leistungsverteilungam unteren Ende ab, sodass eine Standardabweichung von 72 Punktenerreicht wird, steigt der mittlere Leistungswert in Bremen auf den Wert vonHamburg. Die Korrektur würde hier also maximal 7 Punkte betragen. Einezusätzliche Prüfung der Korrelation zwischen Beteiligungsquoten einerSchule und mittlerem Leistungsergebnis ergibt für Bremen eine negativeKorrelation von r = –.44. Dieser Befund gibt Grund zur Annahme, dass inBremen eher leistungsschwächere Gymnasiasten nicht an der Untersuchungteilgenommen haben. Für Hamburg und Berlin liegen die entsprechendenKorrelationen entweder bei r = 0 (Berlin) oder r = .12 (Hamburg). Hier gibt esalso keine Hinweise auf eine selektive Beteiligung. Diese Befunde sprechen

Tabelle 1.4 Vergleich derMittelwerte und Standard-abweichungen inAbhängigkeit von derBeteiligungsrate (unter derAnnahme eines perfektenZusammenhangs zwischenTeilnahmebereitschaft undTestleistung)


576,3 (63,9)578,0 (62,2)580,9 (59,8)583,3 (58,2)

585,5 (56,8)587,9 (55,4)

590,0 (54,4)591,9 (53,5)

593,7 (52,8)

Mecklen-burg-

Vorpommern

Baden-Württem-

berg

95 Prozent94 Prozent92 Prozent90 Prozent89 Prozent88 Prozent86 Prozent85 Prozent84 Prozent82 Prozent81 Prozent80 Prozent

576,7 (57,6)579,6 (54,8)581,7 (53,5)

583,8 (52,1)586,0 (50,8)

587,9 (49,8)589,8 (48,9)

591,7 (48,0)

Großstädte

575,9 (66,8)577,6 (64,5)580,4 (62,2)

583,3 (60,3)585,2 (59,2)

588,0 (57,5)

Bremen

545,2 (77,2)548,9 (74,2)

552,0 (72,0)554,9 (70,1)

557,4 (68,8)560,1 (67,5)

562,6 (66,4)

Berlin

566,1 (72,6)568,0 (70,7)572,0 (67,2)

575,0 (65,1)

M SDM SDM SDM SDM SD

Hamburg

551,7 (71,6)554,5 (68,6)

M SD

dafür, die Ergebnisse des Gymnasialvergleichs in den drei Stadtstaaten ohneweitere Korrekturen zu berichten.

1.6.5 Unzureichende Beteiligungsraten in Berlin und Hamburg

Unter den Ländern wurde die Verabredung getroffen, dass für den intrana-tionalen Ländervergleich im Rahmen von PISA-E die internationalen Kriteriender Stichprobenausschöpfung Anwendung finden sollten. Die Gesamtbeteili-gung auf Schülerebene liegt in Hamburg und Berlin jeweils bei etwa70 Prozent der Sollstichprobe. Damit wird die kritische Grenze von 80 Prozentdeutlich unterschritten. Um zu entscheiden, ob das Unterschreiten der fest-gelegten Beteiligungsquoten tatsächlich zu einem Ausschluss aus der Bericht-erstattung führen muss, ist eine Überprüfung der Befunde auf möglicheVerzerrung vorgenommen worden. Im Unterschied zu Ausfällen auf Schul-ebene verfügt man bei der Teilnahmeverweigerung von Schülerinnen undSchülern innerhalb von Schulen schon aus Datenschutzgründen über keineindividuellen Merkmale der Nichtteilnehmer. Rückschlüsse können nur annä-herungsweise unter Nutzung der Schuldaten gezogen werden.

In Hamburg wurde zur Analyse einer möglichen Stichprobenverzerrungein Abgleich auf Schulebene mit Leistungsdaten der 9. Jahrgangsstufe derUntersuchung zu den Lernausgangslagen (LAU) vorgenommen (Lehmannu.a., 2002). Die Überprüfung ergab folgendes Resultat: • Ein Abgleich mit den LAU-Daten vom Anfang des 9. Schuljahres zeigt, dass

die realisierte PISA-Stichprobe in Hamburg hinsichtlich der Hintergrund-merkmale der Schülerinnen und Schüler nicht systematisch verzerrt ist.

• Der Abgleich weist auf gravierende Verschiebungen der mittleren Leis-tungswerte der Schulformen gegeneinander hin. Dabei sind Gymnasienund Realschulen, betrachtet man sie allein, unauffällig. Diese Verschiebun-gen sind so groß, dass sie zu nicht tolerablen Verschätzungen der Vertei-lungsparameter führen. Damit ist eine Darstellung der für den detailliertenLänderbericht vorgesehenen Leistungsverteilungen der Schulformen ausge-schlossen.

• Die Beteiligungsquoten schwanken innerhalb der Schulformen von Schulezu Schule erheblich. Die Spannweite liegt zwischen 9 und 100 Prozent,wobei die Mehrzahl der Schulen Beteiligungsraten zwischen 50 und90 Prozent erreicht hat. Dieser Befund weist darauf hin, dass das un-glückliche Zusammentreffen von Abschlussprüfungen und PISA-Haupt-untersuchung in Hamburg von Schule zu Schule unterschiedlich erfolgreichbewältigt wurde.

• Ferner wurden Schüler derselben Schulform, wo dies quantitativ möglich ist,nach Beteiligungsquoten in drei Gruppen eingeordnet: Gruppe 1: Schulenmit extrem geringer Beteiligungsquote, bei denen die Vermutung systema-tischer Verweigerung nicht ausgeschlossen werden kann; Gruppe 2: Schu-len mit mittleren Beteiligungsquoten, die unterhalb der kritischen Schwelleliegen, und Gruppe 3: Schulen, die die kritische Beteiligungsquote über-schreiten.

Die Leistungsergebnisse unterscheiden sich in nennenswerter Weise. Schulender Gruppe 1 erreichen die schwächsten Leistungen, Schulen der Gruppe 2 diebesten und Schulen der Gruppe 3 belegen einen Mittelplatz. SystematischeVerweigerung geht möglicherweise mit einem niedrigen Leistungsniveau derSchule einher. Ansonsten gilt verstärkt die zunächst nahe liegende Vermutung,dass eher schwächere Schüler sich nicht an der Untersuchung beteiligen.


In Berlin beträgt die Ausschöpfungsquote ebenfalls rund 70 Prozent. Inden Hauptschulen liegt die Quote bei 53 und in den Integrierten Gesamt-schulen bei 64 Prozent. In den Realschulen wurde eine Beteiligungsrate von75 Prozent erreicht. Eine Ausnahme macht das Gymnasium mit einerAusschöpfungsquote von 85 Prozent. Damit ist eine unverzerrte Schätzungvon Kennwerten der Verteilung der gesamten Alterskohorte der 15-Jährigenoder Neuntklässler vermutlich nicht möglich. Darüber hinaus gibt esHinweise, dass die geringen Beteiligungsquoten tatsächlich zu einer Über-schätzung der Gesamtergebnisse führen würden:• Vergleicht man die Leistungen der Länder auf der Basis der Schülerleistun-

gen in einer Schulform mit akzeptablen Beteiligungsquoten – dies ist für dasGymnasium der Fall –, dann ergibt sich eine vergleichbare Rangfolge wiebeim Vergleich der mittleren Länderleistungen, die auf der Basis der Schü-ler aller Schulformen berechnet wurden. Die relative Position Berlins imLändervergleich unterscheidet sich jedoch erheblich in Abhängigkeit davon,ob die wahrscheinlich verzerrte realisierte Gesamtstichprobe oder aber diepraktisch unverzerrte Gymnasialstichprobe herangezogen wird. Berlinerreicht also im Gymnasialvergleich eine deutlich schlechtere Position als imGesamtvergleich. In den Ländern mit befriedigenden Ausschöpfungsquotenist dies nicht der Fall.

• In Berlin lässt sich innerhalb der Schulformen mit geringer Beteiligung –also den Hauptschulen und Integrierten Gesamtschulen – ein negativerZusammenhang zwischen Beteiligungsbereitschaft und der mittleren Schul-leistung einer Schule nachweisen. Je höher die Beteiligungsbereitschaft vonSchülern einer Schule ist, desto niedriger fällt die mittlere Leistung dereinzelnen Schule aus.

Aufgrund dieser Situation werden die Ergebnisse von Berlin und Hamburg,sofern die Gesamtgruppe der 15-Jährigen oder der Neuntklässler zu Grundeliegt, nicht berichtet. Da die Beteiligungsquote in Gymnasien auch in Berlinund Hamburg im akzeptablen Bereich liegt, können auch für die beiden Stadt-staaten zuverlässige Aussagen über die Gruppe der Gymnasiastinnen undGymnasiasten berichtet werden.

1.6.6 Durchführung der Erhebung

Die Verantwortung für die Organisation der PISA-Erhebung in den Ländernlag bei den Ländern selbst. Hierzu wurde in jedem Land ein PISA-Beauftrag-ter oder eine Beauftragte und ein PISA-Koordinator oder eine Koordinatorinbenannt. In enger Zusammenarbeit mit dem IEA Data Processing Center inHamburg (DPC) und mit dem deutschen PISA-Konsortium erfolgte diePlanung und Organisation der Untersuchung. Die Projektkoordinatoren derLänder wurden in mehreren Informationsveranstaltungen über die Ziele derStudie informiert und intensiv auf ihre Aufgaben vorbereitet. Zu ihren Aufga-ben gehörte, die Testleiter zu rekrutieren und zu betreuen, die Ziehung derSchülerstichproben vorzubereiten und anhand eines bereitgestellten Compu-terprogramms durchzuführen, die Testtermine zu koordinieren und die Schu-len zu betreuen. Alle Aufgaben der Projektkoordinatoren waren in einemManual detailliert beschrieben.

Nach der Stichprobenziehung wurden die ausgewählten Schulen von denzuständigen Ministerien angeschrieben und um ihre Mitarbeit gebeten. DieSchulleitungen erhielten weiterhin ein Schreiben des PISA-Konsortiums, in


dem die Ziele und Inhalte der Studie sowie der Ablauf der Erhebung darge-legt waren. Darüber hinaus hatte das Konsortium den Ländern angeboten, aufVeranstaltungen für die Schulleitungen der ausgewählten Schulen teilzuneh-men und dort ausführlich über die Studie zu informieren. Fast alle Ländermachten von diesem Angebot Gebrauch.

Die Organisation der Durchführung der Erhebung wurde vom IEA DataProcessing Center (DPC) in Hamburg übernommen, das in Absprache mit derProjektleitung des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung die interna-tionalen Vorgaben umsetzte. Die Betreuung der 220 Schulen der internatio-nalen Stichprobe, die auch Teil der PISA-E-Stichprobe sind, lag ausschließlichin Händen des DPC, während im Falle der 1.259 Schulen der PISA-Erweite-rung die Projektkoordinatoren der Länder diese Aufgabe übernahmen.

Für die Organisation der Testdurchführung in den Schulen waren imWesentlichen vier Gruppen von Personen verantwortlich: (1) die Mitarbeiter-innen und Mitarbeiter des DPC, (2) die Projektkoordinatoren und PISA-Beauf-tragen der Länder, (3) die Testleiterinnen und Testleiter sowie (4) die von denSchulleitungen benannten Schulkoordinatorinnen und -koordinatoren in deneinzelnen Schulen. Die Rollen und Aufgaben dieser Personen waren durchHandreichungen genau definiert, die zum Teil international vorgegebenwaren.

Die Auswahl der Testleiterinnen und Testleiter oblag den Ländern. In derRegel wurden Studierende in höheren Semestern eines Lehramtsstudiumsoder den Fächern Psychologie bzw. Erziehungswissenschaft als Testleitereingestellt. Sie wurden von den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des DPCin einer halbtägigen Sitzung mit den Verfahren vertraut gemacht undgeschult. In Absprache mit den Schulkoordinatoren und dem DPC verein-barten sie mit den Schulen, für die sie jeweils zuständig waren, Testtermineund trafen die notwendigen Vorbereitungen.

Die Tests für die Hauptuntersuchung fanden im Zeitraum Mai bis Juni2000 jeweils an zwei Testtagen statt. Die Erhebungen dauerten jeweils etwasüber drei Stunden. In Sonderschulen wurde eine verkürzte, einstündigeVersion des internationalen Tests eingesetzt, und auch der Schülerfragebogenwurde dort stark reduziert. Auf den zweiten Testtag wurde in Sonderschulenverzichtet.

Die Erhebung wurde von den Testleiterinnen und Testleitern im Beiseinder Schulkoordinatorin bzw. des Schulkoordinators oder einer anderen Lehr-kraft der Schule durchgeführt. Um die Vergleichbarkeit der Durchführungs-bedingungen zu gewährleisten, folgten die Testleiterinnen und Testleiterdabei einem detaillierten Ablaufplan und lasen die Instruktionen aus einemSkript vor.

Am Ende des ersten Testtages erhielten die Schülerinnen und Schülereinen Brief an ihre Eltern, in dem diese gebeten wurden, den beigelegtenElternfragebogen auszufüllen und ihren Kindern am nächsten Tag in einemversiegelten Umschlag wieder mitzugeben. Die Umschläge wurden von denTestleiterinnen und Testleitern eingesammelt und zusammen mit dem Test-material an das DPC zurückgeschickt. Auch die Schulleiterfragebogen, dieetwa zwei Wochen vor dem Testtermin direkt an die Schulen geschickt wordenwaren, gingen auf diese Weise zurück an das DPC.


1.6.7 Testsicherheit und Datenschutz

In einer internationalen Studie wie PISA ist es von größter Bedeutung, dassdie Sicherheit der Tests gewährleistet bleibt. Daher wurden umfassendeVorsichtsmaßnahmen getroffen, um sicherzustellen, dass keine der Aufgabenvorab bekannt wird. So wurde beispielsweise international vereinbart, dassjede Person, die Einsicht in das PISA-Material erhält, sich schriftlich verpflich-tete, dieses vertraulich zu behandeln. Während der Testphase wurde die benö-tigte Anzahl von Testheften und Fragebogen kurz vor der Durchführung derErhebung in einer Schule vom DPC direkt an die zuständige Testleiterin bzw.den zuständigen Testleiter geschickt. Diese Person öffnete das Paket dann imBeisein des Schulkoordinators kurz vor Beginn der Testsitzung und beide quit-tierten mit ihrer Unterschrift, dass die angegebene Anzahl der Instrumenteim Paket enthalten war. Nach Beendigung der Testsitzung wurde die Voll-ständigkeit des Materials wiederum schriftlich bestätigt und das Paket versie-gelt.

Die Verfahren der Datenerhebung und Datenverarbeitung wurden in engerZusammenarbeit mit den Datenschutzbeauftragten der Länder den gesetz-lichen Vorgaben entsprechend gestaltet. So wurden verschiedene Maßnah-men getroffen, um die Anonymität der erhobenen Informationen zu gewähr-leisten. Die Tests und Fragebogen wurden mit Ordnungsnummern versehen,die dazu dienten, alle zu einer Person gehörenden Informationen zusammen-zuführen. Diese Ordnungsnummern wurden ausschließlich kurz vor Beginneiner Testsitzung mit den Namen der teilnehmenden Schülerinnen und Schü-ler zusammengebracht, um zu gewährleisten, dass die Instrumente richtigverteilt werden. Die Namensliste hat jedoch zu keinem Zeitpunkt die Schuleverlassen und wurde spätestens eine Woche nach der letzten Testsitzungvernichtet. Nach Übertragung der Angaben auf Datenträger wurden dieOrdnungsnummern schließlich durch Zufallszahlen ersetzt. Es ist also nichtmöglich, die erhobenen Daten einzelnen Personen zuzuordnen.

Die Schülerinnen und Schüler sowie ihre Eltern wurden ausführlich überdie Ziele der Studie sowie über die Inhalte der Befragung und die Erhe-bungsverfahren informiert. Die Teilnahme war ihnen freigestellt, und dieSchülerinnen und Schüler wurden nur dann zum Test zugelassen, wenn fürsie eine schriftliche Einwilligungserklärung der Eltern vorlag.

1.6.8 Skalierung der Leistungstests in PISA

Wie bereits in der Dritten Internationalen Mathematik- und Naturwissen-schaftsstudie (TIMSS) der IEA basieren die in PISA verwendeten Modelle zurBestimmung individueller Leistungswerte auf der so genannten Item-Response-Theorie (IRT) (vgl. Fischer & Molenaar, 1995; Rost, 1996). Im Deut-schen spricht man üblicherweise von der probabilistischen Testtheorie, derenbekannteste Version das Rasch-Modell (Rasch, 1960) ist. Ein Vorzug der IRT-Modelle gegenüber der Klassischen Testtheorie (Lord & Novick, 1968) liegtdarin, dass sich Personen, auch wenn sie unterschiedliche Aufgaben bearbei-tet haben, in ihren Leistungen auf einer gemeinsamen Skala abbilden lassen.Diese Eigenschaft ist für PISA von entscheidender Bedeutung, da das Test-konzept des Multi-Matrix Sampling vorsieht, einzelnen Schülerinnen undSchülern nur relativ wenige Testaufgaben vorzugeben, gleichzeitig jedoch


durch mehrere Testversionen Stoffgebiete breit abzudecken (siehe auchAdams, Wu & Macaskill, 1997; Baumert u.a., 2001; OECD, in Druck).

In PISA wurde die internationale Skalierung der Leistungstests auf derBasis einer Stichprobe von 13.500 Schülerinnen und Schülern vorgenommen.Hierzu wurden aus jedem OECD-Teilnehmerstaat – ausgenommen Luxem-burg – stratifizierte Zufallsstichproben von jeweils 500 Personen gezogen. Ineinem ersten Schritt wurden anhand eindimensionaler Rasch-Modelle Item-kennwerte für jeden Leistungsbereich (Lesen, Mathematik und Naturwissen-schaften) berechnet. Diese Itemparameter wurden dann in einem zweitenSchritt zur Berechnung von Personenparametern für alle untersuchten Schü-lerinnen und Schüler in den teilnehmenden Staaten verwendet. Bei der Skalie-rung der Leistungsdaten der deutschen Länderstichprobe (PISA-E) wurde aufdieses Verfahren zurückgegriffen, indem bei der Berechnung von Personen-messwerten für jedes Land der Bundesrepublik die international ermitteltenItemparameter verwendet wurden, sodass auch hier die internationale Metrikmit einem Mittelwert von 500 und einer Standardabweichung von 100 zuGrunde liegt. Bei der Skalierung der nationalen Ergänzungstests wurden dieItemparameter anhand der PISA-O-Stichprobe ermittelt. Ergebnisse aus dendeutschen Ergänzungstests wurden zum Teil bereits berichtet (Baumert u.a.,2001). Der Mittelwert wurde hier auf 100 (SD = 30) festgelegt. Leistungs-kennwerte, die sowohl aus internationalen als auch aus nationalen Itemsbestehen (z.B. für die naturwissenschaftlichen Fächer), wurden durch Veran-kerung mit den internationalen Itemparametern auf die internationale Metrik(mit einem Mittelwert von 500 und einer Standardabweichung von 100 für dieteilnehmenden OECD-Staaten) gebracht.

Wie in TIMSS basieren die individuellen Leistungswerte der Schülerinnenund Schüler nicht auf den herkömmlichen Personenparametern des Rasch-Modells, da diese bei unvollständigen Datenmatrizen, wie sie in PISA vorlie-gen, zwar zu erwartungstreuen Schätzungen der Populationsmittelwerte,nicht jedoch zu korrekten Schätzungen der Populationsvarianzen führen. Umdennoch zu erwartungstreuen Schätzungen sowohl von Populationsmittel-werten als auch von Populationsvarianzen zu gelangen, wurde in PISA die ausder TIMS-Studie bekannte Plausible Value-Technik verwendet (Mislevy u.a.,1992). Vereinfacht ausgedrückt tragen multiple Imputationen (PlausibleValues) dem Sachverhalt Rechnung, dass jede Schülerin und jeder Schüler nureine begrenzte Zahl von Aufgaben bearbeitet hat und die Schätzungen derPersonenparameter daher mit Unsicherheit behaftet sind. Für jeden Schülerwird daher eine individuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung des Fähigkeitspa-rameters bestimmt, aus der man dann per Zufall unendlich viele Werte (mitZurücklegen) ziehen kann. Um diese Verteilungen für weitere statistischeAnalysen nutzbar zu machen, werden üblicherweise fünf Zufallsziehungen jePerson berichtet (zu den Details siehe Adams, Wu & Macaskill, 1997; sieheauch OECD, in Druck). Je mehr Information über einen Schüler zur Verfü-gung steht, desto kleiner werden die individuellen Wahrscheinlichkeitsvertei-lungen und desto geringer streuen die Plausible Values: Der Messfehler verrin-gert sich. Aus diesem Grund werden zur Bestimmung von Personenwertennicht nur die bearbeiteten Testaufgaben je Leistungsbereich herangezogen,sondern es wird zusätzlich die Kovarianz der anderen Leistungsbereichegenutzt. In einem mehrdimensionalen Rasch-Modell werden Personenwertefür Lesen, Mathematik und Naturwissenschaften simultan geschätzt. Darüberhinaus werden Hintergrundvariablen aus Fragebögen als zusätzliche Infor-mationen über die Schüler genutzt, um die Messgenauigkeiten weiter zu


erhöhen. Durch die deutschen Ergänzungstests und die zusätzlichen Frage-bögen war es möglich, das internationale Hintergrundmodell zu erweiternund die Messgenauigkeit damit weiter zu erhöhen.

Die fünf Plausible Values, die in PISA für jede Person gezogen wurden, stel-len nicht die besten Schätzer des individuellen Fähigkeitsparameters dar unddürfen nicht als Messwert für einzelne Personen verwendet werden. Jedocherlauben sie auf der Ebene von Gruppenvergleichen sowohl eine erwartungs-treue Schätzung von Gruppenmittelwerten als auch von Gruppenvarianzen.Berechnet man Korrelationen anhand von Plausible Values, erhält man sogenannte latente Korrelationen, die nicht durch individuelle Messfehlerverzerrt sind.

Grundsätzlich werden bei allen deskriptiven Analysen alle fünf PlausibleValues berücksichtigt und die fünf Ergebnisse hinterher gemittelt. Bei multi-variaten Zusammenhangsanalysen hingegen wird das Ergebnis des erstenPlausible Value mitgeteilt. Die Verwendung eines einzelnen an Stelle vonfünf Plausible Values ist weniger gegen zufällige Schwankungen abgesichert,ist aber vertretbar, wenn die Gruppen, über die berichtet wird, hinreichendgroß sind.

1.6.9 Stichprobenfehler, Designeffekte und effektive Stichprobengrößen

Die Schätzung von Populationskennwerten auf der Basis von Stichproben istimmer fehlerbehaftet. Die Größe des Schätzfehlers – die Variabilität der Para-meterschätzung – hängt von der Variabilität des jeweiligen Merkmals in derPopulation und der Größe der Stichprobe ab. Da man die Variabilität einesMerkmals in der Grundgesamtheit in der Regel nicht kennt, schätzt man sieaufgrund der Variabilität des Merkmals in der Stichprobe. So wird üblicher-weise die Varianz der Schätzung eines Populationsmittelwerts als Verhältnisder Varianz des Merkmals in der Stichprobe zur Stichprobengröße bestimmt.Die Quadratwurzel aus diesem Wert wird als Standardfehler der Schätzungdes Populationskennwerts bezeichnet (SE).

Die übliche Berechnung des Standardfehlers setzt jedoch eine einfacheZufallsstichprobe mit voneinander unabhängigen Beobachtungen voraus. Beimehrstufigen Klumpenstichproben ist das nicht der Fall. Die Berechnung desStandardfehlers auf die genannte Art führt in der Regel zu einer Unterschät-zung des Stichprobenfehlers. Das Ausmaß der Unterschätzung hängt von derHomogenität der Cluster – der Intraklassenkorrelation – und der Clustergrößeab. In PISA-E wird zur Berechnung der Standardfehler, wie auch in PISA,TIMSS und anderen vergleichbaren Studien, ein empirisches Verfahrenverwendet, das ohne die Annahme einfacher Zufallsstichproben auskommtund das komplexe Stichprobendesign berücksichtigt. Die so genanntenJackknife-Methoden (Wolter, 1985) basieren auf dem Grundgedanken, dieVariabilität der Schätzung von Populationskennwerten durch das wiederholteSchätzen dieser Kennziffern aus Substichproben zu bestimmen. Dies führt zukonservativen Schätzungen, da die Anzahl der Freiheitsgrade reduziert wird.Das Verfahren wird als Wiederholung (im Englischen replication) bezeichnet,es geht zurück auf Wolter (1985); eine aktuellere Übersicht geben Rust undRao (1996). In den Analysen der PISA-Studie wird die Software WESVAR(WESTAT, 2000) verwendet und die so genannte Balanced Repeated Replica-tion (BRR) in der Variante von Fay (1989) mit einem Durchmischungsfaktorvon 0.5 verwendet (siehe auch Judkins, 1990; OECD, in Druck).


Bei der Darstellung der Ergebnisse im vorliegenden Bericht wird als Maßder Zuverlässigkeit der Schätzungen immer auch der Standardfehler darge-stellt. Häufig werden Konfidenzintervalle so angegeben, dass sich ein Mittel-wert zu 95 Prozent Wahrscheinlichkeit innerhalb des Intervalls befindet.Daher rühren Konfidenzintervalle der Größe ± 1.96 Standardfehler um einenMittelwert. Näherungsweise gilt, dass der wahre Populationskennwert miteiner etwa 5-prozentigen Irrtumswahrscheinlichkeit im Intervall von ± 2 Stan-dardfehlern liegt. Um also in einem ersten Zugriff abzuschätzen, ob sich zumBeispiel berichtete Mittelwerte überzufällig voneinander unterscheiden,empfiehlt sich die Inspektion der Standardfehler als erster Schritt.

Komplexe Stichproben, wie sie in PISA gezogen wurden, führen in derRegel zu größeren Stichprobenfehlern als einfache Zufallsstichproben dersel-ben Größe. Diese Stichproben sind also weniger effektiv; die verfügbare Test-power zur Prüfung von Unterschiedshypothesen ist dementsprechend herab-gesetzt. Als Maß der Reduktion der Stichprobeneffizienz gegenüber einereinfachen Zufallsstichprobe gilt der so genannte Designeffekt (DEFF), der alsVerhältnis der unter Berücksichtigung der Schachtelung bestimmten Varianzder Schätzung von Populationskennwerten zu der unter der Annahme einfa-cher Zufallsstichproben berechneten Varianz zu bestimmen ist (Kish, 1995).Mithilfe des Designeffekts lässt sich die so genannte effektive Stichproben-größe bestimmen, die den Stichprobenumfang bezeichnet, der bei einer einfa-chen Zufallsstichprobe zu gleich präzisen Schätzungen führt. In der PISA-Erweiterung ist der Designeffekt der Länderstichproben im Mittel mitGrößenordnungen von 5.1 (Leseverständnis), 2.6 (mathematische Kompe-tenz) und 3.0 (naturwissenschaftliche Kompetenz) zu veranschlagen. Im Falleder mathematischen Kompetenz würde man demnach bei einer durch-schnittlichen Stichprobengröße von 2.113 15-Jährigen pro Land mit einerZufallsstichprobe von etwa N = 813 15-Jährigen zu ähnlich präzisen Schät-zungen kommen.

In diesem Bericht werden bei Signifikanztests grundsätzlich die durch dieReplikationstechnik geschätzten Standardfehler zu Grunde gelegt. Dieseskonservative Verfahren wird bei allen Aussagen, die hohe deskriptive Bedeu-tung haben und entsprechend belastbar sein müssen, ausschließlich benutzt.Alle Vergleiche von Gebietseinheiten oder organisationsstrukturellen Merk-malen werden inferenzstatistisch auf der Basis der Replikationstechnik abge-sichert. Bei multivariaten Zusammenhangsanalysen, bei denen nicht Mittel-werte, sondern Konfigurationen interessieren, ist dieses Verfahren nicht ohneweiteres anwendbar, mit unvertretbar großem Aufwand verbunden oderdurch die Reduktion von Freiheitsgraden extrem konservativ, sodass die Wahr-scheinlichkeit der Entdeckung von Zusammenhängen stark verringert wird.Bei multivariaten Analysen berichten wir deshalb die üblichen Prüfstatistiken,die Unabhängigkeit der Stichprobenelemente voraussetzen. In diesen Fällenwird der alpha-Fehler systematisch unterschätzt. Bei den meisten multivaria-ten Analysen ist dieses Vorgehen jedoch unproblematisch, da die Befundeauch auf der Basis der effektiven Stichprobengröße zufallskritisch abgesi-chert werden können.

1.6.10 Adjustierte Mittelwerte

Im Zuge der Berichterstattung über die Länderleistungen werden auch adjus-tierte Mittelwerte berichtet. Die kovarianzanalytische Adjustierung der Mittel-


werte dient dazu, den Unterschieden in der Zusammensetzung der Bevölke-rung in und zwischen den Ländern Rechnung zu tragen. Das Verfahren zurBestimmung der adjustierten (korrigierten) Werte stammt aus der experi-mentellen Forschung und dient dazu, Merkmale, in denen sich experimentelleGruppen ungeplant oder nicht voraussehbar unterscheiden, konstant zuhalten. Die Adjustierung der Mittelwerte wurde anhand einer Auswahl vonSchülermerkmalen zum Sozialstatus und zum sozialen und kulturellen Kapi-tal (vgl. Baumert & Schümer, 2001a) vorgenommen. Die Korrektur erfolgte aufder individuellen Ebene. Hierzu wurde die Formel der kovarianzanalytischenMittelwertskorrektur (vgl. Pedhazur, 1997) auf individuelle Werte übertragen.Die Korrektur wurde für jedes Land gesondert vorgenommen, wobei jeweilsdie Regressionsgewichte der Kovariaten der interessierenden Subgruppen(z.B. Schüler mit in Deutschland geborenen Eltern) und die Abweichung derindividuellen Werte vom Gesamtmittelwert der Kovariate für die Bundesre-publik verwendet wurden. Insgesamt wurden drei Kovariaten zum Sozialsta-tus und zum kulturellen und sozialen Kapitel verwendet. Die Korrekturenführen dazu, dass in Ländern, in denen die mittlere Ausprägung der Kovari-ate niedrig ist, die Mittelwerte nach oben und in Ländern mit hohen Ausprä-gungen der Kovariate nach unten korrigiert werden. Die adjustierten Mittel-werte geben dann den landesspezifischen Mittelwert an, der sich ergebenwürde, wenn zwischen den Ländern keine Unterschiede in der Sozialstruktursowie im kulturellen und sozialen Kapital bestünden und die Schüler stattdessen alle aus Familien der mittleren Sozialschicht stammen würden.

1.7 PISA-E: Ein kooperatives Unternehmen

Wie PISA ist auch PISA-E ein kooperatives Unternehmen, das nur als Teil derinternationalen Kooperation denkbar ist. Auch PISA-E hat die wissenschaftli-che Expertise aus allen Teilnehmerstaaten genutzt und insbesondere von derHilfe des internationalen Konsortiums, das unter der Federführung desAustralian Council for Educational Research (ACER) arbeitet, profitiert. Das deutsche Konsortium wurde auch vom Sekretariat der OECD in Paris unterstützt.

In Deutschland wurde PISA-E von der Kultusministerkonferenz in Auftraggegeben. Verantwortlich für die Durchführung der Studie ist ein nationalesKonsortium unter der Federführung des Max-Planck-Instituts für Bildungs-forschung (MPIB) in Berlin. Dem Konsortium gehören die folgenden Wissen-schaftler an:Jürgen Baumert, Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, BerlinHelmut Heid, Universität Regensburg (assoziiertes Mitglied)Eckhard Klieme, Deutsches Institut für Internationale PädagogischeForschung (DIPF), Frankfurt a.M.Michael Neubrand, Universität FlensburgManfred Prenzel, Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften(IPN) an der Universität KielUlrich Schiefele, Universität BielefeldWolfgang Schneider, Universität WürzburgKlaus-Jürgen Tillmann, Universität BielefeldManfred Weiß, Deutsches Institut für Internationale Pädagogische Forschung(DIPF), Frankfurt a.M.


Für die Koordination von PISA-E am Max-Planck-Institut für Bildungsfor-schung sind Cordula Artelt, Gundel Schümer und Petra Stanat verantwortlich.Die Organisation der Datenerhebung sowie Datenverarbeitung hat das DataProcessing Center der International Association for the Evaluation of EducationalAchievement (IEA-DPC) unter der Leitung von Heiko Sibberns übernommen.

Die Verantwortung für die Organisation der PISA-Erhebung in den Ländernlag bei den Ländern selbst. In jedem Land wurden eine PISA-Beauftragte oderein PISA-Beauftragter sowie eine PISA-Koordinatorin oder ein PISA-Koordi-nator benannt. Planung und Durchführung der Untersuchung erfolgten dannin enger Zusammenarbeit mit dem IEA Data Processing Center in Hamburgund dem deutschen PISA-Konsortium. Folgende Personen waren in denLändern für die Durchführung von PISA-E verantwortlich:Klaus Happold, Franz Rapf (Baden-Württemberg)Helga Hinke, Fritz Bedall (Bayern)Christian Ernst, Volker Hagemeister (Berlin)Imma Hillerich, Hans-Jürgen Kuhn (Brandenburg)Jochen Schweitzer, Karl-Heinz Arnold, Dietmar Kirchhoff (Bremen)Ulrich Vieluf, Jan Poerschke (Hamburg)Gabriele Vogt, Ulrich Steffens (Hessen)Luise Dumrese, Uwe Feiste (Mecklenburg-Vorpommern)Vera Reineke, Ulrich Kirschner (Niedersachsen)Gerd Möller, Rainer Opitz (Nordrhein-Westfalen)Michael Emrich (Rheinland-Pfalz)Lothar Wolf, Peter Geckeis (Saarland)Wilfried Kühner, Christine Seidel, Hannelore Rahle (Sachsen)Helge Sandner, Frank Kirchner (Sachsen-Anhalt)Bernhard Brackhahn, Ortwin Brüggemann (Schleswig-Holstein)Rupert Deppe, Roberto Napierski (Thüringen)

Dem PISA-Team am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung gehören an: Cordula Artelt, Jürgen Baumert, Anke Demmrich, Andrea Derichs, SusannahGoss, Dagmar Heine-Beyer, Heide Hempel, Nele Julius-McElvany, MargaretaKöhler, Mareike Kunter, Gundel Schümer, Petra Stanat, Rainer Watermann,Joachim Wirth und Christina Zimmermann.

Für PISA sind im DPC Hamburg zuständig:Falk Brese, Svenja Bundt, Jens Gomolka, Steffen Knoll und Heiko Sibberns.

Die Skalierung der Testdaten aus PISA-E wurde von Claus H. Carstensen(Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften, IPN, an derUniversität Kiel) und Cordula Artelt (Max-Planck-Institut für Bildungsfor-schung, MPIB, Berlin) durchgeführt.

An der Vorbereitung, Durchführung und Auswertung waren auch studenti-sche und technische Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen beteiligt, denen für ihreengagierte Arbeit ausdrücklich gedankt sei:Martin Becker, Michael Becker, Barbara Diffendaffer, Jens Fleischer, CarolinGuzmán, Adam Hahn, Katja Karrer, Cathrin Lehmann, Henriette Paschen,Michael Schneider, Martina Schröter und Simone Steinberg.Die termingerechte Herstellung dieses Buches wäre ohne die engagierteUnterstützung durch die Mitarbeiterinnen des Zentralen Sekretariats des


Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung, Berlin, nicht möglich gewesen.Auch ihnen sei ausdrücklich gedankt: Doris Gampig, Dagmar Gülow, Madeline Hoyt und Erna Schiwietz.

Analog zur internationalen Organisation wurden auch in Deutschland zueinzelnen Untersuchungskomponenten nationale Expertengruppen gebildet,die für die Entwicklung der Rahmenkonzeptionen und Erhebungsverfahrenverantwortlich sind. Darüber hinaus kooperieren sie auch mit den entspre-chenden internationalen Expertengruppen. Die nationalen Expertengruppensetzen sich wie folgt zusammen:

Ulrich Schiefele (Sprecher, Mitglied des Konsortiums), Universität BielefeldWolfgang Schneider (Mitglied des Konsortiums), Universität WürzburgBettina Hurrelmann, Universität zu Köln

Michael Neubrand (Sprecher, Mitglied des Konsortiums), UniversitätFlensburgRolf Biehler, Universität-Gesamthochschule KasselWerner Blum, Universität-Gesamthochschule KasselElmar Cohors-Fresenborg, Universität Osnabrück Lothar Flade, Kultusministerium des Landes Sachsen-Anhalt, MagdeburgNorbert Knoche, Universität EssenDetlef Lind, Universität WuppertalWolfgang Löding, Institut für Lehrerfortbildung, HamburgGerd Möller, Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft undForschung des Landes Nordrhein-Westfalen, DüsseldorfAlexander Wynands, Universität Bonn

Manfred Prenzel (Sprecher, Mitglied des Konsortiums), Leibniz-Institut fürdie Pädagogik der Naturwissenschaften (IPN) an der Universität KielHorst Bayrhuber, Didaktik der Biologie, IPN KielGötz Bieber, Pädagogisches Landesinstitut Brandenburg, LudwigsfeldeReinhard Demuth, Didaktik der Chemie, IPN KielReinders Duit, Didaktik der Physik, IPN KielManfred Euler, Didaktik der Physik, IPN KielHans E. Fischer, Didaktik der Physik, Universität DortmundChrista Herwig, Thüringer Institut für Lehrerfortbildung, Bad BerkaLore Hoffmann, Erziehungswissenschaft, IPN KielRainer Klee, Didaktik der Biologie, Universität GießenWolfgang Koch, Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaftund Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen, DüsseldorfManfred Lehrke, Erziehungswissenschaft, IPN KielJürgen Mayer, Didaktik der Biologie, Universität GießenPeter Nentwig, Didaktik der Chemie, IPN KielKurt Riquarts, Erziehungswissenschaft, IPN KielJürgen Rost, Methodenlehre, IPN KielElke Sumfleth, Didaktik der Chemie, Universität-Gesamthochschule Essen

Eckhard Klieme (Sprecher, Mitglied des Konsortiums), Deutsches Institut fürInternationale Pädagogische Forschung (DIPF), Frankfurt a.M.Peter Frensch, Humboldt-Universität zu BerlinJoachim Funke, Universität Heidelberg

Leseverständnis

Mathematik

Naturwissenschaften

Problemlösen


Detlev Leutner, Universität-Gesamthochschule EssenPeter Reimann, Universität Heidelberg

Klaus-Jürgen Tillmann (Sprecher, Mitglied des Konsortiums), UniversitätBielefeldHeinz Günter Holtappels, Universität DortmundFranz Huber, Staatsinstitut für Schulpädagogik und Bildungsforschung,MünchenHans-Jürgen Lambrich, Pädagogisches Landesinstitut Brandenburg, Ludwigs-feldeUlrich Meier, Universität BielefeldGerd Orth, Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft undForschung des Landes Nordrhein-Westfalen, DüsseldorfGundel Schümer, Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, BerlinUlrich Steffens, Hessisches Landesinstitut für Pädagogik, WiesbadenBrigitte Steinert, Deutsches Institut für Internationale PädagogischeForschung (DIPF), Frankfurt a.M.Horst Weishaupt, Pädagogische Hochschule ErfurtManfred Weiß (Mitglied des Konsortiums), Deutsches Institut für Internatio-nale Pädagogische Forschung (DIPF), Frankfurt a.M.

Das nationale PISA-Konsortium arbeitete in enger Abstimmung mit derAmtschefskommission „Qualitätssicherung“ der Kultusministerkonferenz.Die Kommission tagte bis Januar 2002 unter dem Vorsitz von Staatsrat a.D.Dr. h.c. Hermann Lange. Im Februar 2002 wechselte der Vorsitz an Ministe-rialdirektor Josef Erhard und Staatssekretär Dr. Ralf Stegner. Das deutschePISA-Konsortium möchte den Mitgliedern der Kommission und insbesondereStaatsrat a.D. Hermann Lange für die Vermittlung zwischen Politik, Verwal-tung und Wissenschaft danken.

Die Arbeit der Amtschefskommission für Qualitätssicherung und des natio-nalen PISA-Konsortiums wurde durch einen wissenschaftlichen Beirat unter-stützt, dem folgende Personen angehören oder angehörten:Dietrich Benner, Humboldt-Universität zu BerlinHelmut Fend, Universität ZürichKurt A. Heller, Universität MünchenAndreas Helmke, Universität Koblenz-LandauKlaus Klemm, Universität-Gesamthochschule EssenReinhard Pekrun, Universität MünchenHeinz-Elmar Tenorth, Humboldt-Universität zu Berlin

Ganz besonderer Dank gilt denen, um die es in PISA geht: den Schülerinnenund Schülern, ihren Lehrerinnen und Lehrern sowie ihren Eltern. Sie habenmit großem Engagement an der Studie mitgewirkt. Die hohen Beteiligungs-quoten bezeugen, dass uns in den Schulen viel Interesse, Hilfsbereitschaft undVertrauen entgegengebracht wurde. Für diese konstruktive und freundlicheZusammenarbeit möchten wir allen Beteiligten danken.

Anmerkung1 Dieses Kapitel greift in Passagen auf Baumert, Stanat und Demmrich (2001),

Köller, Watermann und Baumert (2001) sowie Sibberns und Baumert (2001)

zurück.


Kontextbedingungen vonSchulleistungen

Jürgen Baumert und Manfred Weiß

Kapitel 2Föderalismus und Gleichwertigkeit derLebensverhältnisse

Die Leistungsfähigkeit von Schulen hängt nicht nur von der Professionalität,dem Verantwortungsbewusstsein und dem Engagement der Lehrenden ab,sondern auch von gesellschaftlichen und institutionellen Rahmenbedingun-gen. Wer nicht Gefahr laufen möchte, Schulen bzw. Schulsystemen gute oderschlechte Leistungen zuzuschreiben, die sie überhaupt nicht zu verantwortenhaben, kann die genannten Kontextbedingungen ihrer Arbeit nicht ignorieren.Aus diesem Grund beginnt der vorliegende Bericht mit einer Darstellung derdemographischen und ökonomischen Entwicklungen in den einzelnenLändern der Bundesrepublik und Hinweisen auf Gemeinsamkeiten undUnterschiede zwischen ihnen hinsichtlich der kulturellen Traditionen, derSchulstruktur und der Bildungsbeteiligung der Heranwachsenden. Erst wenndie Bedeutung der Kontextbedingungen für die Schülerleistungen erfasst undkontrolliert ist, hat man eine Basis für faire Ländervergleiche, das heißt fürVergleiche, die extern bedingte Leistungsunterschiede zwischen den Ländernnicht ihrer bildungspolitischen und pädagogischen Praxis zuschreiben.

Die hier vorliegenden Informationen zu den gesellschaftlichen Rahmen-bedingungen der schulischen Arbeit sind mit Sicherheit noch unvollständig.Folglich ist damit zu rechnen, dass die jetzt gegebenen Möglichkeiten zubildungspolitischen und pädagogischen Interpretationen von Leistungs-unterschieden zwischen den Ländern aufgrund von gründlicheren Analysender Kontextbedingungen revidiert werden müssen.

2.1 Regionale Unterschiede im Bundesstaat

Eine Studie, die Basiskompetenzen von Jugendlichen am Ende der Vollzeit-schulpflicht im Vergleich der Länder der Bundesrepublik Deutschland unter-sucht, lenkt die Aufmerksamkeit unvermeidlich auf Unterschiede in denErgebnissen, aber auch den Rahmenbedingungen von Bildungsprozessenund schlägt damit geradezu zwangsläufig das Thema von Einheit und Vielfaltim föderalen Gemeinwesen an. Einheit und Vielfalt sind auch Gegenstand der

schon lange virulenten, aber in jüngster Zeit auch in der Öffentlichkeit stär-ker wahrgenommenen Kritik der Entwicklung des Föderalismus in Deutsch-land. Die Kritik setzt an Defiziten in beiderlei Hinsicht an.

Entgegen den Wünschen und Vorgaben der Alliierten, hatte der Parla-mentarische Rat in den Beratungen über das Grundgesetz dem Bund alsZentralgewalt eine starke Rolle zugedacht. Der überwiegende Teil der Gesetz-gebung sollte dem Bund im Rahmen einer ausschließlichen, konkurrierendenoder Rahmengesetzgebungskompetenz zustehen. Gerade die Sozialdemo-kraten betonten die Bedeutung der Zentralgewalt, um in einem vom Kriegeunterschiedlich gezeichneten und in unterschiedlicher Weise von Flücht-lingsströmen betroffenen Deutschland zu gleichwertigen Lebensverhältnissenzu kommen. Als Gegengewicht zur führenden Rolle des Bundes erhielten dieLänder das Recht zur Ausführung zahlreicher Bundesgesetze und wurdendurch den Bundesrat an den Gesetzgebungsprozessen des Bundes beteiligt.Die Alliierten meldeten Bedenken gegen die vorgesehene Kompetenzvertei-lung an, stimmten aber schließlich einer Mehrheit im Parlamentarischen Ratzu. In den beiden folgenden Jahrzehnten baute der Bund seine im Grundge-setz angelegte einflussreiche Position sehr schnell aus. Dies war vor allem eineFolge der praktizierten Mischfinanzierung, die erst mit der Grundgesetzän-derung von 1969 in den Gemeinschaftsaufgaben eine verfassungsrechtlicheGrundlage erhielt. Der Leitgedanke der Einheitlichkeit der Lebensverhält-nisse, der ursprünglich als Begrenzung der konkurrierenden Gesetzgebungdes Bundes gedacht war, beschleunigte dabei die Ausweitung der Bundes-kompetenz. Parallel dazu lässt sich aber auch die Geschichte des Bundesratesals ein Prozess der stetigen Erweiterung der Zustimmungspflichtigkeit vonBundesgesetzen beschreiben (Laufer & Münch, 1998). Daraus ergibt sich einwachsender Zwang zur horizontalen und vertikalen Zusammenarbeit undAbstimmung auf der Ebene der Ministerialverwaltungen. Ebenso trägt dieEinrichtung der Gemeinschaftsaufgaben zur Intensivierung der Kooperationvon Bund und Ländern bei. Schließlich wird der Trend zur einheitlichenmateriellen Regelung von Problembereichen im Zusammenwirken von Bundund Ländern durch die Neigung der Länder zur Selbstkoordination auch inBereichen genuiner Länderzuständigkeit unterstützt. Diese Entwicklung hatder Staatsrechtler Konrad Hesse schon Anfang der 1960er Jahre in Absetzunggegen Zentralisierung als Unitarisierung des Bundesstaates beschrieben(Münch, 1999). Insgesamt ist ein System der Kompetenzverflechtung entstan-den, das Entscheidungen oft intransparent macht, wechselseitige Blockaden– insbesondere in Wahlkampfzeiten – ermöglicht und schwerfällige Abstim-mungsprozesse erfordert. An dieser Stelle setzt die Kritik am derzeitigenZustand des Föderalismus an, die vor allem drei Punkte betont: • die Beeinträchtigung der Handlungsfähigkeit des Bundes, wenn der Regie-

rung eine oppositionelle Bundesratsmehrheit gegenübersteht und gleich-zeitig Tatbestände zu regeln sind, die Gegenstand politischer Richtungs-kämpfe sind, oder wenn Entscheidungen notwendig werden, bei denen esauf Länderseite Verlierer gibt,

• die Einschränkung der politischen Handlungsspielräume der Länder durchbundesrechtliche Vorgaben, den Länderfinanzausgleich, die Gemein-schaftsaufgaben sowie generell die vertikale und horizontale Politikver-flechtung, und

• den Machtverlust der Länderparlamente und die Verlagerung von Entschei-dungen auf die Beamtenebene der Ministerialverwaltungen, die mit einerTendenz verbunden sei, Problemlösungen durch kleinschrittige prozedurale

Jürgen Baumert / Manfred Weiß40

Koordinierung auf dem kleinsten konsensfähigen Nenner zu suchen. DieserProzess werde durch die europäische Verflechtung noch verstärkt.

Inwieweit aber berühren die föderalen Problemzonen die politische Gestal-tung des Bildungswesens und seine Rahmenbedingungen? Die Tätigkeit desBundes, aber auch deren Beeinträchtigung betrifft die Bildungspolitik derLänder zunächst indirekt, wenn es um die Herstellung vergleichbarer Lebens-verhältnisse, und das heißt auch vergleichbarer wirtschaftlicher und sozial-struktureller Rahmenbedingungen, geht. Das Leistungsgefälle etwa zwischenwest- und ostdeutschen Ländern kann nicht ohne Auswirkungen auf dieBildungssysteme bleiben. Aber auch die Frage der Durchsetzbarkeit einzelnerBundesgesetze kann für die Handlungsebene von Bildungseinrichtungen derLänder unmittelbar bedeutsam sein, wenn Sachverhalte – wie etwa Zuwande-rungs- und Verweilperspektiven von Migranten – zu regeln sind, die den funk-tionalen Kern des Bildungssystems berühren. Offensichtlich sind trotz Kultur-hoheit die bildungspolitischen Handlungsspielräume der Länder begrenzt –als Folge der Wahrnehmung der konkurrierenden und Rahmengesetzgebungdurch den Bund und der Koordinierungsverpflichtungen im Rahmen derGemeinschaftsaufgaben. Reuter (2002) hat dieses System der Politikverflech-tung im Bildungsbereich kürzlich noch einmal skizziert. Von zentraler Bedeu-tung ist aber vor allem im Schulbereich die föderale Selbstkoordinierungdurch die Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder. Im Rahmen derArbeit der Kultusministerkonferenz (KMK) und ihrer Kommissionen undAusschüsse hat sich, wie Reuter sagt, ein relativ kleinmaschiges System derSelbstbindung der Länder entwickelt. Dabei konzentrieren sich die Regelun-gen auf Tatbestände, die das Zertifizierungssystem berühren.

Die KMK hat praktisch alle Kritik auf sich gezogen, die im Rahmen derDiskussion über Politikverflechtung im föderalen System der Bundesrepublikvorgetragen wurde. Dazu gehören die Schwerfälligkeit der Abstimmung, dieEinigung auf den kleinsten konsensfähigen Nenner als Folge des Einstim-migkeitsgebots, das Aussparen oder die dilatorische Behandlung drängender,aber nur begrenzt konsensfähiger Themen, mangelnde Transparenz derEntscheidungsprozesse, administrative Präjudizierung politischer Entschei-dungen und nicht zuletzt die Vorwegnahme von Regelungen der Länderpar-lamente. Übersehen wird bei dieser Kritik allerdings häufig, dass die Arbeitder KMK seit ihrer Gründung als freiwillige Arbeitsgemeinschaft im Jahr1949 bis heute insofern relativ erfolgreich war, als trotz aller Länderunter-schiede in einer Reihe von Leitentscheidungen die Grundzüge eines bundes-republikanischen Schulsystems entwickelt wurden (Arbeitsgruppe Bildungs-bericht, 1994). Mit der überraschenden, einem Tabubruch gleichkommendenEntscheidung, die Ergebnisse von Bildungsprozessen im föderalen Systemtransparent zu machen, hat die KMK – durch welche Konstellationen auchimmer veranlasst oder gedrängt – einen weiteren Schritt zur politischenGestaltung des Bildungswesens getan. Scharpf (1985, 1999) hat gezeigt, dassdie föderale Politikverflechtung leichter zu kritisieren als zu ändern ist unddass Änderungen auch immer mit Kosten verbunden sein werden. DieseHinweise zielen nicht auf die Notwendigkeit, die bestehende Zuständigkeits-verteilung zu ändern. Es kommt darauf an, die im Rahmen dieser Ordnunggegebenen Handlungsmöglichkeiten zielorientiert, problembewusst undwirksam zu nutzen. Das Verhältnis von Einheit und Vielfalt und damit auchvon Wettbewerb und Kooperation in einer dynamischen Balance zu halten,scheint eine Daueraufgabe des föderalen Systems zu sein. Diese Doppelper-spektive soll auch im Folgenden eingenommen werden, wenn demographi-

Föderalismus und Gleichwertigkeit der Lebensverhältnisse 41

sche, ökonomische, sozialstrukturelle und institutionelle Kontextbedingungendes Lehrens und Lernens in den Ländern der Bundesrepublik Deutschlandbeschrieben werden.

2.2 Bevölkerungsstruktur und Bevölkerungsentwicklung

Nach dem Beitritt der DDR zur Bundesrepublik Deutschland ist das Struktur-und Leistungsgefälle zwischen den Ländern steiler geworden. Die Unter-schiede sind mittlerweile so groß, dass nicht nur die Herstellung vergleich-barer Lebensverhältnisse – ein Leitgedanke der Verfassungsberatungen imParlamentarischen Rat 1948/49 – wieder zu einem vorrangigen Politikzielwerden konnte, sondern die Ländergliederung und die Struktur der bundes-staatlichen Ordnung selbst verstärkt thematisiert werden. Schon die Betrach-tung einfacher Bevölkerungsindikatoren zeigt konsequenzenreiche Struktur-unterschiede. Tabelle 2.1 weist einige Basisindikatoren aus, die es nahe legen,vier Ländergruppen zu unterscheiden. Die erste Gruppe bilden die großenLänder Baden-Württemberg, Bayern und Nordrhein-Westfalen mit einerBevölkerung zwischen 10 und 18 Millionen Einwohnern pro Land. Nordrhein-Westfalen ist nicht nur das bevölkerungsreichste, sondern auch das am dich-testen besiedelte Flächenland, während Bayern mit seinen dünn besiedeltenLandesteilen strukturelle Ähnlichkeiten mit Niedersachsen und Schleswig-Holstein aufweist. In allen drei Ländern ist der Anteil der ausländischenBevölkerung – er schwankt um 10 Prozent – substanziell. Die Wanderungs-bilanz in der letzten Dekade ist für diese drei Länder positiv. Von 1990 bis1999 ist die Kohorte der 1984 Geborenen – der PISA-Jahrgang – durchZuwanderung um rund 9 Prozent des Bestandes gewachsen.

Zu einer zweiten Gruppe lassen sich die übrigen westdeutschen Flächen-länder zusammenfassen, die in ihrer Bevölkerungsstruktur relativ heterogensind. Die Bevölkerungszahlen schwanken von 1 Million im Saarland bis8 Millionen in Niedersachsen. Sieht man einmal von Hessen ab, das inmancher Hinsicht mit den drei bevölkerungsstärksten Ländern vergleichbarist, beträgt der relative Anteil der ausländischen Bevölkerung in diesenLändern 6 bis 8 Prozent; mit Ausnahme des Saarlandes teilen sie ferner einebemerkenswert hohe Nettozuwanderung.

Von dieser Gruppe setzen sich klar die neuen Länder ab, für die dünneBesiedlung, geringe Ausländeranteile und Wanderungsverluste kennzeich-nend sind. Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg, Sachsen-Anhalt undThüringen sind bevölkerungsarme und strukturschwache Länder, die – vonder Sondersituation in Brandenburg abgesehen – gleichzeitig die höchstenAbwanderungsquoten zu verzeichnen haben. Die in Tabelle 2.1 wiedergege-benen Wanderungssalden beziehen sich auf Familien mit schulpflichtigenKindern – also auf eine in der Regel eher immobile Gruppe. Die Wande-rungsverluste der neuen Länder sind in der Altersgruppe der 18- bis 25-Jähri-gen mit einer Quote von über 10 Prozent in zehn Jahren geradezu dramatisch;mehr als zwei Drittel entfallen auf junge Frauen. Man darf vermuten, dass diedamit verbundene Veränderung der Bevölkerungsstruktur auch Rückwirkun-gen auf das Schulwesen haben wird. Eine Ausnahme macht Brandenburg, dasbei Familien mit schulpflichtigen Kindern einen positiven Wanderungssaldoaufgrund von Zuzügen aus Berlin verbuchen kann.

Die Länderunterschiede werden noch deutlicher, wenn man die Schulbe-völkerung im Alter von 15 Jahren betrachtet. Die in Tabelle 2.2 zusammenge-


fassten Indikatoren belegen gravierende Struktur- und Entwicklungsunter-schiede. Die Strukturbrüche verlaufen zwischen den alten und neuen Ländernsowie den Stadtstaaten. In den alten Ländern werden die Schülerzahlen in derSekundarstufe I bis zum Jahre 2005 als Folge eines demographischen„Zwischenhochs“ noch ansteigen und danach bis zum Jahre 2010 auf dasAusgangsniveau im Jahre 2000 zurückgehen. Der abfallende Trend wird sichanschließend fortsetzen. Der Anteil von Jugendlichen, die aus Zuwanderer-familien stammen, ist hoch, auch wenn es beträchtliche Schwankungenzwischen den Ländern gibt. Die Spannbreite liegt zwischen 14 Prozent inSchleswig-Holstein und 33 Prozent in Hessen. Betrachtet man nur die 15-Jähri-gen, deren beide Eltern im Ausland geboren sind, liegen die Extremwerte bei8 Prozent in Schleswig-Holstein und 25 Prozent in Hessen. Das mittlere sozi-ale Niveau der Familien mit 15-Jährigen differiert nur geringfügig zwischenden alten Ländern.

Von diesem Muster unterscheidet sich die Situation in den neuen Ländernsignifikant. Unter den 15-Jährigen ist der Anteil der Jugendlichen aus Migran-tenfamilien gering. Dennoch liegt das mittlere soziale Niveau der Familiendeutlich niedriger als in den alten Ländern. Die Differenz beträgt fast ein Drit-tel Standardabweichung. Gleichzeitig ist die soziale Lage der Familien homo-

Tabelle 2.1 Bevölkerungs-indikatoren nach Ländern derBundesrepublik im Jahr 2000


Bevölkerung (in Tausend)

10.47612.15518.000

6.0527.8994.0311.0722.777

2.6011.7894.4602.6492.449

3.387663

1.705

82.163

293172528

287166230417176

8877

242130151

3.7991.6402.257

230

Bevölkerungje Quadrat-kilometer

12,59,2

11,4

12,16,77,68,25,5

2,31,82,41,71,7

12,811,915,4

8,9

9,368,328,63

10,0314,5113,02

6,4010,76

4,79–3,45–1,51–2,08–2,48

–3,845,178,92

11,50

111

22222

33333

444

AusländischeBevölkerung

(in %)

Wanderungs-saldo des PISA-

Jahrgangsvon 1990–991

Cluster

1 Unterschiede der Besetzung des Geburtsjahrgangs 1984 zwischen 1990 und1999 in Prozent der Jahrgangsstärke im Jahr 1990.

Quelle: Statistisches Bundesamt.

Baden-WürttembergBayernNordrhein-Westfalen

HessenNiedersachsenRheinland-PfalzSaarlandSchleswig-Holstein BrandenburgMecklenburg-VorpommernSachsenSachsen-AnhaltThüringen BerlinBremenHamburg

Deutschland

gener. Am auffälligsten jedoch ist die zeitversetzte demographische Entwick-lung in Ostdeutschland. Der demographische Abschwung, der sich in derSchulbevölkerung der Sekundarstufe I in den alten Ländern erst um 2010bemerkbar machen wird, ist in den neuen Ländern bereits voll im Gang. DieJahrgangsstärke der 15-Jährigen wird vom Jahre 2000 bis zum Jahre 2005 umrund 20 Prozent und bis zum Jahre 2010 um mehr als 50 Prozent des Bestan-des abnehmen. Dabei sind Wanderungsverluste noch nicht mit eingerechnet.Diese Entwicklung stellt die strukturschwachen und bevölkerungsarmenLänder – tendenziell aber auch Sachsen – vor schwerwiegende Infrastruktur-probleme. Es wird eine entscheidende Frage der Schulentwicklung in diesenLändern sein, inwieweit die strukturelle Herausforderung der Sicherung einerwohnortnahen und im Hinblick auf die Betriebsgrößen ökonomisch vertret-baren und leistungsfähigen Schulversorgung auch für Modernisierungs- undOptimierungsmaßnahmen genutzt werden kann.

In den Stadtstaaten Bremen und Hamburg ist die Struktur der Schulbe-völkerung im Alter von 15 Jahren vor allem durch den hohen Anteil an Jugend-lichen mit Migrationshintergrund gekennzeichnet. Je nach Abgrenzungs-kriterium – mindestens ein Elternteil oder beide Elternteile im Auslandgeboren – liegen die Anteile bei 30 bzw. 40 Prozent der 15-Jährigen. Die Situ-ation in Berlin insgesamt unterscheidet sich von der anderer Stadtstaaten. DerAnteil der 15-Jährigen aus Zuwandererfamilien ist deutlich niedriger; fernerwird sich bis zum Jahr 2010 bereits der demographische Abschwung bemerk-bar machen. In diesen Gesamtwerten verbergen sich allerdings Struktur- undEntwicklungsdifferenzen im Ost- und Westteil der Stadt. Die Schulbevölke-rung im westlichen Teil ist in ihrer Struktur der anderer Stadtstaaten und


Tabelle 2.2 Schul-bevölkerung im Alter

von 15 Jahren

Baden-WürttembergBayernHessen


Rheinland-PfalzSaarland

Schleswig-Holstein

BrandenburgMecklenburg-Vorpommern

SachsenSachsen-Anhalt

Thüringen

BerlinBremen

Hamburg

15-Jäh-rige im

Jahr 2000

113.048127.401

59.90784.138

188.53143.34210.95327.370

38.74427.68958.43235.84333.789

35.3035.946

14.578

11,5213,8011,2312,4612,7211,57

9,9318,56

–18,97–19,78–16,76–15,06–17,41

–2,317,65

11,50

Differenz der15-Jährigenim Jahr 2005

in % desJahres 2000

0,10–0,18

0,10–0,29–2,08–5,42

–11,055,14

–59,95–63,19–58,38–59,13–58,89

–25,880,571,00

28,8 (20,3)22,4 (14,8)32,7 (24,5)20,1 (14,8)32,2 (24,0)25,3 (16,6)19,6 (13,2)14,3 (8,4)

5,0 (2,0)3,8 (2,0)5,5 (2,7)3,6 (2,3)2,9 (1,5)

25,2 (15,9)40,7 (30,6)38,5 (28,7)

45,745,145,143,544,543,245,145,8

41,540,041,740,040,8

–43,4

–

Differenz der15-Jährigenim Jahr 2010

in % desJahres 2000

Anteil der15-Jährigenmit Migra-

tionsge-schichte1

MittleresNiveau der

Sozial-schicht(ISEI)

1 In Klammern: Beide Eltern im Ausland geboren.

Großstädte vergleichbar, während sich im östlichen Teil eher Verhältnissefinden, wie sie in großen Städten der neuen Länder anzutreffen sind.

2.3 Wirtschaftskraft und Bildungsfinanzierung

Mit dem zur Neuordnung des bundesstaatlichen Finanzausgleichs im Juli2001 verabschiedeten „Maßstäbegesetz“ haben Bund und Länder die Bedeu-tung des kooperativen Föderalismus als Grundlage ihrer Zusammenarbeitunterstrichen – auch unter den Bedingungen großer finanzwirtschaftlicherUngleichgewichte zwischen Ost und West (BMF, 2001). Im Großen undGanzen liegt die Neuordnung auf der allgemeinen Linie der Besitzstands-wahrung und der rechtlichen Absicherung des verfügbaren Instrumentari-ums. Das Richtungsziel der Herstellung einheitlicher Lebensverhältnisse inOst- und Westdeutschland ist damit auch weiterhin handlungsleitend für denbundesstaatlichen Finanzausgleich. Mit der gesetzlichen Neuregelung sindgleichzeitig die rechtlichen Voraussetzungen für die Fortsetzung des Soli-darpaktes bis 2020 geschaffen worden. Im Blick darauf erweist es sich alswichtig, noch einmal die großen Länderunterschiede – und vor allem das Ost-West-Gefälle – herauszustellen, um einen Eindruck von der unterschiedlichenWirtschaftskraft und den unterschiedlichen finanziellen Handlungsspielräu-men der Länder zu vermitteln und damit die ausschlaggebende Bedeutung desFinanzausgleichs gerade für die Ressourcenausstattung der Bildungssystemeder Länder deutlich zu machen.

Tabelle 2.3 stellt einige wichtige aktuelle Finanz- und Arbeitsmarktindika-toren für die Länder der Bundesrepublik zusammen. • Das Bruttoinlandsprodukt ist eine zentrale Kenngröße der volkswirtschaft-

lichen Gesamtrechnung. Dieser Indikator misst den Wert der im Inlanderzeugten Produkte und Leistungen – abzüglich der Vorleistungen – zuMarktpreisen. Das Pro-Kopf-Aufkommen des Buttoinlandsprodukts wiede-rum markiert die Wirtschaftskraft von Gebietseinheiten.

• Ferner sind die Schulden der öffentlichen Haushalte (einschließlich derkommunalen Haushalte) je Einwohner ausgewiesen, um anzudeuten, inwie-weit die Handlungsspielräume von Ländern in unterschiedlicher Weisedurch Schuldendienste eingeengt werden.

• Ein wichtiges Charakteristikum der Sozialstruktur einer Gesellschaft ist dieVerteilung des Volks- oder Markteinkommens auf Haushalte oder Personen.Tabelle 2.3 weist das Nettoeinkommen je Einwohner aus. Unter Nettoein-kommen versteht man das verfügbare Einkommen nach Abzug von direk-ten Steuern und Sozialabgaben einerseits und unter Berücksichtigung desZuflusses sozialer Leistungen andererseits. Das verfügbare Einkommenbestimmt die Kaufkraft, mit der Personen und Haushalte ihre Bedürfnissebefriedigen können.

• Als Arbeitsmarktindikatoren schließlich sind die länderspezifischen Arbeits-losen- und Frauenerwerbsquoten ausgewiesen.

Gruppiert man die Länder unter Nutzung dieser Kenngrößen clusteranaly-tisch, so ergeben sich vier Gruppen, die vor allem durch den Indikator derWirtschaftskraft markiert werden. Wenn man zunächst die Stadtstaaten mitihren etwas komplizierteren Verhältnissen außer Acht lässt, liegt die Dreier-gruppe Hessen, Bayern und Baden-Württemberg beim Vergleich des Pro-Kopf-Aufkommens des Bruttoinlandsprodukts an der Spitze. Die Verschul-dung der öffentlichen Haushalte in allen drei Ländern ist relativ niedrig. Die


Unterschiede in der Verschuldung sind für die Handlungsspielräume deröffentlichen Hand nicht folgenlos. Die Beträge, die für die Bedienung derSchulden aufzubringen sind, belaufen sich in Bayern auf rund 6 Prozent derGesamtausgaben und in durchschnittlich verschuldeten Flächenländern wieSchleswig-Holstein, Nordrhein-Westfalen oder Niedersachsen auf 13 bis14 Prozent. Gleichzeitig haben die drei Länder der Spitzengruppe eine Arbeits-losenquote, die mit 6 bis 8 Prozent im innerdeutschen Vergleich relativniedrig liegt. Das verfügbare Einkommen je Einwohner entspricht dem derwestdeutschen Flächenländer.

Dieser Dreiergruppe folgen mit deutlichem Abstand die anderen west-deutschen Flächenländer. Unter ihnen ist Nordrhein-Westfalen das wirt-schaftlich stärkste Land – bei durchschnittlicher Verschuldung und einemetwas über dem Mittel liegenden Pro-Kopf-Einkommen. Die Arbeitslosen-quoten liegen in den Ländern dieser Mittelgruppe zwischen 8 und 10 Prozent.

Gemessen an der durch das Bruttoinlandsprodukt je Einwohner erfasstenWirtschaftskraft nehmen die Stadtstaaten Hamburg und Bremen eine Spit-zenposition ein, wobei Bremen erst mit deutlichem Abstand auf Hamburgfolgt. Allerdings sind die öffentlichen Haushalte beider Länder hoch verschul-det. Ferner ist in Bremen die Arbeitslosenquote mit 14 Prozent sehr hoch.Rapide verschlechtert hat sich nach der deutschen Vereinigung die wirt-schaftliche Lage des dritten Stadtstaats. In den 1980er Jahren gehörte West-Berlin noch zu den wirtschaftsstärksten Gebietseinheiten. Im Jahre 2000 ist


Tabelle 2.3 Finanz- undArbeitsmarktindikatoren nach

Ländern der Bundesrepublikim Jahr 2000




Schleswig-Holstein



Thüringen

BerlinBremen

Hamburg

Deutschland

296,6349,8181,5175,8452,8902 239 619

418 286 724 416 393

749

218 718

2.025,5

28.30528.76429.99822.25925.16622.40022.41322.304

16.08416.03716.26615.78316.082

22.14333.06242.097

24.658

6.7934.8639.466

10.41611.02210.95813.08712.486

10.97810.497

6.87112.47111.130

19.33825.19319.035

10.053

6,06,38,1

10,310,1

8,110,8

9,5

18,419,018,521,416,5

17,614,210,0

64,566,163,260,857,861,657,763,0

72,371,472,171,872,7

67,960,866,1

64,0

11122222

33333

344

Quelle: Statistisches Bundesamt.

Arbeits-losen-quote(in %)

32.31231.28530.07029.68631.96029.35329.29530.119

25.85524.68225.88325.14925.709

27.75733.97832.131

30.078

Verfüg-bares Ein-kommen jeEinwohner

1999 (in DM)

Schulden deröffentlichenHaushalte

je Einwohner(in DM)

Brutto-inlands-

produkt jeEinwohner

(in EUR)

Brutto-inlands-produkt(in Mrd.

EUR)

Frauen-Erwerbs-

quote(in %)

Cluster

die Stadt auf die Produktivität eines Flächenlandes zurückgefallen bei gleich-zeitig typisch städtischer Überschuldung und einer extrem hohen Arbeitslo-senquote. Bei gleichzeitiger Berücksichtigung der in Tabelle 2.3 zusammen-gestellten Finanz- und Arbeitsmarktindikatoren ist Berlin strukturell denneuen Ländern zuzurechnen.

Mit großem Abstand folgen schließlich die neuen Länder, die insgesamt diegroßen Disparitäten der Lebensverhältnisse in Deutschland vor Augen führen.Geringe Produktivität, eine – mit Ausnahme Sachsens – hohe Verschuldungder öffentlichen Hand, extrem hohe Arbeitslosigkeit und ein relativ niedrigesNettoeinkommen je Einwohner fallen hier zusammen. Vergegenwärtigt mansich diese wirtschaftlichen Kontextbedingungen, dann sind die Anstrengun-gen, die diese Länder im Bildungswesen unternehmen, besonders bemer-kenswert. Dies verdeutlicht ein Blick auf Tabelle 2.4, die ausgewählte Indika-toren zur Bildungsfinanzierung und Personal- und Unterrichtsversorgungzusammenfasst.

Wie unterschiedlich die Anstrengungen der Länder der Bundesrepubliksein müssen, um eine einigermaßen vergleichbare Versorgung im Bildungs-wesen sicherzustellen, darüber gibt Spalte 1 der Tabelle 2.4 Auskunft, in derdie Ausgaben für die allgemein bildenden und beruflichen Schulen in Prozentdes Bruttoinlandsprodukts zusammengestellt sind. Ein Vergleich der wirt-schaftsstarken Länder – also der beiden Stadtstaaten Bremen und Hamburgsowie der Länder Hessen, Bayern und Baden-Württemberg – mit den neuenLändern zeigt, dass die strukturschwachen Länder mehr als den doppeltenAnteil am Bruttoinlandsprodukt aufwenden müssten, um eine einigermaßenvergleichbare Versorgung im Schulwesen aufrechterhalten zu können.Tatsächlich liegen die Ausgaben pro Schüler an allgemein bildenden Schulenin Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern und Sachsen mit jährlich 8.000DM oder weniger deutlich unter den Pro-Kopf-Ausgaben in den westdeut-schen Flächenstaaten – zu schweigen von den Stadtstaaten. Die höchsten Pro-Kopf-Ausgaben tätigen unter den westdeutschen Flächenstaaten mit 9.000DM bis 9.600 DM die Länder Bayern, Baden-Württemberg, Schleswig-Holstein und Niedersachsen. Unter den neuen Ländern fällt Thüringen miteinem vergleichbar hohen Wert von 9.200 DM auf. Diese Pro-Kopf-Ausgabenwerden nur in den Stadtstaaten übertroffen. Berlin wendet 9.800 DM,Bremen 11.400 DM und Hamburg 12.400 DM pro Schüler und Jahr auf.

Es stellt sich die Frage, ob sich in den einzelnen Ländern unterschiedlicheVerteilungsmuster der Ausgaben erkennen lassen. Sofort ins Auge fallen dieungewöhnlich hohen Personalausgaben pro wöchentlicher Unterrichtsstundein Bremen und Hamburg, die weit über dem in anderen Ländern Üblichenliegen. Dies ist teilweise auf relativ günstige Schüler-Lehrer-Relationen in derGrundschule und im Sekundarbereich zurückzuführen. Weitere Gründe fürdie hohen Personalaufwendungen pro wöchentlicher Unterrichtsstunde sindwahrscheinlich auch in der Struktur der Schulbevölkerung und in der Perso-nal- und Besoldungsstruktur beider Stadtstaaten zu suchen. Das Gegenbei-spiel bieten die neuen Länder, die aufgrund der Ostgehälter niedrige Perso-nalausgaben aufweisen und gleichzeitig – mit Ausnahme Brandenburgs –außerordentlich günstige Schüler-Lehrer-Relationen realisieren können, ohneAbstriche beim relativ hohen nominellen Unterrichtsaufkommen zu machen.Während in den neuen Ländern die Absicherung des Unterrichts in einer brei-ten Stundentafel offensichtlich Priorität hat, scheint Berlin zu Gunsten klei-nerer Lerngruppen das Unterrichtsaufkommen auf den im Vergleich zu allenanderen Ländern geringsten Umfang zu reduzieren. Hier deuten sich unter-


schiedliche Auffassungen über effizienzsteigernde Maßnahmen im Schul-wesen an: Die eine Seite setzt primär auf das Unterrichtsangebot, die andereauf die Wirksamkeit von kleineren Lerngruppen und die Förderung durch zeit-weilige Klassenteilung.

Bei genauerer Analyse zeigt sich ein interessanter Unterschied in denbildungspolitischen Präferenzen der in Cluster 1 und 2 zusammengefasstenLänder. Baden-Württemberg, Bayern, Niedersachsen und Schleswig-Holsteinschreiben eine vom Umfang her durchschnittliche oder überdurchschnittlicheUnterrichtsversorgung vor und scheinen gleichzeitig das Gymnasium bei derPersonalausstattung zu präferieren. Dagegen sind in den Ländern des zwei-ten Clusters die Schüler-Lehrer-Relationen an Grundschulen und Gymnasieneher ausgeglichen. Die durchschnittliche Stundentafel der Bundesrepubliksieht bei der Annahme von 36 Unterrichtswochen pro Jahr für die Jahrgangs-stufen 1 bis 9 insgesamt rund 8.600 Unterrichtsstunden à 45 Minuten vor.Das mittlere Jahresaufkommen beträgt etwa 955 Stunden. Mit dieser Infor-mation lässt sich eine Vorstellung von der Bedeutung der Länderunterschiede


Tabelle 2.4 Bildungs-ausgaben und

Versorgungsindikatoren nach Ländern der

Bundesrepublik


NiedersachsenSchleswig-Holstein

HessenNordrhein-Westfalen


BrandenburgBerlin

Mecklenburg-VorpommernSachsen

Sachsen-AnhaltThüringen

BremenHamburg

1 Es wurden 36 faktische Unterrichtswochen pro Jahr angesetzt (Wochen proJahr abzüglich Ferien, Feiertage und geschätzte unterrichtsfreie Tageaufgrund von Schul- und Klassenveranstaltungen); Berechnung: NachSchulformen gewichtete Summe des nominellen jährlichen Unterrichtsauf-kommens (Wochenstunden pro Jahrgangsstufe x 36) über dieJahrgangsstufen 1–9. Gibt die Stundentafel Spannbreiten vor, wurden diejeweiligen Mindestangaben berücksichtigt. Bei der Gewichtung wurdenSchülerinnen und Schüler an Integrierten Gesamtschulen den Realschulenzugerechnet.

Quelle: Statistisches Bundesamt; Trommer (in Vorbereitung); Frenck (2001).

Ausgabenfür allg. u.

berufl.Schulen

(in %des BIP)

9.2009.6009.0009.200

8.6008.6008.8008.6008.0009.800

7.8007.8008.8009.200

11.40012.400

Ausga-ben proSchüleran allg.Schulen(in DM)

5.4005.8005.6005.600

5.4005.6005.6005.6004.0005.400

4.2004.0004.8004.800

6.2006.400

Personal-ausgaben

prowöchentl.

Unterrichts-std. (in DM)

22,720,821,421,7

21,521,720,220,820,718,9

17,516,416,714,4

19,416,2

Schüler-Lehrer-Relation

an Grund-schulen

16,717,117,116,8

20,419,019,320,718,717,4

18,316,815,716,2

18,116,1

Schüler-Lehrer-Relationan Gym-nasien

8.5939.2408.4318.525

8.5688.6408.5688.6048.3278.076

8.7669.1088.5219.263

8.3888.239

NominelleUnterrichts-stunden vonder 1. bis 9.Jahrgangs-

stufe1

Cluster-zugehö-rigkeit

1111

222222

3333

44

2,021,982,492,32

1,702,222,352,143,412,71

3,903,464,204,11

1,851,57

gewinnen. Nimmt man die Extremwerte des nominellen Unterrichtsaufkom-mens von der 1. bis zur 9. Jahrgangsstufe – also Berlin mit rund 8.100 undBayern mit 9.300 Unterrichtsstunden –, so beläuft sich die über die Jahr-gangsstufen hinweg kumulierte Differenz auf mehr als ein Schuljahr. Inwie-weit sich dieses Bild aufgrund länderspezifischer Unterschiede bei der Imple-mentation der Stundentafeln verschiebt, muss offen bleiben.

2.4 Regionale Unterschiede in der Bildungsbeteiligung

Man kann eine auch noch so knappe Skizze der Rahmenbedingungen, unterdenen sich Lehren und Lernen in den Ländern der Bundesrepublik vollzieht,nicht abschließen, ohne die institutionellen Bedingungen der Bildungspro-zesse und die unterschiedlichen kulturellen Kontexte der Bildungsbeteiligungzu skizzieren. Institution und Kultur formen maßgeblich die individuellenBildungsverläufe. Eine ausführliche und auch historische Perspektiven eröff-nende Darstellung regionaler Unterschiede in institutioneller und kulturellerHinsicht würde den Rahmen dieses Berichts sprengen. Auf zwei Sachverhaltesoll jedoch ausdrücklich hingewiesen werden. Man kann die Bedeutung unter-schiedlicher institutioneller und kultureller Bildungstraditionen in Ost- undWestdeutschland und deren lebendige mentale und biographische Repräsen-tation vermutlich kaum überschätzen. Es sind oftmals diese wenig explizier-ten Vorstellungen, welche die Interpretation von Erfahrungen und schließlichauch das Verhalten aller Beteiligten – von Schülerinnen und Schülern, Elternund Lehrkräften – beeinflussen. Die Einheitsschule der DDR war nach derVereinigung nicht zuletzt aufgrund der hohen – auch sozialen – Selektivitätbeim Übergang in die Erweiterte Oberschule ohne Umgestaltung nicht mehrzu halten. Die Übernahme der Grundzüge des westdeutschen Schulsystemswar naheliegend; der Weg vom Entwurf in die Umsetzung ist allerdings lang.Faktisch haben sich Vorstellungen einer modernen anspruchsvollen Grund-bildung für alle, wie sie in der Idee der Polytechnischen Oberschule angelegtwar, mit der Idee einer gymnasialen, vertieften Vorbereitung auf ein Hoch-schulstudium verbunden (vgl. Zymek, 1996). Dies spiegelt sich vermutlich inden Mustern der Bildungsbeteiligung der ostdeutschen Familien wider, für diees im Wesentlichen die Alternative des mittleren Abschlusses oder der Hoch-schulreife gibt. Es wird in den folgenden Kapiteln an mehreren Stellen daraufhingewiesen, dass der Aufbau eines Gymnasiums nicht oder nicht nur dieWiederaufnahme einer vielleicht noch latent vorhandenen Gymnasialtraditionsein konnte, sondern auch die Entwicklung einer Schulkultur eigener Prägungwar, in der pädagogische Traditionen der DDR fortgeführt werden konnten(vgl. Böhme & Helsper, 1999; Helsper u.a., 2001; Tillmann, 1996). In denBefunden von PISA lassen sich Auswirkungen von Leitvorstellungen wie „Allezusammenhalten – keinen zurücklassen“ oder die unterschiedliche Handha-bung der Zensurenvergabe auch quantitativ in Verteilungsmerkmalen wieder-erkennen.

Ebenso wenig darf man übersehen, dass es regionale Differenzen gibt, dieteilweise eine lange Geschichte haben. Das gilt sowohl für strukturelle als auchfür kulturelle Unterschiede. Strukturschwache Gebiete gab und gibt es in Ost-und Westdeutschland – mit Folgen für die Ausprägung regionaler Kulturenund des Bildungsverhaltens. Religionsgeschichtlich bedingte Unterschiede,die sich nicht selten mit landsmannschaftlichen Traditionen überlagern, sindimmer noch lebendig, auch wenn die großen Bevölkerungswanderungen am


Anfang des 20. Jahrhunderts und nach dem Zweiten Weltkrieg für vieleVerwerfungen gesorgt haben. Die Annahme, dass sich regionale Traditionen,aber auch Wanderungsschicksale im Bildungsverhalten von Familien und imErgebnis von Bildungsprozessen, wie sie in PISA untersucht worden sind,niederschlagen, ist wahrscheinlich keine zu weitgehende Spekulation. Schließ-lich scheint es auch so etwas wie pädagogische Regionaltraditionen zu geben,die sich aus verfestigter unreflektierter Praxis entwickeln, aber dennoch impli-zite Vorstellungen sowohl über die Entwicklung von Kindern und Jugend-lichen als auch über Lehren und Lernen widerspiegeln. Die regional unter-schiedliche Handhabung von Rückstellungen und Klassenwiederholungenwird ein Beispiel sein, an dem sich unterschiedliche Traditionen des verant-wortlichen Umgangs mit Lebenszeit illustrieren lassen (siehe Abschnitt 7.2).

Ein strukturbestimmendes Merkmal des deutschen Schulsystems ist dieBildungsbeteiligung an den weiterführenden Schulformen. Umso bemer-kenswerter ist das Überdauern von Themen in der bildungspolitischen Rheto-rik, die entweder auf simplifizierenden Verallgemeinerungen beruhen odervon differenzierteren Entwicklungen längst überholt worden sind. DreiThemen sind besonders hartnäckig: die generalisierte Vorstellung von derHauptschule als Restschule, die Überzeugung von der politischen Steuerbar-keit der Selektivität des Gymnasiums und der Glaube an die maßstabsgerechteÜbertragung länderspezifischer Varianten des gegliederten Schulsystems indie neuen Länder. Ein viertes, nicht weniger zählebiges Thema ist der Traumvon der Durchlässigkeit der Sekundarschulformen als Bedingung der Offen-heit von Bildungslaufbahnen (Köller, Baumert & Schnabel, 1999).

Schon ein oberflächlicher Blick auf die Tabelle 2.5 zeigt, dass sich dieHauptschule in den neuen Ländern als eigenständiger Bildungsgang nichtmehr durchsetzen konnte. Das Mindestniveau bürgerlicher Grundbildungwar in der DDR durch den Abschluss der Polytechnischen Oberschule nachzehn Jahren definiert. Dies spiegelt sich im relativen Realschulbesuch wider,der in den meisten neuen Ländern 50 Prozent und mehr beträgt. In Bran-denburg ist die Gesamtschule praktisch die äquivalente Schulform mit einemrelativen Schulbesuch von 52 Prozent. Derartige Verhältnisse der Bildungs-beteiligung sind in keinem der alten Länder anzutreffen. Im Hauptschulbil-dungsgang der neuen Länder werden – mit einer gewissen Ausnahme Thürin-gens – in der Tat die schwächsten Schülerinnen und Schüler betreut, wobeiman darauf aufmerksam machen muss, dass auch die Bereitschaft zur Sonder-schulüberweisung in den neuen Ländern ungewöhnlich hoch ist.

Von der Hauptschule in den neuen Ländern ist die Situation der Haupt-schulen in den Stadtstaaten Berlin und Hamburg sowie in anderen Groß-städten zu unterscheiden. Hier konzentrieren sich große Teile der Jugend-lichen mit Misserfolgskarrieren und insbesondere wenig erfolgreicheJugendliche aus Zuwandererfamilien in Hauptschulen. Aber selbst in denStadtstaaten ist die Situation nicht einheitlich. In Bremen besuchen rund25 Prozent der 15-Jährigen einen Hauptschulbildungsgang; dies ist eineGrößenordnung, die wir auch in Flächenländern antreffen. In Bremen istallerdings der Anteil an Jugendlichen mit Migrationshintergrund in diesemBildungsgang besonders hoch. In den westdeutschen Flächenländern hängtdie Bildungsbeteiligung an Hauptschulen maßgeblich vom AusbaustandIntegrierter Gesamtschulen ab. In Hessen, Nordrhein-Westfalen und demSaarland macht der relative Schulbesuch von 15-Jährigen an IntegriertenGesamtschulen jeweils etwa 15 Prozent aus und entsprechend reduziert sichder Hauptschulbesuch. Wenn man die 15-jährigen Jugendlichen, die nach


Beendigung der Vollzeitschulpflicht bereits eine berufliche Schule besuchen,zur Hauptschule rechnet, schwankt der relative Besuch an Hauptschulen inden übrigen Ländern zwischen 30 und 42 Prozent. Die Hauptschule der west-deutschen Flächenländer als Restschule zu bezeichnen, ist angesichts dieserBeteiligungsverhältnisse abwegig – auch wenn in den Ballungsgebieten dieoben beschriebene schwierige Situation einer ausgelesenen Schülerschaft anHauptschulen anzutreffen ist. Und die Leistungsverteilungen an Hauptschu-

len reichen – wie TIMSS, PISA, LAU und MARKUS gezeigt haben – weit indas Leistungsspektrum von Realschulen hinein (Artelt u.a., 2001, S. 121;Baumert, Lehmann u.a., 1997, S. 133; Helmke & Jäger, in Druck; Lehmann,Peek & Gänsfuß, 1997; Lehmann u.a., 2002). Diese Überlappung der Leis-tungsverteilungen ist ja die Voraussetzung der erfolgreichen Öffnung desHauptschulbildungsgangs hin zum Realschulabschluss. Erinnert werdensollte auch daran, dass in einer Reihe von Ländern – wie Sachsen, Thüringen,Brandenburg und Saarland – Sekundar- oder Mittelschulen eingeführtwurden oder die Hauptschule in der Gesamtschule aufging. Damit wurde dieDifferenzierung zwischen Haupt- und Realschulbildungsgang in ein einzigesSchulhaus verlegt – mit einem Gewinn an Freiheitsgraden, um mit Leis-tungsunterschieden pädagogisch umzugehen.

Auch die Beteiligungsverhältnisse an Gymnasien sind mit Vorstellungenpolitisch gesteuerter Selektivität nur schwer zu vereinbaren. Generell liegen

Tabelle 2.5 Bildungs-beteiligung der 15-Jährigennach Ländern derBundesrepublik


Haupt-schule

Real-schule

Gym-nasium

IntegrierteGesamt-schule

Beruf-liche

Schule

Sonder-schule

Bildungsgang

1 Ohne Stadtstaaten.

Baden-WürttembergBayernHessenNiedersachsenNordrhein-WestfalenRheinland-PfalzSaarlandSchleswig-HolsteinAlte Länder1

BrandenburgMecklenburg-VorpommernSachsenSachsen-AnhaltThüringenNeue Länder BerlinBremenHamburgStadtstaaten

26,528,715,230,424,632,818,129,526,2

10,49,26,2

16,58,4

10,624,711,712,3

31,026,628,432,526,226,233,529,528,3

13,949,455,054,843,544,3

21,225,118,921,0

28,926,631,424,830,025,628,526,228,1

28,825,727,728,326,727,6

33,829,631,832,8

0,50,5

16,43,8

14,93,4

16,56,87,3

52,25,70,31,02,0

11,4

30,715,425,927,9

9,314,1

5,23,9

8,6

4,16,1

3,33,13,66,03,1

6,31,7

3,93,63,44,74,43,43,33,94,0

5,05,44,86,15,45,3

3,75,25,54,3

die Beteiligungsquoten mit einer Spannweite zwischen 25 und 34 Prozent rela-tiv nahe beieinander. In einem Land wie Baden-Württemberg, das im beson-deren Maße die Einhaltung von Leistungsstandards beim Übergang in dieweiterführenden Schulen betont und als selektiv gilt, beträgt der relativeSchulbesuch von 15-Jährigen an Gymnasien 29 Prozent, während Nieder-sachsen mit seiner Orientierungsstufe nur 25 Prozent erreicht – Werte, dieauch in Rheinland-Pfalz, Schleswig-Holstein oder Mecklenburg-Vorpommernzu finden sind. Der relative Besuch an Gymnasien schwankt in den Stadt-staaten zwischen 30 und 34 Prozent. Nach einer schnelleren Expansion in den1980er Jahren haben sich mit diesen Besuchsquoten auch in den StadtstaatenVerhältnisse eingestellt, wie man sie aus Flächenstaaten wie Hessen oderNordrhein-Westfalen kennt.

Welche gravierenden Auswirkungen unreflektierte und bildungspolitischnicht zu verortende pädagogische Traditionen haben können, zeigt Abbil-dung 2.1, die für die Länder der Bundesrepublik die jeweiligen Anteile der 15-Jährigen mit verzögerter Schullaufbahn an allgemeinen Schulenzusammenstellt. Man geht in der Deutung vermutlich nicht zu weit, wennman diese Messgröße als impliziten, aber verhaltensnahen Indikator für denverantwortlichen Umgang mit der Lebenszeit der nachwachsenden Genera-tion versteht. Insgesamt ist der Anteil verzögerter Schulkarrieren – sei es, dasssie auf Zurückstellungen bei der Einschulung oder auf Klassenwiederholun-gen zurückzuführen sind – im internationalen Vergleich ungewöhnlich groß(siehe Tillmann & Meier, 2001). Wie in Abschnitt 7.2 genauer ausgeführt wird,ist die Variabilität der Praxis der Zurückstellung und der Klassenwiederholungzwischen den Ländern beeindruckend. Die Differenzen zwischen ihnen liegenquer zu ihrer politischen Programmatik und verweisen auf die institutionel-len Auswirkungen nicht reflektierter pädagogischer Praxis.

Die Darstellung der demographischen und ökonomischen Entwicklungenund der Bildungsbeteiligung in den Ländern ist unvollständig, solange In-


Abbildung 2.1 15-Jährige mitverzögerter Schullaufbahn an

allgemeinen Schulen nachLändern der Bundesrepublik

(in % der 15-Jährigen; ohne Sonderschüler)

ThüringenSachsen

Sachsen-AnhaltBaden-Württemberg

Rheinland-PfalzBayern

Mecklenburg-VorpommernSaarland



Brandenburg

Bremen

0 10 20 30 40 45 50Prozent der 15-Jährigen

Schüler aus Großstädten

3525155

formationen zum kulturellen Kontext schulischen Lernens fehlen: Die Schuleist angewiesen auf die generelle Wertschätzung des Lernens in einer Gesell-schaft, das heißt auf ihre Lernkultur; sie ist angewiesen auf Vorleistungen derFamilie und eine von wechselseitigem Respekt getragene Zusammenarbeit mitdem Elternhaus; sie ist abhängig von der gesellschaftlich geteilten Überzeu-gung vom Wert und der Legitimität von Anstrengung und nicht zuletzt auchvom gemeinsamen Bemühen um einen gerechten Umgang mit individuellenUnterschieden. Vor allem qualitativ arbeitende kulturvergleichende Studienhaben immer wieder gezeigt, dass sich Länder in jeder dieser Dimensionensystematisch unterscheiden können. Dennoch ist es bislang in internationalvergleichenden Leistungsuntersuchungen nicht überzeugend gelungen, trans-kulturell valide quantitative Indikatoren für diese Kulturdimensionen zuentwickeln. Auch im Rahmen von PISA besteht dieses Desiderat. Um diesemProblemkreis zumindest näher zu kommen, sind die Eltern in Deutschlandnach ihrer Akzeptanz der Schule gefragt worden. Über die Ergebnisse derBefragung wird in Kapitel 7 ausführlicher berichtet. Dabei ist der Gedankeleitend, dass die allgemeine Zufriedenheit mit der Schule, aber auch das Beste-hen auf angemessenen Leistungsanforderungen seitens der Eltern Ressourcendarstellen, derer sich die Schule zur Stützung ihrer Arbeit bedienen kann.Inwieweit auf Landesebene aggregierte Zufriedenheitsmaße auch mehr oderminder zutreffende Urteile über den Erfolg der schulischen Arbeit darstellen,muss allerdings offen bleiben.


Cordula Artelt, Wolfgang Schneider und Ulrich Schiefele

Kapitel 3Ländervergleich zur Lesekompetenz

Im folgenden Kapitel werden nach einem Überblick über das, was unter Lese-kompetenz verstanden wird, und darüber, wie Lesekompetenz im PISA-Testgemessen wurde, die zentralen Befunde des internationalen und nationalenVergleichs der Lese- und Verstehensleistungen 15-jähriger Schülerinnen undSchüler dargestellt. Die Leistungen der 15-jährigen Schülerinnen und Schülerjedes Landes der Bundesrepublik werden dabei auf der internationalen Metrikberichtet, sodass ein direkter Vergleich der Ergebnisse der einzelnen Länderder Bundesrepublik mit den bereits publizierten Ergebnissen der 31 interna-tionalen Staaten (Baumert u.a., 2001; OECD, 2001) vorgenommen werdenkann. Dieser Abschnitt der Ergebnisdarstellung trägt die Überschrift „Wieschneiden die Länder der Bundesrepublik im internationalen Vergleich ab?“und beschränkt sich auf die Gruppe der 15-Jährigen.

In dem sich anschließenden Abschnitt zum innerdeutschen Vergleichstehen dann die Leistungen der Neuntklässler im Vordergrund. Im Rahmendieses Abschnitts werden die Ergebnisse der Länder der Bundesrepublik imDetail besprochen. Neben den Gesamtleistungen im Lesen werden dabei auchdie Schülerleistungen auf den drei Subskalen im Lesen („Informationenermitteln“, „Textbezogenes Interpretieren“ und „Reflektieren und Bewerten“)berichtet und ein Überblick über die freiwilligen Leseaktivitäten der Schülerin den einzelnen Ländern gegeben. Es folgen getrennte Ergebnisdarstellun-gen für einzelne Schülergruppen (Schülerinnen und Schüler mit und ohneMigrationsgeschichte) und eine Darstellung der adjustierten Mittelwerte derSchülerleistungen eines Landes, die der unterschiedlichen Zusammenset-zung der Schülerschaft in den einzelnen Ländern der Bundesrepublik inHinblick auf den jeweiligen Ausländeranteil bzw. die Sozialstruktur der Bevöl-kerung Rechnung trägt.

Im Rahmen des letzten Abschnitts wird die Gruppe der Gymnasiastengesondert betrachtet. Im Unterschied zu den vorher berichteten Ergebnissenkönnen im Rahmen des Gymnasialvergleichs auch die Ergebnisse der LänderBerlin und Hamburg berichtet werden1, da die Teilnahmequote in Gymnasienausreichend hoch war.

3.1 Lesen als Schlüsselkompetenz

Der Vergleich der Lesekompetenz 15-jähriger Schülerinnen und Schüler stehtim Mittelpunkt des ersten Zyklus der PISA-Studie (Baumert u.a., 2001). DieEntscheidung der OECD, die Lesekompetenz von Jugendlichen in ihrenMitgliedsstaaten im Sinne einer Basiskompetenz zu vergleichen, ist gutbegründet. Lesen ist eine elementare Kulturtechnik und repräsentiert alssprachliche Kompetenz eine grundlegende Form des kommunikativenUmgangs mit der Welt. Die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten des Lesensmachen es zu einem effektiven „Werkzeug“ für die Aneignung, Organisationund Anwendung von Wissen (Baker & Escapit, 1973). Darüber hinaus ist dieintensive Teilhabe an der Lesekultur eine Voraussetzung für eine breite Parti-zipation am sozialen Leben und den kulturellen Gütern (Saxer, 1991). DieBeherrschung der Muttersprache in Wort und Schrift und der reflektierteUmgang mit Sprache gehören in allen modernen Informations- und Kommu-nikationsgesellschaften zum Kernbestand kultureller und sprachlicher Lite-ralität. Die Bedeutung von Lesekompetenz für eine erfolgreiche Lebensfüh-rung lässt sich an verschiedenen Indikatoren ablesen: Befunde desInternational Adult Literacy Survey der OECD (2000) weisen beispielsweisedarauf hin, dass Erwachsene, die im Lesen ein hohes Kompetenzniveau errei-chen, tendenziell über ein höheres Einkommen verfügen und seltener vonArbeitslosigkeit betroffen sind als weniger gute Leser. Diese Zusammenhängesind auch dann noch nachweisbar, wenn Merkmale des sozialen und kultu-rellen Hintergrundes statistisch kontrolliert werden (Raudenbush & Kasim,1998). Nach Schön (1997) ist die Bedeutung des Lesens heute größer alsjemals zuvor in der Kulturgeschichte. Dies hängt vor allem mit der immergrößeren Bedeutung der Schrift in vielen Berufen und mit dem hohen Bedarfan lebenslangem Lernen zusammen. Ausdruck dieser Entwicklung ist unteranderem ein sich abzeichnender Trend in den Lesegewohnheiten der Deut-schen, der sich – im Vergleich zu früheren Untersuchungen – in einemAnstieg des „Informationslesens“ (Sach- und Gebrauchstexte) und des Lesenszur beruflichen Qualifikation bemerkbar macht (Stiftung Lesen, 2001).Gleichzeitig gibt es Hinweise darauf, dass die Wissenskluft (knowledge gap)zwischen Lesern und Nichtlesern größer wird (vgl. Franzmann, 2001; Saxer,1991). Geringe Lesefähigkeit und -bereitschaft stellen einen beträchtlichenChancennachteil dar und werden daher zunehmend als soziales und politi-sches Problem ernst genommen.

3.2 Lesen als aktive Auseinandersetzung

Lesekompetenz wird in PISA im Einklang mit der Forschung zum Textver-stehen als aktives Auseinandersetzen mit Texten aufgefasst. In der psycholo-gischen Literatur zum Textverstehen besteht Einigkeit darüber, dass derProzess des Textverstehens als Konstruktionsleistung des Individuums zuverstehen ist. Lesen ist demnach keine passive Rezeption dessen, was imjeweiligen Text an Information enthalten ist, sondern eine selbstständige(Re)Konstruktion der Textbedeutung. Die im Text enthaltenen Aussagenwerden aktiv mit dem Vor-, Welt- und Sprachwissen des Lesers verbunden. DieAuseinandersetzung mit dem Text lässt sich als ein Akt der Bedeutungsgene-rierung verstehen, bei dem die Wissensvoraussetzungen der Leser und dieobjektive Textvorgabe zusammenspielen. Bei der Auseinandersetzung mit

Cordula Artelt / Wolfgang Schneider / Ulrich Schiefele56

Texten gehen neben den Wissensstrukturen des Lesers vor allem auch seinekonkreten Zielvorstellungen und Erwartungen ein.

Lesen ist ein höchst komplexer Vorgang der Bedeutungsentnahme undBedeutungserzeugung, der aus mehreren Teilprozessen besteht. Auf deruntersten Ebene besteht Lesen aus dem Erkennen von Buchstaben undWörtern sowie der Erfassung von Wortbedeutungen. Auf der nächst höherenEbene steht die Herstellung semantischer und syntaktischer Relationenzwischen Sätzen im Vordergrund und – auf der Textebene – die satzüber-greifende Integration von Sätzen zu Bedeutungseinheiten sowie der Aufbaueiner kohärenten mentalen Repräsentation der Bedeutung eines Textes. DieTeilprozesse können dabei auf allen Ebenen als höchst flexibel und kontext-abhängig angesehen werden (Christmann & Groeben, 1999). Während desLesens versucht der Leser Inhalte in vorhandene Wissensstrukturen einzu-ordnen und damit eine kohärente mentale Repräsentation des Gelesenenaufzubauen.

Viele der beim Lesen ablaufenden Prozesse bedürfen nicht der bewusstenSteuerung, sondern laufen automatisch ab (vgl. Kintsch, 1998). Sobald jedochVerständnisprobleme oder logische Widersprüche auftauchen, wird einebewusste Steuerung notwendig, bei der zum Beispiel aktiv logische Schluss-folgerungen gezogen werden oder die Stimmigkeit des Gelesenen überprüftwird. Insbesondere beim Lesen eines längeren Textes ist es notwendig, bishe-riges Wissen für die Identifikation von relevanten Informationen zu verwen-den, um bestimmte vorher gelesene Textpassagen zu rekonstruieren undentsprechende Informationen aus dem Langzeitgedächtnis abzurufen (vgl.Ericsson & Kintsch, 1995). Schlechte Leser scheinen nicht zu bemerken, wennsie etwas nicht verstehen, oder tendieren dazu, schwierige Passagen zu über-gehen. Gute Leser hingegen gehen strategisch vor, indem sie den Kontextheranziehen, um Bedeutungen zu erschließen. Insgesamt weisen die vorlie-genden Befunde darauf hin, dass sich schlechte Leser vor allem hinsichtlichder Bewusstheit der eigenen kognitiven Fähigkeiten sowie hinsichtlich derFähigkeit zum strategischen, aufgaben- und zielbezogenen Lesen von gutenLesern unterscheiden (Christmann & Groeben, 1999).

Leseverständnis ist das Resultat einer aktiven Auseinandersetzung mitGeschriebenem. Die jeweils erzielte Leseleistung hängt von verschiedenenMerkmalen des Lesers und des gelesenen Textes ab. Neben den basalen Lese-fähigkeiten gehören auf Seiten des Lesers dazu kognitive Grundfähigkeiten,Sprach-, Welt- und inhaltliches Vorwissen, strategische Kompetenz und vorallem auch motivationale Faktoren wie Werteorientierungen und Interessen,die dazu beitragen, dass in gegebenen Situationen die zur Verfügung stehen-den Ressourcen auch verwendet werden (Artelt, Schiefele & Schneider, 2001).Lesekompetenz, in einem umfassenden Sinne verstanden, ist das situations-angepasste Zusammenspiel dieser verschiedenen Komponenten. DieseAuffassung von Lesekompetenz kann mit Weinert (1999) als eine Form derHandlungskompetenz bezeichnet werden. Sie enthält nicht nur die kognitiveLeistungskomponente, sondern auch Haltungen, Einstellungen und förderli-che Strategien und Routinen, die einen aktiven Leser auszeichnen. Vor demHintergrund einer lebenslangen Lernperspektive ist es vor allem auch dieEinstellung zum Lesen, die zu einer regelmäßigen Praxis und Integration indas tägliche Leben führt. Lesekompetenz ist also die Verfügbarkeit und daseffektive Zusammenspiel der am Lesen beteiligten Komponenten.

Ländervergleich zur Lesekompetenz 57

3.3 Wie wird Lesekompetenz in PISA gemessen?

Die in PISA zu Grunde gelegte Definition von Lesekompetenz basiert aufeinem funktionalistisch orientierten Grundbildungsverständnis. Nach derVorstellung der OECD sollen Basiskompetenzen erfasst werden, die in moder-nen Gesellschaften für eine befriedigende Lebensführung in persönlicherund wirtschaftlicher Hinsicht sowie für eine aktive Teilnahme am gesell-schaftlichen Leben notwendig sind. Die PISA zu Grunde liegende Philosophierichtet sich auf die Funktionalität der bis zum Ende der Pflichtschulzeit erwor-benen Kompetenzen für die Lebensbewältigung im jungen Erwachsenenalterund deren Anschlussfähigkeit für kontinuierliches Weiterlernen in derLebensspanne. Kennzeichnend hierfür ist die funktionale Sicht auf Kompe-tenzen als basale Kulturwerkzeuge.

Im Einklang mit diesem funktionalistisch orientierten Verständnis wirdLesekompetenz folgendermaßen definiert: „Lesekompetenz (reading literacy)heißt, geschriebene Texte zu verstehen, zu nutzen und über sie zu reflektie-ren, um eigene Ziele zu erreichen, das eigene Wissen und Potenzial weiter-zuentwickeln und am gesellschaftlichen Leben teilzunehmen.“ (OECD, 1999,S. 24) Bei der Konzeptualisierung und Operationalisierung von Lesekompe-tenz wurde auf Vorarbeiten von Kirsch und Mosenthal zurückgegriffen, diesich in amerikanischen (NAEP) und internationalen (IALS) Studien bewährthaben (vgl. Kirsch, 1995; Kirsch, Jungeblut & Mosenthal, 1998; Mosenthal,1996). Im Unterschied zur Reading Literacy Study der IEA, die Anfang der1990er Jahre durchgeführt wurde (vgl. Elley, 1994; Lehmann u.a., 1995), liegtder Schwerpunkt des PISA-Tests allerdings stärker auf verstehendem Lesenmit authentischem Textmaterial.

Ein zentrales Anliegen bei der Testkonstruktion bestand darin, einemöglichst große Bandbreite an Leseanlässen abzudecken. Deshalb wurdenTextsorten und Lesesituationen unterschieden, auf die sich eine jeweils fest-gelegte Zahl der Testaufgaben inhaltlich beziehen sollte. Zu den ausgewähl-ten Textsorten gehören neben fortlaufend geschriebenen Texten (kontinuier-liche Texte) auch bildhafte Darstellungen wie Diagramme, Bilder, Karten,Tabellen oder Graphiken (nicht kontinuierliche Texte). Kontinuierliche Textebestehen normalerweise aus Sätzen, die in Absätzen organisiert sind. Siekönnen Teil von größeren Strukturen wie Abschnitten, Kapiteln oder Büchernsein. Zum Typus kontinuierlicher Texte werden Erzählungen, Sachbeschrei-bungen, Berichte oder Nachrichten gezählt. Nicht kontinuierliche Texte liegen


Tabelle 3.1 Verteilung derAufgaben aus dem Lesetest

nach Art der Texte

Kontinuierliche Texte Nicht kontinuierliche Texte

Art desTextes

Diagramme/GraphenTabellenSchematische ZeichnungenKartenFormulareAnzeigenInsgesamt

Prozent derAufgaben

1111

4363

38

Art desTextes

ErzählungDarlegungBeschreibungArgumentationAnweisung

Insgesamt

Prozent derAufgaben

1222

913

6

62

häufig im Matrix-Format vor und beruhen auf Kombinationen von Listen. DieInformation ist dabei nicht fortlaufend und auch nicht allein verbal dargestellt.Etwa zwei Drittel der Testaufgaben im PISA-Lesetest beziehen sich auf konti-nuierliche Texte. Die 141 Aufgaben im internationalen Lesetest beziehen sichauf insgesamt 37 verschiedene Texte. Der prozentuale Anteil der Aufgaben proTextsorte – getrennt nach kontinuierlichen und nicht kontinuierlichenTexten – ist in Tabelle 3.1 wiedergegeben.

Um eine möglichst große Vielfalt von Anwendungssituationen abzubilden,enthält der PISA-Test Texte, die für verschiedene Lesesituationen geschriebenwurden. Die Lesesituationen werden danach unterschieden, ob der Lesevor-gang vornehmlich dem privaten (z.B. Auszüge aus Erzählungen) oder öffent-lichen Gebrauch (z.B. amtliche Dokumente), der beruflichen Weiterqualifi-kation (z.B. Lehrbücher) oder dem allgemeinen Bildungsinteresse (z.B.Sachbücher) dient.

Im Vergleich zu früheren Studien liegt der Anteil an Aufgaben mit frei zuformulierenden Antworten mit 25 Prozent in PISA sehr hoch. Entsprechendaufwendig war die Kodierung. Die Auswertungsrichtlinien zu den freien Schü-lerantworten sind umfangreich und enthalten neben zahlreichen Beispieleneine präzise Beschreibung der geforderten Kriterien zur Beurteilung der Rich-tigkeit bzw. Teilrichtigkeit der Antworten. Bei Vorstudien zur Auswahl derTexte und Aufgaben erwiesen sich die Auswertungsrichtlinien als so präzise,dass eine hohe Übereinstimmung (durchschnittlich 92 %) in den Kodierun-gen der offenen Antworten durch unabhängige Auswerter erreicht werdenkonnte.

Das PISA-Modell unterscheidet grob textimmanente von wissensbasiertenVerstehensleistungen. Im ersten Fall sind die im Text selbst enthaltenenInformationen ausreichende Grundlage für die Beantwortung der Fragen; imzweiten Fall muss eine situationsadäquate Interpretation unter Rückgriff aufnicht im Text enthaltenes Vorwissen entwickelt werden. Die Aufgaben, diesich auf eine textimmanente Verstehensleistung beziehen, sind im Testanteilsmäßig am stärksten repräsentiert und machen etwa 70 Prozent derAufgaben aus. Bei diesem Aufgabentyp geht es entweder darum, Informatio-nen aus dem gelesenen Text zu ermitteln oder eine textbezogene Interpreta-tion zu entwickeln. Bei den Aufgaben zur Messung der wissensbasiertenVerstehensleistung muss der Leser reflektieren und bewerten. Aufgabendieses Typs verlangen das In-Beziehung-Setzen von Ideen, Wissen und eige-nen Erfahrungen, beispielsweise beim Bewerten der Angemessenheit einerTextart für die Vermittlung bestimmter Inhalte. Für die drei beschriebenenAnforderungen beim Lesen („Informationen ermitteln“, „TextbezogenesInterpretieren“ und „Reflektieren und Bewerten“) existieren jeweils leichteund schwierige Aufgaben, die sich inhaltlich auf die unterschiedlichen Text-typen und Situationen beziehen.

Sowohl für die Gesamtleistung im Lesen als auch für die Lesekompetenzin den drei beschriebenen Anforderungsbereichen wurden die Testleistungender teilnehmenden Schülerinnen und Schüler auf einer Metrik ermittelt, diees erlaubt, Vergleiche zwischen allen an PISA teilnehmenden Staaten undLändern vorzunehmen.

3.3.1 Kompetenzstufen im Lesen

Beim Vergleich der Testleistungen einzelner Staaten und Länder spielt derMittelwert eine zentrale Rolle. Zu diesem Wert lassen sich die Werte anderer


Staaten und Länder ins Verhältnis setzen. So etwa liegt der für Deutschlandinsgesamt ermittelte Lesekompetenzwert bei 484 und damit signifikant unterdem OECD-Durchschnitt von 500 (Artelt u.a., 2001). Jenseits dieser Ver-gleichsmöglichkeit bietet der Mittelwert jedoch keine Möglichkeit der inhalt-lichen Interpretation der Ausprägung der Lesekompetenz. Um zu einer inhalt-lichen Interpretation dessen zu kommen, was ein Wert von beispielsweise 614,500 oder 350 bedeutet, wurde die abstrakte Fähigkeitsskala in Stufen unter-teilt, die anhand von typischen Aufgabenmerkmalen genauer gekennzeichnetsind (Proficiency Scaling). Insgesamt wurden fünf Kompetenzstufen unter-schieden. Die Breite der Stufen beträgt jeweils etwa 70 Skalenpunkte – alsogut zwei Drittel einer Standardabweichung. Aufgrund der Eigenschaft desRasch-Modells, die es erlaubt, Aufgabenschwierigkeit und Personenfähigkeitauf derselben Metrik anzuordnen, lässt sich für die Aufgaben, deren Schwie-rigkeitsparameter innerhalb der Grenzen der Stufen liegen, sagen, dass Schü-ler des entsprechenden Fähigkeitsniveaus diese mit hinreichender Sicherheitlösen (Klieme u.a., 2000; Köller, Watermann & Baumert, 2001).

Die Schwierigkeit der einzelnen Aufgaben im Lesen wird unter anderemdurch den Komplexitätsgrad des Textes und die Vertrautheit des Kontextesbestimmt. Darüber hinaus tragen noch Hinweise auf die relevanten Informa-tionen oder Ideen und die Anzahl von irrelevanten, aber attraktiven und damitkonkurrierenden Informationen im Text zur Schwierigkeit der Aufgaben bei.Weiterhin variieren die schwierigkeitsgenerierenden Merkmale der Aufgabein Abhängigkeit davon, ob bei den Aufgaben Informationen ermittelt, Inter-pretationen erstellt oder reflektiert und bewertet werden sollen (Artelt u.a.,2001).

Anhand der Kompetenzstufen lässt sich also beschreiben, welche Anfor-derungen Schülerinnen und Schüler mit einem bestimmten Testwert mit eini-ger Sicherheit bewältigen können. Jugendliche, die in der Lage sind, die Anfor-derungen einer bestimmten Kompetenzstufe zu erfüllen, können auchAufgaben darunter liegender Stufen lösen. Anforderungen höherer Kompe-tenzstufen können sie dagegen in der Regel nicht bewältigen. Die charakte-ristischen Anforderungen der fünf Kompetenzstufen werden nachfolgendgenauer erläutert.

Schülerinnen und Schüler, die über Kompetenzstufe I nicht hinauskommen,können mit einfachen Texten umgehen, die ihnen in Inhalt und Form vertrautsind. Die zur Bewältigung der Leseaufgabe notwendige Information im Textmuss deutlich erkennbar sein, und der Text darf nur wenige konkurrierendeElemente enthalten, die von der relevanten Information ablenken könnten. Eskönnen nur offensichtliche Verbindungen zwischen dem Gelesenen undallgemein bekanntem Alltagswissen hergestellt werden. Kompetenzstufe Ibezeichnet mithin lediglich elementare Lesefähigkeiten.

Schülerinnen und Schüler, die Kompetenzstufe II erreichen, sind in der Lage,einfache Verknüpfungen zwischen verschiedenen Teilen eines Textes herzu-stellen und mit einer begrenzten Anzahl von konkurrierenden Informationenumzugehen. Sie verfügen auch über die Fähigkeit, die Bedeutung einzelnerElemente durch einfache Schlussfolgerungen zu erschließen. Auf dieserGrundlage kann der Hauptgedanke eines im Hinblick auf Inhalt und Formrelativ vertrauten Textes identifiziert und ein grobes Verständnis des Textesentwickelt werden. Die gelesenen Informationen können mit Alltagswissen in


Kompetenzstufe I(Skalenwerte 335–407):

Oberflächliches Verständniseinfacher Texte

Kompetenzstufe II(Skalenwerte 408–480):

Herstellen einfacherVerknüpfungen

Beziehung gesetzt und unter Bezugnahme auf persönliche Erfahrungen undEinstellungen beurteilt werden.

Schülerinnen und Schüler, deren Leistungen der Kompetenzstufe III entspre-chen, sind in der Lage, verschiedene Teile des Textes zu integrieren, auchwenn die einzubeziehende Information wenig offensichtlich ist, mehrereKriterien zu erfüllen hat und ihre Bedeutung teilweise indirekt erschlossenwerden muss. Die Schülerinnen und Schüler können mit relativ auffälligenkonkurrierenden Informationen umgehen. Sie sind in der Lage, ein genauesVerständnis von Texten mittleren Komplexitätsgrades zu entwickeln undspezifisches Wissen gezielt zu nutzen, um das Gelesene auf dieser Grundlagezu beurteilen.

Schülerinnen und Schüler, die Kompetenzstufe IV erreicht haben, können mitTexten umgehen, die ihnen im Hinblick auf Inhalt und Form relativ unver-traut sind. Sie sind in der Lage, eingebettete Informationen zu nutzen und sieden Anforderungen der Aufgabe entsprechend zu organisieren. PotenzielleHürden wie Mehrdeutigkeiten, Sprachnuancen oder den eigenen Erwartun-gen widersprechende Elemente können diese Schülerinnen und Schüler weit-gehend bewältigen. Sie sind in der Lage, ein genaues Verständnis komplexer,relativ langer Texte zu erreichen und diese unter Rückgriff auf externes Wissenzu beurteilen.

Bei Schülerinnen und Schülern, die sich auf Kompetenzstufe V befinden,handelt es sich um Expertenleser, die auch komplexe, unvertraute und langeTexte für verschiedene Zwecke flexibel nutzen können. Sie sind in der Lage,solche Texte vollständig und detailliert zu verstehen. Dieses Verständnisschließt auch Elemente ein, die außerhalb des Hauptteils des Textes liegenund die in starkem Widerspruch zu den eigenen Erwartungen stehen. DieBedeutung feiner sprachlicher Nuancen wird angemessen interpretiert. DieseSchülerinnen und Schüler sind in der Lage, das Gelesene in ihr Vorwissen ausverschiedenen Bereichen einzubetten und den Text auf dieser Grundlagekritisch zu bewerten.

3.3.2 Risiko- und Spitzengruppe im Lesen

Der niedrigsten und der höchsten Kompetenzstufe im Lesen kommt einebesondere Bedeutung zu, da die mit diesen Kompetenzstufen assoziiertenSchülerfähigkeiten Rückschlüsse über die Bewährung in Situationen nahele-gen, die über den PISA-Test hinausgehen. Schüler mit einer Lese- und Verste-hensfähigkeit im Bereich von Kompetenzstufe I entwickeln auch bei einfach-sten Texten lediglich ein oberflächliches Textverständnis. Aber es gibt in denPISA-Teilnehmerländern auch Schüler, die noch nicht einmal dieses Kompe-tenzniveau erreichen. Ihre Lesefähigkeit liegt unterhalb von Kompetenz-stufe I. Schüler mit diesem Leistungsniveau stellen in vielerlei Hinsicht eineProblemgruppe dar. Im Rahmen des ersten Ergebnisberichts zu PISA wurdendiese Schülerinnen und Schüler als Risikoschüler bezeichnet (Artelt u.a.,2001); sie verfügen zwar über Lesefertigkeiten im Sinne des Entzifferns vonWörtern und Sätzen, haben jedoch schon im Umgang mit gegliederten undsehr einfach geschriebenen Texten Verständnisschwierigkeiten. Man darfvermuten, dass diese Schülerinnen und Schüler auch im alltäglichen Umgangmit Texten mit ähnlichen Schwierigkeiten konfrontiert sind und vor allem

Kompetenzstufe III(Skalenwerte 481–552):Integration vonTextelementen undSchlussfolgerungen

Kompetenzstufe IV(Skalenwerte 553–625):Detailliertes Verständniskomplexer Texte

Kompetenzstufe V(Skalenwerte über 625):Flexible Nutzungunvertrauter, komplexer Texte


während der Berufsausbildung vor erheblichen Problemen stehen. Denn inso gut wie allen Berufsfeldern ist der eigenständige Umgang mit Texten einezentrale Anforderung. Für Schüler, die nicht einmal Kompetenzstufe I errei-chen, sind jedoch schon die Entnahme von auffällig markierten Informatio-nen aus Texten sowie das Herstellen von Verbindungen zwischen einzelnenTextabschnitten Aufgaben, die ihr Fähigkeitsniveau überschreiten. Schülern,deren Lesefähigkeit unter Kompetenzstufe I liegt, ist der selbstständige undzielorientierte Umgang mit Texten fremd. Vermutlich gilt dies auch für dieSchüler, deren Leistungen maximal mit Kompetenzstufe I beschriebenwerden können. Nur sehr simpel geschriebene Texte werden von ihnenverstanden. Die Gruppe der Schülerinnen und Schüler mit Lese- und Verste-hensfähigkeiten unter und auf Kompetenzstufe I wird nachfolgend als poten-zielle Risikogruppe bezeichnet. Dies heißt allerdings nicht, dass alle Schülerdieses Leistungsniveaus beim Übergang in das Berufsleben scheitern müssen.Die Leistungen im PISA-Test legen jedoch nahe, dass bei diesen SchülernÜbergangsprobleme wahrscheinlich sind.

Die Spitzengruppe im Lesen besteht aus Schülerinnen und Schülern, derenFähigkeitsniveau mit Kompetenzstufe V beschrieben werden kann. IhrUmgang mit Texten kann als flexibel und zielorientiert beschrieben werden.Dieses im Rahmen von PISA höchste Niveau der Lese- und Verstehenskom-petenz beinhaltet vor allem auch den erfolgreichen Umgang mit komplexenund unvertrauten Texten. Bei Schülern dieses Fähigkeitsniveaus kann daherauch der verstehensorientierte und selbstregulierte Umgang mit schwierigenTexten vorausgesetzt werden. Ihre im PISA-Test unter Beweis gestellte Lese-und Verstehenskompetenz kann bei einer Vielzahl von unterschiedlichenTextgattungen und -anforderungen als überdurchschnittlich bezeichnetwerden. Schülerinnen und Schüler der Kompetenzstufe V könnte man alsLeseexperten bezeichnen.

3.4 Befunde

3.4.1 Wie schneiden die Länder der Bundesrepublik im internationalenVergleich ab?

Die mittleren Leistungen im Lesen in den 14 Ländern der Bundesrepublik sindin Abbildung 3.1 auf der rechten Seite der Fähigkeitssäule abgetragen. ImVergleich dazu sind auf der linken Seite einige OECD-Staaten ihren mittlerenLeistungen entsprechend angeordnet (siehe auch Baumert u.a., 2001). Es wirddeutlich, dass die Leistungen in den meisten Ländern der Bundesrepublikunter dem OECD-Durchschnitt liegen. Genauere Informationen über die Leis-tungsverteilungen sind in Abbildung 3.2 dargestellt, in der eine größereAuswahl der an PISA teilnehmenden Staaten und die Länder der Bundesre-publik ihren Leistungen im Lesen entsprechend angeordnet sind. Im oberenTeil der Abbildung befinden sich die Staaten und Länder, deren Schülerleis-tungen oberhalb des OECD-Durchschnitts liegen. Während sich die Staatenund Länder im mittleren Abschnitt statistisch nicht vom OECD-Durchschnittunterscheiden, erzielen die 15-jährigen Schülerinnen und Schüler in den imunteren Teil dargestellten Staaten und Ländern Leistungen, die signifikantunter dem OECD-Mittelwert liegen. Der Gesamtmittelwert für Deutschlandliegt statistisch bedeutsam unter dem Mittelwert der OECD-Staaten (vgl.Baumert u.a., 2001). Die Länder der Bundesrepublik unterscheiden sichjedoch erheblich voneinander. Zwischen Bayern, dessen Wert deutlich über


dem OECD-Durchschnitt liegt und zwischen Schweden und Österreich ange-siedelt ist, und dem Stadtstaat Bremen, der sich am unteren Ende der Vertei-lung befindet, liegen 62 Punkte, was fast einer ganzen Kompetenzstufeentspricht. Die Unterschiede zwischen den Ländern sind also insgesamt sehrgroß. Sie reichen vom oberen Drittel bis an das untere Ende der internationa-

len Rangreihe. Lediglich die Schülerleistungen in Bayern befinden sich aufeinem Niveau oberhalb des OECD-Durchschnitts. Die beiden nächst erfolg-reichen Länder sind Baden-Württemberg und Sachsen, deren Mittelwerte imLesen jeweils dem OECD-Durchschnitt entsprechen. Schülerinnen und Schü-ler der restlichen elf Länder der Bundesrepublik erzielen Leistungen, dieunterhalb des Durchschnitts der OECD-Staaten liegen.

Konfidenzintervalle in den PerzentilbänderabbildungenDie Konfidenzintervalle, die um die Mittelwerte in Abbildung 3.1 und allenweiteren Darstellungen von Perzentilbändern weiß gekennzeichnet sind,stecken jeweils denjenigen Bereich ab, in dem der Mittelwert der Popula-tion der 15-jährigen Schülerinnen und Schüler des jeweiligen Staates oderLandes mit 95-prozentiger Wahrscheinlichkeit tatsächlich liegt. DieAngabe eines Konfidenzintervalls ist nötig, da in den Teilnehmerstaatenund Ländern nicht alle Schülerinnen und Schüler getestet wurden. Anhandder Stichproben, die in PISA untersucht wurden, kann man jedoch diePopulationsmittelwerte mit ausreichender Genauigkeit schätzen. Das

Abbildung 3.1 MittlereLeseleistungen für 14 Länderder Bundesrepublik imVergleich mit ausgewähltenOECD-Staaten(Mittelwerte/SE)


530

510

490

470

450

MittelwertAusgewählteOECD-Staaten

Länder derBundesrepublik

Finnland (546/2,6)

Australien (528/3,5)

Vereinigtes Königreich (523/2,6)Japan (522/5,2)

Schweden (516/2,2)

Österreich (507/2,4)Vereinigte Staaten (504/7,0)

Schweiz (494/4,2)

Italien (487/2,9)

Portugal (470/4,5)

Luxemburg (441/1,6)

Bayern (510/4,0)

Baden-Württemberg (500/5,5)

Sachsen (491/5,0)

Saarland (484/2,4)Nordrhein-Westfalen (482/2,6) / Thüringen (482/7,0)Schleswig-Holstein (478/4,2)Hessen (476/6,6)Niedersachsen (474/4,9)

Mecklenburg-Vorpommern (467/5,9)

Brandenburg (459/6,3)

Sachsen-Anhalt (455/5,9)

Bremen (448/4,1)

Rheinland-Pfalz (485/6,6)

OECD-Durchschnitt (500/0,6)

Deutschland gesamt (484/2,5)


150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %

Mittelwert und Konfidenzintervall (+/– 2 SE)

}

oberhalb desOECD-Durchschnittsvon 500

unterhalbdes OECD-Durchschnittsvon 500

* Nicht vom OECD-Durchschnitt abweichend.

FrankreichNorwegen

BelgienÖsterreich

BayernSchweden

JapanVereinigtes Königreich

AustralienNeuseeland

KanadaFinnland

Rheinland-PfalzItalien

Tschechische RepublikSpanienSchweiz

DänemarkBaden-Württemberg

Vereinigte Staaten

UngarnNordrhein-Westfalen

ThüringenDeutschland

Saarland

Sachsen-AnhaltBrandenburg

Mecklenburg-VorpommernPortugal

GriechenlandNiedersachsen

HessenSchleswig-Holstein

Polen

LuxemburgBremen

Mexiko

Sachsen*

Abbildung 3.2 Perzentilbänder der Leistungen von 15-Jährigen in 14 Ländern derBundesrepublik im Vergleich zu einer Auswahl von 23 Staaten

Tabelle 3.2


546534529528523522516510507507505505504500497494493492491487485484484482482480479478476474474470467459455448441422

2,61,62,83,52,65,22,24,02,43,62,82,77,05,52,44,22,72,45,02,96,62,42,57,02,64,04,54,26,64,95,04,55,96,35,94,11,63,3

390371337354352366353322341308320344320287326316344320296331293291284290270320304281280268305300274275260249267284

429410382394391407392373383354364381363343367355379368362368338338335348317354343330322317342337329321318289311311

492472459458458471456454447437440444436441434426436433429429417416417425407414414402400400409403402395387363378360

608600606602595582581579573587579570577576566567553557563552564562562553566548551562560557543541543533530536513482

654652661656651625630635621634631619636627617621597610615601621614619604624598603617615613595592597587586595564535

681681692685682650657661648659660645669655645651620638643627650643650634654626630646645642625620624614615626592565

291310356331330284304339307351340301349368319335276318347297357352366344384306326365365374321320350338354377324281

Mittel-wert

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*

* Differenz zwischen dem 95. und dem 5. Perzentil.

FinnlandKanadaNeuseelandAustralienVereinigtes KönigreichJapanSchwedenBayernÖsterreichBelgienNorwegenFrankreichVereinigte StaatenBaden-WürttembergDänemarkSchweizSpanienTschechische RepublikSachsenItalienRheinland-PfalzSaarlandDeutschlandThüringenNordrhein-WestfalenUngarnPolenSchleswig-HolsteinHessenNiedersachsenGriechenlandPortugalMecklenburg-VorpommernBrandenburgSachsen-AnhaltBremenLuxemburgMexiko

Teilnehmerstaat oderLand der Bundesrepublik

Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen von 15-Jährigen in14 Ländern der Bundesrepublik und einer Auswahl von 23 Staaten

Konfidenzintervall ist ein Maß für die Unsicherheit, die mit diesen Schät-zungen verbunden ist. Man kann nicht davon ausgehen, dass die in denAbbildungen dargestellten Mittelwerte für die Stichproben genau denPopulationsmittelwert treffen. Es ist jedoch in hohem Maße wahrschein-lich, dass dieser innerhalb des weiß markierten Wertebereichs liegt.

Neben der Rangreihe in Bezug auf die Durchschnittsleistungen der Staa-ten und Länder enthält Abbildung 3.2 auch Informationen über die Breite derLeistungsverteilungen (siehe auch Tab. 3.2). Dargestellt sind Perzentilbänder.Die Perzentile kennzeichnen jeweils denjenigen Testwert, der den angegebe-nen Anteil der Leistungsverteilung abschneidet. Unterhalb des 5. Perzentilsbefinden sich 5 Prozent, unterhalb des 25. Perzentils 25 Prozent aller erreich-ten Testwerte des jeweiligen Staates oder Landes. Diese Darstellung ist vorallem für den Vergleich von Extremgruppen von Bedeutung. So weist zumBeispiel der in Deutschland erzielte Wert für das 5. Perzentil von 284 Punk-ten auf der Gesamtskala darauf hin, dass die 5 Prozent leistungsschwächsten15-Jährigen in Deutschland deutlich niedrigere Werte im Lesekompetenztesterzielen als die 5 Prozent leistungsschwächsten 15-Jährigen in den meisten derdargestellten 23 Staaten (OECD-Durchschnitt: 324 Punkte). Die Länder derBundesrepublik Deutschland schneiden im internationalen Vergleich imunteren Leistungsbereich alle vergleichsweise schlecht ab. In keinem der 23aufgeführten Staaten erreichen die schwächsten 5 Prozent der 15-Jährigen soniedrige Testwerte wie im Stadtstaat Bremen und in Sachsen-Anhalt. Dasbereits für Deutschland (vgl. Baumert u.a., 2001) gezeigte Ergebnis der inter-national besonders niedrigen Leistungen der schwächsten Schüler zeigt sichin allen Ländern der Bundesrepublik, in Bremen, Sachsen-Anhalt, Nieder-sachsen, Nordrhein-Westfalen, Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg,Hessen und Schleswig-Holstein dabei mit großer Deutlichkeit. Ähnlichniedrige Werte für die schwächsten 5 Prozent der Schüler sind nur noch inLuxemburg zu finden.

Ein etwas anderes Bild ergibt sich bei der Betrachtung des Spitzenbereichs,der hier durch den Wert des 95. Perzentils gekennzeichnet ist. Dieser Wertkennzeichnet das Leistungsniveau, das die 5 Prozent besten Schüler einesLandes mindestens erreichen. Die 5 Prozent besten Schüler in den 14 in denVergleich eingehenden Ländern der Bundesrepublik erzielen im internatio-nalen Vergleich kaum Spitzenleistungen. Die Spitzengruppe in Nordrhein-Westfalen, Bayern und Baden-Württemberg schneidet jedoch vergleichbargut ab wie die Spitzengruppe in Schweden, Belgien und Norwegen2.

Die Mittelwerte der einzelnen Staaten und Länder lassen sich nicht nurzum OECD-Durchschnitt, sondern auch zueinander ins Verhältnis setzen.Hierbei interessiert die Frage, ob sich die Leistungen in einem OECD-Staatoder Land der Bundesrepublik statistisch von denen in einem anderen OECD-Staat oder Land der Bundesrepublik unterscheiden. Für die in Tabelle 3.3dargestellten Einzelvergleiche wurden alle 31 Staaten, die an der PISA-Unter-suchung teilgenommen haben, berücksichtigt 3. Die Besprechung der Einzel-ergebnisse der Tabelle 3.3 würde den Rahmen dieses Berichts sprengen. ZurErläuterung sei lediglich Schleswig-Holstein als Beispiel herausgegriffen. Derin Schleswig-Holstein erzielte Mittelwert von 478 ist signifikant niedriger alsin den 18 am oberen Ende der Rangreihe aufgelisteten Staaten und Ländern,hingegen auf demselben Niveau wie die Mittelwerte der Staaten Schweiz bisLettland und signifikant höher als die Werte der Staaten Luxemburg, Mexiko



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Finnland

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Australien

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Japan

Schweden

Bayern

Österreich

Belgien

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Norwegen

Frankreich

Vereinigte Staaten

Baden-Württemberg

Dänemark

Schweiz

Spanien

Tschechische Republik

Sachsen

Italien

Rheinland-Pfalz

Saarland

Deutschland

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Thüringen

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Ungarn

Polen

Schleswig-Holstein

Hessen

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Portugal

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und Brasilien sowie der Länder Sachsen-Anhalt und Bremen. Die übrigenErgebnisse der Paarvergleiche können entsprechend den Erläuterungen in derLegende der Tabelle entnommen werden. Eine genauere Diskussion derUnterschiede innerhalb Deutschlands erfolgt im Rahmen der Darstellung derLeistungen der Neuntklässler (vgl. Abschnitt 3.4.2).


Abbildung 3.3

Perzentilabstand 95–5

PortugalDänemark

Tschechische RepublikKanada

ÖsterreichUngarn

SchwedenFrankreich

ItalienFinnland

JapanMexiko

Spanien

NorwegenBayern

BrandenburgSchweiz

AustralienVereinigtes Königreich

PolenLuxemburg

Griechenland

BelgienMecklenburg-Vorpommern

Vereinigte StaatenSachsen

Thüringen

NiedersachsenBaden-Württemberg

DeutschlandSchleswig-Holstein

HessenRheinland-Pfalz

NeuseelandSachsen-Anhalt

Saarland

Nordrhein-WestfalenBremen

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Unterschiede zwischen dem 5. und 95. Perzentil in 14 Ländern derBundesrepublik im Vergleich zu einer Auswahl von 23 Staaten

Die Breite der Leistungsverteilung innerhalb der Staaten und Länder, aufge-fasst als Leistungsunterschied zwischen den 5 Prozent leistungsstärksten undden 5 Prozent leistungsschwächsten Schülern (Perzentil 95-5), lässt sich inAbbildung 3.2 an der Länge der Perzentilbänder ablesen. Diese Informationist in Abbildung 3.3 noch einmal separat dargestellt. Wie bereits berichtet(Baumert u.a., 2001; OECD, 2001), ist der Abstand zwischen den 5 Prozentleistungsschwächsten und den 5 Prozent leistungsstärksten Schülern inDeutschland im internationalen Vergleich am größten. Mit 366 Punkten liegter über dem internationalen Durchschnitt und belegt eine besonders großeLeistungsheterogenität der 15-jährigen Schülerinnen und Schüler in Deutsch-land. Große Leistungsunterschiede zwischen den besten und den schwächstenSchülern zeigen sich ebenfalls in jedem der 14 am Vergleich teilnehmendenLänder der Bundesrepublik. Im internationalen Vergleich sind diese Leis-tungsunterschiede in Nordrhein-Westfalen, Bremen, Niedersachsen, Baden-Württemberg, Schleswig-Holstein, Hessen und Rheinland-Pfalz am größten.In keinem anderen an PISA teilnehmenden Staat gibt es eine vergleichbargroße Leistungsstreuung. Die 18 OECD-Staaten und Länder der Bundesrepu-blik mit der größten Leistungsstreuung setzen sich zusammen aus den14 Ländern der Bundesrepublik sowie den Staaten Neuseeland, Belgien, denVereinigten Staaten und Norwegen.

Zur inhaltlichen Veranschaulichung der oben genannten Befunde werdennachfolgend die Anteile der Schülerinnen und Schüler auf den einzelnenKompetenzstufen dargestellt. Von besonderem Interesse sind dabei die untereund obere Kompetenzstufe: Schüler mit einem für diese Kompetenzstufentypischen Leistungsniveau können als Risiko- bzw. Spitzengruppe im Lesenbezeichnet werden können (vgl. Abschnitt 3.3.2). In Abbildung 3.4 sind dieAnteile der Schüler abgetragen, deren Leistungen auf Kompetenzstufe I oderdarunter liegen. Der Anteil der Risikoschüler (unter Kompetenzstufe I) beträgtin Deutschland insgesamt knapp 10 Prozent, zusammen mit den potenziel-len Risikoschülern (Kompetenzstufe I) ergibt sich für Deutschland insgesamtein Anteil an schwachen und schwächsten Lesern von 23 Prozent. Das maxi-male Textverständnis von 23 Prozent der deutschen 15-Jährigen besteht damitin einem oberflächlichen Verständnis einfach geschriebener Texte. Derentsprechende Durchschnitt der OECD-Staaten liegt bei 18 Prozent.

Im internationalen Vergleich ist der Anteil an potenziellen Risikoschülernin Deutschland relativ hoch. Lediglich in einem einzigen Land der Bundesre-publik, nämlich Bayern, ist dieser Schüleranteil geringer als im OECD-Durch-schnitt. In allen übrigen Ländern der Bundesrepublik gibt es jeweils mehrRisikoschüler als im Durchschnitt der OECD-Staaten. In Brandenburg, Sach-sen-Anhalt und dem Stadtstaat Bremen gehören zur potenziellen Risiko-gruppe rund ein Drittel der Population der 15-Jährigen. Einen höheren Anteilan Risikoschülern weist von den 23 für die Darstellung ausgewählten Staatennur noch Mexiko auf.

Die Ergebnisse der deutschen Schülerinnen und Schüler sind im oberenLeistungsbereich innerhalb des internationalen Rahmens anders zu verortenals die Ergebnisse im unteren Leistungsbereich. Mit fast 9 Prozent der Schü-lerinnen und Schüler, die Kompetenzstufe V erreichen, liegt der Anteil derSpitzengruppe in Deutschland nur knapp unter dem Mittelwert der OECD-Staaten (9,5 %) und ist ähnlich hoch wie zum Beispiel in Dänemark, Frank-reich, Österreich und der Schweiz (siehe Abb. 3.5). 9 Prozent der deutschenSchüler gehören zur Spitzengruppe im Lesen und sind in der Lage, unver-traute und komplexe Texte flexibel und zielorientiert zu nutzen. In den 14 am


Vergleich teilnehmenden Ländern der Bundesrepublik variiert der Anteil derSpitzengruppe jedoch erheblich. In Bayern und Baden-Württemberg machtdie Spitzengruppe über 10 Prozent aus. Auch in Nordrhein-Westfalen undRheinland-Pfalz ist die Spitzengruppe im Lesen etwa so groß wie im OECD-Durchschnitt. In Brandenburg und Sachsen-Anhalt ist die Spitzengruppe mit


Abbildung 3.4

Tschechische RepublikNorwegen

SpanienFrankreichÖsterreich

BayernNeuseeland

Vereinigtes KönigreichSchwedenAustralien

JapanKanada

Finnland

Rheinland-PfalzSchweiz

ThüringenBaden-Württemberg

BelgienItalien

SachsenVereinigte Staaten

Dänemark

GriechenlandPolen

SaarlandUngarn

Deutschland

LuxemburgSachsen-Anhalt

BrandenburgNiedersachsen


Schleswig-HolsteinPortugal

Nordrhein-Westfalen

MexikoBremen

unter Kompetenzstufe I auf Kompetenzstufe I

Prozent der Schüler0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Schüleranteile auf und unter Kompetenzstufe I in 14 Ländern derBundesrepublik im Vergleich zu einer Auswahl von 23 Staaten

jeweils knapp 4 Prozent hingegen deutlich kleiner und kaum größer als inLuxemburg und Mexiko, die im internationalen Vergleich die am geringstenbesetzte Kompetenzstufe V aufweisen.

Das durchschnittliche Leistungsniveau der 15-Jährigen in den Ländern derBundesrepublik liegt auf Kompetenzstufe III (vgl. Abb. 3.6). In Mecklenburg-


Nordrhein-WestfalenJapanBaden-WürttembergSchwedenNorwegenBelgienVereinigte StaatenBayernVereinigtes KönigreichKanadaAustralienFinnlandNeuseeland

HessenSachsenDänemarkFrankreichSchleswig-HolsteinDeutschlandÖsterreichRheinland-PfalzSchweiz

PolenThüringenTschechische RepublikSaarlandNiedersachsen

BrandenburgSachsen-AnhaltPortugalSpanienMecklenburg-VorpommernGriechenlandUngarnBremenItalien

MexikoLuxemburg

auf Kompetenzstufe V

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50Prozent der Schüler

Schüleranteile auf Kompetenzstufe V in 14 Ländern der Bundesrepublik imVergleich zu einer Auswahl von 23 Staaten

Abbildung 3.5

Vorpommern, Brandenburg und Sachsen-Anhalt ist Kompetenzstufe II stär-ker besetzt als Stufe III. Für die anteilsmäßig größte Gruppe der 15-Jährigenin diesen drei Ländern erweisen sich Lese- und Verstehensanforderungen, dieüber das Herstellen einfacher Verknüpfungen innerhalb des Textes hinaus-gehen, als zu schwierig. In Bremen, Sachsen-Anhalt und Brandenburg ist dieRisikogruppe mehr als siebenmal so groß wie die Spitzengruppe. Der Anteilan Schülern, die höchstens ein oberflächliches Verständnis einfacher Texteerzielen (potenzielle Risikogruppe), übersteigt den Anteil der Schüler, die inder Lage sind, flexibel unvertraute und komplexe Texte zu nutzen (Spitzen-gruppe), in den meisten Ländern um ein Vielfaches.

Die Länder der Bundesrepublik unterscheiden sich im mittleren Leis-tungsniveau deutlich voneinander: Zwischen den Durchschnittsleistungender 15-Jährigen in Bayern und im Stadtstaat Bremen liegen 62 Punkte aufder Leistungsskala. Bis auf Bayern befindet sich kein weiteres Land derBundesrepublik im oberen Drittel der internationalen Rangreihe. Die Leis-tungen der 15-Jährigen in Baden-Württemberg und Sachsen entsprechendem durchschnittlichen Leistungsniveau der Schüler aus den OECD-Staa-ten. In allen weiteren Ländern der Bundesrepublik finden sich mittlereLeistungen, die signifikant unter dem OECD-Durchschnitt liegen.Während im mittleren Leistungsniveau deutliche Unterschiede zwischenden Ländern bestehen, zeigt sich in allen 14 am Vergleich teilnehmendenLändern eine große Leistungsstreuung. In kaum einem Staat bestehen sogroße Unterschiede zwischen den besten und den schwächsten Lesern wiein den Ländern der Bundesrepublik. Auch der Anteil an Risikoschülern istin allen Ländern sehr hoch und macht in der Hälfte der 14 am Vergleichteilnehmenden Länder jeweils über 25 Prozent der Gesamtgruppe der 15-Jährigen aus. Im Vergleich dazu zählen in Finnland, Kanada und Japan


Abbildung 3.6 ProzentualerAnteil von 15-jährigen

Schülerinnen und Schülernauf den einzelnen

Kompetenzstufen für 14Länder der Bundesrepublik

BremenSachsen-Anhalt


HessenNiedersachsen

Schleswig-HolsteinNordrhein-Westfalen

ThüringenSaarland

Rheinland-PfalzSachsen


0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

100

Prozent

unter Stufe I auf Stufe I auf Stufe II auf Stufe III auf Stufe IV

18,2 17,8 21,1 22,7 15,0 5,1

13,0 17,8 26,1 25,2 14,2 3,7

11,9 17,1 26,2 25,9 15,3 3,5

10,7 15,7 26,2 25,8 17,0 4,7

12,1 14,9 21,3 25,0 19,1 7,6

11,8 15,1 22,2 23,5 19,6 7,8

10,8 15,5 21,5 24,2 19,4 8,5

12,3 12,6 20,2 25,7 19,5 9,6

8,3 11,9 26,0 28,6 19,2 6,1

9,6 13,3 21,6 27,3 20,6 7,5

9,6 12,8 22,9 25,9 19,7 9,1

7,4 11,3 23,6 28,8 20,9 8,0

9,2 9,9 17,5 29,0 24,1 10,3

6,0 8,5 19,3 30,6 23,2 12,2

auf Stufe V

jeweils nur maximal 10 Prozent der Schüler zur Risikogruppe. Der Anteilder Spitzengruppe variiert international zwischen 19 Prozent der Schülerin Neuseeland und 1 Prozent in Mexiko. Innerhalb Deutschlands variiertdie Größe der Spitzengruppe zwischen 12 Prozent in Bayern und knapp4 Prozent in Brandenburg ebenfalls stark.

3.4.2 Innerdeutscher Vergleich der Leseleistungen der Neuntklässler

Während bei der Verortung der Ergebnisse der Länder der Bundesrepublik iminternationalen Vergleich die Gruppe der 15-jährigen Schülerinnen und Schü-ler betrachtet wurde, wird der ausführliche innerdeutsche Vergleich auf Basisder Neuntklässler vorgenommen. Auch die Ergebnisse der Neuntklässlerwerden auf der internationalen Metrik berichtet. Hierdurch bleibt der einge-führte Interpretationsmaßstab bestehen, da auch die Leistungen der Neunt-klässler anhand der Kompetenzstufen beschrieben und mit entsprechendenErgebnissen anderer Staaten verglichen werden können. Bei der Interpreta-tion der Ergebnisse der Neuntklässler im internationalen Vergleich mussjedoch beachtet werden, dass diese Schülergruppe eine andere Altersstreuungaufweist und damit nicht ohne Einschränkungen mit der nur aus 15-Jährigenbestehenden internationalen Stichprobe vergleichbar ist. Darüber hinaus soll-ten bei der Interpretation der Ergebnisse der Neuntklässler auch die Länder-unterschiede in der Sitzenbleiberquote sowie im Ausmaß der Früheinschu-lungen beachtet werden, da diese sowohl die Leistungsstreuung als auch dasLeistungsniveau beeinflussen (vgl. Kap. 2 und 7). Ein weiterer Unterschied


oberhalb desDurchschnittsvon 496

150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}

unterhalb desDurchschnittsvon 496 Mecklenburg-Vorpommern

HessenSaarlandSchleswig-HolsteinNiedersachsenNordrhein-WestfalenRheinland-PfalzThüringenSachsenSchüler aus GroßstädtenBaden-WürttembergBayern

BremenSachsen-AnhaltBrandenburg

Perzentilbänder der Leistungen der Neuntklässler für 14 Länder derBundesrepublik

Abbildung 3.7

zwischen den Ergebnissen der 15-jährigen Schüler und jenen der Neunt-klässler besteht in der Berücksichtigung von Sonderschülern (vgl. Kap. 1). DieLeistungen der Neuntklässler sind unter anderem deshalb besser als die der15-Jährigen, weil bei den Neuntklässlern – anders als bei den 15-jährigen Schü-lerinnen und Schülern – keine Sonderschüler untersucht wurden. Der Leis-tungsdurchschnitt liegt entsprechend höher.

Durch den Wegfall der Stadtstaaten Berlin und Hamburg ist Bremen dereinzig verbleibende Stadtstaat im Ländervergleich der Gesamtleistungen derNeuntklässler. Da Stadtstaaten und Städte jedoch Besonderheiten hinsichtlichder Bevölkerungsstruktur aufweisen und sich auch in der Expansionsrate vonFlächenstaaten unterscheiden (vgl. Kap. 2), werden als zusätzliche Vergleichs-möglichkeit für den Stadtstaat Bremen die Leistungen von Neuntklässlern ausGroßstädten mit über 300.000 Einwohnern (ohne Berlin, Hamburg undBremen) separat berichtet (siehe auch Kap. 1).

In Abbildung 3.7 sind die Perzentilbänder für die 14 am Vergleich teilneh-menden Länder der Bundesrepublik dargestellt (siehe auch Tab. 3.4). Dieeingetragenen Linien kennzeichnen die Unterschiede zum Bundesdurch-schnitt von 496. Demnach finden sich bei Neuntklässlern in Bayern undBaden-Württemberg signifikant bessere Leistungen im Lesen als im Bundes-durchschnitt. Die Länder Sachsen, Thüringen, Rheinland-Pfalz, Nordrhein-Westfalen, Niedersachsen und Schleswig-Holstein entsprechen hingegen demdeutschen Durchschnitt, während in den übrigen Ländern und im StadtstaatBremen Leistungen unterhalb des deutschen Durchschnitts erzielt werden.Zwischen den besten und dem schwächsten Land liegen 59 Skalenpunkte, wasmehr als eine halbe Standardabweichung ausmacht. Die Niveauunterschiedezwischen den Ländern sind also auch bei der Gruppe der Neuntklässler deut-lich. Schüler aus Großstädten schneiden bei diesem Vergleich insgesamt rela-tiv gut ab. Der Mittelwert dieser Schüler entspricht dem Bundesdurchschnittund liegt deutlich über dem Leistungsmittel im Stadtstaat Bremen.


Tabelle 3.4 Mittelwerte,Standardfehler und Perzentile

der Leistungen derNeuntklässler für 14 Länder

der Bundesrepublik

LandBayern

Baden-WürttembergSchüler aus Großstädten

SachsenThüringen

Rheinland-PfalzNordrhein-Westfalen


SaarlandHessen

Mecklenburg-VorpommernBrandenburg

Sachsen-AnhaltBremen

Mittel-wert

518510504501496496493491490487486485468466459

2,82,4

10,92,42,23,12,42,52,92,42,61,93,52,74,0

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*

371350337364357336328328326330323347320320287

405388372393385372364363363364358377352350322

458452434442438431427425424426420428406407389

580575574561554562562561560553557544534526532

627619626609606611617613613599606596583579591

651644657639632638641642639627634625610610620

280293320275274302313314313297311278290290333


Die Leistungen der 5 Prozent schwächsten Schüler befinden sich in Bayern,Sachsen, Thüringen, Baden-Württemberg, Mecklenburg-Vorpommern undRheinland-Pfalz im Fähigkeitsbereich von Kompetenzstufe I. In den übrigenLändern und im Stadtstaat Bremen liegen die Leistungen der 5 Prozentschwächsten Schüler unterhalb von Kompetenzstufe I. Die Leistungen der5 Prozent besten Schüler liegen in Sachsen-Anhalt, Brandenburg, dem Stadt-staat Bremen und Mecklenburg-Vorpommern auf Kompetenzstufe IV, in denübrigen zehn Ländern auf Kompetenzstufe V und damit im höchsten Fähig-keitsbereich im Lesen. Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass auch in der9. Klassenstufe eine große Leistungsstreuung existiert, die sich in fast allenLändern über das gesamte Leistungsspektrum erstreckt. Zur Verdeutlichungder Breite der Leistungsstreuung sind in Abbildung 3.8 die Leistungsunter-schiede zwischen den 5 Prozent besten und den 5 Prozent schlechtesten Schü-lern der 14 Länder abgetragen.

Da Sonderschüler nicht berücksichtigt wurden, ist die Leistungsstreuungbei Neuntklässlern im Vergleich zu den 15-Jährigen erwartungsgemäß gerin-ger. Aber auch Länderunterschiede in der Sitzenbleiberquote und im Ausmaßder Früheinschulungen (vgl. Kap. 2 und 7) dürften hierbei eine Rolle spielen.

Der Abstand zwischen den leistungsschwächsten und den leistungsstärkstenSchülerinnen und Schülern beträgt in Thüringen, dem Land mit der leistungs-homogensten Schülerschaft, 274 Punkte. Auch in Sachsen-Anhalt, Mecklen-burg-Vorpommern und Bayern zeigen sich geringe Leistungsunterschiede. Inden Ländern Niedersachsen, Schleswig-Holstein und Nordrhein-Westfalen istdie Gruppe der Neuntklässler heterogener. Die größte Leistungsstreuung zeigtsich in Städten: bei Schülerinnen und Schülern aus Großstädten (320 Punke)und im Stadtstaat Bremen (333 Punkte). Die Schüleranteile auf den einzelnenKompetenzstufen (vgl. Abb. 3.9) verdeutlichen unter anderem die Größe derRisikogruppe und der Gruppe der Leseexperten in den Ländern.

In allen 14 am Vergleich teilnehmenden Ländern gibt es Schülerinnen undSchüler, deren Lese- und Verstehensfähigkeiten unterhalb von Kompetenz-stufe I liegen. In Bayern ist der Anteil dieser Risikoschüler mit knapp

Abbildung 3.8 Unterschiedezwischen dem 5. und95. Perzentil für Neuntklässlerin 14 Ländern der Bundes-republik


SachsenMecklenburg-VorpommernBayernSachsen-AnhaltBrandenburgBaden-WürttembergSaarlandRheinland-PfalzHessenNordrhein-WestfalenSchleswig-HolsteinNiedersachsenSchüler aus Großstädten

Thüringen

Bremen

0 50 100 150 200 250 300 350

2 Prozent am kleinsten, während er mit rund 12 Prozent im Stadtstaat Bremenmehr als sechsmal so groß ist und auch deutlich über dem entsprechendenAnteil von Schülern aus Großstädten liegt. Auch die Schüler, deren Fähigkei-ten maximal mit Kompetenzstufe I beschrieben werden können, stellen einepotenzielle Risikogruppe dar. In allen Ländern der Bundesrepublik gehörenüber 10 Prozent der Neuntklässler zur Gruppe der schwachen und schwächs-ten Leser. In Bayern ist dieser Anteil mit rund 10 Prozent am geringsten,während sich die Gruppe der potenziellen Risikoschüler im Stadtstaat Bremenmit rund 30 Prozent als erheblich größer darstellt und dreimal so groß ist wiein Bayern und auch fast doppelt so groß ist wie bei Schülern aus Großstädten.

Auch die Größe der Spitzengruppe (Kompetenzstufe V) unterscheidet sicherheblich in Abhängigkeit vom Land. Wie ebenfalls aus Abbildung 3.9 hervor-geht, macht diese Gruppe mit knapp 3 Prozent in Sachsen-Anhalt einen eherkleinen, mit knapp 11 Prozent in Bayern hingegen einen größeren Anteil derNeuntklässler aus.

In fast allen Ländern liegt das maximale Fähigkeitsniveau der meistenSchüler auf Kompetenzstufe III. In Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommernund Sachsen-Anhalt weist hingegen Kompetenzstufe II einen größeren Schü-leranteil auf. In diesen drei Ländern ist auch die Spitzengruppe im Lesenauffallend klein und liegt deutlich unter 5 Prozent.

3.4.2.1 Informationen ermitteln, Textbezogenes Interpretieren, Reflektierenund Bewerten – Gibt es relative Stärken in einzelnenAnforderungsbereichen?

Neben dem gerade berichteten Leistungskennwert für die Gesamtleistung imLese- und Verstehenstest lassen sich in PISA noch Teilleistungen in einzel-


Abbildung 3.9 ProzentualerAnteil von Neuntklässlern

auf den einzelnenKompetenzstufen für

14 Länder der Bundesrepublik


0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

100

Prozent

unter Stufe I auf Stufe I auf Stufe II auf Stufe III auf Stufe IVauf Stufe V

22,7 30,3 26,0 10,68,4

3,5 10,0 20,8 31,2 26,1 8,4

1,9

4,8 12,6 23,6 26,4 22,5 10,1Schüler aus Großstädten



HessenSaarland

Schleswig-HolsteinNiedersachsen

Nordrhein-WestfalenRheinland-Pfalz

ThüringenSachsen

2,6 12,6 27,2 31,9 19,7 6,0

4,7 12,8 23,9 30,2 21,4 7,0

5,7 13,8 23,4 28,4 20,8 8,0

5,6 14,2 24,5 27,6 20,4 7,7

5,8 14,4 24,1 28,1 20,2 7,5

5,5 13,9 24,9 30,5 20,0 5,2

6,4 14,8 26,0 26,4 20,2 6,2

3,7 14,4 30,4 29,5 17,1 4,9

7,1 18,4 29,0 27,3 15,0 3,2

7,0 18,0 31,0 27,4 13,8 2,9

12,2 18,2 25,2 25,8 14,2 4,3

2,1 11,2 27,7 31,2 20,8 7,0

nen Anforderungsbereichen unterscheiden. Die Aufgaben der einzelnenAnforderungsbereiche, die zu getrennten Subskalen zusammengefasstwerden, stellen qualitativ verschiedene Anforderungen an die Lesenden. Füralle drei Subskalen („Informationen ermitteln“, „Textbezogenes Interpretie-ren“ und „Reflektieren und Bewerten“) wurde ein eigener Leistungskennwertermittelt, der – wie die Gesamtskala im Lesen – im internationalen Vergleicheinen Mittelwert von 500 und eine Standardabweichung von 100 aufweist. DieLeistungen auf allen drei Subskalen werden für die Schülerinnen und Schü-ler der 14 am Vergleich teilnehmenden Länder der Bundesrepublik auf derinternationalen Metrik berichtet.

Im Vergleich zum Mittelwert der Schülerinnen und Schüler der OECD-Staaten auf den drei Subskalen unterscheiden sich die Leistungen deutscherSchüler in Abhängigkeit von der jeweiligen Subskala (vgl. Artelt u.a., 2001).Deutsche Schülerinnen und Schüler schneiden besonders bei Aufgaben, dieeine Bewertung und Reflexion verlangen, schlecht ab, während Aufgabenzum Ermitteln von Informationen und zum textbezogenen Interpretiereneher gelöst werden. Dieses Befundmuster zeigt sich in allen 14 Ländern. WieAbbildung 3.10 verdeutlicht (siehe auch Tab. 3.5), liegen die Mittelwerte derSkala „Reflektieren und Bewerten“ durchgängig unter denen der Subskalenzum „Informationen ermitteln“ und zum „Textbezogenen Interpretieren“. MitAusnahme der Länder Bayern, Sachsen und Niedersachsen lässt sich dasschlechtere Abschneiden auf der Bewertungs- und Reflexionsskala imVergleich zu den Leistungen beim textbezogenen Interpretieren auch in allenLändern statistisch absichern. Zwischen den Leistungen der Subskala „Infor-


380

400

420

440

460

480

500

520

540

Bra

nden

burg

Bre

men

Sach

sen

Saar

land

Nor

drhe

in-W

estf

alen

Hes

sen

Nie

ders

achs

en

Rhei

nlan

d-Pf

alz

Schl

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olst

ein

Bad

en-W

ürtt

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rg

Bay

ern

Sach

sen-

Anh

alt

Mec

klen

burg

-Vor

pom

mer

n

Thür

inge

n

Informationen ermittelnTextbezogenes InterpretierenReflektieren und Bewerten

Lesekompetenz

Abbildung 3.10Leistungsprofil für die dreiAnforderungsbereiche imLesen

mationen ermitteln“ und „Textbezogenes Interpretieren“ bestehen innerhalbder Länder hingegen keine Unterschiede.

Die Leistungsprofile der Länder in den drei Anforderungsbereichen ähnelnsich sehr. Zwar gibt es zwischen den Ländern Niveauunterschiede, die denenin der Gesamtskala zum Lesen entsprechen; in fast allen der 14 Länder zeigtsich jedoch ein relativer Vorteil bei den textbasierten Anforderungen, diebeim Ermitteln von Informationen aus Texten oder beim Entwickeln einertextbezogenen Interpretation gestellt werden. Einen relativen Nachteil habendie Schüler in allen Ländern bei Anforderungen, die ein vergleichsweise stär-keres Loslösen vom Text verlangen. Die Homogenität dieses Befundes istdeutlich erkennbar, wenn auch das Ausmaß des Unterschiedes in den Teil-skalen zwischen den Ländern nicht überall gleich groß ist.

3.4.2.2 Freiwilliges Lesen

Die Entwicklung von Lesekompetenz hängt von einer Vielzahl von Faktorenab, die zum Teil über die schulischen Einflussmöglichkeiten hinausgehen (vgl.auch Artelt u.a., 2001). Ein Indikator für eine gelungene und leistungsförder-liche Lesesozialisation ist das freiwillige Lesen von Schülern. Nachfolgendwird dargestellt, welche Unterschiede zwischen den Ländern in Bezug auf dasfreiwillige Lesen der Schülerinnen und Schüler bestehen. In Abbildung 3.11ist der prozentuale Anteil der Schüler dargestellt, die angeben, nicht zumVergnügen zu lesen.

Im internationalen Vergleich ist der Bundesdurchschnitt von 42 Prozent derdeutschen Schülerinnen und Schüler, die angeben, nicht zum Vergnügen zulesen, sehr hoch (vgl. Artelt u.a., 2001, S. 114). Der OECD-Durchschnitt liegtknapp 10 Prozent niedriger. Wie Abbildung 3.11 veranschaulicht, liegt derAnteil der Nichtleser in Bayern und Baden-Württemberg sowie bei Schülernaus Großstädten unter 35 Prozent, während dieser Anteil in Brandenburg,


Tabelle 3.5 Mittelwerte undStandardfehler für die

drei Anforderungsbereicheim Lesen

LandBayern

Baden-WürttembergSachsen

ThüringenRheinland-Pfalz

Nordrhein-WestfalenNiedersachsen




Bremen

TextbezogenesInterpretieren

3,22,52,42,13,02,52,62,82,91,82,42,53,54,4

Standard-fehler

522514503498499496493489495488492468473467

Mittel-wert

Reflektierenund Bewerten

510501496487486485483477475474473453452436

Mittel-wert

3,52,93,22,33,02,73,02,93,32,22,72,43,94,3

Standard-fehler

Informationenermitteln

2,82,52,52,23,02,72,72,92,91,92,73,03,94,0

Standard-fehler

521511503498498495493487499488491468472462

Mittel-wert

Prozentualer Anteil von Schülerinnen und Schülern, die angeben, sie würdennicht zum Vergnügen lesen


Prozent der Schüler

BrandenburgBundesdurchschnittBremenSachsenSaarlandNordrhein-WestfalenHessenNiedersachsenRheinland-PfalzSchleswig-HolsteinBaden-WürttembergSchüler aus GroßstädtenBayern

Sachsen-AnhaltMecklenburg-VorpommernThüringen

20 25 30 35 40 45 50

4745

4443

4241

4140

393939

3937

3434

33

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

450 460 470 480 490 500 510 520 530

Mittlere Lesekompetenz

Bayern

Baden-WürttembergSchüler aus Großstädten

Sachsen

Rheinland-Pfalz

Thüringen

Nordrhein-Westfalen

Nieder-sachsen

Schleswig-Holstein

Saarland

Hessen


Brandenburg

Sachsen-Anhalt

Bremen

Anteil Nichtleser in Prozent

Abbildung 3.11

Abbildung 3.12Anteil an Nichtlesern und mittlere Lesekompetenz

Thüringen, Mecklenburg-Vorpommern und Sachsen-Anhalt 40 Prozent undmehr ausmacht. Schüler, die nicht aus eigener Motivation heraus lesen, habengegenüber ihren lesenden Mitschülern einen Nachteil beim Kompetenzer-werb. Dies zeigt sich deutlich, wenn man die mittlere Leiseleistung der Ländermit dem jeweiligen Anteil an Nichtlesern vergleicht (vgl. Abb. 3.12). Die beidenLänder mit dem geringsten Anteil von Nichtlesern (Bayern und Baden-Würt-temberg) erzielen auch im PISA-Lesekompetenztest die besten Durchschnitts-leistungen. Bei insgesamt 7 der 14 am Vergleich teilnehmenden Ländern zeigtsich in beiden Rangreihen entweder dieselbe relative Position oder eine Verän-derung um maximal eine Rangposition. Der Zusammenhang zwischen demAnteil an Nichtlesern und der mittleren Lesekompetenz ist eng (r = –.66).

In allen 14 Ländern gibt es wesentlich mehr Jungen, die nicht aus eigenerMotivation heraus lesen, als Mädchen. Bei den Mädchen variiert dieser Anteilzwischen 20 Prozent in Bayern und 34 Prozent in Sachsen-Anhalt, währendbei den Jungen der niedrigste Anteil an Nichtlesern (46 %) in Bayern, derhöchste hingegen in Sachsen-Anhalt (61 %) zu finden ist. Erwartungsgemäß(siehe auch Stanat & Kunter, 2001) liegen die Leseleistungen von Mädchen inallen Ländern deutlich über den Leistungen der Jungen.

3.4.2.3 Leistungen von Neuntklässlern mit und ohne Migrationsgeschichte

Zwischen den Ländern gibt es große Unterschiede in der Zusammensetzung derBevölkerung (vgl. Kap. 2). Ein besonders offen zu Tage tretender Unterschiedbezieht sich auf den Anteil an Schüleinnen und Schülern mit Migrationshin-tergrund. In den neuen Ländern gibt es wenige Schüler (unter 5 %), bei denenentweder beide Eltern oder nur ein Elternteil im Ausland geboren sind. In den


Mecklenburg-VorpommernThüringen

SaarlandSchleswig-Holstein

HessenSachsen

NiedersachsenRheinland-Pfalz

Nordrhein-WestfalenSchüler aus Großstädten



Bremen

150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}oberhalb desDurchschnittsvon 507

unterhalb desDurchschnittsvon 507

Abbildung 3.13Perzentilbänder der

Leistungen der Neuntklässlermit in Deutschland geborenen

Eltern

alten Ländern ist der Anteil der Schülerinnen und Schüler mit Migrationshin-tergrund viel höher; er variiert zwischen 14 Prozent in Schleswig-Holstein und40 Prozent im Stadtstaat Bremen. Um der unterschiedlichen Bevölkerungs-struktur in den Ländern Rechnung zu tragen, werden die Ergebnisse der Schü-ler mit und ohne Migrationshintergrund getrennt voneinander berichtet. Abbil-dung 3.13 enthält zunächst die Leistungsverteilung für die Gruppe derNeuntklässler mit in Deutschland geborenen Eltern (siehe auch Tab. 3.6).

Im Vergleich zur Gesamtgruppe der Neuntklässler finden sich bei denNeuntklässlern mit in Deutschland geborenen Eltern erwartungsgemäßhöhere Mittelwerte. Im Durchschnitt beträgt der Unterschied 11 Punkte4. ImStadtstaat Bremen liegt der Mittelwert der Gruppe mit in Deutschland gebo-renen Eltern sogar 27 Punkte über dem Wert der Gesamtgruppe der Neunt-klässler. Auch die Streubreite der Leistungen, die sich in der Länge der Balken(Abstand zwischen dem 5. und 95. Perzentil) ausdrückt, ist für die Gruppe derNeuntklässler mit in Deutschland geborenen Eltern geringer. Während in derGesamtgruppe der Neuntklässler durchschnittlich 299 Punkte zwischen den5 Prozent besten und den 5 Prozent schwächsten Lesern liegen, beträgt dieserAbstand für die Neuntklässler mit in Deutschland geborenen Eltern lediglich284 Punkte. Die Gruppe der Neuntklässler ohne Migrationshintergrund istalso hinsichtlich ihrer Leseleistungen homogener als die Gesamtgruppe derNeuntklässler. Die größte Leistungsstreuung in der Gruppe der Schülerinnenund Schüler mit in Deutschland geborenen Eltern zeigt sich im StadtstaatBremen, wo 311 Punkte zwischen den 5 Prozent besten und den 5 Prozentschwächsten Lesern liegen. Bei Schülern aus Großstädten ist die Leistungs-streuung deutlich kleiner (284 Punkte; vgl. Tab. 3.6).

Ein Vergleich der Rangreihe der Länder für die Gruppe der Neuntklässlermit deutschen Eltern mit der Rangreihe der Länder der Gesamtgruppe derNeuntklässler zeigt eine deutliche Verschiebung bei den neuen Ländern. Vierder fünf neuen Länder nehmen in der Rangreihe für die Gruppe der Schülerohne Migrationshintergrund einen niedrigeren Rangplatz ein, während drei


Tabelle 3.6 Mittelwerte,Standardfehler und Perzentileder Leistungen derNeuntklässler mit inDeutschland geborenen Eltern

Mittel-wert

527527525515511504503503499499496486486471467

3,42,79,72,83,33,12,43,03,22,52,21,94,33,42,9

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*

388380382369359348369352344353359348323324321

421413411400398380397382376386386378361354353

470475464456457440445438437442439429425408409

587586585576571571562570565558555545553536527

632626638626617621611617617604607598607585580

656649666653643647642643643630633625634611610

267269284284284299273291299278274278311288289


LandBayernBaden-WürttembergSchüler aus GroßstädtenNordrhein-WestfalenRheinland-PfalzNiedersachsenSachsenHessenSchleswig-HolsteinSaarlandThüringenMecklenburg-VorpommernBremenBrandenburgSachsen-Anhalt

Tabelle 3.7 MultipleVergleiche zwischen den

Ländern für Neuntklässler mitin Deutschland geborenen

Eltern

alte Länder (Nordrhein-Westfalen, Niedersachsen und Hessen) und der Stadt-staat Bremen in der Rangreihe nach oben steigen. Im Vergleich zum Bundes-durchschnitt für Neuntklässler ohne Migrationsgeschichte weisen zweiLänder – Bayern und Baden-Württemberg – signifikant bessere Leistungenauf. In den sieben Ländern unterhalb der Gruppe der dunkelblau hervorge-hobenen Länder in Abbildung 3.13 – Schleswig-Holstein, Saarland, Thüringen,Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg, Sachsen-Anhalt und dem Stadt-staat Bremen – finden sich hingegen signifikant niedrigere Leistungen als imBundesdurchschnitt. Zwischen den Leistungen der bayerischen und der sach-sen-anhaltinischen Schülerinnen und Schüler besteht dabei der größte Unter-schied, der mit 60 Punkten fast eine Kompetenzstufe und mehr als eine halbeStandardabweichung ausmacht.

Tabelle 3.7 enthält die Ergebnisse der Einzelvergleiche der Länder für dieLeistungen der Neuntklässler mit in Deutschland geborenen Eltern. Unter-schiede bestehen vor allem zwischen den Ländern am oberen Ende der Leis-tungsverteilung und den übrigen Ländern sowie am unteren Ende der Leis-tungsverteilung. Die Länder mit mittleren Leistungen unterscheiden sichaufgrund der geringen Mittelwertsunterschiede kaum voneinander.

Die Leistungen der 5 Prozent schwächsten Schülerinnen und Schüler inden Ländern sind bei den Schülern mit in Deutschland geborenen Elternbesser als in der Gesamtgruppe der Neuntklässler. Bis auf die Länder Sach-sen-Anhalt und Brandenburg sowie den Stadtstaat Bremen, wo die Leistungender 5 Prozent schwächsten Schüler mit in Deutschland geborenen Eltern das


Land

BayernBaden-Württemberg

Schüler aus GroßstädtenNordrhein-Westfalen

Rheinland-PfalzNiedersachsen

SachsenHessen

Schleswig-HolsteinSaarland

ThüringenMecklenburg-Vorpommern

BremenBrandenburg

Sachsen-Anhalt

527527525515511504503503499499496486486471467

(3,4)(2,7)(9,7)(2,8)(3,3)(3,1)(2,4)(3,0)(3,2)(2,5)(2,2)(1,9)(4,3)(3,4)(2,9)

MSE

Erklärung: Diese Abbildung zeigt, ob sich die mittleren Testleistungen von Schülerinnenund Schülern in den Ländern signifikant voneinander unterscheiden. Lesen Sie diese Abbildungzeilenweise. Die Symbole geben an, ob der Mittelwert des in der Zeile angegebenen Landessignifikant höher (1) bzw. signifikant niedriger (–1) ist als der Mittelwert des in der Spalteeingetragenen Vergleichslandes oder ob sich die mittleren Testleistungen nicht signifikantunterscheiden (0).

527(3,4)

527(2,7)

525(9,7)

515(2,8)

511(3,3)

504(3,1)

503(2,4)

503(3,0)

499(3,2)

499(2,5)

Bay

ern

Bad

en-W

ürtt

embe

rg

Schü

ler

aus

Gro

ßstä

dten

Nor

drhe

inw

estf

alen

Rhei

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d-Pf

alz

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ders

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Sach

sen

Hes

sen

Schl

esw

ig-H

olst

ein

Saar

land

Thür

inge

n

Mec

klen

burg

-Vor

pom

mer

n

Bre

men

Bra

nden

burg

Sach

sen-

Anh

alt

< Mittelwert> Mittelwert = Mittelwert

496(2,2)

486(1,9)

486(4,3)

471(3,4)

467(2,9)

11000

00000

–1–1–1–1

1100

0000

–1–1–1–1–1–1

010

00

–10

–1–1–1–1–1–1–1

00

0000000

–1–1–1–1–1

000

–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1

110110000

0–1

0–1–1

11010000

00

–10

–1–1

1100000

000

–1–1–1–1

1111100000

–10

–1–1

11111111111

0–1–1

111111110000

0–1

1111111111110

0

11111111111110

110100

0000

–1–1–1–1

0

0–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1

Niveau von Kompetenzstufe I nicht erreichen, liegen sie in allen anderenLändern auf dem Niveau von Kompetenzstufe I (siehe Tab. 3.6).

Auch die Leistungen der fünf Prozent besten Schüler eines Landes sind fürdie Gruppe der Neuntklässer mit in Deutschland geborenen Eltern höher alsin der Gesamtgruppe der Neuntklässler. Mit Ausnahme von Sachsen-Anhalt,Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern liegen die Leistungen der5 Prozent besten Schülerinnen und Schüler mit in Deutschland geborenenEltern pro Land in allen Ländern auf Kompetenzstufe V.

Die Leistungen der Schüler mit Migrationsgeschichte 5 werden nur für dieLänder berichtet, in denen es einen ausreichend großen Anteil gibt. InLändern, in denen dieser Anteil von Schülern mit Migrationshintergrundunter 5 Prozent liegt, was in den neuen Ländern durchgängig der Fall ist, istdie empirische Basis für belastbare Aussagen über das Leistungsniveau vonSchülern mit Migrationshintergrund zu klein.

Die dargestellten Perzentilbänder (Abb. 3.14) kennzeichnen die Leistungs-verteilung für die Gruppe der Schüler mit mindestens einem im Auslandgeborenen Elternteil. Im Vergleich dazu sind noch einmal die Perzentilbän-der für die Gruppe der Neuntklässler ohne Migrationshintergrund wiederge-geben. Wie deutlich zu sehen ist, liegt der Mittelwert der Schüler aus Fami-


Abbildung 3.14Perzentilbänder derLeistungen der Neuntklässlermit im Ausland geborenenEltern im Vergleich zu denPerzentilbändern derLeistungen der Neuntklässlermit in Deutschland geborenenEltern

150 250 350 450 550 650 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}

M SE Perzentil 95–5

489 (6,5) 288527 (3,4) 267470 (6,2) 307527 (2,7) 269459 (6,6) 319511 (3,3) 284

Mindestensein Elternteil imAusland geboren

Beide Eltern inDeutschland geboren

452 (5,8) 322503 (3,0) 291448 (5,5) 310504 (3,1) 299448 (6,3) 324515 (2,8) 284442 (5,7) 322499 (2,5) 278441 (8,7) 343499 (3,2) 299424 (6,1) 324486 (4,3) 311

455 (14,8) 344525 (9,7) 284

Hessen

Rheinland-Pfalz

Baden-Württemberg

Bayern

Nordrhein-Westfalen

Niedersachsen

Schleswig-Holstein

Saarland

Bremen


lien mit Migrationshintergrund jeweils erheblich unter dem der Vergleichs-gruppe von Schülern mit in Deutschland geborenen Eltern. Die Leistungs-verteilungen (Bänder) dieser Schüler beginnen und enden in einem niedrige-ren Leistungsbereich als bei der Vergleichsgruppe der Schüler ohneMigrationshintergrund (siehe auch Tab. 3.8). Auch zeigt sich in allen Länderneine größere Leistungsstreuung (Abstand zwischen dem 5. und 95 Perzentil,vgl. Abb. 3.14) in der Gruppe der Neuntklässler aus Migrationsfamilien.

Insgesamt sind die Mittelwertdifferenzen zwischen den Ländern für dieGruppe der Schüler aus Migrationsfamilien sehr groß. Zwischen dem Land mitden besten durchschnittlichen Leistungen von Schülerinnen und Schülern mitMigrationsgeschichte und jenem mit den schlechtesten Schülerleistungenliegen 65 Punkte. Dieser Unterschied, der sich nur auf eine Auswahl von neunLändern bezieht, ist größer als der Unterschied zwischen allen 14 Ländern inder Gesamtgruppe der Neuntklässler und auch größer als die Länderunter-schiede in der Gruppe der Schüler mit in Deutschland geborenen Eltern. Diemittlere Leistung der bayerischen Schüler mit Migrationsgeschichte liegt dabeiim Bereich des Bundesdurchschnitts für die Gesamtgruppe der Neuntklässler.Mit Abstand die schwächsten Leistungen werden von Bremer Schülern mitMigrationsgeschichte erzielt. Hier liegt der Durchschnitt lediglich bei 424Punkten und damit – im internationalen Vergleich – auf dem Niveau vonMexiko. Trotz der deutlichen Unterschiede in den Ländermittelwerten derSchüler mit Migrationsgeschichte sind die meisten Mittelwerte nicht vomBundesdurchschnitt (448) zu unterscheiden, lediglich Bayern liegt über, dasSaarland und der Stadtstaat Bremen unter dem Bundesdurchschnitt6.

Die Länder mit hervorragenden Leistungen in der Gruppe der Schüler mitin Deutschland geborenen Eltern weisen in der Regel auch überdurch-schnittliche Leistungen bei Schülern mit Migrationsgeschichte auf. Diesgilt umgekehrt auch für die Länder mit schlechten Leistungen von Schü-lern mit in Deutschland geborenen Eltern, wo auch die Schüler aus Migra-tionsfamilien schlecht abschneiden. Der Zusammenhang zwischen denLändermittelwerten für die Schülergruppe mit und ohne Migrationsge-schichte ist mit r = .87 (siehe auch Abb. 3.15) sehr eng.



Rheinland-PfalzSchüler aus Großstädten

HessenNiedersachsen

Nordrhein-WestfalenSaarland

Schleswig-HolsteinBremen

489470459455452448448442441424

6,56,26,6

14,85,85,56,35,78,76,1

342313301283290290288280272262

369345336324321322321315305295

424408394380386382377368369350

554536527537519521521517517496

607588587606584573577573582551

630621620627613600612601614586

288307319344322310324322343324


Land

Mittel-wert

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*

Tabelle 3.8 Mittelwerte,Standardfehler und Perzentileder Leistungen derNeuntklässler mit im Auslandgeborenen Eltern

Wie auch schon für die Gruppe der 15-Jährigen wird anschließend dieGröße der Risikogruppe in den Ländern für die Neuntklässler dargestellt.Dabei werden die Ergebnisse wiederum getrennt für Schüler mit und ohneMigrationsgeschichte berichtet. Abbildung 3.16 veranschaulicht die Größeder Risikogruppe für die 14 Länder. Der erste zweigeteilte Balken gibt dieseWerte für Schüler mit in Deutschland geborenen Eltern, der zweite für Schü-ler mit mindestens einem im Ausland geborenen Elternteil an.

Wie die bisher dargestellten Ergebnisse vermuten lassen, unterscheidetsich die Größe der Risikogruppe erheblich in Abhängigkeit davon, ob Schülermit oder ohne Migrationsgeschichte betrachtet werden. In der Gruppe derSchüler mit in Deutschland geborenen Eltern weisen Brandenburg (25 %) undSachsen-Anhalt (24 %) die anteilsmäßig größte potenzielle Risikogruppe auf.In Bayern und Baden-Württemberg liegt dieser Anteil hingegen unter 10Prozent (7 % in Bayern und 9 % in Baden-Württemberg).

Bei den Schülern mit Migrationsgeschichte, die nur für die alten Länderdargestellt werden, ist die Risikogruppe wesentlich größer. Im StadtstaatBremen, dem Saarland, Schleswig-Holstein und Nordrhein-Westfalen zählenüber 35 Prozent dieser Schüler zur Risikogruppe. Dies bedeutet, dass mehr alsein Drittel der Schüler mit Migrationsgeschichte in diesen vier Ländern überein oberflächliches Verständnis einfach geschriebener Texte nicht hinaus-kommen. Eine vergleichsweise kleinere Risikogruppe weisen Bayern undBaden-Württemberg auf, wo rund 20 bzw. 25 Prozent der Schüler mit Migra-tionsgeschichte zur Risikogruppe zählen.

Der Umfang der Spitzengruppe im Lesen (vgl. Abb. 3.17) reicht bei Schü-lern mit in Deutschland geborenen Eltern von rund 12 Prozent in Bayern bis


Abbildung 3.15Ländermittelwerte für Schülermit und ohneMigrationshintergrund

480

485

490

490

495

505

510

515

520

525

530

420 430 440 450 460 470 480 490 500

Lesekompetenz von Schülern mit mindestenseinem im Ausland geborenen Elternteil

Lesekompetenz von Schülern mit inDeutschland geborenen Eltern

Bayern Baden-Württemberg


Rheinland-Pfalz

Nordrhein-Westfalen

Hessen

Niedersachsen

Saarland

Schleswig-Holstein

Bremen

Abbildung 3.16Schüleranteil auf und unter

Kompetenzstufe I fürNeuntklässler mit und ohneMigrationshintergrund pro

Land

3 Prozent in Sachsen-Anhalt und Brandenburg und ist damit in Bayern vier-mal so groß wie in den beiden neuen Ländern. Mit jeweils rund 10 Prozentrangieren Nordrhein-Westfalen und Baden-Württemberg bei den Schülerin-nen und Schülern mit in Deutschland geborenen Eltern hinter Bayern an zwei-ter und dritter Länderposition.

Bei den Schülern mit Migrationsgeschichte macht der Anteil der Spitzen-gruppe zwischen 6 Prozent in Bayern und 2 Prozent in Niedersachsen undBremen aus, wobei wiederum die neuen Länder nicht berichtet werden. DieSpitzengruppe der Schüler aus Migrationsfamilien ist in allen Ländern erheb-lich kleiner als die Spitzengruppe der Schüler mit in Deutschland geborenenEltern. In Niedersachsen bestehen diesbezüglich die größten Unterschiede –während 9 Prozent der Schüler mit in Deutschland geborenen Eltern zur Spit-zengruppe gehören, zählen nur 2 Prozent der Schüler mit Migrationsge-schichte zur Spitzengruppe im Lesen.

Bei den bisher dargestellten Ergebnissen wurden pro Land zwei Schüler-gruppen separat betrachtet: Schüler mit und ohne Migrationsgeschichte.Zusätzlich werden in einem nächsten Schritt weitere Unterschiede in derZusammensetzung der Schülerschaft zwischen den Ländern berücksichtigt.Hierzu wurden kovarianzanalytisch adjustierte Mittelwerte berechnet. DieAdjustierung der Mittelwerte wurde anhand einer Auswahl von Schüler-merkmalen zum sozioökonomischen Status sowie zum sozialen und kultu-rellen Kapital (vgl. Baumert & Schümer, 2001a; siehe auch Kap. 6) vorge-nommen. Die in Tabelle 3.9 dargestellten adjustierten Mittelwerte geben denlandesspezifischen Mittelwert an, der sich ergeben würde, wenn zwischen denLändern keine Unterschiede in der Sozialstruktur sowie im kulturellen undsozialen Kapital bestehen würden und die Schüler stattdessen alle aus Fami-


BremenMecklenburg-Vorpommern

Schüler aus GroßstädtenSchleswig-Holstein

HessenNiedersachsen

ThüringenSaarlandSachsen


Bayern

BrandenburgSachsen-Anhalt

unter Kompetenzstufe I(beide Eltern inDeutschland geboren)

auf Kompetenzstufe I(beide Eltern inDeutschland geboren)


Baden-Württemberg

unter Kompetenzstufe I(mindestens ein Eltern-teil im Ausland geboren)

auf Kompetenzstufe I(mindestens ein Eltern-teil im Ausland geboren)

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

lien mittlerer Sozialschicht stammen würden. Etwas vereinfacht ausgedrücktwird der Leistungsmittelwert in den Ländern, in denen eine überdurch-schnittlich hohe Sozialstruktur zu finden ist, nach unten, in den Ländern, indenen eine niedrige durchschnittliche Sozialstruktur vorkommt, nach obenkorrigiert7 (siehe auch Kap. 1). Die erste Spalte der Tabelle 3.9 kennzeichnetdie Länderunterschiede, die bei vergleichbarer Schülerschaft (Schüler mit inDeutschland geborenen Eltern vergleichbarer Sozialschicht) zu finden sind.Im Vergleich zu den Länderunterschieden, die sich ohne Adjustierung undohne getrennte Betrachtung der Schülergruppen mit und ohne Migrations-geschichte ergeben würden, verkleinert sich der Abstand zwischen dem Landmit den durchschnittlich leistungsstärksten (Bayern: 524) und dem Land mitden durchschnittlich leistungsschwächsten Schülern (Brandenburg: 477) auf47 Punkte. Dieser maximale Länderunterschied betrug bei den nicht adjus-tierten Werten 59 Punkte (vgl. Abb. 3.7). Mit knapp einer halben Standardab-weichung sind die Unterschiede zwischen den Ländern nach der Adjustierungzwar kleiner, aber immer noch relativ groß.

Die Leistungen bayerischer Neuntklässler mit in Deutschland geborenenEltern liegen mit 524 Punkten im Ländervergleich am höchsten (Kompetenz-stufe III). Auch in Baden-Württemberg werden überdurchschnittlich guteLeistungen erzielt. Vergleichbare Schüler – ohne Migrationsgeschichte undunter Kontrolle der Unterschiede im Sozialstatus – in Brandenburg, Sachsen-Anhalt, Bremen, Schleswig-Holstein und Mecklenburg-Vorpommern schnei-den hingegen nach der Adjustierung unterdurchschnittlich ab (vgl. Tab. 3.9).

In den neuen Ländern, in denen die Sozialschicht der Neuntklässler niedri-ger als in den alten Ländern ist, kommt es insgesamt zu den größten Korrek-turen der Mittelwerte nach oben. In Sachsen-Anhalt macht die Korrektur 12Punkte, in Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern jeweils 6 Punkte


Abbildung 3.17Schüleranteil aufKompetenzstufe V fürNeuntklässler mit und ohneMigrationshintergund

Mindestens ein Elternteilim Ausland geboren



Mecklenburg-VorpommernSaarlandThüringenBremenSachsenHessenSchleswig-HolsteinRheinland-PfalzNiedersachsenBaden-WürttembergNordrhein-Westfalen



Bayern

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Tabelle 3.9 AdjustierteMittelwerte für Neuntklässler

mit und ohneMigrationshintergrund

aus. Im Gegensatz dazu wurden die Mittelwerte der meisten alten Länder nachunten korrigiert, in Baden-Württemberg und Hessen beträgt diese Korrektur13 bzw. 10 Punkte.

Durch die Adjustierung der Mittelwerte ergeben sich in der Gruppe derSchüler mit in Deutschland geborenen Eltern insgesamt leichte Verschie-bungen in den Rangplätzen. Zwar bleiben Bayern, Baden-Württemberg undNordrhein-Westfalen weiterhin auf den ersten drei Plätzen, im mittlerenBereich und am Ende der Rangreihe kommt es jedoch zu kleineren Verschie-bungen, die insbesondere auf die geringen Abstände zwischen den Ländernin der Mitte der Rangreihe zurückzuführen sind.

Die zweite Spalte der Tabelle 3.9 gibt die adjustierten Mittelwerte für dieSchüler mit Migrationsgeschichte an. Durch die Adjustierung kann wiederumvorausgesetzt werden, dass die Unterschiedlichkeit im Sozialstatus, diezwischen den Ländern der Bundesrepublik existiert, ausgeglichen wurde. Wieauch schon bei den nicht adjustierten Werten für Schüler mit Migrationsge-schichte finden sich die besten Leistungen in Bayern und Baden-Württembergund die schwächsten Leistungen im Stadtstaat Bremen und in Schleswig-Holstein. Trotz der Korrektur bleibt eine Länderdifferenz von insgesamt 61Punkten (im Vergleich zu 65 Punkten bei den nicht adjustierten Länder-mittelwerten) in der Gruppe der Schüler mit Migrationsgeschichte bestehen.

Im Vergleich zu den anderen Ländern haben bayerische Schülerinnen undSchüler mit Migrationsgeschichte einen deutlichen Leistungsvorsprung, ihreLeistungen liegen auch nach der Adjustierung klar über denen der entspre-chenden Schülergruppe aus anderen Ländern. Bei diesen großen Länder-unterschieden für die Schülerinnen und Schüler mit Migrationsgeschichteliegt es nahe, nach Unterschieden in der Zuwanderungspraxis und nach Grup-


LandBayern


Nordrhein-WestfalenRheinland-PfalzNiedersachsen

BundesdurchschnittThüringen

HessenSaarland

Mecklenburg-VorpommernSchleswig-Holstein


Brandenburg

524514507507506505503501493493492490483479477

265257255270264278270255278253260280289269274

Schüler mit im Auslandgeborenen Eltern

3,52,81,92,92,93,41,02,02,92,51,93,03,13,13,0

501487

467475463473

465452

449440

276290

299297311299

297309

325312

5,65,2

5,55,64,92,4

4,65,3

6,65,7

20,527,74,1

30,725,619,618,42,4

33,518,52,7

14,339,93,93,4


79,572,395,969,374,580,481,697,666,581,697,385,760,196,196,6

Mittel-wert

Perzentil95–5*

SE RelativerAnteil(in %)

Mittel-wert

Perzentil95–5*


Schüler mit in Deutschlandgeborenen Eltern

pen von Schülern mit Migrationsgeschichte zu differenzieren. Eine genauereAnalyse hierzu wird Gegenstand von vertiefenden thematischen Bänden sein.

Auch nach der Adjustierung bleiben zwischen den Ländern große Leis-tungsunterschiede bestehen. Während bei den Neuntklässlern mit inDeutschland geborenen Eltern in Bayern, Baden-Württemberg und Nord-rhein-Westfalen die besten durchschnittlichen Leistungen im Lesen erzieltwerden, liegen die Leistungen in den am schwächsten abschneidendenLändern Sachsen-Anhalt und Brandenburg erheblich darunter (etwa einehalbe Standardabweichung). Auch bei den adjustierten Mittelwerten derSchüler mit Migrationsgeschichte – ein Vergleich, der sich nur auf die altenLänder bezieht – zeigen sich deutliche Länderunterschiede. Bayern undBaden-Württemberg nehmen auch hier Spitzenpositionen ein, während inBremen und Schleswig-Holstein relativ gesehen die schlechtesten Leis-tungen von Schülern mit Migrationsgeschichte zu finden sind.

3.4.2.4 Gymnasialvergleich

Im Vergleich zu den Länderunterschieden in der Zusammensetzung der Schü-lerschaft an anderen Schulformen des allgemein bildenden Schulsystemsweisen Gymnasiasten über die Landesgrenzen hinweg die größten Gemein-samkeiten auf. Dies gilt sowohl für die Zusammensetzung ihrer Schülerschafthinsichtlich Sozialstatus und Ausländeranteil als auch hinsichtlich der Bildungs-beteiligung, die lediglich zwischen rund 34 Prozent in Berlin rund 27 Prozentin Rheinland-Pfalz und Schleswig-Holstein schwankt (siehe auch Kap. 1).

Die Ergebnisse der Gymnasiastinnen und Gymnasiasten lassen sich nichtnur für die 14 bisher dargestellten Länder, sondern auch für die Länder Berlinund Hamburg vergleichen. Dass die Beteiligungsrate in diesen Ländern insge-samt unter dem erforderlichen Niveau blieb (vgl. Kap.1), lag vor allem an dergeringen Beteiligung in Haupt- und Gesamtschulen. Auch in Hamburg undBerlin wurde in Gymnasien die erforderliche Beteiligungsquote von 80Prozent der zufällig gezogenen Schülerinnen und Schüler erreicht, sodass dieErgebnisse für diese Schulform aussagekräftig und belastbar sind. Entspre-chend werden im folgenden Ergebnisabschnitt zur Leistung in Gymnasien alle16 Länder der Bundesrepublik miteinander verglichen.

Wie auch in der Gesamtgruppe der Neuntklässler liegt Bayern beimGymnasialvergleich auf dem ersten Platz und signifikant über dem Bundes-durchschnitt von 578. Die Länder Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Bremen weisen hingegen unterdurchschnittlicheLeistungen auf. Die Mittelwerte der Gymnasiasten der übrigen Ländern – ein-schließlich Hamburg und Berlin – entsprechen dem Bundesdurchschnitt.Zwischen den mittleren Leistungen der bayerischen und der Bremer Schülerliegen 46 Punkte auf der Leistungsskala (siehe Abb. 3.18 und Tab. 3.10). DieErgebnisse der Paarvergleiche der Länderleistungen in Gymnasien sind inTabelle 3.11 wiedergegeben. Insgesamt lassen sich nur wenige der Unter-schiede im direkten Vergleich der Leistungen einzelner Länder statistischabsichern, da die Länder im mittleren Bereich sich in ihren Leistungen beiGymnasiasten wenig unterscheiden: Zwischen dem Land auf dem zweiten(Niedersachsen) und dem auf dem elften Rangplatz (Berlin) liegen lediglich16 Punkte auf der Leistungsskala.


Das mittlere Leistungsniveau der Gymnasiasten liegt in fast allen Ländernim Bereich der höchsten Kompetenzstufe im Lesen. Gymnasiasten sinddemnach in der Regel in der Lage, unvertraute und komplexe Texte flexibel zunutzen. Lediglich in Brandenburg und Bremen liegt das mittlere Niveau derGymnasiasten im Bereich der nächst niedrigeren Kompetenzstufe (IV).

Wie in Abbildung 3.18 an der Länge der Querbalken deutlich wird, variiertauch die Leistungsstreuung in Gymnasien erheblich zwischen den Ländern.In Sachsen-Anhalt und Bayern bilden Neuntklässler in Gymnasien relativleistungshomogene Gruppen. Der Abstand zwischen den 5 Prozent leis-tungsschwächsten und den 5 Prozent leistungsstärksten Neuntklässlernbeträgt in beiden Ländern lediglich 180 Punkte auf der Leistungsskala. Eineleistungsmäßig wesentlich heterogenere Schülerschaft zeigt sich hingegen inden 9. Gymnasialklassen der Länder Hamburg und Bremen, wo 218 bzw. 221Punkte auf der Leistungsskala zwischen den guten und schwachen Lesernliegen. Der Unterschied in der Leistungsstreuung zwischen den Ländernmacht insgesamt rund 40 Punkte aus. Im Vergleich zu den bisher berichte-ten Ergebnissen für die Gesamtgruppe der Neuntklässler ist das ein bemer-kenswert großer Unterschied, was auf eine vergleichsweise heterogene Schü-lerschaft in der 9. Gymnasialklasse in den Stadtstaaten Hamburg und Bremenschließen lässt.

Während an der Spitze und am Ende der Rangreihe bei der Gesamtgruppeder Neuntklässler und bei den Gymnasiasten jeweils dieselben Länder stehen,zeigt sich bei einigen Ländern ein deutliche Verschiebung. Im Mittel liegendie Gymnasiasten pro Land 84 Punkte über den Leistungen der Gesamt-



Leistungen der Neuntklässlerin Gymnasien für 16 Länder

der Bundesrepublik

Mecklenburg-VorpommernBerlin

HessenSaarland

ThüringenNordrhein-Westfalen

SachsenBaden-Württemberg

Rheinland-PfalzSchleswig-Holstein

NiedersachsenBayern


Hamburg*

150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}

oberhalb des Durchschnitts von 578

Bremen


* Nicht vom Durchschnitt abweichend.

Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässlerin Gymnasien für die 16 Länder der Bundesrepublik

Tabelle 3.10


Mittel-wert

593584584582582582581571570568568566563553552547

3,74,23,43,52,83,23,53,83,64,44,03,57,03,02,55,5

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*

504487487489488488485476480465462469454465456433

555546545544544543541530535528526523518514512501

632625624619619618622611608609611606608590592598

665656657654655660657644643646647642648624627634

685673677676675681680666663667667664672645646654

180186190187188193195189183202205195218180190221


522510511508510509505495499491487490479486477457

LandBayernSchleswig-HolsteinNiedersachsenRheinland-PfalzBaden-WürttembergSachsenNordrhein-WestfalenThüringenSaarlandHessenBerlinMecklenburg-VorpommernHamburgSachsen-AnhaltBrandenburgBremen

Multiple Vergleiche zwischen den Ländern für Neuntklässler aus Gymnasien Tabelle 3.11

593584584582582582581571570568568566563553552547

(3,7)(3,4)(4,2)(3,5)(2,8)(3,2)(3,5)(3,8)(3,6)(4,4)(4,0)(3,5)(7,0)(3,0)(2,5)(5,5)

MSE

Erklärung: Diese Abbildung zeigt, ob sich die mittleren Testleistungen von Schülerinnen und Schülern in den Ländern signifikantvoneinander unterscheiden. Lesen Sie diese Abbildung zeilenweise. Die Symbole geben an, ob der Mittelwert des in der Zeileangegebenen Landes signifikant höher (1) bzw. signifikant niedriger (–1) ist als der Mittelwert des in der Spalte eingetragenenVergleichslandes oder ob sich die mittleren Testleistungen nicht signifikant unterscheiden (0).

593(3,7)

584(3,4)

584(4,2)

582(3,5)

582(2,8)

582(3,2)

581(3,5)

571(3,8)

570(3,6)

568(4,4)

Bay

ern

Nie

ders

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Schl

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ein

Rhei

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Ham

burg

Sach

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Anh

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Bra

nden

burg

Bre

men


568(4,0)

566(3,5)

563(7,0)

553(3,0)

552(2,5)

547(5,5)

00000000000

–10

–1–1–1

00000000000

–10

–1–1–1

00000000000

–10

–1–1–1

00

00000000

–10

–1–1–1

0000000

–1–1–1–1–1–1–1–1–1

100000000

0000

–1–1

10000000

0000

–1–1–1

1000000

00000

–1–1–1

1100000000

00

–1–1–1

11111110000

00

–10

100000000000

000

1111111110100

00

11111111111100

0

000000

0000

–10

–1–1–1

0

00000000

–1–1

0–1–1–1

111111111110000

Land

BayernNiedersachsenSchleswig-HolsteinRheinland-PfalzBaden-WürttembergSachsenNordrhein-WestfalenThüringenSaarlandHessenBerlinMecklenburg-VorpommernHamburgSachsen-AnhaltBrandenburgBremen

Abbildung 3.19 RelativerAnteil der Neuntklässler in

Gymnasien und mittlereLeistung im Lesen

gruppe. In Schleswig-Holstein und Niedersachsen hingegen schneidenGymnasiasten 94 bzw. 93 Punkte besser ab als die jeweilige Gesamtgruppe.In Bayern, Thüringen und Baden-Württemberg ist der Leistungsvorsprung derGymnasiasten im Vergleich zur Gesamtgruppe hingegen geringer und macht75 und weniger Punkte aus.

Bei der Beurteilung der Leistungsunterschiede zwischen den Ländern sollteman nicht außer Acht lassen, dass der relative Schulbesuch in Gymnasien vonLand zu Land variiert. Zwischen dem Schüleranteil auf Gymnasien und dermittleren Leseleistung besteht tendenziell ein Zusammenhang (siehe Abb.3.19). Ein niedriger Gymnasialanteil garantiert jedoch nicht zwangsläufig einhohes Leistungsniveau.

Durch den Gymnasialvergleich, bei dem auch die Ergebnisse der LänderBerlin und Hamburg berichtet wurden, ändert sich das Gesamtbild desLändervergleichs an den Rändern nicht wesentlich. Auch in Gymnasienweisen die Schülerinnen und Schüler aus dem Stadtstaat Bremen denniedrigsten Mittelwert auf und zeichnen sich gleichzeitig durch die größteLeistungsheterogenität unter den Ländern der Bundesrepublik aus. Bayernhingegen bleibt auch beim Gymnasialvergleich an der Spitze, sowohlhinsichtlich der Gesamtleistung als auch hinsichtlich der Leistungsstreu-ung, die hier im Vergleich am geringsten ist. Länder, die im Vergleich zurGesamtgruppe beim Gymnasialvergleich deutlich besser abschneiden,sind vor allem Schleswig-Holstein und Niedersachsen. Auch in den Stadt-staaten Hamburg und Berlin findet sich – ähnlich wie in Bremen – einevergleichsweise heterogene Schülerschaft in der 9. Gymnasialklasse. ImGesamtmittelwert liegen die Stadtstaaten Hamburg und Berlin im Bereichdes Bundesdurchschnitts.


Lesekompetenz

540

550

560

570

580

590

600

25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35Prozent der Schüler in Gymnasien

Bayern


Rheinland-Pfalz

Saarland

Hessen

Sachsen-Anhalt

Bremen

Brandenburg

Schleswig-Holstein


Thüringen


Hamburg Berlin

3.5 Resümee

Die Ergebnisse des Ländervergleichs im Bereich Lesekompetenz bringen klareUnterschiede, aber auch Gemeinsamkeiten zwischen den Ländern derBundesrepublik zu Tage. Deutlich sind zunächst die Niveauunterschiedezwischen den Ländern. In den meisten berichteten Aspekten nimmt Bayerndie Spitzenposition ein. Der Stadtstaat Bremen – zumindest bei der Betrach-tung der Leistungen der Gesamtgruppe der Schüler – schneidet hingegenverhältnismäßig schlecht ab. Auch nach Berücksichtigung von Unterschiedenin der Zusammensetzung der Schülerschaft in den Ländern und nach getrenn-ter Betrachtung der Leistungen von Schülern ohne Migrationshintergrundunterscheiden sich die Länderleistungen noch signifikant voneinander. Beiden für Länderunterschiede im Sozialstatus korrigierten Werten der Schülermit in Deutschland geborenen Eltern sind es Brandenburg, Sachsen-Anhalt,Bremen, Mecklenburg-Vorpommern und Schleswig-Holstein, in denen sichdie schlechtesten Gesamtleistungen finden.

In allen Ländern der Bundesrepublik zeigt sich eine verhältnismäßig großeLeistungsstreuung und damit eine sehr heterogene Schülerschaft. Der Leis-tungsabstand zwischen den 5 Prozent besten und den 5 Prozent schwächstenSchülerinnen und Schülern ist in allen betrachteten Aspekten in den 14Ländern sehr groß. Die im internationalen Vergleich auffallend große Leis-tungsstreuung in den Ländern der Bundesrepublik kann auch als Hinweis aufeine geringe Breitenförderung und schlechte Förderung von Schülern imunteren Leistungsbereich gesehen werden. In anderen Staaten gelingt es trotzgeringerer Sitzenbleiberquoten offenbar fast überall besser, die Schüler einerAltersstufe auf ein vergleichbares Leistungsniveau zu bringen.

Auch wenn es Unterschiede in der Größe der Risikogruppe zwischen denLändern gibt, zeichnet sich als eine Gemeinsamkeit der Länder der relativhohe Anteil an Risikoschülern ab, der in der Gruppe der Schüler mit inDeutschland geborenen Eltern in 8 der 14 Länder 15 Prozent und mehrausmacht. Für die Gesamtgruppe der Neuntklässler liegt dieser Anteil inBrandenburg, Sachsen-Anhalt und Bremen sogar bei über 25 Prozent. Schü-ler, die zur Risikogruppe gezählt werden, kommen in der Regel nicht über einoberflächliches Verständnis einfach geschriebener Texte hinaus.

Bei der Betrachtung der Größe der Spitzengruppe in den Ländern, also demSchüleranteil, der in der Lage ist, komplexe Texte flexibel zu nutzen, fällt insbe-sondere das schlechte Abschneiden einiger neuer Länder (Brandenburg, Sach-sen-Anhalt und Mecklenburg-Vorpommern) auf, bei denen die Spitzengruppeim Lesen sowohl bei den 15-Jährigen als auch bei den Neuntklässlern wenigerals 5 Prozent der Schüler ausmacht.

Die getrennte Betrachtung von Schülern mit und ohne Migrationshinter-grund zeigt, dass die Förderung von Schülern mit in Deutschland geborenenEltern auch oft mit einer guten Förderung von Schülern mit Migrationsge-schichte einhergeht. Dennoch bleibt in allen Ländern ein klarer Leistungs-unterschied zwischen Schülern mit und ohne Migrationshintergrund beste-hen: In allen Ländern finden sich mindestens doppelt so viele Schüler mitMigrationshintergrund in der Gruppe der Risikoschüler als bei den Schülernmit in Deutschland geborenen Eltern.

Der Anteil der Nichtleser bzw. der Schüler, die nicht freiwillig lesen, ist inDeutschland generell sehr hoch. Da viel dafür spricht, das freiwillige Lesen vonSchülern als Indikator für eine gelungene und leistungsförderliche Lesesozi-alisation zu sehen, kennzeichnet die Größe der Schülergruppe, die nicht aus


eigener Motivation heraus lesen, ein Problemfeld. Länder, in denen ein gutesGesamtergebnis erzielt wird, weisen den geringsten Anteil von Schülern auf,die angeben, nicht zum Vergnügen zu lesen.

Beim Gymnasialvergleich, bei dem auch die Ergebnisse der Länder Berlinund Hamburg mit berücksichtigt werden konnten, macht der maximaleLänderunterschied zwischen Bayern und dem Stadtstaat Bremen 46 Punkteaus. Länder, die im Vergleich zur Gesamtgruppe beim Gymnasialvergleichdeutlich besser abschneiden, sind vor allem Schleswig-Holstein und Nieder-sachsen. Bremen, Sachsen-Anhalt und Brandenburg liegen bei diesemVergleich hingegen am Ende der Rangreihe und verändern auch im Vergleichzur Rangreihe der Länder für die Gesamtgruppe der Neuntklässler ihre rela-tive Position nur um maximal einen Rangplatz. Die Leistungen der LänderBerlin und Hamburg liegen beide im Bereich des Bundesdurchschnitts. Auchinnerhalb der Gymnasien zeigt sich eine verhältnismäßig große Leistungs-streuung, die im Fall der Länder Hessen, Berlin, Hamburg und Bremen mitAbständen von über 200 Punkten zwischen den 5 Prozent besten und den 5Prozent schwächsten Schülern einhergeht.

Anmerkungen

1 Mit Ausnahme des Ergebnisabschnitts zum Gymnasialvergleich beschränkt sich

die Ergebnisdarstellung auf lediglich 14 Länder, da Berlin und Hamburg die erfor-

derlichen Kriterien für die Gesamtberichterstattung nicht erfüllt haben (vgl. Kap. 1).

2 Eine ausführliche Darstellung der Größe der Spitzen- sowie der Risikogruppe

erfolgt bei der Diskussion der Schüleranteile auf den einzelnen Kompetenzstufen.

3 Die Signifikanztests der Paarvergleiche basieren auf einer Irrtumswahrscheinlich-

keit von 5 Prozent. Analog zum internationalen Verfahren wurde eine Bonferroni-

Korrektur durchgeführt.

4 Für die alten Länder allein liegt der Unterschied durchschnittlich bei 15 Punkten.

5 Zu der Gruppe der Schülerinnen und Schüler mit Migrationshintergrund zählen

sowohl Schüler, deren Eltern beide im Ausland geboren sind, als auch Schüler, bei

denen nur ein Elternteil im Ausland geboren ist. Auf Unterschiede zwischen diesen

beiden Gruppen wird nicht gesondert eingegangen.

6 Die Nichtnachweisbarkeit der Unterschiede ist natürlich auch auf die Tatsache

zurückzuführen, dass die Anzahl der Schüler mit Migrationshintergrund in der

Stichprobe vergleichsweise klein ist und die ermittelten Werte für diese Gruppe

daher mit einer größeren Unsicherheit behaftet sind.

7 Die Korrekturen wurden nach dem Prinzip der Kovarianzanalyse (vgl. Pedhazur,

1997) pro Land separat durchgeführt.


Michael Neubrand und Eckhard Klieme

Kapitel 4Mathematische Grundbildung

Die PISA-Studie baut in ihren Aussagen über mathematische Kenntnisse aufden Begriffen mathematische Grundbildung bzw. Mathematical Literacy auf.Diese Begriffe werden so, wie sie in den internationalen und nationalen PISA-Frameworks beschrieben sind, zunächst rekapituliert (Abschnitt 4.1). Dabeiwird auf die Verteilung der Aufgaben auf unterschiedliche Typen mathemati-schen Arbeitens eingegangen und auf die Möglichkeit, die Leistungen anhandvon Kompetenzstufen anschaulich zu beschreiben. Sodann werden die beidenStichproben der PISA-Erweiterung getrennt untersucht, die 15-Jährigen (inAbschnitt 4.2) und die Schülerinnen und Schüler von 9. Klassen (in Abschnitt4.3). Mehr noch als in den beiden Leistungsbereichen Leseverständnis undnaturwissenschaftliche Grundbildung ist diese Unterscheidung in der Mathe-matik bedeutsam. Denn die Ausbildung mathematischer Grundbildung istnoch enger an das Schulfach Mathematik gekoppelt und damit an den Bezugzu einer Klassenstufe. Im zweiten Abschnitt werden zunächst die Stichprobendargestellt. Die Länder der Bundesrepublik können nur auf der Basis derStichprobe der 15-Jährigen in das internationale Leistungsspektrum einge-ordnet werden. Es werden Mittelwerte und Streuungen verglichen und danndie in den Ländern der Bundesrepublik erreichten Leistungen inhaltlichmittels der Kompetenzstufen international verortet. Im dritten Abschnitt wirddie nur in Deutschland erhobene Stichprobe der Neuntklässler analysiert.Neben Mittelwerten und Verteilungen allgemein werden auch die Leistungenvon Schülerinnen und Schülern aus Migrantenfamilien genauer betrachtetund die Leistungen der Gymnasiasten in den einzelnen Ländern miteinanderverglichen. Da sich die Länder der Bundesrepublik in ihrer Sozialstruktur undin ihren Anteilen an Migranten nicht unerheblich voneinander unterscheiden,wird die Untersuchung der Neuntklässler durch Analysen auf der Basis vonmehrfach adjustierten Daten ergänzt. Abschließend werden aus den disku-tierten Ergebnissen einige Schlussfolgerungen für die Weiterentwicklung dermathematischen Grundbildung in Deutschland gezogen.

4.1 „Mathematical Literacy“ als Basis des PISA-Tests

Mathematische Begriffe, Strukturen und Algorithmen formen sich im Kontaktzur – empirischen oder ideellen – Wirklichkeit. Mathematik zielt dabei aufdie strukturellen Aspekte von Wirklichkeit, fasst und verarbeitet sie in Begrif-fen und Verfahren. Dieses Spannungsverhältnis von Abbilden der Wirklich-keit und systemischem Zugriff charakterisiert die Mathematik: Anwendbar-keit, abstrakte und formale Zugangsweisen sowie kreatives, intellektuellesHandeln machen mathematisches Arbeiten aus. Im Rahmen moderner Allge-meinbildung muss auch die Schulmathematik diese Charakteristika derMathematik einhalten (BLK, 1997, Abschnitt „Mathematik im Rahmen einermodernen Allgemeinbildung“). Dies ist möglich, wenn sich Verständnis undAutomatisieren beim Erlernen mathematischer Techniken ergänzen, wennunterschiedliche Exaktheitsniveaus beim Aneignen mathematischer Begriffebeachtet werden und wenn Prozesse des Modellbildens statt bloßer Regelan-wendung bei Anwendungsaufgaben thematisiert werden. Die Grundzüge dermathematischen Frameworks von PISA (Neubrand u.a., 2001; OECD, 1999)nehmen solche Gedanken auf, formulieren sie aber unter spezifischen mathe-matikdidaktischen und kognitionspsychologischen Aspekten weiter bis zurKonkretisierung von Aufgabenklassen.

4.1.1 Die Konzepte „Mathematical Literacy“ und „mathematische Grundbildung“

Allgemein eingeordnet greift der mit dem Begriff Mathematical Literacygekennzeichnete Ansatz pädagogische Diskussionen aus dem angelsächsi-schen Bereich auf (Klieme u.a., 2000; Tenorth, 1994); in mathematikdidakti-scher Hinsicht fußt er aber auf einigen spezifischen Konzepten (Freudenthal,1977; Heymann, 1996; Winter, 1995). Zur Basis einer large-scale-Studie wurdeder Ansatz wohl erstmalig mit dem Grundbildungsteil der Tests für dieTIMSS-Population III gemacht (Baumert, Bos & Lehmann, 2000, Bd. 1; Orp-wood & Garden, 1998).

Literacy ist auf den Ertrag der in den Curricula formulierten Einzelkennt-nisse ausgerichtet. Mathematical Literacy als Grundlage eines Tests bedeutetalso, dass die Substanz der in der Schule erworbenen mathematischen Fähig-keiten erfasst werden soll, und nicht das Ausführen vordergründiger Fertig-keiten. Diese Ausrichtung wird im internationalen Framework von PISA sodefiniert: „Mathematische Grundbildung ist die Fähigkeit einer Person, dieRolle zu erkennen und zu verstehen, die die Mathematik in der Welt spielt,fundierte mathematische Urteile abzugeben und sich auf eine Weise mit derMathematik zu befassen, die den Anforderungen des gegenwärtigen und künf-tigen Lebens dieser Person als konstruktivem, engagiertem und reflektieren-dem Bürger entspricht.“ (OECD, 1999, S. 41) Kern dieser Definition ist, dass„der Schwerpunkt auf der funktionalen Anwendung von mathematischenKenntnissen in ganz unterschiedlichen Kontexten und auf ganz unterschied-liche, Reflexion und Einsicht erfordernde Weise“ liegt (OECD, 1999, S. 41).

Die internationalen PISA-Frameworks basieren auf der von dem Mathema-tiker und Mathematikdidaktiker Hans Freudenthal seit den 1970er Jahrendargelegten grundsätzlichen Position (Freudenthal, 1977, 1983). Nach Freu-denthal muss das Lehren und Lernen von Mathematik von der „Phänomeno-logie mathematischer Begriffe“ (Freudenthal, 1983) ausgehen, das heißt voneiner Reflexion darüber, wie mathematische Begriffe „in der Welt“ verankert

Michael Neubrand / Eckhard Klieme96

sind. Die „Ausbildung mentaler Objekte“ (Freudenthal, 1983, S. 33) ist das Ziel,nicht aber von den Phänomenen isolierte formale Kenntnisse.

Freudenthals Grundkonzept beinhaltet also eine Orientierung an der Welt,will aber von dort zur mathematisch-begrifflichen Vertiefung kommen: „Einerealistische Problemstellung (real world problem) wird benutzt, um mathema-tische Konzepte zu entwickeln. Dieser Prozess kann begriffliche Mathemati-sierung genannt werden: Es geht nicht in erster Linie darum, die Problem-stellung zu lösen, um Problemlösefähigkeiten zu entwickeln, sondern dieentscheidende Bedeutung liegt in der damit ermöglichten Erkundung neuermathematischer Begriffe.“ (de Lange, 1996, S. 90; Übersetzung M.N.) Darausergibt sich die deutliche Ausrichtung der PISA-Tests auf die konzeptuellenSeiten der Mathematik.

Ein gerade hinsichtlich des Bezugs zu Mathematical Literacy prägnantesBild vom mathematischen Arbeiten zeichnet die Idee des „Modellierens“. DasBearbeiten mathematischer Aufgaben in Anwendungszusammenhängenwird gewöhnlich als ein in der Grundstruktur zyklischer Prozess von „Erken-nen einer Problemstellung“ ➝ „Übertragen in einen mathematischen Ansatz“➝ „Verarbeiten dieses Ansatzes“ ➝ „Interpretieren der Ergebnisse und ggf.Überprüfung der Adäquatheit des gewählten Ansatzes“ beschrieben. Interna-tional spricht man von Mathematical Modelling (Blum, 1996; vgl. auch Klieme,Neubrand & Lüdtke, 2001, Abb. 3.1, S. 144). Man kann diesen Prozess – Freu-denthals Sichtweisen durchaus aufgreifend – auch allgemeiner betrachten. Esist nicht der Realitätsbezug als solcher, sondern die kognitive Aktivität derÜbertragung eines vorgelegten Problems in einen Lösungsansatz, die denCharakter einer mathematischen Aufgabe mit bestimmt. Der Kontext, in demeine Aufgabe steht, könnte auch ein innermathematischer Problemkreis sein(Neubrand, 2002). Aus kognitiver Sicht kann man somit dann und nur dannvon einer Modellierungsaufgabe sprechen, wenn Prozesse des Übersetzens,des Findens eines Ansatzes, des Verbindens von Wissen, des Nachdenkensüber die Adäquatheit des Ansatzes involviert sind. In beiden Fällen, bei Mathe-matisierungen aus außermathematischem Kontext und bei Problemlösungenaus innermathematischem Kontext heraus, handelt es sich meist um die„präzise Darstellung intuitiv vorhandenen Wissens“ (Cohors-Fresenborg,1996, S. 86), die in beiden Fällen oft mit dem Verstehen von Texten beginnt(Reusser, 1992). Bei rein prozedural abzuarbeitenden Algorithmen aus einemexplizit vorgegebenen Ansatz heraus fehlen gerade diese kognitiven Akti-vitäten.

4.1.2 Die mathematischen Aufgaben der PISA-Studie

In der Perspektive der Freudenthalschen Ansätze hat das internationale PISA-Framework die Ansprüche an den Modellierungsprozess insgesamt zurGrundlage einer Klasseneinteilung der PISA-Aufgaben gemacht; das natio-nale PISA-Framework (Neubrand u.a., 2001) berücksichtigt zusätzlich dievorkommenden kognitiven Prozesse und verdichtet die Einteilungen zu dreiTypen mathematischen Arbeitens, nämlich (a) technische Aufgaben, bei denen vorgegebene Ansätze nach bekannten Algo-

rithmen abzuarbeiten sind, (b) Aufgaben, bei denen der Mathematisierungsprozess auf ein rechnerisch zu

bearbeitendes mathematisches Modell führt, und (c) Aufgaben, bei denen die Lösung nach einem Mathematisierungsschritt mit

begrifflichen Mitteln erzeugt werden kann.

Mathematische Grundbildung 97

Die im Vergleich zur internationalen Konzeption noch breiter gefassten,normativ ausgerichteten Ansätze mathematischer Grundbildung in den deut-schen mathematikdidaktischen Diskussionen (siehe vor allem Winter, 1995)sind dadurch aufgefangen, dass im PISA-Test Aufgaben vielfältiger Artverwendet wurden (siehe Tab. 4.1). Die gesamte Breite zeigt sich in den inter-nationalen und den nationalen Aufgaben zusammen (Neubrand u.a., 2002).Aber auch allein in den internationalen PISA-Aufgaben kommen wesentlicheIdeen von Grundbildung zum Ausdruck, nämlich dass mathematisches Arbei-ten – im Sinn der oben skizzierten Charakteristika von Mathematik alsWissenschaft und als Schulfach – in ausgewogener Weise Umweltbezügeund innermathematische Strukturierungen einbeziehen und Grundlagen fürproblemlösendes Denken legen muss (Winter, 1995).

Sowohl in den internationalen als auch in den nationalen Aufgabensätzensind Modellierungsaufgaben vom rechnerischen und vom begrifflichen Typin etwa gleicher Zahl vorhanden (Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001;Neubrand u.a., 2002). Dagegen fehlt bei den internationalen PISA-Aufgabeneine Ergänzung durch technische Aufgaben, die über das gesamte Schwierig-keitsspektrum streuen. Sie wurden wegen der Konzentration auf einen an Lite-racy orientierten Test ausdrücklich abgelehnt; die in Klieme, Neubrand undLüdtke (2001) genannte Aufgabe „Dreiecke“ bildet die Ausnahme. Der natio-nale ergänzt den internationalen Test. Wie Dimensionalitätsuntersuchungennach unterschiedlichen Kriterien (Korrelationen und verschiedene Fit-Maße;siehe Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001) gezeigt haben, messen beide dasKonstrukt der mathematischen Fähigkeit in vergleichbarer Weise.

4.1.3 Die internationalen und die nationalen PISA-Aufgaben als Basis fürden Vergleich der Länder der Bundesrepublik Deutschland

Für den Ländervergleich werden beide Aufgabensätze in unterschiedlichenFunktionen herangezogen. Die Einordnung der Länder der Bundesrepublikins internationale Leistungsspektrum wird auf der Basis der internationalenAufgaben vorgenommen. Mehrere Argumente sprechen dafür:(a) Die internationalen PISA-Testaufgaben sind bewusst so konstruiert, dass

sie Distanz zu den Curricula in den einzelnen Teilnehmerstaaten haltenund sich auf den Ertrag der schulischen Bildung konzentrieren, aufwelchen speziellen Wegen dieser in den einzelnen Curricula auch ange-strebt worden sein mag.

(b) Der internationale PISA-Test konzentriert sich auf mathematische Fähig-keiten, nicht auf das Beherrschen von isolierten und damit sehr spezifischvon curricularen Vorgaben abhängigen Fertigkeiten.


Tabelle 4.1 Die Verteilungder PISA-Aufgaben aufunterschiedliche Typen

mathematischen Arbeitens

Typen mathematischen Arbeitens

BegrifflicheModellierungs-

aufgaben

163046

Gesamt

3186

117

TechnischeItems

12324

RechnerischeModellierungs-

aufgaben

143347

InternationalePISA-Aufgaben

Nationale PISA-AufgabenGesamt

(c) Der internationale PISA-Test reagiert nicht sensibel auf die in Deutschlandanzutreffende Schulformgliederung, sondern legt einen für alle Schüle-rinnen und Schüler prinzipiell in gleicher Weise gültigen Maßstab an.

Der internationale PISA-Test verhält sich als ein von außen konstruierter Testbesonders ausgewogen gegenüber allenfalls vorhandenen internen Unter-schieden in Deutschland. Im Urteil von Lehrplanexperten sind die Testaufga-ben den deutschen Schülerinnen und Schülern gleichwohl nicht von vorn-herein fremd; das ergaben Befragungen zur curricularen Validität der Testsin den einzelnen Ländern der Bundesrepublik (Klieme, Neubrand & Lüdtke,2001). Der Stoff, der in den gestellten Aufgaben verlangt wird, und die Art derAufgabenstellung wird von den Lehrplanexperten im Wesentlichen als alters-angemessen eingeschätzt.

Zur Analyse der Leistungen in den 9. Klassen werden aber flankierend auchdie stärker an den deutschen Lehrplänen orientierten nationalen Tests heran-gezogen. Selbstverständlich ist es von großem Interesse, welche Länder-unterschiede sich zeigen, wenn man neben den Lösungen der internationa-len Aufgaben auch die der nationalen Aufgaben betrachtet.

Nationale PISA-Aufgaben werden im hier vorliegenden Bericht auch dannherangezogen, wenn ihre Zuordnung zu Kompetenzstufen bekannt ist(Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001; Neubrand u.a., 2002) und wenn sie gutzur Erläuterung der inhaltlichen Bedeutung der Kompetenzstufen geeignetsind. Sowohl die internationalen als auch die nationalen PISA-Aufgabenunterscheiden sich im inhaltlichen Profil deutlich von den in einigen Ländernder Bundesrepublik intern konzipierten und durchgeführten Tests (Klieme,Neubrand & Lüdtke, 2001, Abb. 3.5, S. 164). Beispiele für die internationalenPISA-Aufgaben sind von der OECD veröffentlicht worden (OECD, 2002);einige davon haben Klieme, Neubrand und Lüdtke (2001) sowie Neubrand u.a.(2002) bereits besprochen.

4.1.4 Die Kompetenzstufen als Mittel der inhaltlichen Beschreibungmathematischer Leistungen

Will man Informationen über die inhaltliche Bedeutung mathematischer Leis-tungen gewinnen, ist die Betrachtung von Kompetenzstufen ein geeignetesMittel. Im internationalen PISA-Bericht (OECD, 2001) wurde nur eineKompetenzstufeneinteilung nach unteren, mittleren und oberen Leistungs-gruppen vorgenommen. Im nationalen ersten Bericht zu PISA 2000 (Klieme,Neubrand & Lüdtke, 2001) sind dagegen die mathematischen Leistungen der15-Jährigen in Deutschland differenziert nach fünf Kompetenzstufen erläutertund mit einigen ausgewählten Teilnehmerstaaten verglichen worden. ZurBeschreibung der Stufen wurden dabei auch die Aufgaben aus dem nationa-len Ergänzungstest herangezogen.

Untersuchungen der Gesamtmenge von 117 Items (Neubrand u.a., 2002)haben gezeigt, wie sich nationale und internationale Aufgaben in den einzel-nen Teilbereichen mathematischen Arbeitens empirisch ihrer Schwierigkeitnach anordnen, sodass sich eine differenzierte Beschreibung der Kompe-tenzstufen nach mathematikdidaktischen Gesichtspunkten ergibt. Zu jedemder drei Typen mathematischen Arbeitens (technische Aufgaben und Model-lierungsaufgaben, die entweder rechnerisch oder begrifflich zu lösen sind)und zu jeder Schwierigkeitsstufe werden entsprechende Aufgaben vorgestellt;zudem werden die jeweils unterschiedlichen schwierigkeitsgenerierendenAufgabenmerkmale herausgearbeitet (Neubrand, 2002). Die Kompetenzstu-


fen können damit in einer Weise charakterisiert werden, die sowohl mathe-matikspezifische als auch kognitiv und curricular orientierte Aspekte einbe-zieht. Diese Möglichkeit der Beschreibung der Kompetenzstufen wird auchhier genutzt. Dabei werden nur die drei Kompetenzbereiche beschrieben, aufdie sich die folgenden Analysen beziehen.

Schülerinnen und Schüler, die maximal die Kompetenzstufe I erreichen,bewältigen im nationalen Test technische Aufgaben wie einfache Rechnungenoder geometrische Standardaufgaben auf Grundschulniveau und Modellie-rungsaufgaben, die mit einfachsten Standardmodellierungen auskommen(Neubrand u.a., 2002). Betrachtet man auch die internationalen PISA-Aufga-ben, dann gehört zur Stufe I das direkte Ablesen von Informationen ausgraphischen Darstellungen sowie das Lösen von Aufgaben, die einfache Anfor-derungen an das räumliche Vorstellungsvermögen stellen. Beispiele dafürsind die internationalen Beispielaufgaben Rennwagen 2 und 3 (OECD, 2002),die von Klieme, Neubrand und Lüdtke (2001) erläutert worden sind.Anspruchsvollere Modellbildungsaufgaben und technisch aufwändigereAufgaben, die bereits den Stoff der Sekundarstufe I voraussetzen, sind aufdieser Stufe kaum zu lösen. Schülerinnen und Schüler, die Stufe I nicht über-schreiten, werden daher vermutlich Probleme bei der Suche nach einemAusbildungsplatz und bei der Berufsfindung haben, wenn sie, etwa in Berufs-eignungstests, mit einfachen mathematischen Aufgaben konfrontiert werden,die über reine Fertigkeiten auf Grundschulniveau hinausgehen und Model-lierungsleistungen jenseits eines Alltagsverständnisses erfordern. Deshalbwird für diese Gruppe von Schülerinnen und Schülern die Bezeichnung „Risi-kogruppe“ gewählt.

Der nächste Kompetenzbereich soll kennzeichnen, welche Leistungen einausreichendes Wissen, Können und Verstehen in Hinblick auf MathematicalLiteracy ausmachen. In Bestimmungen des Standardniveaus mathematischerGrundbildung gehen immer normative Gesichtspunkte ein. Es gibt grund-sätzlich unterschiedliche Methoden, zu einer solchen Definition zu kommen.Im ersten PISA-Bericht sind solche Möglichkeiten aufgezeigt (Klieme,Neubrand & Lüdtke, 2001).

Man kann sich an den Setzungen des Curriculums orientieren. Aus einerUmfrage unter den Lehrplanverantwortlichen der einzelnen Länder derBundesrepublik ergab sich, welche Aufgaben als abschlussrelevant für alleSchulformen gelten. Setzt man als Norm, dass mindestens die Hälfte dieserAufgaben gelöst werden können, dann zeigt sich, dass dies erst ab dem Fähig-keitsniveau der Stufe III der Fall ist (Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001).

Man kann sich aber auch an mathematikdidaktisch bestimmbaren zentra-len, inhaltsbezogenen Fähigkeiten orientieren (BLK, 1997; Heymann, 1996;Winter, 1995). Wenn solche Bestimmungen konkret werden sollen, müssensie sich auf ein möglichst breites Spektrum mathematischer Anforderungenstützen. Neubrand u.a. (2002) und das nationale PISA-Framework (Neubrandu.a., 2001) zeigen, dass die drei Typen mathematischen Arbeitens, die inPISA unterschieden werden, ein solch breites Spektrum abdecken. Zu jedemder drei Typen kann man Standardanforderungen benennen. Als grundle-gende technische Anforderung gerade für anwendungsbezogene Aufgabenmuss das elementare Umgehen mit dem zentralen Begriff der Funktiongelten, zum Beispiel Argumente einsetzen können, um Werte zu berechnen.Lineare Ansätze sind die basalen rechnerischen Modelle, das heißt, dass dasUmgehen mit den elementaren Eigenschaften von Proportionalität, Dreisatzoder linearen Funktionen in Anwendungszusammenhängen eine elementare


Voraussetzung mathematischer Grundbildung im Bereich der rechnerischenModellierungsaufgaben ist. Begriffliche Zusammenhänge sollte man zumin-dest dann herstellen können, wenn erste Schritte beim Bilden dieserZusammenhänge bereits informell, zum Beispiel durch geeignete Visualisie-rungen, in einer Aufgabe vorgegeben sind.

Man kann nun diese drei normativen Kriterien mit den PISA-Aufgabenvergleichen, indem man feststellt, auf welchen Stufen entsprechende Aufga-ben vorkommen. In Neubrand u.a. (2002) finden sich Beispielaufgaben zuden drei Grundanforderungen jeweils von Stufe III an aufwärts. Dies trifft sichwieder mit der oben genannten anderen Herangehensweise. Der Kompe-tenzbereich von Stufe III an wird deshalb als das „Standardniveau mathema-tischer Grundbildung“ angesehen.

Mit der obersten Kompetenzstufe (V) ist ein Niveau erreicht, das sowohl dieBearbeitung curricular anspruchsvoller technischer Aufgaben wie auch selbst-ständige Modellierungen und Problemlösungen einschließt. Neubrand u.a.(2002) ordnen das Lösen einer quadratischen Gleichung als technischeAufgabe auf dieser Stufe ein. Rechnerische Modellierungsaufgaben diesesNiveaus verlangen komplexere Ansätze und vielschichtiges Verknüpfen, wiezum Beispiel bei der Aufgabe „Sparen“ (Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001).Begriffliches Arbeiten auf Kompetenzstufe V verlangt das Durchhalten einerkomplexen Systematik (Aufgabe „31 Pfennig“ in Neubrand u.a., 2002), dasBeurteilen funktionaler Zusammenhänge, wie in der Apfelaufgabe (Klieme,Neubrand & Lüdtke, 2001; OECD, 2002), oder das Vergleichen und Bewertenvon linearem und quadratischem Wachstum.

4.2 Die mathematischen Leistungen der 15-Jährigen in denLändern der Bundesrepublik im internationalen Vergleich

4.2.1 Mittelwertvergleiche und Verteilungen

In PISA 2000 wurden 15-Jährige untersucht, die am Ende der allgemeinbildenden Pflichtschulzeit stehen und nun entweder in das berufsbildendeSchulwesen oder in weiterführende allgemein bildende Schulen überwech-seln. Aufgrund von unterschiedlichen organisatorischen Regelungen, zumBeispiel hinsichtlich der Einschulung oder Versetzung von Schülerinnen undSchülern, kommt es in den OECD-Staaten zu unterschiedlichen Verteilungender Jugendlichen auf die Klassenstufen. Deutschland gehört zu den Staaten,in denen substanzielle Anteile der 15-Jährigen auf drei Klassenstufen zu findensind (Baumert u.a., 2001, S. 413). Es ist daher gerade für den Vergleich derLänder der Bundesrepublik sinnvoll, auch Effekte zu erfassen, die durch dieEingruppierung der Schülerinnen und Schüler in die 9. Klassenstufe bewirktwerden (siehe Abschnitt 4.3)1.

Zunächst werden die 15-Jährigen betrachtet. Die Mittelwerte ihrer Leistun-gen in den verschiedenen Ländern der Bundesrepublik verteilen sich auf einrecht breites Intervall im internationalen Leistungsspektrum (siehe Abb. 4.1und 4.2). Der größte Unterschied der Mittelwerte, nämlich der zwischen demStadtstaat Bremen und Bayern, beträgt 64 Punkte, das sind rund zwei Drittelder Standardabweichung der Leistungen in allen OECD-Staaten. Das heißt, dieLeistungen der Länder der Bundesrepublik streuen über weit mehr als dieHälfte der OECD-Staaten hinweg. Dennoch sind sie in der Regel im unterenBereich des Gesamtspektrums der mathematischen Leistungen zu finden.Über dem OECD-Durchschnitt liegen nur Bayern und Baden-Württemberg.


Nicht signifikant vom OECD-Durchschnitt unterscheiden sich die Werte derLänder Sachsen und Thüringen sowie – wegen des relativ großen Konfidenz-intervalls – auch das Land Rheinland-Pfalz. Knapp unter dem OECD-Durch-schnitt liegt Schleswig-Holstein; es folgen das Saarland, Hessen, Mecklen-burg-Vorpommern, Nordrhein-Westfalen, Niedersachsen, Sachsen-Anhaltund Brandenburg und schließlich mit einigem Abstand der StadtstaatBremen.

Aus der tabellarischen Darstellung der Perzentilbänder (siehe Tab. 4.2) gehthervor, dass das 5. Perzentil, also die mathematische Leistung, die von95 Prozent der gesamten Stichprobe übertroffen wird, in den meisten Ländernder Bundesrepublik unter dem internationalen Durchschnittswert von 326Punkten liegt. Lediglich in Bayern, Sachsen, Baden-Württemberg und Thürin-gen ist der Wert für das 5. Perzentil etwas höher als der OECD-Durchschnitt;mit maximal 338 Punkten (Bayern) liegt er aber weit unter den Werten fürFinnland, Korea und Japan (rund 400 Punkte). Die übrigen Länder derBundesrepublik bleiben alle unter dem internationalen Durchschnitt für das5. Perzentil, und zwar zum Teil sehr weit, sieht man von Mexiko und Brasi-lien als Ländern mit eigener Problematik ab: Im Stadtstaat Bremen liegt das5. Perzentil bei 263 Punkten, in Nordrhein-Westfalen bei 294 und in Rhein-land-Pfalz bei 295 Punkten.

Am anderen Ende des Leistungsspektrums findet man wesentlich günsti-gere Werte für die Länder der Bundesrepublik. In Bayern liegt der Wert fürdas 95. Perzentil um 20 Punkte über dem OECD-Durchschnitt von 655 Punk-


Abbildung 4.1 Mathematik-leistungen in 14 Ländern

der Bundesrepublik und inausgewählten OECD-Staaten(Mittelwerte/Standardfehler)

Sachsen-Anhalt (477/4,6)Brandenburg (472/5,0)

540

520

500

480

460



Finnland (536/2,2)

Vereinigtes Königreich (529/2,5) / Schweiz (529/4,4)

Japan (557/5,5)

Schweden (510/2,5)

Frankreich (517/2,7)Österreich (515/2,5)

Norwegen (499/2,8)

Vereinigte Staaten (493/7,6)

Bayern (516/4,2)Baden-Württemberg (512/4,6)

Sachsen (501/4,3)

Saarland (487/2,7)

Nordrhein-Westfalen (480/3,6)

Schleswig-Holstein (490/3,8)

Hessen (486/5,6)

Niedersachsen (478/3,4)


Bremen (452/5,2)




Thüringen (493/6,0)

Abbildung 4.2


150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}


unterhalb desOECD-Durch-schnitts von 500

ÖsterreichBayernFrankreichBelgienVereinigtes KönigreichSchweizKanadaAustralienFinnlandNeuseelandKoreaJapan

Tschechische RepublikNorwegen

IrlandSchwedenBaden-WürttembergLiechtensteinIslandDänemark

UngarnDeutschlandSchleswig-HolsteinThüringenVereinigte Staaten

SpanienSachsen-AnhaltRussische FöderationNiedersachsenNordrhein-WestfalenMecklenburg-VorpommernHessenSaarlandRheinland-Pfalz*

PolenBrandenburg

Lettland

Sachsen

GriechenlandBremenPortugalItalien

MexikoLuxemburg

Brasilien

* Nicht vom OECD-Durch-schnitt abweichend.

Perzentilbänder der mathematischen Leistungen der 15-Jährigen in 14Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu den 31 PISA-Teilnehmerstaaten


JapanKorea

NeuseelandFinnland

AustralienKanada

SchweizVereinigtes Königreich

BelgienFrankreich

BayernÖsterreichDänemark

IslandLiechtenstein

Baden-WürttembergSchweden

IrlandSachsen

NorwegenTschechische Republik

Vereinigte StaatenThüringen

Schleswig-HolsteinDeutschland

UngarnRheinland-Pfalz

SaarlandHessen

Mecklenburg-VorpommernNordrhein-Westfalen

NiedersachsenRussische Föderation

Sachsen-AnhaltSpanien

BrandenburgPolen

LettlandItalien

PortugalBremen

GriechenlandLuxemburg

MexikoBrasilien

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402400364400380390353374322364338355366372343331347357332340335327328308311327295307307317294305305315323314296288301297263260281254179

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Länder im Vergleichzu den Teilnehmerstaaten

Mittel-wert

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*


Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der 15-Jährigen inden PISA-Teilnehmerstaaten und in 14 Ländern der Bundesrepublik

Tabelle 4.2

ten; der Durchschnittswert wird selbst von Japan und Neuseeland nur ummaximal 34 Punkte überschritten. Auch in Baden-Württemberg (669),Hessen (658) und Schleswig-Holstein (657) liegen die Werte für das95. Perzentil über dem internationalen Durchschnitt. Unter den Ländern derBundesrepublik hat Brandenburg den niedrigsten Wert (618), auch er liegtaber noch deutlich oberhalb der Werte für Italien, Portugal und Luxemburg.

Auf die für Deutschland insgesamt charakteristische Verteilung der mathe-matischen Leistungen, nämlich dass die oberen und die unteren Leistungs-bereiche stark auseinander klaffen, wurde bereits im ersten PISA-Berichthingewiesen, und ebenso darauf, dass die Probleme verstärkt in den unterenLeistungsbereichen liegen (Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001). Wie ebengezeigt worden ist, findet man dieselbe charakteristische Verteilung in allerRegel auch innerhalb der einzelnen Länder der Bundesrepublik.

Die multiplen Vergleiche in Tabelle 4.3 zeigen, welche OECD-Staaten undwelche Länder der Bundesrepublik sich in ihren mathematischen Leistungensignifikant voneinander unterscheiden. Im oberen Leistungsbereich gibt eseine sehr klare Gruppierung der einzelnen Staaten: Der Spitzengruppe (Japan,Korea und Neuseeland) folgt eine Gruppe von Staaten mit sehr guten Leis-tungen (Finnland, Australien, Kanada, Schweiz und das Vereinigte König-reich). In beiden Gruppen sind keine Länder der Bundesrepublik vertreten. Imoberen Mittelfeld, das von Belgien bis Schweden reicht, liegen auch die LänderBayern und Baden-Württemberg. Das heißt, ihre im Leistungsspektrum derBundesrepublik sehr guten Schülerleistungen gehören – an den Standards derOECD-Staaten gemessen – keineswegs zu den Spitzenleistungen. Auch immittleren Leistungsbereich findet man – neben den Vereinigten Staaten undeinigen europäischen Staaten – nur drei Länder der Bundesrepublik, und zwarSachsen, Thüringen und Rheinland-Pfalz.

Über die ganze internationale Leistungsbreite hinweg kommen sowohlalte als auch neue Länder der Bundesrepublik Deutschland vor. Dies ist bemer-kenswert, weil man im Fall der neuen Länder davon ausgehen konnte, dassbis 1990 eine homogene „Kultur“ des Mathematikunterrichts bestanden hat.An den Ergebnissen der Stichprobe der 15-Jährigen lässt sich dies aber nicht– oder nicht mehr – ablesen.

Wie angesichts der Stellung Deutschlands im internationalen Leistungs-spektrum zu vermuten war, liegen die Mittelwerte der Mathematikleis-tungen in den meisten Ländern der Bundesrepublik mehr oder wenigerweit unter dem OECD-Mittelwert. Nur in drei Ländern (Sachsen, Thürin-gen und Rheinland-Pfalz) entsprechen die Leistungen dem internationa-len Durchschnitt und nur zwei Länder (Bayern und Baden-Württemberg)erreichen signifikant höhere Werte, gehören aber noch nicht zur interna-tionalen Spitzengruppe. Auch die Verteilung der Leistungen in den einzel-nen Ländern reproduziert das aus dem internationalen Vergleich bekannteBild der Mathematikleistungen in Deutschland: In den meisten Länderngibt es akzeptable Prozentanteile an 15-Jährigen, die sich mit den leis-tungsstarken Schülern in anderen PISA-Teilnehmerstaaten messenkönnen, gleichzeitig gibt es in allen Ländern der Bundesrepublik hohe odersogar sehr hohe Anteile an Jugendlichen im unteren Leistungsbereich.Alte und neue deutsche Länder kommen im internationalen Vergleichgleichermaßen in allen Bereichen mathematischer Leistung vor.



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1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1

0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

Japan

Korea

Neuseeland

Finnland

Australien

Kanada

Schweiz


Belgien

Frankreich

Bayern

Österreich

Dänemark

Island

Liechtenstein

Baden-Württemberg

Schweden

Irland

Sachsen

Norwegen


Vereinigte Staaten

Thüringen

Schleswig-Holstein

Deutschland

Ungarn

Rheinland-Pfalz

Saarland

Hessen


Nordrhein-Westfalen

Russische Föderation

Niedersachsen

Sachsen-Anhalt

Spanien

Brandenburg

Polen

Lettland

Italien

Portugal

Bremen

Griechenland

Luxemburg

Mexiko

Brasilien

Tabe

lle 4

.3

Mul

tiple

Ver

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Jähr

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Länd

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ublik

4.2.2 Unterschiede zwischen den OECD-Staaten und den Ländern derBundesrepublik Deutschland in den Streuungen derMathematikleistungen der 15-Jährigen

Eine naheliegende Interpretation des Befunds, dass in Deutschland ein auffäl-lig breites Leistungsspektrum zu beobachten ist (Klieme, Neubrand & Lüdtke,2001), wäre die folgende: Deutschland mit seinem föderal gesteuertenBildungssystem bringt eine Vielfalt unterschiedlich ausgebildeter Schülerin-nen und Schüler hervor, mithin unterschiedliche Leistungen in den einzelnenLändern. Das im internationalen Vergleich sehr breite Leistungsspektrum inDeutschland wäre demnach systembedingt. Dieses Argument wird dadurchwiderlegt, dass die mathematischen Leistungen in jedem einzelnen Land derBundesrepublik sehr stark streuen.

Ordnet man die Länder Deutschlands und die PISA-Teilnehmerstaatennach der Größe der Differenz zwischen dem 95. und dem 5. Perzentil, sofindet man alle alten Länder der Bundesrepublik recht nahe beieinander imBereich der wenigen Staaten (Polen, Lettland, Russische Föderation, Belgienund Griechenland) mit den größten Perzentilabständen (Abb. 4.3). Eine gerin-gere als die durchschnittliche Leistungsstreuung in den OECD-Staaten (329)weisen ausschließlich die neuen Länder auf. Sie gehören deshalb aber nochnicht zu den Staaten mit einem besonders kleinen Leistungsspektrum: In15 der Teilnehmerstaaten ist die Differenz zwischen den sehr guten und densehr schlechten Mathematikleistungen noch geringer als in Brandenburg, dasvon allen Ländern der Bundesrepublik den geringsten Perzentilabstandaufweist.

Es ist eine Reihe von Gründen denkbar, die für die Leistungsstreuungenverantwortlich sein mögen. Eine Erklärung könnte in der Schulformgliede-rung in den einzelnen Bundesländern liegen. Ein weiterer Grund könntedarin liegen, dass die Verteilung der 15-Jährigen auf die verschiedenen Klas-senstufen in Deutschland inhomogener ist als in manchen anderen Staaten.Die Untersuchung der Stichprobe der Neuntklässler wird zeigen, ob die Leis-tungsstreuung hier geringer ist als im Fall der 15-Jährigen (siehe Abschnitt4.3). Ein weiterer Grund dürfte jedoch in der Migrationsproblematik liegen.Diese ist ebenfalls verlässlicher anhand der Daten der Schülerinnen und Schü-ler in 9. Klassen zu diskutieren (Abschnitt 4.3). Festzuhalten ist aber bereitsan dieser Stelle, dass die Länder mit geringer Streuung zwischen den oberstenund untersten Leistungsperzentilen ausschließlich die neuen Länder derBundesrepublik sind.

Die für Deutschland insgesamt bereits bekannte Tatsache relativ großerHeterogenität der Leistungen zeigt sich auch in allen alten Ländern derBundesrepublik. Die neuen Länder heben sich in dieser Hinsicht deutlichvon den alten Ländern ab. Sie gehören deshalb aber im internationalenVergleich noch nicht zu den Ländern mit einer leistungshomogenerenSchülerschaft.

4.2.3 Zusammenhang von Leistungsniveau und Streuung der Leistungen

Beim Vergleich der Streuungen der Leistungsmittelwerte ist stets auch derMittelwert der Leistung selbst zu beachten. Wünschenswert wäre eine Homo-genisierung der Leistungen, ohne dass damit das Niveau selbst gesenkt wird.



PortugalItalien

AustralienSpanien

FrankreichJapan

DänemarkKanada

IslandKorea

MexikoIrland

Finnland

Sachsen-AnhaltÖsterreich

BrandenburgNorwegen


BrasilienTschechische Republik

ThüringenSchwedenLuxemburg

PolenNiedersachsen

SchweizVereinigte Staaten

NeuseelandLiechtenstein

SachsenUngarn


LettlandBayern

Perzentilabstand 95–5200 250 300 350 400


HessenBelgien


Russische FöderationBaden-Württemberg

Deutschland

BremenGriechenland

Streuung der Verteilungen der mathematischen Leistungen der 15-Jährigen in14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu den 31 PISA-Teilnehmerstaaten

Abbildung 4.3

Tatsächlich ergibt sich aber bei der Betrachtung der 15-Jährigen, dass beideParameter über die Länder der Bundesrepublik hinweg unabhängig vonein-ander variieren. Bayern und Baden-Württemberg weisen zwar die höchstenLeistungsmittelwerte auf, zeigen aber auch bei der Streuung hohe Werte.Umgekehrt bedingen relativ niedrige Leistungsmittelwerte nicht notwendigauch niedrige Streuungen, wie die Beispiele Bremen und Niedersachsenzeigen. Absolute Leistungshöhe und Abstand des 5. vom 95. Perzentil variie-

ren in Deutschland nahezu unabhängig voneinander; ihre Korrelation beträgtr = –.15 (über alle Länder der Bundesrepublik) bzw. r = –.08 (nur über die altenLänder der Bundesrepublik). Wie sich am entsprechenden Korrelationskoef-fizenten für die internationalen Daten ablesen lässt (r = –.46; ohne Brasilienund Mexiko), kann eine stärkere Homogenisierung aber durchaus mit einemhöheren Niveau der Leistungen einhergehen.

Ordnet man die Länder der Bundesrepublik nach beiden Parametern, derHöhe der Leistungsmittelwerte und dem Ausmaß der Leistungsstreuung, wiees in Abbildung 4.4 geschieht, findet man zwei klar voneinander unterschie-dene Gruppen: Die alten Länder weisen praktisch gleiche, relativ hohe Streu-ungen auf. Die neuen Länder haben tendenziell ein homogeneres Leistungs-spektrum, lassen aber ebenfalls nicht erkennen, ob höhere Leistungen miteiner geringeren Leistungsstreuung einhergehen.

Im internationalen Kontext geht ein höherer Leistungsmittelwert in Mathe-matik tendenziell mit einer geringeren Streuung der Leistungen einher. Inden Ländern der Bundesrepublik ist eine breite Streuung der Leistungenunabhängig von der insgesamt erreichten Leistungshöhe zu finden.

Abbildung 4.4 Mittelwerteund Streuungen derGesamtleistungen der 15-Jährigen in 14 Ländern der Bundesrepublik


250

270

290

310

330

350

370

390

420 440 460 480 500 520 540

neue Länder

Niedersachsen

Bremen alte Länder

Streuungen (95–5 Perzentil)

Mittelwerte

4.2.4 Verteilung der Leistungen in den einzelnen Ländern derBundesrepublik auf die Kompetenzstufen

Die Verteilung der Leistungen auf die Kompetenzstufen (siehe Abschnitt4.1.4) kann inhaltlich am besten dadurch herausgearbeitet werden, dass mandie Verteilung der 15-Jährigen in den Ländern der Bundesrepublik und inausgewählten OECD-Staaten auf drei Leistungsniveaus miteinander vergleicht(vgl. Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001). Das heißt, es geht um die Anteile derSchülerinnen und Schüler, die ein Mindestniveau nicht erreichen und daherals potenzielle Risikogruppe gelten müssen (Kompetenzstufe I und darunter),die Anteile der Schülerinnen und Schüler, die das Standardniveau mathema-tischer Grundbildung erreichen (mindestens Stufe III), und die Anteile derSchülerinnen und Schüler in der Spitzengruppe (Stufe V). Der Übersicht-

lichkeit wegen werden nur Vergleiche mit Staaten vorgenommen, die bereitsim ersten deutschen PISA-Bericht (Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001) alsReferenzstaaten herangezogen wurden. Dabei handelt es sich um ausgewählteNachbarstaaten, aber auch um einige Staaten, die aufgrund ihrer pädagogi-schen und didaktischen Konzepte für Deutschland von Interesse sind.

Die Abbildung 4.5 repräsentiert die Gruppe der Schülerinnen und Schüler,die man als potenzielle Risikokandidaten im Hinblick auf die kommende


Abbildung 4.5 Anteile der15-Jährigen auf und unter

Kompetenzstufe I in 14 Ländern der

Bundesrepublik im Vergleichzu 9 ausgewählten PISA-

Teilnehmerstaaten

DeutschlandVereinigte Staaten

ThüringenSachsen

Baden-WürttembergNorwegen

SchwedenÖsterreichFrankreich

SchweizVereinigtes Königreich

FinnlandJapan

HessenNiedersachsen

Nordrhein-WestfalenBrandenburg


Sachsen-AnhaltRheinland-Pfalz

Schleswig-Holstein

Bayern

Bremen

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

unter Kompetenzstufe I auf Kompetenzstufe I

Schüleranteile in Prozent

Berufskarriere bezeichnen kann (vgl. Abschnitt 4.1.4). Im Vergleich zu denPISA-Teilnehmerstaaten ist sogar in den leistungsstärksten Ländern derBundesrepublik, nämlich in Bayern, Baden-Württemberg und Sachsen, derAnteil der Risikogruppe an der Gesamtpopulation der 15-Jährigen bemer-kenswert hoch. Einige Staaten mit statistisch vergleichbaren Mittelwerten, undzwar Frankreich, Österreich, Schweden und Norwegen, haben kleinere Risi-kogruppen als die Länder der Bundesrepublik. Zur Schweiz, dem VereinigtenKönigreich, Finnland und Japan bestehen wesentlich größere Abstände.

Innerhalb Deutschlands findet man im Wesentlichen wieder dieselbenGruppen wie in Abbildung 4.2. Allerdings zeichnen sich die Länder Bran-denburg und Sachsen-Anhalt nun durch relativ geringe Anteile an Schülerin-nen und Schülern der Risikogruppe aus, während Hessen, Niedersachsen undNordrhein-Westfalen vergleichsweise große Anteile aufweisen. Das Phäno-men der großen Streuung der Leistungen in den Ländern der Bundesrepublikist also vor allem ein Problem der starken Besetzung der unteren Leistungs-bereiche. Dieser Befund war bereits an den Perzentilbändern ablesbar, erwird nun inhaltlich bestätigt.

In Abschnitt 4.1.4 ist ausführlich begründet worden, dass mit Kompetenz-stufe III ein Standardniveau mathematischer Grundbildung erreicht ist. Schü-lerinnen und Schüler auf Kompetenzstufe III und darüber haben ein Niveauerreicht, das den normativ formulierten Ansprüchen an mathematischeGrundbildung zufriedenstellend genügt. Wie hoch die Anteile der 15-Jährigen,

Abbildung 4.6 Anteile der15-Jährigen, die dasStandardniveau mathema-tischer Grundbildungerreichen, in 14 Ländern derBundesrepublik im Vergleichzu 9 ausgewählten PISA-Teilnehmerstaaten


Anteil der 15-Jährigen in Prozent

0 20 40 60 8010 30 50 70

Schleswig-HolsteinNorwegenSachsenSchwedenÖsterreichBaden-WürttembergFrankreichBayernVereinigtes KönigreichSchweizFinnlandJapan

DeutschlandThüringenRheinland-Pfalz

HessenNordrhein-WestfalenMecklenburg-VorpommernSaarlandVereinigte Staaten

BremenBrandenburgSachsen-AnhaltNiedersachsen

die dieses Niveau erreicht haben, in den einzelnen Bundesländern und in denneun Vergleichsstaaten sind, zeigt Abbildung 4.6.

Wieder zeigt sich, dass die Länder Bayern, Baden-Württemberg und Sach-sen zwar ein Niveau erreichen, das dem der Schweiz, Österreichs oder desVereinigten Königreichs entspricht, das aber hinter den durch Japan undFinnland aufgezeigten Möglichkeiten zurückbleibt. Alle anderen Länder derBundesrepublik bleiben in einem mittleren Bereich, der zum Beispiel auch

von den USA erreicht wird; ausgenommen sind Brandenburg und der Stadt-staat Bremen, wo noch weniger Schülerinnen und Schüler dieses Standard-niveau erreichen. Überdies ist der Abstand Bayerns und Baden-Württembergszu den anderen Ländern beim Vergleichskriterium „Grundbildungsstandard“noch deutlicher als im Fall der Risikogruppe. Die insgesamt höheren Leis-tungen dieser Länder, wie sie sich in Abbildung 4.2 zeigen, resultieren alsovor allem aus größeren Anteilen an 15-Jährigen, die den Grundbildungsstan-dard oder höhere Kompetenzstufen erreicht haben. Der im PISA-Bericht(Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001) dargestellte Hauptbefund, dass das deut-sche Bildungssystem verglichen mit den international gefundenen Möglich-keiten besonders wenig erfolgreich bei der Sicherung des Standardniveaus ist,repliziert sich somit auch innerhalb fast aller Bundesländer.


Abbildung 4.7 Anteile der 15-Jährigen auf

Kompetenzstufe V in 14 Ländern der

Bundesrepublik im Vergleichzu 9 ausgewählten PISA-

Teilnehmerstaaten

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

auf Kompetenzstufe V


SachsenFrankreich

Nordrhein-WestfalenSchweden

FinnlandÖsterreich



Vereinigtes KönigreichSchweiz

Japan

Mecklenburg-VorpommernNorwegen

NiedersachsenBremen

Rheinland-PfalzVereinigte Staaten

SaarlandThüringen

Deutschland


Das Niveau auf Kompetenzstufe V und darüber beinhaltet auch das Lösenanspruchsvoller Aufgaben, die entweder technisch aufwändig sind oder selbst-ständiges mathematisches Arbeiten erfordern (vgl. Abschnitt 4.1.4). DieAnteile der Schülerinnen und Schüler, die in den einzelnen Ländern und Staa-ten zu dieser Spitzengruppe gehören, sind in Abbildung 4.7 repräsentiert.

Deutschland nimmt mit 1,3 Prozent besonders leistungsfähiger Schülerin-nen und Schüler im internationalen Spektrum nur einen unteren Platz ein

(Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001). Stärker sind die Spitzengruppen in derSchweiz (über 3 %) und in Japan (knapp 4 %). Die Mehrzahl der Länder derBundesrepublik kann diese Positionen nicht erreichen. Allerdings zeichnensich nun interessante Verschiebungen im Vergleich zur Übersicht in Abbil-dung 4.2 ab. Über dem Bundesdurchschnitt bei den 15-Jährigen der oberstenLeistungsgruppe liegen neben Bayern und Baden-Württemberg nun auchSchleswig-Holstein, Hessen und Nordrhein-Westfalen. Es ist durchaus bemer-kenswert, wenngleich aufgrund der recht kleinen prozentualen Anteilevorsichtig zu bewerten, dass einige Länder, die sowohl im Gesamtmittelwertals auch in der Förderung im mittleren Bereich eher durchschnittlichabschneiden, etwas höhere Anteile an Spitzenschülerinnen und -schülernhaben.

Die Abbildung 4.8 gibt nochmals zusammenfassend einen Überblick überdie Kompetenzstufenverteilung in den 14 betrachteten Ländern der Bundes-republik Deutschland. Diese für die 15-jährigen Schülerinnen und Schülergeltenden Verteilungen sind im folgenden Abschnitt zu kontrastieren mit denentsprechenden Verteilungen in der Stichprobe der Neuntklässler. Dabei wirdsich zeigen, ob die Zugehörigkeit zur gleichen Klassenstufe mit einer größe-ren Homogenität der Leistungen einhergeht.

Abbildung 4.8 Anteile der 15-Jährigen proKompetenzstufe für 14 Länderder Bundesrepublik


0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

100

Prozent

BremenBrandenburgSachsen-AnhaltNiedersachsenNordrhein-WestfalenMecklenburg-VorpommernHessenSaarlandRheinland-PfalzSchleswig-HolsteinThüringenSachsenBaden-WürttembergBayern

unter Stufe I auf Stufe I auf Stufe II auf Stufe III auf Stufe IV

5,1

7,6

8,5

9,6

6,1

7,5

9,1

auf Stufe V

4,0 14,5 27,3 33,0 18,6 2,6

5,2 14,6 26,2 35,6 16,3 2,2

5,2 17,2 33,3 32,5 10,5 1,3

7,7 17,9 30,3 29,3 12,7 2,0

8,1 18,3 29,3 30,7 12,4 1,1

8,0 18,9 30,1 28,9 12,8 1,3

7,4 21,6 30,3 25,9 12,9 1,9

6,8 20,4 30,7 31,3 10,1 0,8

9,8 18,5 30,7 28,7 10,7 1,6

8,2 20,4 31,5 29,5 9,4 1,0

6,5 20,2 35,8 29,4 7,4 0,7

6,8 20,7 37,8 27,6 6,7 0,4

13,4 25,4 30,5 22,0 7,6 1,0

4,7 15,5 31,2 34,6 12,7 1,3

Die Betrachtung der drei inhaltlich durch die Kompetenzstufen bestimm-ten Leistungsgruppen – die Risikogruppe, die Gruppe, die das Standard-niveau erreicht hat, und die Spitzengruppe – zeigt, dass Deutschland insge-samt und die Mehrzahl der einzelnen Länder eher unterhalb desOECD-Durchschnitts einzuordnen sind. Dies ist am deutlichsten in derunteren Leistungsgruppe zu erkennen, während in der Spitzengruppeauch Länder mit durchschnittlichem Mittelwert gut vertreten sind. Lediglich Bayern und Baden-Württemberg liegen in allen Leistungsgrup-pen über dem internationalen Durchschnitt. Die Risikogruppe ist zudemnoch in Sachsen und Thüringen kleiner als im OECD-Durchschnitt, imStandardbereich treten noch Schleswig-Holstein und Rheinland-Pfalzhinzu. Auch Länder mit sonst unterdurchschnittlichem Niveau – Schles-wig-Holstein, Hessen und Nordrhein-Westfalen – weisen aber immerhinrelativ große Gruppen leistungsstarker Schülerinnen und Schüler auf.

4.3 Mathematische Leistungen von Schülerinnen undSchülern der 9. Klassen in den Ländern der Bundesrepublik

4.3.1 Mittelwertvergleiche und Verteilungen

Da die Jahrgangsklasse in den Schulsystemen aller Länder der Bundesrepu-blik Deutschland bis heute die maßgebliche organisatorische Einheit geblie-

ben ist und da die Leistungsanforderungen der Schule auf Klassenstufenbezogen definiert werden, gibt der Vergleich der Neuntklässler schulsystem-nah Auskunft über die Leistungen der Schülerinnen und Schüler in deneinzelnen Ländern. Vergleiche der Neuntklässler lassen sich nur innerhalbDeutschlands durchführen. Die stärker auf den Mathematikunterricht in



der Leistungen derNeuntklässler für 14 Länder

der Bundesrepublik


SachsenSchleswig-Holstein

ThüringenMecklenburg-Vorpommern


NiedersachsenSaarland



Bremen

Mittel-wert

528512508503500497496496493492489484480477465

3,43,42,53,23,02,93,5

13,63,33,03,33,73,12,84,0

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*

383361374355362354340307350339333317331334305

412392404386390383374349378371364350373369337

468456455443442436439416434427424419425421401

592573563565556559558572553557559551539536529

640622614619611608608636608604610606588584589

668648641650639639636669636634640635614613631

284287268295277285296362287294307318283278326


Deutschland zugeschnittenen nationalen Tests sind für den Ländervergleichder Neuntklässler von zusätzlichem Interesse, vorwiegend werden aber dieinternationalen Testaufgaben – und das heißt auch die internationale Metrik –für die Vergleiche genutzt.

In Abbildung 4.9 sind die Leistungsverteilungen in den Ländern in Formvon Perzentilbändern dargestellt. Grundlage sind hier die Leistungen in deninternationalen PISA-Aufgaben. Zunächst wird nur die Höhe der Mittelwerteberücksichtigt. Bayern, Baden-Württemberg und Sachsen liegen hierbei überdem Bundesdurchschnitt; dann folgt eine relativ große Gruppe von Ländern,die sich statistisch nicht signifikant voneinander unterscheiden; unter demDurchschnitt der 14 hier betrachteten Länder sind Hessen, Nordrhein-West-falen, Sachsen-Anhalt, Brandenburg und der Stadtstaat Bremen einzuord-nen. Die Spanne der Mittelwerte der mathematischen Leistungen in denLändern reicht von 465 bis 528 Punkten auf der Leistungsskala, ist im Fall derNeuntklässler demnach genauso breit wie im Fall der 15-Jährigen, bei denendie Ländermittelwerte 452 bis 516 Punkte betrugen. Insgesamt ist eineZunahme der Leistungen um durchschnittlich etwa 8 Punkte pro Land zubeobachten, was sich wohl auf den Ausschluss der Sonderschüler zurückfüh-ren lässt.

Der auffälligste Unterschied zwischen beiden Stichproben besteht aber ineiner Verringerung des Abstands der Leistungen vom 5. bis zum 95. Perzen-til um durchschnittlich etwa 44 Punkte pro Land. Erwartungsgemäß handeltes sich bei Schülerinnen und Schüler der 9. Klassenstufe um eine leistungs-mäßig homogener zusammengesetzte Gruppe als bei den 15-Jährigen. Auffäl-lig große Abstände zwischen den äußersten Perzentilen kommen nur noch inNordrhein-Westfalen, im Stadtstaat Bremen und in den Großstädten vor.

Die größere Homogenität der Leistungen in der Gruppe der Neuntklässlergeht sowohl auf höhere Werte für das 5. Perzentil als auch auf niedrigere Werte

Abbildung 4.9 Perzentil-bänder der mathematischenLeistungen der Neuntklässlerin 14 Ländern der Bundes-republik


150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %

Nordrhein-WestfalenHessenSaarlandNiedersachsenSchüler aus GroßstädtenRheinland-PfalzMecklenburg-VorpommernThüringenSchleswig-HolsteinSachsenBaden-WürttembergBayern

BremenBrandenburgSachsen-Anhalt


}


oberhalb desDurchschnittsvon 499

für das 95. Perzentil zurück. Die Homogenisierung wird inhaltlich sichtbarbeim Vergleich der beiden Verteilungen auf die verschiedenen Kompetenz-stufen (siehe Abb. 4.8 und Abb. 4.10). Die Anteile der Schülerinnen undSchüler auf den mittleren Stufen II und III sind bei den Neuntklässlern größerals bei den 15-Jährigen, die Anteile derer, die allenfalls Stufe I erreicht haben,aber auch die Anteile derer auf Stufe IV oder V sind dagegen kleiner. Offen-bar hat ein Teil der leistungsschwachen 15-Jährigen die 9. Klasse noch nichterreicht, während ein Teil der leistungsstarken 15-Jährigen bereits die10. Klasse besucht. Andererseits liefert die Zuordnung zur 9. Klasse in keinemLand eine nennenswerte Verstärkung des Anteils der Schülerinnen und Schü-ler, die das Standardniveau mathematischer Grundbildung erreichen.

Schülerinnen und Schüler der 9. Klassen zeigen homogenere Leistungenals die 15-jährigen. Dies ist mit einer Verkleinerung sowohl der Anteile derRisikogruppe als auch der Spitzengruppe verbunden, nicht jedoch miteinem höheren Anteil an Schülerinnen und Schülern, die das Standardni-veau mathematischer Grundbildung erreichen. Die Leistungsdifferenzenzwischen den Ländern sind bei den Neuntklässlern ebenso groß wie beiden 15-Jährigen.

4.3.2 Zur Bedeutung der ethnischen Herkunft von Schülerinnen undSchülern in 9. Klassen

Obwohl die Perzentilabstände im Fall der Neuntklässler geringer sind als imFall der 15-Jährigen, sind sie immer noch relativ groß. Die Werte variierenzwischen 268 in Sachsen und 326 im Stadtstaat Bremen. Im Folgenden wirdgeprüft, ob bzw. wie stark die Höhe der Anteile an Schülerinnen und Schü-lern aus Migrantenfamilien für die Heterogenität der Leistungen verantwort-


Abbildung 4.10 Anteile derNeuntklässler pro

Kompetenzstufe in 14 Ländernder Bundesrepublik

BremenBrandenburg

Sachsen-AnhaltNordrhein-Westfalen

HessenSaarland


Mecklenburg-VorpommernThüringen

Schleswig-HolsteinSachsen


0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

100

Prozent

unter Stufe I auf Stufe I auf Stufe II auf Stufe III auf Stufe IVauf Stufe V

10,6

2,3 12,8 32,8 37,6 13,5

1,5 10,4 30,9 35,9 18,9 2,4

1,9 11,9 37,6 36,2 11,6 0,8

2,6 15,9 35,9 31,9 12,4

1,9 15,6 39,0 31,9 10,4

2,4 17,9 36,2 32,5 10,2 0,8

4,0 15,2 34,9 35,0 10,1 0,8

3,2 17,7 37,4 30,7 10,3 0,7

3,9 19,0 33,2 33,7 9,6 0,6

4,5 19,1 35,1 29,7 10,7 0,8

6,6 18,8 33,7 30,4 9,6 0,9

4,8 18,7 40,9 29,0 6,1 0,6

4,2 20,8 40,5 28,0 6,3 0,3

8,8 23,3 36,8 23,5 6,7

1,1

1,4

1,2

1,1

lich ist. Hinsichtlich der ethnischen Herkunft werden die beiden folgendenGruppen unterschieden: Jugendliche, deren beide Eltern in Deutschland gebo-ren sind, und Jugendliche mit mindestens einem im Ausland geborenenElternteil.

Zwischen den Ländern der Bundesrepublik Deutschland bestehen erheb-liche Unterschiede in den Anteilen an Schülerinnen und Schülern mit Migra-tionshintergrund. So gibt es in den neuen Ländern nur wenige Jugendlichemit Eltern bzw. Vätern oder Müttern, die nicht in Deutschland geboren sind.Ihr Anteil liegt durchweg unter 5 Prozent. In den alten Ländern reicht derAnteil der Jugendlichen aus Migrationsfamilien jedoch von 14 Prozent inSchleswig-Holstein bis 40 Prozent im Stadtstaat Bremen (vgl. Kap. 6). Imvorliegenden Bericht werden daher Leistungen von Neuntklässlern aus

Abbildung 4.11 Perzentil-bänder der mathematischenLeistungen der Neuntklässlermit und ohne Migrations-hintergrund


150 250 350 450 550 650 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}

M SE Perzentil 95–5


Baden-Württemberg

Bayern

Hessen

Schleswig-Holstein

Sachsen

Niedersachsen

Saarland

Nordrhein-Westfalen

Rheinland-Pfalz


Thüringen

Sachsen-Anhalt

Bremen

Brandenburg

536 (3,7) 281505 (8,3) 301527 (4,0) 268475 (6,6) 288514 (14,4) 366453 (14,5) 327512 (3,8) 271456 (8,1) 325511 (2,5) 263

509 (3,3) 290463 (8,7) 284506 (3,3) 289460 (7,0) 299504 (3,3) 286440 (7,4) 313503 (3,8) 282453 (6,9) 294502 (4,1) 309447 (7,4) 311500 (2,9) 273

498 (3,0) 282

486 (5,3) 323436 (6,5) 305480 (3,1) 284

479 (3,0) 278



Zuwandererfamilien nur für die alten Länder dargestellt. Für den Vergleichmit den Leistungen der deutschen Schülerinnen und Schüler können alleLänder der Bundesrepublik herangezogen werden. Dabei ist allerdings stetszu bedenken, dass sich die zugewanderte Bevölkerung sowohl in ihrer Sozi-alstruktur deutlich von der deutschen Bevölkerung unterscheidet als auch insich deutliche sozialstrukturelle Differenzen aufweist (Baumert & Schümer,2001a; vgl. auch Kap. 6). Aus diesem Grund werden die auf der Basis der„Rohdaten“ vorgenommenen Untersuchungen der beiden Gruppen inAbschnitt 4.3.3 durch Analysen ergänzt, denen „adjustierte Daten“ zu Grundeliegen, das heißt Daten, die im Hinblick auf die unterschiedliche sozioökono-mische Herkunft der Schülerinnen und Schüler korrigiert wurden.

Abbildung 4.11 zeigt die Perzentilbänder der Leistungen von Neuntkläss-lern unterschiedlicher ethnischer Herkunft. Bei den deutschen Schülerinnenund Schülern wird im Wesentlichen die aus Abbildung 4.9 bekannteRangreihe der Länder reproduziert, jedoch mit dem interessanten Unter-schied, dass die neuen Länder nun zurückfallen. Sachsen liegt jetzt nichtmehr über dem Bundesdurchschnitt, sondern im Mittelfeld, und die anderenneuen Länder weisen Werte auf, die signifikant unter dem Bundesdurch-schnitt bleiben. Hessen und Nordrhein-Westfalen erreichen bei Schülerndeutscher Herkunft das Niveau des Bundesdurchschnitts (509 Punkte),während sie beim Vergleich der Leistungen der Gesamtgruppe der Neunt-klässler unterdurchschnittlich abschneiden.

Auffällig ist ferner die erhebliche Streuung der Leistungen der Schülerin-nen und Schüler deutscher Herkunft, die sich in den Großstädten, im Stadt-staat Bremen und in Nordrhein-Westfalen zeigt, und zwar sowohl zum unte-ren als auch zum oberen Leistungsbereich hin. Bemerkenswerterweiseerreicht der Wert für das 95. Perzentil der deutschen Schülerinnen und Schü-ler im Stadtstaat Bremen mit 655 Punkten einen ähnlich hohen Wert wieBayern und die Großstädte. Für die Streuungen ergibt sich zudem Folgendes:Schon beim Vergleich der 15-Jährigen variierten die Mathematikleistungen inden alten Ländern stärker als in den neuen Ländern (Abb. 4.3). Aber auch inder leistungsmäßig homogeneren Stichprobe der Neuntklässler sind dieAbstände zwischen dem 95. und dem 5. Perzentil in den alten Ländern immernoch um durchschnittlich 20 Punkte höher als in den neuen Ländern (Abb.4.9). Dieser Effekt verringert sich erst dann, wenn man nur die Schülerinnen



der Leistungen derNeuntklässler mit mindestenseinem im Ausland geborenen

Elternteil


Schleswig-HolsteinHessen



SaarlandBremen

Mittel-wert

505475463460456453453447440436

8,36,68,77,08,1

14,56,97,47,46,5

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*

350334320314296300308291284284

390361360339325326350321322311

449407411392390383393375371374

562540515526521528507520510502

622588575584571595570575563559

651622604613620627602602597588

301288284299325327294311313305


und Schüler deutscher Herkunft berücksichtigt: In den alten Ländern beträgtder durchschnittliche Perzentilabstand 289 Punkte, in den neuen Ländern276 Punkte.

Betrachtet man – in den alten Ländern der Bundesrepublik – die Gruppeder Schülerinnen und Schüler, deren Eltern nicht in Deutschland geborensind, kommt man auf einen durchschnittlichen Perzentilabstand von 302Punkten. In dieser Gruppe liegt nur Bayern über dem bundesdeutschenMittelwert.

Insgesamt erkennt man nicht nur, dass die Schülerinnen und Schüler ausMigrantenfamilien schlechtere Leistungen zeigen: Sie erreichen im Durch-schnitt 463 Punkte, die Jugendlichen deutscher Herkunft dagegen 509Punkte. Es zeigt sich auch, dass die Leistungen der Jugendlichen aus Migran-tenfamilien in allen alten Ländern wesentlich stärker streuen.

Bemerkenswert sind die Ergebnisse der bayerischen Jugendlichen ausMigrantenfamilien (siehe Tab. 4.5 und 4.6): Die Werte für das 5. und das95. Perzentil sind beide höher als in den anderen Ländern. Das in Bayern von95 Prozent der Schülerinnen und Schüler aus Zuwandererfamilien erreichteNiveau liegt deutlich über dem in Nordrhein-Westfalen, dem StadtstaatBremen, Sachsen-Anhalt und Brandenburg von den deutschen Schülerinnenund Schülern erreichten Niveau. Die eben besprochenen Leistungsverteilun-gen der Jugendlichen verschiedener ethnischer Herkunft deuten auf großeUnterschiede im Sozialstatus der beiden Schülergruppen hin und verweisenauf die Notwendigkeit einer verstärkten Basisförderung der Leistungsschwä-cheren in beiden Gruppen.

Die Differenzen zwischen beiden Gruppen werden durch die Abbildungder unterschiedlichen Anteile an „Risikoschülern“ veranschaulicht (siehe Abb.

Tabelle 4.6 Mittelwerte,Standardfehler und Perzentileder Leistungen der Neunt-klässler mit in Deutschlandgeborenen Eltern


Mittel-wert

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*


BayernBaden-WürttembergSchüler aus GroßstädtenRheinland-PfalzSachsenSchleswig-HolsteinHessenSaarlandNiedersachsenNordrhein-WestfalenThüringenMecklenburg-VorpommernBremenSachsen-AnhaltBrandenburg

< Bundes-durchschnitt

> Bundes-durchschnitt

= Bundes-durchschnitt

536527514512511509506504503502500498486480479

3,74,0

14,43,82,53,33,33,33,84,12,93,05,33,13,0

392385316369380363357359361340365358332331337

420423375405409393391389396379392385367372372

476475447458458447444443446446443437421425422

599584591568565569573564559564557559546540538

644630652615616623621611614618611609614588587

673653682640643653646644643649638640655614615

281268366271263290289286282309273282323284278

4.12). Die Anteile der Schülerinnen und Schüler unter oder auf Kompetenz-stufe I sind bei den deutschen Jugendlichen in allen Ländern relativ klein; beiden Neuntklässlern aus Migrantenfamilien sind die Anteile der Risikoschülerin aller Regel doppelt so groß.

Schülerinnen und Schüler aus Zuwandererfamilien unterscheiden sich imLeistungsniveau und in der Leistungsstreuung von Neuntklässlern, derenEltern in Deutschland geboren sind: Die Mittelwerte ihrer Leistungenliegen unter denen der deutschen Jugendlichen, dagegen ist die Varianzihrer Leistungen größer. Dies zeigt die Notwendigkeit verstärkter Basis-förderung an. Nur Bayern erreicht auch bei der Gruppe der Schüler, derenEltern im Ausland geboren sind, ein relativ hohes Leistungsniveau undeine günstigere Leistungsverteilung.

4.3.3 Adjustierte Werte für Schülerinnen und Schüler in den 9. Klassen

Schülerleistungen sind nicht unabhängig von der sozioökonomischen Stel-lung der Herkunftsfamilien der Heranwachsenden und von ihrer Vertrautheitmit der Sprache und Kultur des Landes, in dem sie die Schule besuchen (siehez.B. Baumert & Schümer, 2001a). Da sich die Länder der BundesrepublikDeutschland in ihrer Sozialstruktur – insbesondere in ihren Anteilen anMigranten und deren Verteilung auf verschiedene Herkunftsländer – nichtunerheblich voneinander unterscheiden (siehe die Kap. 1 und 6 im vorliegen-den Bericht), werden im Folgenden einige Analysen auf der Basis von adjus-tierten Werten durchgeführt, die die unterschiedlichen sozioökonomischenund soziokulturellen Gegebenheiten in den einzelnen Ländern berücksichti-


Abbildung 4.12 Anteile derNeuntklässler auf und unterKompetenzstufe I nach dem

Geburtsland ihrer Eltern



Nordrhein-WestfalenThüringen



Sachsen

Baden-Württemberg

Brandenburg

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

unter Kompetenzstufe I(deutsche Eltern)

auf Kompetenzstufe I(deutsche Eltern)


Bayern

unter Kompetenzstufe I(im Ausland geboreneEltern)

auf Kompetenzstufe I(im Ausland geboreneEltern)

gen. Das Verfahren der Adjustierung läuft darauf hinaus, dass die Länder insozioökonomischer und soziokultureller Hinsicht vergleichbar gemachtwerden. Erst damit wird der Weg frei für bildungspolitische und pädagogischeInterpretationen von Leistungsunterschieden zwischen den Ländern.

Wie Tabelle 4.7 zeigt, werden die Leistungsmittelwerte einiger Länder mitungünstiger sozialer Zusammensetzung angehoben, während die Mittelwerteder prosperierenden Länder mit günstiger Sozialstruktur nach der Adjustie-rung niedriger als vorher sind. Zur ersten Gruppe gehören alle neuen Länderder Bundesrepublik, aber auch Niedersachsen, zur zweiten Gruppe unter ande-rem Baden-Württemberg. Der Abstand der Leistungsmittelwerte zwischendem schwächsten und dem stärksten Land, der bei den nicht adjustiertenDaten 57 Punkte betrug, hat sich bei Schülern deutscher Herkunft verringert.Er beträgt nur noch 47 Punkte, was freilich noch immer fast einer halben Stan-dardabweichung der internationalen Leistungsverteilung entspricht. Durchdie Adjustierung ändert sich zudem die Rangordnung der Länder: Nur nochein Land (Bayern) liegt signifikant über dem Mittelwert der adjustierten Länder-daten, und nur noch drei Länder (der Stadtstaat Bremen, Brandenburg undSachsen-Anhalt) bleiben signifikant unter ihm. Die Variationsbreite der Leis-tungen (gemessen am Abstand vom 5. zum 95. Perzentil) nimmt bei den Schü-lern deutscher Herkunft durch die Adjustierung der Sozialstruktur in allenLändern ab, besonders stark im Saarland und im Stadtstaat Bremen. Absolutgesehen sind der Stadtstaat Bremen und Nordrhein-Westfalen auch nach derAdjustierung die Länder mit der größten Varianz der Schülerleistungen.

Bei der Schülergruppe mit Migrationshintergrund wird aufgrund derAdjustierung deutlich, dass auch diese Gruppe von Land zu Land unter-schiedlich zusammengesetzt ist. Bayern, Schleswig-Holstein und Hessenhaben offenbar höhere Anteile an arrivierten Migranten; das zeigt sich daran,

Tabelle 4.7 AdjustierteWerte der Leistungen derNeuntklässler, deren Eltern inDeutschland bzw. im Auslandgeboren sind


Schüler mit im Auslandgeborenen Eltern


Mittel-wert

Perzentil95–5*


Mittel-wert

Perzentil95–5*


Schüler mit in Deutschlandgeborenen Eltern

BayernBaden-WürttembergSachsenRheinland-PfalzGesamtNiedersachsenThüringenSchleswig-HolsteinMecklenburg-VorpommernSaarlandHessenNordrhein-WestfalenSachsen-AnhaltBrandenburgBremen

534520515510510508508507506502501500492487487

272263250253271274261269273258282291275270299

3,84,02,33,21,33,72,83,42,93,43,74,53,92,54,7

497479

459464456

458

446455451

439

271279

302282284

239

309272294

292

9,46,7

7,33,36,6

7,9

7,45,86,8

6,6

20,4727,74

4,1025,5518,3519,58

2,4114,33

2,7018,4533,5230,68

3,903,36

39,94

79,5372,2695,9074,4581,6580,4297,5985,6797,3081,5566,4869,3296,1096,6460,06

dass die betreffenden Leistungsmittelwerte nun um 5 bis 8 Punkte niedrigersind; dagegen liegen die Mittelwerte in Ländern mit weniger arriviertenMigranten nun etwas höher. Der adjustierte Mittelwert von 464 liegt etwa einehalbe Standardabweichung unter dem Mittelwert der Schülerinnen und Schü-ler deutscher Herkunft (510). Auch in Bayern erreicht der Wert von 497 nichtden Durchschnittswert der Neuntklässler deutscher Herkunft, wenngleich inBayern in der adjustierten Spitzengruppe die Differenz zwischen den Schü-lerinnen und Schülern unterschiedlicher ethnischer Herkunft nur halb sogroß ist wie in den anderen Ländern. Die Variationsbreite der Leistungen vonSchülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund ist bei den adjustier-ten Daten in allen Ländern etwas niedriger als bei den „Rohdaten“.

Die Adjustierung der Leistungswerte nähert die Länder und innerhalb derLänder auch die Leistungsränder einander an. Immer noch verbleibt aberder relativ große Abstand von etwa einer halben internationalen Standard-abweichung zwischen dem schwächsten (Bremen) und dem stärksten(Bayern) Land, wenn man die Gruppe der Schülerinnen und Schüler deut-scher Herkunft betrachtet.Schülerinnen und Schüler mit Migrationshintergrund bleiben auch nachder Adjustierung um etwa eine halbe Standardabweichung in den mathe-matischen Leistungen hinter den deutschen Schülern zurück.

4.3.4 Vergleich der mathematischen Leistungen der Gymnasiasten in denLändern der Bundesrepublik

Da der Ausschöpfungsgrad der Stichprobe in den Gymnasien auch inHamburg und Berlin über 80 Prozent betrug, werden in die folgende Darstel-lung auch diese beiden Stadtstaaten einbezogen. Die Analysen beziehen sichwiederum auf die Schülerinnen und Schüler in den 9. Klassen und fußen aufden internationalen PISA-Aufgaben.

Die Gruppierung in die drei Leistungsbereiche fällt dann wie folgt aus:Bayern und Schleswig-Holstein liegen über dem Mittelwert der Leistungenaller deutschen Gymnasiasten, Sachsen-Anhalt, Brandenburg und die Stadt-staaten Bremen und Hamburg darunter; die übrigen Länder liegen nahe amDurchschnittswert. Wie nicht anders zu erwarten war, liegen die Gymnasias-ten mit einem Mittelwert von 574 Punkten deutlich höher als die Neuntkläss-ler aller anderen Schulformen bzw. Bildungsgänge. Gemessen an den Leis-tungsmittelwerten bleibt allerdings auch im Fall der Neuntklässler derGymnasien ein beachtlicher Abstand zwischen den verschiedenen Ländernder Bundesrepublik. Vom schwächsten Land (Bremen: 547) bis zum leis-tungsstärksten Bundesland (Bayern: 599) sind es 52 Punkte auf der Rasch-Skala von PISA, das heißt eine halbe Standardabweichung der Leistungsver-teilung in den OECD-Staaten.

Erwartungsgemäß sind auch die Streuungen der Leistungen, am Abstandvom 5. zum 95. Perzentil gemessen, hier wesentlich geringer als in derGesamtstichprobe der Neuntklässler. Statt durchschnittlich etwa 300 Punkte(bei allen Neuntklässlern) beträgt der Perzentilabstand bei den Gymnasiastennur 214 Punkte. Zum Vergleich: In der gesamten Stichprobe der 15-Jährigenin Finnland beträgt der Perzentilabstand 264 Punkte. Im Übrigen zeigen sichauch im Fall der Streuungen bemerkenswerte Länderunterschiede: In denStadtstaaten Bremen (255), Berlin (246) und Hamburg (238) sind die Perzen-



150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}


BerlinNordrhein-WestfalenHessenRheinland-PfalzSaarlandThüringenNiedersachsenSachsenBaden-WürttembergMecklenburg-VorpommernSchleswig-HolsteinBayern

BrandenburgHamburgSachsen-Anhalt

Bremen

oberhalb desDurchschnitts von 574

Tabelle 4.8

Mittel-wert

599590577576576575574572570568567565561552550547

4,74,62,36,13,75,15,14,74,34,85,78,14,06,83,15,7

Standard-fehler

Perzentile5 10 25 75 90 95 95–5*

498486482474474471469466470462464441466438452427

516509503495494491489494491483486470485462473454

553547537531532530527532526527519514520505509492

642632613622620621618614611611612614596598590597

684670654661657660658653650646653662644642626650

709693678687677678687669671670675687673676651682

210207195212203206218204201208211246208238198255


BayernSchleswig-HolsteinMecklenburg-VorpommernBaden-WürttembergSachsenNiedersachsenThüringenSaarlandRheinland-PfalzHessenNordrhein-WestfalenBerlinSachsen-AnhaltHamburgBrandenburgBremen

Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässler aus Gymnasien

Perzentilbänder der Leistungen der Neuntklässler in Gymnasien Abbildung 4.13

Abbildung 4.14 RelativerAnteil der Neuntklässler in

Gymnasien und mittlereMathematikleistung (relativer

Anteil ohne Sonderschüler)

tilabstände größer, in Brandenburg (198) und Mecklenburg-Vorpommern(195) dagegen etwas kleiner als in den anderen Ländern.

Bei der Beurteilung der Leistungsunterschiede zwischen den Ländern ist zuberücksichtigen, dass die Anteile der Neuntklässler in Gymnasien nicht in allenLändern gleich hoch sind (siehe Kap. 2). Im Allgemeinen treten höhere Leis-tungen eher in Ländern mit niedrigen Übergangsquoten auf (Korrelation r = –.54); wie Abbildung 4.14 zeigt, können aber auch in Ländern mit ver-gleichbaren Quoten Leistungsunterschiede auftreten, die nicht zu ignorierensind.

Das Standardniveau mathematischer Grundbildung (vgl. Abschnitt 4.1.4)wird in den Gymnasien von den meisten Schülerinnen und Schülern in9. Klassen erreicht: In 11 der 14 betrachteten Länder betragen die Anteile derJugendlichen, die Kompetenzstufe III, IV oder V erreicht haben, weit über 80Prozent. Geringer sind die Anteile nur in Sachsen-Anhalt, Brandenburg undim Stadtstaat Bremen. Die Prozentanteile der Neuntklässler mit Leistungenauf Kompetenzstufe V sind auch in den Gymnasien nicht besonders hoch; siebetragen lediglich zwischen 0,4 Prozent (in Brandenburg) und 4,1 Prozent (inBayern und in Nordrhein-Westfalen).

Die Gymnasien schaffen zwar durchweg ein relativ einheitliches Leis-tungsniveau innerhalb der einzelnen Länder der Bundesrepublik. DerAbstand zwischen den Ländern ist aber auch im Fall der Schülerinnen undSchüler der Gymnasien sehr groß. Die Gymnasien der Länder besetzen vonBayern bis zum Stadtstaat Bremen ein Intervall von der Größe einer halbenStandardabweichung der Leistungsverteilung der OECD-Staaten.


Mathematische Kompetenz

540

550

560

570

580

590

610

25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35Prozent der Schüler in Gymnasien

Bayern

Baden-Württemberg

Rheinland-Pfalz Saarland Hessen

Sachsen-Anhalt

Bremen

Brandenburg

Schleswig-Holstein

Thüringen

Hamburg

BerlinNordrhein-Westfalen

SachsenMecklenburg-Vorpommern

Nieder-sachsen

600

4.3.5 Die Leistungen der Neuntklässler im nationalen Ergänzungstest

Flankierend zu den bisherigen Untersuchungen, die auf die internationalenPISA-Aufgaben zurückgriffen, können nun noch gesondert die im nationalenErgänzungstest gestellten Aufgaben betrachtet werden. Dabei verliert man diedirekte Referenz zur internationalen PISA-Metrik, weil diese Aufgaben außer-halb Deutschlands nicht bearbeitet wurden. Stattdessen wird die auch beimnationalen Lese- bzw. Naturwissenschaftstest eingesetzte „nationale“ Metrikbenutzt (Normierung: Mittelwert = 100, Standardabweichung = 30).

Wie man aufgrund der internationalen Vergleiche der PISA-Ergebnisseweiß, umfassen die nationalen Aufgaben einen größeren Schwierigkeitsbe-reich als die internationalen Aufgaben und sind insgesamt eher schwieriger.Sodann sind sie von der nationalen Mathematik-Expertengruppe so konstru-iert worden, dass sie eher auf die curricularen Gegebenheiten in Deutschlandpassen als die internationalen Aufgaben (Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001).Sie umfassen technische Fertigkeiten sowie rechnerische und begrifflicheModellierungs- bzw. Problemlöseaufgaben (vgl. Tab. 4.1). Gerade durch dieseEigenschaften – größere Schwierigkeitsdifferenzierung, größere Nähe zumCurriculum und dennoch am Literacy-Konzept orientiert – kann die Gruppeder nationalen Aufgaben nochmals Einblick in die Unterschiede der Länderder Bundesrepublik liefern.

Im Vergleich mit den internationalen Aufgaben werden nun die Perzentil-abstände in den einzelnen deutschen Ländern nochmals um etwa 42 Punkte(nach Umrechung auf die internationale Metrik) kleiner. Dies ist die gleicheDifferenz, die auch beim Übergang von der Stichprobe der 15-Jährigen zurStichprobe der Neuntklässler gemessen wurde. Die Homogenität der Leis-tungen in den einzelnen Ländern nimmt also zu, wenn man die Leistung nuran den nationalen Aufgaben misst. Andererseits wird die Spanne der Leis-tungsmittelwerte zwischen den Ländern jetzt tendenziell größer (2/3 SD).


Abbildung 4.15 Mathe-matische Leistungen derNeuntklässler im nationalenPISA-Ergänzungstest

Nationale Metrik (Mittelwert 100, Standardabweichung 30)0 20 40 60 80 100 120

oberhalb des Bundesdurchschnitts

unterhalbdes Bundes-

durchschnitts

NiedersachsenSachsen-AnhaltSaarlandHessenRheinland-PfalzMecklenburg-VorpommernSchleswig-HolsteinBundesdurchschnittThüringenSachsenBaden-WürttembergBayern

BrandenburgNordrhein-Westfalen

Diese größere Spanne zeigt sich auch darin, dass nun nur noch vier Länder inder vom Bundesdurchschnitt nicht signifikant unterscheidbaren Gruppeliegen. Das Bild der Länderverteilung bleibt aber im Wesentlichen erhalten,falls man den gesamten Aufgabensatz zu Grunde legt (siehe Abb. 4.15). Inter-essant bleibt die Frage, inwieweit sich Länderunterschiede ergeben, wenn mannach technischen Fertigkeiten und rechnerischen bzw. begrifflichen Model-lierungs- und Problemlöseaufgaben (Tab. 4.1) differenziert.

Auf der Basis der deutschen Ergänzungsaufgaben zu PISA ergibt sich allesin allem das gleiche Bild der Leistungsverteilung in den Ländern wie beiden internationalen Tests. Jedoch liegen die Länder selbst nun noch weiterauseinander als beim Vergleich auf der Basis der internationalen Aufgaben.Die Leistungsstreuungen innerhalb der Länder nehmen aber ab.

4.4 Resümee

Drei Tendenzen bestimmen wesentlich die Struktur der mathematischenLeistungen von Schülerinnen und Schülern in den Ländern der Bundesrepu-blik:• das relativ große Leistungsspektrum, das die Länder der Bundesrepublik im

internationalen Vergleich belegen, • die relativen Schwächen in den unteren Leistungsbereichen in fast allen

Ländern der Bundesrepublik und • die niedrigeren Leistungen der Schülerinnen und Schüler aus Migranten-

familien.Wie bereits bei der Diskussion der Leistungen in Deutschland insgesamtherausgearbeitet wurde (Klieme, Neubrand & Lüdtke, 2001), muss also diehauptsächliche Schlussfolgerung aus PISA auch auf Länderebene sein, einhinreichendes Standardniveau zu sichern und die unteren Leistungsgruppengezielt zu fördern. Diese Schlussfolgerung wird auch unterstützt durch dieTatsache, dass verglichen mit der Stichprobe der 15-Jährigen in den 9. Klas-sen zwar eine Homogenisierung der Leistungen eintritt, auch dort aber dieAusbildung eines Standardniveaus offenbar nicht zufriedenstellend gelingt.Die Spitzenschüler bilden dagegen nicht das vordringliche strukturelleProblem.

Der für Deutschland insgesamt und nun auf der Ebene der Länder repli-zierte Befund der breiten Leistungsstreuung hängt mit der Migrationsproble-matik zusammen. Die Forderung nach Standardsicherung bekommt dadurcheine zusätzliche und spezifische Dimension.

Standardsicherung darf aber gerade in Konsequenz aus den mathematik-didaktischen Ansätzen von PISA nicht heißen, nur die „technischen“ Stan-dards zu definieren. PISA zeigt vielmehr, dass zur mathematischen Grund-bildung auch die Modellierungs- und Problemlösefähigkeiten in einem weitenSinne gehören. Mathematische Grundbildung beinhaltet demgemäß einer-seits das mathematische Modellieren außermathematischer Situationen, aberandererseits auch problemlösendes Arbeiten aus innermathematischenKontexten heraus. Diese beiden Sichtweisen sind in den PISA-Tests mitein-ander verbunden. Die internationalen PISA-Aufgaben zeigen gerade, wieAnwendungsbezug auch zur strukturellen Vertiefung führen kann, und dienationale Ergänzung zielt auch darauf, innermathematische Kontexte alsgleichrangig anzusehen. Standardsicherung und auch Förderung der Schüle-


rinnen und Schüler auf den untersten und obersten Niveaus sollte sichdemnach auf die in PISA erarbeitete umfassende Konzeption von Mathemati-cal Literacy bzw. mathematischer Grundbildung stützen. Technische Fertig-keiten sowie auf Anwendungen und auf mathematische Strukturen ausge-richtete Fähigkeiten sind gleichermaßen, vor allem aber im Zusammenhangmiteinander, zu entwickeln. Eine zusätzliche Analyse der PISA-Daten, dieauch relative Stärken und Schwächen hinsichtlich der einzelnen Typen mathe-matischen Arbeitens aufschlüsselt, kann weitere Anhaltspunkte für spezifi-sche Entwicklungen geben.

Anmerkung

1 Zu Details des Stichprobenaufbaus siehe Baumert u.a., 2001, Anhang A, und

Kapitel 1 des vorliegenden Berichts.


Manfred Prenzel, Claus H. Carstensen, Jürgen Rost und Martin Senkbeil

Kapitel 5 Naturwissenschaftliche Grundbildung im Ländervergleich

Die Untersuchung naturwissenschaftlicher Kompetenz im Rahmen von PISAorientiert sich an aktuellen Vorstellungen naturwissenschaftlicher Grundbil-dung. Die internationale Diskussion zur Scientific Literacy betont die Funktionnaturwissenschaftlicher Grundbildung für die Teilhabe an einer durch Natur-wissenschaft und Technik geprägten Kultur (Duit, Häußler & Prenzel, 2000;OECD, 1999). Sie bezieht aber ebenfalls Aspekte naturwissenschaftlicherGrundbildung ein, die aus der Tradition europäischer und deutscher Bildungs-theorien stammen. Wie an anderer Stelle ausführlich dargelegt, besteht einweit reichender Konsens über die Struktur naturwissenschaftlicher Grund-bildung und über wesentliche Kompetenzmerkmale (vgl. Prenzel u.a., 2001).

Vor diesem Hintergrund versteht PISA naturwissenschaftliche Grundbil-dung (Scientific Literacy) als „Fähigkeit, naturwissenschaftliches Wissen anzu-wenden, naturwissenschaftliche Fragen zu erkennen und aus BelegenSchlussfolgerungen zu ziehen, um Entscheidungen zu verstehen und zu tref-fen, welche die natürliche Welt und die durch menschliches Handeln an ihrvorgenommenen Veränderungen betreffen“ (OECD, 1999, S. 60). ImBlickpunkt steht das Verständnis zentraler naturwissenschaftlicher Begriffeund Prinzipien (Konzepte) sowie von Denk- und Arbeitsweisen (Prozesse).

Diese Vorstellung von naturwissenschaftlicher Grundbildung prägte dieKonstruktion der internationalen PISA-Testaufgaben für die Erhebung imJahr 2000. Sie lieferte weiterhin die Grundlage für eine Differenzierung vonStufen naturwissenschaftlicher Kompetenz. Im deutschen PISA-Berichtwerden Kompetenzstufen naturwissenschaftlicher Grundbildung dargestellt(Prenzel u.a., 2001), die auf theoretischen Begründungen von Bybee (1997)und der internationalen Expertengruppe für den Bereich Naturwissenschaf-ten (Science Expert Group, 2001) beruhen.

Aus deutscher Perspektive stellt der internationale Testansatz eine tragfä-hige Konzeption für vergleichende Untersuchungen zum Stand der natur-wissenschaftlichen Grundbildung bereit. Es sprachen dennoch mehrereGründe dafür, das internationale Erhebungsinstrument durch einen deut-schen Naturwissenschaftstest zu ergänzen. Die relativ kleine Zahl von Items

im internationalen Test lässt noch keine hinreichend zuverlässigen Aussagenüber Kompetenzen zu, die den drei Fächern (Biologie, Chemie, Physik) desNaturwissenschaftsunterrichts in Deutschland zugeordnet werden können.Mit der Entwicklung von entsprechend fachlich ausgerichteten Aufgabenkonnte weiterhin ein stärkerer Bezug zu den deutschen Lehrplänen hergestelltwerden. Dass diese Ziele mit der ergänzenden deutschen Testentwicklungerreicht worden sind, zeigen die Beurteilungen der nationalen und interna-tionalen Aufgaben hinsichtlich ihrer curricularen Validität durch Lehrplanex-perten (vgl. Prenzel u.a., 2001). Weitere Ziele der nationalen Testkonstruktionbetrafen die Untersuchung kognitiver Prozesse, die naturwissenschaftlicherKompetenz zu Grunde liegen, mithilfe einer gezielten Variation von Testan-forderungen und Aufgabenmerkmalen verfolgt werden konnte (vgl. Prenzelu.a., 2002).

Der nationale Test stellt damit zusätzliche Informationen bereit, die Aussa-gen über die in den einzelnen naturwissenschaftlichen Fächern erzieltenKompetenzen gestatten. Er verbessert die Datenbasis für den Vergleich derErgebnisse, die in den einzelnen Ländern der Bundesrepublik erzielt werden.

Das vorliegende Kapitel berichtet über die Ergebnisse des Naturwissen-schaftstests in den Ländern der Bundesrepublik Deutschland. Es ergänzt dieDarstellung der Befunde aus dem internationalen Vergleich (Prenzel u.a.,2001) im ersten Berichtsband des deutschen PISA-Konsortiums (Baumertu.a., 2001). Da dort die Konzeption naturwissenschaftlicher Grundbildung,der internationale und der nationale Testansatz sowie die Instrumenteausführlich beschrieben sind, soll hier nur auf diese Grundlagen verwiesenwerden.

Die Darstellung der Befunde des Ländervergleichs erfolgt in vier Schritten.Im ersten Abschnitt werden die in den einzelnen Ländern erreichten Kenn-werte in das Spektrum des internationalen Leistungsvergleichs eingeordnet.Die internationale Verortung der Länder der Bundesrepublik kann selbstver-ständlich nur am internationalen Naturwissenschaftstest und der Vergleichs-gruppe der 15-Jährigen vorgenommen werden. Der zweite Abschnitt ist dannnationalen Vergleichen gewidmet. Sie beziehen sich auf die Leistungen derSchülerinnen und Schüler der 9. Jahrgangsstufe im internationalen Natur-wissenschaftstest. Bei diesen nationalen Vergleichen werden speziell auch dieNaturwissenschaftsleistungen dargestellt, die in den einzelnen Ländern in denGymnasien erzielt wurden. Um Leistungsunterschiede bei vergleichbarerSchülerschaft zu bestimmen, werden außerdem zwei Eingangsvoraussetzun-gen der Schülerinnen und Schüler (Migrationshintergrund und sozialeHerkunft) berücksichtigt und mit statistischen Mitteln kontrolliert, von denendie durchschnittlich erzielten Leistungswerte in den Ländern beeinflusstwerden könnten. Der dritte Abschnitt schlüsselt die Testleistungen für die dreinaturwissenschaftlichen Fächer auf. Im vierten Abschnitt werden die Befundeschließlich nach Geschlecht differenziert.

5.1 Die Naturwissenschaftsleistungen in den Ländern derBundesrepublik Deutschland im internationalen Vergleich

Der internationale Vergleich der Schülerleistungen im PISA-Test bezieht sichauf Kennwerte für die beteiligten Staaten insgesamt. Im Bereich der Natur-wissenschaften erzielte Deutschland (auf der internationalen Skala mit einemMittelwert von 500 und einer Standardabweichung von 100) einen Mittelwert

Manfred Prenzel / Claus H. Carstensen / Jürgen Rost / Martin Senkbeil130

von 487 mit einer Standardabweichung von 102 (vgl. Prenzel u.a., 2001). Umzuverlässige Aussagen über Leistungsunterschiede zwischen den Ländernder Bundesrepublik treffen und diese international einordnen zu können, wareine umfangreiche Erweiterung der Stichprobe erforderlich.

Abbildung 5.1 stellt die Kennwerte (Mittelwert und Standardfehler) für dieLänder dar und bezieht diese auf die entsprechenden Leistungsdaten auseiner Auswahl von anderen OECD-Staaten. Es handelt sich hier um die Ergeb-nisse im internationalen Naturwissenschaftstest für die internationaleVergleichsstichprobe der 15-jährigen Jugendlichen.

Wie Abbildung 5.1 zeigt, liegen die Mittelwerte in einem Bereich von 461(Stadtstaat Bremen) bis 508 (Bayern) Punkten. Dieser Abstand von etwa einerhalben Standardabweichung belegt beträchtliche Unterschiede zwischen denLändern im durchschnittlichen Niveau naturwissenschaftlicher Kompetenz.

Die Daten (vgl. auch Tab. 5.1) zeigen auch, dass selbst die Leistungen derdrei besten Länder Bayern (508), Baden-Württemberg (505) und Sachsen(499) nur dem internationalen Mittelfeld zugeordnet werden können. DieseLänder liegen zwar über dem deutschen Durchschnitt, aber doch in einer deut-lichen Distanz hinter Vergleichsstaaten wie Österreich (519), dem VereinigtenKönigreich (532), Finnland (538) oder Japan (550). Die internationale Einord-nung der Länder der Bundesrepublik unterstreicht, dass der Bezugspunkt unddie Herausforderung für die Weiterentwicklung naturwissenschaftlicherGrundbildung in den Nachbarstaaten mit deutlich höherem Leistungsniveauliegen. Länder wie Brandenburg (470) oder der Stadtstaat Bremen (461), dieim Naturwissenschaftstest deutlich unter dem deutschen Durchschnittabschneiden, stehen vor besonderen Herausforderungen.

Abbildung 5.1 MittlereLeistung in Naturwissen-schaften für 14 Länder derBundesrepublik im Vergleichmit ausgewählten OECD-Teilnehmerstaaten(Mittelwerte/Standardfehler;15-Jährige; internationalerTest)

Naturwissenschaftliche Grundbildung im Ländervergleich 131


540

520

500

480

460



Finnland (538/2,5)

Vereinigtes Königreich (532/2,7)

Japan (550/5,5)

Schweden (512/2,5)


Österreich (519/2,6)

Schweiz (496/4,4)Vereinigte Staaten (499/7,3)

Bayern (508/4,5)Baden-Württemberg (505/4,7)

Sachsen (499/5,1)

Saarland (485/2,9)

Mecklenburg-Vorpommern (478/6,4) / Nordrhein-Westfalen (478/3,3)

Schleswig-Holstein (486/3,6)

Hessen (481/4,7)

Niedersachsen (476/3,7)

Bremen (461/5,6)




Thüringen (495/5,4)


Portugal (459/4,0)

Die Spannbreite der Naturwissenschaftsleistungen innerhalb der Länderder Bundesrepublik und einiger Vergleichsstaaten wird in Abbildung 5.2dargestellt. Wie an der Länge der Perzentilbänder zu erkennen ist, streuen dieNaturwissenschaftsleistungen innerhalb der Länder in einem beträchtlichenAusmaß. Die Kombination von hohem Leistungsniveau mit geringer Streu-ung, die Staaten wie Japan, Finnland oder auch Österreich auszeichnet, findenwir in keinem Land der Bundesrepublik. Dennoch sind nennenswerte Unter-schiede in der durchschnittlichen Leistungsstreuung zu verzeichnen. DieStreuung ist vergleichsweise groß im Stadtstaat Bremen, in Baden-Württem-berg, Rheinland-Pfalz und Schleswig-Holstein, dagegen relativ gering inThüringen, Brandenburg, Bayern, Sachsen und im Saarland.

Bei einer genaueren Betrachtung der Perzentilbänder und anhand vongezielten Vergleichen zwischen einzelnen Ländern kann man weitereBesonderheiten in den Leistungsverteilungen feststellen (vgl. auch die Darstel-lung der entsprechenden Daten in Tab. 5.1). Bayern und Baden-Württembergerreichen ein vergleichsweise gutes Leistungsniveau (508 bzw. 505 Punkte),die Leistungsstreuung ist in Bayern jedoch geringer. Vor allem aber unter-scheiden sich die Länder in ihren Verteilungen im unteren Leistungsbereich.Die Testergebnisse der 5 bis 10 Prozent leistungsschwächsten Schülerinnenund Schüler reichen in Baden-Württemberg von 311 bis 369 Punkten, inBayern von 331 bis 371 Punkten. Am anderen Ende der Leistungsverteilungerstreckt sich der Perzentilbereich von 90 bis 95 Prozent (also der besondersleistungsstarken Jugendlichen) in Baden-Württemberg etwas weiter in dasSpitzenniveau. Der relativ kleine Mittelwertunterschied zwischen Baden-Württemberg und Bayern lässt sich damit vor allem auf ein schwächeresNiveau Baden-Württembergs im unteren Leistungsbereich zurückführen.


Tabelle 5.1 Mittelwerte, Standardfehler,

Standardabweichung undPerzentile für

Naturwissenschaftsleistungin 14 Ländern der

Bundesrepublik (15-Jährige;internationaler Test)


SachsenThüringen

Rheinland-PfalzDeutschland





Bremen

Mittel-wert

508505499495489487486485481478478476471470461

4,44,75,15,37,92,43,62,94,76,43,33,75,94,95,6

Standard-fehler

Perzentile10 25 75 90

103108101

99108102108104105103107107

9898

113

332311325332302314312310312302296300303307276

371369369371348350348350345346336334347347316

437433432427413417409413404411402397406405382

585582572564567560562561560553555553537536544

636636629620628618632614616611613616600599614

666669660656658649666647648642647652637631644

Standard-abweichung 5 95




Auf ähnliche Weise kann man weitere paarweise Vergleiche durchführen.Der Stadtstaat Bremen und das Land Brandenburg zum Beispiel unterschei-den sich sehr deutlich in der Streubreite der Naturwissenschaftsleistungen.Auch hier ist wiederum der untere Leistungsbereich interessant: Im StadtstaatBremen beginnt das 5-Prozent-Perzentil bei 276 Punkten, im Land Branden-burg bei 307 Punkten (dort liegt etwa das 10-Prozent-Perzentil für Bremen).

Dramatisch werden die Niveauunterschiede bei den Gruppen der leis-tungsschwächeren Jugendlichen (Perzentile 5, 10 oder 25 %) im internationa-len Vergleich. Bei den in Abbildung 5.2 enthaltenen Staaten oberhalb desOECD-Durchschnitts beginnt das 5-Prozent-Perzentil durchweg jenseits derGrenze von 350 Punkten. Weniger deutlich sind die Unterschiede im oberenLeistungsbereich, wenn man etwa Österreich oder Schweden zum Beispiel mitBayern, Baden-Württemberg oder Schleswig-Holstein vergleicht. Allerdingsliegen auch hier internationale Spitzenreiter wie Australien, das VereinigteKönigreich oder Finnland mit dem jeweiligen oberen Perzentilbereich aufeinem höheren Niveau.

Ergänzende Informationen zum Vergleich der Länder der Bundesrepublikuntereinander und in Relation zu anderen OECD-Staaten gibt Tabelle 5.2

Abbildung 5.2Perzentilbänder, Mittelwerteund Standardfehler fürNaturwissenschaftsleistun-gen der 15-Jährigen in14 Ländern derBundesrepublik im Vergleichzu 8 ausgewählten PISA-Teilnehmerstaaten (internationaler Test)


ThüringenSchweizSachsenVereinigte StaatenBaden-WürttembergBayernSchwedenÖsterreichAustralienVereinigtes KönigreichFinnlandJapan

Schleswig-HolsteinDeutschlandRheinland-Pfalz

NiedersachsenNordrhein-WestfalenMecklenburg-VorpommernHessenSaarland

BremenBrandenburgSachsen-Anhalt

Brandenburg

150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}


unterhalb desOECD-Durchschnittsvon 500

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528

(3,5

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3(3

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1(2

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508

(4,4

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(4,7

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500

(3,2

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9(7

,3)49

9(5

,1)

496

(4,2

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6(2

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496

(4,3

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6(4

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5(5

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491

(3,0

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9(7

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486

(3,6

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5(2

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481

(4,7

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478

(6,4

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8(3

,3)47

8(3

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471

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(4,9

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460

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550

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500

499

499

496

496

496

496

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483

481

481

478

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476

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461

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1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1Korea

Japan

Finnland


Kanada

Neuseeland

Australien

Österreich

Irland

Schweden


Bayern

Baden-Württemberg

Frankreich

Norwegen

Vereinigte Staaten

Sachsen

Ungarn

Island

Belgien

Schweiz

Thüringen

Spanien

Rheinland-Pfalz

Deutschland

Schleswig-Holstein

Saarland

Polen

Dänemark

Hessen


Nordrhein-Westfalen

Italien

Liechtenstein

Niedersachsen

Sachsen-Anhalt

Brandenburg

Bremen

Griechenland

Russische Föderation

Lettland

Portugal

Luxemburg

Mexiko

Brasilien

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).


wieder. Sie stellt dar, ob die Unterschiede zwischen den Ländern und Staatenbei paarweiser Betrachtung statistisch signifikant sind.

Auf etwas andere, vielleicht anschaulichere Weise können die Leistungs-unterschiede zwischen den Ländern durch Verteilungen auf die Kompetenz-stufen naturwissenschaftlicher Grundbildung dargestellt werden (vgl.Tab. 5.3).

Auf der ersten Kompetenzstufe (nominelle naturwissenschaftliche Grund-bildung) befinden sich im internationalen Durchschnitt 24,3 Prozent derJugendlichen (für die Naturwissenschaften wird kein Bereich unterhalb derStufe I unterschieden). Auf dieser Kompetenzstufe bestehen nur schlechteChancen, ein grundlegendes Wissen über naturwissenschaftliche oder tech-nische Sachverhalte aufzubauen, das in vielen Ausbildungsgängen und Beru-fen, aber auch im Alltag benötigt wird. Analog zur Terminologie, die in derBerichterstattung über die anderen PISA-Kompetenzbereiche gewählt wurde,könnte man bei Jugendlichen auf der Kompetenzstufe I von potenziellen Risi-kokandidaten sprechen. Im Vergleich zur internationalen Verteilung (24,3 %)liegen nur in sehr wenigen Ländern der Bundesrepublik die relativen Anteileder Schülerinnen und Schüler auf dieser ersten Kompetenzstufe niedriger,nämlich in Bayern (19,4 %), Baden-Württemberg (21,7 %), Sachsen (21,5 %)und Thüringen (23,1 %). Demgegenüber finden wir in mehreren Ländern aufdieser niedrigsten Kompetenzstufe Anteile von über 30 Prozent (Nordrhein-

Tabelle 5.3 ProzentualeVerteilung der 15-Jährigen auf die KompetenzstufennaturwissenschaftlicherGrundbildung in 14 Ländernder Bundesrepublik undausgewählten PISA-Teil-nehmerstaaten(internationaler Test)

Stufe I Stufe II Stufe III Stufe IV Stufe V

19,421,721,523,126,729,027,530,928,430,631,530,731,638,1

13,514,723,4

24,3

26,222,627,226,826,125,926,024,129,224,625,630,529,923,3

21,925,327,4

25,8

19,119,920,021,618,017,818,918,017,519,418,118,918,116,5

22,022,520,1

20,1

29,729,726,624,024,621,724,323,421,822,020,817,318,019,1

33,733,024,5

25,7

5,56,04,84,44,65,63,43,63,13,54,12,72,33,0

9,04,54,6

4,1

Anmerkung: Stufe I < 421, nominelles Wissen; Stufe II = 421 bis 497, Funktional,naturwissenschaftliches Alltagswissen; Stufe III = 498 bis 553, Funktional,naturwissenschaftliches Wissen; Stufe IV = 554 bis 661, Konzeptuelles undprozedurales Wissen; Stufe V > 661, Konzeptuelles Wissen und prozeduralesWissen, Modellvorstellungen.

BayernBaden-WürttembergSachsenThüringenRheinland-PfalzSchleswig-HolsteinSaarlandHessenMecklenburg-VorpommernNordrhein-WestfalenNiedersachsenSachsen-AnhaltBrandenburgBremenAusgewählteOECD-TeilnehmerstaatenVereinigtes KönigreichÖsterreichSchweizAlle PISA-Teilnehmerstaaten(ohne Deutschland)

Westfalen, Sachsen-Anhalt, Hessen, Niedersachsen, Brandenburg); im Stadt-staat Bremen beträgt der Anteil gar 38,1 Prozent.

Betrachtet man die Anteile auf der Kompetenzstufe V der naturwissen-schaftlichen Grundbildung, dann zeichnet sich in einigen Ländern ein durch-aus positives Bild ab. Im internationalen Durchschnitt erreichen 4,1 Prozentder Jugendlichen die höchste Kompetenzstufe. Dieser Anteil an Spitzenleis-tungen wird in sieben Ländern erreicht oder gar übertroffen, nämlich inNiedersachsen (4,1 %), Thüringen (4,4 %), Rheinland-Pfalz (4,6 %), Sachsen(4,8 %), Bayern (5,5 %), Schleswig-Holstein (5,6 %) und Baden-Württemberg(6,0 %). Diese Befunde unterstreichen, dass die Probleme der naturwissen-schaftlichen Grundbildung in Deutschland insbesondere im unteren Leis-tungsbereich liegen. Gleichzeitig sind weitere – und in vielen Ländernverstärkte – Anstrengungen zur Förderung von Spitzengruppen und poten-ziellem Nachwuchs für naturwissenschaftliche und technische Studiengängeerforderlich.


Abbildung 5.3 Mittelwerteder Länder für die Leistungen

in Naturwissenschaften,Lesen und Mathematik

(15-Jährige; internationaler Test)

Schleswig-Holstein

Sachsen-Anhalt

Sachsen

Saarland

Rheinland-Pfalz

Nordrhein-Westfalen

Niedersachsen


Hessen

Bremen

Brandenburg

Bayern

Baden-Württemberg

Thüringen

Leistungswert440 450 470 510 520460 500

Naturwissenschaften Lesen Mathematik

480 490

Bei der internationalen Einordnung der in Deutschland gemessenen natur-wissenschaftlichen Kompetenz soll abschließend die Relation zu den Kenn-werten für die anderen Kompetenzbereiche – Lesen und Mathematik –beleuchtet werden. Abbildung 5.3 stellt für jedes Land der Bundesrepublik dieMittelwerte für die mit den internationalen Tests erfasste Kompetenz in Natur-wissenschaften, Lesen und Mathematik dar. Die Abbildung zeigt, dass insbe-sondere in den neuen Ländern die Leistungen in den Naturwissenschaftenund der Mathematik auf vergleichbarem Niveau über der Leseleistung liegen.Eine ähnliche Akzentuierung mathematischer und naturwissenschaftlicherKompetenz findet man aber auch in Schleswig-Holstein, sodass nicht voneinem typischen Profil der neuen Länder gesprochen werden kann.

Insgesamt zeichnet sich somit für einige Länder ein Profil mit SchwerpunktMathematik und Naturwissenschaften ab. Dies bedeutet zugleich, dass hierdie Lesekompetenz vergleichsweise weniger stark entwickelt ist. Die Unter-schiede zwischen den Kompetenzniveaus in Naturwissenschaften, Mathema-tik und Lesen innerhalb der Länder erreichen in einigen Fällen (etwa inSachsen-Anhalt, Mecklenburg-Vorpommern oder Brandenburg) eine Größen-ordnung von mehr als 10 Punkten. Wie diese unterschiedlichen Kompetenz-profile zu erklären sind, wird bei zukünftigen Detailauswertungen unterBerücksichtigung von Lehrplänen und Unterrichtstraditionen zu analysie-ren sein.

Die internationale Einordnung der Länder der Bundesrepublik Deutsch-land zeigt, dass die Naturwissenschaftsleistungen selbst der besten Ländernur im Bereich des OECD-Durchschnitts liegen. Die Benchmarks für dieWeiterentwicklung naturwissenschaftlicher Kompetenz liegen damit in(benachbarten) OECD-Staaten, die insgesamt ein deutlich höheres Niveauerreichen. Dennoch sind die Leistungsunterschiede zwischen den Ländernder Bundesrepublik beträchtlich. Die Aufschlüsselung der Befunde nachKompetenzstufen unterstreicht, dass die Probleme vor allem im unterenLeistungsbereich liegen: Die Schülerinnen und Schüler in Deutschlandverteilen sich überproportional auf die unteren Kompetenzstufen. In eini-gen Ländern sind in den Spitzengruppen (Kompetenzstufe V) dagegenAnteile zu verzeichnen, die im internationalen Vergleich bestehen können.

5.2 Die Naturwissenschaftsleistungen im nationalenVergleich

Nach der Einordnung der Länder der Bundesrepublik in das internationaleLeistungsspektrum folgen in diesem Abschnitt weitere Analysen auf derumfassenden Datenbasis der nationalen PISA-Erweiterung (PISA-E). In dernationalen PISA-Erweiterung wurden nicht nur hinreichend viele 15-Jährigein jedem Land getestet, sondern zusätzlich eine repräsentative Stichprobe vonSchülerinnen und Schülern der 9. Jahrgangsstufe. Während im Rahmen desinternationalen Vergleichs die naturwissenschaftliche Grundbildung von 15-jährigen Jugendlichen im Blickpunkt stand, können mit der erweiterten natio-nalen Stichprobe auch die Leistungen verglichen werden, die in den Ländernin der 9. Jahrgangsstufe erreicht werden.

Im ersten Schritt gilt es zu klären, inwieweit sich die Stichprobe der Schü-lerinnen und Schüler der 9. Jahrgangsstufe in der Naturwissenschaftsleistungvon der (für den internationalen Vergleich erforderlichen) Stichprobe der


15-Jährigen (unterschiedlicher Klassenstufen) unterscheidet. Der nächste Aus-wertungsschritt vergleicht die Naturwissenschaftsleistungen, die von denSchülerinnen und Schülern in 9. Klassen der Gymnasien in den verschiede-nen Ländern erzielt werden. Es folgen dann weitere Vergleiche zwischen denLändern, bei denen Einflüsse bestimmter Hintergrundmerkmale (Migra-tionsgeschichte, sozioökonomischer Status) kontrolliert werden.

Das Leistungsniveau der 9. JahrgangsstufeAufgrund der internationalen Vorgaben wurden in PISA auf der Schulebeneper Zufall 15-jährige Schülerinnen und Schüler für den Test ausgewählt. Wieim Bericht zur internationalen Studie dargelegt, verteilen sich diese 15-Jähri-gen auf mehrere Klassenstufen (siehe auch Kap. 7). Weiterhin musstenaufgrund der internationalen Vorgaben auch 15-Jährige aus Sonderschulen indie Untersuchung einbezogen werden.

Für den nationalen Vergleich der Länder der Bundesrepublik schien eszweckmäßig zu sein, Leistungen zu vergleichen, die auf einer bestimmtenJahrgangsstufe erreicht werden. In die Stichprobe der nationalen Erweiterungwurden deshalb zusätzliche, per Zufall gezogene Schülerinnen und Schüleraus der 9. Jahrgangsstufe einbezogen. Die nationale Erweiterungsstichprobebeinhaltet jedoch keine Sonderschulen (vgl. Kap. 1).

Wie Abbildung 5.4 zeigt, erreicht die Stichprobe der 9. Jahrgangsstufe infast allen Ländern etwas höhere Naturwissenschaftsleistungen als die inter-national verankerte Altersstichprobe der 15-Jährigen.

Der Mittelwertsunterschied zwischen den beiden Stichproben beträgt7 Punkte. Wenn man die Länder also anhand der Jahrgangsstichprobe (9. Jahr-gangsstufe) betrachtet, fallen die Kennwerte etwas höher aus als in der Alters-stichprobe (15-Jährige). Dieser Unterschied ist unter anderem auf die unter-schiedliche Zusammensetzung der Stichproben (mit/ohne Sonderschüler)und unterschiedliche Altersverteilungen auf die Jahrgangsstufen zurückzu-führen (über weiter gehende Analysen zu diesen Unterschieden soll dem-


Abbildung 5.4Naturwissenschaftsleistun-

gen von 15-Jährigen undNeuntklässlern für 14 Länder

der Bundesrepublik(internationaler Test)

Schleswig-HolsteinSachsen-Anhalt

SachsenSaarland


NiedersachsenMecklenburg-Vorpommern

HessenBremen

BrandenburgBayern

Baden-Württemberg

Thüringen

Naturwissenschaftliche Kompetenz450 460 490 520 530470 500

15-Jährige Neuntklässler

480 510

nächst an anderer Stelle berichtet werden). Diese Differenz von durch-schnittlich 6 Punkten sollte bei der Betrachtung der folgenden Ergebnisdar-stellungen berücksichtigt werden.

Hinsichtlich der Rangfolge der Länder ergeben sich nur einige kleinereVerschiebungen, wenn man als Vergleichsgrundlage die Naturwissenschafts-leistungen der 9. Jahrgangsstufe wählt: Schleswig-Holstein, Mecklenburg-Vorpommern und das Saarland können bei einem Vergleich der Leistungender Klassenstichprobe ihre relative Position verbessern. Detaillierte Informa-tionen über die Kennwerte und Leistungsverteilungen der Länder für dieStichprobe der 9. Jahrgangsstufe sind in Tabelle 5.4 enthalten.

Vergleich der Naturwissenschaftsleistungen in den GymnasienEin systematischer Vergleich von Schulformen zwischen den Ländern derBundesrepublik ist sinnvoll nur für das Gymnasium möglich. Diese Schul-form beruht auf einer gemeinsamen Tradition mit vergleichbaren Unter-richtskonzeptionen und ähnlichen Beteiligungsquoten.

Abbildung 5.5 stellt die Naturwissenschaftsleistungen dar, die in denGymnasien (9. Jahrgangsstufe) der Länder erreicht werden (die Länder Berlinund Hamburg haben bei den Gymnasien die Stichprobenkriterien erfüllt,sodass die entsprechenden Ergebnisse berichtet werden können). Die Abbil-dung informiert über die Mittelwerte, die Streuungsmaße und über den rela-tiven Anteil des Gymnasialbesuchs. Außerdem stellt sie das Leistungsniveaufür die Perzentilbereiche dar.

Die in den Gymnasien erzielten Mittelwerte im Naturwissenschaftstestbewegen sich in einem Bereich zwischen 551 und 595 Punkten, also – wieaufgrund der Beschränkung der Stichprobe auf das leistungsstärkste Drittelzu erwarten – deutlich über dem Gesamtmittelwert für alle Schulformen. Der


Tabelle 5.4 Mittelwerte,Standardfehler, Standard-abweichung und Perzentile inNaturwissenschaften fürNeuntklässler in 14 Ländernder Bundesrepublik(internationaler Test)

Mittel-wert

517508506504496494493490489484484483474470461

3,64,22,72,73,41,13,82,62,42,83,42,63,34,35,2

Standard-fehler


95104

8987

10098939193

10396988596

107

352333362362334333335348335318331321329316278

392372391392373368375375366355364353363346320

457437444444426427432425428416419414420404394

588583569565576565557551556557556554532538538

634636624617637620614614605619612607585594608

663665652650670651641647635649643643614629639

Standard-abweichung

BayernBaden-WürttembergSachsenThüringenSchleswig-HolsteinBundesdurchschnittRheinland-PfalzMecklenburg-VorpommernSaarlandNiedersachsenHessenNordrhein-WestfalenSachsen-AnhaltBrandenburgBremen




5 95

Abstand zwischen dem leistungsstärksten und -schwächsten Land beträgt, wiebeim Vergleich über alle Schulformen, etwa 45 Punkte.

Die Länder sind nach den erreichten Mittelwerten angeordnet. Wie imVergleich mit Abbildung 5.2 zu erkennen, ergibt sich beim Gymnasialver-gleich eine veränderte Rangliste bezüglich der naturwissenschaftlichenGrundbildung. Die höchsten Testwerte erzielen die Gymnasiasten in Schles-wig-Holstein, Baden-Württemberg und Bayern. Niedersachsen kann beimGymnasialvergleich seine Rangposition verbessern, Hessen fällt zurück.

Die Länge der Perzentilbänder stellt wiederum die Unterschiede in derdurchschnittlichen Leistungsstreuung dar. Diese Streuung ist in den Stadt-staaten Hamburg und Bremen hoch, relativ gering dagegen in Sachsen-Anhalt.

Bemerkenswert sind die Ausgangswerte für die 5-Prozent-Perzentile amunteren Ende der Leistungsverteilung innerhalb der Gymnasien. Diese liegenin einigen Ländern deutlich unter 450 Punkten. Nimmt man die 500-Punkte-Markierung als Bezugspunkt für das 25-Prozent-Perzentil, dann ist zu erken-nen, dass in einigen Ländern (z.B. den Stadtstaaten Hamburg und Bremensowie dem Land Brandenburg) fast ein Fünftel der Gymnasiasten unter demdeutschen Durchschnitt für alle Schülerinnen und Schüler der 9. Klasse liegt.

Der Gymnasialvergleich zeigt aber nicht nur deutliche Unterschiedezwischen Ländern im unteren Leistungsbereich; ebenso beträchtlich sind dieUnterschiede bei den Spitzengruppen. Die Markierungen der Punktwerte650 und 700 helfen zur Orientierung beim Vergleich des Perzentilbereichsvon 90 bis 95 Prozent. Dieser Bereich beginnt in Schleswig-Holstein bei 685Punkten (90-Prozent-Perzentil); in Ländern wie Rheinland-Pfalz, Hessen,


Sachsen

Baden-WürttembergSchleswig-Holstein

M SD Anteil (in %)

ThüringenNiedersachsen

BerlinMecklenburg-Vorpommern

Rheinland-Pfalz

Bayern


HamburgHessen

BrandenburgBremen

Sachsen-Anhalt

595 27,1588 30,1587 27,6582 28,5579 27,5579 29,6577 27,4574 34,5573 27,1572 28,8569 30,8561 31,4559 32,5

(70)(71)

(70)(71)

(68)

(66)

(75)(71)

(70)(71)(77)

(66)(67)

554 29,6551 30,3551 28,9

(73)(77)(62)

150 250 350 450 550 650 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}

Abbildung 5.5Perzentilbänder, Mittelwerte

und Standardfehler fürNaturwissenschaftsleistun-

gen der Neuntklässler inGymnasien der 16 Länder der

Bundesrepublik(internationaler Test)

Brandenburg dagegen erreicht erst das 95-Prozent-Perzentil diese Höhe. DerSpitzenbereich im Stadtstaat Bremen und im Land Sachsen-Anhalt liegt nochdeutlich darunter. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass in wenigenLändern (Schleswig-Holstein, aber auch Baden-Württemberg und Mecklen-burg-Vorpommern) nennenswerte Anteile (in einer Größenordnung von10%) von Gymnasiasten ein sehr hohes Niveau naturwissenschaftlicherKompetenz erreichen. Bei diesen Ländern lässt sich ein vergleichsweise star-ker Beitrag zur Förderung von Spitzenleistungen und Nachwuchs für dieNaturwissenschaften erkennen.

Bei der Interpretation des Gymnasialvergleichs sind jedoch auch die rela-tiven Anteile des Besuchs dieser Schulform zu berücksichtigen. Diese Anteilevariieren in den Ländern zwischen 27,1 und 34,5 Prozent. In Abbildung 5.6werden die Leistungswerte in Beziehung gesetzt zum prozentualen Anteil desGymnasialbesuchs. Es lässt sich ein tendenzieller Zusammenhang zwischendem Anteil des Gymnasialbesuchs und dem Leistungsniveau im Naturwis-senschaftstest erkennen. Allerdings garantiert ein relativ kleiner Anteil desGymnasialbesuchs für sich genommen nicht schon ein hohes Leistungsni-veau. So liegt der relative Gymnasialanteil in fünf Ländern bei etwa 27 Prozent,die Mittelwerte dieser Länder verteilen sich aber über einen Bereich von 20Punkten. Damit stellen sich weiterführende Fragen nach den Zusammen-hängen zwischen dem gymnasialen Leistungsniveau, dem Anteil des Gymna-sialbesuchs und anderen Faktoren, wie Unterrichtstraditionen oder curricu-laren Schwerpunktsetzungen, die noch einer detaillierten Untersuchungbedürfen.

Abbildung 5.6 RelativerAnteil von Neuntklässlern inGymnasien und mittlereLeistungen im Naturwissen-schaftstest für die 16 Länderder Bundesrepublik(internationaler Test)


550

555

560

565

570

575

580

585

590

595

600

25 26 27 29 31 32 33 34 35Prozent der Schüler in Gymnasien

Bayern Baden-Württemberg

Sachsen

Nordrhein-Westfalen

Niedersachsen

Schleswig-Holstein

Saarland

Hessen


Brandenburg

Sachsen-Anhalt Bremen

Naturwissenschaftliche Kompetenz

Hamburg

3028

Rheinland-Pfalz

Thüringen

545

Berlin

Naturwissenschaftsleistungen unter Berücksichtigung der HerkunftWie im ersten Bericht über PISA (Baumert u.a., 2001) ausführlich dargelegtwurde, variieren die Testleistungen von Jugendlichen in allen untersuchtenKompetenzbereichen in Abhängigkeit von bestimmten Hintergrundmerk-malen. Im Ländervergleich der naturwissenschaftlichen Grundbildung solltendeshalb leistungsrelevante Hintergrundmerkmale kontrolliert werden, derenVerteilungen in den einzelnen Ländern nennenswert variieren.

Erhebliche Unterschiede bestehen hinsichtlich der relativen Anteile vonJugendlichen mit Migrationshintergrund (mindestens ein Elternteil nicht inDeutschland geboren). Um zu prüfen, wie sich diese Anteile auf die Ergeb-nisse der einzelnen Länder auswirken, werden die Naturwissenschaftsleis-tungen von Jugendlichen mit und ohne Migrationshintergrund im Folgendengetrennt berichtet. Die Darstellung informiert zugleich darüber, welches



Naturwissenschaftsleistungenfür Neuntklässler mit und

ohne Migrationshintergrundin 14 Ländern der

Bundesrepublik(internationaler Test)

Rheinland-Pfalz

Baden-Württemberg

Bayern

150 250 350 450 550 650 750

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}

M SD Anteil (in %)

Thüringen

Schleswig-Holstein

Hessen

Nordrhein-Westfalen

Niedersachsen

Sachsen

Bremen

Saarland

Sachsen-Anhalt


Brandenburg



528479527456509

508459506445505

504438504444501428497463493418492

478

473

79,520,572,627,495,9 4,174,925,185,714,197,6 2,469,530,566,433,680,119,981,618,460,139,997,3 2,796,0

4,096,6

3,4

(90)(103)

(95)(108)

(89)

(89)(93)(96)

(108)(87)

(90)(101)

(91)(94)(96)

(107)(89)

(103)(97)

(103)(90)

(82)

(95)

Niveau naturwissenschaftlicher Grundbildung Jugendliche mit Migrations-hintergrund in den verschiedenen Ländern erreichen.

Abbildung 5.7 stellt die Mittelwerte im Naturwissenschaftstest für dieLänder der Bundesrepublik dar und differenziert dabei nach Jugendlichen mitund ohne Migrationshintergrund. Die Mittelwerte für die Schülerinnen undSchüler mit Migrationshintergrund und die zugehörigen Verteilungen werdennur dann für das jeweilige Land berichtet, wenn ihr Anteil mindestens5 Prozent beträgt (der relative Anteil von Jugendlichen mit Migrationshinter-grund wird ebenfalls in der Abbildung ausgewiesen).

Die in Abbildung 5.7 dargestellten Werte beziehen sich wiederum auf dieStichprobe der 9. Jahrgangsstufe. Betrachtet man zunächst nur die von denJugendlichen deutscher Herkunft erzielten Werte, dann sind, im Vergleichzum Gesamtmittelwert für das Land (vgl. Tab. 5.4), Unterschiede in einerGrößenordnung von bis zu 30 Punkten (z.B. im Stadtstaat Bremen) zuverzeichnen. Bei einem Vergleich der Naturwissenschaftsleistungen vonJugendlichen deutscher Herkunft verändern sich auch die Rangpositioneneiniger Länder. Für Länder mit sehr kleinen Anteilen von Jugendlichen mitMigrationshintergrund (das sind vor allem die neuen Länder) ergeben sich nurrelativ geringe Änderungen in den Mittelwerten. Viele dieser Länder (z.B.Thüringen, Mecklenburg-Vorpommern, auch Sachsen-Anhalt und Branden-burg) würden deshalb in diesem – auf die Schülerinnen und Schüler deutscherHerkunft beschränkten – Ländervergleich ihre Rangposition verschlechtern.

Tabelle 5.5 MultipleVergleiche derNaturwissenschaftsleistungenvon Neuntklässlern deutscherHerkunft in 14 Ländern derBundesrepublik(internationaler Test)


528527518509508506505504504501497493492478473

(4,0)(3,7)

(10,4)(2,7)(4,1)(3,7)(2,7)(3,3)(3,7)(3,2)(2,7)(5,7)(2,6)(3,0)(4,1)

Erklärung: Diese Abbildung zeigt, ob sich die mittleren Testleistungen von Schülerinnenund Schülern in den Ländern signifikant voneinander unterscheiden. Lesen Sie dieseAbbildung zeilenweise. Die Symbole geben an, ob der Mittelwert des in der Zeileangegebenen Landes signifikant höher (1) bzw. signifikant niedriger (–1) ist als derMittelwert des in der Spalte eingetragenen Vergleichslandes oder ob sich die mittlerenTestleistungen nicht signifikant unterscheiden (0).

528(4,0)

527(3,7)

518(10,4)

509(2,7)

508(4,1)

506(3,7)

505(2,7)

504(3,3)

504(3,7)

501(3,2)

Bay

ern

Bad

en-W

ürtt

embe

rg

Schü

ler

aus

Gro

ßstä

dten

Sach

sen

Rhei

nlan

d-Pf

alz

Schl

esw

ig-H

olst

ein

Thür

inge

n

Nor

drhe

in-W

estf

alen

Hes

sen

Nie

ders

achs

en

Saar

land

Bre

men

Mec

klen

burg

-Vor

pom

mer

n

Sach

sen-

Anh

alt

Bra

nden

burg


497(2,7)

493(5,7)

492(2,6)

478(3,0)

473(4,1)

11000

000000

–1–1–1

1100

0000000

–1–1–1

110

000000

–10

–1–1–1

00

0000000000

–1–1

00

–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1

110000000

000

–1–1

11000000

0000

–1–1

1100000

00000

–1–1

1101000000

00

–1–1

11000000000

00

–1

110111100000

–1–1

1111111111101

0

11111111111110

110000

00000

–1–1–1

0

0–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1–1

Land

BayernBaden-WürttembergSchüler aus GroßstädtenSachsenRheinland-PfalzSchleswig-HolsteinThüringenNordrhein-WestfalenHessenNiedersachsenSaarlandBremenMecklenburg-VorpommernSachsen-AnhaltBrandenburg

MSE

Ergänzende Informationen zu Ergebnissen der Schülerinnen und Schülerdeutscher Herkunft liefert Tabelle 5.5, in der dargestellt ist, ob die Unter-schiede zwischen den Ländern bei paarweiser Betrachtung statistisch signifi-kant sind.

Die Mittelwerte und Leistungsverteilungen für die Jugendlichen mit undohne Migrationshintergrund kann man aber auch unter dem Gesichtspunktbetrachten, inwieweit in den Ländern von beiden Gruppen ein vergleichbaresLeistungsniveau erreicht wird. Die Abstände im Naturwissenschaftstest liegenin einem Bereich zwischen 34 (Saarland) und 75 (Bremen) Punkten. Der Leis-tungsabstand zwischen Jugendlichen mit und ohne Migrationshintergrundfällt also in den einzelnen Ländern unterschiedlich aus.

Auch wenn an dieser Stelle noch wenig über Gründe für unterschiedlicheLeistungsdifferenzen gesagt werden kann, ist ein weiterer Befund bemer-kenswert: Die Jugendlichen mit Migrationshintergrund erreichen in Bayerneinen Mittelwert von 479 Punkten im Naturwissenschaftstest. Dieser Wertliegt im Vergleich der Länder relativ hoch; er befindet sich in der Nähe desdeutschen Gesamtmittelwerts für alle Jugendlichen. Mit diesem Punktwerterzielen die Jugendlichen mit Migrationshintergrund in Bayern ein Niveaunaturwissenschaftlicher Kompetenz, das in Sachsen-Anhalt und Brandenburgvon den Schülerinnen und Schülern deutscher Herkunft erreicht wird. DieserBefund relativiert in gewisser Weise die Bedeutung des Faktors „Migrations-hintergrund“ für den Aufbau naturwissenschaftlicher Kompetenz.

Betrachtet man die Streuungsmaße bzw. Länge der Perzentilbänder inAbbildung 5.7, dann sind ebenfalls interessante Differenzen zu erkennen: ImVergleich zu den Jugendlichen deutscher Herkunft streuen die Naturwissen-schaftsleistungen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund sehr viel brei-ter. Aber auch zwischen den Ländern sind bemerkenswerte Unterschiede inden Leistungsstreuungen der Jugendlichen mit Migrationshintergrund zubeobachten. Besonders stark ausgeprägt sind die Unterschiede in Baden-Württemberg, Schleswig-Holstein und Niedersachsen, relativ gering dagegenin Hessen und Rheinland-Pfalz. Die abgebildeten Perzentilbänder machendeutlich, dass die Mittelwertsunterschiede zwischen den Jugendlichen mitund ohne Migrationshintergrund vor allem auf Unterschiede im unteren Leis-tungsbereich zurückzuführen sind. Erhebliche Anteile (im Stadtstaat Bremenund in Niedersachsen etwa ein Viertel) der Jugendlichen mit Migrationshin-tergrund erreichen nicht einmal einen Punktwert von 350 im Naturwissen-schaftstest. Andererseits kann man an der Lage der Perzentilbereiche von90 bis 95 Prozent ablesen, dass Jugendliche mit Migrationshintergrund ineinigen Ländern (z.B. Bayern, Baden-Württemberg, Saarland, Schleswig-Holstein) in den Spitzengruppen sehr gut (bzw. sogar besser) vertreten sind.In weiteren Analysen wird die Herkunft dieser Schülerinnen und Schülergenauer zu analysieren sein, auch unter Berücksichtigung einer möglicher-weise besonderen Migrationssituation in grenznahen Gebieten.

Weitere wichtige Hintergrundmerkmale betreffen die soziale Herkunft derJugendlichen. Im ersten deutschen PISA-Bericht wurden substanzielleZusammenhänge zwischen familiären Lebensverhältnissen und Leistungser-gebnissen beschrieben (Baumert & Schümer, 2001a). Wesentliche Faktorensind die sozioökonomischen Bedingungen in den Familien, verbunden mitdem kulturellen und sozialen Unterstützungspotenzial („kulturelles und sozi-ales Kapital“). Bei einem Leistungsvergleich zwischen den Ländern sindDisparitäten in den durchschnittlichen familiären Lebensverhältnissen zuberücksichtigen. Länder mit einem im Durchschnitt relativ hohen sozioöko-


nomischen Status der Elternhäuser würden für ihre Bildungssysteme günsti-gere Ausgangsbedingungen vorfinden als Länder mit einem im Durchschnittrelativ niedrigen sozioökonomischen Status.

Um entsprechende Effekte auf die naturwissenschaftliche Grundbildungzu erfassen, wurden die Unterschiede im sozioökonomischen Status sowie imsozialen und kulturellen Kapital statistisch kontrolliert. In den folgendenTabellen werden dementsprechend korrigierte (adjustierte) Kennwerte für dieLeistungen im Naturwissenschaftstest berichtet. Die Tabellen zeigen also diefeststellbaren Leistungsunterschiede, wenn man Einflüsse des sozioökono-mischen Status und des sozialen wie kulturellen Kapitals mit statistischenVerfahren konstant hält. In den folgenden Tabellen werden die Ergebnissewiederum für Jugendliche aus deutschen Familien und aus Familien mitMigrationshintergrund getrennt dargestellt. Auf diese Weise können auchZusammenhänge zwischen Migrationsstatus und sozioökonomischenLebensverhältnissen erfasst werden.

Tabelle 5.6 stellt für die Jugendlichen ohne Migrationshintergrund dieunkorrigierten und die adjustierten Kennwerte für die Naturwissenschafts-leistungen dar.

Die unkorrigierten Daten in Tabelle 5.6 entsprechen den in Abbildung 5.7berichteten Kennwerten für Jugendliche deutscher Herkunft. Durch dieAdjustierung nach sozioökonomischen und kulturellen Merkmalen ergebensich Verschiebungen von maximal 10 Punkten gegenüber den unkorrigiertenWerten. Die Kontrolle von sozioökonomischen und soziokulturellen Hinter-grundmerkmalen führt insbesondere bei den neuen Ländern zu höherenMittelwerten für die Naturwissenschaftsleistungen. Bei Ländern mit günsti-geren Voraussetzungen in diesen Merkmalen (z.B. Baden-Württemberg,Nordrhein-Westfalen, Schleswig-Holstein) bewirkt die Adjustierung eineKorrektur der Mittelwerte um einige Punkte nach unten. Wie der Tabelle 5.6weiter zu entnehmen ist, ergeben sich bei einer Kontrolle von sozioökonomi-


Tabelle 5.6 Adjustierte undnicht adjustierte Mittelwertein Naturwissenschaften fürNeuntklässler mit inDeutschland geborenen Eltern in 14 Ländern derBundesrepublik(internationaler Test)

527520516512502508502497507500500487482495

8589797886828280888483768886

4,03,32,82,53,83,62,93,03,44,13,73,54,05,1

9095898796899089969190829597

4,03,72,72,73,74,12,62,73,23,73,33,04,15,7

79,572,395,997,685,774,597,381,680,466,569,396,196,660,1

528527509505506508492497501504504478473493

Standard-abwei-chung


RelativerAnteil(in %)

Schüler mit in Deutschland geborenen Eltern

BayernBaden-WürttembergSachsenThüringenSchleswig-HolsteinRheinland-PfalzMecklenburg-VorpommernSaarlandNiedersachsenHessenNordrhein-WestfalenSachsen-AnhaltBrandenburgBremen

Standard-fehler

Mittel-wert

Adjustierte Werte Nicht adjustierte Werte

Mittel-wert

Standard-fehler

schen und kulturellen Lebensverhältnissen einige Verschiebungen in derRangreihe. Länder wie Thüringen, Mecklenburg-Vorpommern und Nieder-sachsen können bei einem entsprechenden Vergleich ihre relative Positionverbessern, dagegen verschlechtern sich die Rangpositionen unter anderemfür die Länder Nordrhein-Westfalen, Schleswig-Holstein, Rheinland-Pfalz,Hessen, Saarland sowie den Stadtstaat Bremen.

Tabelle 5.7 zeigt, wie sich die Kennwerte für die Jugendlichen mit Migra-tionshintergrund verändern, wenn soziale und kulturelle Hintergrundmerk-male statistisch konstant gehalten werden. Wie der Tabelle zu entnehmen ist,ergeben sich bei dieser Teilgruppe keine nennenswerten Änderungen durchdie Adjustierung. Diese Kontrolle hilft bei der Interpretation der Befunde zuUnterschieden zwischen Jugendlichen mit und ohne Migrationshintergrund,die in Abbildung 5.7 berichtet wurden. Auch bei einer Kontrolle von sozialenund kulturellen Hintergrundmerkmalen bleiben die Unterschiede in den Leis-tungskennwerten für Jugendliche mit Migrationshintergrund zwischen denLändern weitgehend erhalten. Der adjustierte Wert liegt im Land Bayern bei478 Punkten, im Stadtstaat Bremen bei 422 Punkten. Diese Differenz istweiterhin beträchtlich und kann nicht auf systematische Unterschiedezwischen diesen Ländern in der sozialen Herkunft von Jugendlichen mitMigrationshintergrund zurückgeführt werden.

Für den Ländervergleich wurde die Stichprobe so erweitert, dass die in der9. Jahrgangsstufe erreichte naturwissenschaftliche Kompetenz analysiertwerden kann. Vergleicht man die Kennwerte für die Stichprobe der 9. Jahr-gangsstufe mit der (für den internationalen Vergleich bei PISA verbind-lichen) Stichprobe der 15-Jährigen, ergeben sich kleine Veränderungen inden Mittelwerten und geringfügige Verschiebungen in der Rangreihe.Deutliche Veränderungen sind jedoch dann festzustellen, wenn die Leis-


Tabelle 5.7 Adjustierte undnicht adjustierte Mittelwerte

in Naturwissenschaften fürNeuntklässler mit

Migrationshintergrund in 14Ländern der Bundesrepublik

(internationaler Test)


SachsenThüringen

Schleswig-HolsteinRheinland-Pfalz


NiedersachsenHessen

Nordrhein-WestfalenSachsen-Anhalt

BrandenburgBremen

20,527,7

4,12,4

14,325,6

2,718,519,633,530,7

3,93,4

39,9

RelativerAnteil(in %)

Schüler mit MigrationshintergrundAdjustierte Werte Nicht adjustierte Werte

478458

439459

457426443441

422

98102

9687

98103

8997

100

7,07,4

8,46,6

7,47,55,96,7

7,1

103108

10893

103107

94101

103

9,48,8

9,58,8

7,27,86,67,3

7,2

479456

445459

463428444438

418


Mittel-wert

Standard-fehler


Mittel-wert

Standard-fehler

tungen der 9. Jahrgangsstufe der Gymnasien getrennt untersucht werden.Bei diesem Schulformvergleich zeigen sich Niveauunterschiede vor allemim unteren und im oberen Leistungsbereich zwischen einzelnen Ländern.Berücksichtigt man Hintergrundmerkmale bei den Leistungsvergleichen,dann erweist sich insbesondere die Migrationsgeschichte als bedeutsam.Jugendliche mit Migrationshintergrund erzielen insgesamt niedrigereLeistungskennwerte. Die Unterschiede zwischen den Ländern hinsichtlichdieser Differenzen sind allerdings erheblich. Die Befunde unterstreichen,dass relativ große Anteile von Jugendlichen mit Migrationshintergrund nurein relativ niedriges Leistungsniveau in den Naturwissenschaften errei-chen. In den Spitzengruppen befinden sich dagegen in einigen Ländernvergleichbare Anteile von Jugendlichen mit und ohne Migrationshinter-grund.

5.3 Länderunterschiede in den Fächern Biologie, Chemie und Physik

Die bislang dargestellten Unterschiede zwischen den Ländern beruhen aufeinem Gesamtwert für naturwissenschaftliche Kompetenz, der mit dem inter-nationalen Test gemessen wurde. Mit den Differenzierungen nach demMigrationsstatus und dem sozioökonomischen Hintergrund der Familie

wurde der Einfluss einiger bedeutsamer außerschulischer Bedingungsfakto-ren kontrolliert. Dieser Abschnitt wendet sich nun didaktisch relevantenFaktoren zu. Das globale Konstrukt der naturwissenschaftlichen Kompetenzwird aufgeschlüsselt und anhand von Kennwerten für fachspezifische Kompe-tenzen in Physik, Chemie und Biologie beschrieben. Damit wird dem Bedürf-nis Rechnung getragen, differenziertere Aussagen über die Leistungsniveausin den drei Schulfächern zu erhalten, in die sich der naturwissenschaftliche


Abbildung 5.8Leistungsmittelwerte iminternationalen unddeutschen Naturwissen-schaftstest für dieNeuntklässler in 14 Ländernder Bundesrepublik


Deutscher Test Internationaler Test

Schleswig-HolsteinSachsen-AnhaltSachsenSaarlandRheinland-PfalzNordrhein-WestfalenNiedersachsenMecklenburg-VorpommernHessenBremenBrandenburgBayernBaden-Württemberg

Thüringen

Unterricht in Deutschland gliedert. Eine Darstellung der Leistungsdifferenzender Länder im Hinblick auf Besonderheiten des Fachunterrichts wird zunächstfür die Gesamtstichprobe referiert und anschließend für die Teilstichprobe derGymnasien.

Als Datenbasis für diese Vergleiche dient auch hier die Stichprobe derNeuntklässler. Die fachbezogenen Leistungswerte wurden anhand der natio-nalen und internationalen Items berechnet. Während die internationalenItems stärker das konzeptuelle Verständnis, generelle naturwissenschaftlicheDenkweisen und die Wissensanwendung betonen, weisen die nationalenAufgaben eine engere Anbindung an die deutschen Lehrpläne auf. Sie erfas-sen in stärkerem Maße das Wissen und Konzeptverständnis, das im deutschennaturwissenschaftlichen Fachunterricht vermittelt und gefördert wird. Dielatente, also messfehlerbereinigte Korrelation zwischen beiden Testteilenbeträgt .84. Dieser Kennwert drückt einen sehr starken Zusammenhangzwischen dem deutschen und dem internationalen Test aus, aber keine Iden-tität. Der internationale und der nationale Naturwissenschaftstest betonenAspekte naturwissenschaftlicher Kompetenz mit unterschiedlichem Gewicht.

Die Zusammenfassung der internationalen und nationalen Testitems fürdie Berechnung von fachspezifischen Kompetenzwerten setzt voraus, dassbeide Aufgabengruppen die Länderunterschiede in vergleichbarer Weiserepräsentieren. Die Korrelation von .84 lässt für differenzielle Ländereffektenoch Spielraum. Wie die Abbildung 5.8 zeigt, sind solche Elemente tatsäch-lich gegeben.

In Abbildung 5.8 sind bei vielen Ländern die Säulen für den nationalen undinternationalen Test gleich hoch. Das heißt, die deutschen und internationa-len Items messen auch im Hinblick auf einen Ländervergleich im Wesent-lichen dasselbe Konstrukt einer naturwissenschaftlichen Grundbildung.Auffallend ist jedoch, dass die fünf neuen Länder bei den nationalen Aufga-


Tabelle 5.8 Mittelwerte,Standardfehler,

Standardabweichung undPerzentile für die Leistungen

der Neuntklässler imdeutschen Naturwissen-

schaftstest in 14 Ländern derBundesrepublik

SachsenThüringen

BayernMecklenburg-Vorpommern

Baden-WürttembergSchleswig-Holstein

Sachsen-AnhaltBundesdurchschnitt

SaarlandRheinland-PfalzNiedersachsen

BrandenburgNordrhein-Westfalen

HessenBremen

Mittel-wert

522515510507506498496496489488485484482481454

2,63,03,72,73,33,33,11,23,04,13,24,23,33,13,5

Standard-fehler


777980768182778181787980828179

399387376388369362366361352352355357343345326

425415404412399392396391381383385382375374350

469462452454451441446440434439432427428425398

576568569557563555548553545541542540538538509

627617611611611606594601592585585588590585558

655651636637637631621629618614612618616616585

Standard-abweichung




5 95

ben systematisch besser abschneiden als bei den internationalen. Der Leis-tungsvorsprung bei den nationalen Items beträgt ungefähr 15 Punkte und istdamit deutlich größer als bei den alten Ländern.

Dieser Effekt weist auf einen möglichen Unterschied im naturwissen-schaftlichen Unterricht der alten und neuen Länder hin. Die höheren Test-werte der neuen Länder für die nationalen Items könnten eine Tradition derBetonung von Wissensvermittlung und -anwendung reflektieren, die in denalten Ländern nicht mehr gleichermaßen die schulische Naturwissenschafts-didaktik bestimmt.

Die Rangordnung der fünf neuen Länder untereinander ist von diesemEffekt nicht betroffen; hinsichtlich der nationalen wie der internationalenAufgaben ergibt sich dieselbe Rangfolge. Allerdings bewirkt der Vorsprung,den die neuen Länder bei den nationalen Items haben, dass diese bei derEinbeziehung des nationalen Tests um einen oder mehrere Rangplätzegegenüber den alten Ländern aufrücken.

Tabelle 5.8 gibt die Mittelwerte der Länder im ergänzenden deutschenNaturwissenschaftstest wieder. Nimmt man diesen Test als Maßstab, dannschneiden Sachsen und Thüringen besser ab als Bayern und Baden-Würt-temberg; Mecklenburg-Vorpommern und Sachsen-Anhalt verbessern ihreRangposition deutlich.


450

500

550

600

Mec

klen

burg

-Vor

pom

mer

n

Bra

nden

burg

Ham

burg

Ber

lin

Schl

esw

ig-H

olst

ein

Saar

land

Rhei

nlan

d-Pf

alz

Nor

drhe

in-W

estf

alen

Nie

ders

achs

en

Hes

sen

Bre

men

Bay

ern

Bad

en-W

ürtt

embe

rg

Sach

sen

Sach

sen-

Anh

alt

Thür

inge

n

Alle Schulen – internationaler Test Alle Schulen – deutscher TestGymnasien – internationaler Test Gymnasien – deutscher Test

Abbildung 5.9Ländermittelwerte derNeuntklässler im internatio-nalen und deutschenNaturwissenschaftstest füralle Schulen und fürGymnasien getrennt

Führt man den Vergleich der Leistungen im deutschen und im internatio-nalen Test für die Gymnasien getrennt durch, so zeigt sich ein zweiter syste-matischer Unterschied: In allen alten Ländern liegen die Leistungen im deut-schen Testteil deutlich unter den Leistungen im internationalen Test. DerUnterricht an den Gymnasien scheint somit eher den naturwissenschafts-didaktischen Vorstellungen zu entsprechen, die in der internationalen Test-konzeption repräsentiert sind. Diese Differenz zeigt die Abbildung 5.9, in derdie beiden unteren Profile zunächst noch einmal den „Ländereffekt“ der fünfneuen Länder widerspiegeln. Die oberen beiden Profile zeigen die durchgän-gig niedrigeren Testwerte, die von den Schülerinnen und Schülern an denGymnasien der alten Länder im deutschen Testteil erreicht werden.

Die zuvor beschriebenen Effekte bewirken zwar eine leichte Verschiebungder alten und neuen Länder zueinander, aber darüber hinaus sind keine diffe-renziellen Unterschiede zwischen dem deutschen und dem internationalenTestteil für einzelne Länder erkennbar. Somit gibt es keine Bedenken gegendie Berechnung der fachspezifischen Kompetenzwerte auf der Grundlagebeider Testteile. Diese Erweiterung der Datenbasis ist für die Beschreibung der


Abbildung 5.10Ländermittelwerte der

Neuntklässler infachbezogenen Kompetenzen

(Werte beruhen auf deninternationalen und den

deutschen Aufgabengemeinsam)

Schleswig-Holstein

Sachsen-Anhalt

Sachsen

Saarland

Rheinland-Pfalz

Nordrhein-Westfalen

Niedersachsen


Hessen

Bremen

Brandenburg

Bayern

Baden-Württemberg

Thüringen


Biologie Chemie Physik

Fachkompetenzen insofern von großer Bedeutung, als nur auf diese Weiseeine hinreichende Messgenauigkeit erzielt werden kann.

Um auch für die drei naturwissenschaftlichen Fächer Skalenwerte auf derinternationalen Skala mit einem Mittelwert von 500 und einer Standardab-weichung von 100 zu erhalten, wurden für die internationalen Items dieSchwierigkeitsparameter aus der Stichprobe der 15-Jährigen übernommen (vgl.Kap. 1). Dadurch wird eine gemeinsame Verankerung der drei Kompetenz-skalen erreicht und ein Vergleich der Kompetenzbereiche untereinandermöglich. Allerdings kann es durch die Hinzunahme der deutschen Aufgabenzu einer Veränderung des Schwierigkeitsniveaus der drei fachbezogenen Test-teile kommen.

Ein solcher Effekt zeigt sich für die Biologiekompetenz, deren Länder-mittelwerte sämtlich über den Werten der Chemie- und Physikskala liegen(siehe Abb. 5.10). Diese Abbildung zeigt die fachspezifischen Ländermittel-werte auf der internationalen Skala mit Mittelwert 500 und Standardabwei-chung 100.

Auch für die vier über dem Durchschnitt liegenden Länder erweist sich dieBiologiekompetenz als relativ stark ausgeprägt im Vergleich zu Physik oderChemie. Am geringsten ist dieser Abstand noch für Sachsen. Die mittlerenKompetenzniveaus in Physik und Chemie sind in den meisten Ländernvergleichbar ausgeprägt. Lediglich für Schleswig-Holstein und Sachsen-Anhalt fällt ein deutlich niedrigeres Niveau in der chemiebezogenen Kompe-tenz auf. Hierauf wird weiter unten noch eingegangen.

Würde man für die drei Fächer getrennte Rangordnungen der Länderaufstellen, so ergäben sich nur geringfügige Rangplatzverschiebungen. Dergravierendste Effekt wäre für Hessen zu verzeichnen, da die Jugendlichen inder chemiebezogenen Kompetenz höhere Werte aufweisen als die Schülerin-nen und Schüler in einigen Ländern, die im Bereich Biologie höhere Leistun-gen zeigen.

Die beschriebenen Ländermittelwerte sind über alle Schulformen gemitteltund spiegeln fachspezifische Eigenarten der Lehrpläne und anderer Länder-charakteristika nur insoweit wider, als diese für alle Schulformen zutreffen.Mit der Teilstichprobe der Gymnasien ist eine homogenere Grundlage füreinen Vergleich der Fachkompetenzen zwischen den Ländern gegeben.Obwohl die Beteiligungsquoten für die Gymnasien zwischen den Ländern von27 bis 35 Prozent variieren (siehe oben), bildet diese Teilstichprobe eine rechtgute Grundlage für den Vergleich der Fachleistungen.

Abbildung 5.11 zeigt die Ländermittelwerte für die Stichprobe der Gymna-siasten im Vergleich zu den Mittelwerten der Gesamtstichprobe. Die Daten fürdie Gymnasien beinhalten wiederum auch die Ergebnisse für die StadtstaatenBerlin und Hamburg.

Die beträchtlichen Unterschiede zwischen den Schulformen, die im erstenPISA-Bericht dargestellt wurden (Prenzel u.a., 2001), drücken sich in dieserAbbildung darin aus, dass die drei Profile für die Gymnasien sehr viel höherliegen als für die Gesamtstichprobe. Die Abweichungen der Gymnasien vomMittelwert aller Schulformen betragen etwa drei Viertel einer Standardabwei-chung. Zugleich sind die Unterschiede zwischen den Fächern in den Gymna-sien sehr viel größer als in der Gesamtstichprobe. Dass die Profile der Fächerin der Gesamtstichprobe näher zusammenrücken, als dies für die einzelnenSchulformen der Fall ist, dürfte ein Resultat der „Ausmittelung“ infolge derZusammenlegung heterogener Teilstichproben sein.


Die Rangordnung der Länder hinsichtlich der Kompetenzniveaus in denFächern unterscheidet sich für die Gymnasien von der Rangfolge der Mittel-werte aller Schulformen. Aus Abbildung 5.11 ist ersichtlich, dass Schleswig-Holstein im Fach Biologie nach Bayern (611) den zweithöchsten Wert (608)aufweist und in Physik mit 568 Punkten hinter Sachsen (578) und Baden-Württemberg (569) den dritten Platz einnimmt.

In Bayern, Niedersachsen und Schleswig-Holstein ist die Chemiekompe-tenz an den Gymnasien deutlich niedriger ausgeprägt als die Biologie- undPhysikkompetenz. Ein entsprechender Unterschied besteht in diesen Ländernoffenbar auch für die anderen Schulformen (vgl. die unteren Profile in Abb.5.11). Dagegen ist eine vergleichbare relative Schwäche im Fach Chemie inSachsen-Anhalt offenbar nicht auf die Gymnasien zurückzuführen. Dass dieChemiekompetenz in den Gymnasien zwischen den Ländern in einem hohenMaße variiert, dürfte an der späten Berücksichtigung dieses Fachs in den Lehr-plänen liegen. In der Regel wird dieses Fach erstmals in der 9. Klassenstufeunterrichtet, also in der Jahrgangsstufe, in der die Datenerhebung stattfand.In den nicht naturwissenschaftlichen Gymnasien in Bayern wird Chemie erstin der 11. Klasse unterrichtet. Dieser Sachverhalt hat natürlich Folgen für diecurriculare Validität des Testmaterials.


Abbildung 5.11Ländermittelwerte der

Neuntklässler infachbezogenen Kompetenzenfür die Gesamtstichprobe und

die Gymnasien (Werteberuhen auf den

internationalen und dendeutschen Aufgaben

gemeinsam)

425

450

475

500

525

550

575

600

625

Gymnasien – PhysikGymnasien – ChemieGymnasien – BiologieAlle Schulen – PhysikAlle Schulen – ChemieAlle Schulen – Biologie

Bra

nden

burg

Hes

sen

Nor

drhe

in-W

estf

alen

Nie

ders

achs

en

Sach

sen-

Anh

alt

Rhei

nlan

d-Pf

alz

Saar

land

Schl

esw

ig-H

olst

ein

Mec

klen

burg

-Vor

pom

mer

n

Bad

en-W

ürtt

embe

rg

Thür

inge

n

Bay

ern

Sach

sen

Bre

men

Ber

lin

Ham

burg

Niedersachsen rückt in Physik und Biologie in die obere Hälfte derRangreihe auf, wenn man nur die Gymnasien betrachtet. Der Abstand derLänder Bayern und Thüringen zum „Mittelfeld“ verringert sich im FachPhysik deutlich. Dafür entfernt sich der Leistungskennwert des StadtstaatsBremen im Fach Physik noch weiter vom Durchschnitt. Da es für die Stadt-staaten Berlin und Hamburg keinen Referenzrahmen gibt, der alle Schulfor-men umfasst, müssen die gymnasialen Ergebnisse dieser beiden Länder fürsich betrachtet werden.

Der Vergleich von Leistungskennwerten für die drei Schulfächer Biologie,Physik und Chemie basiert auf den internationalen und den nationalenTestaufgaben, um eine hinreichend hohe Messgenauigkeit zu gewährleis-ten. Bei den nationalen Aufgaben schneiden die neuen Länder systema-tisch besser ab als bei dem internationalen Testteil, was sich auch auf dieRangordnung der Länder auswirkt. In allen Ländern ist die auf Biologiebezogene Fachkompetenz am höchsten, wenn auch mit unterschiedlichemAbstand zur Physik- und Chemiekompetenz. Die Chemiekompetenz ist inSchleswig-Holstein, Niedersachsen und Sachsen-Anhalt am niedrigstenausgeprägt. Deutlichere Unterschiede zwischen den Fachkompetenzenzeigen sich in der Teilstichprobe der Gymnasien.

5.4 Geschlechterdifferenzen in der naturwissenschaftlichenKompetenz: Unterschiede zwischen Ländern

Jungen und Mädchen haben unterschiedliche Präferenzen für die naturwis-senschaftlichen Fächer und zeigen auch deutlich unterschiedliche Leistungen.Mädchen sind typischerweise in Biologie besser als Jungen, während Jungenin Physik und Chemie überlegen sind. Fasst man die naturwissenschaftlichenFächer zusammen, so zeigt sich in der Regel ein Leistungsvorsprung derJungen. Das ist allerdings nicht in allen Staaten der Fall. Der internationaleVergleich (Stanat & Kunter, 2001a) zeigte eine systematische und sehr ausge-prägte Überlegenheit der Mädchen hinsichtlich der Lesekompetenz in allenStaaten. Gleichfalls in allen Staaten erreichten die Jungen in Mathematikbessere Ergebnisse als die Mädchen. Lediglich in den Naturwissenschaftenzeigte sich ein gemischtes Bild. In Italien und Japan, zum Beispiel, zeigten dieMädchen in den Naturwissenschaften bessere Leistungen als die Jungen.

Im Folgenden soll die Frage behandelt werden, inwieweit Unterschiedezwischen den Ländern hinsichtlich der Leistungsdifferenzen zwischen denGeschlechtern zu beobachten sind. Aufgrund der Fachspezifität derGeschlechterdifferenzen ergibt deren Interpretation nur Sinn, wenn man siefür die Schulfächer getrennt betrachtet.

Um die Unterschiede zwischen den Ländern und den Fächern besser inihrer Bedeutsamkeit abschätzen zu können, zeigen die folgenden Abbildun-gen die mittleren Lösungswahrscheinlichkeiten für die Aufgaben der drei Fächer.Hierunter versteht man die (mittlere) Wahrscheinlichkeit, mit der ein Schü-ler oder eine Schülerin eines Landes die Aufgaben richtig beantwortet. Diemittleren Wahrscheinlichkeiten werden nicht anhand der Anzahl der gelöstenAufgaben berechnet, da wegen des Testdesigns verschiedene Schülergruppenunterschiedliche Items erhalten haben und weil für relative Lösungshäufig-keiten auch keine Mittelwerte berechnet werden dürfen. Die mittlerenLösungswahrscheinlichkeiten werden vielmehr aufgrund der Kompetenz-


werte der Schüler und der Schwierigkeiten der Items berechnet. Diese Berech-nung erfolgt für eine hypothetische Person mit einem Kompetenzwert, derdem Mittelwert des betreffenden Landes entspricht, und für ein hypotheti-sches Item, dessen Schwierigkeit dem Mittelwert aller Items dieses Fachesentspricht. Dieser Wert gibt also die Wahrscheinlichkeit an, mit der man voneiner Schülerin oder einem Schüler eines Landes eine richtige Aufgabenbe-arbeitung erwarten kann.

In Abbildung 5.12 sind die mittleren Lösungswahrscheinlichkeiten für dieBiologieaufgaben getrennt nach Jungen und Mädchen aufgeführt. Die unte-ren beiden Profile beziehen sich auf die Gesamtstichprobe, die oberen auf dieGymnasien.

Biologie ist das naturwissenschaftliche Fach, bei dem in Deutschland dieMädchen gute Chancen haben, systematisch bessere Leistungswerte zu erzie-len als die Jungen. In den auf alle Schulformen bezogenen Ländermittelwer-ten drückt sich in manchen Ländern eine Überlegenheit der Jungen aus, ineinigen Ländern gibt es keinen Unterschied, und in anderen Ländern (Bayernund Sachsen-Anhalt) haben die Mädchen höhere Werte. Diese Differenzensind aber nur gering, sie betragen in Sachsen-Anhalt 3 ProzentpunkteLösungswahrscheinlichkeit, nämlich 46 Prozent für die Mädchen imVergleich zu 43 Prozent für die Jungen. Insgesamt schwanken die geschlechts-


Abbildung 5.12 MittlereLösungswahrscheinlichkeiten

der Neuntklässler in denBiologieaufgaben nach

Ländern der Bundesrepublikund Geschlecht (Werte

beruhen auf deninternationalen und den


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spezifischen Lösungswahrscheinlichkeiten zwischen den Ländern von 54 bis41 Prozent bzw. im Stadtstaat Bremen bis 37 Prozent.

In der Teilstichprobe der Gymnasiasten stellt sich das Bild etwas anders dar:Hier zeigen die Jungen auch bei den Biologieaufgaben bessere Leistungen alsdie Mädchen. Dieser Vorsprung ist zwar kleiner als in den anderen Fächern(siehe unten), beträgt aber immerhin 6 Prozentpunkte in Thüringen, Rhein-land-Pfalz oder Brandenburg. Generell betragen die Lösungswahrscheinlich-keiten für die Biologieaufgaben in Gymnasien etwa 70 Prozent, was daraufhinweist, dass diese im Unterschied zu den Physik- und Chemieaufgabeneinen geringeren Schwierigkeitsgrad haben.

Im Fach Physik sind die Geschlechterdifferenzen wesentlich größer, undzwar in der Gesamtstichprobe und innerhalb der Gymnasien. Sie betragen infast allen Ländern 8 bis 10 Prozentpunkte der Lösungswahrscheinlichkeit undsind für die Gymnasien tendenziell ausgeprägter. Das ist eine beachtlicheGrößenordnung, wenn man mit einbezieht, dass der Unterschied zwischenden Gymnasien mit etwa 60 Prozent Lösungswahrscheinlichkeit und derGesamtpopulation mit etwa 40 Prozent auch nur doppelt so groß ist (sieheAbb. 5.13).

So liegt in Bayern und Sachsen-Anhalt das Kompetenzniveau der Mädchenauf den Gymnasien nur 6 bzw. 5 Prozentpunkte über dem mittleren Kompe-

Abbildung 5.13 MittlereLösungswahrscheinlichkeitender Neuntklässler in denPhysikaufgaben nach Ländernder Bundesrepublik undGeschlecht (Werte beruhenauf den internationalen undden deutschen Aufgabengemeinsam)


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tenzniveau der Jungen in der Gesamtstichprobe. In zwei Ländern rückt dasLeistungsniveau der Jungen und Mädchen in den Gymnasien deutlichzusammen, nämlich in Mecklenburg-Vorpommern und in Schleswig-Holstein. Hier liegen die mittleren Lösungswahrscheinlichkeiten der Jungenbei 65 und 67 Prozent, die der Mädchen bei 60 und 62 Prozent.

Die Geschlechterdifferenzen im Fach Chemie (vgl. Abb. 5.14) sind fast sostark ausgeprägt wie im Fach Physik. Sie sind in der Teilstichprobe derGymnasien noch etwas prägnanter als in der Gesamtstichprobe und über dieLänder relativ konstant. Das ist insofern ein interessanter Befund, als sich dieGeschlechterdifferenzen wegen des späten Beginns des Chemieunterrichtsnicht ausschließlich im Unterricht entwickelt haben können. Vermutlicherwerben die Jungen einen Teil ihres Chemiewissens außerschulisch, zumBeispiel aus den Medien oder im Umgang mit Experimentierkästen. Diegeringsten Geschlechterdifferenzen zeigen sich wiederum in Mecklenburg-Vorpommern, aber auch in Sachsen-Anhalt, wenn man die Gesamtstichprobebetrachtet.


Abbildung 5.14 MittlereLösungswahrscheinlichkeiten

der Neuntklässler in denChemieaufgaben nach

Ländern der Bundesrepublikund Geschlecht (Werte

beruhen auf deninternationalen und den


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In diesem Abschnitt wurden nicht die verteilungsbezogenen Kompetenz-werte interpretiert, sondern mittlere Lösungswahrscheinlichkeiten. Diesebieten einen anschaulichen Interpretationsmaßstab, der die Bedeutsam-keit von Unterschieden zwischen den Geschlechtern, den Fächern, denSchulformen und den Ländern zu beurteilen erlaubt. Während in derGesamtstichprobe aller Schulformen die mittleren Lösungswahrschein-lichkeiten für die Biologieaufgaben für Mädchen und Jungen etwa gleichhoch sind (etwa 50 %), zeigt sich bei den Gymnasiasten ein kleinerVorsprung der Jungen in der Größenordnung von 6 Prozentpunkten. Fürdas Fach Physik betragen die Geschlechterdifferenzen 8 bis 10 Prozent-punkte und sind auch in den Gymnasien, bis auf zwei Ausnahmen mitgeringeren Differenzen (5 Prozentpunkte), in allen Ländern gleich stark.Ähnlich große und über die Länder hinweg konstante Geschlechterunter-schiede zeigen sich im Fach Chemie.

5.5 Resümee

Die ländervergleichende Analyse der erweiterten Stichprobe hat Größenver-hältnisse zurechtgerückt, einige überraschende Effekte hervorgebracht undFragen nach möglichen Erklärungen für die beobachteten Befunde aufge-worfen. Die Länderunterschiede sind in der Größenordnung beachtlich undüber die drei Kompetenzbereiche Lesen, Mathematik und Naturwissenschaf-ten hinweg sowie bei einer Differenzierung nach den Fächern Biologie, Physikund Chemie relativ konsistent. Deutschland ist mit diesen Ergebnissen nichtmehr nur durch einen Punkt auf der internationalen Skala repräsentiert (487),sondern durch eine Bandbreite von 461 bis 508 Punkten. Einige Länder liegenmit ihren Testergebnissen also über dem Skalenmittelpunkt von 500 underreichen damit das internationale Durchschnittsniveau. Sie bleiben abertrotzdem von der internationalen Spitzengruppe, zu der unter anderem dasVereinigte Königreich, Finnland und Australien gehören, noch weit entfernt.Im nationalen Vergleich erreichen Bayern, Sachsen, Baden-Württemberg undThüringen die vorderen Rangplätze. Um sich auf internationalem Niveau zuprofilieren, müssten aber auch diese Länder noch von den internationalenSpitzenreitern lernen. Die interessanten Bezugspunkte für eine Weiterent-wicklung des naturwissenschaftlichen Unterrichts liegen also für alle Länderder Bundesrepublik im Ausland.

Wenn auch das „Länder-Ranking“ eine gewisse Stabilität aufweist, sovertauschen sich doch viele Rangplätze, wenn man spezielle Aspekte betrach-tet. So erreicht Schleswig-Holstein den ersten Platz, wenn man nur die Natur-wissenschaftsleistungen der Gymnasien berücksichtigt. Das Land Sachsen-Anhalt, das beim Gymnasialvergleich noch das Schlusslicht bildet, erreichtmit dem Mittelwert von 496 den nationalen Durchschnitt, wenn man nurden deutschen Testteil auswertet. Auch der Stadtstaat Bremen verbessertseine Position, wenn man den hohen Anteil von Jugendlichen mit Migra-tionshintergrund kontrolliert. Mecklenburg-Vorpommern rangiert vorSchleswig-Holstein und Brandenburg vor Nordrhein-Westfalen, wenn mannur den deutschen Testteil heranzieht. Gymnasiasten in Niedersachsenliegen in Biologie im Spitzenbereich bei 580, und in Mecklenburg-Vorpom-mern zeigt sich die geringste Benachteiligung von Mädchen in den „harten“Naturwissenschaften Physik und Chemie. Diese plakative Auflistung mag


verwirren, sie zeigt aber auch, wie informationsreich der Ländervergleich imDetail sein kann. Allerdings werfen die Vergleiche auch neue Fragen nachErklärungen auf.

Nach Erklärung verlangt zum Beispiel das systematisch bessere Abschnei-den der fünf neuen Länder im nationalen Testteil im Vergleich zum interna-tionalen Test. Zusammen mit der ebenfalls systematisch größeren Differenzvon mathematisch-naturwissenschaftlicher Kompetenz zur Lesekompetenz indiesen Ländern stellen diese Ergebnisse die Frage nach unterschiedlichenTraditionen zwischen Ost und West in der Naturwissenschaftsdidaktik.

Die durch die Befunde aufgeworfenen Fragen können mit den vorliegen-den Daten der PISA-Studie und beim aktuellen Auswertungsstand nichtabschließend beantwortet werden. Sie sollen in folgenden Berichten aufge-griffen und mit weiteren Analysen einer Beantwortung näher gebrachtwerden. Vermutlich werden aber auch innerhalb der Länder Anstrengungenunternommen werden müssen, um auf der Grundlage verfügbarer und neuzu gewinnender Informationen die Ergebnisse von PISA zu interpretieren.Zusätzliche Erklärungen wird auch die nächste PISA-Studie im Jahr 2003liefern.


Jürgen Baumert und Gundel Schümer

Kapitel 6Familiäre Lebensverhältnisse, Bildungs-beteiligung und Kompetenzerwerb imnationalen Vergleich1

6.1 Bildungsaspirationen und die Expansion derweiterführenden Bildungsgänge

Die familiären Lebensverhältnisse, unter denen Kinder und Jugendlicheaufwachsen, sind wichtige kulturelle und soziale Ressourcen, die Bildungs-wege zwar nicht vom Kindergarten an festlegen, wohl aber mehr oder weni-ger anbahnen können. Soziale Lebensverhältnisse kovariieren mit Bildungs-aspirationen, Bildungsbeteiligung, den erbrachten Schulleistungen undBildungsabschlüssen und schließlich auch mit Lebensplänen und Lebens-chancen. Über alle Sozialschichten hinweg sind jedoch die Erwartungen, dieEltern an den Bildungsabschluss ihrer Kinder haben, in den letzten fünf Jahr-zehnten auch in Deutschland gestiegen. In den vergangenen zehn Jahrenhaben sich der mittlere Abschluss und die Hochschulreife zu gleich promi-nenten Wünschen entwickelt. Nach den Befunden von Kanders (2000) stre-ben unter den Eltern mit schulpflichtigen Kindern 43 Prozent den Realschul-abschluss und 44 Prozent die Hochschulreife für ihre Töchter oder Söhne an.Die faktische Bildungsbeteiligung bleibt hinter diesen elterlichen Aspiratio-nen noch deutlich zurück; sie ist ihnen aber im Zeitablauf systematischgefolgt. Kein anderer Prozess war für die Entwicklung des Schulsystems in derzweiten Hälfte des vergangenen Jahrhunderts in ähnlicher Weise strukturbe-stimmend wie die Expansion der weiterführenden Bildungsgänge. Abbildung6.1 zeichnet diesen Modernisierungsprozess, der faktisch zu einem durch-greifenden Wandel der Schulbevölkerung aller Schulformen geführt hat, inseinen Grundzügen nach.

Es ist ein Lehrstück über die politisch-administrative Steuerbarkeit vonSystementwicklungen, dass der Expansionsprozess – jedenfalls was die kriti-sche Entwicklung des Gymnasiums betrifft – in den Ländern der alten Bundes-republik praktisch parallel verlief. Abbildung 6.2 gibt den relativen Schulbe-such der 13-Jährigen an Gymnasien von 1952 bis zum Jahre 1999 in einemGesamtbild wieder. Es ist augenfällig, dass nur die Stadtstaaten Berlin,Bremen und Hamburg bis zum Anfang der 1980er Jahre eine schnellere

Relativer Schulbesuch der 13-Jährigen an Gymnasien nach Ländern, 1952bis 1999

Abbildung 6.2

Jürgen Baumert / Gundel Schümer160

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Quelle: Köhler, H. (in Vorbereitung). Länderprofile der Schulentwicklung.

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Quelle: Köhler, H. (in Vorbereitung). Länderprofile der Schulentwicklung.

Prozent der 13-jährigen Bevölkerung

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HessenBremenHamburg

SaarlandBayernBundesgebietBrandenburgThüringen

Schülerinnen und Schüler der 7. Jahrgangsstufe nach Schulform, 1952 bis 1999Abbildung 6.1

Expansion des Gymnasiums zu verzeichnen hatten, die sich jedoch nach einerTrendwende auf einem den anderen Ländern vergleichbaren Niveau einpen-delte. In geradezu verblüffender Weise reproduzierten die neuen Länder mitder Umstellung des Schulsystems die Expansionsrate des Gymnasiums, undzwar in einem politisch nicht gelenkten, sondern durch Wahlentscheidungender Eltern bestimmten Prozess. Eine vorsichtige politische Nachsteuerungerfolgte unseres Wissens nur im Freistaat Sachsen. Die Parallelität dieserEntwicklung ist umso bemerkenswerter, als sie sich trotz unterschiedlicherpolitischer Programmatik durchgesetzt hat. Bis heute sind die administrativenRegelungen des Übergangs von der Grundschule in die Schulformen derSekundarstufe I Ausdruck unterschiedlicher bildungspolitischer Entwick-lungsperspektiven.

Abbildung 6.3 veranschaulicht die relative Homogenität des aktuellenGymnasialbesuchs, der zwischen 25 Prozent in Niedersachsen und 31 Prozentin Hessen schwankt – lässt man einmal die beiden Stadtstaaten Berlin undHamburg außer Acht, in denen der relative Schulbesuch an Gymnasien34 bzw. 32 Prozent erreicht. Auffällig hoch ist dagegen die Divergenz desHaupt- und Berufsschulbesuchs, die teils auf unterschiedliche historischeSituationen, teils auf eine unterschiedliche Politik der Länder zurückzuführenist. In Abbildung 6.3 werden die 15-Jährigen, die bereits eine berufliche Schulebesuchen, dem Hauptschulbildungsgang zugerechnet, da sie ihre Vollzeit-schulpflicht nach dem Abschluss der 9. Klasse an einer Hauptschule oder inseltenen Fällen an einer Gesamtschule erfüllt haben müssen. Nachdem sichin der DDR der zehnjährige Schulbesuch mit der Abschlussprüfung der Poly-technischen Oberschule als Bildungsnorm etabliert hatte, war ein Haupt-schulbildungsgang unterhalb des mittleren Abschlusses faktisch nicht mehrdurchsetzbar. Brandenburg, Sachsen und Thüringen verzichteten von vorn-herein auf die selbstständige Hauptschule und integrierten den Bildungsgang


Abbildung 6.3 RelativerSchulbesuch der 15-Jährigenan Gymnasien und Haupt- undBerufsschulen nach Ländern

Haupt- und BerufsschuleGymnasium

Relativer Schulbesuch in Prozent

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in die Mittel- oder Regelschule (Schulen mit mehreren Bildungsgängen) oderboten den Abschluss innerhalb einer Integrierten Gesamtschule an. Der rela-tive Besuch eines Hauptschulbildungsgangs liegt in den neuen Bundeslän-dern zwischen 10 und 14 Prozent; nur Thüringen macht mit einer Haupt-schülerquote von 23 Prozent eine Ausnahme. Diese Abstufung desHauptschulbildungsgangs ist implizit mit einer Neudefinition des mittlerenAbschlusses als bürgerlicher Grundbildung verbunden. Dass dieser Prozessauch in den alten Ländern längst im Gange ist, erkennt man erst, wenn manden großen Anteil der nicht an Realschulen, sondern an Hauptschulen bzw.beruflichen Schulen erworbenen mittleren Abschlüsse berücksichtigt.

Eine zweite Gruppe von Ländern der alten Bundesrepublik, zu denen dieHansestadt Bremen, Hessen, Nordrhein-Westfalen und das Saarland gehören,weist einen immer noch nennenswerten Hauptschulbesuch auf, der zwischen18 und 25 Prozent liegt. Diese Länder haben das Sekundarschulangebot durchdie Integrierte Gesamtschule erweitert, die je nach regionaler Versorgungssi-tuation ihre Schülerschaft zu unterschiedlichen Anteilen aus der Stamm-klientel der Hauptschule, der Realschule und des Gymnasiums rekrutiert. Inden Stadtstaaten Berlin und Hamburg hat der Wettbewerb der Schulformenzu einer Reduktion der Hauptschulquote auf 11 bzw. 18 Prozent geführt. ImUnterschied zu den neuen Ländern, wo die Hauptschulbildungsgänge über-wiegend im Sekundarschulverbund angeboten werden, ist hier die selbst-ständige Hauptschule mit sozial homogener Schülerschaft und einem hohenZuwandereranteil die Regel. In den Ländern Baden-Württemberg, Bayern,Niedersachsen, Rheinland-Pfalz und Schleswig-Holstein beträgt der Haupt-schüleranteil unter den 15-Jährigen noch zwischen 34 und 43 Prozent.

Die Variabilität des relativen Schulbesuchs an Gymnasien zwischen denLändern lässt sich zu einem nicht unbeträchtlichen Anteil durch drei Struk-turmerkmale erklären. 33 Prozent der Varianz gehen auf den Unterschiedzwischen neuen und alten Ländern, den Urbanisierungsgrad eines Landesund dessen Sozialstruktur zurück. Bei Kontrolle des Ost-West-Unterschiedeszeigt sich, dass mit zunehmender Verstädterung und höherer Sozialstrukturauch der relative Schulbesuch an Gymnasien steigt. Im Vergleich zu diesenStrukturmerkmalen hat die politisch administrative Regelung des Übergangszum Gymnasium praktisch keinen eigenständigen Einfluss auf die tatsäch-lichen Übergangsquoten. Berücksichtigt man erschwerende Übergangsvor-schriften wie Prüfungen, Festlegung von Notendurchschnitten oder Probeun-terricht, erhöht sich die erklärte Varianz des relativen Gymnasialbesuchs umweniger als 1 Prozent. Die Korrelation zwischen restriktiven Maßnahmen undExpansion des Gymnasiums liegt praktisch bei Null.

Die Variabilität des Hauptschulbesuchs geht im Wesentlichen auf West-Ost-Unterschiede zurück. Rund 70 Prozent der Varianz des relativen Haupt-schulbesuchs werden durch diese eine Variable erklärt. Bei Kontrolle desWest-Ost-Gefälles bleibt für einen Erklärungsbeitrag des Urbanisierungsgra-des und der Sozialstruktur nur noch wenig Raum. Beide Merkmale erklärenzusätzlich nur 2 Prozent der Variabilität des relativen Hauptschulbesuchs.Nach der Ost-/West-Zugehörigkeit ist die quantitative Entwicklung der Inte-grierten Gesamtschule der wichtigste Einflussfaktor für die Stabilität desHauptschulbesuchs. 12 Prozent der Variabilität des relativen Schulbesuchs anHauptschulen werden hierdurch zusätzlich erklärt.


Über alle Sozialschichten hinweg sind die Erwartungen, die Eltern an denBildungsabschluss ihrer Kinder haben, in den letzten fünf Jahrzehntengestiegen. Kein anderer Prozess war für die Entwicklung des Schulsystemsin der zweiten Hälfte des vergangenen Jahrhunderts in ähnlicher Weisestrukturbestimmend wie die Expansion der weiterführenden Bildungs-gänge. Dabei verlief die expansive Entwicklung des Gymnasiums in denLändern der alten Bundesrepublik trotz unterschiedlicher politischerProgrammatiken praktisch parallel. Mit der Umstellung des Schulsystemsfügten sich die neuen Länder in dieses Muster ein. Unterschiede im rela-tiven Schulbesuch an Gymnasien zwischen den Ländern lassen sich zueinem nicht unbeträchtlichen Anteil durch Strukturmerkmale, wie denUrbanisierungsgrad eines Landes oder dessen Sozialstruktur, erklären.Unterschiedlich restriktive Übergangsvorschriften scheinen keinennennenswerten Einfluss auf die Expansion des Gymnasiums zu haben. Dierelativ hohe Variabilität des Hauptschulbesuchs zwischen den Ländern istim Wesentlichen auf unterschiedliche historische Entwicklungen in denalten und neuen Ländern bzw. auf die unterschiedliche quantitativeEntwicklung der Integrierten Gesamtschule in den alten Ländern zurück-zuführen.

6.2 Sozialschichtzugehörigkeit und Bildungsbeteiligung

6.2.1 Primäre und sekundäre Ungleichheiten der Bildungsbeteiligung

Mit der Expansion der weiterführenden Schulen verband sich für viele dieHoffnung, dass dieser Prozess auch zu einer Verringerung der sozialen Dispa-ritäten in der Bildungsbeteiligung führen könnte. Bei einer Analyse längererEntwicklungszeiträume lässt sich in der Tat auch für Deutschland eine Locke-rung des Zusammenhangs von Merkmalen der sozialen Herkunft und derBildungsbeteiligung belegen. Dieser langsame Entkopplungsprozess war inder unmittelbaren Nachkriegszeit und in den 1950er Jahren – also vor der Peri-ode der Bildungsreform – besonders ausgeprägt (Müller, 1998; Müller &Haun, 1994). Er scheint sich aber auch in den jüngeren Geburtsjahrgängennoch fortzusetzen, wie eine neuere Studie zeigt (Schimpl-Neimanns, 2000).Im Laufe dieser Entwicklung ist vor allem der sozial diskriminierende Effektder Entscheidungsalternative zwischen Haupt- und Realschulbesuch zurück-gegangen. Dagegen blieben die sozialen Disparitäten des Gymnasialbesuchsweitgehend stabil. Heute verläuft in Deutschland die soziale Wasserscheideder Bildungsbeteiligung zwischen dem Besuch einer Realschule und einesGymnasiums (Baumert & Schümer, 2001a).

Es besteht in der Sozialstrukturforschung Einigkeit darüber, dass dieentscheidenden Situationen der Entstehung von Bildungsungleichheiten dieGelenkstellen von Bildungskarrieren sind. Breen und Goldthorpe (1997)unterscheiden im Anschluss an Boudon (1974) primäre und sekundäre sozi-ale Ungleichheiten. Unter primären Ungleichheiten verstehen sie Unter-schiede in den bis zu einer Übergangsschwelle erworbenen und für die nächs-te Etappe vorausgesetzten Kompetenzen, die in der Regel von der sozialenHerkunft nicht unabhängig sind. Als sekundäre Ungleichheiten bezeichnensie soziale Disparitäten, die bei gleichen Kompetenzen aus einem je nach sozi-aler Lage der Familie unterschiedlichen Entscheidungsverhalten entstehen.


Von entscheidender Bedeutung sind hierbei die je nach Sozialschicht diffe-renziellen Auswirkungen des Motivs des intergenerationellen Statuserhalts,unterschiedliche Erfolgserwartungen und die sozialschichtabhängigenKosten-Nutzen-Relationen von Bildungsentscheidungen. Bei Familien unte-rer Sozialschichten liegt die Messlatte des Statuserhalts niedriger. Ferner sindEntscheidungen für weiterführende Bildungsgänge häufig – zumindestsubjektiv – riskanter und im Verhältnis zu den verfügbaren Ressourcen mithöheren Kosten behaftet. Diese sekundären sozialen Disparitäten verdienenbesondere Aufmerksamkeit, da sie Auskunft über die Bildungsgerechtigkeiteines Schulsystems im engeren Sinne geben.

Um die sozioökonomische Lage von Familien zu beschreiben, benutzen wirim Rahmen von PISA zwei unterschiedliche Maße, die von Baumert undSchümer (2001a, S. 326–333) ausführlicher beschrieben worden sind. Dies isteinmal der von Ganzeboom u.a. (1992) entwickelte International Socio-Econo-mic Index (ISEI), der auf der Klassifikation von Berufen durch das internatio-nale Arbeitsamt beruht (ISCO-Codes; vgl. Ganzeboom & Treiman, 1996).Anschaulicher und soziologisch aussagekräftiger ist allerdings eine von Erik-son, Goldthorpe und Portocarero (1979) vorgenommene Einteilung in sozialeKlassen, die ebenfalls auf die Klassifikation von Berufen durch das interna-tionale Arbeitsamt zurückgreift, aber zusätzlich Angaben über die Art desBeschäftigungsverhältnisses (Stellung im Beruf) und das Ausmaß derWeisungsbefugnisse berücksichtigt. Die so genannten EGP-Klassen verbin-den eine hierarchische Abstufung von Berufen mit einer typologischen Klas-sifikation.

Abbildung 6.4, der die Verteilung der 15-Jährigen auf die Bildungsgängeder Sekundarstufe I differenziert nach Sozialschichtzugehörigkeit zu entneh-men ist, vermittelt einen ersten Gesamteindruck über soziale Disparitäten derBildungsbeteiligung in Deutschland. Unübersehbar ist, dass der Gymnasial-besuch, der bei 15-Jährigen aus Familien der oberen Dienstklasse über50 Prozent beträgt, mit niedriger werdender Sozialschicht auf etwa 10 Prozentin Familien von ungelernten und angelernten Arbeitern sinkt. Das Pendantdazu ist der Hauptschulbesuch, der von gut 10 Prozent in der oberen Dienst-klasse auf rund 40 Prozent in der Gruppe der Kinder aus Familien von unge-


Abbildung 6.4 15-Jährigenach Sozialschicht-

zugehörigkeit (EGP-Klassen) und

Bildungsgang

Haupt- und Berufsschule

Sozialschicht der Bezugsperson im Haushalt (EGP-Klassen)

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Un- undangelernte

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lernten Arbeitern ansteigt. Dagegen zeigt sich eine annähernde Gleichvertei-lung im Realschulbesuch. Im Besuch des Gymnasiums werden die sozialenDisparitäten der Bildungsbeteiligung am deutlichsten sichtbar. Im Folgendensoll deshalb die Analyse sozialschichtabhängiger Chancen des Gymnasialbe-suchs in den Mittelpunkt gestellt werden.

Erläuterung zur Quantifizierung relativer BeteiligungschancenBeteiligungschancen werden in ganzzahligen Verhältnissen ausgedrückt.So beträgt zum Beispiel die Chance eines Jugendlichen aus einem Fach-arbeiterhaushalt, ein Gymnasium an Stelle einer anderen Schulform zubesuchen, ungefähr 3 : 17. Auf drei Gymnasiasten kommen 17 Besucheranderer Schulformen. Diese Beteiligungschancen sind das Äquivalent desVerhältnisses der Wahrscheinlichkeit und Gegenwahrscheinlichkeit einesGymnasialbesuchs. Dieses Verhältnis wird üblicherweise mit dem engli-schen Begriff odds bezeichnet. Rechnerisch lassen sich die Beteiligungs-chancen leicht in das Verhältnis von Wahrscheinlichkeit und Gegen-wahrscheinlichkeit überführen, indem man die Beteiligungs- undNichtbeteiligungsfälle durch die Gesamtzahl der Fälle dividiert. In unse-rem Fall beträgt die Wahrscheinlichkeit eines Jugendlichen aus einer Fach-arbeiterfamilie, ein Gymnasium zu besuchen, p = .15 (3/20) und die Gegen-wahrscheinlichkeit p = .85 (17/20). Für Jugendliche, die aus Familien deroberen Dienstklasse stammen, betragen die Chancen, ein Gymnasiumstatt einer anderen Schulform zu besuchen, etwa 1 : 1. Setzt man die beidenBeteiligungschancen (odds) zueinander ins Verhältnis (indem man mitdem Kehrwert multipliziert), sieht man, dass die Chancen des Gymnasial-besuchs für den Jugendlichen aus der Familie der oberen Dienstklasse 5,7-mal so hoch sind wie die Beteiligungschancen des Jugendlichen aus einemArbeiterhaushalt. Diese Relation von Beteiligungschancen bezeichnet manals odds ratio.Das Verhältnis der Beteiligungschancen darf man nicht mit dem Verhält-nis der Beteiligungswahrscheinlichkeiten verwechseln, auch wenn diesselbst in der Fachliteratur gelegentlich geschieht. Das Verhältnis der Betei-ligungswahrscheinlichkeiten ist im angeführten Beispiel 17 : 3 (= 5,7),während das Verhältnis der Beteiligungschancen .50 : .15 (= 3,3) beträgt. Inder Ungleichheitsforschung hat sich ebenso wie in der epidemiologischenRisikoforschung die Verwendung von odds ratios als Standardmaß zurBeschreibung von relativen Chancen und Risiken eingebürgert, da diese imUnterschied zu dem Verhältnis von bedingten Wahrscheinlichkeiten denVorzug besitzen, von den Randverteilungen unabhängig zu sein. Dies istfür die nachfolgenden Analysen außerordentlich wichtig, da sich der rela-tive Gymnasialbesuch von Land zu Land unterscheidet. Die odds ratioswerden in unseren Analysen durch eine binäre logistische Regressions-analyse geschätzt. Die abhängige Variable ist der Besuch eines Gymnasi-ums an Stelle eines anderen Bildungsgangs im allgemeinen Schulwesen.

Um den Vergleich der Beteiligungschancen zu vereinfachen, werden imFolgenden die relativen Chancen von Jugendlichen einer bestimmten Sozial-schicht, ein Gymnasium zu besuchen, im Vergleich zu den Chancen vonJugendlichen aus Facharbeiterhaushalten beschrieben. Die Sozialschicht derFacharbeiter wird als Referenzkategorie gewählt, da diese soziale Gruppe amstärksten besetzt ist. Tabelle 6.1 weist die relativen Beteiligungschancen vonJugendlichen unterschiedlicher Sozialschichtzugehörigkeit differenziert nach



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Ländern aus. Die Koeffizienten der Tabelle sind so genannte odds ratios, diedas Verhältnis der sozialschichtabhängigen Beteiligungschancen wiederge-ben. In der letzten Zeile der Tabelle 6.1 sind die Befunde für Deutschlandinsgesamt zusammengefasst. Sie wurden mit ganzzahligen Verhältnissenapproximiert bereits als Beispiel im oberen Kasten erläutert. Eine odds ratio von5.96 für den Gymnasialbesuch eines Jugendlichen aus einer Oberschicht-familie besagt, dass für Jugendliche dieser Schicht die Chancen, an Stelle eineranderen Schulform ein Gymnasium zu besuchen, 5,96-mal so hoch sind wiedie Chancen eines Arbeiterkindes. Stammt ein Jugendlicher aus einer Fami-lie, in der die Bezugsperson einen Beruf aus der Gruppe der Routinedienst-leistungen ausübt, sind die relativen Chancen, ein Gymnasium zu besuchen,immer noch höher als bei Jugendlichen aus einer Arbeiterfamilie; die sozia-len Unterschiede sind jedoch erheblich reduziert. Für Kinder von Selbststän-digen aus manuellen Berufen und Facharbeitern sind Beteiligungsunter-schiede dann nicht mehr nachweisbar.

Betrachten wir zunächst die farbig unterlegten Zeilen, in denen dieBefunde für die alten und neuen Länder sowie für Großstädte über 300.000Einwohner zusammengefasst sind. Auffällig sind die großen Unterschiede inden sozialen Disparitäten der Bildungsbeteiligung zwischen den alten undneuen Ländern. In den neuen Ländern sind die relativen Chancen einesGymnasialbesuchs deutlich weniger sozialschichtabhängig als in den altenLändern. Gleichzeitig sind Unterschiede zwischen Ländern gering. EineAusnahme mit relativ hohen sozialen Disparitäten macht nur Mecklenburg-Vorpommern. Dagegen unterscheiden sich die Disparitätsmuster im WestenDeutschlands von Land zu Land beträchtlich. Am ausgeprägtesten ist das sozi-ale Gefälle der Bildungsbeteiligung in den Ländern Bayern, Rheinland-Pfalzund Schleswig-Holstein. Hier erreicht die Begünstigung von Jugendlichen ausOberschichtfamilien im Vergleich zu Kindern aus Facharbeiterhaushalten einbemerkenswertes Ausmaß. Die relativen Chancen, ein Gymnasium zu besu-chen, sind für Angehörige dieser Gruppe acht- bis zehnmal so groß wie fürJugendliche aus Facharbeiterfamilien. Unter den alten Ländern ist Baden-Württemberg das Land mit den niedrigsten sozialen Disparitäten im Gymna-sialbesuch. Ein bemerkenswertes Ergebnis zeigt ferner der Vergleich derschichtspezifischen Beteiligungschancen in Bremen mit denen anderer Groß-städte. Der Gymnasialbesuch ist in Großstädten in extremem Maße sozial-schichtabhängig (odds ratio für Kinder aus Oberschichtfamilien: 14.36). ImVergleich dazu wirken die entsprechenden sozialen Disparitäten in Bremen(odds ratio: 6.11) geradezu moderat.

Bei der Entstehung sozialer Disparitäten am Übergang von der Grund-schule in eine weiterführende Schule wirken primäre und sekundäreUngleichheitsursachen zusammen. Maßgeblich ist für die Bildungsentschei-dung – und das gilt in besonderem Maße für den Übergang in das Gymna-sium – zunächst die durch Schulleistungen belegte Eignung des Schülers oderder Schülerin. Der zweite Faktor sind die Wünsche der Eltern, die selbstwiederum durch die Leistungsgeschichte ihrer Kinder in der Grundschulebeeinflusst werden. Eine vermittelnde Rolle übernimmt die Lehrerin, wenn sieberatend tätig wird oder in formalisierter Form die Grundschulempfehlungausstellt. Schulleistungen, Elternaspirationen und nicht zuletzt auch dasEmpfehlungs- und Beratungsverhalten der Grundschullehrerin hängen mitMerkmalen der sozialen Herkunft des Schülers oder der Schülerin zusam-men. Gerade bei Untersuchungen sozialer Disparitäten der Bildungsbeteili-gung ist aber die Trennung von primären, durch Leistung gedeckten Ungleich-


heiten und sekundären, allein sozialschichtbedingten Ungleichheiten vongroßem Interesse. Um die spezifischen und konfundierten Einflussgrößen zutrennen, bedarf es im Prinzip längsschnittlich angelegter Untersuchungen.Dennoch besteht im Rahmen des PISA-Designs eine Möglichkeit, in konser-vativer Weise eine Minimalschätzung der beim Übergang in die weiterfüh-renden Schulen entstehenden sekundären sozialen Disparitäten vorzuneh-men. In PISA können die relativen Chancen des Gymnasialbesuchs inAbhängigkeit von der Sozialschichtzugehörigkeit auch unter Kontrolle kogni-tiver Grundfähigkeiten und schulisch erworbener Kompetenzen geschätztwerden. Die Ergebnisse dieser Modellrechnung sind in Tabelle 6.2 ausgewie-sen. In diesem Modell werden sowohl die kognitiven Grundfähigkeiten alsIndikator der Basisfähigkeiten am Ende der Grundschulzeit als auch die imAlter von 15 Jahren erreichte Lesekompetenz konstant gehalten. Damit werdenalso nur Personen gleicher kognitiver Grundfähigkeit und Lesekompetenzverglichen. Da bekannt ist, dass die Schulformen unterschiedliche akademi-sche Entwicklungsmilieus darstellen, werden im Laufe der SekundarschulzeitZusammenhänge zwischen Schulleistung und Sozialschicht verstärkt(Baumert, Köller & Schnabel, 2000). Wenn bei den querschnittlich erhobenenPISA-Daten die im Alter von 15 Jahren erworbene Lesekompetenz kontrolliertwird, werden die beim Übergang in die Sekundarschule entstehenden sekun-dären Disparitäten systematisch unterschätzt. Die in Tabelle 6.2 wiedergege-benen Ergebnisse der Modellrechnung stellen also Mindestwerte für diesekundären Disparitäten der Bildungsbeteiligung dar.

Betrachtet man die Ergebnisse der Tabelle 6.2, so wird deutlich, dass sichdas Gesamtmuster von den unkorrigierten Werten der Tabelle 6.1 unter-scheidet. Die Kennwerte der sekundären Disparitäten liegen deutlich unterden Rohwerten, auch wenn die Indizes in einzelnen Ländern noch einebeträchtliche Höhe erreichen. Ein Blick auf die beiden letzten Spalten derTabelle, in denen mit dem so genannten Pseudo-R2 Maße für die durchSchichtzugehörigkeit und Kovariate erklärte Variation der Disparitäten ausge-wiesen sind, gibt nähere Auskunft über deren Struktur (zur Konstruktion desAnpassungsindex Pseudo-R2 vgl. Nagelkerke, 1991). Der Löwenanteil derungleichen Bildungsbeteiligung geht auf den gemeinsamen Einfluss vonkognitiven Grundfähigkeiten, Lesekompetenz und Sozialschichtzugehörig-keit zurück. Die sekundären Disparitäten, die allein auf Sozialschichtzugehö-rigkeit zurückzuführen sind, fallen demgegenüber vergleichsweise beschei-den aus, auch wenn die Differenzen der Beteiligungschancen immer nochsubstanziell sind. Ferner ist auffällig, dass bei Kontrolle von Eignung undLeistung die Ost-West-Unterschiede in der sozialschichtbedingten Bildungs-beteiligung geringer werden. Ähnliche Disparitätsmuster sind in den LändernHessen, Baden-Württemberg, Nordrhein-Westfalen und dem Saarland einer-seits sowie Sachsen-Anhalt, Mecklenburg-Vorpommern und Thüringen ande-rerseits anzutreffen. Die geringsten sozialen Ungleichheiten der Bildungsbe-teiligung finden sich in den neuen Ländern Brandenburg und Sachsen. Dasandere Extrem markiert der Freistaat Bayern mit einem steilen Gefälle derBildungsbeteiligung, das auf die großen Vorteile der beiden oberen Sozial-schichten zurückzuführen ist. Bei gleichen kognitiven Grundfähigkeiten undgleicher Lesekompetenz liegen die relativen Chancen eines Jugendlichen, deraus einer Familie der oberen Dienstklasse stammt, ein Gymnasium zu besu-chen, mehr als sechsmal so hoch wie für einen 15-Jährigen aus einer Arbei-terfamilie. Ebenfalls ungewöhnlich hohe sekundäre soziale Disparitäten sindin den alten Ländern Rheinland-Pfalz, Schleswig-Holstein und Niedersach-



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sen zu verzeichnen. Der Stadtstaat Bremen ordnet sich in die Reihe derFlächenländer mit mittleren Disparitäten ein und bleibt damit unter denWerten der anderen Großstädte, die auch nach der Kontrolle von kognitivenGrundfähigkeiten und Lesekompetenz ein beachtliches Sozialschichtgefälleaufweisen.

Im Jahre 2000 verläuft in Deutschland die soziale Wasserscheide derBildungsbeteiligung zwischen dem Besuch einer Realschule und einesGymnasiums. Dies rechtfertigt es, die Analyse der Bildungsbeteiligung anGymnasien in den Mittelpunkt zu stellen. Bildungsungleichheiten entste-hen in erster Linie an den Gelenkstellen von Bildungskarrieren. Es werdenprimäre und sekundäre Ungleichheiten unterschieden. Unter primärenUngleichheiten sollen Unterschiede in den bis zu einer Übergangsschwelleerworbenen und für die nächste Bildungsetappe vorausgesetzten Kompe-tenzen verstanden werden. Sekundäre Ungleichheiten bezeichnen sozialeDisparitäten, die – bei gleicher Kompetenz der Schülerin oder des Schü-lers – aus einem je nach sozialer Lage der Familie unterschiedlichen Über-gangsverhalten entstehen.Betrachtet man primäre und sekundäre Ungleichheiten gemeinsam, sosind große, aber von Land zu Land differierende soziale Disparitäten derBildungsbeteiligung zu erkennen. Auffällig sind zunächst die großenUnterschiede im sozialen Gefälle der Bildungsbeteiligung zwischen altenund neuen Ländern. In den neuen Ländern sind die relativen Chanceneines Gymnasialbesuchs deutlich weniger sozialschichtabhängig. Amausgeprägtesten ist das soziale Gefälle der Bildungsbeteiligung in denLändern Bayern, Rheinland-Pfalz und Schleswig-Holstein. Hier erreichtdie relative Begünstigung von Jugendlichen aus Oberschichtfamilien imVergleich zu Kindern aus Facharbeiterhaushalten mit acht- bis zehnmal sogroßen Beteiligungschancen ein bemerkenswertes Ausmaß.Berücksichtigt man allein die sekundären Ungleichheiten – also die sozi-alen Disparitäten im engeren Sinne –, so verringert sich die Sozialschicht-abhängigkeit der Bildungsbeteiligung erwartungsgemäß erheblich; ebensoschrumpfen die Länderunterschiede. In einer Reihe von Ländern bleibtjedoch das soziale Gefälle der Bildungsbeteiligung substanziell, auch wennman ausschließlich die Bildungsbeteiligung von Schülerinnen und Schü-lern gleicher kognitiver Grundfähigkeiten und gleicher Lesekompetenz,aber unterschiedlicher sozialer Herkunft vergleicht. Die sekundären sozi-alen Disparitäten sind in den alten Ländern Bayern, Rheinland-Pfalz,Schleswig-Holstein und Niedersachsen besonders ausgeprägt.

6.2.2 Sekundäre soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung – einStruktur- oder Kulturproblem?

Die sekundären sozialen Disparitäten der Bildungsbeteiligung, die unterKontrolle von Eignung und Leistung nachweisbar sind, lassen sich als Indi-katoren der Verteilungsgerechtigkeit eines Systems im engeren Sinne verste-hen. Umso bemerkenswerter sind die nicht unerheblichen regionalen Unter-schiede, unter denen insbesondere das West-Ost-Gefälle ins Auge springt. DieFrage drängt sich auf, ob die regionalen Unterschiede in der Verteilungsge-rechtigkeit eher auf kulturelle Traditionen unterschiedlicher Bildungsnäheoder stärker auf strukturelle Merkmale des Bildungsangebots zurückzuführensind. Mit der Expansion der weiterführenden Bildungsgänge und insbeson-


dere mit dem Ausbau des Gymnasialangebots war immer auch die Hoffnungverbunden, strukturelle Schranken der Bildungsbeteiligung, die sozial diskri-minierend wirken, zu beseitigen. Vor diesem Erwartungshorizont sind dieBefunde der Reanalysen der Mikrozensen und der Allgemeinen Sozialwis-senschaftlichen Bevölkerungsumfragen (ALLBUS), die eine relativ hohe Stabi-lität der sozialen Disparitäten gerade des Gymnasialbesuchs belegen, desillu-sionierend (Müller & Haun, 1994; Schimpl-Neimanns, 2000).

Die – begrenzte – Variabilität des relativen Schulbesuchs von 15-Jährigenan Gymnasien eröffnet innerhalb von PISA ein gewisses Experimentierfeld,um den strukturellen Zusammenhang von Bildungsexpansion und Vertei-lungsgerechtigkeit zu untersuchen. Aber auch kulturelle Faktoren darf manbei der Erklärung regionaler Unterschiede der Bildungsbeteiligung nichtvernachlässigen. So war in der ehemaligen DDR der erfolgreiche 10-jährigeSchulbesuch Norm der Grundbildung. Der Übergang von der Unter- in dieOberstufe der Polytechnischen Oberschule war ein altersgradierter Vorgang,der Bildungsoptionen für alle Sozialschichten offen hielt. Mit der Abschaffungder Vorklassen zur Erweiterten Oberschule (EOS) wurde die letzte institutio-nelle Schwelle beseitigt, an der soziale Distanz gegenüber weiterführenderBildung in der Einheitsschule sichtbar werden konnte. Es ist eine nahelie-gende Annahme, dass mit der Einführung des gegliederten Schulsystems inden neuen Ländern die Distanz zum Gymnasium, die in den alten Ländernbei sozial schwächeren Familien nachweisbar ist, nicht automatisch wieder-kehrte. Aber auch eine weitere Erklärung der Ost-West-Unterschiede hinsicht-lich der sozialen Disparitäten der Bildungsbeteiligung lässt sich nicht ohneweiteres von der Hand weisen. In den alten Ländern könnte das steilere so-ziale Gefälle im Gymnasialbesuch unter anderem ein unerwünschter Neben-effekt der Zuwanderung sein. Stärker als in anderen Zielländern der europä-ischen Arbeitsmigration ist mit der Zuwanderung in Deutschland auch einUnterschichtungsprozess verbunden, mit dem auch eine nicht zuletzt in dermangelnden Beherrschung der Verkehrssprache begründete größere sozialeDistanz zu weiterführenden Bildungsgängen einhergeht. Möglicherweise sinddie Ost-West-Unterschiede in den sekundären Ungleichheiten der Bildungs-beteiligung auch eine Folge der regionalen Migrationsgeschichte.

Um letztere Annahme zu überprüfen, bedarf es einer Gegenüberstellungder Disparitätsmuster der Bildungsbeteiligung für 15-Jährige insgesamt undfür 15-Jährige, die aus Familien ohne Migrationsgeschichte stammen. Die imvorangehenden Abschnitt dargestellten sozialschichtabhängigen Beteili-gungschancen geben einen qualitativ differenzierten Überblick über sozialeUngleichheiten. Sie sind jedoch weniger für einen sparsamen zusammenfas-senden Vergleich geeignet. Zu diesem Zweck soll auf den internationalensozioökonomischen Index (ISEI) zurückgegriffen werden. Die landesspezifi-sche Korrelation zwischen Sozialschichtindex und Gymnasialbesuch (ja/nein)ist ein brauchbarer Indikator für den Zusammenhang zwischen Sozial-schichtzugehörigkeit und Bildungsbeteiligung. Werden gleichzeitig kognitiveGrundfähigkeiten und Lesekompetenz konstant gehalten, besitzt man in derPartialkorrelation einen Indikator für sekundäre soziale Disparitäten. In Abbil-dung 6.5 sind die Partialkorrelationen zwischen Sozialschichtzugehörigkeitund Gymnasialbesuch für die Länder der Bundesrepublik jeweils getrennt füralle 15-Jährigen und für jene 15-Jährigen graphisch dargestellt, deren beideEltern in Deutschland geboren sind. Die Abbildung gibt einen guten Eindruckvon der regionalen Unterschiedlichkeit der Disparitätsmuster. Insbesondereist das West-Ost-Gefälle offensichtlich – ein Muster, von dem nur Hessen und


Bremen abweichen, die sich unter den alten Ländern durch relativ niedrigesekundäre soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung auszeichnen. Daswirklich überraschende Resultat der Analysen ist jedoch der in Abbildung 6.5deutlich zu erkennende Befund, dass die sekundären sozialen Ungleichheitenunter den 15-Jährigen ohne Migrationsgeschichte nicht geringer, sonderntendenziell größer als für die Gesamtkohorte ausfallen. Es kann also keineRede davon sein, dass die Probleme der sozialen Verteilungsgerechtigkeit imengeren Sinne eine Nebenfolge der Zuwanderung sozial schwacher Bevölke-rungskreise seien. Im Gegenteil: Es deutet sich an, dass die Chancen einesJugendlichen aus einer Zuwandererfamilie, ein Gymnasium zu besuchen, beiäquivalenter Beherrschung der Verkehrssprache weniger sozialschichtabhän-gig sind. Ein ähnliches Resultat haben zum ersten Mal Lehmann, Peek undGänßfuß (1997) aus der Hamburger Untersuchung zur Lernausgangslage(LAU) berichtet. Dies heißt aber auch, dass das West-Ost-Gefälle der sekun-dären sozialen Disparitäten der Bildungsbeteiligung bei einer Betrachtungausschließlich von Jugendlichen ohne Migrationshintergrund noch steilerausfällt.

Um sich einer Beantwortung der Frage zu nähern, ob und in welcher WeiseStrukturmerkmale des Bildungsangebots und kulturelle Traditionen derBildungsbeteiligung bei der Entstehung sekundärer sozialer Disparitätenzusammenwirken, sollen im Folgenden drei Merkmale simultan betrachtetwerden. • Der relative Schulbesuch von 15-Jährigen an Gymnasien kann als Indikatorfür das landesspezifische Angebot an Gymnasialplätzen betrachtet werden.

• Der Urbanisierungsgrad eines Landes, gemessen am Anteil der 15-jährigenSchülerinnen und Schüler in Städten über 15.000 Einwohner soll als Nähe-rungsgröße für ein wohnortnahes Gymnasialangebot herangezogen werden.


Abbildung 6.5 Partialkorre-lation zwischen

Sozialschichtzugehörigkeit(ISEI) und Gymnasialbesuch

unter Kontrolle von kognitivenGrundfähigkeiten und

Lesekompetenz

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• Der auf Landesebene gemittelte sozioökonomische Index (ISEI) wird alsKennwert der allgemeinen Prosperität und Bildungsnähe eines Landesherangezogen.

Unter Kontrolle dieser Merkmale dürfte es vertretbar sein, den Status einesalten oder neuen Landes der Bundesrepublik als Ausdruck der jeweils spe-zifischen Tradition der Bildungsbeteiligung zu interpretieren. Als Maß für diesozialen Disparitäten im engeren Sinne wird, wie in den vorangehendenAnalysen (vgl. Abb. 6.5), die Partialkorrelation zwischen Sozialschichtzuge-hörigkeit und Gymnasialbesuch unter Kontrolle von kognitiven Grundfähig-keiten und Lesekompetenz verwendet. Tabelle 6.3 zeigt die Ergebnisse vondrei explorativen Regressionsanalysen, mit denen die Unterschiede in densekundären sozialen Disparitäten im Gymnasialbesuch zwischen den Ländernerklärt werden sollen. In Modell I werden als Prädiktoren die Expansion desGymnasiums sowie der Urbanisierungsgrad und die Sozialstruktur desLandes herangezogen. Dieses Modell vernachlässigt den Tatbestand, dassUrbanisierungsgrad und Sozialstruktur eines Landes im hohen Maße mit derOst-/West-Zugehörigkeit zusammenhängen. Modell II zeigt, dass bei Ein-führung der Region die Sozialstruktur des Landes keine spezifische Erklä-rungskraft mehr besitzt. Das adäquat spezifizierte Modell III trennt die Effekteder Urbanisierung und der Regionszugehörigkeit. Gleichzeitig erhält der Koef-fizient für den Urbanisierungsgrad das erwartete negative Vorzeichen. DasModell III erklärt 85 Prozent der Varianz der sekundären sozialen Disparitä-ten im Gymnasialbesuch zwischen den Ländern. Den stärksten Erklärungs-effekt hat – wenn man dies so interpretieren darf – die kulturelle Tradition derallgemeinen Bildungsbeteiligung in den neuen Ländern. Aber auch nachBerücksichtigung dieses Merkmals ist ein stärker expandiertes Gymnasiumein disparitätsminderndes Strukturmerkmal. Die mit dem Urbanisierungs-grad eines Landes erfasste wohnortnahe Versorgung erklärt zusätzlich nurnoch einen kleinen Anteil der Unterschiede in den sozialen Disparitäten.Strukturmerkmale des Gymnasialangebots und kulturelle Traditionen derBildungsbeteiligung scheinen also jeweils separaten und additiven Ein-fluss auf sekundäre soziale Ungleichheiten in der Bildungsbeteiligung zu haben.

Tabelle 6.3 Erklärung derUnterschiede sekundärersozialer Disparitäten imGymnasialbesuch zwischenden Ländern (StandardisierteRegressionskoeffizienten)


Modell I

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Modell III

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1 Relativer Schulbesuch der 15-Jährigen an Gymnasien.2 Anteil der 15-Jährigen in Städten über 15.000 Einwohner.3 Mittlerer ISEI auf Landesebene.

Modell II

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PrädiktorenExpansion d. Gymnasiums 1

Urbanisierungsgrad 2

Sozialstruktur 3

Region: Ost-WestMultipler Determinations-koeffizient (R2)

Als allgemeiner Indikator für sekundäre soziale Disparitäten der Bildungs-beteiligung kann die Korrelation zwischen dem internationalen sozioöko-nomischen Index und dem Gymnasialbesuch unter Kontrolle von kogniti-ven Grundfähigkeiten und Lesekompetenz herangezogen werden. DiesesMaß fasst die qualitativ differenzierten Befunde der sozialschichtabhängi-gen Beteiligungschancen, die im vorangehenden Abschnitt vorgestelltwurden, in einem einzigen quantitativen Kennwert zusammen. Die Analy-sen bestätigen das erhebliche Gefälle in der Bildungsgerechtigkeit zwi-schen West- und Ostdeutschland. Die sekundären sozialen Disparitätensind in den neuen Ländern insgesamt deutlich geringer. Gleichzeitig istaber auch eine erhebliche Variabilität der sozialen Ungleichheiten derBildungsbeteiligung zwischen den alten Ländern zu erkennen. Explorative Regressionsanalysen zeigen, dass sowohl die kulturelle Tradi-tion der Bildungsbeteiligung als auch Strukturmerkmale des Bildungsan-gebots die sozialen Unterschiede in der Bildungsbeteiligung beeinflussen.In den neuen Ländern scheint es als Erbe der egalitären Tradition derehemaligen DDR geringere soziale Distanzen zu weiterführenden Bil-dungsgängen zu geben, das auch bei Kontrolle der institutionellen Oppor-tunitäten den größten Anteil der Variabilität der sozialen Disparitäten derBildungsbeteiligung erklärt. Darüber hinaus haben aber auch die Expan-sion des Gymnasiums und eine wohnortnahe Versorgung additiven Ein-fluss auf die Verminderung sozialer Ungleichheiten. Rund 80 Prozent derzwischen den alten Ländern liegenden Varianz der sekundären sozialenDisparitäten der Bildungsbeteiligung werden allein durch diese beidenVariablen erklärt.

6.3 Soziale Herkunft und erworbene Kompetenzen

6.3.1 Familie, Schule und Kompetenzerwerb

Für die Entwicklung grundlegender Lesekompetenz besitzt zweifellos dieGrundschule eine Schlüsselstellung. Dennoch hat auf die Schnelligkeit, Güteund Sicherheit des Schriftspracherwerbs auch der Anregungsreichtum deshäuslichen Milieus einen erheblichen Einfluss (Groeben & Vorderer, 1988;Oerter, 1999; Schneider, 1989). Verstärkt gilt dies wahrscheinlich für dieHabitualisierung der Lesetätigkeit bis zum Beginn der Adoleszenz (Franz u.a.,1999; Hurrelmann, Hammer & Nieß, 1995). Gerade weil der Erwerb vonLeseexpertise nach dem Schriftspracherwerb zunehmend selbstregulierterfolgt, ist zu erwarten, dass auch am Ende der Sekundarschulzeit relativstraffe Zusammenhänge zwischen Lesekompetenz und Merkmalen der sozi-alen Herkunft zu finden sind. Dieser Zusammenhang sollte in allen Regionenmit vergleichbarer Sozialstruktur in ähnlicher Weise nachweisbar sein. Vari-iert der Zusammenhang zwischen den Ländern der Bundesrepublik innennenswerter Weise, ist dies ein starker Hinweis auf die Vermittlungsfunk-tion von Bildungseinrichtungen.

Dagegen dürfte der Erwerb von mathematischen und naturwissenschaft-lichen Kompetenzen in stärkerem Maße vom Unterrichtsmonopol der Schuleabhängen. Die Schule ist praktisch der einzige Ort der systematischen Begeg-nung mit diesen in modernen Kulturen strukturbildenden Wissensdomänen.In diesen Bereichen sollte der Zusammenhang zwischen sozialer Herkunft


und Kompetenzerwerb weniger straff und stärker institutionell vermitteltsein. Allerdings muss man diese generelle Feststellung für gegliederte Schul-systeme möglicherweise einschränken. Wenn die Bildungsbeteiligung nachSozialschicht variiert und die Schulformen unterschiedliche akademischeEntwicklungsmilieus darstellen, kann man auch mit einer Verstärkung desZusammenhangs zwischen sozialer Herkunft und mathematischen undnaturwissenschaftlichen Kompetenzen rechnen. Dieser Zusammenhangsollte jedoch dann auch in höherem Ausmaß durch die Schulformzugehörig-keit vermittelt sein. Wie sehen die Befunde in PISA aus?

Abbildung 6.6 gibt – differenziert nach Sozialschichtzugehörigkeit –sowohl Auskunft über die erreichten Niveaus als auch über die Variabilität derLesekompetenz von 15-Jährigen. Auf den ersten Blick ist sichtbar, dass die Leis-tungsdifferenzen zwischen den sozialen Schichten erheblich sein können. DerUnterschied der Leseleistung zwischen Jugendlichen aus Familien der oberenDienstklasse und Jugendlichen aus Familien an- und ungelernter Arbeiterbeträgt rund 100 Punkte oder eine Standardabweichung. Dies entspricht derDifferenz des mittleren Leistungsniveaus an Hauptschulen und an Realschu-len. Insgesamt erklärt die Sozialschichtzugehörigkeit 13 Prozent der Variabi-

Abbildung 6.6 Verteilung der Lesekompetenz nachSozialschichtzugehörigkeit(Perzentilbänder undKompetenzstufen)


200 300 500 600 700 800I II III IV V

400

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}

Kompetenzstufe

Obere Dienstklasse (I)Untere Dienstklasse (II)Routinedienstleistungen (III)Selbstständige (IV)Facharbeiter (V, VI)Un- und angelernteArbeiter (VII)

200 300 800I II III IV V

400

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}

600 700500Kompetenzstufe

Obere Dienstklasse (I)Untere Dienstklasse (II)Routinedienstleistungen (III)Selbstständige (IV)Facharbeiter (V, VI)Un- und angelernteArbeiter (VII)

Abbildung 6.7 Verteilung der mathematischenKompetenz nachSozialschichtzugehörigkeit(Perzentilbänder undKompetenzstufen)

lität der Leseleistung. Gleichzeitig fällt aber auch auf, dass die Abstände derLeseleistung zwischen den Sozialschichten nicht gleich sind. Während sichJugendliche der oberen und unteren Dienstklasse in ihrer mittleren Lese-kompetenz kaum unterscheiden, ist ein deutlicher Sprung zwischen diesenbeiden Sozialschichten einerseits und der Klasse der Routinedienstleistendenund dem Arbeitermilieu andererseits zu erkennen. Nicht unerheblich ist aberauch der Leistungsunterschied zwischen Jugendlichen aus Facharbeiterfami-lien und Jugendlichen aus Familien wenig qualifizierter Arbeiter. Wenn wirzur Beschreibung der Unterschiede die Einteilung in Kompetenzstufen heran-ziehen, beträgt der Unterschied zwischen der obersten und untersten Sozial-schicht eine ganze Kompetenzstufe, wobei der Sprung von der zweiten zurdritten Kompetenzstufe erfolgt. Die Sozialschichtunterschiede sind zu einemerheblichen Teil durch die Schulformzugehörigkeit vermittelt. Kontrolliertman den Schulformbesuch, verringert sich die Differenz auf ein Drittel Stan-dardabweichung. Abbildung 6.6 veranschaulicht aber nicht nur die Leis-tungsunterschiede zwischen Jugendlichen unterschiedlicher Herkunft,sondern stellt mindestens ebenso eindrücklich die breiten Überlappungen derLeistungsverteilungen zwischen unterschiedlichen Sozialschichten dar.

Abbildung 6.7 fasst die analogen Befunde für die mathematische Kompe-tenz zusammen. Die Ergebnisse ähneln in verblüffender Weise den Lese-resultaten. Die Leistungsunterschiede zwischen den beiden sozialen Extrem-gruppen betragen wiederum eine Standardabweichung oder mehr als eineganze Kompetenzstufe. Die Sozialschichtzugehörigkeit erklärt 14 Prozent derLeistungsvarianz. Kontrolliert man die Schulformzugehörigkeit, schrumpftder Leistungsabstand – parallel zur Lesekompetenz – auf gut ein Drittel Stan-dardabweichung (d = .38 SD). Aber auch die Überlappungen der Leistungs-verteilungen der einzelnen Sozialschichten zeigen ein paralleles Muster. DieÜberschneidungen der Verteilungen der mathematischen Kompetenzen inden einzelnen Sozialschichten sind weitaus größer als die Unterschiedezwischen den zentralen Tendenzen.

6.3.2 Gibt es Länderunterschiede in den sozialen Disparitäten desKompetenzerwerbs?

Schülerinnen und Schüler aus sozial privilegierten Familien sind am Ende derVollzeitschulpflicht insgesamt erfolgreicher als Gleichaltrige aus Familienunterer sozialer Schichten. Sind die Differenzen zwischen den Schichten inallen Ländern der Bundesrepublik gleich groß? Um sich der Beantwortungdieser Frage zu nähern, sollen im ersten Schritt die im PISA-Test erreichtenLeseleistungen von 15-Jährigen aus Familien der oberen und unteren Dienst-klasse einerseits und der Arbeiterschicht andererseits gegenübergestelltwerden. Diese beiden Sozialschichtgruppen sind in den Ländern in Abhän-gigkeit von deren Sozialstruktur unterschiedlich stark besetzt. So gehören inBrandenburg, Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen-Anhalt und Thüringenrund 30 Prozent der Familien der 15-Jährigen zur oberen und unteren Dienst-klasse, während sich dieser Anteil in Baden-Württemberg und Bayern auf48 Prozent beläuft. Umgekehrt entfallen in den neuen Ländern auf die zurArbeiterschicht zusammengefassten EGP-Klassen V bis VII bis zu 70 Prozentder Familien, während in den alten Ländern der Anteil zwischen 50 und60 Prozent schwankt. Die beiden Sozialschichtgruppen sind jedoch jeweils insich über die Länder hinweg – wie Tabelle 6.4 belegt – weitgehend ähnlich,


sodass sie eine gute Vergleichsbasis bieten. In der oberen Dienstklasseschwankt der mittlere internationale Sozialschichtindex nur wenig von Landzu Land. Im Vergleich zu anderen Großstädten über 300.000 Einwohner istdie obere Dienstklasse in Bremen etwas schwächer vertreten. Bemerkenswertist der für die Arbeiterschicht etwas höhere Sozialschichtindex in den neuenBundesländern (vgl. Tab. 6.4).

Betrachtet man in Abbildung 6.8 zunächst die Ergebnisse für die Kinderaus den Familien der beiden Dienstklassen, erkennt man, dass das mittlereLeseniveau in allen Ländern mindestens die Kompetenzstufe III erreicht. Amhöchsten ist das Leseniveau bei Jugendlichen aus der Ober- und oberen Mittel-schicht in Großstädten und in Bayern. Dennoch sind die Niveauunterschiedein dieser Gruppe zwischen Brandenburg und Sachsen-Anhalt einerseits undBayern andererseits mit über einer halben Standardabweichung beträchtlich.Auffällig ist auch der 54 Testpunkte betragende Abstand Bremens von ande-ren Großstädten. Von diesem Bild unterscheidet sich deutlich das Leistungs-muster von Jugendlichen aus Familien der Arbeiterschicht. Die mittlerenLesewerte liegen hier auf der Kompetenzstufe II. Im Stadtstaat Bremen verfeh-len die Leistungsmittelwerte dieser sozialen Gruppe sogar die Schwelle zudieser Kompetenzstufe. Die Leistungsunterschiede betragen im unteren sozi-alen Stratum 46 Testpunkte zwischen Bremen und anderen Großstädten und38 Punkte zwischen Sachsen-Anhalt und Bayern. Die Differenzen liegen alsoauch hier zwischen einer Drittel und einer halben Standardabweichung.

Es drängt sich die Frage auf, inwieweit insbesondere die Befunde für dieunteren Sozialschichten zuwanderungsbedingt sind. Abbildung 6.9 weistdeshalb die parallelen Analyseergebnisse getrennt für die 15-Jährigen aus,deren beide Eltern in Deutschland geboren sind. Das Kompetenzmuster für

Tabelle 6.4 MittlererSozialschichtindex nach Landund sozialer Klasse (höchsterISEI in der Familie;Mittelwerte, Standardfehler inKlammern undStandardabweichung)


Obere und untere Dienstklasse(EGP-Klassen I–II)

Arbeiterschicht(EGP-Klassen V–VII)

Baden-WürttembergBayernHessenNiedersachsenNordrhein-WestfalenRheinland-PfalzSaarlandSchleswig-Holstein

BrandenburgMecklenburg-VorpommernSachsenSachsen-AnhaltThüringen

GroßstädteBremen

62,7 (0,6)63,1 (0,6)63,8 (0,4)62,8 (0,5)62,5 (0,5)64,1 (0,5)63,7 (0,5)64,3 (0,5)

63,9 (0,5)63,9 (0,6)62,9 (0,6)63,7 (0,6)63,4 (0,6)

65,9 (0,8)63,6 (0,8)

Mittelwert(SE)

11,412,311,211,111,512,111,811,5

10,311,310,611,711,2

12,111,2

Standard-abweichung

Mittelwert(SE)

38,5 (0,8)39,3 (0,4)38,9 (0,5)38,9 (0,3)39,1 (0,3)39,9 (0,5)40,1 (0,4)40,6 (0,4)

41,9 (0,5)41,3 (0,5)42,1 (0,3)40,9 (0,4)41,9 (0,3)

38,3 (1,6)38,7 (0,4)

10,89,7

10,210,311,110,510,110,4

10,811,211,410,810,6

12,610,0

Standard-abweichung

Mittlere Lesekompetenz von 15-Jährigen aus Familien der oberen undunteren Dienstklasse und der Arbeiterschicht (EGP-Klassen I–II und V–VII;nur 15-Jährige, deren beide Eltern in Deutschland geboren sind)

Abbildung 6.9



Thüringen


SachsenHessen

Saarland


Bayern

Niedersachsen

Schleswig-Holstein

Baden-Württemberg

KompetenzstufeArbeiterschichtObere und untere Dienstklasse

BremenSchüler aus Großstädten

600550500450400350300

I II III IV V

650

KompetenzstufeArbeiterschichtObere und untere Dienstklasse

BremenSchüler aus Großstädten


Thüringen

Schleswig-Holstein

NiedersachsenHessen

Saarland

Nordrhein-WestfalenBaden-Württemberg

Bayern


Sachsen

Rheinland-Pfalz

600550500450400350300

I II III IV V

650

Mittlere Lesekompetenz von 15-Jährigen aus Familien der oberen undunteren Dienstklasse und der Arbeiterschicht (EGP-Klassen I–II und V–VII;alle 15-Jährigen)

Abbildung 6.8

die Jugendlichen aus Familien der oberen und unteren Dienstklasse ist weit-gehend identisch, wenn man vom Austausch einiger Rangplätze absieht, diesich auch bei der Gesamtauswertung nicht signifikant unterschieden. Erwar-tungsgemäß ändert sich auch bei einer Betrachtung der Resultate für dieunteren Sozialschichten an den Ergebnissen der neuen Länder nichts. Dieentsprechenden Mittelwerte der alten Länder – und dies ist nicht überra-schend – werden etwas angehoben; bemerkenswert ist eher die Geringfügig-keit der Änderungsraten. Insgesamt ist die Befundlage eindeutig. Am Endeder Vollzeitschulpflicht erreichen Jugendliche aus Arbeiterhaushalten ohneMigrationshintergrund in den Ländern Bayern, Baden-Württemberg undSachsen die besten Leseergebnisse. Es wird im Mittel die Schwelle zur Kompe-tenzstufe 3 erreicht. Ein ähnliches Niveau erreichen 15-Jährige aus Arbeiter-familien in Großstädten. Die schwächsten Leistungsergebnisse erzielenJugendliche aus der Arbeiterschicht im Stadtstaat Bremen, gefolgt von denstrukturschwachen Ländern Sachsen-Anhalt, Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern, aber auch Schleswig-Holstein.

Wie steil ist aber das Leistungsgefälle zwischen den Sozialschichten und inwelchem Ausmaß variieren die sozialen Disparitäten des Kompetenzerwerbszwischen den Ländern? Die Abbildungen 6.10 und 6.11, in denen die Ländernach der Differenz zwischen der mittleren Lesekompetenz von 15-Jährigen ausFamilien der oberen und unteren Dienstklasse einerseits und der Arbeiter-schicht andererseits angeordnet sind, geben eine Antwort. In Abbildung 6.10werden zunächst die Ergebnisse für die gesamte Alterskohorte der 15-Jährigenausgewiesen. Das Ausmaß der Variation der sozialen Disparitäten der Lese-kompetenz ist erstaunlich groß. Für die Flächenländer wird die Spannweiteauf der einen Seite durch Hessen mit sozial bedingten Leistungsunterschie-den von 100 Testpunkten und auf der anderen Seite durch Sachsen mit Leis-tungsunterschieden von knapp 50 Punkten bestimmt. Gleichzeitig wiederholtsich ein Muster, das bereits bei der Analyse der sozialen Disparitäten der


Abbildung 6.10 Unterschiede zwischen der Lesekompetenzvon 15-Jährigen aus Familiender oberen und unterenDienstklasse und derArbeiterschicht (EGP-KlassenI–II und V–VII; alle 15-Jährigen)

Differenz der Testwerte

0 20 40 60 80 100 120

HessenNordrhein-WestfalenSaarlandSchleswig-HolsteinRheinland-PfalzBayernNiedersachsenMecklenburg-VorpommernBaden-WürttembergBrandenburgSachsen-AnhaltThüringenSachsen


Bildungsbeteiligung deutlich geworden war (vgl. Abb. 6.5): In den neuenLändern ist der Zusammenhang zwischen Merkmalen der sozialen Herkunftund dem Kompetenzerwerb deutlich schwächer als in den alten. Unüberseh-bar ist das extreme Leistungsgefälle in Großstädten, das abgemildert auch imStadtstaat Bremen wiederzuerkennen ist.

Betrachtet man nur Jugendliche aus Familien ohne Migrationshintergrund,verringert sich die Variabilität des Zusammenhangs von Sozialschichtzuge-hörigkeit und Kompetenzerwerb. Die Standardabweichung der Differenzensinkt von 17.6 auf 15.1 Punkte. Gleichzeitig schwächt sich auch der Eindruckdes Ost-West-Gefälles etwas ab. Die Disparitätsunterschiede im Kompetenz-erwerb zwischen alten und neuen Ländern sind zu einem gewissen Teilzuwanderungsbedingt. Sie bleiben jedoch auch bei einer ausschließlichenBerücksichtigung von Jugendlichen auffällig, deren beide Eltern in Deutsch-land geboren sind. In Sachsen, Thüringen und Sachsen-Anhalt sind die Unter-schiede der Lesekompetenz zwischen Jugendlichen, die aus Familien ohneMigrationsgeschichte, aber unterschiedlicher sozialer Lage kommen, amgeringsten. Unter den westdeutschen Flächenländern sind Baden-Württem-berg und Bayern am ehesten das Pendant. Am entgegengesetzten Pol liegenHessen und das Saarland – Länder, die mit Testwertunterschieden von über80 Punkten die größten sozialen Disparitäten aufweisen. Das soziale Leis-tungsgefälle unter den Jugendlichen ohne Migrationsgeschichte ist im Stadt-staat Bremen mit Differenzen von über einer Standardabweichung unge-wöhnlich groß – größer als in anderen Großstädten bei einem in beidenverglichenen Sozialgruppen deutlich niedrigeren Leistungsniveau. Prüft manden Zusammenhang zwischen den sozialen Disparitäten der Lesekompetenzund dem erreichten Kompetenzniveau auf Länderebene, ist das Ergebniseindeutig: Das soziale Gefälle des Kompetenzerwerbs und das erreichteKompetenzniveau variieren unabhängig voneinander.


HessenSaarland

Schleswig-HolsteinRheinland-Pfalz

Mecklenburg-VorpommernNiedersachsen

Nordrhein-WestfalenBayern

BrandenburgBaden-Württemberg

Sachsen-AnhaltThüringen

Sachsen

Differenz der Testwerte


0 20 40 60 80 100 120

Abbildung 6.11 Unterschiedezwischen der Lesekompetenzvon 15-Jährigen aus Familien

der oberen und unterenDienstklasse und der

Arbeiterschicht (EGP-KlassenI–II und V–VII; nur 15-Jährige,

deren beide Eltern inDeutschland geboren sind)

Als ein anschauliches Maß für soziale Disparitäten des Kompetenzerwerbswurde der Unterschied zwischen der Lesekompetenz von 15-Jährigen ausFamilien der oberen und unteren Dienstklasse einerseits und der Arbei-terschicht andererseits herangezogen. In Deutschland insgesamt beträgtdie Differenz der Lesekompetenz zwischen diesen beiden Gruppen 82Punkte – also etwas mehr als eine Kompetenzstufe oder drei Viertel Stan-dardabweichung. Gleichzeitig ist die Variabilität der Disparitäten zwischenden Ländern der Bundesrepublik bei Extremwerten von etwa 50 und 110Testwertunterschieden erheblich. Dabei weisen die neuen Länder durch-gehend geringere Disparitätswerte auf. Eine getrennte Betrachtung vonJugendlichen ohne Migrationshintergrund zeigt, dass die Ost-West-Unter-schiede zu einem gewissen Teil auf differenzielle Zuwanderung zurück-zuführen sind. Bei der Gruppe der Jugendlichen ohne Migrationshinter-grund ist der Zusammenhang zwischen sozialer Herkunft und Lese-kompetenz in Sachsen, Thüringen und Sachsen-Anhalt am schwächsten,in den beiden Ländern Hessen und Saarland am engsten. Im StadtstaatBremen ist das sozial bedingte Leistungsgefälle in dieser Gruppe bei deut-lich niedrigerem Leistungsniveau größer als in anderen Großstädten. DerLändervergleich zeigt, dass soziale Disparitäten des Kompetenzerwerbsgenerell vom erreichten mittleren Kompetenzniveau unabhängig sind.

6.3.3 Soziale Gradienten der Lesekompetenz

Um den Zusammenhang zwischen sozialer Herkunft und Lesekompetenzunter Ausnutzung aller verfügbaren Informationen zu quantifizieren, soll imFolgenden für jedes Land der Bundesrepublik Deutschland die Regression vonder Lesekompetenz auf den Index für den sozioökonomischen Status derFamilie (HISEI) geschätzt werden. Diese Regressionsfunktion erlaubt beigegebenem Sozialstatus eine optimale Vorhersage der erreichten Lesekom-petenz. Zur Schätzung genügt eine lineare Regressionsgleichung (vgl. dazuBaumert & Schümer, 2001a, S. 386–387). Die Regressionsgerade wird als sozi-aler Gradient der Lesekompetenz bezeichnet. Um die Vergleichbarkeit derLänder zu erleichtern, wurde der Index für den höchsten sozioökonomischenStatus der Familie über die Gesamtstichprobe hinweg z-standardisiert. DerSozialstrukturindex erhält also den Mittelwert 0 und die Standardabwei-chung 1. Dadurch liegen die Ordinatenabschnitte der länderspezifischenRegressionsgeraden genau am deutschen Mittelwert des Sozialschichtindexes.In Abbildung 6.12 sind die Gradienten ausgewählter Länder graphisch darge-stellt. Ein Gradient vermittelt jeweils drei Informationen:• Das Niveau des Gradienten – bestimmt durch den Ordinatenabschnitt – gibtAuskunft über das mittlere Leistungsniveau eines Landes, das erwartetwerden kann, wenn die soziale Herkunft der Jugendlichen dem mittlerenSozialstatus in Deutschland entspricht.

• Die Steigung des Gradienten bildet die Veränderungsrate ab, mit der dieLesekompetenz einer Änderung der Sozialschicht um eine Standardabwei-chung folgt. Die Steigung ist ein Indikator für den Anteil der Ungleichheitin der Lesekompetenz, der auf die soziale Herkunft zurückgeführt werdenkann.

• An der Länge des Gradienten schließlich ist die Spannweite der sozialenUnterschiede zwischen dem 5. und 95. Perzentil der Verteilung des sozio-


ökonomischen Indexes ablesbar. Sie gibt einen ungefähren Eindruck von derrelativen Heterogenität der Sozialstruktur eines Landes.

Abbildung 6.12 zeigt ein anschauliches Bild von der Variabilität sowohl derNiveaus als auch der Steigungen der sozialen Gradienten bei eher vergleich-barer Sozialstruktur der Länder. Die Unterschiede werden besonders deutlich,wenn man die vier Gradienten für Bayern, Nordrhein-Westfalen, Sachsenund Sachsen-Anhalt vergleicht. In Bayern liegt das Leistungsniveau von 15-Jährigen, die aus einer Familie mittlerer Sozialschicht kommen, bei 508 Punk-ten; dies entspricht dem unteren Bereich der dritten Kompetenzstufe. Gleich-zeitig beträgt die Steigung des Gradienten 42 Punkte; das heißt, beiVeränderung der Sozialschicht um eine Standardabweichung steigt oder sinktdie Lesekompetenz um 42 Punkte – also um etwas mehr als eine halbe Kompe-tenzstufe. In Sachsen-Anhalt liegt das mittlere Leistungsniveau bei Jugend-lichen gleicher Sozialschicht bei 457 Punkten und damit im mittleren Bereichder zweiten Stufe der Lesekompetenz. Die Steigung des sozialen Gradientenbeträgt in Sachsen-Anhalt 38 Punkte; die Regressionsgerade verläuft alsoflacher. Die Gradienten für Nordrhein-Westfalen und Sachsen bilden einähnliches Leistungsniveau bei mittlerer Sozialschicht ab, weisen aber sehrunterschiedliche Steigungen auf. Die Kopplung von sozialer Herkunft undKompetenzerwerb ist in Nordrhein-Westfalen weitaus enger, als dies in Sach-sen der Fall ist. Im Unterschied zu den Befunden des internationalenVergleichs lässt sich innerhalb Deutschlands keine positive Beziehungzwischen Leseniveau und Lockerung des Zusammenhangs von sozialer


Abbildung 6.12 SozialerGradient der Lesekompetenz

für ausgewählte Länder

BY = Bayern NW = Nordrhein-Westfalen

HE = Hessen ST = Sachsen-AnhaltBW = Baden-Württemberg SN = Sachsen

380

400

420

440

460

480

500

520

540

560

580

600BY

BW

HENW

ST

SN

–2 –1 0 1 2 2,5

Mittlerer Sozialschichtindex (z-standardisiert)

Lesekompetenz

1,50,5–0,5–1,5

Herkunft und Schulerfolg nachweisen. Allerdings gibt es auch keine Hinweiseauf ein Verträglichkeitsproblem: Niveau und Steigung der sozialen Gradien-ten variieren unabhängig voneinander.

Erweitert man den Blick von den ausgewählten Ländern auf alle Länder derBundesrepublik und ausgewählte PISA-Teilnehmerstaaten, erhält das vorge-stellte Bild noch schärfere Konturen. Abbildung 6.13 zeigt, dass in den meistendeutschen Ländern im Vergleich zu anderen OECD-Staaten die soziale Lageder Herkunftsfamilie einen ungewöhnlich starken Effekt auf die gegen Endeder Vollzeitschulpflicht erreichte Lesekompetenz hat. In Deutschland ist dieSteilheit der sozialen Gradienten sowohl auf den vergleichsweise engenZusammenhang zwischen sozialer Herkunft und Lesekompetenz – die Korre-lation beträgt in der Gesamtstichprobe r = .41 – als auch auf die extrem großeLeistungsstreuung der 15-Jährigen, nicht aber auf eine ungewöhnlich hetero-gene Sozialstruktur in den Ländern zurückzuführen. Selbst die Steigungender sozialen Gradienten in den neuen Ländern, die keine quantitativ bedeut-same Zuwanderung zu verzeichnen haben, unterscheiden sich nicht nen-nenswert von den entsprechenden Werten im Vereinigten Königreich oderden USA – also Staaten, die häufig als Beispiele für große soziale Disparitä-ten angeführt werden.

Abbildung 6.14 schließlich gibt systematisch Auskunft über denZusammenhang zwischen der Kopplung von sozialer Herkunft und Kompe-tenzerwerb einerseits und dem Niveau der erreichten Lesekompetenz ande-

Abbildung 6.13 Steigung dessozialen Gradienten derLesekompetenz nach Ländernder Bundesrepublik undausgewählten OECD-Staaten


Veränderung der Lesekompetenz (Testwerte) bei Veränderung dessozioökonomischen Status um eine Standardabweichung

Schüler in GroßstädtenBremen

ThüringenSachsen-AnhaltVereinigtes KönigreichSchweizMecklenburg-VorpommernBaden-WürttembergBayernRheinland-PfalzSaarlandSchleswig-HolsteinNiedersachsenHessenNordrhein-Westfalen

SachsenVereinigte StaatenBrandenburgFrankreichSchweden

0 10 20 30 40 50 60

Finnland

rerseits. Die Steigung der sozialen Gradienten und die in den Ländernerreichte mittlere Lesekompetenz wurden standardisiert, um einen einheit-lichen Vergleichsmaßstab zu erhalten. Der Mittelwert der Länder wurde auf0 und die Standardabweichungen auf 1 gesetzt. Abbildung 6.14 zeigt vierQuadranten, die jeweils für unterschiedliche Kombinationen unter- bzw. über-durchschnittlicher Ausprägung der beiden Merkmale stehen. Bei der Inter-pretation dieser Abbildung muss man sich allerdings vergegenwärtigen, dasses sich hier um die Wiedergabe innerdeutscher Relationen handelt. Ein über-durchschnittliches Niveau der Lesekompetenz eines Landes der Bundesrepu-blik bedeutet im internationalen Vergleich eher Mittelmaß. Selbst unter-durchschnittliche soziale Disparitäten des Kompetenzerwerbs in Deutschlandsind im internationalen Vergleich auffallend groß. ÜberdurchschnittlicheLesekompetenz bei gleichzeitig unterdurchschnittlichen sozialen Disparitätenwird in Baden-Württemberg, Bayern, Sachsen und Thüringen erreicht. AlsMarkierland kann Sachsen gelten, ein Land, in dem beide Parameter tenden-ziell zur Balance gebracht werden. Die inverse Gruppe mit unterdurch-schnittlicher Lesekompetenz und großen sozialen Disparitäten wird durch den


Abbildung 6.14 Länder nachmittlerer Leseleistung und

sozialem Gradienten derLesekompetenz

(z-standardisierte Werte)

–3

–2,5

–2

–1,5

–1

–0,5

0

1,5

2

2,5

3

–3 –2,5 –2 –1,5 –1 –0,5 0,5 1 1,5 2 2,5 3

NW

SNTH

MV

BB

ST

RP

SL

BY

SH

BW

BR

NIHE

0,5

1

0

BB = Brandenburg MV = Mecklenburg-Vorpommern

SL = Saarland

ST = Sachsen-Anhalt

RP = Rheinland-Pfalz

SN = Sachsen

TH = ThüringenSH = Schleswig-Holstein

Niedrige Leistung,steiler Gradient

Hohe Leistung,steiler Gradient

Niedrige Leistung,flacher Gradient

Hohe Leistung,flacher Gradient

Lesekompetenz

Stei

gung

des

soz

iale

n G

radi

ente

n

3,5

3,5

–3,5

–3,5

BR = Bremen

BY = Bayern

NI = NiedersachsenNW = Nordrhein-Westfalen

HE = Hessen

BW = Baden-Württemberg

Stadtstaat Bremen markiert. Zu dieser Gruppe gehören außerdem Hessenund Niedersachsen. Eine dritte Gruppe bilden die Länder mit überdurch-schnittlicher Lesekompetenz und relativ großen sozialen Disparitäten; Nord-rhein-Westfalen, Rheinland-Pfalz, das Saarland und Schleswig-Holstein gehö-ren in diese Gruppe. Der vierte Quadrant ist durch Länder besetzt, in denenunterdurchschnittliche soziale Disparitäten mit unterdurchschnittlichem Leis-tungsniveau zusammengehen. Das Markierland ist Brandenburg, gefolgt vonSachsen-Anhalt und Mecklenburg-Vorpommern.

In allen Ländern der Bundesrepublik Deutschland ist ein ungewöhnlichstraffer Zusammenhang zwischen sozialer Herkunft und der am Ende derSekundarstufe I erworbenen Lesekompetenz nachweisbar. Im internatio-nalen Vergleich ist dies ein gemeinsames Merkmal aller Länder. Obwohldie neuen Länder keine quantitativ bedeutsame Zuwanderung zu verzeich-nen haben, lassen sich auch hier soziale Disparitäten des Kompetenz-erwerbs in einer Größenordnung nachweisen, wie sie im VereinigtenKönigreich oder den USA anzutreffen ist. Dennoch ist die regionale Vari-abilität der Kopplung von Herkunft und Kompetenzerwerb bemerkenswertgroß. Die Steigung der sozialen Gradienten der Lesekompetenz variiertzwischen 35 Punkten in Brandenburg und über 50 Punkten in Nordrhein-Westfalen. Unterdurchschnittliche soziale Disparitäten bei überdurch-schnittlicher Lesekompetenz werden in Sachsen, tendenziell auch inBaden-Württemberg, Bayern und Thüringen erreicht. Hohe soziale Dispa-ritäten und ein niedriges Leistungsniveau verbinden sich im StadtstaatBremen und den Flächenländern Hessen und Niedersachsen. Ein Verträg-lichkeitsproblem zwischen Lockerung des Zusammenhangs von sozialerHerkunft und Kompetenzerwerb einerseits und dem erreichten Kompe-tenzniveau andererseits lässt sich jedoch nicht nachweisen. Beide Para-meter variieren unabhängig voneinander.

6.4 Soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung und desKompetenzerwerbs

Geht man davon aus, dass Schulformen weniger aufgrund ihrer sozialenZusammensetzung als aufgrund ihres unterschiedlich anspruchsvollenProgramms differenzielle Entwicklungsmilieus darstellen, ist die Übergangs-hürde am Ende der 4. oder 6. Jahrgangsstufe eine entscheidende Bewäh-rungsprobe für die weitere Kompetenzentwicklung. Treten beim Übergang zuweiterführenden Bildungsgängen sekundäre soziale Ungleichheiten derBildungsbeteiligung auf, so sollte sich dies am Ende der Sekundarstufe I inverstärkten sozialen Disparitäten des Kompetenzerwerbs niederschlagen.Umgekehrt darf man erwarten, dass auf sozial wenig selektive Übergangsent-scheidungen eine Entkopplung von sozialer Herkunft und Kompetenzerwerbfolgt. Sekundäre soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung und des Kompe-tenzerwerbs sollten also in einem relativ engen Zusammenhang stehen. DieKorrelation zwischen den länderspezifischen Ungleichheitsmaßen derBildungsbeteiligung und des Kompetenzerwerbs liegt bei r = .54; in einem Fallist es die Korrelation von Sozialstatus und Gymnasialbesuch unter Auspartia-lisierung von kognitiven Grundfähigkeiten und Lesekompetenz, im anderenFall die Steigung der Regression von Lesekompetenz auf Sozialstatus. Die


Korrelation ist bedeutsam, heißt aber nicht, dass die Öffnung der weiterfüh-renden Bildungsgänge automatisch zu einem sozial ausgeglichenen Kompe-tenzerwerb führt. Es stellt sich deshalb die Frage, ob ein länderspezifischesZusammenspiel von Merkmalen identifiziert werden kann, bei dem sich rela-tiv niedrige soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung nicht – wie erwartet –in einer Entkopplung von Sozialstatus und Kompetenzerwerb auszahlen.Gruppiert man die Länder der Bundesrepublik clusteranalytisch anhand derbeiden Indikatoren für soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung und desKompetenzerwerbs, so lassen sich drei Gruppen identifizieren. Eine Gruppeweist konsistent hohe, die zweite niedrige Disparitätskennwerte auf. Die dritteGruppe bilden Länder, in denen relativ niedrige sekundäre soziale Disparitä-ten der Bildungsbeteiligung mit hoher Sozialschichtabhängigkeit der Kompe-tenzentwicklung zusammengehen. Zu dieser Gruppe gehören die LänderBremen, Hessen, Nordrhein-Westfalen und als Grenzfall das Saarland.

Im Abschnitt 6.2.2 wurde gezeigt, dass die sozialen Disparitäten derBildungsbeteiligung sowohl von strukturellen Faktoren des Bildungsange-bots als auch von einer traditionellen sozialen Distanz zum Gymnasiumabhängen, die in den alten Ländern wirksamer als in den neuen Ländern zusein scheint. Als Indikatoren für das verfügbare Gymnasialangebot und einewohnortnahe Versorgung dienten der relative Schulbesuch am Gymnasiumund der Urbanisierungsgrad eines Landes. Für die vier Länder des inkonsis-tenten Clusters sind sowohl ein relativ hoher Gymnasialbesuch als auch eineausgeprägte Urbanisierung kennzeichnend. Im Unterschied zu den Ländern,in denen soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung und des Kompetenz-erwerbs gleichmäßig niedrig sind, zeichnen sich die inkonsistenten Länderdurch eine ungewöhnlich große Leistungsstreuung aus, die im Prinzip sowohldurch Förderungserfolge in der Leistungsspitze als auch durch die unzurei-chende Sicherung von Mindeststandards zustande kommen kann.

Diese empirischen Hinweise reichen aus, um ein exploratives Modell zursimultanen Erklärung der sozialen Disparitäten der Bildungsbeteiligung unddes Kompetenzerwerbs zu entwickeln. Abbildung 6.15 stellt das Erklärungs-modell graphisch dar. Als abhängige Variablen werden in das Modell diebeiden Indikatoren für die sekundären Disparitäten der Bildungsbeteiligungund der Kopplung von sozialer Herkunft und Kompetenzerwerb eingeführt.Als Kennwerte für die Disparität der Bildungsbeteiligung wird die Korrelationzwischen Gymnasialbesuch und Sozialschichtindex unter Kontrolle von kogni-tiven Grundfähigkeiten und Lesekompetenz verwendet. Um den Zusammen-hang zwischen sozialer Herkunft und Kompetenzerwerb möglichst gehaltvollabzubilden, werden zur Vorhersage der Lesekompetenz nicht nur der sozio-ökonomische Index (ISEI), sondern darüber hinaus drei Maße für die in einerFamilie verfügbaren kulturellen Ressourcen sowie die kulturellen familiärenPraxen und die Gepflogenheiten der sozialen Kommunikation herangezogen.Indikator der Kopplung von sozialer Herkunft und Kompetenzerwerb ist dannder multiple Determinationskoeffizient (R2). Prädiktoren sind die landesspe-zifischen Expansionsraten des Gymnasiums (relativer Gymnasialbesuch) unddie landesspezifische Streuung der Lesekompetenz (Standardabweichung derTestwerte im internationalen Lesetest). Diesem Modell liegt die Annahme zuGrunde, dass mit der Öffnung des Gymnasiums eine Minderung sozialerDisparitäten verbunden ist, und dass mit hoher Streuung der Lesekompetenzzugleich eine Kopplung von Merkmalen der sozialen Herkunft und demKompetenzerwerb einhergeht. Nach den in Abschnitt 2.2 dargestellten Befun-den darf man davon ausgehen, dass soziale Disparitäten im Bildungssystem


sowohl von Strukturmerkmalen als auch von kulturellen Traditionen abhän-gen. Als ein bildungsrelevantes Strukturmerkmal wurde der Urbanisierungs-grad eines Landes identifiziert, während unterschiedliche Traditionen derBildungsbeteiligung und Bildungsnähe mit der Ost-/West-Zugehörigkeiteinhergehen. Allerdings kann aus dem technischen Grund zu großer Kolli-nearität die Unterscheidung „altes und neues Land“ nicht explizit in dasModell aufgenommen werden. Als Näherungswert für unterschiedlicheBildungstraditionen wird deshalb die mittlere Höhe des Sozialschichtindex(ISEI) verwendet. Mit steigender Sozialschicht gewinnt in der Regel ein tradi-tionales Bildungsverständnis an Bedeutung, in dem der Gymnasialbesuchauch sozial differenzierende Funktionen hat.

Bei der Interpretation der Befunde muss man sich vergegenwärtigen, dasses sich hier um ein exploratives Modell mit geringen Fallzahlen handelt,sodass die Koeffizienten instabil sein können. Die Modellanpassung ist nachden üblichen Kriterien gut und der Erklärungsbeitrag der vier Prädiktorenbeachtlich. 75 bzw. 71 Prozent der Länderunterschiede in den sozialen Dispa-ritäten der Bildungsbeteiligung und des Kompetenzerwerbs werden durch dievier Variablen erklärt. Den stärksten Erklärungsbeitrag liefert das sozial-strukturelle Niveau der Länder. In diesem Merkmal scheint vor allem diekulturelle Differenz des Bildungsverhaltens in alten und neuen Ländern zumAusdruck zu kommen. In den sozial schwächeren Ländern – und das sind mitdeutlichem Abstand die Länder im östlichen Teil Deutschlands – ist diedistinkte akademische und sozial differenzierende Tradition des Gymnasiumsvermutlich nicht in vergleichbarer Stärke präsent. Dies führt zu einer größe-ren Nähe auch sozial schwächerer Bevölkerungsschichten zum Gymnasiumund senkt die sozialen Disparitäten der Bildungsbeteiligung. Parallel dazuverringern sich auch die sozialen Unterschiede im Kompetenzerwerb. Aller-dings scheinen die neuen Länder – und dies könnte die Kehrseite der Medaillesein – etwas größere Schwierigkeiten mit der Sicherung gymnasialer Stan-dards zu haben, und zwar stärker im sprachlichen als im mathematisch-natur-wissenschaftlichen Bereich. Die Leistungsdifferenzen zwischen Gymnasias-ten in den alten und neuen Ländern liegen im Lesen bei 18, in der Mathematik

Abbildung 6.15 ExplorativesModell zur Erklärung vonsozialen Disparitäten derBildungsbeteiligung und desKompetenzerwerbs aufLänderebene


SozialesNiveau

Urbanisierungs-grad

Streuung derLesekompetenz

Expansion desGymnasiums

SozialeDisparitäten

der Bildungs-beteiligung

SozialeDisparitäten

des Kompetenz-erwerbs

–.66

.34

.44

.43

.78

.43

.58

.59

Chi2 = 1,77GFI = .96

df = 7AGFI = .87

R2 = .71

R2 = .75

p = .97RMSEA = .00

bei 10 und in den Naturwissenschaften bei 8 Testpunkten, jeweils zu Gunstender westlichen Landesteile. Gleichzeitig ist die Leistungsstreuung im Gymna-sium der neuen Länder in allen drei untersuchten Bereichen geringer.

Ein weiteres Strukturmerkmal des Erklärungsmodells ist der Urbanisie-rungsgrad eines Landes, gemessen am Anteil der Schülerinnen und Schüleraus Städten mit über 15.000 Einwohnern. Auch dieses Merkmal hängt mit derOst-/West-Zugehörigkeit zusammen: Mecklenburg-Vorpommern, Branden-burg, Sachsen-Anhalt und Thüringen sind die am dünnsten besiedeltenLänder der Bundesrepublik. Die Koeffizienten der Abbildung 6.15 zeigen, dassmit dem Urbanisierungsgrad eines Landes eine stärkere Expansion desGymnasiums einhergeht, aber mit der wachsenden sozialen und kulturellenHeterogenität der Bevölkerung auch der Kompetenzerwerb divergenter wird.Der Ausbau des Gymnasiums und die Heterogenität des Kompetenzerwerbswiederum sind beides wichtige Prädiktoren für soziale Disparitäten imBildungssystem. Mit der Öffnung des Gymnasiums werden die sozialenDisparitäten der Bildungsbeteiligung kleiner – der gewünschte Struktureffektist also direkt nachweisbar –, aber nicht notwendigerweise auch die sozialenDisparitäten des Kompetenzerwerbs. Der Abbau der sozialen Unterschiede imKompetenzerwerb hängt wesentlich davon ab, wie gut es gelingt, die Leis-tungsschere in der Basisqualifikation der Lesekompetenz nicht zu weit aufge-hen zu lassen. Will man keine Abstriche am Leistungsniveau des Gymnasi-ums zulassen, heißt dies, dass sich die Frage der sozialen Disparitäten desKompetenzerwerbs in erster Linie in den Hauptschulbildungsgängen und inder Integrierten Gesamtschule entscheidet. Soziale Gerechtigkeit ist imBildungswesen ohne ausreichende Sicherung von Basisqualifikationen für allenicht möglich.

Sekundäre soziale Disparitäten der Bildungsbeteiligung und sozialeUngleichheiten im Kompetenzerwerb stehen nach der Analyse der Länder-daten in einem substanziellen Zusammenhang. Es gibt jedoch keinenAutomatismus, der von einer Öffnung der weiterführenden Bildungsgängeauch zu einem sozial ausgeglichenen Kompetenzerwerb führte. Es sindLänder identifizierbar, in denen relativ niedrige sekundäre soziale Dispa-ritäten der Bildungsbeteiligung mit einer hohen Sozialschichtabhängigkeitder Kompetenzentwicklung zusammengehen. Zu dieser Ländergruppegehören Bremen, Hessen, Nordrhein-Westfalen und als Grenzfall das Saar-land.Versucht man, in einem explorativen Modell die Länderunterschiede inden sozialen Disparitäten der Bildungsbeteiligung und des Kompetenz-erwerbs simultan zu erklären, ergeben sich folgende Befunde: Den stärk-sten Erklärungsbeitrag liefert das sozialstrukturelle Niveau der Länder. Indiesem Merkmal spiegelt sich vor allem die kulturelle Differenz desBildungsverhaltens in alten und neuen Ländern wider. In den neuenLändern ist die akademische und sozial differenzierende Tradition desGymnasiums vermutlich nicht mehr in gleicher Stärke präsent. Dies führtzu einer größeren Nähe auch sozial schwächerer Bevölkerungsschichtenzum Gymnasium und senkt die sozialen Disparitäten der Bildungsbeteili-gung. Parallel dazu verringern sich auch die sozialen Unterschiede imKompetenzerwerb. Allerdings haben die neuen Länder größere Schwie-rigkeiten, gymnasiale Leistungsstandards durchgehend zu sichern. Einweiteres Disparitäten erklärendes Strukturmerkmal ist der Urbanisie-


rungsgrad eines Landes. Mit dem wachsenden Urbanisierungsgrad einesLandes ist eine stärkere Expansion des Gymnasiums, aber auch einegrößere Divergenz im Kompetenzerwerb verbunden.Der Ausbau des Gymnasiums und die Heterogenität des Kompetenz-erwerbs sind wichtige unmittelbare Prädiktoren für soziale Disparitäten imBildungssystem. Mit der Öffnung des Gymnasiums werden die sozialenDisparitäten der Bildungsbeteiligung kleiner. Die sozialen Unterschiedeim Kompetenzerwerb wiederum hängen wesentlich davon ab, inwieweit esgelingt, die Leistungsschere in der Lesekompetenz nicht zu weit aufgehenzu lassen. Soziale Gerechtigkeit ist im Bildungssystem ohne Sicherung vonausreichenden Basisqualifikationen für alle nicht zu erreichen.

6.5 Jugendliche aus Migrationsfamilien

6.5.1 Familien mit Migrationsgeschichte

Seit 1955 hat sich Deutschland – oder besser die alte Bundesrepublik – allmäh-lich und in Wellen, aber doch übersehbar zu einem Einwanderungsland entwi-ckelt. Wenn auch die Dynamik der Zu- und Abwanderung immer erheblichwar, überwiegt im Saldo die Zuwanderung. Die Schule ist der beste Spiegeldieses Trends. Die multiethnisch zusammengesetzte Klasse ist in vielen Schu-len die Regel. Ein substanzieller Teil der schulpflichtigen Schüler und Schü-lerinnen stammt aus Familien, in denen zumindest ein Elternteil nicht inDeutschland geboren sind. Um die quantitative Verteilung von Jugendlichenaus Migrantenfamilien einigermaßen zuverlässig beschreiben zu können,genügt der Rückgriff auf die amtliche Statistik, die Schülerinnen und Schülerausländischer Staatsangehörigkeit ausweist, nicht mehr. Dies hat zweiGründe: Im Falle der Einbürgerung – dies ist besonders bei national gemisch-ten Ehen häufig der Fall – ist die ethnische Herkunft eines Schülers oder einerSchülerin nicht mehr erkennbar. Vor allem aber werden die Kinder derdeutschstämmigen Aussiedler aus Rumänien, Polen und den Ländern derehemaligen Sowjetunion in der Schulstatistik nicht gesondert ausgewiesen.Auskunft über die Größe dieser Gruppe gibt nur die Einreisestatistik. In denmeisten anderen Staaten, die an PISA teilnehmen, ist die Ausländerstatistikebenfalls ungeeignet, wenn man Auskünfte über die kulturelle Herkunft vonSchülerinnen und Schülern erhalten möchte. Deshalb wurde in PISA nachdem Geburtsland der Eltern und der 15-Jährigen und nach der Verkehrsspra-che in der Familie gefragt. In Deutschland haben wir zusätzlich die Mutter-sprache und die Verweildauer der Befragten in Deutschland erfasst.

Um die in sich differenzierte familiäre Situation der Jugendlichen ausFamilien mit Migrationshintergrund zu verstehen, muss man sich dieGeschichte der Zuwanderung vergegenwärtigen. Es lassen sich grob vierMigrationsgruppen von unterschiedlichem quantitativem Gewicht unter-scheiden:• Arbeitsmigranten aus den süd- und südosteuropäischen ehemaligen Anwer-beländern,

• deutschstämmige Aussiedler aus Rumänien, Polen und Ländern der ehema-ligen Sowjetunion,

• Bürgerkriegsflüchtlinge (Kontingentflüchtlinge) und Asylbewerber und



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• Zuwanderer aus Ländern der EU sowie sonstige Personen, die im Rahmender internationalen Arbeitsmobilität nach Deutschland kommen.

Ein erheblicher Teil der aus den süd- und südosteuropäischen Ländern stam-menden Eltern war bereits zusammen mit ihren Eltern in den Jahrenzwischen 1955 und 1973 – teilweise auch etwas später im Rahmen der Fami-lienzusammenführung – nach Deutschland gekommen. Sie wurden in derRegel als Seiteneinsteiger in eine deutsche Schule eingeschult und haben ihreSchulpflicht in Deutschland erfüllt. Die Kinder dieser Familien leben als dritteGeneration von Geburt an in Deutschland.

Ein weiterer Teil der aus Süd- und Südosteuropa stammenden Eltern ist imjungen Erwachsenenalter selbst als Arbeitssuchende nach Deutschland gekom-men, nachdem sie die Pflichtschulzeit in ihrem Heimatland abgeschlossenhatten. In der Mehrheit sind diese Personen vor dem Anwerbestopp 1973 aufWanderschaft gegangen. Es mag sein, dass ein größerer Teil dieser Gruppe ihreFamilien noch im Herkunftsland gegründet hat. Die Familienzusammenfüh-rung erfolgte jedoch im überwiegenden Teil der Fälle bis spätestens zurEinschulung der Kinder. Die große Mehrzahl der Kinder dieser Familien hatdie deutsche Schule, oft auch schon den Kindergarten vollständig durchlaufen.

Die größte Gruppe der Familien mit Migrationsgeschichte stellen diedeutschstämmigen Aussiedler aus Rumänien, Polen und den Ländern derehemaligen Sowjetunion dar. Sie wanderten in der Mehrzahl erst in den letz-ten 15 Jahren zu. Ihre Kinder wurden überwiegend im Herkunftsland gebo-ren und beherrschten bei der Einreise die deutsche Sprache oft gar nicht oderwenn, dann nur unzureichend. Waren die Kinder bei der Einreise im schul-pflichtigen Alter, ist ihre Schulkarriere, die mit einem Seiteneinstieg begann,formal derjenigen ähnlich, die jene Gruppe von Eltern aus ehemaligen Anwer-beländern durchlaufen hat, die sich am längsten in Deutschland aufhalten.Hinsichtlich der Aufenthaltsperspektive unterscheiden sich die Gruppenjedoch grundsätzlich. Die Integrationsperspektive ist für die Aussiedlerkindermit der deutschen Staatsangehörigkeit von vornherein vorgezeichnet.

Die dritte Hauptzuwanderergruppe bilden Bürgerkriegsflüchtlinge, vorallem aus dem ehemaligen Jugoslawien, und Asylbewerber. Diese Gruppe istin sich außerordentlich heterogen. Gemeinsam ist ihnen allerdings die unsi-chere Aufenthaltsperspektive. Gerade dies dürfte für die Beschulung vonmitgebrachten Kindern und Jugendlichen konsequenzenreich sein.

Schließlich gibt es eine eher kleinere Gruppe von Familien mit schul-pflichtigen Kindern, die sich im Rahmen internationaler beruflicher Mobilität,zu der auch die Freizügigkeit innerhalb der EU beiträgt, in Deutschlandaufhalten. In der Regel dürfte es sich hier um vorübergehende, wenn auchmehrjährige Aufenthalte handeln.

Tabelle 6.5 weist getrennt für die alten und neuen Länder sowie für Bremenund die großstädtischen Regionen den Anteil der nicht in Deutschland gebo-renen Eltern der 15-Jährigen aus, die im Jahre 2000 eine allgemein bildendeoder berufliche Schule besuchten. Die Tabelle lässt die völlig unterschiedlicheSituation in den alten und neuen Ländern und die Besonderheiten der Groß-städte erkennen. Sie zeigt aber zugleich die Normalität der Migration in deralten Bundesrepublik. 26 Prozent der 15-Jährigen in westdeutschen Flächen-staaten stammen aus Familien, in denen mindestens ein Elternteil nicht inDeutschland geboren wurde. In 19 Prozent der Familien sind beide Elternzugewandert. Der Anteil der Familien mit Migrationshintergrund steigt in denStadtstaaten und Großstädten bis auf 40 Prozent an. Demgegenüber ist derAnteil von Jugendlichen aus Zuwandererfamilien in den neuen Ländern mit


3,6 Prozent verschwindend gering. Dies bedeutet, dass in den alten und neuenLändern eine völlig unterschiedliche Zusammensetzung der 15-jährigenSchulbevölkerung anzutreffen ist – ein Tatbestand, der in folgenden Verglei-chen und Analysen durchgehend zu berücksichtigen sein wird.

In Ostdeutschland ist die Struktur der 15-jährigen Schulbevölkerung überdie Länder hinweg weitgehend homogen. Der Anteil der Jugendlichen ausMigrantenfamilien ist gering; er macht generell weniger als 5 Prozent desGeburtsjahrgangs aus. Überall bildet die Gruppe der aus Polen oder Ländernder ehemaligen Sowjetunion stammenden Familien den größten Anteil,gefolgt von den Familien gemischter Nationalität. Diese Mischehen wurdenin der ehemaligen DDR in der Regel im Rahmen von Austauschprogrammenmit den sozialistischen Bruderstaaten angebahnt. Hinsichtlich der Sozial-schicht stellt diese Gruppe eine positive Auslese dar, während die übrigenZuwandererfamilien sich auf deutlich niedrigerem Niveau als die deutsch-stämmige Bevölkerung in die Sozialstruktur einordnen.

Im Unterschied zu der relativ einheitlichen Lage in den neuen Ländernunterscheidet sich die Struktur der Schulbevölkerung in den alten Ländernerheblich – sowohl hinsichtlich des Anteils an Jugendlichen aus Zuwande-rerfamilien als auch hinsichtlich ihrer ethnischen Zusammensetzung. DerAnteil der 15-jährigen Jugendlichen mit Migrationshintergrund schwanktzwischen 14 Prozent in Schleswig-Holstein, über 30 Prozent in Hessen undNordrhein-Westfalen und fast 40 Prozent in Bremen. In allen Ländern ist mitt-lerweile unter den Jugendlichen mit Migrationshintergrund der Anteil derje-nigen, die aus Spätaussiedlerfamilien stammen, am größten. In Rheinland-Pfalz beläuft sich ihr Anteil unter den Zuwanderern auf 43 und inNiedersachsen sogar auf 53 Prozent. In der Mehrzahl der Fälle sind die Elternzusammen mit ihren im Herkunftsland geborenen Kindern im Zeitraum von1985 bis 1998 nach Deutschland gekommen. Als nächst größere Gruppenfolgen die Familien türkischer Herkunft (16 %), italienischer und griechischerAbstammung (7,7 %) und die Familien aus den Ländern des ehemaligenJugoslawiens (6,6 %).

Tabelle 6.6 belegt, dass gut die Hälfte aller 15-Jährigen, deren Vater oderMutter nicht in Deutschland geboren wurden, selbst bereits seit der Geburt inDeutschland leben. Mehr als 70 Prozent haben vom Kindergarten bis zumEnde der Pflichtschulzeit Bildungseinrichtungen in Deutschland besucht.Dies gilt für alle Länder in ähnlicher Weise. Auch die Mehrzahl der Jugend-lichen aus Spätaussiedlerfamilien ist bereits vor Schulbeginn nach Deutsch-land gekommen. Die Seiteneinsteiger während der Grundschulzeit gehörenallerdings überwiegend der Gruppe der Spätaussiedler oder Flüchtlingsfami-lien an. Quereinstiege in der Sekundarschulzeit sind relativ selten geworden.Stärker betroffen sind unter den alten Ländern Niedersachsen und Schleswig-Holstein. Die relativ hohen Anteile dieser Seiteneinsteiger in den neuenLändern sind in absoluten Zahlen bedeutungslos.

Diese Befunde zeigen, dass die Zuwanderungswellen die alten Länder imgleichen Rhythmus, wenn auch nicht in gleicher Stärke getroffen haben.Innerhalb dieser gleichmäßigen Zuwanderungsrhythmik lassen sich jedochländerspezifisch differenzielle ethnische Zuwanderungsmuster erkennen. InBaden-Württemberg und dem Saarland ist der Anteil griechischer und italie-nischer Zuwandererfamilien mit 14 bzw. 12 Prozent ausgesprochen hoch.Baden-Württemberg hat ferner mit 13 Prozent den größten Anteil an Jugend-lichen, deren Familien aus dem ehemaligen Jugoslawien stammen. Die höchs-ten Anteile an Zuwanderern türkischer Herkunft sind in Bremen, Nordrhein-



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Westfalen, Hessen und den Großstädten anzutreffen. In diesen Ländernerreicht oder überschreitet dieser Anteil die 20-Prozent-Marke.

Der soziale Abstand zwischen Zuwandererfamilien und Familien ohneMigrationsgeschichte ist in allen Ländern erheblich. In der zentralen Tendenzstellt die Zuwanderung einen Unterschichtungsprozess dar. Gleichzeitigdeuten sich aber Unterschiede in der sozialen Lage der Jugendlichen mitMigrationshintergrund zwischen den Ländern an. In Baden-Württemberg,Bayern und den Großstädten scheint die soziale Lage der Zuwandererfamilienetwa im Vergleich zu Rheinland-Pfalz oder Niedersachsen tendenziell etwasgünstiger zu sein – auch wenn die Mittelwerte insgesamt im Bereich des unte-ren Drittels der Sozialstruktur liegen.

Das mehr oder minder selbstverständliche Zusammenleben von Familienmit und ohne Migrationsgeschichte ist zumindest in den alten Bundes-ländern ein nicht mehr wegzudenkendes Merkmal unseres Alltags.27 Prozent der 15-Jährigen, die an der PISA-Untersuchung in den altenLändern teilgenommen haben, stammen aus Familien, in denen mindes-tens ein Elternteil nicht in Deutschland geboren wurde. Trotz der unter-schiedlichen Lebenslagen der verschiedenen Zuwanderergruppen, die beivielen Fragestellungen getrennter Betrachtung bedürfen, muss manherausstellen, dass rund die Hälfte aller 15-Jährigen, deren Vater nicht inDeutschland geboren wurde, selbst bereits seit der Geburt in Deutschlandleben. Mehr als 70 Prozent der Jugendlichen haben vom Kindergarten biszum Ende der Pflichtschulzeit durchgehend Bildungseinrichtungen inDeutschland besucht. Bei einigen Anwerbeländern kann diese Quote sogarauf fast 90 Prozent steigen. Seiteneinsteiger finden sich bei den 15-Jähri-gen in nennenswertem Umfang nur noch bei Aussiedler- , Flüchtlings- undAsylbewerberfamilien. Aber auch hier ist in der Mehrzahl der Fälle dieEinschulung bereits im Grundschulalter vollzogen worden. Dieses Grund-muster, das eine Folge der Zuwanderungsrhythmik ist, findet man inähnlicher Weise in allen Ländern der Bundesrepublik. Erhebliche Differenzen zwischen den Ländern gibt es jedoch im Umfangund der ethnischen Struktur der Zuwanderung. Dies ist im Ost-West-Vergleich offensichtlich. Während die alten Länder faktisch Einwande-rungsländer darstellen, in denen die Quote der 15-jährigen Jugendlichen mitMigrationshintergrund in einigen Ländern fast ein Drittel und in den Groß-städten sogar bis zu 40 Prozent ausmachen kann, ist die kulturelle Durch-mischung in den neuen Ländern quantitativ wenig bedeutsam. Aber auchdie alten Länder sind in unterschiedlichem Maße Ziel der europäischenArbeitsmigration geworden. Die Differenzen zwischen den Flächenstaatensind mit 14 Prozent in Schleswig-Holstein und über 30 Prozent in Nord-rhein-Westfalen erheblich. Die Großstädte und Stadtstaaten waren und sindMagnete der Zuwanderung. Die ethnische Zusammensetzung der Zuwan-derer unterscheidet sich zwischen den Ländern ebenfalls nicht unerheblich.

6.5.2 Bildungsbeteiligung von Jugendlichen aus Migrationsfamilien

Fast die Hälfte aller 15-Jährigen, deren Vater oder Mutter nicht in Deutschlandgeboren wurde, lebt selbst bereits seit der Geburt in Deutschland. Mehr als70 Prozent haben vom Kindergarten bis zum Ende der Pflichtschulzeit


Bildungseinrichtungen in Deutschland besucht. Auch die Mehrzahl derJugendlichen aus Spätaussiedlerfamilien ist bereits vor Schulbeginn nachDeutschland gekommen. Dies gilt für alle Länder in ähnlicher Weise. Umsobemerkenswerter ist der Befund, dass sich die Bildungsbeteiligung vonJugendlichen je nach Migrationshintergrund sehr unterscheidet. Abbildung6.16 stellt die Verteilung der 15-Jährigen auf die Bildungsgänge der Sekun-darstufe I differenziert nach dem Migrationsstatus der Familie vor. Unter-schieden werden Familien, in denen beide Eltern, ein Elternteil oder keinElternteil in Deutschland geboren wurden. Schon ein erster Blick auf dieAbbildung lässt einen strukturellen Unterschied in der Bildungsbeteiligungzwischen Kindern aus deutschen und gemischten Ehen und Kindern, derenbeide Eltern nach Deutschland zugewandert sind, erkennen. Die Bildungsbe-teiligung von Jugendlichen aus den beiden zuerst genannten Familientypenunterscheidet sich untereinander nur wenig. Dagegen findet man bei Jugend-lichen aus reinen Zuwandererfamilien eine Bildungsbeteiligung, wie sie inDeutschland etwa 1970 anzutreffen war. Der Hauptschulbesuch beträgt nochknapp 50 Prozent, und ein relativer Gymnasialbesuch von 15 Prozent machtdie Distanz zu dieser Schulform sichtbar.

Das in Abbildung 6.16 wiedergegebene Bild verdeckt erhebliche Differen-zen der Bildungsbeteiligung zwischen den unterschiedlichen Zuwanderer-gruppen. Tabelle 6.7 differenziert die Bildungsbeteiligung der 15-Jährigendeshalb nach dem Geburtsland des Vaters. Es werden fünf Zuwanderergrup-pen unterschieden und den Familien mit einem in Deutschland geborenenVater gegenübergestellt. Schon ein erster Blick auf die Tabelle zeigt die unter-schiedliche Bildungsnähe der Zuwanderergruppen. Um ein genaueres Bildüber die Niveaueinstufung der 15-Jährigen zu erhalten, wurden die Bildungs-gänge in ein unteres und mittleres/höheres Niveau unterteilt. Dem mittlerenund höheren Niveau wurden alle Schülerinnen und Schüler zugewiesen, dieeinen Realschul- oder gymnasialen Bildungsgang besuchen; ferner diejenigenSchülerinnen und Schüler an Integrierten Gesamtschulen, die mindestenseinen oberen Leistungskurs in den Fächern Deutsch, Englisch oder Mathe-matik belegt hatten. Zuwanderergruppen sind in den mittleren und oberenBildungsgängen deutlich unterrepräsentiert. Die größte Distanz zu denweiterführenden Bildungsgängen ist unter den Zuwanderern aus der Türkei

Abbildung 6.16 15-Jährigenach Migrationshintergrundder Familie und Bildungsgang(in %; ohne Sonderschüler)


Migrationsstatus der Familie

Beide Elternin Deutschland

geboren

Ein Elternteilin Deutschland

geboren

Kein Elternteilin Deutschland

geboren

Familien mit Migra-tionsgeschichte

insgesamt

Haupt- und Berufsschule Realschule GymnasiumIntegrierte Gesamtschule

0102030405060Prozent

und dem ehemaligen Jugoslawien zu erkennen. Rund 60 Prozent der Kinderaus diesen Migrantenfamilien erreichen nur ein Hauptschulniveau.

Unterscheiden sich die Beteiligungsverhältnisse der Jugendlichen ausZuwandererfamilien regional, oder kann man davon ausgehen, dass dasBildungsverhalten im Wesentlichen durch die ethnische Zugehörigkeitbestimmt wird? Eine erste deskriptive Antwort gibt Tabelle 6.8, in der dieVerteilung der 15-Jährigen auf die unterschiedlichen Bildungsgänge in Abhän-gigkeit vom Migrationsstatus und getrennt für die einzelnen Länder ausge-wiesen wird. Es werden nur Länder berücksichtigt, in denen der Zuwande-reranteil unter den 15-Jährigen mehr als 5 Prozent beträgt. Ein Blick auf denrelativen Schulbesuch an Hauptschulen bzw. beruflichen Schulen zeigt eineSchwankungsbreite, die von 16 Prozent in den neuen und durchschnittlich50 Prozent in den alten Ländern oder innerhalb der alten Länder von31 Prozent in Hessen bis 66 Prozent in Bayern reicht. Diese Differenzen sindnicht primär durch die unterschiedliche ethnische Zusammensetzung derzugewanderten Bevölkerungsgruppen und die damit einhergehenden Unter-schiede der Bildungsnähe zu erklären. Hier spiegeln sich zunächst Unter-schiede in der länderspezifischen Angebots- und Nutzungsstruktur, die auchdie Bildungsbeteiligung der Jugendlichen aus Familien ohne Migrationshin-tergrund reguliert. In den Ländern Baden-Württemberg, Bayern, Rheinland-Pfalz und Schleswig-Holstein liegt der relative Besuch der unteren Bildungs-gänge für 15-Jährige, die aus Familien stammen, in denen beide Elternteile imAusland geboren wurden, bei rund 60 Prozent. In den Ländern Hessen,Niedersachsen, Nordrhein-Westfalen und dem Saarland sinkt die entspre-chende Quote auf eine Marge zwischen 30 und 50 Prozent. In diesen Ländernwerden Bildungsgänge an Integrierten Gesamtschulen und/oder Realschulendeutlich stärker nachgefragt. Differenziert man die Bildungsgänge in zweiNiveaus, so liegt in dieser Ländergruppe die Bildungsbeteiligung von Jugend-lichen aus Zuwandererfamilien auf dem unteren Niveau zwischen 40 und50 Prozent im Vergleich zu einer Spannweite von 20 bis 30 Prozent bei Jugend-lichen ohne Migrationsgeschichte. Der Stadtstaat Bremen fügt sich in diesesBild ein. Bemerkenswert ist das deutlich abweichende Muster der Bildungsbe-teiligung in den neuen Ländern. Jugendliche aus Zuwandererfamilien partizi-


Tabelle 6.7 15-Jährige nachGeburtsland des Vaters

und Bildungsgang (in %; ohne Sonderschüler;

Standardfehler in Klammern)

Bildungsgang Niveau desBildungsgangs 1

Geburtsland des VatersDeutschland

Griechenland/ItalienTürkei

Polen/ehem. SowjetunionEhem. Jugoslawien

Andere LänderInsgesamt

1 Unteres Niveau: Hauptschule, berufliche Schule, unteres Niveau einerIntegrierten Gesamtschule. Mittleres und höheres Niveau: Realschule,Gymnasium, oberer Kurs in Deutsch oder Englisch oder Mathematik einerIntegrierten Gesamtschule.

Real-schule

34,5 (0,5)26,4 (4,4)19,3 (2,1)29,5 (2,4)19,9 (5,4)24,9 (2,5)32,8 (0,5)

Gym-nasium

32,5 (0,5)17,9 (2,3)10,2 (1,5)17,6 (1,4)15,3 (4,1)29,5 (2,4)30,1 (0,4)

9,3 (0,2)8,8 (1,8)

13,9 (2,1)10,7 (0,9)8,8 (2,1)

11,7 (1,1)9,7 (0,1)

26,6 (1,0)49,2 (4,7)62,8 (2,8)45,4 (2,6)60,0 (8,7)37,7 (3,0)30,6 (0,9)

73,4 (1,0)50,8 (4,7)37,2 (2,8)54,6 (2,6)40,0 (8,7)62,3 (3,0)69,4 (0,9)

23,6 (1,0)47,0 (4,9)56,6 (3,1)42,1 (2,6)56,0 (9,2)33,9 (3,1)27,4 (0,9)

Haupt-schule

od. berufl.Schule

IntegrierteGesamt-schule

UnteresNiveau

Mittleresu. höheres

Niveau


Bad

en-W

ürtt

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rgB

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A 39,1

33,5

62,0

50,8

52,6

38,8

54,6

39,0

47,2

75,7

54,3

59,3

D 67,8

59,3

75,4

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78,5

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D 32,2

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19,9

15,6

16,0

15,4

17,9

15,1

15,9

15,3

17,9

28,6

D 34,3

29,6

36,6

28,0

36,6

29,4

32,0

28,0

31,8

29,1

38,9

48,2

D 33,5

29,7

28,2

34,2

30,2

28,5

36,5

32,4

31,6

46,1

24,9

25,6

A 24,9

18,3

32,9

32,8

23,1

22,5

26,0

19,8

24,8

52,6

27,4

18,8

A 60,3

65,6

31,4

48,8

42,9

60,9

37,7

59,9

50,0

16,2

38,3

35,1

D 31,8

40,4

17,6

33,8

18,4

38,0

15,0

32,5

28,0

13,0

20,2

10,9

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schü

ler)

pieren hier von der Bildungsexpansion in ähnlicher Weise wie Schülerinnenund Schüler, deren beide Eltern in Deutschland geboren wurden. Das Gefälleder Bildungsbeteiligung zwischen den Bevölkerungsgruppen ist deutlichgeringer. Die größten Differenzen treten im Gymnasialbesuch auf. Dieseangeglichenen Beteiligungsverhältnisse weisen noch einmal auf die bereitsbeschriebene selektive Zuwanderung in den neuen Ländern hin.

Um das Ausmaß der Disparitäten in der Bildungsbeteiligung genauer undvor allem unabhängig von der von Land zu Land unterschiedlichen Ange-botsstruktur zu beschreiben und potenzielle Einflussfaktoren in ihremGewicht zu bestimmen, sollen die relativen Chancen von Jugendlichen mitund ohne Migrationshintergrund, einen mittleren oder höheren Bildungsgangzu besuchen, verglichen werden. Dabei sollen schrittweise sowohl die Sozial-schichtzugehörigkeit als auch die erreichte Lesekompetenz kontrolliertwerden. Zur Quantifizierung der relativen Chancen bedienen wir uns wiede-rum des Kennwertes, der das Verhältnis von Beteiligungschancen angibt (oddsratio). Dieser Kennwert und seine Berechnung sind bereits in Abschnitt 6.2.1vorgestellt worden. Im Folgenden werden die Jugendlichen, deren beide Elternzugewandert sind, als Referenzgruppe gewählt und mit Jugendlichen ohneMigrationshintergrund verglichen. Gegenstand des Vergleichs sind die rela-tiven Chancen, am Ende der Vollzeitschulpflicht einen mittleren oder höhe-ren Bildungsgang zu besuchen.


Tabelle 6.9 RelativeChancen von 15-Jährigen,

einen mittleren oder höherenBildungsgang1 zu besuchen,

in Abhängigkeit vomMigrationsstatus der Familie

und nach Land (RelativeChancen von Jugendlichen

ohne Migrationshintergrundim Vergleich zu Jugendlichen,deren beide Eltern im Auslandgeboren wurden [odds ratios])




Schleswig-Holstein

Alte Länder 2

Neue Länder

BremenGroßstädte 3

Deutschland

Modell I:Ohne Kontrollevon Kovariaten

3,282,901,881,843,302,402,632,97

2,45

1,64

2,502,32

2,88

Modell III:Unter Kontrolle der

Lesekompetenz

1 Realschul- oder gymnasialer Bildungsgang; 15-Jährige an Integrierten Gesamtschulen wurden dem Realschul- oder gymnasialen Bildungsgangzugerechnet, wenn sie in Deutsch oder Englisch oder Mathematik denoberen Leistungskurs besuchten.

2 Ohne Stadtstaaten.3 Städte über 300.000 Einwohner ohne Stadtstaaten.

Modell II:Unter Kontrolle der

Sozialschichtzu-gehörigkeit

0,861,100,480,580,830,740,750,81

0,70

0,47

0,490,34

1,15

(ns)(ns)

(ns)(ns)(ns)(ns)

(ns)

1,892,201,091,211,991,461,751,91

1,52

1,34

1,801,15

1,96

(ns)(ns)

(ns)

Jugendliche, deren Eltern beide in Deutschland geboren sind, haben erwar-tungsgemäß günstigere Chancen, einen mittleren oder höheren Bildungsgangzu besuchen, als Gleichaltrige aus reinen Zuwanderungsfamilien. Je nachLand der Bundesrepublik liegen ihre Chancen um das Zwei- bis Dreifachehöher. Nach der unkorrigierten Modellrechnung I sind die Disparitäten derBildungsbeteiligung unter den alten Ländern in Niedersachsen mit einer oddsratio von 1,84 am niedrigsten und in Baden-Württemberg mit einem Koeffi-zienten von 3,28 am höchsten. In den neuen Ländern ist das Gefälle derBildungsbeteiligung erwartungsgemäß mit einer odds ratio von 1,64 am flachs-ten (vgl. Tab. 6.9).

Die Ergebnisse der Modellrechnung II zeigen, dass sich Unterschiede inden Chancen der Bildungsbeteiligung verringern, wenn die Sozialschicht derFamilien kontrolliert wird. Gleichzeitig schrumpfen die Länderunterschiede.Den zentralen Befund liefert jedoch das Modell III: Vergleicht man Jugendli-che mit gleicher Lesekompetenz ohne Berücksichtigung der Sozialschichtzu-gehörigkeit, ist keine Benachteiligung von Jugendlichen aus Zuwandererfa-milien mehr nachweisbar. Vielmehr zeigt sich eine Tendenz, dass dieBildungsaspirationen dieser Familien – wenn die Hürden der Verkehrsspra-che genommen sind – beim Übergang in die weiterführenden Schulen erfolg-reicher umgesetzt werden. Für Hessen, Niedersachsen, den StadtstaatBremen, die Großstädte und die alten und neuen Länder insgesamt werdendiese Differenzen auch statistisch signifikant.

Die Bildungsbeteiligung von Jugendlichen unterscheidet sich erheblich inAbhängigkeit vom Migrationsstatus der Familie. Bei Jugendlichen, die ausreinen Zuwandererfamilien kommen, findet man eine Bildungsbeteili-gung, wie sie in Deutschland etwa 1970 anzutreffen war. Man kann alsovon einer um etwa 30 Jahre versetzten Entwicklung sprechen. Die Beteili-gungsmuster unterscheiden sich allerdings von Land zu Land erheblich.Dies ist in erster Linie auf die unterschiedlichen Angebotsstrukturen derLänder und deren Nutzung zurückzuführen. In den Ländern Hessen,Niedersachsen, Nordrhein-Westfalen, dem Saarland und dem StadtstaatBremen sind die Übergangsschwellen zu einem mittleren und höherenBildungsgang für Jugendliche aus Migrationsfamilien deutlich abgesenkt.Aber nur in Hessen und Niedersachsen führt dies auch zu einer Annähe-rung des Bildungsverhaltens der unterschiedlichen Bevölkerungsteile. DieDisparitätskennziffern dieser beiden Länder liegen deutlich niedriger underreichen fast den Wert, der für die neuen Länder geschätzt wird. In denübrigen Ländern liegen die relativen Chancen, einen mittleren oder höhe-ren Bildungsgang zu besuchen, für Jugendliche aus Familien ohne Migra-tionshintergrund um das 2,5- bis 3,3-fache höher als für 15-Jährige, derenbeide Eltern zugewandert sind. Für die Disparitäten der Bildungsbeteiligung sind primär weder die sozialeLage der zugewanderten Familien noch die Distanz zur Majoritätskultur alssolche verantwortlich. Von entscheidender Bedeutung ist vielmehr die Beherr-schung der deutschen Sprache auf einem dem jeweiligen Bildungsgang ange-messenen Niveau. Für Kinder aus Zuwandererfamilien ist die Sprachkompe-tenz die entscheidende Hürde in ihrer Bildungskarriere. Bei gleicherLesekompetenz machen Kinder aus Zuwandererfamilien vom Übergang ineinen mittleren oder höheren Bildungsgang tendenziell häufiger Gebrauch alsdie Altersgleichen, die aus deutschsprachigen Familien stammen.


6.5.3 Migration und Kompetenzerwerb

Es ist eine der Leitannahmen von PISA, dass Lesekompetenz auf anspruchs-vollem Niveau in modernen Gesellschaften eine Basisqualifikation darstellt,die für alle Lebensbereiche zunehmende Bedeutung hat. So gut wie alles selbst-ständige und systematische Lernen ist sprachbasiert. Ernsthafte Defizite in derSprachbeherrschung können durch Leistungsstärken in anderen Bereichennicht kompensiert werden. Diese Annahme, für die es eine wachsende Zahlvon Belegen gibt, wird nicht von allen geteilt. Gerade in der Diskussion um das

Aufwachsen in multikulturellen Gesellschaften wird die Frage der Sicherheitder Beherrschung der Verkehrssprache vom Kompetenzerwerb in anderenDomänen getrennt. Dahinter steht die Überzeugung, dass Defizite der Sprach-beherrschung nicht auf die Leistungen in den Sachfächern durchschlagenmüssen, jedenfalls wenn diese nicht „sprachlastig“ unterrichtet werden. Durchdie vergleichende Betrachtung mehrerer Kompetenzbereiche haben Baumertund Schümer (2001a) die Plausibilität dieser Annahme überprüft.


Tabelle 6.10 Kompetenzenvon 15-Jährigen nach

Migrationshintergrund derFamilie


Kein ElternteilEin ElternteilBeide Eltern

M SE Standard- abweichung

495 (2,6) 109,1492 (6,3) 104,0421 (6,1) 102,1

503 (2,6) 97,1480 (8,9) 106,4426 (7,2) 101,2

.07

Kompetenzen/Migrationsstatus*

Perzentilbänder und Kompetenzstufen

η2

Kein ElternteilEin ElternteilBeide Eltern

η2

200 250 450 600 650 700

NaturwissenschaftlicheKompetenz

501 (2,5) 97,7486 (9,6) 103,2414 (6,8) 101,8

.09Kein Elternteil

Ein ElternteilBeide Eltern

η2

200 250 450 650

200 250 450 600 700

Kompetenzstufe I II III IV V

VKompetenzstufe I II III IV

Kompetenzstufe I II III IV

300 350 500400 550

300 350 500 600400 550

300 350 500 650400 550

* Eltern in Deutschland geboren.

.05

Lesekompetenz

700

Perzentile5 % 10 % 25 % 75 % 90 % 95 %


}

Tabelle 6.10 belegt erwartungswidrig, dass Kompetenzunterschiedezwischen Jugendlichen aus Familien mit unterschiedlicher Migrationsge-schichte im mathematischen und naturwissenschaftlichen Bereich nichtgeringer werden, sondern wachsen. Die erklärte Varianz steigt von η2= .05 fürdas Leseverständnis über η2 = .07 für die mathematische Kompetenz auf η2 = .09 für die naturwissenschaftliche Kompetenz. Sprachliche Defizitescheinen sich kumulativ in Sachfächern auszuwirken.

Die Leistungsdifferenzen zwischen Jugendlichen mit und ohne Migra-tionshintergrund können jedoch von Land zu Land und von Domäne zuDomäne erheblich variieren, wie die Abbildungen 6.17 bis 6.19 zeigen. Dabei

ist die Variabilität der Testwertdifferenzen zwischen den Ländern im natur-wissenschaftlichen Bereich besonders groß. Über alle untersuchten Domänenhinweg sind die Disparitäten nur in Schleswig-Holstein konsistent niedrig,während der Stadtstaat Bremen und die Großstädte sowie Nordrhein-Westfa-len und Baden-Württemberg bereichsübergreifend durch große Leistungs-differenzen zwischen Jugendlichen mit und ohne Migrationshintergrundauffallen. Die Größe der Leistungsunterschiede ist zum Teil auf die ethnischeZusammensetzung der Zuwanderergruppe zurückzuführen. Genauere Analy-sen sind dem vorliegenden Länderbericht vorbehalten. Der Zusammenhang

Abbildung 6.17 Unterschiedezwischen der Lesekompetenzvon 15-Jährigen aus Familien mit und ohneMigrationshintergrund(mindestens ein Elterteil imAusland geboren; nur Ländermit einem Zuwandereranteilvon über 5 %; ohneSonderschüler)

Abbildung 6.18 Unterschiedezwischen der mathematischenKompetenz von 15-Jährigen ausFamilien mit und ohne Migra-tionshintergrund (mindestensein Elternteil im Auslandgeboren; nur Länder mit einemZuwandereranteil von über 5 %;ohne Sonderschüler)


Differenz der Testwerte0 20 40 60 80 10010 30 50 70 90


Nordrhein-WestfalenBaden-WürttembergSaarlandHessenRheinland-PfalzNiedersachsenBayernSchleswig-Holstein

Differenz der Testwerte0 20 40 60 8070 9010 30 50 100


SaarlandNordrhein-WestfalenBaden-WürttembergRheinland-PfalzBayernNiedersachsenSchleswig-HolsteinHessen

zwischen Leistungsgefälle und dem Leistungsniveau der Jugendlichen ausZuwandererfamilien ist in allen Bereichen substanziell: Je größer die Dispa-ritäten ausfallen, desto niedriger ist das Kompetenzniveau der Jugendlichenaus Migrationsfamilien (Lesen r = –.70; Mathematik r = –.65; Naturwissen-schaften r = –.49). Analog zu den Befunden zur sozialen Disparität derBildungsbeteiligung und des Kompetenzerwerbs hängt die Frage des Chan-cenausgleichs für Kinder aus Zuwandererfamilien von der Sicherung einesausreichenden Qualifikationsniveaus für alle ab.

Die Leistungsunterschiede zwischen Jugendlichen, die aus Migrationsfa-milien stammen, und Jugendlichen, deren beide Eltern in Deutschlandgeboren wurden, sind in allen untersuchten Kompetenzbereichen erheb-lich. Das Leistungsgefälle zwischen den Gruppen variiert jedoch von Landzu Land beträchtlich. Dabei sind die Muster über die unterschiedlichenDomänen hinweg wenig stabil. Durch konsistent niedrige Disparitäten beirelativ hohem Kompetenzniveau der Zuwanderergruppe zeichnet sichBayern aus. Im Bereich des Leseverständnisses fallen die Leistungsunter-schiede zwischen den Jugendlichen mit und ohne Migrationshintergrundin Hessen und Rheinland-Pfalz bei mittlerem Leistungsniveau der Migran-tengruppe relativ klein aus. Ein ähnliches Muster lässt sich für die Mathe-matik in Schleswig-Holstein und Hessen und für die Naturwissenschaftenin Schleswig-Holstein und Rheinland-Pfalz belegen. Ein bereichsüber-greifend großes Leistungsgefälle findet sich dagegen im Stadtstaat Bremenund in Nordrhein-Westfalen. Die Disparitäten sind in Bremen bei auffal-lend niedrigem Kompetenzniveau der Zuwanderergruppen immer größerals in anderen Großstädten.

Anmerkung

1 Das Kapitel greift in einzelnen Passagen auf Baumert und Schümer (2001a) zurück.


Abbildung 6.19Unterschiede zwischen der

naturwissenschaftlichenKompetenz von 15-Jährigen

aus Familien mit und ohneMigrationshintergrund

(mindestens ein Elternteil imAusland geboren; nur Ländermit einem Zuwandereranteil

von über 5 %; ohneSonderschüler)

Differenz der Testwerte0 20 40 60


8070 9010 30 50 100

Rheinland-PfalzSchleswig-Holstein

Nordrhein-WestfalenBaden-Württemberg

HessenNiedersachsen

SaarlandBayern

Gundel Schümer, Klaus-Jürgen Tillmann und Manfred Weiß

Kapitel 7Institutionelle und soziale Bedingungen schulischen Lernens

Im Rahmen von PISA 2000 wurden auch die Lebens- und Lernbedingungender Schülerinnen und Schüler in Familie, Schule und Freizeit relativ gründ-lich untersucht (vgl. Baumert u.a., 2001, Kap. 9). Das vorliegende Kapitelbeschränkt sich darauf, einige zentrale Kontextbedingungen des schulischenLernens zu behandeln. Dabei interessieren natürlich vor allem solcheMerkmale, bei denen Unterschiede zwischen den Ländern der Bundesrepublikfestgestellt werden konnten. Dass dies nur bei einer Minderheit der Kontext-bedingungen der Fall ist, gehört zu den wichtigen Ergebnissen des Länder-vergleichs, die vorab mitzuteilen sind: Gleichgültig, ob das Schulklima, dieSchüler-Lehrer-Beziehungen oder die Einschätzung der Unterrichtsqualitätdurch die Jugendlichen betrachtet werden, die Unterschiede zwischen denLändern sind in all diesen Punkten minimal. Auch was institutionelle Bedin-gungen schulischen Lernens wie beispielsweise Klassenfrequenzen oder dieEinhaltung der Stundenpläne angeht, sind die Ähnlichkeiten zwischen denLändern wesentlich größer als die Unterschiede zwischen ihnen.

Im Folgenden werden einige Ergebnisse des Ländervergleichs behandelt,bei denen sich mehr oder weniger große länderspezifische Unterschiedezeigen. Das gilt für • die Versorgung der Schulen mit Fachlehrkräften,• einige Merkmale der individuellen Schullaufbahnen und • die Reaktion der 15-Jährigen und ihrer Eltern auf die Schule.Die Anlage der PISA-Studie erlaubt es im Allgemeinen nicht, die Ursachenund Wirkungen dieser Länderunterschiede hinreichend zu erklären. Insbe-sondere ist es in der Regel nicht möglich, einen unmittelbaren Bezug zuhöheren oder geringeren Schülerleistungen herzustellen.

7.1 Versorgung der Schulen mit Fachlehrkräften

In PISA 2000 sind Schulleiterinnen und Schulleiter danach gefragt worden,inwieweit sie an ihren Schulen das Lernen der 15-Jährigen durch einen Mangel

an Lehrkräften beeinträchtigt sehen, und zwar sowohl insgesamt als auchdurch einen Mangel an Fachlehrkräften in den Testfächern.

Beim Vergleich der Angaben über alle Länder der Bundesrepublik hinweg(siehe Tab. 7.1) fällt zunächst auf, dass die allgemeine Personalsituation an denSchulen durchgängig kritischer eingeschätzt wird als die Situation in den Test-fächern. Ins Auge fallen weiterhin die durchgängig relativ ungünstigen Wertein den alten Ländern. Der Anteil der Schulleiterinnen und Schulleiter, die inihren Schulen das Lernen der 15-Jährigen durch einen Mangel an Fachlehrernbeeinträchtigt sehen, ist dort in Deutsch und Mathematik rund dreimal undin den naturwissenschaftlichen Fächern bis zu zehnmal höher als in denneuen Ländern. In dieser Diskrepanz manifestieren sich augenfällig die unter-schiedlichen Bedingungen auf dem jeweiligen Lehrerarbeitsmarkt. Währendes in den neuen Ländern angesichts der sinkenden Schülerzahlen einenLehrerüberhang in fast allen Fächern gibt, stellt sich in den alten Ländern beisteigenden Schülerzahlen und beginnender Pensionierungswelle nach undnach ein fächerspezifischer Lehrermangel ein (vgl. Klemm, 1995). Deutlichgünstiger ist in den neuen Ländern insbesondere die Situation in den natur-wissenschaftlichen Fächern. Während zum Beispiel in den alten Ländern imDurchschnitt etwa 20 Prozent der Schulleitungen angeben, es komme in

Gundel Schümer / Klaus-Jürgen Tillmann / Manfred Weiß204

Tabelle 7.1 Schulen 1, indenen das Lernen der

15-Jährigen aufgrund einesMangels an Fachlehrern

beeinträchtigt wird; nachLand der Bundesrepublik und

Fach (in %)

1 Die Prozentangaben beziehen sich auf die Schulleitungen, die die Frage, obein „Mangel oder fachfremder Einsatz“ von Lehrkräften „das Lernen von15-Jährigen“ in der Schule beeinträchtigt, mit „etwas“ oder „sehr“beantwortet haben.

2 Ohne die Stadtstaaten Berlin, Bremen und Hamburg.3 Städte mit mindestens 300.000 Einwohnern (ohne Berlin, Bremen und

Hamburg).

Mangel oder fachfremder Einsatz von Lehrkräften

allge-mein

inDeutsch

in Mathe-matik

in Bio-logie

inChemie

inPhysik

48,512,721,735,828,829,813,032,430,9

16,118,914,817,730,618,7

36,426,4

34,7 4,410,720,314,9 8,4 2,8 4,2

17,1

10,6 3,8 5,2

7,3 3,9 6,0

15,9 0,0

5,2 2,1 6,9 9,013,0 4,7 5,613,4 7,0

1,3 3,8 2,4 1,3

3,3 2,3

13,6 6,4

8,33,02,39,7

22,04,79,3

17,29,6

3,33,81,10,02,41,7

16,7 6,8

19,610,311,839,433,219,5

10,125,222,2

4,51,22,40,02,21,9

34,910,2

15,6 8,7 9,627,631,013,412,026,418,4

5,30,01,90,61,31,7

23,8 8,8




Schleswig-HolsteinAlte Länder 2



ThüringenNeue Länder


Chemie und Physik zu Lernbeeinträchtigungen, da es an Fachlehrern fehle,liegt der entsprechende Anteil in den neuen Ländern unter 2 Prozent.

Beim Ländervergleich zeigen sich beträchtliche Abweichungen in derWahrnehmung der Personalsituation. Als besonders prekär wird die allge-meine Personalsituation von den Schulleitungen in Baden-Württembergeingeschätzt, am günstigsten – auch im Vergleich mit den neuen Ländern –von den Schulleitungen in Bayern und im Saarland. In Baden-Württembergwird das ungünstige Bild vor allem von einem Mangel an Deutschlehrerngeprägt: Der Anteil der Schulleitungen mit negativen Einschätzungen beträgtfast 35 Prozent und ist damit doppelt so hoch wie der Durchschnittswert deralten Länder; bei den übrigen Testfächern liegen die Anteile negativerNennungen dagegen unter dem Durchschnitt.

In Mathematik ist die Streuung zwischen den Ländern am geringsten, inChemie am größten. Als besonders schlecht wird die Situation in den natur-wissenschaftlichen Fächern von den Schulleitungen in Nordrhein-Westfaleneingeschätzt: Hier sieht jede fünfte Schulleitung den Unterricht in Biologieund jede dritte den Unterricht in Chemie und Physik durch einen Mangel anFachkräften beeinträchtigt. Aber auch andere norddeutsche Länder fallendurch ungünstige Werte bei der Lehrerversorgung in Mathematik und in denNaturwissenschaften auf. Insgesamt lassen die Daten darauf schließen, dassdie fachspezifische Abdeckung des Unterrichts – vor allem in den Naturwis-senschaften – in den alten Ländern weit mehr Probleme macht als in denneuen.

7.2 Bisherige Schullaufbahn 15-jähriger Schülerinnen und Schüler

Bei den international vergleichenden Analysen der PISA-Stichproben hat sichgezeigt, dass in Deutschland wesentlich weniger 15-Jährige als in anderenTeilnehmerstaaten die 10. Klasse erreicht haben (siehe Schümer, 2001). Ineinigen Staaten besuchen mehr als 90 Prozent der 15-Jährigen die 10. oder11. Klasse, zum Beispiel in Australien und Neuseeland, dem VereinigtenKönigreich und Norwegen; in etlichen anderen sind es immerhin mehr als50 Prozent, so in Belgien und Frankreich, in Kanada und den Vereinigten Staa-ten. Ihnen stehen knapp 24 Prozent Zehntklässler unter den 15-Jährigen inDeutschland gegenüber. Gleichzeitig findet man hier einen erheblichen Anteilan 15-Jährigen, die noch nicht einmal die 9. Klasse erreicht haben, und zwarrund 16 Prozent1. In den anderen deutschsprachigen Ländern ist der Anteilder Jugendlichen mit einer verzögerten Schullaufbahn ebenfalls relativ groß;eine Ausnahme bildet Österreich, wo er nur 5 Prozent beträgt.

Für den vergleichsweise hohen Anteil an deutschen 15-Jährigen, die nochnicht in der 9. Klasse sind, konnten im Wesentlichen zwei Ursachen identifi-ziert werden (siehe Tillmann & Meier, 2001): • dass in Deutschland relativ viele Kinder bei der Einschulung zunächst um

ein Jahr zurückgestellt werden (rund 12 %) und • dass der Anteil der Schülerinnen und Schüler, die eine Klasse wiederholen

müssen, in Deutschland besonders hoch ist (rund 24 %). Vergleichende Analysen der Leistungen von Wiederholern und Zurückge-stellten mit den Leistungen von Jugendlichen, die ohne Verzögerung in die9. oder 10. Klasse aufgerückt sind, haben „die Zweifel an der pädagogischenWirksamkeit von verspäteten Einschulungen und Klassenwiederholungen

Institutionelle Bedingungen schulischen Lernens 205

weiter verstärkt“ (Tillmann & Meier, 2001, S. 475). Diese Einschätzung stimmtmit Ergebnissen vorliegender empirischer Untersuchungen überein, die seitden 1970er Jahren immer wieder belegt haben, dass sich die erhoffte leis-tungskompensatorische Wirkung der Späteinschulungen und Klassen-wiederholungen in den meisten Fällen nicht einstellt (siehe z.B. Bellenberg,1999; Belser & Küsel, 1976; Ingenkamp, 1969). Vor diesem Hintergrund istes interessant zu untersuchen, ob es Unterschiede zwischen den verschiede-nen Ländern in der Einschulungs- und Versetzungspraxis gibt und wie starksie sind (siehe Tab. 7.2).

Späteinschulungen und KlassenwiederholungenDie Anteile der 15-Jährigen, die bei der Einschulung zunächst zurückgestelltwurden, schwanken zwischen 7 Prozent (im Saarland und in Bayern) und über12 Prozent (in Mecklenburg-Vorpommern). Im Fall der Klassenwiederholun-gen ist die Varianz zwischen den Ländern wesentlich größer: In Brandenburgbeträgt der Anteil der Wiederholer lediglich gut 11 Prozent, in Schleswig-Holstein dagegen rund 36 Prozent. Auffällig groß sind die Differenzenzwischen den alten und neuen Ländern der Bundesrepublik.

Bildet man aus Zurückgestellten und Wiederholern2 eine einzige Gruppe,kommt man in den alten Ländern auf einen Anteil von 32 Prozent aller


Tabelle 7.2 15-Jährige (ohneSonderschüler) nach Land der

Bundesrepublik undMerkmalen der Schullaufbahn

(in %; Standardfehler inKlammern)

Schüler, die beider Einschulung um

ein Jahr zurück-gestellt wurden

Schüler, die mindes-tens einmal eine

Klasse wiederholthaben

Schüler, die zurück-gestellt wurden oder mindestens einmaleine Klasse wieder-

holt haben


Hamburg).

19,9 (1,5)24,4 (2,1)25,4 (1,8)26,4 (0,9)26,6 (1,1)22,9 (1,7)25,4 (1,1)35,7 (1,6)25,0 (0,5)

11,2 (1,4)20,2 (1,0)14,7 (0,9)17,1 (1,3)12,6 (1,2)14,9 (0,5)

33,5 (1,6)28,7 (3,8)

9,8 (1,2)7,1 (0,8)

10,5 (0,9)10,9 (1,0)

8,4 (0,6)8,8 (0,9)7,0 (0,6)

11,5 (0,8) 9,0 (0,3)

11,2 (0,7)12,5 (1,0)11,8 (0,7)11,0 (1,2)11,5 (1,0)11,6 (0,4)

11,2 (0,9)12,1 (1,4)

28,1 (2,1)29,8 (2,4)33,0 (2,1)34,8 (1,1)32,9 (1,3)30,0 (2,1)30,9 (1,1)44,7 (1,9)32,0 (0,6)

21,5 (1,5)30,8 (1,4)24,4 (1,0)26,9 (1,8)22,9 (1,8)24,9 (0,7)

42,3 (1,8)38,9 (4,4)










15-Jährigen (siehe Tab. 7.2). Das heißt, ein Drittel aller in Westdeutschlanderfassten Jugendlichen hat die Schule nur mit einer zeitlichen Verzögerungdurchlaufen können. Von diesem Wert weicht ein Bundesland in auffälligerWeise ab: In Schleswig-Holstein sind sowohl die Quoten der Zurückgestell-ten als auch die Sitzenbleiberquoten ganz besonders hoch. Alles in allem sinddort 45 Prozent – das heißt fast die Hälfte der 15-Jährigen – um ein, zwei odersogar drei Jahre hinter ihren Altersgenossen zurück. Ähnliche Verhältnissefindet man sonst nur noch im Stadtstaat Bremen, der mit einem Anteil an gut42 Prozent ungünstig verlaufener Schulkarrieren über dem Vergleichswert fürdie übrigen bundesdeutschen Großstädte (39 %) liegt.

In den neuen Ländern ist der Anteil der Klassenwiederholer mit knapp15 Prozent erheblich geringer als in Westdeutschland. Besonders niedrig sinddie Wiederholerquoten in Brandenburg und Thüringen, wo sie nur gut 11 bzw.knapp 13 Prozent betragen. Es liegt nahe, die günstigeren Werte in den neuenLändern auf den wesentlich kleineren Anteil an Jugendlichen aus Migranten-familien zurückzuführen; denn diese sind – vor allem aufgrund ihrer sprachli-chen Benachteiligungen, aber auch aufgrund sonstiger Lernschwierigkeiten –wesentlich häufiger unter den „Sitzenbleibern“ zu finden (siehe Karakasoglu-Aydin, 2001, S. 284). Ob sich die erheblichen Ost-West-Unterschiede bei denWiederholern vor allem durch die unterschiedlichen Migrantenanteile erklä-ren lassen, zeigt Tabelle 7.3.

Die Tabelle belegt zunächst einmal, dass Kinder aus Migrantenfamilien 3

wesentlich häufiger als andere verspätet eingeschult werden und auch wesent-lich häufiger Klassen wiederholen: In den alten Ländern gehören 22 Prozentvon ihnen zu den Zurückgestellten und rund 41 Prozent zu den Wiederholern,während es bei den 15-Jährigen mit Deutsch als Muttersprache nur rund 7 bzw.rund 21 Prozent sind. Kurz: Die Bildungsbenachteiligung der Migrantenkin-der schlägt sich auch in zwei- bis dreimal so hohen Anteilen an 15-Jährigennieder, die die ihrem Alter entsprechende Klasse noch nicht erreicht haben.Obwohl die Unterschiede zwischen den Jugendlichen deutscher und nichtdeutscher Muttersprache außerordentlich groß sind, tragen sie nur sehr wenigzur Aufklärung der Ost-West-Unterschiede in der Häufigkeit von Klassen-wiederholungen bei. Vielmehr zeigt sich, dass die Wiederholerquote in denneuen Ländern auch innerhalb der deutschen Population mit rund 14 Prozentviel niedriger ist als in den alten Ländern; dort beträgt sie rund 21 Prozent. Obhier länderspezifische Versetzungsregelungen oder aber unterschiedlicheTraditionen im Lehrerverhalten wirksam sind, bedarf noch der weiterenAnalyse.

Auffällig ist auch, dass die Wiederholeranteile sehr stark zwischen den altenLändern schwanken: In Baden-Württemberg betragen sie „nur“ knapp20 Prozent, in Schleswig-Holstein dagegen fast 36 Prozent (siehe Tab. 7.2).Am Vergleich dieser beiden Länder kann besonders gut verdeutlicht werden,dass die relativ hohen Sitzenbleiberquoten auch in Westdeutschland keines-wegs allein durch relativ hohe Migrantenanteile bedingt sind. Beispielsweiseist der Anteil der 15-Jährigen, deren Muttersprache nicht Deutsch ist, in Baden-Württemberg mit gut 17 Prozent doppelt so hoch wie in Schleswig-Holstein,wo er nur knapp 9 Prozent beträgt. Dennoch ist die Wiederholerquote inBaden-Württemberg erheblich niedriger.

Der Vergleich dieser beiden Länder lässt auch die häufig vorgetrageneThese, „Fehleinstufungen“ seien die Ursache erhöhter Sitzenbleiberquoten,als wenig plausibel erscheinen. Gemeint ist damit das Argument, dass nachder Grundschule viele Kinder auf Realschulen und Gymnasien gingen, die für


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2

diese Schulformen nicht geeignet seien, sodass ihr „Sitzenbleiben“ gleichsamvorprogrammiert sei. Dagegen spricht, dass Schleswig-Holstein und Baden-Württemberg in der Verteilung der 15-Jährigen auf die verschiedenen Schul-formen relativ nah beieinander liegen (vgl. Abschnitt 2.4), aber dennoch ganzunterschiedliche Anteile an Wiederholern aufweisen.

Dies alles deutet darauf hin, dass die Ursachen für die differenziellenVerzögerungsquoten weniger in unterschiedlichen administrativen Regelun-gen als in unterschiedlichen Traditionen der Länder bei der Einschulung undVersetzung zu suchen sind, die in einer nicht weiter reflektierten pädagogi-schen Praxis fortleben. Gleichzeitig ist festzuhalten, dass sich zwischen denZurückstellungs- und Versetzungsquoten und dem Leistungsniveau einesBundeslandes keine unmittelbaren Beziehungen herstellen lassen. Wie dreider vier Spitzenländer (Baden-Württemberg, Rheinland-Pfalz und Sachsen)zeigen, kann man auch bei unterdurchschnittlichen Anteilen an Wiederholernsehr wohl zu guten Gesamtleistungen kommen.

Wechsel zwischen Schulformen und Bildungsgängen In den vergangenen Jahrzehnten sind die ehemals recht starren Grenzenzwischen den verschiedenen Schulformen des gegliederten Schulsystemsgeöffnet worden. Das heißt unter anderem, dass man sich um eine Anglei-chung der Lehrpläne und um eine verstärkte Durchlässigkeit im Systembemüht hat. Schülerinnen und Schüler mit dauerhaft verändertem Leis-tungsniveau haben die Möglichkeit, in den ihrer günstigen oder ungünstigenLeistungsentwicklung angemessenen Bildungsgang überzuwechseln bzw.sich nachträglich für eine andere als die ursprünglich nach der Grundschulegewählte Schulform zu entscheiden. Es ist empirisch vielfach belegt, dass einWechsel der Schulform in den meisten Fällen einen Abstieg aus eineranspruchsvollen in eine weniger anspruchsvolle Schulform bedeutet (vgl.Bellenberg & Klemm, 2000; Tillmann & Meier, 2001, S. 476 ff.); mit anderenWorten: „Aufsteiger“ kommen wesentlich seltener vor als die so genannten„Rückläufer“. Abstufungen werden von den Betroffenen in aller Regel alsMisserfolge oder sogar als Scheitern erlebt und sind psychisch nicht einfachzu verarbeiten (siehe z.B. Hurrelmann & Wolff, 1986) Die im Folgendenbehandelten Daten belegen, in welchem Ausmaß eine solche Abwärtsmobi-lität seit dem Übergang von der Grundschule auf die Sekundarstufe I stattge-funden hat und wie stark sich die verschiedenen Länder in dieser Hinsichtvoneinander unterscheiden (siehe Tab. 7.4).

Die Unterschiede zwischen den westdeutschen Flächenländern in denRückläuferquoten sind nicht unbeträchtlich: In Niedersachsen und Baden-Württemberg sind „nur“ 11 bzw. 12 Prozent der Schüler aus Gymnasien inweniger anspruchsvolle Schulformen abgestiegen, dagegen haben im Saar-land und in Bayern fast 19 bzw. fast 21Prozent das Gymnasium wieder verlas-sen müssen. Auch bei den Absteigern aus der Realschule erreicht Schleswig-Holstein mit fast 24 Prozent den Spitzenwert, während die bayerischen unddie baden-württembergischen Anteile nur zwischen 5 und 6 Prozent betragen.Unter den neuen Ländern hat Sachsen-Anhalt mit rund 22 Prozent einebesonders hohe, Brandenburg mit rund 9 Prozent eine besonders niedrigeQuote an Absteigern aus dem Gymnasium.

Bemerkenswert ist, dass Schleswig-Holstein und der Stadtstaat Bremen, diebereits durch hohe Wiederholerquoten auffielen, auch relativ hohe Anteile anAbsteigern aufweisen. Dies bedeutet, dass das Ausmaß des institutionell defi-nierten Schulversagens – und das heißt auch: das Ausmaß der strukturbe-


dingten Demütigungen – hier ganz besonders hoch ist. In beiden Ländernsind mehr als die Hälfte der 15-Jährigen im Verlauf ihrer Schulzeit einmalausgegliedert worden: Teils wurden sie vom ersten Schulbesuch zurückge-stellt, teils mussten sie Klassen wiederholen oder in eine Schulform mit gerin-gerem Prestige absteigen. Mit anderen Worten: In beiden Ländern kommt esbei mehr als der Hälfte der 15-Jährigen zu schulischen Misserfolgen, die fürsie selbst ebenso wie für ihre Eltern schwer zu verkraften sind. Hurrelmannund Wolff (1986) haben in biographischen Analysen gezeigt, dass solcheVersagenserlebnisse häufig langfristige Wirkungen haben und sich auch noch„bei der Bewältigung von nachschulischen Übergängen in das Erwerbsleben“(S. 157) als belastend erweisen.

7.3 Reaktionen von Schülern und Eltern auf die Schule

Als wichtiges Erfolgskriterium für ein Schulsystem kann die Akzeptanz gelten,die die Schule bei ihren „Kunden“ findet. Dass die Schülerinnen und Schüler


Tabelle 7.4 15-Jährige, dieseit der 5. oder 7. Klasse aus

einem anspruchsvollen ineinen weniger anspruchs-

vollen Bildungsgangabgestiegen sind; nach Land

der Bundesrepublik undBildungsgang (in % 1;

Standardfehler in Klammern)

Anteil der Absteiger aus Gymnasien inRealschulen, Inte-

grierte Gesamtschulenoder Hauptschulen

1 Die Prozentangaben beziehen sich jeweils auf die Zahl der Schüler, die in derfünften oder siebten Klasse oder zurzeit der Erhebung ein Gymnasium bzw.eine Realschule oder eine Integrierte Gesamtschule besucht haben.

2 Ausgewertet wurden nur Daten aus Ländern mit einem flächendeckendenAngebot an Gesamtschulen.


Hamburg).* In Brandenburg kann es keine Absteiger aus Integrierten Gesamtschulen

geben, da keine Hauptschulen eingerichtet wurden.

Anteil der Absteigeraus Realschulen inIntegrierte Gesamt-

schulen oder Hauptschulen

Anteil der Absteigeraus Integrierten

Gesamtschulen 2 inHauptschulen

5,6 (1,0) 5,4 (1,9)

17,7 (2,9)12,4 (1,6)16,6 (1,4)14,2 (2,4)12,5 (1,3)23,7 (2,0)12,4 (0,7)

18,5 (4,2)12,2 (2,8)

4,0 (0,6) 5,7 (1,2) 13,2 (3,5)

8,4 (0,9)

20,4 (1,6)13,9 (5,1)

12,1 (1,6)20,8 (1,1)16,8 (1,3)11,0 (1,3)14,0 (1,3)15,4 (2,5)18,5 (2,0)17,5 (1,7)15,3 (0,6)

8,7 (2,0)19,3 (1,4)15,0 (1,3)21,6 (2,6)13,7 (1,1)15,6 (0,8)

15,6 (1,7)17,0 (4,1)

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2,0 (0,9)

3,4 (0,6)7,4 (3,2)5,5 (0,9)

*11,0 (5,3)

4,0 (0,9)

2,6 (0,7)1,5 (1,2)









sowie ihre Eltern mit der Schule zufrieden sind, ist zugleich als eine günstigeund unterstützende Rahmenbedingung für schulische Lernprozesse anzuse-hen. Wie 15-Jährige ihre Schule wahrnehmen und beurteilen, wurde inverschiedenen Dimensionen (insbesondere Schulzufriedenheit, Schüler-Lehrer-Beziehung, Unterrichtsqualität) ermittelt; eine ausführliche Darstel-lung der Bedeutung dieser Dimensionen für das fachliche und überfachlicheLernen ist im ersten Ergebnisbericht über PISA 2000 enthalten (siehe Till-mann & Meier, 2001, S. 490 ff.). Im vorliegenden Text werden die eben aufge-führten Aspekte der Schulzufriedenheit nicht erneut behandelt, da die erstenAnalysen der für den Ländervergleich erhobenen Daten gezeigt haben, dasses nur sehr geringe Unterschiede zwischen den verschiedenen Ländern in derWahrnehmung und Beurteilung der Schule durch die 15-Jährigen gibt. Statt-dessen werden im Folgenden einige Aspekte mangelnder Akzeptanz derSchule untersucht, wie sie sich an verschiedenen Formen abweichendenVerhaltens ablesen lassen.

Formen abweichenden SchülerverhaltensForschung zu deviantem Verhalten in der Schule hat inzwischen eine langeinternationale wie nationale Tradition (siehe z.B. Brusten & Hurrelmann,1973; Hargreaves, 1979; oder Holtappels, 1987). Dabei geht es darum, sowohldie Häufigkeiten als auch die Motive der für Schüler typischen Formen abwei-chenden Verhaltens – Schwänzen, Unterrichtsstörungen, Arbeitsverweige-rungen, Taktiken des „Abtauchens“ – zu ermitteln. Wie Tillmann u.a. (1999)erst kürzlich wieder gezeigt haben, sind die genannten Formen abweichendenVerhaltens in deutschen Schulen weit verbreitet, in Hauptschulen sehr vielstärker als in Gymnasien und unter Jungen sehr viel stärker als unterMädchen. PISA 2000 ist die erste internationale Leistungsvergleichsstudie,die auch diese Verhaltensdimension einbezogen hat.

Mithilfe des internationalen Schülerfragebogens wurde erfasst, wie häufigdie 15-Jährigen in den einzelnen Ländern aus verschiedenen Gründen denUnterricht versäumen. Die Frage, die die Jugendlichen zu beantworten hatten,lautete: Wie oft ist es in den letzten zwei Schulwochen vorgekommen, dass du (a) in der Schule gefehlt hast?(b) Stunden geschwänzt hast? (c) zu spät zur Schule gekommen bist?Als Antworten waren jeweils vier Kategorien vorgegeben: nie, ein- oder zwei-mal, drei- oder viermal, fünfmal oder häufiger.

Wie Tabelle 7.5 zeigt, ist Fehlen, Zuspätkommen oder Schwänzen unter 15-Jährigen recht verbreitet: Im Verlauf von nur zwei Wochen ist es in den neuenLändern bei über 40 Prozent und in den alten Ländern sogar bei annähernd50 Prozent zu Unterrichtsversäumnissen gekommen. Erwartungsgemäßwerden Verspätungen am häufigsten genannt; fast ebenso häufig ist dasFehlen, sei es aufgrund von Krankheiten, sei es aufgrund von berechtigtenoder unberechtigten Beurlaubungen. Der Anteil derjenigen, die Stundenschwänzen, ist im Vergleich dazu relativ niedrig; berücksichtigt man, dass sichdie Angaben auf den kurzen Zeitraum von nur zwei Wochen beziehen, mussman freilich von einem wesentlich höheren Anteil als nur 11 oder 13 Prozentgelegentlicher Schulschwänzer ausgehen.

Die Unterschiede zwischen den einzelnen Flächenländern sind nicht ebengroß: Die Anteile der Jugendlichen, die nie gefehlt haben, variieren zwischen68 Prozent (in Schleswig-Holstein, Niedersachsen und Hessen) und 77 bzw.78 Prozent (in Brandenburg und Sachsen); die Unterschiede zwischen einzel-


nen Ländern sind wesentlich größer als die Ost-West-Unterschiede. ÄhnlicheRelationen zeigen sich im Fall der Pünktlichkeit: Die Anteile der Schülerin-nen und Schüler, die nie zu spät gekommen sind, schwanken zwischen fast78 Prozent (in Brandenburg) und 69 Prozent (in Hessen und Nordrhein-West-falen). Die größten Unterschiede treten zwischen einzelnen alten und einzel-nen neuen Ländern auf, insgesamt sind die Ost-West-Unterschiede aberwiederum gering. Dasselbe gilt für das Schwänzen: Die Anteile derer, die nie„geschwänzt“ haben, variieren lediglich zwischen 85 und 92 Prozent. In denalten Ländern zeigen sich die größten Unterschiede zwischen Hessen unddem Saarland, in den neuen zwischen Mecklenburg-Vorpommern undSachsen.

Alles in allem kommt es in Hessen, Niedersachsen und Schleswig-Holsteinhäufiger und in Bayern seltener zu Unterrichtsversäumnissen als in den ande-ren alten Ländern; im Fall der neuen Länder bilden Mecklenburg-Vorpom-mern und Brandenburg die Extreme. Sowohl in Bremen als auch in den übri-gen Großstädten sind die Anteile der 15-Jährigen ohne Versäumnisse abernoch wesentlich niedriger als in Hessen oder Mecklenburg-Vorpommern.Dies gilt nicht nur für das Zuspätkommen, das verkehrsbedingt sein mag,sondern auch für das Fehlen und Schwänzen. Dass in allen Großstädtenhäufiger als sonst Unterricht versäumt wird, legt die Annahme nahe, dass sichhinter den Länderunterschieden Stadt-Land-Unterschiede verbergen. Die


Tabelle 7.5 15-Jährige (ohneSonderschüler), die in den

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(in %; Standardfehler inKlammern)

nie fehlten nie Stundenschwänzten

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1 Das heißt 15-Jährige, die weder fehlten, noch Stunden schwänzten oder zuspät kamen.


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Annahme wurde mithilfe binärer logistischer Regressionsanalysen überprüft,deren Ergebnisse hier allerdings nicht ausführlich tabellarisch dargestelltwerden können4.

Den Ergebnissen der Analysen zufolge gibt es signifikante Unterschiedezwischen verschiedenen Ländern im Hinblick auf das relative Risiko, dass 15-Jährige Unterricht versäumen, weil sie fehlen, schwänzen oder zu spätkommen. An diesen Länderdifferenzen ändert sich nur wenig, wenn dieGröße des Schulortes kontrolliert wird, obwohl sie durchaus von Bedeutungist: In Städten mit über 100.000 Einwohnern ist das Risiko von Unterrichts-versäumnissen mehr als anderthalb Mal so hoch wie in Ortschaften mit maxi-mal 15.000 Einwohnern. Erwartungsgemäß gibt es auch signifikante Diffe-renzen zwischen den 15-Jährigen verschiedener Schulformen undHerkunftsmilieus: Das Risiko, dass Schülerinnen und Schüler Unterrichtversäumen, ist nicht nur in Hauptschulen, sondern auch in IntegriertenGesamtschulen wesentlich höher als in Gymnasien oder Realschulen.Entsprechendes gilt für Jugendliche aus Migrantenfamilien im Vergleich zudeutschen Jugendlichen. Wenn die beiden Einflussgrößen Schulform undethnische Herkunft der 15-Jährigen kontrolliert werden, zeigt sich, welcheFaktoren für das höhere Risiko von Unterrichtsversäumnissen in manchenLändern verantwortlich sind, nämlich Unterschiede in der Verteilung der 15-Jährigen auf die einzelnen Schulformen und in den Anteilen an Schülern ausMigrantenfamilien. Die keineswegs unerheblichen Stadt-Land-Unterschiedetragen kaum etwas zur Aufklärung der Differenzen zwischen den Ländern bei.

Schulzufriedenheit von ElternDie Schulzufriedenheit der Eltern wurde mithilfe eines in Deutschland entwi-ckelten und nur hier verwendeten Elternfragebogens erfasst, der in erster Linieder Validierung der Schülerangaben zur Schul- und Berufsbildung der Elternund zu ihrer Berufstätigkeit diente, aber auch Fragen zur Schullaufbahn derKinder, den Bildungsaspirationen der Eltern und ihren Einstellungen zurSchule enthielt. Den Eltern waren unter anderem Fragen dazu vorgelegtworden, • wie zufrieden sie mit den Schulleistungen ihres Kindes sind, • wie sie die Leistungsanforderungen in seiner Schule einschätzen, • wie viel Mühe sich die Lehrerinnen und Lehrer dort mit ihren Schülerinnen

und Schülern geben und• wie zufrieden sie insgesamt mit der von ihrem Kind besuchten Schule sind.Zur Beantwortung dieser Fragen waren jeweils fünfstufige Skalen vorgegeben.Ähnliche Fragen und Auswahlantworten sind Bestandteil der im Zweijahres-abstand vom Institut für Schulentwicklung (IFS) durchgeführten Repräsen-tativbefragungen der bundesdeutschen Bevölkerung (Rolff u.a., 1980 ff.).Soweit die Formulierung der Fragen es erlaubt, können die Ergebnissemiteinander verglichen werden. Das heißt, es ist möglich, die Meinung derEltern von 15-Jährigen, die kurz vor Beendigung ihrer Schulpflicht in allge-mein bildenden Schulen stehen, von der öffentlichen Meinung der Bevölke-rung mit schul- und berufsschulpflichtigen Kindern aller Altersgruppen abzu-grenzen, die in den IFS-Umfragen erfasst wird.

Wie Tabelle 7.6 zeigt, sind die im Rahmen von PISA 2000 befragten Elternim Allgemeinen eher zufrieden: Über 60 Prozent schätzen die Leistungs-anforderungen in der Schule ihres Kindes als „gerade richtig“ ein, und rund50 Prozent sind auch mit den Schulleistungen ihres Kindes „eher zufrieden“oder „sehr zufrieden“. Dass sich die meisten Lehrkräfte der Schule „große“



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oder „sehr große Mühe“ geben, nehmen gut 30 Prozent der befragten Elternan; weitere 50 Prozent bestätigen den Lehrerinnen und Lehrern immerhin,dass sie sich „einige Mühe“ geben. Alles in allem haben über 50 Prozent derEltern ein positives Bild von der Schule: Sie geben an, dass sie mit der Schuleihrer Tochter bzw. ihres Sohnes insgesamt „eher zufrieden“ oder „sehr zufrie-den“ sind.

Obwohl sich die Schulsysteme der verschiedenen Länder und ihre admi-nistrativen Regelungen nicht unerheblich voneinander unterscheiden, gibt es– zumindest auf den ersten Blick – nur geringe Differenzen zwischen denLändern bezüglich der Anteile zufriedener Eltern. Den engsten Zusammen-hang zwischen der Bundeslandzugehörigkeit und der Zufriedenheit findetman bei der Einschätzung der Leistungsanforderungen der Schule: Der Anteilder Eltern, die die Anforderungen als „gerade richtig“ wahrnehmen, variiertzwischen 54 Prozent (in Hessen) und 67 Prozent (in Bayern). Dass die Anfor-derungen „etwas zu hoch“ oder „viel zu hoch“ sind, finden zwischen 8 und9 Prozent der Eltern in Nordrhein-Westfalen, Brandenburg, Hessen, Nieder-sachsen und Schleswig-Holstein; in Thüringen sind es dagegen 16 Prozentund in Bayern 19 Prozent der Eltern. Am stärksten schwanken die Anteilederer, die die Leistungsanforderungen der Schule als „etwas“ oder „viel zuniedrig“ einschätzen; sie betragen in Bayern nur 14 Prozent, in Hessen dage-gen 36 Prozent. Die Einschätzungen der Eltern in den alten und neuenLändern unterscheiden sich nur unerheblich voneinander. Abweichungenvon den eben berichteten Werten zeigen sich im Stadtstaat Bremen, wo nurrund 53 Prozent der Eltern die Leistungsanforderungen in der Schule als„gerade richtig“ einschätzen und über 41 Prozent der Meinung sind, sie seien„viel zu niedrig“. Ob dies damit zusammenhängt, dass der Anteil an Migran-ten sehr hoch ist und dass diese die deutsche Schule für allzu liberal halten,soll später genauer untersucht werden.

Bei der im Jahr 2000 durchgeführten IFS-Umfrage zeigen sich keine Diffe-renzen zwischen den Schülereltern in den alten und neuen Ländern (sieheRolff u.a., 2000, S. 26 ff.). In beiden Landesteilen sind die Eltern aber wesent-lich seltener der Ansicht, die Leistungsanforderungen seien „etwas“ oder „vielzu niedrig“, nämlich nur in 19 bzw. 20 Prozent der Fälle, oder „gerade rich-tig“, nämlich nur in 56 bzw. 57 Prozent der Fälle. Das heißt, der Anteil derEltern, die meinen, die Leistungsanforderungen „der Schule heute“ seien„etwas“ oder „viel zu hoch“, ist mehr als doppelt so hoch wie in der Elternbe-fragung im Rahmen von PISA 2000. Man kann annehmen, dass Eltern, derenKinder zum überwiegenden Teil die allgemein bildenden Schulen in Kürzeverlassen, sich wünschen, die Jugendlichen hätten mehr gelernt, und dieSchule daher etwas strenger beurteilen als beispielsweise Grundschuleltern,die sich erst daran gewöhnen müssen, dass Leistungsanforderungen an ihreKinder gestellt werden.

Die Zufriedenheit der Eltern mit den Schulleistungen der 15-Jährigen vari-iert ebenfalls nicht besonders stark zwischen den Ländern. Am geringsten istsie in Sachsen-Anhalt, wo nur 40 Prozent der Eltern „eher“ oder „sehr zufrie-den“ sind, am größten in Baden-Württemberg, wo rund 56 Prozent der Elternzur Gruppe der Zufriedenen gehören. Wie aus Tabelle 7.6 hervorgeht, gibt esleichte Differenzen zwischen den alten und den neuen Ländern. Sie tretenetwas deutlicher in Erscheinung, wenn man den Einfluss der Schulform undder Noten mithilfe binärer logistischer Regressionsanalysen4 kontrolliert(siehe Tab. 7.7).



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Tabelle 7.7

Tabelle 7.8

Relative Chancen (odds ratios 1), dass Eltern mit den Schulleistungen ihresKindes zufrieden sind (in Abhängigkeit von der Region, dem Bildungsgang 2

und der Durchschnittsnote 3 der 15-Jährigen)

Relative Chancen (odds ratios 1), dass Eltern mit der von ihrem Kindbesuchten Schule zufrieden sind (in Abhängigkeit von der Region, demBildungsgang 2, der Durchschnittsnote 3 und dem Bemühen der Lehrkräfte 4)

• Den Angaben in Tabelle 7.7 zufolge hängt die Zufriedenheit der Eltern in denneuen Ländern wesentlich stärker von den Noten ab als in den alten Ländern.Die Chance, dass die Eltern in den alten Ländern zur Gruppe der Zufriede-nen gehören, ist ohne Kontrolle weiterer Bedingungen kaum höher als dieChance der Eltern in den neuen Ländern; mit Kontrolle der von den Jugend-lichen besuchten Schulform und ihrer Durchschnittsnote in Deutsch,Mathematik und Englisch ist sie dagegen mehr als doppelt so hoch.

• Generell sind die Noten in hohem Maße für die Zufriedenheit der Eltern mitden Schulleistungen verantwortlich: Wie aus Tabelle 7.7 hervorgeht, ist – beiKontrolle der Region und der Schulform – die Chance, zur Gruppe derzufriedenen Eltern zu gehören, im Fall der Verbesserung der Durch-schnittsnote um einen Notenschritt viermal so hoch wie vorher. Analysiertman ausschließlich die neuen Länder, ist der Effekt der Durchschnittsnote– bei Kontrolle des Landes und der Schulform – sogar fünfmal so hoch.

In allen Ländern ist ein erheblicher Teil der Eltern der Meinung, dass sich diemeisten Lehrkräfte an der von ihrem Kind besuchten Schule durchaus Mühemit ihren Schülerinnen und Schülern geben; die Länderdifferenzen sindjedenfalls nicht stark (siehe Tab. 7.6). Der Anteil derer, die ausgesprochenpositive Urteile abgeben, das heißt die meinen, die meisten Lehrerinnen undLehrer geben sich „große“ oder „sehr große Mühe“, schwankt lediglich um 12Prozent. Besonders viele positive Urteile findet man in Brandenburg undSachsen, relativ wenige in Hessen, Niedersachsen, Schleswig-Holstein undThüringen. Die Unterschiede zwischen den alten und neuen Ländern sindvergleichsweise klein.

In der IFS-Umfrage wird ebenfalls erhoben, wie viel Mühe sich die Schu-len mit ihren Schülerinnen und Schülern geben (vgl. Rolff u.a., 2000, S. 28),und auch hier ist der Anteil der positiven Urteile wesentlich größer als bei derElternbefragung im Rahmen von PISA 2000: 39 Prozent der Eltern in denalten und 35 Prozent der Eltern in den neuen Ländern schätzen „das Bemü-hen der heutigen Schule, die Kinder zu fördern“, positiv ein, das heißt, siemeinen, die Schule gebe sich „große“ oder „sehr große Mühe“. Die Unter-schiede in den Ergebnissen dürften nicht nur damit zusammenhängen, dassdie IFS-Umfrage das Bemühen der Schule explizit auf die Förderung derKinder bezieht, sondern wiederum dadurch mitbedingt sein, dass Eltern dieSchulen ihrer Kinder kritischer beurteilen, wenn deren Schulzeit bald zuEnde ist.

Wie die Elternbefragung der PISA-Studie ergab, ist ein relativ großer Teilder Eltern mit der Schule insgesamt „eher zufrieden“ oder „sehr zufrieden“.In Baden-Württemberg und Bayern, in Brandenburg und Sachsen gehörenmehr als die Hälfte der Eltern zu dieser Gruppe. In einigen anderen Ländernbleibt der Anteil der relativ zufriedenen Eltern dagegen weit unter 50 Prozent,so in Hessen und Thüringen, Sachsen-Anhalt und Niedersachsen. Die Diffe-renzen zwischen den einzelnen Ländern sind etwas höher als im Fall derZufriedenheit mit den Bemühungen der Lehrer, dagegen gibt es so gut wiekeine Unterschiede zwischen den alten und neuen Ländern. Hinweise darauf,was sich hinter den Einschätzungen der Eltern verbirgt, sind den Ergebnissenbinärer logistischer Regressionsanalysen zu entnehmen (siehe Tab. 7.8). • Die Chance, dass Eltern zur Gruppe derer gehören, die mit der Schule insge-

samt zufrieden sind, steigt mit dem Eindruck der Eltern, dass die Lehrerin-nen und Lehrer sich Mühe geben: Eltern, die meinen, es werde „einigeMühe“ für die Schülerinnen und Schüler aufgebracht, haben eine siebenmalso hohe Chance, zur Gruppe der Zufriedenen zu gehören, wie Eltern, die


meinen, es werde „keine“ oder „nur wenig Mühe“ aufgebracht. Die Chancederer, die den Lehrern bestätigen, dass sie sich „große“ oder „sehr großeMühe“ geben, ist sogar 43-mal so hoch. An diesem Ergebnis ändert sichnichts, wenn man die Schulformzugehörigkeit und die Durchschnittsnoteder 15-Jährigen kontrolliert.

Diese Analyse macht sehr deutlich, dass die Zufriedenheit der Eltern mit derSchule nur zum geringsten Teil von ihrer Bundeslandzugehörigkeit abhängigist. Hohe Zufriedenheit stellt sich vielmehr vor allem dann ein, wenn dieEltern den Eindruck gewinnen, dass die Lehrkräfte sich sehr viel Mühe mit denKindern geben. In den verschiedenen Ländern sind zwischen 25 und37 Prozent der Eltern dieser Meinung. Mit anderen Worten: Der Anteil derzufriedenen Eltern lässt sich in allen Ländern der Bundesrepublik erheblichsteigern.

Bei einigen institutionellen Bedingungen des schulischen Lernens beste-hen erhebliche Unterschiede zwischen einzelnen Ländern der Bundesre-publik. Dies gilt vor allem für die von Schulleiterinnen und Schulleiternwahrgenommene fachspezifische Lehrerversorgung und für den Umgangmit heterogenen Lernvoraussetzungen, das heißt die Ausgliederung leis-tungsschwacher Schülerinnen und Schüler mittels Späteinschulungen,Klassenwiederholungen und Abstufungen. In beiden Fällen findet sichauch ein deutlicher Ost-West-Unterschied: Insbesondere die Versorgungmit Lehrkräften für den Unterricht in den naturwissenschaftlichenFächern scheint in den neuen Ländern wesentlich besser zu gelingen. Dain den neuen Ländern von der Maßnahme des „Sitzenlassens“ wesentlichseltener Gebrauch gemacht wird, finden sich auch bei den Wiederholer-anteilen erhebliche Ost-West-Unterschiede. Relativ geringe länderspezifi-sche Unterschiede zeigen sich dagegen, wenn man die Akzeptanz derSchule bei den Jugendlichen und ihren Eltern betrachtet: Im Fall vonUnterrichtsversäumnissen sind Stadt-Land-Unterschiede ebenso bedeut-sam wie Unterschiede zwischen den Ländern, und im Fall der Zufrieden-heit der Eltern mit der Schule ihres Kindes spielt die Bewertung des Lehrer-verhaltens eine wesentlich größere Rolle als die Zugehörigkeit zu einembestimmten Land. Ähnliche Ergebnisse wurden bei der Analyse weitererDaten zum Schulklima (Schulzufriedenheit, Schüler-Lehrer-Beziehung,Wahrnehmung der Unterrichtsqualität) und zur Akzeptanz der Schuledurch die Heranwachsenden gefunden; sie sollen später genauer darge-stellt werden.

Anmerkungen

1 In Tabelle 7.2 wird dieser Befund nach Ländern aufgeschlüsselt.

2 Der Anteil ist niedriger als die Summe der Zurückgestellten und der Wiederholer,

da rund 2 Prozent zu jeder der beiden Gruppen gehören.

3 Kriterium für die ethnische Herkunft ist, ob die Muttersprache der Kinder Deutsch

oder eine andere Sprache ist.

4 Wie Ergebnisse logistischer Regressionsanalysen zu interpretieren sind, ist in

Abschnitt 6.2.1 ausführlich dargestellt.


Jürgen Baumert und Cordula Artelt

Kapitel 8Bereichsübergreifende Perspektiven

8.1 Wie konsistent sind Leistungsunterschiede zwischen denLändern und welche praktische Bedeutung haben sie?

Für die Erklärung von Leistungsunterschieden zwischen den Ländern ist eskeine triviale Frage, welche Konsistenz die Befunde über die untersuchtenBereiche hinweg aufweisen. Im Falle einer hohen domänenübergreifendenÜbereinstimmung der Länderergebnisse wird man Erklärungsgründe primärin der unterschiedlichen kontextuellen Einbettung von Lehr- und Lernpro-zessen suchen. Dabei hat man an makrostrukturelle Merkmale wie die demo-graphische Entwicklung, die ethnische Zusammensetzung und Sozialstruk-tur der Bevölkerung, den Urbanisierungsgrad und die Wirtschaftskraft einesLandes, die Situation auf dem Arbeitsmarkt, aber auch an die Bildungsausga-ben zu denken. Dieser Kranz von Indikatoren ist bereits in Kapitel 2 diesesBerichts vorgestellt worden. Von mindestens ebenso großer Bedeutungwerden aber auch allgemeine kulturelle Faktoren sein: die gesellschaftlicheWertschätzung von Bildung und die Bereitschaft, Mittel und Anstrengung indie Ausbildung der Kinder zu investieren, Akzeptanz und Unterstützungschulischer Leistungsnormen oder die kulturellen und sozialen Vorleistungender Familie. Aber auch auf institutionelle Unterschiede zwischen den Ländernwird man zu achten haben. Dazu gehören die Solidität der Finanz- und Perso-nalausstattung, die Präferenzen in der Allokation von Mitteln im System, dieUnterrichtsversorgung, die administrative Organisation und Unterstützungder Schule, die Qualität des Schulmanagements, die Professionalität derLehrerschaft und die Verfügbarkeit von Unterstützungssystemen. Wenn dage-gen die Länderunterschiede von Domäne zu Domäne differieren, werden eherlandesspezifische Erklärungen für Profilunterschiede zu suchen sein. Beiregionalspezifischen Ergebnismustern wird man vermutlich leichter Ansatz-punkte für konkrete Verbesserungsmaßnahmen finden. Eröffnet man unter dem Blickwinkel der bereichsübergreifenden Homo-

genität der Ergebnisse noch einmal die internationale Vergleichsperspektive,dann ergibt sich ein eindeutiges Bild. In allen drei untersuchten Kompetenz-

Jürgen Baumert / Cordula Artelt220

Abbildung 8.1aZusammenhang zwischen

Lesekompetenz undmathematischer Kompetenz

von Schülerinnen undSchülern der 9. Klassenstufe

auf Länderebene (Mittelwerte der Länder)

Abbildung 8.1bZusammenhang zwischen

Lesekompetenz undnaturwissenschaftlicher

Kompetenz von Schülerinnenund Schülern der

9. Klassenstufe aufLänderebene

(Mittelwerte der Länder)

Abbildung 8.1cZusammenhang zwischen

mathematischer undnaturwissenschaftlicher


9. Klassenstufe aufLänderebene

(Mittelwerte der Länder)

450

460

470

480

490

500

510

520

450 460 470 480 490 500 510 520 530Lesekompetenz


Niedersachsen

Bremen

Sachsen-Anhalt

Brandenburg

Hessen

SaarlandMecklenburg-Vorpommern

Schleswig-HolsteinThüringen

SachsenBaden-Württemberg

Bayern

Nordrhein-Westfalen

Rheinland-Pfalz

R2 = 0,8897

R2 = 0,9452450

460

470

480

490

500

510

520

530

450 460 470 480 490 500 510 520 530Mathematische Kompetenz


Bremen Brandenburg


SachsenThüringen

Nordrhein-Westfalen


Sachsen-AnhaltHessen


Niedersachsen

460

470

480

490

500

510

520

530

540

450 460 470 480 490 500 510 520


Bremen

Sachsen-Anhalt

Brandenburg

Hessen Nordrhein-Westfalen

Saarland


Schleswig-HolsteinSachsen

Bayern

Baden-Württemberg

Rheinland-PfalzThüringen

R2 = 0,8627

530Lesekompetenz

bereichen erreichen jeweils nur ein oder zwei Länder in Deutschland für die15-jährigen Schülerinnen und Schüler Leistungswerte, die oberhalb desOECD-Durchschnitts liegen. Aber auch für sie bleibt der Abstand zur inter-nationalen Spitze, der zwischen einem Drittel und einer halben Standardab-weichung oder jeweils mehr als eine halbe Kompetenzstufe beträgt, auffälliggroß. Im Vergleich zu den Leistungsunterschieden zwischen den OECD-Staa-ten ist die Variabilität der Ergebnisse innerhalb Deutschlands erwartungsge-mäß kleiner. Dies verweist auf die Vergleichbarkeit der gesellschaftlichen undökonomischen Kontextbedingungen, aber auch der die Schule tragenden Lern-kultur. Im Rahmen der TIMS-Videostudie ist die Vermutung entwickelt undmittlerweile in einer Reihe von Analysen empirisch untermauert worden,dass es national geteilte Grundvorstellungen über gelungene Choreographiendes Unterrichts gibt (Klieme, Schümer & Knoll, 2001; Neubrand, in Druck;Stigler u.a., 1999). Man muss diese internationale Perspektive präsent halten,um innerdeutsche Länderunterschiede vor einer angemessenen Folie zuinterpretieren.Betrachtet man die Länderergebnisse zu den drei Untersuchungsberei-

chen gleichzeitig, wie dies in Abbildung 8.1a–c geschieht, so drängt sich derEindruck bereichsübergreifender Konsistenz auf. Auf Länderebene sind dieKorrelationen der mittleren Leistungswerte mit r > .90 sehr hoch. Die in Abbil-dung 8.1a–c eingetragenen Regressionsgeraden erreichen in allen drei Fälleneine sehr gute Anpassung. Dieser Befund spricht dafür, dass primär sachbe-reichsübergreifende Bedingungen für Leistungsunterschiede zwischen denLändern verantwortlich sein dürften. Dennoch zeigt Abbildung 8.1a–c aucheine Reihe von Abweichungen, die auf eigene Länderprofile hinweisen. Soerreichen etwa Schülerinnen und Schüler der 9. Jahrgangsstufe in Nordrhein-Westfalen im Vergleich zu ihren Leistungen in Mathematik und den Natur-wissenschaften eine sichtlich höhere Lesekompetenz. Hier wird einOptimierungsbedarf im mathematisch-naturwissenschaftlichen Lernbereicherkennbar. Umgekehrt sind Neuntklässler in den Ländern Bayern, Sachsen,Schleswig-Holstein, Mecklenburg-Vorpommern und Sachsen-Anhalt immathematischen Bereich in Relation zum Leseverständnis erfolgreicher.Dieses Muster wiederholt sich, wenn man die Lesekompetenz und den natur-wissenschaftlichen Bereich zusammen betrachtet, in dem die relativen Stär-ken der Neuntklässler in Thüringen besonders sichtbar werden. Wiederholt man den bereichsübergreifenden Ländervergleich auf der Basis

adjustierter Mittelwerte, bei denen nur Jugendliche ohne Migrationshinter-grund verglichen werden, die aus Familien durchschnittlicher sozialer Lagestammen, so ist zu erkennen, dass sich die Leistungsunterschiede – verbun-den mit einigen auffälligen Positionswechseln – verringern, aber die bereichs-übergreifende Konsistenz der Ergebnismuster erhalten bleibt und auch dieländerspezifischen Profile zumindest teilweise wieder zu finden sind. Imunteren Leistungsbereich wird die Position Bremens im Vergleich zu Sach-sen-Anhalt und Brandenburg korrigiert. Welche inhaltliche oder praktische Bedeutung haben nun aber die vorge-

stellten Länderunterschiede? Gerade in der Pädagogik ist es nicht einfach, fürzufallskritisch abgesicherte Unterschiede in den Ergebnissen institutionali-sierter Lernprozesse adäquate Maße der praktischen Bedeutsamkeit zu finden,die auch einer breiteren Öffentlichkeit kommunizierbar sind. In den bisheri-gen Ergebnisdarstellungen haben wir – neben dem Bericht über Verteilungenauf Kompetenzstufen – regelmäßig Testpunktdifferenzen in Einheiten derStandardabweichung der deutschen Leistungsverteilung angegeben und

Bereichsübergreifende Perspektiven 221

damit auf einen in der Psychologie gängigen Index praktischer Signifikanzzurückgegriffen. Interpretiert man dieses Effektstärkenmaß unter Zugrun-delegung der in der experimentellen psychologischen Forschung üblichenKonventionen, dann unterschätzt man bei institutionenbezogener Forschungdie praktische Bedeutung von Befunden erheblich. An einem Beispiel sei diesverdeutlicht: In der psychologischen Forschung gilt ein Drittel Standardab-weichung als kleiner Effekt; in der institutionenbezogenen pädagogischenForschung ist dies eine Größenordnung, die dem in Deutschland durch-schnittlich zu findenden Leistungszuwachs im mathematischen oder natur-wissenschaftlichen Unterricht während eines ganzen Schuljahres in derMittelstufe entspricht (Baumert, Lehmann u.a., 1997; Lehmann u.a., 2002).Ein kleiner Effekt? Aufgrund des Mangels an empirischer Forschung konntesich in der Pädagogik noch keine anerkannte Konvention für die Beurteilungder praktischen Bedeutsamkeit von Befunden herausbilden. Es ist deshalbangeraten, mehrere Wege zur Urteilsbildung zu beschreiten.Die Streuung der Ländermittelwerte um den deutschen Gesamtmittelwert

ist in allen drei untersuchten Kompetenzbereichen etwa gleich groß. Die Stan-dardabweichungen betragen für die unkorrigierten Werte ungefähr 15 Skalen-punkte und für die adjustierten Testwerte 12 Punkte. Dies bedeutet, dass sichzwei Drittel der Länder – überwiegend mit geringen Abständen zueinander –mit einer Spannweite von 30 Punkten um den mittleren Leistungswert inDeutschland verteilen. Zwischen den Ländern, die am Rande dieses Intervallsliegen, beträgt der Abstand der mittleren Leistungswerte etwa 30 Punkte oderetwa eine halbe Kompetenzstufe. Bei einer Verschiebung des Mittelwerts umeine halbe Kompetenzstufe ergeben sich erhebliche, auch qualitativ bedeut-same Verschiebungen in der Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf dieeinzelnen Kompetenzstufen (vgl. die Kap. 3 bis 5). Bei Unterschieden in dieserGrößenordnung muss man von praktischer Bedeutsamkeit sprechen.

PISA ist zwar keine Längsschnittstudie, dennoch lässt sich aufgrund derlebensalterbasierten Stichprobe und der Tatsache, dass für die Einschulung inDeutschland eine Stichtagsregelung gilt, die Kompetenzentwicklung über einSchuljahr annähernd abschätzen. Teilt man die 15-Jährigen, die bis zu demUntersuchungszeitpunkt von PISA eine reguläre Schulkarriere ohne Verzö-gerung durchlaufen haben, in zwei Gruppen von Schülern, von denen dieeinen vor dem Einschulungsstichtag und die anderen nach diesem geborenwurden, so unterscheidet sich das mittlere Alter der beiden Gruppen nur umwenige Monate, das Schulalter jedoch um ein Jahr. Die eine Gruppe besuchtdie 9., die andere die 10. Klassenstufe. Vergleicht man die Leistungsmittel-werte beider Gruppen, kann man die Differenzen als Approximation der Leis-tungsfortschritte während eines Schuljahres interpretieren. Um Verzerrungen


Tabelle 8.1 Kompetenzenvon 15-Jährigen mit regulärer

Schullaufbahn, aberunterschiedlichemEinschulungsjahr 1

(Mittelwerte)

LesenMathematik

Naturwissenschaften

511,26511,91509,07

9. Jahrgangsstufe 10. Jahrgangsstufe

537,60543,05534,84

Differenz

26,3431,1425,77

Kompetenzbereich

1 9. Jahrgangsstufe: 15-Jährige geboren Oktober 1984 bis Januar 1985;10. Jahrgangsstufe: 15-/16-Jährige geboren Februar bis Juni 1984.

durch die Nichtberücksichtigung vorzeitig eingeschulter Schülerinnen undSchüler zu vermeiden, wurden in den der Tabelle 8.1 zu Grunde liegendenBerechnungen für die Gruppe der nach dem Einschulungsstichtag Geborenennur die Geburtsmonate Oktober 1984 bis Januar 1985 berücksichtigt. Tabelle8.1 zeigt, dass der geschätzte Leistungszuwachs je nach Sachgebiet zwischen25 und 31 Punkten beträgt und damit zwischen einem Viertel und einem Drit-tel Standardabweichung liegt. Diese Schätzungen stimmen gut mit den ausden Längsschnittstudien TIMSS und LAU berichteten Befunden überein.

Die Spannweite der Verteilungen der Ländermittelwerte – also die Diffe-renz zwischen den jeweiligen Extrempositionen – beträgt je nach Domäne 46oder 47 Punkte, wenn man die adjustierten Mittelwerte zum Vergleich heran-zieht (vgl. Kap. 3, 4 und 5). Verglichen werden dabei die Leistungsergebnissevon Schülerinnen und Schülern der 9. Jahrgangsstufe ohne Migrationshin-tergrund, die aus Familien mittlerer sozialer Stellung kommen. Auf indivi-dueller Ebene betragen die Standardabweichungen der Lesekompetenz indieser Gruppe 82 Punkte, der mathematischen Kompetenz 83 und der natur-wissenschaftlichen Kompetenz 88 Punkte. Damit sind die Leistungsunter-schiede zwischen diesen beiden Ländern größer als eine halbe Standardab-weichung. Benutzt man die Standardabweichung als Verrechnungseinheit,dann entsprechen die Differenzen etwa einem Leistungszuwachs, der gegenEnde der Mittelstufe in eineinhalb bis zwei Schuljahren erzielt wird. Ziehtman einen institutionellen Vergleichsmaßstab heran, so sind die größtenLänderunterschiede etwas mehr als halb so groß wie die Unterschiede

Abbildung 8.2 MittlereLeseleistungen für 14 Länderder Bundesrepublik imVergleich mit 8 kanadischenProvinzen und ausgewähltenOECD-Staaten(Mittelwerte/Standardfehler)


530

510

490

470

450


Kanadische Provinzen undLänder der Bundesrepublik

Finnland (546/2,6)


Vereinigtes Königreich (523/2,6)Japan (522/5,2)

Schweden (516/2,2)

Österreich (507/2,4)Vereinigte Staaten (504/7,0)

Schweiz (494/4,2)

Italien (487/2,9)

Portugal (470/4,5)

Luxemburg (441/1,6)

Bayern (510/4,0)

Baden-Württemberg (500/5,5)

Sachsen (491/5,0)

Saarland (484/2,4)Nordrhein-Westfalen (482/2,6) / Thüringen (482/7,0)Schleswig-Holstein (478/4,2)Hessen (476/6,6)Niedersachsen (474/4,9)




Bremen (448/4,1)




New Brunswik (501/1,8)

Alberta (550/3,3)

British Columbia (538/2,9)Quebec (536/3,0)Ontario (533/3,3)Manitoba (529/2,7) / Saskatchewan (529/2,8)

Nova Scotia (521/2,3)

Prince Edward Island (517/2,4) / Newfoundland (517/2,8)

Quelle: Bussière u.a. (2001, S. 50).

zwischen den mittleren Kompetenzniveaus von Haupt- und Realschule oderRealschule und Gymnasium (Baumert u.a., 2001). Fraglos sind die größeren Unterschiede im erreichten mittleren Kompe-

tenzniveau der Länder auch von inhaltlicher und praktischer Bedeutung. Siestellen damit auch eine Herausforderung hinsichtlich der Gleichwertigkeit derBildungsangebote in einem föderalen Bundesstaat dar. Aber sind sie deshalbauch ungewöhnlich? Ein Blick auf die Verhältnisse in anderen Bundesstaatenkann zu einer realistischen Beurteilung der Befunde beitragen. Abbildung 8.2ergänzt die in Kapitel 3 berichteten länderspezifischen Ergebnisse zur Lese-kompetenz durch die entsprechenden Resultate für die kanadischen Provin-zen. Die Abbildung verdeutlicht noch einmal das Kompetenzgefälle zwischenKanada und Deutschland, gibt aber gleichzeitig zu erkennen, dass die Leis-tungsunterschiede zwischen den kanadischen Provinzen in einer ähnlichenGrößenordnung wie die Unterschiede zwischen den Ländern in Deutschlandliegen. Auch in Kanada beträgt die Differenz zwischen den Extrempositionender Provinzen Alberta und New Brunswick etwas mehr als eine halbe Stan-dardabweichung.

Zu vergleichbaren Resultaten kommt auch ein regionaler Vergleich vonStaaten und Territorien in Australien. Tabelle 8.2 weist die entsprechendenErgebnisse für die drei untersuchten Kompetenzbereiche aus. Greift man fürdie Vereinigten Staaten auf die jüngsten Ergebnisse der nach Bundesstaaten


Tabelle 8.2 Kompetenzenvon 15-Jährigen in Australiennach Staaten und Territorien

(Mittelwerte)

Tabelle 8.3 Kompetenzenvon 15-Jährigen in der

Schweiz nachSprachregionen (Mittelwerte)

Lesekompetenz MathematischeKompetenz

Naturwissenschaft-liche Kompetenz

Staaten und Territorien

552539538537521516514489528

548540547526525529517502533

553532544539523516510490528

AustralianCapital Territory (ACT)

New South Wales (NSW)Western Australia (WA)

South Australia (SA)Queensland (QLD)

Victoria (VIC)Tasmania (TA)

Northern Territory (NT)Australien insgesamt

Quelle: Lokan, Greenwood und Cresswell (2001, S. 121–123).

Lesekompetenz MathematischeKompetenz

Naturwissenschaft-liche Kompetenz

Sprachregion496504487497

532546504534

496505479497

DeutschschweizFranzösische Schweiz

Italienische SchweizSchweiz insgesamt

Quelle: Bundesamt für Statistik (BFS) und Schweizerische Konferenz derNationalen Erziehungsdirektoren (EDK) (2002).

ausgewerteten Leseuntersuchung des National Assessment of EducationalProgress (NAEP) zurück, lassen sich auch für die Vereinigten Staaten ähnlicheKompetenzunterschiede zwischen den Bundesstaaten belegen. Auch in derSchweiz hat man sich schon seit TIMSS daran gewöhnt, dass regionale Leis-tungsergebnisse gegliedert nach Sprachgruppen berichtet werden (siehe Tab.8.3). Hier zeigt sich, dass die Schweiz trotz unterschiedlicher Sprachkultureninsbesondere in der Lesekompetenz, aber auch in den anderen Kompetenz-bereichen, homogener als die Bundesrepublik Deutschland ist. Die Differen-zen zwischen der französischen und italienischen Schweiz schwankenzwischen d = .20 und d = .40 Standardabweichungen (Bundesamt für Statis-tik, 2002).

Die gleichzeitige Betrachtung der länderspezifischen Ergebnisse zu dendrei untersuchten Kompetenzbereichen lässt eine beachtliche domänen-übergreifende Konsistenz der Befunde erkennen, auch wenn gleichzeitigbesondere Länderprofile sichtbar werden. Auf Länderebene sind die Korre-lationen der mittleren Leistungswerte sehr hoch. Dies spricht dafür, dassprimär bereichsübergreifende ökonomische, soziale, kulturelle, aber auchinstitutionelle Bedingungen für Leistungsunterschiede zwischen denLändern verantwortlich sein dürften. Die Unterschiede zwischen denLändern hinsichtlich der erreichten mittleren Kompetenzniveaus sind ineinem breiten Mittelbereich gering und praktisch unbedeutend. Sie werdenjedoch bei einem Vergleich der an den Rändern liegenden Länder substan-ziell und praktisch bedeutsam. Die Kompetenzunterschiede können demLeistungszuwachs von eineinhalb bis zwei Schuljahren entsprechen.Regionale Leistungsunterschiede dieser Größenordnung sind jedoch auchin anderen föderalen Staaten anzutreffen, die ähnliche, durch strukturelleDisparitäten bedingte Herausforderungen zu bewältigen haben.

8.2 Die Expansion des Gymnasiums und die Modernisierungdes Schulsystems

Kein Bereich des Schulwesens ist länderübergreifend so stark standardisiertwie das Gymnasium. Dabei konzentrieren sich die Regelungen in Hinblick aufdie zu vergebenden Berechtigungen in der gymnasialen Oberstufe und beimAbitur. Es ist aber keine Frage, dass Oberstufenentscheidungen mittel- oderunmittelbar auf die Mittel- und Unterstufe zurückwirken. GymnasialeAnsprüche und Maßstäbe werden letztlich in der Oberstufe gesetzt. DasGymnasium ist neben der Integrierten Gesamtschule auch die Schulform, ander Unterschiede der bildungspolitischen Programme der Länder zumindestsymbolisch am deutlichsten sichtbar werden. Während die IntegrierteGesamtschule lange Jahre der institutionelle Ort war, an dem Fragen der sozi-alen Gerechtigkeit behandelt wurden, entzündet sich am Gymnasium immerwieder die Kontroverse, ob bei einer Expansion dieser Schulform noch ausrei-chende Vorkehrungen für die Vorbereitung einer akademischen Elite getrof-fen werden könnten oder ob eine moderne Gesellschaft im internationalenWettbewerb nicht eine viel entschiedenere Öffnung vorakademischerBildungswege benötige. Es ist bereits in Kapitel 6 dieses Berichts gezeigt worden, dass trotz unter-

schiedlicher bildungspolitischer Zielsetzungen der Länder die Entwicklung


des Gymnasiums in den letzten Dekaden erstaunlich gleichförmig verlief –gleichförmig auch in dem Sinne, dass die Öffnung der vorakademischenBildungsgänge im internationalen Vergleich immer noch zögerlich erfolgte.Man darf allerdings auch nicht übersehen, dass in den Ländern der Bundes-republik, die sich entschieden auf den Weg der Modernisierung begebenhaben, die Alternative zwischen Öffnung der Wege zur Hochschulreife undFörderung von Exzellenz obsolet ist. Die Oberstufenuntersuchung von TIMSShat gezeigt, dass es sich bei diesen Zielsetzungen – jedenfalls bei den zurzeitanzutreffenden Expansionsraten – um kein Verträglichkeitsproblem handelt,sondern die Elitenbildung von einer breiteren akademischen Rekrutierungs-basis profitiert (vgl. Baumert, Bos & Watermann, 2000). Die in den vorange-henden Kapiteln berichteten Länderergebnisse von PISA geben Anlass zu derVermutung, dass dieses auch innerhalb der Länder der Bundesrepublik derFall sein könnte.Umso wichtiger ist die systematische Beantwortung der Frage, inwieweit

die länderübergreifende Standardisierung des Gymnasiums greift und auchbei unterschiedlichen Expansionsraten dieser Schulform, die ja trotz der gene-rell parallelen Entwicklung des Gymnasiums in den Ländern nachweisbarsind, die Einhaltung gemeinsamer Standards sicherstellt. Dies verlangtzunächst einmal eine Vergewisserung über Größe und Konsistenz der in denuntersuchten Kompetenzbereichen nachgewiesenen Leistungsunterschiede.Daran schließt sich die analytische Fragestellung nach dem Zusammenhangvon Expansion des Gymnasiums und einer erfolgreichen Elitebildung und– mindestens ebenso wichtig – einer ausreichenden Sicherung von Mindest-standards an. Schließlich wird auch ein Thema, das im Hintergrund fast allerReformbemühungen steht, aufzunehmen sein, nämlich inwieweit und unterwelchen Bedingungen die Öffnung von weiterführenden Bildungswegen zurVerbesserung des Bildungsniveaus der gesamten nachwachsenden Genera-tion und zur Sicherung von Sockelniveaus für alle führt. Diese Fragen könnenim vorliegenden Band nicht beantwortet werden. Sie sind einem weiterfüh-renden Bericht vorbehalten. Die analytischen Perspektiven sollen aber zumin-dest angedeutet werden. Die Leistungsverteilungen in den drei untersuchten Kompetenzbereichen

sind im Gymnasium der Bundesrepublik relativ ähnlich. Die Mittelwerteliegen je nach Bereich zwischen 574 und 578 Punkten. Das mittlere Leis-tungsniveau an Gymnasien liegt damit knapp eine Standardabweichung überdem deutschen Gesamtmittelwert. Die Leseleistungen von Gymnasiasten sinderwartungsgemäß mit einer Standardabweichung von SD = 60 Punkten amhomogensten. In den beiden anderen Kompetenzbereichen belaufen sich dieStandardabweichungen auf 66 Punkte (Mathematik) bzw. 70 Punkte (Natur-wissenschaften). Die Variabilität der Ländermittelwerte ist in den drei Domä-nen etwa gleich. Die Standardabweichungen liegen auf Länderebene zwischen13.2 und 13.9 Testpunkten. Damit erreicht die Mehrzahl der Länder rechtähnliche Leistungsergebnisse. Dennoch darf man die Unterschiede, die sichzwischen Ländern mit extremen Positionen abzeichnen, nicht übersehen. DerUnterschied in der mittleren Lesekompetenz von Gymnasiastinnen undGymnasiasten der 9. Jahrgangsstufe beträgt zwischen Bayern und Sachsen-Anhalt 42 Punkte oder knapp drei Viertel Standardabweichung an Gymnasien(d = .70). In Mathematik beträgt der entsprechende Abstand zwischen Bayernund Brandenburg 50 Punkte oder drei Viertel Standardabweichung. Im natur-wissenschaftlichen Bereich sind die Differenzen etwas kleiner. Die Differenz


zwischen Baden-Württemberg und Sachsen-Anhalt macht eine halbe Stan-dardabweichung aus.Dass Differenzen zwischen den mittleren Leistungsniveaus von 35 bis 50

Punkten nicht belanglos sind, wird klar, wenn man sich die geschätzten Leis-tungszuwächse von der 9. zur 10. Jahrgangsstufe an Gymnasien vergegen-wärtigt. Annähernd gleich alte Schülerinnen und Schüler mit regulärer Schul-laufbahn, die in Abhängigkeit von Geburtsmonat und Einschulungsterminentweder die 9. oder 10. Jahrgangsstufe besuchen, unterscheiden sich amGymnasium in ihren mittleren Leistungen um 32 Punkte im Leseverständnis,29 Punkte in Mathematik und 28 Punkte in den Naturwissenschaften. Abbil-dung 8.3 stellt die Leistungsverteilungen der Gymnasiasten der 9. Jahrgangs-stufe im mathematischen Bereich für Bayern und Brandenburg graphisch dar.Bei einer Mittelwertdifferenz von 50 Punkten sind die Leistungsverteilungendeutlich gegeneinander versetzt.

Die domänenübergreifende Konsistenz der länderspezifischen Ergebnisseist auch für das Gymnasium hoch. Abbildung 8.4 illustriert dieses anhand derDarstellung des Zusammenhangs von Lesekompetenz und naturwissen-schaftlicher Kompetenz stellvertretend für die anderen Bereiche. Die Korrela-tion zwischen den Ländermittelwerten liegt bei r = .86. Die in Abbildung 8.4eingetragene Regressionsgerade modelliert den Zusammenhang dement-sprechend gut. Sichtbar werden bei einer genaueren Betrachtung der Abwei-chungen von der Regressionsgeraden aber auch Länderprofile. Im Vergleichzur Lesekompetenz haben die Gymnasiastinnen und Gymnasiasten in denLändern Schleswig-Holstein, Baden-Württemberg, Thüringen und Mecklen-burg-Vorpommern relative Stärken auf naturwissenschaftlichem Gebiet,während Schülerinnen und Schüler aus Bayern, Rheinland-Pfalz, Nordrhein-Westfalen und Hessen eher das entgegengesetzte Profil aufweisen.Inwieweit sind derartige Länderunterschiede in den mittleren Leistungs-

ergebnissen auf unterschiedliche Expansionsraten des Gymnasiumszurückzuführen? Trotz der relativ nahe beieinander liegenden Quoten für denGymnasialbesuch ist ein systematischer negativer Zusammenhang zwischen

Abbildung 8.3 Vergleich der Leistungsverteilung inMathematik zwischenBrandenburg und Bayern(Neuntklässler; Gymnasien)


0

5

10

15

20

25

30

380 420 460 500 540 580 620 660 700 740 780

Schüleranteil in Prozent

BrandenburgBayern


der Expansion des Gymnasiums und dem mittleren Kompetenzniveau vonGymnasiastinnen und Gymnasiasten nachweisbar. Der Zusammenhang istfür Mathematik am engsten (r = –.45), es folgen die Naturwissenschaften (r = –.36) und die Lesekompetenz (r = –.34). Mit der Öffnung des Gymnasi-ums sinken die Leistungsmittelwerte. Angesichts der Logik von Übergangs-entscheidungen und der damit verbundenen Fehlermöglichkeiten, dieausführlicher in Kapitel 6 dargestellt worden sind, ist dieses Ergebnis in gewis-ser Weise trivial. Die entscheidenden Botschaften der Abbildung 8.5, die denZusammenhang zwischen relativem Gymnasialbesuch und mathematischer

Kompetenz veranschaulicht, vermitteln die Fälle, die nicht auf der Regres-sionsgeraden liegen. Sie widersprechen nämlich allzu schlichten Versuchen,Leistungsunterschiede zu erklären. Die sehr guten Mathematikergebnisse inden Ländern Bayern und Schleswig-Holstein sind nicht oder nur zum gering-sten Teil auf die Selektivität der dortigen Gymnasien zurückzuführen. Auchunter Konstanthaltung des relativen Schulbesuchs an Gymnasien sind die


Abbildung 8.4Zusammenhang zwischen

Lesekompetenz undnaturwissenschaftlicher


9. Klassenstufe im Gymnasiumauf Länderebene

(Mittelwerte)


relativem Gymnasialbesuchund mathematischer


9. Klassenstufe im Gymnasiumauf Länderebene

(Mittelwerte)

540 550 570560 580 590 600Lesekompetenz


Brandenburg

HessenNordrhein-WestfalenSaarland


Sachsen BayernBaden-Württemberg

Rheinland-Pfalz

R2 = 0,7469

545550555560565570575580585590595600

Hamburg

Berlin


Schleswig-Holstein

Thüringen


530

540

550

560

570

580

590

600

610

26 27 28 29 30 31 32 33 34 35Relativer Gymnasialbesuch

R2 = 0,1995

Brandenburg

Hessen

Nordrhein-Westfalen

Saarland

Nieder-sachsen

Mecklenburg-VorpommernSachsen

Bayern

Baden-Württemberg

Hamburg

Berlin

Bremen

Sachsen-Anhalt

Schleswig-Holstein

ThüringenRheinland-Pfalz

Leistungsergebnisse im Bereich Mathematik in diesen beiden Ländern erwar-tungswidrig gut. Umgekehrt ist der höhere relative Schulbesuch an Gymna-sien keine ausreichende Erklärung für die im Durchschnitt extrem schwachenMathematikleistungen an Bremer Gymnasien oder die schwachen Leistungenin Brandenburg. Ebenso werden die unterschiedlichen Verhältnisse in denGymnasien der drei Stadtstaaten besonders deutlich, wenn man den relativenSchulbesuch kontrolliert. Das Leistungsniveau der Berliner Gymnasiastin-nen und Gymnasiasten ist im mathematischen Bereich höher, als aufgrunddes relativen Schulbesuchs zu erwarten ist, während in Hamburg das Erwar-tungsniveau leicht, in Bremen deutlich verfehlt wird. Weitere Beispiele fürerwartungswidrig positive Mathematikleistungen liefern die Länder Baden-Württemberg und Hessen.

Ein Vergleich der Leistungsmittelwerte unter Kontrolle des relativen Schul-besuchs kann als allzu einfache Deutungen von Leistungsunterschieden rela-tivieren. Der Vergleich bleibt aber im Hinblick auf die Beantwortung der kriti-schen Fragen nach ausreichender Förderung der Leistungsspitze und derSicherung von Mindeststandards unbefriedigend. Um zu überprüfen, inwie-weit eine positive Entwicklung der Leistungsspitze mit der Expansion desGymnasiums verträglich ist, wurde in jedem Land das mittlere Kompetenz-niveau der 5 Prozent leistungsstärksten Neuntklässler über alle Schulformenhinweg bestimmt und mit dem relativen Schulbesuch an Gymnasien korre-liert. Die Ergebnisse bestätigen Befunde aus anderen internationalen Unter-suchungen (Miller & Linn, 1985; Postlethwaite & Wiley, 1992). Das mittlereNiveau der 5 Prozent besten Schüler variiert in allen drei Leistungsbereichenunabhängig vom relativen Schulbesuch. Es ergibt sich ein Muster der Länder-unterschiede, das – wie Abbildung 8.6 ausweist – von den bisher berichtetenBefunden deutlich abweicht. Berlin, aber auch die beiden anderen Stadtstaa-ten besitzen im mathematischen Bereich eine ausgeprägte Leistungsspitze.

Abbildung 8.6Mathematikleistungen der5 Prozent leistungsstärkstenNeuntklässler nach Land(Mittelwerte; nur Gymnasien)


Mathematische Kompetenz610 640 670630 650 680 710

Baden-WürttembergSchleswig-HolsteinBerlinBayern

Nordrhein-WestfalenBremenNiedersachsen

SachsenThüringenHessenMecklenburg-VorpommernHamburg

BrandenburgSaarlandSachsen-AnhaltRheinland-Pfalz

700690660620

Die Frage der Sicherung von gymnasialen Mindeststandards und die damitverbundenen Probleme der Verteilungsgerechtigkeit können in diesemBericht nicht detailliert behandelt werden. Es muss genügen, darauf hinzu-weisen, dass eine eingehende Untersuchung dringlich ist. Betrachtet man dasuntere Leistungsviertel an Gymnasien getrennt, so lassen sich relativ engenegative Zusammenhänge zwischen dem relativen Schulbesuch an Gymna-sien und dem mittleren Kompetenzniveau dieser Gruppe belegen. Die Korre-lationen liegen für die Lesekompetenz und die mathematische Kompetenzüber r = –.50 und für die Naturwissenschaften bei r = –.43. Abbildung 8.7 gibtden Zusammenhang zwischen relativem Gymnasialbesuch und mathemati-scher Kompetenz wieder. Es wird deutlich, dass mit zunehmender Expansiondes Gymnasiums die Schwierigkeiten steigen, in der unteren Leistungsgruppeein für das Gymnasium angemessenes Leistungsniveau zu sichern. Die inAbbildung 8.7 wiedergegebenen mittleren Leistungswerte der Länder liegenteilweise erheblich unter dem mittleren Leistungsniveau von Realschulen. Dieoffensichtlichsten Probleme, ausreichende mathematische Mindeststandardsim Gymnasium zu definieren, haben die beiden Stadtstaaten Bremen undHamburg.

Im Vergleich zur Leistungsheterogenität der Schülerschaft andererSchulformen ist die Leistungsverteilung der Schülerinnen und Schülerder 9. Jahrgangsstufe an Gymnasien in allen drei untersuchten Kompe-tenzbereichen relativ homogen. Die mittleren Leistungsniveaus, die inden Gymnasien erreicht werden, liegen in der Mehrzahl der Länder dichtbeieinander. Die Leistungsabstände zwischen den Extrempositionensind jedoch in allen Kompetenzbereichen in Relation zur Standardab-weichung der gymnasialen Leistungsverteilung sehr groß. Ausgedrücktin Leistungszuwächsen können die mittleren Kompetenzunterschiedeeinem Schuljahr bis eineinhalb Schuljahren entsprechen. Auch dieBefunde für das Gymnasium zeigen eine beträchtliche domänenüber-greifende Konsistenz.



relativem Gymnasialbesuchund Leistungsniveau

des unteren Viertels derGymnasiasten der

9. Klassenstufe in Mathematikauf Länderebene

(Mittelwerte)


26 27 28 29 30 31 32 33 34 35Relativer Gymnasialbesuch

Nieder-sachsen


Sachsen Baden-Württemberg

Hamburg

Berlin

Bremen

Sachsen-Anhalt

Thüringen

465

470

475

480

485

490

495

500

R2 = 0,3137

Bayern

Rhein-land-Pfalz

Schleswig-Holstein

Nordrhein-Westfalen

Hessen

Brandenburg

Saarland

Der Zusammenhang zwischen dem relativen Schulbesuch am Gymna-sium und dem erreichten mittleren Kompetenzniveau ist negativ. DerErklärungswert dieses Zusammenhangs für Leistungsunterschiedezwischen den Ländern ist jedoch begrenzt. Die Befunde widersprechenDeutungen, die hohe Leistungsniveaus an Gymnasien in erster Linie aufdie Eingangsselektivität dieser Schulform zurückführen wollen. Differen-zierte Analysen unterschiedlicher Leistungsgruppen zeigen einen mode-raten positiven Zusammenhang zwischen relativem Schulbesuch anGymnasien und der Qualität der Leistungsspitze. Möglicherweise wird miteiner Öffnung vorakademischer Bildungsgänge auch die Rekrutierungs-basis für Spitzenleistungen verbessert. Das entgegengesetzte Bild ist imunteren Leistungsbereich zu erkennen. Mit einem steigenden relativenSchulbesuch an Gymnasien wachsen die Schwierigkeiten, im unterstenLeistungsbereich angemessen zu fördern, um gymnasiale Mindeststan-dards zu sichern. Angesichts des im internationalen Vergleich eher schwa-chen Ausbaus vorakademischer Bildungsgänge in Deutschland ist dieSicherung von Mindeststandards kein Problem der Selektivität, sonderneines der Förderung und des professionellen Umgangs mit Leistungshete-rogenität im Unterricht.

8.3 Gesellschaftliche, institutionelle und kulturelleKontextbedingungen von Bildungsprozessen: Explorative Analysen

Will man die Rolle von Kontextbedingungen für das Gelingen schulischerBildungsprozesse auf der Ebene von Ländern der Bundesrepublik analysieren,ist man grundsätzlich in einer schwierigen Lage. Allein die geringe Fallzahlerlaubt nur tentative Analysen, die eher Anregungen für systematisches Nach-denken über strukturelle Zusammenhänge geben als Annahmen empirischfundieren. Ferner ist der Erklärungsabstand von Strukturmerkmalen aufLänderebene zu den Vorgängen in einer Schule oder Klasse oder gar zu denindividuellen Lern- und Entwicklungsprozessen sehr weit. Es sind immerAnnahmen über vielfältige Vermittlungsprozesse notwendig, für die keineIndikatoren zur Verfügung stehen. Schließlich sind fast alle strukturellenund institutionellen, aber auch kulturellen Kontextbedingungen in hohemMaße untereinander und mit Drittvariablen konfundiert, sodass die Analyseneinfacher bivariater Zusammenhänge – so verlockend und praktisch sie fürbildungspolitische Ratschläge auch erscheinen mögen – fast immer irrefüh-rend sind. Um die Bedeutung korrelativer Zusammenhänge einigermaßen zuverstehen, sind immer Variationen verschiedener Analysen erforderlich.Dennoch sollen im Folgenden drei unterschiedliche explorative Analysen – inzwei Fällen mit mehreren Modellvarianten – vorgestellt werden, nicht zuletztdeshalb, um opportunistischen Deutungen vorzubeugen, die leicht durchDritte vorgenommen werden können, wenn die aggregierten Daten einmalveröffentlicht sind. Bereits im beschreibenden Länderkapitel (Kap. 2) ist das große ökonomi-

sche und sozialstrukturelle West-Ost-Gefälle herausgearbeitet worden. Diealten und neuen Länder unterscheiden sich in demographischer, ökonomi-scher, sozialstruktureller, aber – wie gezeigt wurde – auch kulturellerHinsicht. Dabei sind die verschiedenen Dimensionen im hohen Maße mitein-ander vermischt, sodass sie empirisch kaum voneinander trennbar sind. Dies


macht quantitative Analysen, mittels derer man etwas über die spezifischeBedeutung einzelner Merkmale erfahren möchte, außerordentlich schwierig.Um überhaupt vertretbare Zusammenhangsanalysen durchführen zu kön-nen, sollen diese zunächst auf die alten Länder beschränkt bleiben. Eine inter-pretative Übertragung der Befunde auf die neuen Länder ist dann relativleicht.Die erste Reihe von Regressionsanalysen untersucht die Bedeutung ökono-

mischer und sozialstruktureller Kontextbedingungen, die insgesamt auf dieProsperität eines Landes hinweisen. Diese gesellschaftlichen Kontextmerk-male befinden sich in einem weiten Erklärungsabstand zu institutionalisier-ten Bildungsprozessen, sodass selbst nachweisbare korrelative Zusammen-hänge mit länderspezifischen Ergebnismustern keinesfalls kausal interpretiertwerden dürfen. Um ein sparsames Modell für die Analyse von Länderunter-schieden anzupassen, sind vier Prädiktoren auf Länderebene ausgewähltworden: der Elternanteil mit Migrationsgeschichte, die landesspezifischeArbeitslosenquote, die Zahl der Sozialhilfeempfänger je 1.000 Einwohnerund die Frauenerwerbsquote. Zwei Variablen – die Arbeitslosenquote und dieZahl der Sozialhilfeempfänger – können aufgrund der hohen Kollinearitätnicht gleichzeitig analysiert werden. Beide Variablen könnte man auch ohneweiteres durch die Verschuldung der öffentlichen Haushalte ersetzen, ohnedie Erklärungskraft des Modells zu mindern. Dies zeigt, dass man diese Merk-male insgesamt als Indikatoren für unterschiedliche Facetten der Prosperitäteines Landes interpretieren sollte. Probleme der öffentlichen Haushalte undder Haushaltsführung, der wirtschaftliche Niedergang, Arbeitslosigkeit undAbhängigkeit von staatlichen Zuwendungen gehen zusammen mit demErscheinungsbild der Wohnquartiere, sozialen Problemen auf der Straße undin der Familie und spiegeln sich letztlich auch in vernachlässigten Schulhäu-sern und schwierigen Arbeitsverhältnissen in der Schule selbst. Tabelle 8.4zeigt die Ergebnisse der Regressionsanalysen. Die von Neuntklässlern erreich-ten mittleren Leistungen in allen drei untersuchten Kompetenzbereichenkovariieren auf Länderebene substanziell mit den Prosperitätsmaßen. Wohl-habendere Länder mit weniger sozialen Problemen und einem dynamischenArbeitsmarkt scheinen auch im Bildungssystem erfolgreicher zu sein. Diedurch die Prosperitätsmaße „erklärte“ Varianz der mittleren Leistungen vonNeuntklässlern ist beträchtlich. Die zweite Analysenfolge widmet sich dem Zusammenhang zwischen insti-

tutionellen Merkmalen der Unterrichtsversorgung und den mittleren Leis-tungsergebnissen eines Landes. Es ist schon in Kapitel 2 darauf hingewiesenworden, dass sich die nominelle Unterrichtsversorgung, wie sie in den Stun-dentafeln der Länder festgelegt ist, von Land zu Land erheblich unterscheidenkann, wobei man mit kumulativen Effekten über die Jahrgangsstufen hinwegzu rechnen hat. Die Unterschiede in der nominellen Unterrichtsversorgungzwischen Bayern und Berlin betragen von der 1. bis zur 9. Jahrgangsstufemehr als ein ganzes Schuljahr. Die Personalausgaben, die die Länder prowöchentlicher Unterrichtsstunde aufwenden müssen, unterscheiden sich vonLand zu Land, wie Tabelle 2.4 (Kap. 2) zeigt, nicht unbeträchtlich. Bleibt manim Rahmen der Besoldungsstruktur der alten Länder, kann man diese Diffe-renzen als Hinweise auf unterschiedliche pädagogische Leitvorstellungeninterpretieren. Bei vergleichbaren Pro-Kopf-Ausgaben sind teure Unter-richtsstunden ein Indikator für die Investition in kleine Lerngruppenund/oder ein Hinweis auf niedrigere Unterrichtsverpflichtungen der Lehr-kräfte – auch unter Inkaufnahme einer geringeren Unterrichtsversorgung. Bei


höheren Personalausgaben pro wöchentlicher Unterrichtsstunde könnte auchdie Personalstruktur eines Landes kostenintensiver sein. Umgekehrt könnengeringere Personalausgaben pro wöchentlicher Unterrichtsstunde auf Spiel-räume für eine breitere Absicherung der Unterrichtsversorgung hinweisen.Tabelle 8.5 weist die Ergebnisse der drei getrennt für die Kompetenzbereiche

gerechneten Regressionsanalysen aus. Mit einem steigenden nominellenUnterrichtsaufkommen, das für die gesamte Schulzeit von der 1. bis zur9. Jahrgangsstufe erfasst wurde (siehe Kap. 2), verbessern sich auch die mitt-leren Leistungen in allen drei Kompetenzbereichen. Dagegen werden in denLändern mit höheren Personalausgaben pro wöchentlicher Unterrichtsstundeim Mittel schwächere Leistungen erreicht – und zwar selbst dann, wenn mandie nominelle Unterrichtszeit konstant hält. An diesen Zusammenhängenändert sich auch dann praktisch nichts, wenn man den Anteil von Schülernmit Migrationshintergrund kontrolliert, der – etwa durch Klassenteilung –besondere Kosten verursachen könnte. Auch diese einfachen Analysen erklä-ren einen nennenswerten Teil der Länderunterschiede in den Leistungser-gebnissen. Aber auch in diesem Fall muss man sich hüten, die Befunde kausalzu interpretieren – selbst wenn dies intuitiv einleuchtend sein kann. Dies wirdsofort deutlich, wenn man die korrelativen Zusammenhänge zwischen nomi-neller Unterrichtszeit und den Schülerleistungen fachspezifisch analysiert. Eskönnen dann auch – völlig erwartungswidrig – negative Zusammenhängeauftreten. Der Umfang des in den Stundentafeln insgesamt festgelegtenUnterrichtsaufkommens scheint ein Indikator für die institutionell veran-kerte Bedeutung und Wertschätzung von Unterricht in einem Land zu sein.Dies gilt insbesondere für den Umfang des muttersprachlichen Unterrichts.Dass die Personalausgaben pro wöchentlicher Unterrichtsstunde auch beiKontrolle der Stundentafel und des Anteils von Schülern mit Mirgrationshin-tergrund negative Zusammenhänge mit Schülerleistungen aufweisen, legt dieInterpretation nahe, dass die Personalausgaben pro wöchentlicher Unter-richtsstunde in einem Organisationskontext steigen, in dem die Optimierung

Tabelle 8.4 Regressionder Leistungen vonNeuntklässlern aufausgewählte Struktur-merkmale der Länder(Analysen auf Länderebene;standardisierteRegressionskoeffizienten und erklärte Varianz) 1


Lesen Mathematik Naturwissenschaften

1 Explorative Analysen nur für alte Länder; keine inferenzstatistischeAbsicherung der Befunde.

Kompetenzbereich

PrädiktorAnteil von Familien mitMigrationsgeschichte

Arbeitslosenquote

Sozialhilfeempfängerje 1.000 Einwohner

Frauenerwerbsquote

R2

–.63

–.37

–

.36

.69

I

–.39

–

–.60

.41

.82

II

–.61

–.44

–

.45

.79

I

–.38

–

–.61

.50

.87

II

–.47

–.49

–

.38

.66

I

–.16

–

–.79

.44

.86

II

sekundärer Arbeitsbedingungen Vorrang vor dem Unterricht hat. Beide Indi-katoren scheinen damit unterschiedliche Leitvorstellungen politisch-admi-nistrativen Handelns zu symbolisieren.

Die letzte Folge von Analysen versucht kulturelle Kontextbedingungen aufSeiten der Elternschaft zu thematisieren. Der Anteil der mit der Schule zufrie-denen Eltern in einem Land kovariiert mit den in den einzelnen Kompetenz-bereichen erreichten mittleren Leistungsniveaus. Umgekehrt gibt ein zuneh-mender Anteil von Eltern, die den Eindruck haben, die schulischenAnforderungen seien zu niedrig, tatsächlich Hinweise auf relativ schwacheLeistungen in allen Kompetenzbereichen. Tabelle 8.6 weist die entsprechen-den Ergebnisse der Regressionsanalysen aus. Für jeden Kompetenzbereichwerden drei Modelle vorgestellt, in denen unterschiedliche Aspekte derQualität der Elternurteile sichtbar werden. Im jeweils zweiten Modell wirdüber die beiden Zufriedenheitsindikatoren hinaus der Anteil von Schülern mitMigrationshintergrund berücksichtigt, um zu prüfen, inwieweit die Klage vonEltern über zu niedrige Leistungsanforderungen auf eher traditionelle päda-gogische Vorstellungen von Eltern mit Migrationsgeschichte zurückführbarsein könnte. Die Ergebnisse zeigen, dass auch bei Kontrolle des Migrations-status die Diagnose der Eltern, die Leistungsanforderungen seien zu niedrig,das mittlere Leistungsniveau von Neuntklässlern vorhersagt. Im drittenModell wird durch die Berücksichtigung der nominellen Unterrichtszeit undden gleichzeitigen Bedeutungsverlust des Anforderungsindikators deutlich,dass sich Eltern in ihrem Urteil über die Leistungsanforderungen der Schuleauch an der wahrgenommenen Unterrichtsversorgung orientieren, und zwarim Bereich der Lesekompetenz stärker als in den mathematisch-naturwissen-schaftlichen Fächern. Diese Befunde sind instruktiv, weil sie zeigen, dassaggregierte Elternurteile durchaus ein gewisses Maß an Validität beanspru-chen können.


Tabelle 8.5 Regression der Leistungen von

Neuntklässlern auf Merkmaleder Unterrichtsversorgung

(Analysen auf Länderebene;standardisierte Regressions

koeffizienten und erklärteVarianz) 1

Lesen Mathematik NaturwissenschaftenPrädiktor

.55

–.45

–.12

.63

.54

–.35

–.29

.72

.50

–.50

–.23

.78

Nominelle Unterrichts-stunden von 1. bis9. Jahrgangsstufe

Personalausgabenpro wöchentlicherUnterrichtsstunde

Anteil von Schülern mitMigrationshintergrund

R2


Kompetenzbereich

Analysiert man aggregiert auf Länderebene den Zusammenhang zwischenLeistungsergebnissen und gesellschaftlichen, institutionellen und kulturellenKontextmerkmalen, so zeigen sich immer erstaunlich enge Zusammenhänge,die allerdings aufgrund der kleinen Fallzahl nicht inferenzstatistisch abgesi-chert werden können. Diese Zusammenhänge dürfen keinesfalls direkt kausalinterpretiert werden. Sie verweisen vielmehr auf die Bedeutung von komple-xen Bildungskontexten, die vielfach vermittelt und gebrochen die Qualität lern-relevanter Umwelten innerhalb und außerhalb der Schule beeinflussen.

Tabelle 8.6 Regression derLeistungen von Neunt-klässlern auf ausgewählteKontextbedingungen derSchule (Analysen aufLänderebene; standardisierteRegressionskoeffizienten underklärte Varianz) 1


Lesen Mathematik Naturwissenschaften


Kompetenzbereich

PrädiktorAnteil der Eltern, dieAnforderungen der Schulefür zu niedrig halten

Anteil zufriedener Eltern

Anteil von Schülern mitMigrationshintergrund

Nominelle Unterrichts-stunden von 1. bis9. Jahrgangsstufe

R2

.00

.37

–

.46

.41

III

–.43

.34

–.24

–

.67

II

–.43

.29

–

–

.37

I I

–.62

.20

–

–

.53

–.49

.22

–.36

–

.75

II

–.44

.23

–

.20

.54

III II

–.45

.30

–.37

–

.82

I

–.66

.17

–

–

.55

–.50

.19

–

.17

.56

III

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Tabellenverzeichnis

Tabelle 1.1 Mittelwerte der 15-jährigen Schülerinnen und Schüler in der Bundesrepublik Deutschland auf der Basis von zwei verschiedenen Stichproben . . . . . . .20

Tabelle 1.2 Schulstichprobenverteilung aller Schulen nach Land und Schulform . . . . . . . . . . . . . . . . .22Tabelle 1.3 Beteiligungsquote nach Land und Schulform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .25Tabelle 1.4 Vergleich der Mittelwerte und Standardabweichungen in Abhängigkeit von der

Beteiligungsrate (unter der Annahme eines perfekten Zusammenhangs zwischenTeilnahmebereitschaft und Testleistung) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .27

Tabelle 2.1 Bevölkerungsindikatoren nach Ländern der Bundesrepublik im Jahr 2000 . . . . . . . . . . . .43Tabelle 2.2 Schulbevölkerung im Alter von 15 Jahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .44Tabelle 2.3 Finanz- und Arbeitsmarktindikatoren nach Ländern

der Bundesrepublik im Jahr 2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .46Tabelle 2.4 Bildungsausgaben und Versorgungsindikatoren nach Ländern der Bundesrepublik . . . .48Tabelle 2.5 Bildungsbeteiligung der 15-Jährigen nach Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . .51

Tabelle 3.1 Verteilung der Aufgaben aus dem Lesetest nach Art der Texte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .58Tabelle 3.2 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen von 15-Jährigen

in 14 Ländern der Bundesrepublik und einer Auswahl von 23 Staaten . . . . . . . . . . . . . . . .65Tabelle 3.3 Multiple Vergleiche zwischen den PISA-Teilnehmerstaaten und 14 Ländern der

Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .67Tabelle 3.4 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässler

für 14 Länder der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .74Tabelle 3.5 Mittelwerte und Standardfehler für die drei Anforderungsbereiche im Lesen . . . . . . . . . .78Tabelle 3.6 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässler mit in

Deutschland geborenen Eltern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .81Tabelle 3.7 Multiple Vergleiche zwischen den Ländern für Neuntklässler mit in Deutschland

geborenen Eltern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .82Tabelle 3.8 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässler mit im

Ausland geborenen Eltern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .84

Tabelle 3.9 Adjustierte Mittelwerte für Neuntklässler mit und ohne Migrationshintergrund . . . . . . .88Tabelle 3.10 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässler in

Gymnasien für die 16 Länder der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .91Tabelle 3.11 Multiple Vergleiche zwischen den Ländern für Neuntklässler aus Gymnasien . . . . . . . . .91

Tabelle 4.1 Die Verteilung der PISA-Aufgaben auf unterschiedliche Typen mathematischenArbeitens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .98

Tabelle 4.2 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der 15-Jährigen in den PISA-Teilnehmerstaaten und in 14 Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . .104

Tabelle 4.3 Multiple Vergleiche der mathematischen Leistungen der 15-Jährigen in den PISA-Teilnehmerstaaten und den Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . .106

Tabelle 4.4 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässler für 14 Länder der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .114

Tabelle 4.5 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässler mit mindestens einem im Ausland geborenen Elternteil . . . . . . . . . . . . . .118

Tabelle 4.6 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässler mit in Deutschland geborenen Eltern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .119

Tabelle 4.7 Adjustierte Werte der Leistungen der Neuntklässler, deren Eltern in Deutschland bzw. im Ausland geboren sind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .121

Tabelle 4.8 Mittelwerte, Standardfehler und Perzentile der Leistungen der Neuntklässler aus Gymnasien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .123

Tabelle 5.1 Mittelwerte, Standardfehler, Standardabweichung und Perzentile fürNaturwissenschaftsleistung in 14 Ländern der Bundesrepublik (15-Jährige; internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .132

Tabelle 5.2 Multiple Vergleiche der Naturwissenschaftsleistungen von 15-Jährigen in 14 Ländern der Bundesrepublik und den PISA-Teilnehmerstaaten . . . . . .134

Tabelle 5.3 Prozentuale Verteilung der 15-Jährigen auf die Kompetenzstufen naturwissenschaftlicher Grundbildung in 14 Ländern der Bundesrepublik undausgewählten PISA-Teilnehmerstaaten (internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .135

Tabelle 5.4 Mittelwerte, Standardfehler, Standardabweichung und Perzentile in Naturwissenschaften für Neuntklässler in 14 Ländern der Bundesrepublik (internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .139

Tabelle 5.5 Multiple Vergleiche der Naturwissenschaftsleistungen von Neuntklässlern deutscher Herkunft in 14 Ländern der Bundesrepublik (internationaler Test) . . . . . . . . .143

Tabelle 5.6 Adjustierte und nicht adjustierte Mittelwerte in Naturwissenschaften für Neuntklässler mit in Deutschland geborenen Eltern in 14 Ländern der Bundesrepublik (internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .145

Tabelle 5.7 Adjustierte und nicht adjustierte Mittelwerte in Naturwissenschaften für Neuntklässler mit Migrationshintergrund in 14 Ländern der Bundesrepublik (internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .146

Tabelle 5.8 Mittelwerte, Standardfehler, Standardabweichung und Perzentile für die Leistungen der Neuntklässler im deutschen Naturwissenschaftstest in 14 Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .148

Tabelle 6.1 Relative Chancen des Gymnasialbesuchs in Abhängigkeit von derSozialschichtzugehörigkeit (Referenz: Jugendliche aus Facharbeiterfamilien; Verhältnisse der Beteiligungschancen [odds ratios]) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .166

Tabellenverzeichnis248

Tabelle 6.2: Relative Chancen des Gymnasialbesuchs in Abhängigkeit von derSozialschichtzugehörigkeit unter Kontrolle von kognitiven Grundfähigkeiten undLesekompetenz (Referenz: Jugendliche aus Facharbeiterfamilien; Verhältnisse der Beteiligungschancen [odds ratios]) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .169

Tabelle 6.3 Erklärung der Unterschiede sekundärer sozialer Disparitäten im Gymnasial-besuch zwischen den Ländern (Standardisierte Regressionskoeffizienten) . . . . . . . . . . .173

Tabelle 6.4 Mittlerer Sozialschichtindex nach Land und sozialer Klasse (höchster ISEI in der Familie; Mittelwerte, Standardfehler in Klammern und Standardabweichung) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .177

Tabelle 6.5 15-Jährige aus Familien mit Migrationshintergrund nach Geburtsland des Vaters und Land der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .190

Tabelle 6.6 15-Jährige nach Geburtsland der Eltern, Verweildauer in Deutschland und Land der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .193

Tabelle 6.7 15-Jährige nach Geburtsland des Vaters und Bildungsgang (in %; ohne Sonderschüler; Standardfehler in Klammern) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .196

Tabelle 6.8 15-Jährige nach Land, Bildungsgang und Migrationsstatus (in %; ohne Sonderschüler) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .197

Tabelle 6.9 Relative Chancen von 15-Jährigen, einen mittleren oder höheren Bildungsgang zu besuchen, in Abhängigkeit vom Migrationsstatus der Familie und nach Land (Relative Chancen von Jugendlichen ohne Migrationshintergrund im Vergleich zu Jugendlichen, deren beide Eltern im Ausland geboren wurden [odds ratios]) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .198

Tabelle 6.10 Kompetenzen von 15-Jährigen nach Migrationshintergrund der Familie . . . . . . . . . . . . .200

Tabelle 7.1 Schulen, in denen das Lernen der 15-Jährigen aufgrund eines Mangels an Fach-lehrern beeinträchtigt wird; nach Land der Bundesrepublik und Fach (in %) . . . . . . . . .204

Tabelle 7.2 15-Jährige (ohne Sonderschüler) nach Land der Bundesrepublik und Merkmalen der Schullaufbahn (in %; Standardfehler in Klammern) . . . . . . . . . . . . . . . .206

Tabelle 7.3 15-Jährige (ohne Sonderschüler) nach Land der Bundesrepublik, Merkmalen derSchullaufbahn und Muttersprache (in %; Standardfehler in Klammern) . . . . . . . . . . . . .208

Tabelle 7.4 15-Jährige, die seit der 5. oder 7. Klasse aus einem anspruchsvollen in einen weniger anspruchsvollen Bildungsgang abgestiegen sind; nach Land der Bundesrepublik und Bildungsgang (in %; Standardfehler in Klammern) . . . . . . . . . . . .210

Tabelle 7.5 15-Jährige (ohne Sonderschüler), die in den letzten zwei Schulwochen nie den Unterricht versäumten (in %; Standardfehler in Klammern) . . . . . . . . . . . . . . . .212

Tabelle 7.6 Eltern von 15-Jährigen (ohne Sonderschüler) nach Land der Bundesrepublik und Schulzufriedenheit (in %; Standardfehler in Klammern) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .214

Tabelle 7.7 Relative Chancen (odds ratios), dass Eltern mit den Schulleistungen ihres Kindes zufrieden sind (in Abhängigkeit von der Region, dem Bildungsgang und der Durchschnittsnote der 15-Jährigen) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .216

Tabelle 7.8 Relative Chancen (odds ratios), dass Eltern mit der von ihrem Kind besuchten Schule zufrieden sind (in Abhängigkeit von der Region, dem Bildungsgang, derDurchschnittsnote und dem Bemühen der Lehrkräfte) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .216

Tabelle 8.1 Kompetenzen von 15-Jährigen mit regulärer Schullaufbahn, aber unterschiedlichem Einschulungsjahr (Mittelwerte) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .222

Tabelle 8.2 Kompetenzen von 15-Jährigen in Australien nach Staaten und Territorien (Mittelwerte) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .224

Tabelle 8.3 Kompetenzen von 15-Jährigen in der Schweiz nach Sprachregionen (Mittelwerte) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .224

Tabellenverzeichnis 249

Tabelle 8.4 Regression der Leistungen von Neuntklässlern auf ausgewählte Strukturmerkmale der Länder (Analysen auf Länderebene; standardisierteRegressionskoeffizienten und erklärte Varianz) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .233

Tabelle 8.5 Regression der Leistungen von Neuntklässlern auf Merkmale der Unterrichtsversorgung (Analysen auf Länderebene; standardisierteRegressionskoeffizienten und erklärte Varianz) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .234

Tabelle 8.6: Regression der Leistungen von Neuntklässlern auf ausgewählte Kontextbedingungen der Schule (Analysen auf Länderebene; standardisierteRegressionskoeffizienten und erklärte Varianz) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .235

Tabellenverzeichnis250

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1.1 PISA-Teilnehmerstaaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14Abbildung 1.2 Bedingungen schulischer Leistungen – Allgemeines Rahmenmodell . . . . . . . . . . . . . . . . .16

Abbildung 2.1 15-Jährige mit verzögerter Schullaufbahn an allgemeinen Schulen nach Ländern der Bundesrepublik (in % der 15-Jährigen; ohne Sonderschüler) . . . . . . . . .52

Abbildung 3.1 Mittlere Leseleistungen für 14 Länder der Bundesrepublik im Vergleich mit ausgewählten OECD-Staaten (Mittelwerte/Standardfehler) . . . . . . . . . .63

Abbildung 3.2 Perzentilbänder der Leistungen von 15-Jährigen in 14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu einer Auswahl von 23 Staaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .64

Abbildung 3.3 Unterschiede zwischen dem 5. und 95. Perzentil in 14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu einer Auswahl von 23 Staaten . . . . . . . . . . . . . . . . . .68

Abbildung 3.4 Schüleranteile auf und unter Kompetenzstufe I in 14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu einer Auswahl von 23 Staaten . . . . . . . . . . . . . . . . . .70

Abbildung 3.5 Schüleranteile auf Kompetenzstufe V in 14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu einer Auswahl von 23 Staaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .71

Abbildung 3.6 Prozentualer Anteil von 15-jährigen Schülerinnen und Schülern auf den einzelnen Kompetenzstufen für 14 Länder der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . .72

Abbildung 3.7 Perzentilbänder der Leistungen der Neuntklässler für 14 Länder der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .73

Abbildung 3.8 Unterschiede zwischen dem 5. und 95. Perzentil für Neuntklässler in 14 Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .75

Abbildung 3.9 Prozentualer Anteil von Neuntklässlern auf den einzelnen Kompetenzstufen für 14 Länder der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .76

Abbildung 3.10 Leistungsprofil für die drei Anforderungsbereiche im Lesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .77Abbildung 3.11 Prozentualer Anteil von Schülerinnen und Schülern, die angeben,

sie würden nicht zum Vergnügen lesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .79Abbildung 3.12 Anteil an Nichtlesern und mittlere Lesekompetenz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .79

Abbildung 3.13 Perzentilbänder der Leistungen der Neuntklässler mit in Deutschland geborenen Eltern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .80

Abbildung 3.14 Perzentilbänder der Leistungen der Neuntklässler mit im Ausland geborenen Eltern im Vergleich zu den Perzentilbändern der Leistungen der Neuntklässler mit in Deutschland geborenen Eltern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .83

Abbildung 3.15 Ländermittelwerte für Schüler mit und ohne Migrationshintergrund . . . . . . . . . . . . . . . . .85Abbildung 3.16 Schüleranteil auf und unter Kompetenzstufe I für Neuntklässler mit und ohne

Migrationshintergrund pro Land . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .86Abbildung 3.17 Schüleranteil auf Kompetenzstufe V für Neuntklässler mit und ohne

Migrationshintergund . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .87Abbildung 3.18 Perzentilbänder der Leistungen der Neuntklässler in Gymnasien für 16 Länder der

Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .90Abbildung 3.19 Relativer Anteil der Neuntklässler in Gymnasien und mittlere Leistung im Lesen . . . . . .92

Abbildung 4.1 Mathematikleistungen in 14 Ländern der Bundesrepublik und in ausgewählten OECD-Staaten (Mittelwerte/Standardfehler) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .102

Abbildung 4.2 Perzentilbänder der mathematischen Leistungen der 15-Jährigen in 14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu den 31 PISA-Teilnehmerstaaten . . . . . . . . . . . . . . . .103

Abbildung 4.3 Streuung der Verteilungen der mathematischen Leistungen der 15-Jährigen in 14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu den 31 PISA-Teilnehmerstaaten . . . . .108

Abbildung 4.4: Mittelwerte und Streuungen der Gesamtleistungen der 15-Jährigen in 14 Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .109

Abbildung 4.5: Anteile der 15-Jährigen auf und unter Kompetenzstufe I in 14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu 9 ausgewählten PISA-Teilnehmerstaaten . . . . . . . . . . .110

Abbildung 4.6 Anteile der 15-Jährigen, die das Standardniveau mathematischer Grundbildung erreichen, in 14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu9 ausgewählten PISA-Teilnehmerstaaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .111

Abbildung 4.7 Anteile der 15-Jährigen auf Kompetenzstufe V in 14 Ländern der Bundesrepublik imVergleich zu 9 ausgewählten PISA-Teilnehmerstaaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .112

Abbildung 4.8 Anteile der 15-Jährigen pro Kompetenzstufe für 14 Länder der Bundesrepublik . . . . . . . .113Abbildung 4.9 Perzentilbänder der mathematischen Leistungen der Neuntklässler in

14 Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .115Abbildung 4.10 Anteile der Neuntklässler pro Kompetenzstufe in 14 Ländern der Bundesrepublik . . . . .116Abbildung 4.11 Perzentilbänder der mathematischen Leistungen der Neuntklässler mit

und ohne Migrationshintergrund . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .117Abbildung 4.12 Anteile der Neuntklässler auf und unter Kompetenzstufe I nach dem

Geburtsland ihrer Eltern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .120Abbildung 4.13 Perzentilbänder der Leistungen der Neuntklässler in Gymnasien . . . . . . . . . . . . . . . . . . .123Abbildung 4.14 Relativer Anteil der Neuntklässler in Gymnasien und mittlere Mathematikleistung

(relativer Anteil ohne Sonderschüler) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .124Abbildung 4.15 Mathematische Leistungen der Neuntklässler im nationalen PISA-Ergänzungstest . . . .125

Abbildung 5.1 Mittlere Leistung in Naturwissenschaften für 14 Länder der Bundesrepublik im Vergleich mit ausgewählten OECD-Teilnehmerstaaten (Mittelwerte/Standardfehler; 15-Jährige; internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .131

Abbildung 5.2 Perzentilbänder, Mittelwerte und Standardfehler für Naturwissenschafts-leistungen der 15-Jährigen in 14 Ländern der Bundesrepublik im Vergleich zu8 ausgewählten PISA-Teilnehmerstaaten (internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .133

Abbildung 5.3 Mittelwerte der Länder für die Leistungen in Naturwissenschaften, Lesen und Mathematik (15-Jährige; internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .136

Abbildungsverzeichnis252

Abbildung 5.4 Naturwissenschaftsleistungen von 15-Jährigen und Neuntklässlern für 14 Länder der Bundesrepublik (internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .138

Abbildung 5.5 Perzentilbänder, Mittelwerte und Standardfehler für Naturwissenschafts-leistungen der Neuntklässler in Gymnasien der 16 Länder der Bundesrepublik(internationaler Test) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .140

Abbildung 5.6 Relativer Anteil von Neuntklässlern in Gymnasien und mittlere Leistungen imNaturwissenschaftstest für die 16 Länder der Bundesrepublik (internationaler Test) . . .141

Abbildung 5.7 Perzentilbänder der Naturwissenschaftsleistungen für Neuntklässler mit und ohneMigrationshintergrund in 14 Ländern der Bundesrepublik (internationaler Test) . . . . . .142

Abbildung 5.8 Leistungsmittelwerte im internationalen und deutschen Naturwissenschaftstest für die Neuntklässler in 14 Ländern der Bundesrepublik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .147

Abbildung 5.9 Ländermittelwerte der Neuntklässler im internationalen und deutschenNaturwissenschaftstest für alle Schulen und für Gymnasien getrennt . . . . . . . . . . . . . . .149

Abbildung 5.10 Ländermittelwerte der Neuntklässler in fachbezogenen Kompetenzen (Werte beruhen auf den internationalen und den deutschen Aufgaben gemeinsam) . . . . . . . . . .150

Abbildung 5.11 Ländermittelwerte der Neuntklässler in fachbezogenen Kompetenzen für dieGesamtstichprobe und die Gymnasien (Werte beruhen auf den internationalen und den deutschen Aufgaben gemeinsam) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .152

Abbildung 5.12 Mittlere Lösungswahrscheinlichkeiten der Neuntklässler in den Biologieaufgaben nach Ländern der Bundesrepublik und Geschlecht (Werte beruhen auf den internationalen und den deutschen Aufgaben gemeinsam) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .154

Abbildung 5.13 Mittlere Lösungswahrscheinlichkeiten der Neuntklässler in den Physikaufgaben nach Ländern der Bundesrepublik und Geschlecht (Werte beruhen auf den internationalen und den deutschen Aufgaben gemeinsam) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .155

Abbildung 5.14 Mittlere Lösungswahrscheinlichkeiten der Neuntklässler in den Chemieaufgaben nach Ländern der Bundesrepublik und Geschlecht (Werte beruhen auf den internationalen und den deutschen Aufgaben gemeinsam) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .156

Abbildung 6.1 Schülerinnen und Schüler der 7. Jahrgangsstufe nach Schulform, 1952 bis 1999 . . . . .160Abbildung 6.2 Relativer Schulbesuch der 13-Jährigen an Gymnasien nach Ländern, 1952 bis 1999 . . .160Abbildung 6.3 Relativer Schulbesuch der 15-Jährigen an Gymnasien und Haupt- und

Berufsschulen nach Ländern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .161Abbildung 6.4 15-Jährige nach Sozialschichtzugehörigkeit (EGP-Klassen) und Bildungsgang . . . . . . . .164Abbildung 6.5 Partialkorrelation zwischen Sozialschichtzugehörigkeit (ISEI) und Gymnasial-

besuch unter Kontrolle von kognitiven Grundfähigkeiten und Lesekompetenz . . . . . . . .172Abbildung 6.6 Verteilung der Lesekompetenz nach Sozialschichtzugehörigkeit (Perzentilbänder

und Kompetenzstufen) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .175Abbildung 6.7 Verteilung der mathematischen Kompetenz nach Sozialschichtzugehörigkeit

(Perzentilbänder und Kompetenzstufen) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .175Abbildung 6.8 Mittlere Lesekompetenz von 15-Jährigen aus Familien der oberen und unteren

Dienstklasse und der Arbeiterschicht (EGP-Klassen I–II und V–VII; alle 15-Jährigen) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .178

Abbildung 6.9 Mittlere Lesekompetenz von 15-Jährigen aus Familien der oberen und unterenDienstklasse und der Arbeiterschicht (EGP-Klassen I–II und V–VII; nur 15-Jährige, deren beide Eltern in Deutschland geboren sind) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .178

Abbildung 6.10 Unterschiede zwischen der Lesekompetenz von 15-Jährigen aus Familien der oberen und unteren Dienstklasse und der Arbeiterschicht (EGP-Klassen I–II und V–VII; alle 15-Jährigen) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .179

Abbildung 6.11 Unterschiede zwischen der Lesekompetenz von 15-Jährigen aus Familien der oberen und unteren Dienstklasse und der Arbeiterschicht (EGP-Klassen I–II und V–VII; nur 15-Jährige, deren beide Eltern in Deutschland geboren sind) . . . . . . . . . . . . .180

Abbildungsverzeichnis 253

Abbildung 6.12 Sozialer Gradient der Lesekompetenz für ausgewählte Länder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .182Abbildung 6.13 Steigung des sozialen Gradienten der Lesekompetenz nach Ländern der

Bundesrepublik und ausgewählten OECD-Staaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .183Abbildung 6.14 Länder nach mittlerer Leseleistung und sozialem Gradienten der Lesekompetenz

(z-standardisierte Werte) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .184Abbildung 6.15 Exploratives Modell zur Erklärung von sozialen Disparitäten der Bildungs-

beteiligung und des Kompetenzerwerbs auf Länderebene . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .187Abbildung 6.16 15-Jährige nach Migrationshintergrund der Familie und Bildungsgang (in %; ohne

Sonderschüler) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .195Abbildung 6.17 Unterschiede zwischen der Lesekompetenz von 15-Jährigen aus Familien mit und

ohne Migrationshintergrund (mindestens ein Elternteil im Ausland geboren; nur Länder mit einem Zuwandereranteil von über 5 %; ohne Sonderschüler) . . . . . . . . . . . .201

Abbildung 6.18 Unterschiede zwischen der mathematischen Kompetenz von 15-Jährigen aus Familien mit und ohne Migrationshintergrund (mindestens ein Elternteil im Auslandgeboren; nur Länder mit einem Zuwandereranteil von über 5 %; ohne Sonderschüler) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .201

Abbildung 6.19 Unterschiede zwischen der naturwissenschaftlichen Kompetenz von 15-Jährigen ausFamilien mit und ohne Migrationshintergrund (mindestens ein Elternteil im Ausland geboren; nur Länder mit einem Zuwandereranteil von über 5 %; ohneSonderschüler) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .202

Abbildung 8.1a Zusammenhang zwischen Lesekompetenz und mathematischer Kompetenz vonSchülerinnen und Schülern der 9. Klassenstufe auf Länderebene (Mittelwert der Länder) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .220

Abbildung 8.1b Zusammenhang zwischen Lesekompetenz und naturwissenschaftlicher Kompetenz von Schülerinnen und Schülern der 9. Klassenstufe auf Länderebene(Mittelwerteder Länder) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .220

Abbildung 8.1c Zusammenhang zwischen mathematischer und naturwissenschaftlicher Kompetenz von Schülerinnen und Schülern der 9. Klassenstufe auf Länderebene(Mittelwerte der Länder) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .220

Abbildung 8.2 Mittlere Leseleistungen für 14 Länder der Bundesrepublik im Vergleich mit 8 kanadischen Provinzen und ausgewählten OECD-Staaten (Mittelwerte/Standardfehler) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .223

Abbildung 8.3 Vergleich der Leistungsverteilung in Mathematik zwischen Brandenburg und Bayern (Neuntklässler; Gymnasien) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .227

Abbildung 8.4 Zusammenhang zwischen Lesekompetenz und naturwissenschaftlicher Kompetenz von Schülerinnen und Schülern der 9. Klassenstufe im Gymnasium auf Länderebene (Mittelwerte) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .228

Abbildung 8.5 Zusammenhang zwischen relativem Gymnasialbesuch und mathematischer Kompetenz von Schülerinnen und Schülern der 9. Klassenstufe im Gymnasium auf Länderebe (Mittelwerte) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .228

Abbildung 8.6 Mathematikleistungen der 5 Prozent leistungsstärksten Neuntklässler nach Land(Mittelwerte; nur Gymnasien) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .229

Abbildung 8.7 Zusammenhang zwischen relativem Gymnasialbesuch und Leistungsniveau des unteren Viertels der Gymnasiasten der 9. Klassenstufe in Mathematik auf Länderebene (Mittelwerte) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .230

Abbildungsverzeichnis254

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