Welt-IQ, Welt-Intelligenz, Länderdaten

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über das durchschnittliche Intelligenzniveau der Länder dieser Welt, gemessen auf der gebräuchlichen IQ-Skala. Sie beruht auf dem neuesten Stand der Forschung (Ende 2022); Einzelheiten dazu unterhalb der Tabelle. In der linken Hälfte sind die Länder in absteigender Reihenfolge geordnet, in der rechten Hälfte alphabetisch.  

Land	IQ		IQ	Land
Singapur	107,1		71,6	Afghanistan
China	105,8		78,5	Ägypten
Hongkong	105,4		82,3	Albanien
Südkorea	104,6		79,5	Algerien
Taiwan	104,6		95,3	Andorra
Japan	104,2		69,7	Angola
Nordkorea	103,6		70,5	Antigua/Barbuda
Finnland	101,5		69,0	Äquatorialguinea
Niederlande	101,2		87,5	Argentinien
Kanada	101,2		90,9	Armenien
Estland	101,1		84,9	Aserbaidschan
Liechtenstein	101,1		68,5	Äthiopien
Schweiz	100,3		99,3	Australien
Großbritannien	100,0		84,0	Bahamas
Macau	99,9		86,8	Bahrain
Deutschland	99,7		74,4	Bangladesch
Neuseeland	99,7		80,0	Barbados
Schweden	99,7		95,9	Belarus
Belgien	99,6		99,6	Belgien
Australien	99,3		72,0	Belize
Tschechien	99,2		71,0	Benin
Österreich	99,0		90,0	Bermudas
Slowenien	98,7		78,0	Bhutan
Dänemark	98,6		81,9	Bolivien
Ungarn	98,4		88,5	Bosnien/Herzegow.
Island	98,4		76,9	Botswana
Frankreich	98,3		84,2	Brasilien
USA	98,0		88,3	Brunei
Slowakei	98,0		93,3	Bulgarien
Irland	97,7		70,2	Burkina Faso
Polen	97,5		72,2	Burundi
Lettland	97,3		89,0	Chile
Norwegen	97,2		105,8	China
Kroatien	97,1		88,4	Cook-Inseln
Russland	96,9		87,3	Costa Rica
Spanien	96,8		98,6	Dänemark
Luxemburg	96,5		99,7	Deutschland
Italien	96,1		66,0	Dominica
Litauen	96,0		79,6	Dominikanische Rep.
Belarus	95,9		71,6	Dschibuti
Andorra	95,3		82,6	Ecuador
Portugal	94,4		78,0	El Salvador
Israel	94,4		69,6	Elfenbeinküste
Malta	94,1		74,3	Eritrea
Vietnam	94,0		101,1	Estland
Ukraine	93,6		84,2	Fidschi-Inseln
Zypern	93,4		101,5	Finnland
Bulgarien	93,3		98,3	Frankreich
Griechenland	93,2		69,0	Gabun
Serbien	91,0		62,0	Gambia
Mongolei	91,0		82,9	Gazastreifen
Grönland	91,0		86,7	Georgien
Armenien	90,9		64,2	Ghana
Malaysia	90,8		74,0	Grenada
Moldawien	90,6		93,2	Griechenland
Rumänien	90,3		91,0	Grönland
Bermudas	90,0		100,0	Großbritannien
Türkei	89,4		79,0	Guatemala
Thailand	89,1		64,9	Guinea
Ver. Arab. Emirate	89,1		67,8	Guinea-Bissau
Surinam	89,0		79,4	Guyana
Chile	89,0		67,0	Haiti
Uruguay	89,0		80,1	Honduras
Kapverden	88,9		105,4	Hongkong
Bosnien/Herzegow.	88,5		76,5	Indien
Cook-Inseln	88,4		83,3	Indonesien
Brunei	88,3		86,3	Irak
Mauritius	87,7		85,6	Iran
Trinidad und Tobago	87,5		97,7	Irland
Argentinien	87,5		98,4	Island
Mexiko	87,4		94,4	Israel
Samoa	87,3		96,1	Italien
Costa Rica	87,3		75,3	Jamaika
Kasachstan	86,8		104,2	Japan
Bahrain	86,8		68,0	Jemen
Georgien	86,7		86,6	Jordanien
Jordanien	86,6		76,7	Jungferninseln
Montenegro	86,5		82,3	Kaimaninseln
Irak	86,3		64,0	Kamerun
Niederländ. Antillen	86,3		101,2	Kanada
Iran	85,6		88,9	Kapverden
Nordmazedonien	85,5		72,6	Kapverden
Kuba	85,0		86,8	Kasachstan
Myanmar	85,0		80,9	Katar
Neukaledonien	85,0		76,0	Kenia
Aserbaidschan	84,9		76,5	Kirgisistan
Tonga	84,6		83,0	Kiribati
Turks und Caicos	84,2		83,1	Kolumbien
Fidschi-Inseln	84,2		75,3	Komoren
Brasilien	84,2		66,5	Kongo, Dem.Rep.
Bahamas	84,0		71,7	Kongo, Rep.
Marschallinseln	84,0		79,5	Kosovo
Mikronesien	84,0		97,1	Kroatien
Turkmenistan	83,6		85,0	Kuba
Seychellen	83,5		80,4	Kuwait
Indonesien	83,3		83,2	Laos
Oman	83,3		69,8	Lesotho
Venezuela	83,3		97,3	Lettland
Laos	83,2		82,9	Libanon
Kolumbien	83,1		64,7	Liberia
St. Helena	83,1		82,8	Libyen
Kiribati	83,0		101,1	Liechtenstein
Gazastreifen	82,9		96,0	Litauen
Libanon	82,9		96,5	Luxemburg
Libyen	82,8		99,9	Macau
Ecuador	82,6		77,0	Madagaskar
Vanuatu	82,5		64,7	Malawi
Usbekistan	82,5		90,8	Malaysia
Tadschikistan	82,5		80,5	Malediven
Paraguay	82,4		67,4	Mali
Albanien	82,3		94,1	Malta
Kaimaninseln	82,3		81,0	Marianeninseln
Syrien	82,2		75,4	Marokko
Timor-Leste	82,0		84,0	Marschallinseln
Puerto Rico	81,9		68,8	Mauretanien
Bolivien	81,9		87,7	Mauritius
Peru	81,7		87,4	Mexiko
Solomonen	81,5		84,0	Mikronesien
Nicaragua	81,4		90,6	Moldawien
Tunesien	81,3		91,0	Mongolei
Marianeninseln	81,0		86,5	Montenegro
Katar	80,9		72,5	Mosambik
Malediven	80,5		85,0	Myanmar
Kuwait	80,4		68,2	Namibia
Philippinen	80,4		73,2	Nepal
Honduras	80,1		85,0	Neukaledonien
Pakistan	80,1		99,7	Neuseeland
Barbados	80,0		81,4	Nicaragua
Panama	80,0		86,3	Niederländ. Antillen
Saudi Arabien	79,6		101,2	Niederlande
Dominikanische Rep.	79,6		66,4	Niger
Algerien	79,5		68,7	Nigeria
Kosovo	79,5		103,6	Nordkorea
Guyana	79,4		85,5	Nordmazedonien
Guatemala	79,0		97,2	Norwegen
Sri Lanka	79,0		83,3	Oman
Papua-Neuguinea	78,8		99,0	Österreich
Ägypten	78,5		80,1	Pakistan
Tuvalu	78,2		80,0	Panama
Bhutan	78,0		78,8	Papua-Neuguinea
El Salvador	78,0		82,4	Paraguay
Madagaskar	77,0		81,7	Peru
Botswana	76,9		80,4	Philippinen
Jungferninseln	76,7		97,5	Polen
Indien	76,5		94,4	Portugal
Kirgisistan	76,5		81,9	Puerto Rico
Sudan	76,4		70,2	Ruanda
Kenia	76,0		90,3	Rumänien
Swasiland	75,6		96,9	Russland
Marokko	75,4		68,8	Sambia
Komoren	75,3		87,3	Samoa
Jamaika	75,3		62,0	Santa Lucia
Tansania	74,8		65,5	Sao Tome, Principe
Bangladesch	74,4		79,6	Saudi Arabien
Eritrea	74,3		99,7	Schweden
Simbabwe	74,0		100,3	Schweiz
Grenada	74,0		70,2	Senegal
Nepal	73,2		91,0	Serbien
Kapverden	72,6		83,5	Seychellen
Mosambik	72,5		62,3	Sierra Leone
Burundi	72,2		74,0	Simbabwe
Uganda	72,1		107,1	Singapur
Belize	72,0		98,0	Slowakei
Kongo, Rep.	71,7		98,7	Slowenien
Südafrika	71,6		81,5	Solomonen
Afghanistan	71,6		68,4	Somalia
Dschibuti	71,6		96,8	Spanien
Benin	71,0		79,0	Sri Lanka
Antigua/Barbuda	70,5		83,1	St. Helena
St. Kitts und Nevis	70,5		70,5	St. Kitts und Nevis
Ruanda	70,2		69,6	St. Vincent, Grenad.
Burkina Faso	70,2		71,6	Südafrika
Senegal	70,2		76,4	Sudan
Lesotho	69,8		104,6	Südkorea
Angola	69,7		62,0	Südsudan
Elfenbeinküste	69,6		89,0	Surinam
St. Vincent, Grenad.	69,6		75,6	Swasiland
Äquatorialguinea	69,0		82,2	Syrien
Gabun	69,0		82,5	Tadschikistan
Sambia	68,8		104,6	Taiwan
Mauretanien	68,8		74,8	Tansania
Nigeria	68,7		89,1	Thailand
Äthiopien	68,5		82,0	Timor-Leste
Somalia	68,4		67,7	Togo
Namibia	68,2		84,6	Tonga
Jemen	68,0		87,5	Trinidad und Tobago
Guinea-Bissau	67,8		66,0	Tschad
Togo	67,7		99,2	Tschechien
Mali	67,4		81,3	Tunesien
Haiti	67,0		89,4	Türkei
Kongo, Dem.Rep.	66,5		83,6	Turkmenistan
Niger	66,4		84,2	Turks und Caicos
Dominica	66,0		78,2	Tuvalu
Tschad	66,0		72,1	Uganda
Sao Tome, Principe	65,5		93,6	Ukraine
Guinea	64,9		98,4	Ungarn
Liberia	64,7		89,0	Uruguay
Malawi	64,7		98,0	USA
Ghana	64,2		82,5	Usbekistan
Kamerun	64,0		82,5	Vanuatu
Zentralafrikan. Rep.	63,8		83,3	Venezuela
Sierra Leone	62,3		89,1	Ver. Arab. Emirate
Südsudan	62,0		94,0	Vietnam
Gambia	62,0		63,8	Zentralafrikan. Rep.
Santa Lucia	62,0		93,4	Zypern

Welt-Intelligenz, Länderdaten Stand Ende 2022.

Die Tabelle beruht auf der Datenbank von Russell T. Warne (2022). Diese gibt eine Zusammenfassung der Befunde zweier Forschungstraditionen. Zum einen berücksichtigt sie die Ergebnisse der psychometrischen Intelligenzforschung, die auf eine mehr als 100-jährige Geschichte zurückblicken kann. Zum anderen berücksichtigt sie die internationalen Bildungsstudien PISA, TIMSS & Co.

Aus der psychometrischen Intelligenzforschung werden drei Datensätze berücksichtigt: Lynn und Vanhanen (2012), Rindermann (2018) und Becker (2019). Aus den internationalen Bildungsstudien werden zwei Datensätze berücksichtigt: Die HLO-Datenbank der Weltbank (Harmonized Learning Outcomes; Angrist et al. 2021) und der Datensatz von Gust, Hanushek und Woessmann (2022). Die Ergebnisse der Bildungsstudien wurden auf die gebräuchliche IQ-Skala mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15 transformiert. Die fünf Datensätze stimmen in sehr hohem Maße überein, was zeigt, dass sie im Grunde ein und dieselbe latente Variable messen, nämlich die Intelligenz. Aus den vorliegenden Intelligenzschätzungen wurde jeweils der Median berechnet. Dieser ist in der Tabelle angegeben.

Anmerkung 1: Die Datengrundlage ist für die verschiedenen Länder sehr unterschiedlich. Für die Länder des oberen und zum Teil auch des mittleren Intelligenzbereichs liegen sehr zuverlässige Daten vor, im mittleren Intelligenzbereich ist die Datenqualität geringer und im unteren Bereich sind die Schätzungen recht grob; man kann aber mit großer Sicherheit davon ausgehen, dass die wahren Verhältnisse nicht viel anders aussehen.

Anmerkung 2: Bei allen Werten handelt es sich um Schätzungen und diese sind zwangsläufig mit Fehlern behaftet. Unterschiede von einem oder zwei IQ-Punkten liegen durchaus im Unsicherheitsbereich. Nachkommastellen sind eigentlich irrelevant; sie werden nur deshalb angegeben, weil bei einer Rundung eine Differenz von 1,1 Punkten auf eine Differenz zu 2 Punkten führen kann, zum Beispiel: 99,4 → 99; 100,5 → 101. Eine grobe Faustregel: Unterschiede von einem oder zwei Punkten haben kaum praktische Bedeutung, Unterschiede von fünf Punkten können sehr wohl relevant sein und Differenzen von mehr als zehn Punkten machen einen deutlichen Unterschied.

Anmerkung 3: Die Tabelle zeigt die nationalen IQs, also das durchschnittliche Intelligenzniveau der Länder. Innerhalb jedes Landes gibt es sehr, sehr große Intelligenzunterschiede. Auch in den intelligentesten Ländern findet man sehr unintelligente Menschen und in den unintelligentesten Ländern gibt es auch intelligente Menschen. In beiden Fällen machen diese aber nur einen sehr kleinen Anteil der Gesamtbevölkerung aus.

Anmerkung 4: Gewichtet man die nationalen IQ-Werte mit der jeweiligen Bevölkerungsgröße dann ergibt sich insgesamt ein Welt-IQ um 87. Unter der Annahme, dass die Intelligenz jeweils normalverteilt ist mit einer Standardabweichung von 15, ergibt sich für die Weltbevölkerung eine Standardabweichung von etwa 19.

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Diesen Blogbeitrag zitieren als:
Henss, R. (2023). Welt-IQ, Welt-Intelligenz, Länderdaten. https://splitter1.wordpress.com/2023/03/15/welt-iq-welt-intelligenz-landerdaten/

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Literatur und Datenquellen

Angrist, N., Djankov, S., Goldberg, P.K. und Patrinos, H.A. (2021). Measuring human capital using global learning data. Nature, https://dx.doi.org/10.1038/s41586-021-03323-7 http://documents.worldbank.org/curated/en/540801550153933986/Measuring-Human-Capital

Becker, D. (2019). The NIQ-dataset (V1.3.2). Chemnitz, Germany. https://viewoniq.org/

Gust, S., Hanushek, E.A. und Woessmann, L. (2022). Global universal basic skills: Current deficits and implications for world development. Working Paper 30566. Massachusetts, MA: National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w30566

Lynn, R. und Vanhanen, T. (2012). Intelligence. A unifying construct for the social sciences. London: Ulster Institute for Social Research.

Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human capital and the wellbeing of nations. Cambridge: Cambridge University Press. Appendix zum Buch online unter https://doi.org/10.1017/9781107279339 www.cambridge.org/core/books/cognitive-capitalism-and-the-wealth-ofnations/7C10B724756D97F00B7AF0515B800CC5

Warne, R.T. (2022). National mean IQ estimates: Validity, data quality, and recommendations. Evolutionary Psychological Science. 19. Dezember 2022. Kurze Zusammenfassung und Link zur Datenbank unter: https://doi.org/10.1007/s40806-022-00351-y

Global Learning Crisis

Ich habe auf Researchgate.net einen umfangreichen Artikel mit dem Titel „Die Global Learning Crisis. Schulbesuch ist nicht gleich Lernen“ eingestellt. Der Artikel kann kostenlos heruntergeladen werden unter
https://www.researchgate.net/publication/368544658_Die_Global_Learning_Crisis_Schulbesuch_ist_nicht_gleich_Lernen

Zusammenfassung:       Der World Development Report der World Bank 2018 enthält zwei Botschaften, eine gute und eine schlechte. Die gute lautet: Alle Länder dieser Welt haben große Anstrengungen unternommen und die Schulbesuchsquote massiv gesteigert. Von wenigen Ausnahmen abgesehen können heute überall in der Welt fast alle Kinder eine Schule besuchen. Die schlechte Nachricht lautet: Heute können zwar fast alle Kinder eine Schule besuchen, aber Hunderte Millionen lernen so gut wie gar nichts. Diese traurige Tatsache wird von der UNESCO als Global Learning Crisis bezeichnet. Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über die beiden gegensätzlichen Aspekte, wobei der zweite Aspekt auf der Grundlage der internationalen Bildungsstudien wie PISA, TIMSS & Co beleuchtet wird. Im Anschluss daran werden die Befunde der Bildungsstudien mit den Befunden der psychometrischen Intelligenzforschung verglichen und gezeigt, dass beide praktisch nicht voneinander zu unterscheiden sind. Abschließend wird gezeigt, dass die Forderung der Agenda 2030, „Bis 2030 sicherstellen, dass alle Mädchen und Jungen gleichberechtigt eine kostenlose und hochwertige Grund- und Sekundarschul­bildung abschließen, die zu brauchbaren und effektiven Lernergebnissen führt“, wobei Anforderungen moderner Industrie- und Informationsgesellschaften zugrunde gelegt werden, weltfremde Illusion ist.

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Stichwörter: Global Learning Crisis, Schule, Schulbesuch, Lernen, Bildung, internationale Bildungs­studien, PISA, Intelligenz, IQ, Millenniumsziele, Agenda 2030, Lernarmut, Corona-Pandemie

Henss, R. (2023). Die Global Learning Crisis. Schulbesuch ist nicht gleich Lernen. Saarbrücken: Dr. Ronald Henss Verlag. DOI: 10.13140/RG.2.2.11286.83520 https://www.researchgate.net/publication/368544658_Die_Global_Learning_Crisis_Schulbesuch_ist_nicht_gleich_Lernen

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (13)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 13: Wie groß ist die Lücke?

Auf der Grundlage der NAEP-Studien wird die Entwicklung der Lücke zwischen Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017 analysiert. Obgleich die 9- und die 13-jährigen Schwarzen den Abstand in der Lesekompetenz und in Mathematik beträchtlich verringern konnten, ist der Unterschied zwischen Weißen und Schwarzen nach wie vor sehr groß und nichts deutet darauf hin, dass die Lücke in kurzer Zeit geschlossen werden könnte. Die Lesekompetenz-Lücke beträgt etwa 0,75 und die Mathematik-Lücke etwas mehr als 0,9 Standardabweichungseinheiten, das entspricht etwa 11 beziehungsweise 14 IQ-Punkten.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

Auf der Grundlage der NAEP-Studien [1] haben wir in → Teil 8 die Lesekompetenz-Lücke und im → Teil 12 die Mathematik-Lücke zwischen Weißen und Schwarzen anhand der Effektstärke betrachtet und festgestellt, dass die 9- und die 13-jährigen Schwarzen die Lücke von 1990 bis 2017 beträchtlich verkleinern konnten. In den Abbildungen → 8.1 und → 12.1 drückte sich dies durch stark fallende Regressionsgeraden aus.

Obgleich sich die Lücke in beiden Bereichen beträchtlich verkleinert hat, ist der Unterschied zwischen Weißen und Schwarzen nach wie vor sehr groß. Um dies explizit zu veranschaulichen, ist in den folgenden Abbildungen die Y-Achse jeweils so skaliert, dass der Nullpunkt – also der Punkt, an dem Weiße und Schwarze gleich wären – enthalten ist. Abbildung 13.1 (entspricht Abbildung 8.1) zeigt die Entwicklung der Lesekompetenz-Lücke, Abbildung 13.2 (entspricht Abbildung 12.1) zeigt die Entwicklung der Mathematik-Lücke.

Abbildung 13.1: NAEP – Entwicklung der Lesekompetenz-Lücke zwischen Weißen und Schwarzen von 1992 bis 2017 – Effektstärke.

Abbildung 13.2: NAEP – Entwicklung der Mathematik-Lücke zwischen Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017 – Effektstärke.

Durch die veränderte Skalierung der Y-Achse erscheinen die Verringerungen der Lücke viel weniger dramatisch [A1]. Der Abstand zum Nullpunkt macht klar, dass der Leistungsunterschied zwischen Weißen und Schwarzen nach wie vor sehr groß ist. Bei der Lesekompetenz sind es etwa 0,75 und in Mathematik etwas mehr als 0,9 Standardabweichungseinheiten, das entspricht rund 11 beziehungsweise 14 IQ-Punkten. Nichts darauf hindeutet, dass die Lücke in kurzer Zeit geschlossen werden könnte. Das gilt ganz besonders für die 17-Jährigen, bei denen keine substanziellen Veränderungen zu registrieren sind.

Fortsetzung folgt.

*

Literatur

(1) The Nation’s Report Card. NAEP Data Explorer. Online unter https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
Daten abgerufen im April 2018.

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Anmerkungen

[A1] Die Effektstärken und die Parameter der Regressionsgeraden bleiben selbstverständlich unverändert; durch die Umskalierung der Y-Achse wird lediglich der visuelle Bezugsrahmen verändert und durch die Einbeziehung des Nullpunktes wird das tatsächliche Ausmaß der Lücke anschaulich gemacht.

***
Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Alter, Mathematik, Lücke, Efektstärke, Lesekompetenz

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (12)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 12: Entwicklung der Mathematik-Lücke von 1990 bis 2017

Auf der Grundlage der NAEP-Studien wird die Entwicklung der mathematischen Kompetenz von 9- und 13-jährigen Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017 analysiert. Die 9- und die 13-jährigen Schwarzen konnten den Abstand zu den Weißen beträchtlich verringern, bei den 17-Jährigen zeigen sich keine wesentlichen Veränderungen. 2017 beträgt die Lücke bei den 9-Jährigen 13,1 und bei den 13-Jährigen 13,9 IQ-Punkte. Bei den 17-Jährigen sind es im Jahr 2015 14,5 IQ-Punkte.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

Auf der Grundlage der NAEP-Studien [1] haben wir in → Teil 9, → Teil 10 und → Teil 11 die Entwicklung der mathematischen Kompetenz von Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017 anhand der Mittelwerte betrachtet und festgestellt, dass sich die Lücke bei den 9- und den 13-Jährigen deutlich verkleinert hat, während bei den 17-Jährigen keinerlei Veränderung zu registrieren ist.

Im Folgenden berücksichtigen wir nicht nur die Mittelwertsdifferenzen, sondern auch die Streuungen, und betrachten die Mathematik-Lücke zwischen Weißen und Schwarzen anhand der Effektstärke d (= Mittelwert der Weißen minus Mittelwert der Schwarzen dividiert durch die gemeinsame Standardabweichung) [A1]. Die Werte für die drei Altersgruppen sind in Abbildung 12.1 dargestellt; die punktierten Linien sind die Regressionsgeraden bei linearer Regression.

Abbildung 12.1: NAEP – Entwicklung der Mathematik-Lücke zwischen Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017 – Effektstaerke d

Bei den 9-Jährigen (blau) zeigt sich eine deutliche Verkleinerung der Lücke. Das Maximum im Jahr 1992 beträgt 1,20 Standardabweichungen, das entspricht 18 Punkten auf einer IQ-Skala. Das Minimum im Jahr 2017 beträgt 0,87 Standardabweichungen (13 IQ-Punkte). Die Steigung der Regressionsgeraden beträgt -0,0119, das heißt: Im Durchschnitt hat sich die Lücke pro Jahr um 0,0119 Standardabweichungen (0,18 IQ-Punkte) verkleinert. Nimmt man den Ausreißer im Jahr 1990 heraus, dann hat sich die Lücke im Schnitt um 0,0142 Standardabweichungen (0,21 IQ-Punkte) verkleinert.

Die 13-Jährigen (orange) zeigen eine sehr ähnliche Entwicklung. Zwischen dem Maximum 1992 (d=1,25; 18,75 IQ-Punkte) und dem Minimum 2017 (d=0,92; 13,8 IQ-Punkte) liegen 0,33 Standardabweichungen oder 5 IQ-Punkte. Die Steigung der Regressionsgeraden beträgt -0,0097, das heißt: im Durchschnitt hat sich die Lücke um 0,0097 Standardabweichungen (0,15 IQ-Punkte) pro Jahr verkleinert. Nimmt man den extremen Ausreißer im Jahr 1990 heraus, verkleinert sich die Lücke um 0,0148 Standardabweichungen (0,22 IQ-Punkte) pro Jahr – das ist fast exakt derselbe Wert wie bei den 9-Jährigen.

Völlig anders ist die Entwicklung bei den 17-Jährigen (grau). Die durchschnittliche Veränderung pro Jahr beträgt lediglich -0,0037 Standardabweichungen (0,05 IQ-Punkte). Bei den 17-Jährigen liegen leider nur vier Messpunkte vor (siehe Anmerkung [A1]), so dass die Aussagekraft stark eingeschränkt ist.

Insgesamt ergibt sich aus der unterschiedlichen Entwicklung bei den 9- und den 13-Jährigen einerseits und den 17-Jährigen andererseits, dass im Jahr 2017 die Lücke bei den Jüngeren etwas kleiner ist als bei den 17-Jährigen, obwohl sie ursprünglich bei den Jüngeren deutlich größer war. Zum letzten Erhebungspunkt (2015 bei den 17-Jährigen und 2017 bei den 9- und den 13-Jährigen) beträgt der Abstand zwischen Weißen und Schwarzen bei den 9-Jährigen 13,1, bei den 13-Jährigen 13,9 und bei den 17-Jährigen 14,5 IQ-Punkte.

Es sei noch angemerkt, dass die Mathematik-Lücke, gemessen mit der Effektstärke d, deutlich größer ist als die Lesekompetenz-Lücke, die wir im → Teil 8 betrachtet haben, dass aber beide eine sehr ähnliche Entwicklung aufweisen. Darauf werden wir später noch ausführlich zurückkommen.

Methodische Anmerkung: Ein Vergleich von Abbildung 12.1 mit → Abbildung 11.1 im Teil 11 macht deutlich, dass eine alleinige Betrachtung von Mittelwerten nicht ausreicht. Bei den 9-Jährigen sind die Mittelwerte – und somit auch die Mittelwertsdifferenzen – von 2005 bis 2017 praktisch konstant, bei den d-Werten in Abbildung ist jedoch keine Seitwärtsbewegung ab 2005 zu erkennen. Letzteres ist darauf zurückzuführen, dass die Streuungen kleiner wurden. Im Gegensatz zu den Mittelwerten ist bei der Effektstärke keinerlei Trendwende zu erkennen.

In der nächsten Folge werden wir die Frage „Wie große ist die Lücke?“ aus einem anderen Blickwinkel betrachten und neben der Mathematik auch die Lesekompetenz berücksichtigen.

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 13: Wie groß ist die Lücke?

*

Literatur

(1) The Nation’s Report Card. NAEP Data Explorer. Online unter https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
Daten abgerufen im April 2018.

*

Anmerkungen

[A1] Die zugrunde liegenden Mittelwerte und Standardabweichungen wurden mit dem NAEP Data Explorer erzeugt [1]. Für die 17-Jährigen liegen leider nur die Daten von 2005 bis 2015 vor. Ab NAEP 2005 wurde der Mathematik-Test neu konzipiert und anders skaliert, so dass keine direkte Vergleichbarkeit zu früheren Untersuchungen gegeben ist.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Alter, Mathematik, Lücke, Efektstärke

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (11)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 11: Mathematik – Trends von 1990 bis 2017 (Fortsetzung)

Auf der Grundlage der NAEP-Studien wird die Entwicklung der mathematischen Kompetenz von 9- und 13-jährigen Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017 analysiert. Bei den aufeinanderfolgenden Geburtsjahrgängen bis Mitte der 90er-Jahre zeigen sich stetige Verbesserungen. Bei den Geburtsjahrgängen ab Ende der 90er-Jahre tritt eine Stagnation ein.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

Die NAEP-Studien [1] von 1990 bis 2017 zeigen eine unterschiedliche Entwicklung der mathematischen Kompetenz von 17-Jährigen auf der einen und 9- und 13-Jährigen auf der anderen Seite (→ Teil 9): Die 17-Jährigen zeigten im gesamten Zeitraum keinerlei Veränderung, die 9- und die 13-Jährigen verzeichneten hingegen deutliche Zugewinne.

Die detaillierte Analyse im → Teil 10 hat gezeigt, dass sich für den Zeitraum 1990 bis 2017 bei den 9- und den 13-Jährigen zwei Trends unterscheiden lassen, und zwar für die Weißen ebenso wie für die Schwarzen.

Die Trends sind in Abbildung 11.1 dargestellt (entspricht → Abbildung 10.1 im Teil 10).

Abbildung 11.1: NAEP – Mathematik. Trends von 1990-2017.
Blau: 13-jährige Weiße; Rot: 13-jährige Schwarze, Grün: 9-jährige Weiße; Gelb: 9-jährige Schwarze.

Abbildung 11.1 zeigt ein außergewöhnlich klares Muster.

Bei den 9-Jährigen stimmt die Entwicklung der Weißen (grün) und der Schwarzen (gelb) fast perfekt überein. Die beiden Gruppen unterscheiden sich lediglich im Niveau (das sehr deutlich) und in den etwas größeren Zugewinnen bei den Schwarzen. Bei beiden markiert das Jahr 2007 die Trendwende.

Der Schülerjahrgang, der zum Zeitpunkt der Trendwende 2007 9 Jahre alt war, war im Jahr 2011 13 Jahre alt. Bei den 13-jährigen Schwarzen (rot) liegt die Trendwende im Jahr 2011 – der Wendepunkt betrifft also exakt denselben Geburtsjahrgang. Bei den 13-jährigen Weißen (blau) erfolgt die Trendwende zwar „schon“ 2009, aber die Werte von 2009 und 2011 sind identisch und da der Wendepunkt durch eine grobe Regel ermittelt wurde (Anmerkung [A1] im Teil 10), ist diese „Abweichung“ unwesentlich.

Würde man auf der X-Achse den Geburtsjahrgang eintragen, dann müsste man die 13-Jährigen (blau und rot) um vier Jahre nach links verschieben. Dann würde die verblüffende Übereinstimmung noch deutlicher hervortreten.

Geht man von Geburtsjahrgängen aus, dann ergibt sich für alle vier Gruppen dasselbe Resultat:

• Bei den aufeinanderfolgenden Geburtsjahrgängen bis Mitte der 90er-Jahre zeigen sich stetige Verbesserungen [A1].
• Bei den Geburtsjahrgängen ab Ende der 90er-Jahre tritt eine Stagnation ein [A2].

Insgesamt spricht vieles dafür, dass hier in der Tat eine Trendwende vorliegt. Angesichts der Tatsache, dass die letzten Werte (2017) bei allen vier Gruppen deutlich unter der jeweiligen steigenden Trendlinie liegen, erscheint es sehr unwahrscheinlich, dass in den nächsten Jahren die steigende Trendlinie wieder erreicht wird [A3]. Angesichts der kleinen Zahl der Messpunkte ist jedoch Zurückhaltung angebracht. In einer späteren Folge werden wir auf die Schwierigkeiten bei Prognosen zurückkommen.

In der nächsten Folge untersuchen wir, wie sich die Lücke zwischen Weißen und Schwarzen entwickelt hat, wobei wir neben den Mittelwertsunterschieden auch die Streuungen berücksichtigen.

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 12: Entwicklung der Mathematik-Lücke von 1990 bis 2017.

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Literatur

(1) The Nation’s Report Card. NAEP Data Explorer. Online unter https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
Daten abgerufen im April 2018.

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Anmerkungen

[A1] Die Verbesserungen bei den Schwarzen fallen etwas größer aus als bei den Weißen, wodurch sich die Lücke verkleinert. Hierauf kommen wir in der nächsten Folge zurück.

[A2] Bei den 13-Jährigen Schwarzen zeigt sich sogar eine Verschlechterung. Da diese jedoch auf nur vier Messpunkten beruht, wäre es verfrüht, von einem negativen Trend zu sprechen.

[A3] Es sei explizit angemerkt, dass die Stagnation – so sie denn tatsächlich eintreten sollte – auf dem jeweils höchsten Niveau erfolgen würde, da sie an eine Phase stetiger Zugewinne anschließt.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Alter, Mathematik, Trends, Trendwende

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (10)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 10: Mathematik – Trends von 1990 bis 2017

Auf der Grundlage der NAEP-Studien wird die Entwicklung der mathematischen Kompetenz von 9- und 13-jährigen Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017 analysiert. Dabei zeigen sich zwei unterschiedliche Trends: Von 1990 bis 2007 (2009, 2011) steigen die Leistungen kontinuierlich an, von 2007 (2009, 2011) bis 2017 stagnieren die Leistungen oder sie fallen sogar.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

Im → Teil 9 haben wir auf der Grundlage der NAEP-Studien [1] die Entwicklung der mathematischen Kompetenz von Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017 betrachtet.

Bei den 17-Jährigen zeigen sich über den gesamten Zeitraum praktisch keinerlei Veränderungen. Die Jüngeren konnten hingegen deutliche Zugewinne verbuchen. Bei den 9-jährigen Schwarzen waren es durchschnittlich 1,46 Punkte pro Jahr, bei den 9-jährigen Weißen 1,07, bei den 13-jährigen Schwarzen 1,10 und bei den 13-jährigen Weißen 0,84 (siehe Tabelle 10.1 unten).

In → Abbildung 9.1 im Teil 9 sind die Entwicklungen als lineare Trends über den Gesamtzeitraum von 1990 bis 2017 dargestellt. Da die Abweichungen von der jeweiligen Regressionsgeraden gering sind, ist diese Darstellung als grobe Annäherung durchaus sinnvoll.

Bei den 9- und den 13-Jährigen fällt jedoch unmittelbar ins Auge, dass die Abweichungen von der linearen Regression nicht zufällig über den Gesamtzeitraum verteilt sind. Sie weisen vielmehr eine Systematik auf, die innerhalb jeder Gruppe zwei unterschiedliche Trends erkennen lässt. Diese Systematik wird durch Abbildung 10.1 veranschaulicht.

Abbildung 10.1: NAEP – Mathematik. Trends von 1990-2017.
Blau: 13-jährige Weiße; Rot: 13-jährige Schwarze, Grün: 9-jährige Weiße; Gelb: 9-jährige Schwarze.

Die Trendlinien in Abbildung 10.1 zeigen für alle vier Gruppen dasselbe Bild: Zunächst ein kontinuierlicher Anstieg, dann ein waagerechter oder gar fallender Trend. Kleinere Unterschiede gibt es lediglich in dem Zeitpunkt, zu dem die Trendwende erfolgt [A1].

Die Steigungskoeffizienten der Teiltrends sind in Tabelle 10.1 zusammengefasst. Sie geben die durchschnittliche Veränderung pro Jahr an. In der letzten Spalte (Gesamt) sind die Werte für den Gesamtzeitraum angegeben.

Tabelle 10.1: NAEP – Mathematikleistung von Weißen und Schwarzen. Trends von 1990 bis 2017.

	Jahr	1990 bis J	J bis 2017	Gesamt
13-jähige Weiße	2009	1,11	-0,12	0,84
13-jährige Schwarze	2011	1,37	-0,39	1,10
9-jährige Weiße	2007	1,58	0,05	1,07
9-jährige Schwarze	2007	2,08	0,15	1,46

Die 13-jährigen Weißen können im Gesamtzeitraum einen durchschnittlichen Zugewinn von 0,84 Punkten pro Jahr verzeichnen. Während im Teilzeitraum 1990 bis 2009 der jährliche Zugewinn 1,11 Punkte beträgt, ergibt sich von 2009 bis 2017 ein leichter Verlust von -0,12 Punkten pro Jahr.

Bei den 13-jährigen Schwarzen zeigt sich dasselbe Bild mit einem noch stärkeren Kontrast: Der jährliche Zugewinn von 1,10 Punkten im Gesamtzeitraum zerfällt in einen jährlichen Zugewinn von 1,37 Punkten von 1990 bis 2011 und einen jährlichen Verlust von -0,39 Punkten von 2011 bis 2017.

Bei den 9-jährigen Weißen beträgt der durchschnittliche Zugewinn 1,07 Punkte im Gesamtzeitraum. Auf einen jährlichen Zugewinn von 1,58 Punkten von 1990 bis 2007 folgt von 2007 bis 2017 eine Stagnation (0,05 Punkte).

Bei den 9-Jährigen Schwarzen zerfällt der jährliche Gewinn von 1,46 Punkten im Gesamtzeitraum in einen jährlichen Zugewinn von 2,08 von 1990 bis 2007 und ein mehr oder weniger bedeutungsloses jährliches Plus von 0,15 von 2007 bis 2017.

Die bemerkenswerte Gleichförmigkeit der Trendwende bei Weißen und Schwarzen in beiden Altersgruppen werden wir in der nächsten Folge diskutieren.

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 11: Mathematik – Trends von 1990 bis 2017 (Fortsetzung)

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Literatur

(1) The Nation’s Report Card. NAEP Data Explorer. Online unter https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
Daten abgerufen im April 2018.

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Anmerkungen

[A1] Der Zeitpunkt der Trendwende ist nicht eindeutig definiert; er wurde wie folgt bestimmt: Der aufsteigende Trend beginnt 1990 und endet mit dem Jahr, in dem die Regressionsgerade unterschritten wird und sich ein neuer Trend abzeichnet. Der anschließende Trend beginnt mit dem Zeitpunkt der Trendwende und endet 2017. Bei den 9-jährigen Weißen und Schwarzen erfolgt die Trendwende 2007, bei den 13-jährigen Weißen 2009 und bei den 13-jährigen Schwarzen 2011. Diese Zeitpunkte sind jeweils in beiden Trends einbezogen, einmal als Endjahr und einmal als Anfangsjahr; sie sind in Abbildung 10.1 als Schnittpunkte zu erkennen.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Alter, Mathematik, Trends

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (9)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 9: Mathematik 1990 bis 2017

Auf der Grundlage der NAEP-Studien wird die Entwicklung der mathematischen Kompetenz von Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017 analysiert. Für die Altersgruppen zeigen sich völlig unterschiedliche Entwicklungen, die bei den 17-Jährigen sehr ungünstig ausfallen. Besonders bemerkenswert: Die 17-jährigen Schwarzen erreichen lediglich das Niveau der 13-jährigen Weißen.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

In Teil 6, Teil 7 und Teil 8 haben wir auf der Grundlage der NAEP-Studien die Lesekompetenz von Weißen und Schwarzen von 1992 bis 2017 analysiert. Nun betrachten wir die Entwicklung im Bereich Mathematik von 1990 bis 2017 [A1].

Abbildung 9.1 zeigt die Mittelwerte aufgeschlüsselt nach Weißen und Schwarzen und den Altersstufen 9-Jährige, 13-Jährige und 17-Jährige. Die punktierten Linien zeigen die linearen Regressionsgeraden.

Abbildung 9.1: NAEP 1992-2017 – Mathematik.
W: Weiße; S: Schwarze; 9: 9-Jährige; 13: 13-Jährige; 17: 17-Jährige.

Abbildung 9.1 zeigt für die Mathematik dasselbe Bild wie Abbildung 6.1 im Teil 6 für die Lesekompetenz.

Bei den 9- und den 13-Jährigen zeigen sich einige kleinere, aber systematische Abweichungen vom linearen Trend. Diese werden wir in der nächsten Folge näher analysieren.

Ebenso wie bei der Lesekompetenz zeigen sich auch in der Mathematik in allen Altersgruppen enorme Niveauunterschiede zwischen Weißen und Schwarzen und die Entwicklungsverläufe der verschiedenen Altersgruppen unterschieden sich sehr stark.

Die 9-Jährigen zeigen insgesamt starke Verbesserungen. Die Zugewinne der Schwarzen (orange) betragen im Durchschnitt 1,46 Punkte pro Jahr, die Weißen (hellblau) gewinnen im Durchschnitt 1,07 Punkte hinzu. Aufgrund der größeren Zugewinne der Schwarzen hat sich die Lücke im Schnitt jährlich um 0,39 Punkte verringert.

Auch die 13-Jährigen verzeichnen Zugewinne, die jedoch ein wenig schwächer ausfallen. Die Schwarzen (gelb) verbessern sich im Schnitt um 1,10 Punkte pro Jahr, die Weißen (grau) um 0,81 Punkte. Somit verringert sich die Lücke um 0,29 Punkte pro Jahr.

Genau wie bei der Lesekompetenz zeigt sich auch im Bereich Mathematik bei den 17-Jährigen eine völlig andere Entwicklung. Sowohl die Weißen (blau) als auch die Schwarzen (grün) zeigen im Grunde keinerlei Veränderung. Der durchschnittliche jährliche Zugewinn der Weißen ist mit 0,11 Punkten bedeutungslos. Dasselbe gilt für die Schwarzen, deren Werte völlig unverändert sind (dass sich mit -0,007 Punkten sogar ein negatives Vorzeichen ergibt, ist irrelevant) [A2].

• Bei den 17-Jährigen, die aus gesellschaftlicher Sicht die bedeutsamste Altersgruppe stellen, hat sich über 25 Jahre hinweg sowohl bei den Weißen als auch bei den Schwarzen nicht das Allergeringste verändert.

Die totale Stagnation bei den 17-Jährigen ist zweifellos eines der herausragenden – und außerordentlich enttäuschenden – Ergebnisse der NAEP-Studien. Wir kommen darauf später ausführlich zurück.

Ebenso wie bei der Lesekompetenz in Teil 6 sei an dieser Stelle ein weiteres außerordentlich wichtiges Ergebnis festgehalten:

• Die 17-jährigen Schwarzen (grün) liegen auf demselben Niveau wie die 13-jährigen Weißen (grau). Ja mehr noch: Seit 2000 schneiden die 17-jährigen Schwarzen sogar schlechter ab als die 13-jährigen Weißen.

Auch auf diesen ganz zentralen Punkt kommen wir später ausführlich zurück.

In der nächsten Folge werden wir die systematischen Abweichungen vom linearen Trend bei den 9- und den 13-Jährigen genauer betrachten und feststellen, dass diese Differenzierung die oben genannten Befunde erheblich relativiert.

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 10: Mathematik – Trends von 1990 bis 2017

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Literatur

(1) The Nation’s Report Card. NAEP Data Explorer. Online unter https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
Daten abgerufen im April 2018.

(2) National Center for Education Statistics (2013). The Nation’s Report Card: Trends in Academic Progress 2012 (NCES 2013 456). Institute of Education Sciences, U.S. Department of Education, Washington, D.C.
Online: https://nces.ed.gov/nationsreportcard/subject/publications/main2012/pdf/2013456.pdf

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Anmerkungen

[A1] Die Daten der 9- und der 13-Jährigen wurden mit Hilfe des NAEP Data Explorers erzeugt [1]. Der Mathematik-Test für 17-Jährige wurde 2005 neu konzipiert und anders skaliert. Mit dem NAEP Data Explorer lasen sich nur die Daten ab 2005 erzeugen. Die Daten der 17-Jährigen von 1990 bis 2012 wurden der Nation’s Report Card 2012 entnommen [2], die Werte für 2015 wurden anhand der NAEP-Data-Explorer-Werte geschätzt (der Fehler dürfte maximal einen Punkt betragen).

[A2] Eine subjektive Anmerkung: Ich habe stets den Eindruck, als würde die grüne Linie (17-jährige Schwarze) deutlich fallen. Tatsächlich ist das Gefälle minimal und die Linie ist fast perfekt waagerecht. Meine irreführende Wahrnehmung ist sicherlich auf die Kreuzung mit der grauen Linie zurückzuführen.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Alter, Mathematik

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (8)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 8: Die Entwicklung der Lesekompetenz-Lücke von 1992 bis 2017

Auf der Grundlage der NAEP-Studien werden das Ausmaß und die Entwicklung der Lesekompetenz von Weißen und Schwarzen von 1992 bis 2017 analysiert. Die Lücke zwischen den Weißen und den Schwarzen hat sich bei den 9-Jährigen um 0,011 Standardabweichungen (0,16 IQ-Punkte) und bei den 13-Jährigen um 0,004 Standardabweichungen (0,06 IQ-Punkte) pro Jahr verringert. Bei den 17-Jährigen blieb sie – mit kleineren zwischenzeitlichen Schwankungen – über 23 Jahre hinweg unverändert.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

Auf der Grundlage der NAEP-Studien [1] haben wir im → Teil 6 und → Teil 7 die Entwicklung der Lesekompetenz von Weißen und Schwarzen von 1992 bis 2017 anhand der Mittelwerte betrachtet. Ohne einen Bezugsrahmen sind Mittelwertsunterschiede für sich alleine genommen nicht sehr aussagekräftig. Da die verschiedenen Teilgruppen unterschiedliche Streuungen aufweisen und die Streuungen über die Jahre gewissen Schwankungen unterliegen, kann ein und dieselbe Mittelwertsdifferenz sehr Unterschiedliches bedeuten.

Im Folgenden betrachten wir die Lesekompetenz-Lücke zwischen Weißen und Schwarzen anhand der Effektstärke d (= Mittelwert der Weißen minus Mittelwert der Schwarzen dividiert durch die gemeinsame Standardabweichung). Die Werte für die drei Altersgruppen sind in Abbildung 8.1 dargestellt; die punktierten Linien sind die Regressionsgeraden bei linearer Regression.

Abbildung 8.1: NAEP Lesekompetenz-Lücke zwischen Weißen und Schwarzen (Effektstärke d); 9-Jährige, 13-Jährige, 17-Jährige; 1992 bis 2017.

Die Entwicklung bei den 9-Jährigen (blaue Linie) und den 13-Jährigen (orange) folgt einem linearen Trend; die Abweichungen von der Regressionsgeraden sind sehr klein.

Die größten Veränderungen zeigen sich bei den 9-Jährigen. Das Maximum liegt im Jahr 1994 bei 1,02 (das entspricht 15,2 IQ-Punkten auf der üblichen IQ-Skala mit einer Standardabweichung von 15), das Minimum im Jahr 2017 bei 0,72 Standardabweichungen (10,8 IQ-Punkte). Der Steigungskoeffizient der Regressionsgeraden beträgt -0,011, das heißt: im Durchschnitt hat sich der Abstand zwischen den Weißen und den Schwarzen um 0,011 Standardabweichungen (0,16 IQ-Punkte) pro Jahr verringert.

Bei den 13-Jährigen liegt das Maximum im Jahr 1992 bei 0,89 Standardabweichungen (13,4 IQ-Punkte), das Minimum im Jahr 2017 bei 0,75 (11,3 IQ-Punkte). Der Steigungskoeffizient beträgt -0,004, das heißt: im Durchschnitt verringerte sich die Lücke um 0,004 Standardabweichungen (0,06 IQ-Punkte) pro Jahr.

Bei den 17-Jährigen liegt kein linearer Trend vor, die Abweichungen von der linearen Regressionsgeraden sind jedoch geringer, als es auf den ersten Blick erscheinen mag. Der früheste und der letzte Zeitpunkt 1992 und 2015 zeigen mit 0,78 und 0,77 nahezu identische d-Werte (11,8 bzw. 11,6 IQ-Punkte). Das Maximum im Jahr 2013 beträgt 0,84 (12,6 IQ-Punkte), das Minimum im Jahr 2002 beträgt 0,70 (10,5 IQ-Punkte). Die zwischenzeitlichen Schwankungen betragen einen IQ-Punkt nach oben und nach unten. Der Steigungskoeffizient der linearen Regression beträgt -0,0001, das heißt: im Mittel hat sich die Lücke zwischen Weißen und Schwarzen über 23 Jahre hinweg überhaupt nicht verändert.

Bemerkenswert ist, dass die 17-Jährigen von vornherein den geringsten Unterschied aufwiesen und dass die 9- und die 13-Jährigen erst ab 2009 das Niveau der 17-Jährigen erreicht haben. 1992 war der Unterschied zwischen den Altersgruppen noch sehr groß, 2017 ist er minimal. Aktuell liegt die Differenz für alle Altersgruppen grob bei 0,75 Standardabweichungen oder 11 IQ-Punkten. Es ist eine spannende Frage, wie die Entwicklung weitergeht.

In der nächsten Folge untersuchen wir die Entwicklung der mathematischen Kompetenz von 1990 bis 2017.

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 9: Mathematik 1990 bis 2017.

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Literatur

(1) The Nation’s Report Card. NAEP Data Explorer. Online unter https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
Daten abgerufen im April 2018.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Alter, Lesekompetenz, Effektstärke

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (7)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 7: Die Entwicklung der Lesekompetenz-Lücke von 1992 bis 2017

Auf der Grundlage der NAEP-Studien werden das Ausmaß und die Entwicklung der Lesekompetenz von Weißen und Schwarzen von 1992 bis 2017 analysiert. Die höchsten Zuwächse zeigen sich bei den 9-Jährigen, bei denen sich die Lücke im Schnitt um 0,42 Punkte pro Jahr verringert. Bei den 13-Jährigen sind die Zuwächse etwas kleiner, die Lücke verringert sich um 0,18 Punkte pro Jahr. Bei den 17-Jährigen zeigt sich bei den Weißen keinerlei Veränderung, die Schwarzen verschlechtern sich sogar.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

Auf der Grundlage der NAEP-Studien [1] haben wir im → Teil 6 die Entwicklung der Lesekompetenz von Weißen und Schwarzen von 1992 bis 2017 betrachtet.

Abbildung 7.1, die der Abbildung 6.1 aus Teil 6 entspricht, zeigt die Mittelwerte aufgeschlüsselt nach Weißen und Schwarzen und den Altersstufen 9-Jährige, 13-Jährige und 17-Jährige.

Abbildung 7.1: NAEP 1992-2017 – Lesekompetenz.
W: Weiße; S: Schwarze; 9: 9-Jährige; 13: 13-Jährige; 17: 17-Jährige.

Die gepunkteten Linien zeigen die Regressionsgerade bei linearer Regression. In den meisten Fällen sind die Abweichungen von einem linearen Trend nur geringfügig. Im Folgenden betrachten wir die Richtung des linearen Trends, die sich in der Steigung der Geraden ausdrückt. Die Steigungskoeffizienten sind in Tabelle 7.1 zusammengefasst. Die Steigungskoeffizienten geben den durchschnittlichen jährlichen Punktezuwachs wieder.

Tabelle 7.1: NAEP – Entwicklung der Lesekompetenz von 9-, 13- und 17-jährigen Weißen und Schwarzen von 1992 bis 2017. Steigungskoeffizienten der Regressionsgeraden (= durchschnittliche Veränderung der Punktzahl pro Jahr).

	9-Jährige	13-Jährige	17-Jährige
Weiße	0,38	0,33	0,02
Schwarze	0,82	0,51	-0,13

Tabelle 7.1 drückt das bereits Bekannte numerisch aus.

Die stärksten Zuwächse zeigen sich bei den 9-Jährigen. Die Schwarzen (orangefarbene Linie) verbesserten sich im Jahresschnitt um 0,82, die Weißen (hellblau) um 0,38 Punkte. Damit verringerte sich die Lücke um durchschnittlich 0,42 Punkte pro Jahr.

Auch die 13-Jährigen zeigen eine stetige Verbesserung: die Schwarzen (gelb) um 0,51, die Weißen (grau) um 0,33 Punkte. Damit wird auch hier die Lücke kleiner, wenngleich in wesentlich geringerem Tempo (0,18 Punkte pro Jahr).

Bei den 17-Jährigen ergibt sich hingegen ein völlig anderes Bild: Die Weißen (blau) zeigen praktisch überhaupt keine Veränderung (+0,02), die Schwarzen (grün) zeigen mit -0,13 einen negativen Trend, so dass die Schere zwischen Weißen und Schwarzen zunehmend auseinanderklafft (0,15 Punkte pro Jahr).

Die ungünstige Entwicklung bei den 17-Jährigen ist besonders hervorzuheben, da die 17-Jährigen für die Gesamtgesellschaft besonders relevant sind. Darauf werden wir später ausführlich zurückkommen.

In der nächsten Folge analysieren wir die Entwicklung der Lesekompetenz-Lücke, indem wir zusätzlich zu den Mittelwerten auch die Streuungen berücksichtigen und – technisch gesprochen – die Effektstärke betrachten.

Hie gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 8: Die Entwicklung der Lesekompetenz-Lücke von 1992 bis 2017.

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Literatur

(1) The Nation’s Report Card. NAEP Data Explorer. Online unter https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
Daten abgerufen im April 2018.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Alter, Lesekompetenz

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (6)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 6: Lesekompetenz 1992 bis 2017

Auf der Grundlage der NAEP-Studien werden das Ausmaß und die Entwicklung der Lesekompetenz von Weißen und Schwarzen von 1992 bis 2017 analysiert. Für die Altersgruppen zeigen sich völlig unterschiedliche Entwicklungen, die bei den 17-Jährigen sehr ungünstig ausfallen. Besonders bemerkenswert: Die 17-jährigen Schwarzen erreichen lediglich das Niveau der 13-jährigen Weißen.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

Auf der Grundlage der NAEP-Studien analysieren wir Intelligenzunterschiede zwischen Weißen und Schwarzen von 1990 bis 2017. Als Erstes betrachten wir den Bereich Lesekompetenz. Hierfür liegen Daten von 1992 bis 2017 vor, die mit Hilfe des NAEP Data Explorers erzeugt wurden [1].

Abbildung 6.1 zeigt die Mittelwerte aufgeschlüsselt nach Weißen und Schwarzen und den Altersstufen 9-Jährige, 13-Jährige und 17-Jährige.

Abbildung 6.1: NAEP 1992-2017 – Lesekompetenz.
W: Weiße; S: Schwarze; 9: 9-Jährige; 13: 13-Jährige; 17: 17-Jährige.

Abbildung 6.1 zeigt ein klares Bild: Im unteren Bereich finden sich große Zugewinne, im oberen Bereich verlaufen die Kurven flacher und es findet sich sogar eine gegenläufige Entwicklung.

Bei den 9-Jährigen zeigen die Schwarzen (orange) sehr viel schlechtere Leistungen als die Weißen (hellblau) [A1]. Da die Zugewinne der Schwarzen jedoch deutlich größer sind als die Zugewinne der Weißen, verringert sich die Lücke stetig.

Auch bei den 13-Jährigen zeigen die Schwarzen (gelb) sehr viel schlechtere Leistungen als die Weißen (grau). Auch hier sind die Zugewinne der Schwarzen größer als die der Weißen. Die Kurven verlaufen jedoch deutlich flacher und die Lücke verringert sich nicht so stark wie bei den 9-Jährigen.

Bei den 17-Jährigen liegen die Schwarzen (grün) ebenfalls weit hinter den Weißen (blau), aber die zeitlich Entwicklung zeigt ein völlig anderes Bild: Bei den Weißen zeigt sich keinerlei Veränderung, bei den Schwarzen zeigt sich sogar eine Verschlechterung, so dass die Lücke weiter auseinanderklafft.

Die völlig unterschiedliche Entwicklung bei den Altersgruppen werden wir in der nächsten Folge genauer betrachten.

An dieser Stelle sei noch ein sehr wichtiges Ergebnis festgehalten: Die 17-jährigen Schwarzen (grün) liegen auf demselben Niveau wie die 13-jährigen Weißen (grau). Ja mehr noch: Seit 2003 schneiden die 17-jährigen Schwarzen sogar schlechter ab als die 13-jährigen Weißen [A2]. Die Tatsache, dass die 17-jährigen Schwarzen ganze vier Jahre hinter den Weißen liegen, ist außerordentlich bemerkenswert. Auf diesen Punkt kommen wir später ausführlich zurück.

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 7: Die Entwicklung der Lesekompetenz-Lücke von 1992 bis 2017.

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Literatur

(1) The Nation’s Report Card. NAEP Data Explorer. Online unter https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
Daten abgerufen im April 2018.

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Anmerkungen

[A1] Mittelwertsunterschiede sind für sich alleine genommen nicht aussagekräftig. In der nächsten Folge berücksichtigen wir neben den Mittelwerten auch die Streuungen. Dann wird deutlich, wie groß die Unterschiede tatsächlich sind.

[A2] 2013 waren die 13-Jährigen Weißen um 0,24 Standardabweichungen besser als die 17-Jährigen Schwarzen. 2015 waren es 0,25 Standardabweichungen. Das entspricht einer Differenz von 3,6 bzw. 3,8 IQ-Punkten!

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Alter, Lesekompetenz

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (5)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 5: Kurze Zwischenbilanz und Ausblick

Auf der Grundlage der NAEP-Studien untersuchten Rindermann und Thompson (2013) das Ausmaß und die Entwicklung von Intelligenzunterschieden zwischen Weißen, Schwarzen, Hispanics und Anderen im Zeitraum von 1971 bis 2008. Im Folgenden werden Intelligenzunterschiede zwischen Weißen und Schwarzen im Zeitraum von 1990 bis 2017 betrachtet.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

Anhand der Studie von Rindermann und Thompson (2013) [1] haben wir die Entwicklung der Intelligenzunterschiede zwischen Weißen und Schwarzen in den NAEP-Studien von 1971 bis 2008 betrachtet.

Unter den zahlreichen Befunden sind für das Folgende zwei Punkte von herausragender Bedeutung.

• Die Intelligenzlücke zwischen Weißen und Schwarzen hat sich von 1971 bis 2008 beträchtlich verringert. Für diesen Zeitraum gibt es jedoch eine strikte Zweiteilung: Dramatische Zugewinne der Schwarzen erfolgten von 1971 bis 1988. Nach 1988 bleibt die Lücke mehr oder weniger unverändert.
• Die Zugewinne (bei Weißen und Schwarzen) sind bei den 9-Jährigen am größten, die 13-Jährigen nehmen eine Zwischenstellung ein und bei den 17-Jährigen sind die Zugewinne sehr klein. Letzteres gilt für die 17-jährigen Schwarzen ab 1988.

Im Zeitraum 1971 bis 2008 stellt das Jahr 1988 einen Ausreißer und einen Scheidepunkt dar. Im Folgenden werden wir den Beobachtungszeitraum verlängern und die Entwicklung von 1990 bis 2017 analysieren.

Die Grundlage bilden Daten, die mit Hilfe des NAEP Data Explorer NDE [2] erzeugt wurden, sowie Daten aus dem Digest of Education Statistics des National Center for Educational Statistics [3].

Für den Zeitraum 1990 bis 2008, der sich mit Rindermann und Thompson (2013) überlappt, stimmen die Daten leider nicht vollständig überein; die Abweichungen sind jedoch minimal. Es ist davon auszugehen, dass die aktuellen Daten, die im April 2018 erzeugt wurden, die angemesseneren sind.

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 6: Lesekompetenz 1992 bis 2017.

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Literatur

(1) Rindermann, H. und Thompson, J. (2013). Ability rise in NAEP and narrowing ethnic gaps? Intelligence, 41, 821-831.

(2) The Nation’s Report Card. NAEP Data Explorer. Online unter https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
Daten abgerufen im April 2018.

(3) National Center for Educational Statistics. Digest of Education Statistics. Online unter https://nces.ed.gov/programs/digest/current_tables.asp
Daten abgerufen im Mai 2018.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (4)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 4: Die Untersuchung von Rindermann und Thompson (2013) (Fortsetzung)

Auf der Grundlage der NAEP-Studien untersuchten Rindermann und Thompson (2013) das Ausmaß und die Entwicklung von Intelligenzunterschieden zwischen Weißen, Schwarzen, Hispanics und Anderen im Zeitraum von 1971 bis 2008. Die Verringerung der IQ-Lücke zwischen Weißen auf der einen und der Schwarzen und Hispanics auf der anderen Seite hat positive Effekte, die jedoch die starken Einbußen durch die äußerst negative demographische Entwicklung nicht kompensieren können.

Hier geht es zum Anfang → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Die Untersuchung von Rindermann und Thompson (2013)

Im → Teil 3 haben wir uns anhand der Studie von Rindermann und Thompson (2013) [1] auf den Vergleich Weiße vs. Schwarze konzentriert. Nun betrachten wir wieder die Gesamtgruppe.

11.   Die Verbesserungen zeigen sich vor allem im unteren Leistungsbereich. In der Gesamtstichprobe beträgt der Zugewinn pro Dekade bei den unteren 10 Prozent des Leistungsspektrums 1,79 IQ-Punkte, bei den oberen 10 Prozent 1,03. In der Gruppe der 17-Jährigen haben sich die unteren 10 Prozent um 1,09 Punkte pro Dekade verbessert, während die oberen 10 Prozent mit 0,08 Punkten praktisch unverändert geblieben sind.
Die Stagnation im obersten Leistungsbereich ist deshalb erwähnenswert, weil das Wirtschaftswachstum, die soziale und die politische Stabilität eines Landes vor allem vom Leistungspotenzial der obersten Intelligenzschicht abhängen (Burhan et al. (2014) [2]; Jones und Potrafke, 2014 [3]; Rindermann (2018) [4]).

12.   Die je nach Leistungsbereich unterschiedlichen Zugewinne, die im Punkt 11 genannt sind, beziehen sich zwar auf die Gesamtstichprobe, sie ergeben sich aber zu einem erheblichen Teil aus den Unterschieden zwischen Schwarzen und Weißen: Trotz ihres geringen Bevölkerungsanteils von 13 bis 16 Prozent stellen die Schwarzen im untersten Intelligenzbereich ein großes Kontingent und ihre Zugewinne schlagen dort zu Buche. Unter den oberen 10 Prozent finden sich hingegen praktisch gar keine Schwarzen.

13.   Im → Punkt 5 wurde für die Weißen ein Zugewinn von 1,29 und für die Schwarzen ein Zugewinn von 3,04 pro Dekade angeben. Der Zugewinn der Hispanics beträgt 2,27. Diese Zahlen scheinen auf den ersten Blick im Widerspruch zu → Punkt 1 zu stehen, wo für die Gesamtstichprobe ein Zugewinn von 1,17 Punkten pro Dekade angegeben wurde. Der scheinbare Widerspruch löst sich jedoch auf, wenn man die Veränderung der Bevölkerungsstruktur berücksichtigt. Der Anteil der Weißen sank von 82 auf 57 Prozent, der Anteil der Schwarzen stieg von 13 auf 16 und der Anteil der Hispanics erhöhte sich von 4 auf 20 Prozent. Da das Leistungsniveau der Weißen sehr viel höher ist als das der Schwarzen und der Hispanics, ist der Anteil der Leistungsstärkeren dramatisch gesunken und der Anteil der Leistungsschwächeren dramatisch gestiegen. Daraus resultiert das nur scheinbar paradoxe Resultat, dass jede Teilgruppe für sich genommen einen höheren Zuwachs hat als die Gesamtgruppe.

14.   Ein wichtiger Effekt der negativen demographischen Entwicklung zeigt sich an folgender Betrachtung: Wäre die Bevölkerungsstruktur seit 1971 konstant geblieben, dann stünde die Gesamtgruppe im Jahr 2008 um 1,83 IQ-Punkte besser da. Bei den 17-Jährigen wären es sogar 2,47 Punkte mehr. Ausgehend von den 17-Jährigen schätzen Rindermann und Thompson, dass durch die negative demographische Entwicklung das Bruttosozialprodukt der USA um etwa 4 Prozent oder 628 Milliarden Dollar pro Jahr gesenkt wurde, was einem Pro-Kopf-Verlust von 2001 Dollar entspricht.
Der negative Effekt der demographischen Entwicklung geht zum allergrößten Teil auf den stark verringerten Anteil der Weißen und den stark gestiegenen Anteil der Hispanics zurück. Die Veränderungen bei den Schwarzen fallen kaum ins Gewicht.
Durch die beträchtlichen Zugewinne der Schwarzen und der Hispanics wird die negative demographische Entwicklung zum Teil abgemildert (bezogen auf die 17-Jährigen ergibt sich aus der Verringerung der IQ-Lücke ein Pro-Kopf-Gewinn von 745 Dollar).

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 5: Kurze Zwischenbilanz und Ausblick.

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Literatur

(1) Rindermann, H. und Thompson, J. (2013). Ability rise in NAEP and narrowing ethnic gaps? Intelligence, 41, 821-831.

(2) Burhan, N.A.S., Mohamad, M.R., Kurniawan, Y. und Sidek, A.H. (2014). The impact of low, average, and hig IQ on economic growth and technological progress: Do all individuals contribute equally? Intelligence, 46, 1-8.

(3) Jones, G. und Potrafke, N. (2014). Human capital and national institutional quality: Are TIMSS, PISA, and national average IQ robust predictors? Intelligence, 46, 148-155.

(4) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. Cambridge: Cambridge University Press.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Rindermann und Thompson

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (3)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 3: Die Untersuchung von Rindermann und Thompson (2013) (Fortsetzung)

Auf der Grundlage der NAEP-Studien untersuchten Rindermann und Thompson (2013) das Ausmaß und die Entwicklung von Intelligenzunterschieden zwischen Weißen, Schwarzen, Hispanics und Anderen im Zeitraum von 1971 bis 2008. Von 1971 bis 1988 haben Schwarze gegenüber Weißen beträchtlich aufgeholt. Von 1990 bis 2008 zeigen sich hingegen nur kleinere Schwankungen.

Im → Teil 2 haben wir anhand der Studie von Rindermann und Thompson (2013) [1] die Entwicklung von Intelligenzunterschieden zwischen Weißen, Schwarzen, Hispanics und Anderen im Zeitraum von 1971 bis 2008 betrachtet. Im Folgenden beschränken wir uns auf den Vergleich Weiße vs. Schwarze.

5.   Von 1971 bis 2008 beträgt der Zugewinn für die Weißen 4,77 und für die Schwarzen 11,27 IQ-Punkte. Pro Dekade entspricht dies einem Zugewinn von 1,29 Punkten für die Weißen und 3,04 Punkten für die Schwarzen.

6.   Die IQ-Lücke zwischen Weißen und Schwarzen hat sich von 16,33 Punkten im Jahr 1971 auf 9,94 Punkte im Jahr 2008 verringert. Die Entwicklung erfolgte jedoch nicht kontinuierlich: Von 1971 bis 1988 zeigt sich eine starke Reduktion – 1988 zeigt die Lücke mit 8,26 Punkten ihr Minimum – danach schwanken die Werte zwischen 12 und 10 Punkten. Diese Entwicklung wird durch die Abbildung 1 veranschaulicht.

Abbildung 1: NAEP. Entwicklung der IQ-Lücke Weiße-Schwarze von 1971 bis 2008. Nach den Werten in Table 2, Rindermann und Thompson (2013).

7.   Wie im → Punkt 2 berichtet, fallen die Verbesserungen bei den 17-Jährigen geringer aus als bei den jüngeren Gruppen. Da die 17-Jährigen dem Eintritt in das Erwerbsleben am nächsten stehen, ist diese Gruppe von besonderem Interesse. Abbildung 2 zeigt die zeitliche Entwicklung für die 17-jährigen Weißen und Schwarzen.

Abbildung 2: NAEP. Entwicklung des IQ von 17-jährigen Weißen und Schwarzen. Nach den Werten in Table 2, Rindermann und Thompson (2013).

Die 17-jährigen Weißen zeigen nur minimale Veränderungen, der Zugewinn pro Dekade beträgt gerade mal 0,45 Punkte. Die 17-jährigen Schwarzen zeigen zunächst starke Zugewinne und erreichen 1988 mit 96,4 ihr Maximum, danach pendeln die Werte zwischen 93 und 95. Der Zugewinn pro Dekade beträgt 2,35 Punkte.

8.   Bei den 17-Jährigen hat sich die IQ-Lücke im Mittel um 1,89 Punkte pro Dekade verringert. Dieser Wert ist jedoch irreführend, da sich die Lücke von 1971 bis 1988 um 10 Punkte verringert, dann aber bis 2008 um 3,5 vergrößert hat. Die Entwicklung der IQ-Lücke ist in Abbildung 3 dargestellt.

Abbildung 3: NAEP. Entwicklung der IQ-Lücke zwischen 17-jährigen Weißen und Schwarzen. Nach den Werten in Table 2, Rindermann und Thompson (2013).

9.   Bei den 17-jährigen Schwarzen zerfällt der Zeitraum von 1971 bis 2008 in zwei unterschiedliche Phasen: Von 1971 bis 1988 zeigen sich sehr starke Zugewinne, von 1990 bis 2008 bewegen sich die Werte jedoch nur noch in einem schmalen Band. Das Jahr 1988 markiert einen Ausreißer. Hier erreicht die IQ-Lücke mit knapp 7 Punkten ihr Minimum, in der Folgezeit pendelt sie zwischen 9 und 12. Gemessen an der sehr schlechten Ausgangssituation zu Beginn der 70er Jahre haben die Schwarzen insgesamt deutlich aufgeholt.

10.   Aus der Stagnation bei den 17-jährigen Schwarzen seit 1990 folgt keineswegs zwangsläufig, dass seither keinerlei Verbesserungen stattgefunden haben. Da sich die Quote der Schulbesucher erhöht hat (von 89 Prozent 1975 auf 95 Prozent 2009), wird nun eine größere Zahl schwächerer Schüler erfasst, die in früheren Jahren ausgeschieden wären. Dadurch können faktische Verbesserungen verdeckt werden.

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 4: Die Untersuchung von Rindermann und Thompson (2013).

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Literatur

(1) Rindermann, H. und Thompson, J. (2013). Ability rise in NAEP and narrowing ethnic gaps? Intelligence, 41, 821-831.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Rindermann und Thompson

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen (2)

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 2: Die Untersuchung von Rindermann und Thompson (2013)

Auf der Grundlage der NAEP-Studien untersuchten Rindermann und Thompson (2013) das Ausmaß und die Entwicklung von Intelligenzunterschieden zwischen Weißen, Schwarzen, Hispanics und Anderen im Zeitraum von 1971 bis 2008. Einige wesentliche Punkte werden zusammenfassend dargestellt.

Unter dem Titel „Ability rise in NAEP and narrowing ethnic gap?“ untersuchten Rindermann und Thompson (2013) [1] die Entwicklung des Bildungsniveaus von Weißen, Schwarzen, Hispanics und Anderen in den USA im Zeitraum von 1971 bis 2008.

NAEP (National Assessment of Educational Progress) ist die größte repräsentative Bildungsstudie in den USA. Seit 1971 werden in unregelmäßigen Abständen repräsentative Stichproben von jeweils mehr als 25.000 Schülern im Alter von 9, 13 und 17 Jahren untersucht.

Auf der Grundlage des Datensatzes von Rampey, Dion und Donahue (2008) [2] analysierten Rindermann und Thompson die Leistungen in den Bereichen Lesekompetenz und Mathematik von 1971 bis 2008.

Die Werte wurden so skaliert, dass zu Beginn des Untersuchungszeitraums, also 1971, in allen Teilgruppen (Bereich x Altersgruppe) der Mittelwert 100 und die Standardabweichung 15 beträgt. Für die Bereiche Lesekompetenz und Mathematik wurde ein Gesamt-IQ ermittelt. [A1]

Im Folgenden geben wir einige wichtige Befunde wieder.

1.   Von 1971 bis 2008 stieg der Gesamt-IQ um 4,34 Punkte. Das entspricht 1,17 Punkten pro Dekade. Das ist deutlich weniger als der nahezu weltweit beobachtete Intelligenzanstieg im 20. Jahrhundert, der als Flynn-Effekt [3] bekannt ist und in den westlichen Ländern etwa 3 Punkte pro Dekade beträgt [4].

2.   Der größte Leistungsanstieg zeigt sich bei den 9-Jährigen, der geringste bei den 17-Jährigen. Pro Dekade beträgt der Zugewinn bei den 9-Jährigen 2,02, bei den 13-Jährigen 1,20 und bei den 17-Jährigen nur noch 0,30 Punkte. Da die 17-Jährigen die Gruppe bilden, die dem Eintritt ins Erwerbsleben am nächsten steht, ist dies ein außerordentlich enttäuschendes Ergebnis nach dem Motto „Wie gewonnen so zerronnen“.

3.   Der Leistungsanstieg ist in Mathematik deutlich größer als in der Lesekompetenz: 2,37 vs. 0,54 Punkte pro Dekade. Bei den 17-Jährigen beträgt der Zugewinn pro Dekade in Mathematik 1,27 Punkte; in der Lesekompetenz ist hingegen keinerlei Veränderung zu erkennen (-0,01).

4.   Die Streuung hat sich im Zeitraum von 1971 bis 2008 von 15,00 auf 13,56 erheblich verringert. Das heißt: Bei allgemein steigendem Niveau sind die Leistungsunterschiede kleiner geworden. Dieser Effekt ist in Mathematik deutlich größer als in der Lesekompetenz (-0,56 vs. -0,10 Punkte pro Dekade). Zwischen den Altersgruppen zeigen sich keine nennenswerten Unterschiede. Einige wesentliche Ursachen für die zunehmende Homogenität werden im Folgenden deutlich.

Die genannten Befunde beziehen sich auf alle ethnischen/rassischen Gruppen. In der nächsten Folge wenden wir uns dem eigentlichen Thema zu, nämlich den Unterschieden zwischen Weißen und Schwarzen.

Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Teil 3: Die Untersuchung von Rindermann und Thompson (2013).

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Literatur

(1) Rindermann, H. und Thompson, J. (2013). Ability rise in NAEP and narrowing ethnic gaps? Intelligence, 41, 821-831.

(2) Rampey, B.D., Dion, G.S. und Donahue, P.L. (2008). NAEP 2008 trends in academic progress. Washington: national Center for Education Statistics.

(3). Flynn, J.R. (2009): What is intelligence? Cambridge: Cambridge University Press.

(4) Pietschnik, J. und Voracek, M. (2015). One Century of Global IQ Gains: A
Formal Meta-Analysis of the Flynn Effect (1909–2013). Perspectives on Psychological Science, 2015, 10(3), 282–306.

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Anmerkungen

Damit werden alle IQ-Angaben an dem Jahr 1971 verankert. Dies sollte stets im Auge behalten werden. Auf eine explizite Kennzeichnung wie zum Beispiel IQ₁₉₇₁ wird der Übersichtlichkeit halber verzichtet.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, Rindermann und Thompson

Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen

Teil 1: Fragestellung und Überblick

In dieser Serie geht es um die Frage: Wie groß sind die Intelligenzunterschiede – genauer: die Bildungsunterschiede – zwischen Schwarzen und Weißen in den USA und wie haben sich die Unterschiede im Laufe der Jahrzehnte entwickelt? Als Grundlage dienen die groß angelegten repräsentativen nationalen Bildungsstudien des NAEP und die internationalen Bildungsstudien PISA, TIMSS, PIRLS und PIAAC.

Es gibt wohl kein Thema, das in der Öffentlichkeit – aber auch in wissenschaftlichen Kreisen – hysterischer und unsachlicher diskutiert wird als die Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen.

Dass sich Weiße – genauer: Weiße europäischer Abstammung – und Schwarze nicht nur in ihrer Hautfarbe und zahlreichen Verhaltens- und sozialen Merkmalen, sondern auch hinsichtlich Intelligenz und Bildungsniveau beträchtlich voneinander unterscheiden und dass Weiße erheblich besser abschneiden als Schwarze, ist eine mehrtausendfach empirisch belegte Tatsache. An diesem Faktum gibt es nichts zu deuteln.

Der erbitterte Streit entzündet sich an der Frage nach den Ursachen – genauer: an der Frage, welcher Anteil des Unterschieds auf genetische Faktoren zurückzuführen ist [A1]. Diese Streitfrage ist nicht der Gegenstand dieser Serie.

Gegenstand dieser Serie ist das Ausmaß und die zeitliche Entwicklung der Intelligenzunterschiede – genauer: der Bildungsunterschiede – zwischen Schwarzen und Weißen in den USA.

Grundlage sind die groß angelegten nationalen Bildungsstudien des NAEP sowie die internationalen Bildungsstudien PISA, TIMSS, PIRLS und PIAAC [A2].

Den Schwerpunkt bilden die NAEP-Studien, die seit 1971 mit großen repräsentativen Stichproben durchgeführt wurden und die umfassendste Datenbasis bereitstellen.

Zur Einleitung betrachten wir die Untersuchung von Rindermann und Thompson (2013) [1], die anhand der NAEP-Studien die Unterschiede zwischen Weißen, Schwarzen, Hispanics und Anderen im Zeitraum 1971 bis 2008 analysierten [A3].

Dann stellen wir in einer detaillierten Analyse die Unterschiede zwischen Weißen und Schwarzen in den NAEP-Studien von 1990 bis 2017 dar.

Im Anschluss daran betrachten wir den gesamten NAEP-Zeitraum von 1971 bis 2017.

Danach betrachten wir die internationalen Bildungsstudien PISA, TIMSS, PIRLS und PIAAC.

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Hier gibt es die Fortsetzung → Intelligenzunterschiede zwischen Schwarzen und Weißen. Die Untersuchung von Rindermann und Thompson (2013)

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Literatur

(1) Rindermann, H. und Thompson, J. (2013). Ability rise in NAEP and narrowing ethnic gaps? Intelligence, 41, 821-831.

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Anmerkungen

[A1] Es ist an sich total lächerlich – und ein Zeichen menschlicher Dummheit –, dass sich an dieser Frage überhaupt ein Streit entzünden kann. Menschliche Intelligenz ist eine Leistung des menschlichen Gehirns und es ist absolut sicher, dass die Gehirnleistung sowohl von genetischen als auch von Umweltfaktoren abhängt. Kein Gehirn existiert ohne Umwelt und keine Umwelt erschafft menschliche Intelligenz ohne ein menschliches Gehirn. Abhängig von der genetischen Variabilität und der Variabilität der Umwelt fallen die genetischen Anteile und die Umweltanteile mal größer, mal kleiner aus. Jegliche Aufregung über die relative Bedeutung von genetischen und Umweltfaktoren speist sich einzig und allein aus politischen Motiven. Doch ob man es wahrhaben will oder nicht: Es gibt Unterschiede – und diese Unterschiede haben auch eine biologische Grundlage.

[A2] Die Abkürzungen stehen für:
NEAP: National Assessment of Educational Progress
PISA: Programme for International Student Assessment
TIMSS: Trends in International Mathematics and Science Studies
PIRLS: Progress in International Reading Literacy Studies
PIAAC: Programme for the International Assessment of Adult Competencies

[A3] Dabei werden gemäß der Fragestellung dieser Serie nur Schwarze und Weiße berücksichtigt, nicht aber Hispanics und Andere.

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Stichwörter:
Intelligenz, USA, Bildung, Bildungsstudien, Schwarze, Weiße, Rasse, Ethnie, NAEP, PISA, TIMSS, PIRLS, PIAAC

Bildungsproblem Türken – Teil 17

Bildungsproblem Türken

17. Varianzunterschiede zwischen Deutschland und der Türkei

Wie sich Varianzunterschiede auswirken und was der Anteil der Migranten – insbesondere auch der türkischstämmigen Migranten – mit dem Varianzunterschied zu tun hat.

Zum Anfang der Serie → Bildungsproblem Türken

In den vorangegangenen Folgen haben wir anhand von PISA 2015 [1] und PIAAC 2012/2014 [2] [3] die enormen Unterschiede im Bildungsniveau in Deutschland und der Türkei ausführlich dokumentiert.

Abbildung 17.1, die uns bereits aus → Teil 16 bekannt ist, veranschaulicht die Bildungskluft anhand zweier Normalverteilungen; die blaue Glockenkurve steht für Deutschland, die rote für die Türkei.

Abbildung 17.1: Normalverteilungen mit gleicher Varianz und Effektstärke d=0,94

Die beiden Verteilungen repräsentieren die Effektstärke d=0,94. Das heißt: Die Mittelwertsdifferenz beträgt 0,94 Standardabweichungseinheiten. Effektstärken dieser Größenordnung zeigen sich in allen PISA-Bereichen sowie der Lesekompetenz und der mathematischen Kompetenz in PIAAC 2012/2014.

Die beiden Verteilungen in Abbildung 17.1 haben die gleiche Varianz. Die letzte Zeile von Tabelle 16.1 in → Teil 16 zeigt jedoch, dass die Varianz in Deutschland und der Türkei unterschiedlich ausfällt.
Bei den 15-Jährigen in PISA 2015 ist die Varianz in Deutschland viel größer als in der Türkei: In der Lesekompetenz um 48, in Mathematik um 18 und in den Naturwissenschaften um 57 Prozent.
Bei den Erwachsenen in PIAAC 2012/2014 ist die Varianz in der Lesekompetenz in Deutschland um 16 Prozent größer als in der Türkei. In der mathematischen Kompetenz zeigt hingegen die Türkei eine um 16 Prozent größere Varianz [A1]. In der Technologiekompetenz sind die Varianzen nahezu identisch.

Wie sich unterschiedliche Varianzen auswirken, veranschaulicht Abbildung 17.2. Der Niveauunterschied beträgt 0,94 Standardabweichungen, die Varianz ist in der blauen Glockenkurve (Deutschland) um 14 Prozent größer als in der roten (Türkei).

Abbildung 17.2: Normalverteilungen – Effektstärke d=0,94, Varianzquotient 1,14

Der Niveauunterschied ist in Abbildung 17.1 und 17.2 identisch. Die geringere Varianz in der Türkei hat jedoch einen bemerkenswerten Effekt:

• Der Anteil der Türken ist im oberen Leistungsbereich noch kleiner als ohnehin schon.
• Auf der anderen Seite wird die drückende Dominanz der Türken im unteren Bereich etwas abgemildert.

Die Gegenüberstellung zeigt, dass man sich nicht alleine auf Mittelwertsunterschiede beschränken darf, sondern stets auch die Varianz berücksichtigen muss.

Für das Thema dieser Serie sind die Varianzunterschiede darüberhinaus in einer anderen Hinsicht interessant:

Unter allen Teilnehmern an PISA 2015 ist Deutschland eines der Länder mit der größten Varianz. Es ist daher nicht verwunderlich, dass die 15-Jährigen auch im Vergleich mit der Türkei eine wesentlich größere Varianz aufweisen. Im Gegensatz dazu ist das Varianzverhältnis bei den Erwachsenen in PIAAC ausgeglichen. Ein Grund für diesen augenfälligen Unterschied ist die demographische Zusammensetzung der PISA- und der PIAAC-Stichprobe. Bei den Erwachsenen ist der Anteil der Migranten viel geringer als bei den 15-Jährigen. Insbesondere ist der Anteil der türkischstämmigen Migranten in PIAAC wesentlich geringer als in PISA. Das hat folgende Konsequenzen:

• Da Migranten schlechtere Leistungen zeigen als die Einheimischen, wird bei hohem Migrantenanteil zum einen das Niveau gedrückt und zum anderen die Varianz erhöht.
• Da die Türkischstämmigen ganz besonders schlechte Leistungen zeigen, tragen sie in besonderer Weise zur Senkung des Niveaus und zur Vergrößerung der Varianz bei.
• Da der Anteil der Türkischstämmigen in den jüngeren Altersgruppen viel größer ist als in den älteren, sind die negativen Auswirkungen bei den Jüngeren stärker.

Mit diesen Feststellungen kommen wir zum Abschluss des ersten Themenblocks dieser Serie.

Im Ländervergleich haben wir sehr ausführlich die enorme Kluft zwischen Deutschland und der Türkei dokumentiert. Das Bildungsniveau in Deutschland und das Bildungsniveau in der Türkei sind zwei total verschiedene Welten.

Für sich alleine genommen ist der Ländervergleich völlig uninteressant. Die Türkei steht auf einer viel niedrigeren Entwicklungsstufe als Deutschland, so dass der Vergleich für sich genommen müßig ist. Wir haben die Türkei alleine deshalb so ausführlich betrachtet, weil Millionen Türkischstämmige in Deutschland leben und aufgrund ihrer niedrigen Intelligenz das Bildungsniveau in unserem Land nach unten drücken.

Im nächsten Themenblock beschränken wir uns auf Deutschland und dokumentieren den enormen negativen Einfluss der Türkischstämmigen auf das hiesige Bildungsniveau. Dabei können die Unterschiede, die wir im Ländervergleich herausgearbeitet haben, als Vergleichsmaßstab herangezogen werden. Eine hochinteressante Frage lautet zum Beispiel: Ist der Leistungsunterschied zwischen einheimischen Deutschen und türkischstämmigen Migranten innerhalb Deutschlands genauso groß, größer oder kleiner als der Unterschied zwischen den Ländern Deutschland und Türkei?

Fortsetzung folgt.

*

Literatur

[1] OECD (2016). PISA 2015 Ergebnisse. Exzellenz und Chancengleichheit in der Bildung. Band I. W. Bertelsmann Verlag, Germany. DOI 10.3278/6004573w

[2] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[3] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

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Anmerkungen

[A1] Die Abbildungen in → Teil 15 machen deutlich, dass die höhere Varianz in der Alltagsmathematischen Kompetenz in allererster Linie auf den enormen Geschlechtsunterschied, inbesondere bei den Älteren, in der Türkei zurückzuführen ist.

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Stichwörter:
Bildung, Intelligenz, PISA, PIAAC, Jugendliche, Erwachsene, Deutschland, Türkei, Normalverteilung, Effektstärke, Standardabweichung, Varianz, Varianzquotient, Migranten

Bildungsproblem Türken – Teil 16

Bildungsproblem Türken

16. Der enorme Niveauunterschied zwischen Deutschland und der Türkei

PISA 2015 und PIAAC 2012/2014 zeigen gleichermaßen ein enormes Bildungsgefälle zwischen Deutschland und der Türkei. Rund zwei Drittel der Deutschen und Türken weisen dasselbe Intelligenzniveau auf – aber bei dem restlichen Drittel sind die Deutschen sehr, sehr viel intelligenter als die Türken.

Zum Anfang der Serie → Bildungsproblem Türken

In den vorangegangenen Folgen haben wir anhand von PISA 2015 [1] und PIAAC 2012/2014 [2] [3] die enormen Unterschiede im Bildungsniveau in Deutschland und der Türkei ausführlich dokumentiert. Zum vorläufigen Abschluss des Ländervergleichs wollen wir nun einige wichtige Ergebnisse zusammenfassen.

Tabelle 16.1 zeigt Mittelwert, Standardabweichung, Effektstärke d und Varianzquotient der in PISA 2015 und PIAAC 2012/2014 erfassten Kompetenzbereiche. Zur Berechnung des Varianzquotienten wurde die jeweils größere durch die kleinere Varianz dividiert. Die Fälle, in denen die Türkei die größere Varianz aufweist, sind durch einen Stern * markiert. Die Werte der Technologiebasierten Problemlösekompetenz in PIAAC sind in Klammern gesetzt, da in der Türkei keine Frauen der Altersgruppe 55-65 teilnahmen und somit keine repräsentative Stichprobe der Gesamtbevölkerung vorliegt.

Tabelle 16.1: Kognitive Kompetenzen in PISA 2015 und PIAAC 2012/2014.
In Klammern: Stichprobe nicht repräsentativ.
*: Varianz in der Türkei größer.

	PISA 2015			PIAAC 2012/2014
	Lesen	Mathe	Naturw.	Lesen	Mathe	Techno
	Mittelwert
Deutschland	509	506	509	270	272	283
Türkei	428	420	425	227	219	(253)
	Standardabweichung
Deutschland	100	89	99	47	53	44
Türkei	82	82	79	44	56	(44)
	Effektstärke
	0,88	1	0,93	0,94	0,96	(0,67)
	Varianzquotient
	1,48	1,18	1,57	1,16	1,12*	(1,01*)

Die Effektstärke d offenbart den enormen Niveauunterschied zwischen Deutschland und der Türkei. Mit Ausnahme der Technologiekompetenz, die auf einer nicht-repräsentativen Stichprobe beruht, ist der Mittelwert in Deutschland um 0,88 bis zu einer ganzen Standardabweichung größer als in der Türkei. Bei der Technologiekompetenz beträgt der Vorsprung zwei Drittel Standardabweichungen. PISA geht davon aus, dass in der Altersgruppe der 15-Jährigen der Lernzuwachs innerhalb eines Jahres etwa ein Viertel bis ein Drittel Standardabweichungen ausmacht [1, S.74]. Demnach beträgt der Rückstand der Türkei rund drei Jahre!

Abbildung 16.1 zeigt zwei Normalverteilungen mit gleicher Varianz und der Effektstärke d=0,94. 0,94 entspricht dem Durchschnitt der d-Werte ohne Berücksichtigung der nicht-repräsentativen Technologiekompetenz.

Abbildung 16.1: Bildungsniveau in Deutschland und der Türkei am Beispiel zweier Normalverteilungen mit gleicher Varianz und Effektstärke d=0,94

Abbildung 16.1 ist ein gutes Spiegelbild des Bildungsniveaus in Deutschland und der Türkei. Sie macht deutlich, dass Welten zwischen den beiden Ländern liegen. Die Überlappung zwischen den beiden Verteilungen beträgt 64 Prozent. Da Deutschland und die Türkei eine annähernd gleiche Bevölkerungsgröße haben (82,5 und 79,5 Millionen), kann man grob sagen:

• Zwei Drittel der Türken und Deutschen haben jeweils einen Partner im anderen Land, der dieselbe Intelligenz aufweist. Aber im verbleibenden Drittel sind die Deutschen sehr, sehr viel intelligenter als die Türken! [A1]
• Im oberen Leistungsbereich sind außerordentlich wenige Türken zu finden. Echte Spitzenleistungen sind von Türken überhaupt nicht zu erwarten.
• Im untersten Leistungsbereich finden sich fast nur Türken. Ein erheblicher Teil der Türken dürfte enorme Probleme haben, das Niveau eines deutschen Hauptschulabschlusses zu erreichen.

In Abbildung 16.1 weisen die beiden Verteilungen die gleiche Varianz auf. Der Varianzquotient in Tabelle 16.1 macht jedoch klar, dass die Varianzen zum Teil sehr unterschiedlich sind. Diesen bedeutsamen Punkt betrachten wir in der nächsten Folge.

Hier gibt es die Fortsetzung → Bildungsproblem Türken. Teil 17: Varianzunterschiede zwischen Deutschland und der Türkei

*

Literatur

[1] OECD (2016). PISA 2015 Ergebnisse. Exzellenz und Chancengleichheit in der Bildung. Band I. W. Bertelsmann Verlag, Germany. DOI 10.3278/6004573w

[2] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[3] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

*

Anmerkungen

[A1] Zum Abschluss dieser Serie werden wir differenzieren zwischen kognitiven Kompetenzen, die in Bildungsstudien gemessen werden, und der Intelligenz, die mit psychometrischen Intelligenztests erfasst wird. Beide stimmen zwar in sehr hohen Maße überein, aber es gibt dennoch einige bedeutsame Unterschiede, die auch im Ländervergleich Deutschland-Türkei deutlich werden. Ungeachtet dieser Unterschiede können die internationalen und nationalen Bildungsstudien als hervorragende Intelligenztests aufgefasst werden.

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Stichwörter:
Bildung, Intelligenz, PISA, PIAAC, Jugendliche, Erwachsene, Deutschland, Türkei, Normalverteilung, Effektstärke

Bildungsproblem Türken – Teil 15

Bildungsproblem Türken

15. Kognitive Kompetenzen von Erwachsenen in Deutschland und der Türkei

PIAAC 2012/2014 zeigt, dass das Bildungsniveau von Erwachsenen in Deutschland sehr viel höher ist als in der Türkei. Dies gilt für beide Geschlechter und alle Altersgruppen von 16 bis 65 Jahren. In der Lesekompetenz beträgt die Effektstärke d 0,94, in der Alltagsmathematischen Kompetenz 0,96 und in der Technologiebasierten Problemlösekompetenz 0,67.

Zum Anfang der Serie → Bildungsproblem Türken

In den vorangegangenen Folgen haben wir das Bildungsniveau in Deutschland und der Türkei auf der Basis von PISA verglichen. PISA erforscht die kognitiven Kompetenzen von 15-Jährigen. Im Folgenden betrachten wir das Bildungsniveau von Erwachsenen auf der Basis von PIAAC 2012/2014 [1] [2].

PIAAC ist PISA für Erwachsene. In enger Anlehnung an PISA erforscht PIAAC die Lesekompetenz, die Alltagsmathematische Kompetenz und die Technologiebasiertes Problemlösekompetenz [A1] im Altersbereich von 16 bis 65 Jahren. Auf der Grundlage von 24 OECD-Staaten, die an der ersten PIAAC-Runde teilnahmen, sind die PIAAC-Skalen auf einen Mittelwert von 250 und eine Standardabweichung von 50 normiert.

Abbildung 15.1 zeigt die Mittelwerte der Lesekompetenz in Deutschland und der Türkei, aufgeschlüsselt nach Geschlecht und den Altersgruppen 16-24, 25-34, 35-44, 45-54 und 55-65 Jahre.

Abbildung 15.1: PIAAC 2012/2014: Lesekompetenz in Deutschland (DEU) und der Türkei (TUR) nach Geschlecht und Altersgruppen

Abbildung 15.1 spricht eine klare Sprache:

• Deutschland schneidet in der Lesekompetenz bei beiden Geschlechtern und in allen Altersgruppen viel besser ab als die Türkei.
• Männer schneiden in beiden Ländern und in allen Altersgruppen besser ab als Frauen.
• In 17 von 20 möglichen Vergleichen innerhalb der Kombinationen Land x Altersgruppe schneiden die jeweils Jüngeren besser ab als die Älteren [A2].

Geschlechtsunterschiede und Kohorteneffekte wurden in breiterem Rahmen an anderer Stelle dargestellt → Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz. Im aktuellen Kontext interessiert in allererster Linie der enorme Niveauunterschied zwischen Deutschland und der Türkei. In Deutschland beträgt der Mittelwert 270 und die Standardabweichung 47 Punkte, in der Türkei 227 und 44. Dem entspricht eine Effektstärke d von 0,94.

Abbildung 15.2 zeigt die Mittelwerte der Alltagsmathematischen Kompetenz in Deutschland und der Türkei, aufgeschlüsselt nach Geschlecht und Altersgruppen.

Abbildung 15.2: PIAAC 2012/2014: Alltagsmathematische Kompetenz in Deutschland und der Türkei nach Geschlecht und Altersgruppe

Auch in der Mathematischen Alltagskompetenz ergibt sich ein außerordentlich klares Bild:

• Deutschland schneidet bei beiden Geschlechtern und in allen Altersgruppen viel besser ab als die Türkei.
• Männer schneiden in beiden Ländern und in allen Altersgruppen viel besser ab als Frauen.
• Mit Ausnahme der jüngsten Kohorte schneiden die Jüngeren besser ab als die Älteren [A3].

Auch in der Mathematischen Alltagskompetenz klafft zwischen Deutschland und der Türkei eine enorme Lücke. Mittelwert und Standardabweichung betragen in Deutschland 272 und 53, in der Türkei 219 und 56. Daraus ergibt sich die Effektstärke d=0,96.

Abbildung 15.3 zeigt die Mittelwerte der Technologiebasierten Problemlösekompetenz in Deutschland und der Türkei, aufgeschlüsselt nach Geschlecht und Altersgruppen.

Abbildung 15.3: PIAAC 2012/2014: Technologiebasierte Problemlösekompetenz von Erwachsenen in Deutschland und der Türkei nach Geschlecht und Alter

Auch bei der Technologiebasierten Problemlösekompetenz ist das Bild recht klar:

• Deutschland schneidet bei beiden Geschlechtern und in allen Altersgruppen viel besser ab als die Türkei.
• In Deutschland schneiden die Männer in allen Altersgruppen besser ab als Frauen; in der Türkei ist das Bild uneinheitlich.
• Mit Ausnahme der jüngsten Kohorte und der 45-bis-54-jährigen türkischen Frauen schneiden die Jüngeren besser ab als die Älteren [A4].

Auch bei der Technologiebasierten Problemlösekompetenz schneidet Deutschland viel besser ab als die Türkei. Mittelwert und Standardabweichung betragen 283 und 44 bzw. 253 und 44. Daraus ergibt sich die Effektstärke d=0,67. Dieser Vergleich ist jedoch verzerrt, da in der Türkei die älteste Kohorte nicht besetzt werden konnte, weil die älteren Frauen überhaupt keine Computerkenntnisse besaßen. Dieses Problem betrifft, wenngleich in viel geringerem Umfang, alle Altersgruppen und Länder.

Zusammenfassend sei ein Aspekt ausdrücklich hervorgehoben:

• Mit Ausnahme der Technologiebasierten Problemlösekompetenz der 55-bis-65-jährigen deutschen Frauen schneidet Deutschland in allen Bereichen, bei beiden Geschlechtern und in allen Altersgruppen deutlich besser ab als die Türkei und die Leistungsunterschiede sind beträchtlich.

In der nächsten Folgen ziehen wir ein Resumé des Ländervergleichs Deutschland-Türkei, wobei wir PISA und PIAAC gemeinsam berücksichtigen.

Hier gibt es die Fortsetzung → Bildungsproblem Türken. Teil 16: Der enorme Niveauunterschied zwischen Deutschland und der Türkei

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Literatur

[1] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[2] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

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Anmerkungen

[A1] Die Technologiebasierte Problemlösekompetenz wird in PISA nicht erfasst. Sie bezieht sich weder auf Technikprobleme noch auf Hardwarekenntnisse oder auf Softwarekenntnisse, sondern auf die Fähigkeit, alltägliche Probleme im Umgang mit Computern zu bewältigen.

[A2] Die drei Ausnahmen betreffen die jüngsten Altersgruppen: Die 16-bis-24-Jährigen und die 25-bis-34-Jährigen erzielen in Deutschland und in der Türkei nahezu identische Werte; bei den türkischen Frauen schneidet die zweitjüngste Kohorte ein wenig besser ab als die jüngste.

[A3] In Deutschland schneiden die 16-bis-24-Jährigen bei beiden Geschlechtern schlechter ab als die beiden nächsten Kohorten. In der Türkei schneidet die jüngste Männerkohorte nur minimal schlechter ab als die zweitjüngste, bei den Frauen ist der Abfall von Jüngeren zu Älteren kontinuierlich.

[A4] Bei den türkischen ist Daten Vorsicht geboten: In der Altersgruppe gab es 55-65 nicht genügend Frauen, die überhaupt Kenntnisse im Umgang mit Computern hatten, so dass diese Altersgruppe nicht berücksichtigt werden konnte.

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Stichwörter:
Bildung, Bildungsforschung, Deutschland, Türkei, Türken, PIAAC, Erwachsene, Intelligenz, Lesekompetenz, Mathematik, Technologiebasiertes Problemlösen, Psychologie, Erwachsene

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze – Teil 10

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze

10. PIAAC 2012/2014: Repräsentanten der Weltspitze

Die Teilnehmer an PIAAC 2012/2014 gehören – weltweit betrachtet – zum oberen und obersten Intelligenzbereich. Die in dieser Serie betrachteten Länder Deutschland, Japan, Korea und Singapur liegen weit über dem PIAAC-Mittelwert und zählen zu den Repräsentanten der Weltspitze.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze.

Im → Teil 9 haben wir einige zentrale Ergebnisse von PIAAC 2012/2014 [1] [2] zur kognitiven Kompetenz von Erwachsenen in Deutschland, Japan, Korea und Singapur dargestellt. Diese sollen nun in einem breiteren Kontext diskutiert werden.

Abbildung 10.1 zeigt die bereits aus Teil 9 bekannten Mittelwerte der Alterskohorten in den vier Ländern. Der PIAAC-Gesamtwert ist der Durchschnitt aus den Bereichen Lesekompetenz, Alltagsmathematische Kompetenz und Technologiebasierte Problemlösekompetenz und kann als Indikator der allgemeinen kognitiven Kompetenz – sprich: der Allgemeinen Intelligenz – interpretiert werden.

Abbildung 10.1 ist das Spiegelbild von Abbildung 9.1 im Teil 9. Im Gegensatz zu den bisherigen Darstellungen ist die X-Achse nun in aufsteigender zeitlicher Reihenfolge geordnet. Die PIAAC-Erhebungen in Deutschland, Japan und Korea wurden im Jahr 2011 durchgeführt, in Singapur im Jahr 2013. Die Alterskohorten repräsentieren daher die Geburtsjahrgänge um 1950, 1960, 1970, 1980 und 1990, jeweils plus/minus fünf Jahre. Die Schreibweise in eckigen Klammern soll darauf hinweisen, dass es sich um Kohorten handelt, die jeweils 10 Geburtsjahrgänge umfassen. Es sei nochmals ausdrücklich betont, dass es sich um eine Querschnittsuntersuchung handelt und dass die Kurven daher nicht die zeitliche Entwicklung der Intelligenz von Individuen widerspiegeln.

Abbildung 10.1: PIAAC 2012/2014: Gesamtwert nach Alterskohorten

In Abbildung 10.1 ist der Punktwert 250 hervorgehoben. 250 ist der Mittelwert der PIACC-Skala, die auf den Daten aller 28 Teilnehmerländer PIAAC-Runde beruht. Diese Länder gehören alle der OECD an und sie repräsentieren den oberen und obersten Bereich der weltweiten nationalen Intelligenzwerte. Lediglich Chile und die Türkei gehören zum gehobenen Mittelfeld. Länder aus der unteren Hälfte des weltweiten Intelligenzbereichs sind überhaupt nicht vertreten. Der PIAAC-Mittelwert 250 repräsentiert somit – weltweit betrachtet – ein außerordentlich hohes Intelligenzniveau. Er steht für das Intelligenzniveau der modernen Industrieländer, die – wie Oesterdiekhoff [3] in hervorragender Weise herausgearbeitet hat – auf einer höheren anthropologischen Entwicklungsstufe stehen als der Rest der Welt.

Mit Ausnahme der Kohorte [1950] in Korea und Singapur liegen sämtliche Werte über 250. Zwölf der zwanzig Werte sind größer oder gleich 275 und liegen damit mindestens eine halbe Standardabweichung über dem PIAAC-Durchschnitt. Dies gilt ohne Ausnahme für die Kohorten [1980] und [1990]. Wir reden hier also – weltweit gesehen – von einem außerordentlich hohen Intelligenzniveau und der Titel dieser Serie „Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze“ ist absolut zutreffend.

In der nächsten Folge werden wir unsere Ergebnisse vor dem Hintergrund der historischen, politischen und wirtschaftlichen Entwicklung der Nachkriegszeit betrachten und auch die Ergebnisse der 15-Jährigen in PISA 2015 einbeziehen, die in den ersten fünf Folgen dargestellt wurden.

Fortsetzung folgt.

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Literatur

[1] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[2] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

[3] Oesterdiekhoff, Georg W. (2013). Die Entwicklung der Menschheit von der Kindheitsphase zur Erwachsenenreife. Wiesbaden: Springer VS.
Kleine Anmerkung: Dies ist eines der besten Bücher, die ich kenne. Kein anderes mir bekanntes Werk hat die überragende Bedeutung der Intelligenz für die Menschheitsentwicklung so klar und umfassend dargestellt. Dieses Buch müsste Pflichtlektüre für jeden Sozialwissenschaftler, jeden Lehrer und jeden Politiker sein.

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Stichwörter:
Bildung, Asien, Ostasien, Ostasiaten, Japan, Singapur, Korea, Deutschland, Erwachsene, PIAAC, Intelligenz, Alter, Psychologie

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze – Teil 9

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze

9. PIAAC 2012/2014: Intelligenz von Erwachsenen in Deutschland und Ostasien

PIAAC 2012/2014 zeigt, dass in Deutschland, Japan, Korea und Singapur die Jüngeren in allen Bereichen höhere kognitive Kompetenzen aufweisen als die Älteren. Relativ zu Korea und Singapur steht Deutschland von der ältesten zur jüngsten Altersgruppe kontinuierlich schlechter da. Bei der ältesten Kohorte liegt Deutschland (sehr) weit vor Korea und Singapur, bei der jüngsten liegt es deutlich dahinter.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze.

Auf der Grundlage von PIAAC 2012/2014 [1] [2] haben wir im → Teil 6 die Lesekompetenz, im → Teil 7 die Alltagsmathematische Kompetenz und im → Teil 8 die Technologiebasierte Problemlösekompetenz von Erwachsenen in Deutschland, Japan, Korea und Singapur betrachtet. Nun betrachten wir die drei Bereiche gemeinsam.

Zunächst sei ausdrücklich betont: PIACC ist eine Querschnittsuntersuchung. Sie bietet eine Momentaufnahme über die Kompetenzen von Erwachsenen, die eine Altersspanne vom 50 Jahren umfassen. Die Kurven in den Abbildungen dürfen nicht als die Entwicklung von Individuen über die Zeit interpretiert werden.

Die Zusammenfassung ist sehr einfach, da die drei Bereiche nahezu identische Muster aufweisen. Dies ist auch nicht anders zu erwarten, da Lesekompetenz, Alltagsmathematische Kompetenz und Technologiebasierte Problemlösekompetenz eines gemeinsam haben, nämlich die Intelligenz. Jeder Bereich erfasst zwar einen spezifischen Aspekt, aber auf der Aggreationsebene von Alterskohorten innerhalb von Ländern überwiegt der Anteil der Allgemeinen Intelligenz. Länder und Kohorten, die in einem kognitiven Bereich gut sind, sind es in der Regel auch in anderen kognitiven Bereichen. Es ist daher sinnvoll, die drei Kompetenzbereiche zu einem Gesamtwert zusammenzufassen.

Abbildung 9.1 zeigt den PIAAC-Gesamtwert aufgeschlüsselt nach Ländern und Alterskohorten.

Abbildung 9.1: PIAAC 2012/2014: Intelligenz von Erwachsenen nach Alterskohorten und Ländern.

Der Vergleich der Altersgruppen innerhalb der Länder gibt ein klares Resultat:

• In jedem Land schneiden Jüngere besser ab als Ältere.

Unter den vierzig möglichen Vergleichen gibt es nur drei Ausnahmen: In Japan ist die jüngste Kohorte (deutlich) schlechter als die zweit- und die drittjüngste. In Deutschland ist die jüngste Kohorte ein wenig schlechter als die zweitjüngste. Die jüngste Kohorte umfasst die 16-bis-24-Jährigen. Ein Großteil dieser Altersgruppe befand sich zur Testzeit noch in der Ausbildung und es ist davon auszugehen, dass sie in den Folgejahren Zugewinne verbuchen können. Bei den Mindestens-25-Jährigen gilt die Aussage „In jedem Land schneiden Jüngere besser ab als Ältere“ ausnahmslos für alle Kohortenvergleiche.

Der Vergleich zwischen den Ländern ergibt Folgendes:

• Japan belegt in allen Kohorten Platz 1.

In der jüngsten Gruppe ist der Vorsprung gegenüber Singapur und Korea jedoch fast vollständig zusammengeschmolzen.

• Von den Älteren zu den Jüngeren verschlechtert sich Deutschland kontinuierlich gegenüber Singapur und Korea.

Bei den Ältesten liegt Deutschland weit vor Korea und sehr weit vor Singapur. Mit jeder jüngeren Kohorte verzeichnen Korea und Singapur einen größeren Zugewinn als Deutschland. Bei 25-bis-34-Jährigen wird Deutschland von Singapur und Korea knapp überholt und bei den Jüngsten ist es auf dem letzten Platz deutlich abgeschlagen.

• Das sicherlich bemerkenswerteste Ergebnis ist die exorbitante Steigerung über die Alterskohorten in Korea und ganz besonders in Singapur.

Der Zugewinn von der ältesten zur jüngsten Kohorte beträgt in Korea 0,98 Standardabweichungen auf der PIAAC-Skala, in Singapur sind es sogar 1,36 [A1]. Deutschland und Japan haben ebenfalls stark hinzugewonnen, aber die Steigerung ist mit 0,52 und 0,50 deutlich geringer.

In den abschließenden Folgen werden wir die Ergebnisse in einem breiteren Kontext diskutieren.

Hier gibt es die Fortsetzung → Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze. 10. PIAAC 2012/2014: Repräsentanten der Weltspitze

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Literatur

[1] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[2] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

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Anmerkungen

[A1] Die Angaben in Standardabweichungseinheiten beziehen sich auf die PIAAC-Skala, deren Standardabweichung auf 50 normiert ist. Die Normierung basiert auf allen Teilnehmerländern der ersten PIAAC-Runde. Da die Standardabweichungen in den einzelnen Ländern anders ausfallen (in der Regel deutlich niedriger), sind die Angaben nicht mit dem Effektstärkemaß d zu verwechseln. Die Effektstärke ist deutlich größer.

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Stichwörter:
Bildung, Asien, Ostasien, Ostasiaten, Japan, Singapur, Korea, Deutschland, Erwachsene, PIAAC, Intelligenz, Alter, Psychologie

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze – Teil 8

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze

8. PIAAC 2012/2014: Technologiebasierte Problemlösekompetenz von Erwachsenen in Deutschland und Ostasien

PIAAC 2012/2014 zeigt, dass in Deutschland, Japan, Korea und Singapur die Jüngeren eine höhere Technologiebasierte Problemlösekompetenz aufweisen als die Älteren. Relativ zu Korea und Singapur steht Deutschland von der ältesten zur jüngsten Altersgruppe kontinuierlich schlechter da. Bei der ältesten Kohorte liegt Deutschland vor Korea und Singapur, bei der jüngsten liegt es dahinter.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze.

Auf der Grundlage von PIAAC 2012/2014 [1] [2] haben wir im → Teil 6 die Lesekompetenz und im → Teil 7 die Alltagsmathematische Kompetenz von Erwachsenen in Deutschland, Japan, Korea und Singapur betrachtet. Nun betrachten wir die Technologiebasierte Problemlösekompetenz.

Technologiebasierte Problemlösekompetenz bezieht sich nicht auf Technikprobleme oder Kenntnisse der Hardware und auch nicht auf die Programmierung von Software. Sie „bezeichnet die Kompetenz, digitale Technologien, Kommunikationshilfen und Netzwerke erfolgreich für die Suche, Vermittlung und Interpretation von Informationen zu nutzen … Im Fokus … steht, wie Personen sich Informationen in einer computergestützten Umgebung erfolgreich beschaffen und wie sie diese verwenden“ (Rammstedt, 2013; [1]).

Abbildung 8.1 zeigt die Mittelwerte aufgeschlüsselt nach den Altersgruppen 16-24, 25-34, 35-44, 45-54 und 55-65.

Abbildung 8.1: PIAAC 2012/2014: Technologiebasierte Problemlösekompetenz nach Alterskohorten

Die vier Länder zeigen ein sehr ähnliches Muster über die Alterskohorten. In der Regel schneidet die jeweils jüngere besser ab als die ältere. In Korea und Singapur gilt dies generell und mit Ausnahme der beiden jüngsten Gruppen in Singapur und der beiden ältesten in Korea sind alle Unterschiede statistisch signifikant. In Deutschland schneidet die jüngste Gruppe minimal, aber nicht signifikant schlechter ab als die zweitjüngste. In Japan schneidet die jüngste Gruppe schlechter ab als die 25-34- und die 35-bis-44-Jährigen, aber nur der Unterschied zu den 25-bis-34-Jährigen ist signifikant. In Korea und Singapur ist der Trend von den Älteren zu den Jüngeren durchweg positiv, in Deutschland zeigt sich bei der jüngsten Kohorte ein minimaler Rückgang und in Japan zeigt sich bei der jüngsten Kohorte ein starker Einbruch.

Mit Ausnahme der jüngsten Kohorte liegt Japan stets auf Platz 1. Deutschland liegt bei den beiden ältesten Kohorten auf Platz 2. Bei den 35-bis-44-Jährigen teilt es sich den Platz mit Singapur und in der jüngsten Gruppe bildet es das Schlusslicht.

Von den Ältesten zu den Jüngsten kehrt sich die Position Deutschlands gegenüber Korea und Singapur um. Deutschland hat bei den Ältesten einen 4-Punkte-Vorsprung und bei den Jüngsten einen 9-Punkte-Rückstand gegenüber Korea. Der Vergleich mit Singapur ergibt einen 12-Punkte-Vorsprung bei den Ältesten und einen 10-Punkte-Rückstand bei den Jüngsten.

Alle Länder zeigen erhebliche Verbesserungen von den Älteren zu den Jüngeren. Der Unterschied zwischen der ältesten und der jüngsten Kohorte beträgt in Japan 0,56, in Deutschland 0,70, in Korea 0,96 und in Singapur 1,14 Standardabweichungseinheiten auf der PIAAC-Skala [A1]. Da der Zugewinn in Korea und Singapur höher ist als in Deutschland, ist Deutschland vom zweiten Platz bei den Ältesten auf den letzten Platz bei den Jüngsten abgesunken.

In der nächsten Folge betrachten wir die Bereiche Lesekompetenz, Mathematische Alltagskompetenz und Technologiebasierte Problemlösekompetenz gmeinsam.

Hier gibt es die Fortsetzung → Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze. 9. PIAAC 2012/2014: Intelligenz von Erwachsenen in Deutschland und Ostasien

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Literatur

[1] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[2] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

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Anmerkungen

[A1] Die Angaben in Standardabweichungseinheiten beziehen sich auf die PIAAC-Skala, deren Standardabweichung auf 50 normiert ist. Die Normierung basiert auf allen Teilnehmerländern der ersten PIAAC-Runde. Da die Standardabweichungen in den einzelnen Ländern anders ausfallen (in der Regel deutlich niedriger), sind die Angaben nicht mit dem Effektstärkemaß d zu verwechseln. Die Effektstärke ist deutlich größer.

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Stichwörter:
Bildung, Asien, Ostasien, Ostasiaten, Japan, Singapur, Korea, Deutschland, Erwachsene, PIAAC, Technologiebasierte Problemlösekompetenz, Intelligenz, Alter, Psychologie

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze – Teil 7

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze

7. PIAAC 2012/2014: Alltagsmathematische Kompetenz von Erwachsenen in Deutschland und Ostasien

PIAAC 2012/2014 zeigt, dass in Deutschland, Japan, Korea und Singapur die Jüngeren eine höhere Alltagsmathematische Kompetenz aufweisen als die Älteren. Relativ zu Korea und Singapur steht Deutschland von der ältesten zur jüngsten Altersgruppe kontinuierlich schlechter da. Bei den älteren Kohorten liegt Deutschland vor Korea und Singapur, bei der jüngsten liegt es dahinter.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze.

Auf der Grundlage von PIAAC 2012/2014 [1] [2] haben wir im → Teil 6 die Lesekompetenz von Erwachsenen in Deutschland, Japan, Korea und Singapur betrachtet. Nun betrachten wir die Alltagsmathematische Kompetenz.

Abbildung 7.1 zeigt die Mittelwerte aufgeschlüsselt nach den Altersgruppen 16-24, 25-34, 35-44, 45-54 und 55-65.

Abbildung 7.1: PIAAC 2012/2014: Mathematik nach Alterskohorten

Die vier Länder zeigen ein sehr ähnliches Muster über die Alterskohorten. In der Regel schneidet die jeweils jüngere besser ab als die ältere. In Korea und Singapur gilt dies generell und mit Ausnahme der beiden jüngsten Gruppen sind alle Unterschiede statistisch signifikant. In Deutschland schneidet die jüngste Gruppe schlechter ab als die zweit- und die drittjüngste, aber nur der Unterschied zu den 25-bis-34-Jährigen ist signifikant. In Japan ist die jüngste Gruppe signifikant schlechter als die drei Kohorten von 25 bis 54. Die 25-bis-34-Jährigen und die 35-bis-44-Jährigen sind gleichauf. Ansonsten schneiden die Jüngeren besser ab als die Älteren. Insgesamt heißt dies: Von den Ältesten zu den Jüngsten zeigen sich – zum Teil enorme – Verbesserungen, aber in Japan und Deutschland schneidet die jüngste Kohorte deutlich schlechter ab als die zweitjüngste, in Korea sind diese beiden Gruppen gleichauf und in Singapur ist der Unterschied gering.

Mit Ausnahme der jüngsten Kohorte liegt Japan stets auf Platz 1. Deutschland liegt bei den drei älteren Kohorten auf Platz 2. Bei den 25-bis-34-Jährigen wird es von Singapur auf den dritten Platz verwiesen und in der jüngsten Gruppe bildet es das Schlusslicht.

Von der ältesten zur jüngsten Kohorte hat sich die Position Deutschlands gegenüber Korea und Singapur umgekehrt. Gegenüber Korea hat Deutschland bei den Ältesten einen 24-Punkte-Vorsprung und bei den Jüngsten einen 6-Punkte-Rückstand. Der Vergleich mit Singapur zeigt bei den Ältesten einen 44-Punkte-Vorsprung und bei den Jüngsten einen 12-Punkte-Rückstand.

Alle Länder zeigen von den älteren zu den jüngeren Kohorten erhebliche Verbesserungen. Der Unterschied zwischen der ältesten und der jüngsten beträgt in Japan 0,20, in Deutschland 0,38, in Korea 0,98 und in Singapur 1,50 Standardabweichungseinheiten auf der PIAAC-Skala [A1]. Da der Zugewinn in Korea und Singapur viel höher ist als in Deutschland, ist Deutschland vom zweiten Platz bei den Ältesten auf den letzten Platz bei den Jüngsten abgesunken.

In der nächsten Folge betrachten wir die Technologiebasierte Problemlösekompetenz.

Hier gibt es die Fortsetzung → Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze. Teil 8. PIAAC 2012/2014: Technologiebasierte Problemlösekompetenz von Erwachsenen in Deutschland und Ostasien

*

Literatur

[1] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[2] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

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Anmerkungen

[A1] Die Angaben in Standardabweichungseinheiten beziehen sich auf die PIAAC-Skala, deren Standardabweichung auf 50 normiert ist. Die Normierung basiert auf allen Teilnehmerländern der ersten PIAAC-Runde. Da die Standardabweichungen in den einzelnen Ländern anders ausfallen (in der Regel deutlich niedriger), sind die Angaben nicht mit dem Effektstärkemaß d zu verwechseln. Die Effektstärke ist deutlich größer.

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Stichwörter:
Bildung, Asien, Ostasien, Ostasiaten, Japan, Singapur, Korea, Deutschland, Erwachsene, PIAAC, Mathematik, Intelligenz, Alter

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze – Teil 6

Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze

6. PIAAC 2012/2014: Lesekompetenz von Erwachsenen in Deutschland und Ostasien

PIAAC 2012/2014 zeigt, dass die Lesekompetenz in Deutschland, Japan, Korea und Singapur von Alterskohorte zu Alterskohorte steigt. Japan belegt in allen Altersgruppen Platz 1. Gegenüber Korea und Singapur steht Deutschland von der ältesten zur jüngsten Altersgruppe kontinuierlich schlechter das. Bei den ältesten Kohorten liegt Deutschland vor Korea und Singapur, bei der jüngsten liegt es dahinter.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze.

Bislang haben wir Deutschland und die ostasiatischen Länder auf der Grundlage von PISA betrachtet und ein Bild über die kognitiven Kompetenzen von 15-Jährigen erhalten. In diesem Beitrag betrachten wir die Intelligenz von Erwachsenen auf der Grundlage von PIAAC 2012/2014 [1] [2].

PIAAC ist PISA für Erwachsene. An PIAAC 2012/2014 nahmen unter anderem Deutschland, Japan, Korea und Singapur teil. In jedem Land wurden mindestens 5.000 Männer und Frauen im Alter von 16 bis 65 Jahren getestet. Die Tests bezogen sich auf die Bereiche Lesekompetenz, Alltagsmathematische Kompetenz und Technologiebasierte Problemlösekompetenz. Die Leistungen wurden so normiert, dass der Mittelwert über die teilnehmenden OECD-Staaten 250 und die Standardabweichung 50 beträgt.

Abbildung 6.1 zeigt die Mittelwerte im Bereich Lesekompetenz aufgeschlüsselt nach den Altersgruppen 16-24, 25-34, 35-44, 45-54 und 55-65.

Abbildung 6.1: PIAAC 2012/2014: Lesekompetenz nach Alterskohorten

Abbildung 6.1 zeigt für die vier Länder ein sehr ähnliches Muster über die Alterskohorten. Mit drei Ausnahmen schneidet die jeweils jüngere besser ab als die ältere. In Japan ist die jüngste Gruppe signifikant schlechter als die zweit- und die drittjüngste. In Deutschland ist die jüngste Gruppe signifikant schlechter als die zweitjüngste.

In jeder Alterskohorte liegt Japan auf Platz 1. Deutschland liegt bei den beiden ältesten Kohorten auf Platz 2. Bei den 35-bis-44-Jährigen wird es von Korea auf den dritten Platz verdrängt und bei bei den 25-bis-34-Jährigen wird es auch von Singapur überholt, so dass Deutschland bei den beiden jüngsten Gruppen den letzten Platz belegt.

Der Rückstand Deutschlands gegenüber Japan ist in allen Kohorten signifikant. Der Vergleich mit Korea fällt in den beiden ältesten Gruppen signifikant zugunsten Deutschlands aus; in den beiden jüngsten ist es umgekehrt. Gegenüber Singapur hat Deutschland in den drei ältesten Kohorten einen signifikanten Vorsprung; in der jüngsten Kohorte ist Singapur signifikant besser als Deutschland.

Von der ältesten zur jüngsten Kohorte hat sich die Position Deutschlands gegenüber Korea und Singapur umgekehrt. Bei den Ältesten hat Deutschland einen 10-Punkte-Vorsprung vor Korea und bei den Jüngsten einen 14-Punkte-Rückstand. Der Vergleich mit Singapur zeigt einen 27-Punkte-Vorsprung bei den Ältesten und einen 8-Punkte-Rückstand bei den Jüngsten.

In allen Ländern zeigen sich enorme Verbesserungen zugunsten der jüngeren Kohorten. Der Unterschied zwischen der ältesten und der jüngsten beträgt in Deutschland 0,50, in Japan 0,52 in Korea 0,98 und in Singapur 1,40 Standardabweichungseinheiten auf der PIAAC-Skala [A1]. Da der Zugewinn in Korea doppelt und in Singapur fast dreimal so groß ist wie in Deutschland, ist Deutschland vom zweiten Platz bei den Ältesten auf den letzten Platz bei den Jüngsten abgesunken.

In der nächsten Folge betrachten wir die Alltagsmathematische Kompetenz und in der übernächsten die Technologiebasierte Problemlösekompetenz.

Hier gibt es die Fortsetzung → Bildung und Intelligenz – Die Weltspitze. 7. PIAAC 2012/2014: Alltagsmathematische Kompetenz von Erwachsenen in Deutschland und Ostasien

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Literatur

[1] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[2] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

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Anmerkungen

[A1] Die Angaben in Standardabweichungseinheiten beziehen sich auf die PIAAC-Skala, deren Standardabweichung auf 50 normiert ist. Die Normierung basiert auf allen Teilnehmerländern der ersten PIAAC-Runde. Da die Standardabweichungen in den einzelnen Ländern anders ausfallen (in der Regel deutlich niedriger), sind die Angaben nicht mit dem Effektstärkemaß d zu verwechseln. Die Effektstärke ist deutlich größer.

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Stichwörter:
Bildung, Asien, Ostasien, Ostasiaten, Japan, Singapur, Korea, Deutschland, Erwachsene, PIAAC, Lesekompetenz, Intelligenz, Alter

Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz – Teil 10

Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz

Teil 10: PIAAC 2012/2014 – Resumé

Die Intelligenz von Männern und Frauen ist nicht gleich. Männer und Frauen unterscheiden sich in ihren relativen Stärken und Schwächen, sie unterscheiden sich im Leistungsniveau und in der Varianz und die Geschlechtsunterschiede können im Erwachsenenalter anders ausfallen als in der Kindheit und Jugendzeit.

Zum Beginn dieser Serie → Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz – Teil 1.

Auf der Grundlage von PIAAC 2012/2014 [1] [2] haben wir Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz von Erwachsenen untersucht. Nun wollen wir die wichtigsten Befunde zusammenfassen.

In PIAAC ist ebenso wie in anderen internationalen und nationalen Bildungsstudien der Begriff Intelligenz aus rein politischen Gründen tabu. Es besteht jedoch nicht der geringste Zweifel, dass die Lesekompetenz, die Alltagsmathematische Kompetenz und die Technologiebasierte Problemlösekompetenz, die in PIAAC gemessen werden, Komponenten der Intelligenz sind.

Im → Teil 4 haben wir gesehen, dass die Korrelation zwischen dem Nationalen IQ der Teilnehmerländer und der Lesekompetenz 0,65, der Alltagsmathematischen Kompetenz 0,63 und der Technologiebasieren Problemlösekometenz 0,82 beträgt. Und das, obwohl der Variationsbereich der Intelligenz stark eingeschränkt ist, da die Teilnehmerländer ausschließlich aus dem oberen und gehobenen mittleren Intelligenzbereich stammen.

Die paarweise Korrelation zwischen den drei PIAAC-Bereichen beträgt:
Lesen / Mathematik: 0,95
Lesen / Technologie: 0,84
Mathematik / Technologie: 0,81
Das heißt: Die drei Bereiche messen in hohem Grade dasselbe. – Das Gemeinsame ist zu einem hohen Grad die Intelligenz.

Im → Teil 2 hatten wir vier Hypothesen formuliert, die Erwachsenendifferenzhypothese, die Entwicklungshypothese, die Varianzhypothese und die Bereichshypothese.

Die Bereichshypothese besagt, dass der Unterschied im Intelligenzniveau von Männern und Frauen je nach Bereich unterschiedlich ausfällt.
Dies ist in der Tat der Fall: Die Effektstärke d – also die standarisierte Mittelwertsdifferenz – beträgt in der Lesekompetenz +0,04, in der Alltagsmathematischen Kompetenz +0,12 und in der Technologiebasierten Problemlösekompetenz +0,22. In allen drei Bereichen schneiden die Männer besser ab als die Frauen, aber die Differenz fällt je nach Bereich unterschiedlich aus. Umgerechnet auf eine IQ-Skala beträgt der Unterschied 0,6, 1,8 und 3,3 IQ-Punkte.

Die Entwicklungshypothese nach Lynn besagt, dass der Leistungszuwachs bei Männern ab der Pubertät größer ist als bei den Frauen. Diese Hypothese wird durch den Vergleich von PIAAC und PISA 2015 bestätigt. Bei PISA 2015 hatten die 15-Jährigen Mädchen in der Lesekompetenz einen großen Vorsprung von d=-0,28; im Erwachsenenalter haben hingegen die Männer mit d=+0,04 die Nase vorn. In Mathematik hatten die 15-jährigen Jungen einen Vorsprung von d=+0,09; im Erwachsenenalter hat sich der Vorsprung auf d=+0,22 erhöht. (Die Technologiebasierte Lesekompetenz wurde bei PISA nicht getestet.)

Die Erwachsenendifferenzhypothese nach Lynn besagt, dass im Erwachsenenalter Männer intelligenter sind als Frauen. Lynns Hypothese bezieht sich auf die Allgemeine Intelligenz, den g-Faktor. Diese wird durch PIAAC nicht gemessen. Da jedoch die Männer in allen drei PIAAC-Bereichen besser abschneiden als die Frauen, bietet PIAAC eine gewisse Unterstützung.

Die Varianzhypothese berücksichtigt die Unterschiede innerhalb der Geschlechter. Während die psychologische Intelligenzforschung in aller Regel davon ausgeht, dass die Varianz zwischen Männern größer ist als zwischen Frauen, wurde dies von Lynn in Zweifel gezogen. PIAAC spricht eindeutig gegen Lynns Zweifel: In allen Bereichen und in allen Altersgruppen ist die Varianz bei den Männern größer. Der Unterschied beträgt etwa 11 Prozent. Werte dieser Größenordnung wurden in zahlreichen Untersuchungen berichtet.

Insgesamt ergibt sich aus PIAAC: Männer erreichen im Erwachsenenalter ein etwas höheres Leistungsniveau und die Varianz ist bei Männern größer als bei Frauen.

Der Unterschied im Leistungsniveau ist auf Individuenebene bedeutungslos. Auf Populationsebene sieht die Sache hingegen anders aus. Im Verbund mit der größeren Varianz können sich enorme soziale Konsequenzen ergeben. Männer sind im oberen und im unteren Extrembereich viel stärker vertreten als Frauen. Je höher die Anforderungen an die Intelligenz desto dramatischer verschiebt sich im oberen Extrembereich die Relation zugunsten der Männer.

Neben den genannten Aspekten bietet PIAAC noch eine Fülle weiterer interessanter Ergebnisse. Zum Beispiel fallen die Geschlechtsunterschiede in manchen Ländern etwas stärker, in anderen Ländern ein wenig schwächer aus. Oder die Veränderung der Geschlechtsunterschiede über die Altersgruppen ist in manchen Ländern etwas stärker als in anderen. Auf einige Punkte werden wir in späteren Beiträgen zurückkommen.

Zum Abschluss noch eine kleine – unvollständige – Liste von Merksätzen zum Thema Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz.

• Die Intelligenz von Männern und Frauen ist nicht gleich.
• Je nach Bereich können Geschlechtsunterschiede unterschiedlich ausfallen.
• Geschlechtsunterschiede können sich auf das durchschnittliche Leistungsniveau oder auf die Unterschiede innerhalb der Geschlechter – die Varianz – beziehen.
• Je nach Bereich können Niveauunterschiede unterschiedlich ausfallen. Es gibt relative Stärken und relative Schwächen. Es ist zum Beispiel seit Langem bekannt und weitgehend unumstritten, dass die relative Stärke der Frauen eher im verbalen und die der Männer eher im mathematischen Bereich liegt.
• Geschlechtsunterschiede können je nach Alter unterschiedlich ausfallen. Die Geschlechter haben unterschiedliche Entwicklungsverläufe. Geschlechtsunterschiede können bei Erwachsenen anders ausfallen als bei Kindern und Jugendlichen.
• Es weist einiges darauf hin, dass Männer ab der Pubertät einen stärkeren Anstieg verzeichnen als Frauen.
• Es weist einiges darauf hin, dass Männer im Erwachsenenalter ein etwas höheres Gesamtniveau erreichen als Frauen.
• Es weist vieles darauf hin, dass die Varianz bei Männern größer ist als bei Frauen. Die Varianz zwischen den Männern ist oftmals um etwas mehr als zehn Prozent größer als die Varianz zwischen Frauen.
• Varianzunterschiede können selbst bei identischen Mittelwerten große soziale Auswirkungen haben, da sie sich sehr stark auf das Geschlechterverhältnis im oberen oder unteren Extrembereich auswirken.
• Eine Kombination von Niveauunterschied und Varianzunterschied kann in den Extremen zu einer außerordentlich starken Verschiebung der Geschlechterrelation führen.
• Geschlechtsunterschiede hängen sowohl von biologischen Faktoren als auch von Umweltgegebenheiten als auch von sozialen Faktoren ab.

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Die Beiträge auf diesem Blog richten sich an ein breites Publikum.
Ein hervorragender Artikel, der sich an das Fachpublikum richtet und einige wichtige Aspekte, die hier behandelt wurden, weiter vertieft ist:
Nyborg, H. (2015). Sex differences across different racial ability levels: Theories of origin and societal consequences. Intelligence, 52, 44-62.
An einer sehr großen repräsentativen Stichprobe des National Longitudinal Survey of Youth 1997 wird deutlich, wie bei Weißen, Hispanics und Schwarzen in den USA die Geschlechter im Alter von 16 und 17 auseinanderdriften. Es wird ausführlich dargestellt, wie sich aus dem Zusammenspiel von Niveau- und Varianzunterschieden in den Extrembereichen außerordentlich große Unterschiede in der Geschlechterrelation ergeben und wie katastrophal sich eine rein ideologisch basierte Quotenregelung auf die Gesamtgesellschaft auswirken kann.

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Literatur

[1] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[2] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

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Stichwörter:
Bildung, Intelligenz, PIAAC, Geschlecht, Geschlechtsunterschiede, Erwachsene, Varianz