Orthographie-Wunder Saarland

Orthographie-Wunder Saarland

Datenschutz kontra Bildungsforschung

Wie der Datenschutz die Bildungsforschung ad absurdum führt. Das Problem fehlender Werte in der Bildungsforschung.

Das Saarland fristet in der Bildungslandschaft, wie auch sonst, ein unauffälliges Dasein. In der jüngsten nationalen IQB-Bildungsstudie (1) haben jedoch die saarländischen Schüler der vierten Jahrgangsstufe durch herausragende Leistungen im Bereich Orthographie im Fach Deutsch auf sich aufmerksam gemacht. Der Mittelwert für Deutschland insgesamt liegt bei 500 Punkten; an der Spitze der Bundesländer steht Bayern mit 534 Punkten, dicht gefolgt vom Saarland mit 526 Punkten. Alle anderen Länder schneiden nicht nur statistisch signifikant schlechter ab, der Vorsprung gegenüber dem Drittplatzierten Hessen ist mit 20 Punkten beachtlich.

Eine noch beachtlichere Leistung der saarländischen Schüler ergibt sich bei einer Aufschlüsselung nach dem Migrationsstatus. Auf der Ebene der Bundesländer unterscheidet der IQB-Bildungsbericht zwischen Kindern ohne Zuwanderungshintergrund, Kindern mit einem im Ausland geborenen Elternteil und Kindern mit zwei im Ausland geborenen Elternteilen. Die Leistungen dieser Gruppen und die jeweilige Stichprobengröße sind in Tabelle 1 zusammengefasst.

Tabelle 1: Leistung der saarländischen Schüler in Orthographie im Fach Deutsch nach Migrationsstatus. Mittelwert und Stichprobengröße.
Mittelwert Anzahl
Ohne Zuwanderungshintergrund 537 1032
Ein Elternteil im Ausland geboren 531 168
Zwei Elternteile im Ausland geboren 527 231

Nein, hier liegt kein Tippfehler vor. Laut IQB-Bericht schneiden alle drei Gruppen besser ab als die saarländischen Schüler im Mittel.

Was wie ein Wunder erscheint, lässt sich leicht aufklären: In Tabelle 1 sind naturgemäß nur die Schüler erfasst, denen ein Migrationsstatus zugeordnet werden konnte. Aufgrund der Datenschutzbestimmungen im Saarland sind Schüler, Eltern und Schulen nicht zur Angabe des Migrationsstatus‘ verpflichtet und so konnten 17,1 Prozent der saarländischen Schüler keiner Gruppe zugeordnet werden.

Anhand der vorliegenden Werte lässt sich leicht ausrechnen, dass 295 Schüler fehlende Angaben aufwiesen und dass der Mittelwert dieser Gruppe 484 Punkte beträgt. Es ist nicht allein so, dass 17,1 Prozent der Schüler nicht zuzuordnen waren, diese Gruppe ist auch sehr viel schlechter als die Schüler mit vollständigen Angaben. Letztere erzielten im Mittel 535 Punkte, die Differenz beträgt somit 51 Punkte!

Diese Verzerrung ist ein Lehrstück darüber, wie unter dem Deckmantel des Datenschutzes die Bildungsforschung ad absurdum geführt wird.

Für die Schüler mit fehlenden Angaben kann nicht festgestellt werden, welcher Migrationsgruppe sie angehören und welche Punktwerte auf welche Gruppe entfallen. Es lassen sich jedoch durchaus plausible Annahmen treffen, aus denen eine grobe Abschätzung abgeleitet werden kann. Diesen Punkt werde ich in anderen Beiträgen behandeln.

Das Saarland und einige andere Bundesländer haben offenkundig kein Interesse zu erfahren, wie sich die Leistungen von Einheimischen und Migranten voneinander unterscheiden. (2) Belassen wir es an dieser Stelle dabei.

An der herausragenden Leistung der saarländischen Schüler insgesamt ändert sich durch die fehlenden Werte selbstverständlich nichts. Der zweite Platz ist verdient und es besteht keinerlei Grund, das Gesamtergebnis anzuzweifeln. Also herzlichen Glückwunsch an die jungen Saarländer – Rechtschreibung gut!


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Quellen und Anmerkungen

(1) Petra Stanat, Stefan Schipolowski, Camilla Rjosk, Sebastian Weirich & Nicole Haag (Hrsg.). IQB-Bildungstrend 2016. Kompetenzen in den Fächern Deutsch und Mathematik am Ende der 4. Jahrgangsstufe im zweiten Ländervergleich. Münster: Waxmann.
Der gesamte Bericht samt Zusatzmaterialien kann im Internet als PDF heruntergeladen werden → https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/BT2016/Bericht

(2) Typischerweise sind das neben dem Saarland insbesondere die Länder, die in allen Schulleistungsstudien besonders schlecht abschneiden, wie Bremen, Berlin und Hamburg.

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Stichwörter:
Bildung, IQB, Saarland, Migranten, Migrantenquote, Fehlende Werte, Missing Values, Orthographie, Rechtschreibung, Bildungsforschung, Datenschutz,

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Auf nach Estland! – Teil 15

Auf nach Estland!

Teil 15: Gute Migranten, schlechte Migranten – Herkunftsregion


Besonders große Disparitäten … sind für Jugendliche mit zwei in der Türkei, dem ehemaligen Jugoslawien oder in einem arabischen Land geborenen Elternteilen zu finden.
Haag et al. (2016, S.455) (1)



Im vorangegangenen Beitrag → Teil 14 haben wir gesehen, dass sich die Leistungen der Migranten in Deutschland in Abhängigkeit vom Generationenstatus sehr stark unterscheiden. Noch wesentlich gravierender sind die Unterschiede, wenn man die Herkunftsregion berücksichtigt.

Rauch et al. (2016) (2) unterscheiden zwischen: Ehemalige Sowjetunion, Türkei, Polen und Anderes Land. Detailliert berichten sie über Zusammenhänge zwischen der Herkunftsregion und dem Sozioökonomischen Status der Eltern, dem Bildungsniveau der Eltern, den Kulturellen Ressourcen in der Familie und der zu Hause gesprochenen Sprache. Trotz intensiver Suche konnte ich jedoch keine Angaben über die Schülerleistungen finden. Dies ist ein bemerkenswertes Beispiel vorauseilender Political Correctness.

Glücklicherweise sind in allen anderen nationalen PISA-Berichten und in allen Berichten zu den nationalen Studien des IQB die Leistungen auch nach der Herkunftsregion aufgeschlüsselt.

In der Serie → Von älteren Lehrerinnen, Mathematik und Migranten haben wir am Beispiel der nationalen IQB-Studie 2012 (2) gesehen:

Schüler mit Wurzeln in der ehemaligen Sowjetunion und Polen schneiden in Mathematik etwas, aber nicht viel schlechter ab als deutsche Schüler. Migranten aus dem ehemaligen Jugoslawien zeigen erheblich schlechtere Leistungen und am allerschlechtesten sind Schüler mit türkischen Wurzeln.

Dasselbe Grundmuster zeigt sich in allen nationalen und internationalen Studien und in allen Fächern. In den nationalen IQB-Studien 2015 und 2016 wurden zusätzlich die arabischen Länder berücksichtigt und die Schüler aus dieser Region zeigten – wie nicht anders zu erwarten – außerordentlich schlechte Leistungen. Sehr schlecht schneidet stets auch „Anderes Land“ ab, das jeweils die mit Abstand größte Migrantengruppe stellt.

Bei der simultanen Differenzierung nach Herkunftsregion und der Zahl der im Ausland geborenen Elternteile sind Migranten mit nur einem in der ehemaligen Sowjetunion oder Polen geborenen Elternteil den einheimischen Schülern oftmals vergleichbar, hin und wieder schneiden sie sogar ein wenig besser ab. Bei türkischstämmigen Schülern sind hingegen kaum Anzeichen einer Leistungsassimilation zu erkennen.

Vor diesem Hintergrund vergleichen wir in der nächsten Folge die Migranten in Deutschland, Estland und Finnland.

Hier gibt es die Fortsetzung → Teil 16.


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Quellen und Anmerkungen

(1) Nicole Haag, Katrin Böhme, Camilla Rjosk und Petra Stanat (2016). Zuwanderungsbezogene Disparitäten. In Petra Stanat, Katrin Böhme, Stefan Schipolowski und Nicole Haag (Hrsg.). IQB-Bildungstrend 2016. Sprachliche Kompetenzen am Ende der 9. Jahrgangsstufe im zweiten Ländervergleich. Münster: Waxmann, 2016, S. 431-479.

(2) Dominique Rauch, Julia Mang, Hendrik Härtig & Nicole Haag (2016). Naturwissenschaftliche Kompetenz von Schülerinnen und Schülern mit Zuwanderungshintergrund. In Kristina Reiss, Christine Sälzer, Anja Schiepe-Tiska, Eckhard Klieme & Olaf Köller (Hrsg.). PISA 2015. Eine Studie zwischen Kontinuität und Innovation. Münster: Waxmann (S.316-347).

(3) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

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Stichwörter:
Bildung, PISA, IQB, Migranten, Migrationshintergrund, Zuwanderungshintergrund, Migrationsstatus, Generationenstatus, Türkei, Polen, Sowjetunion, Jugoslawien, Arabien, Herkunftsregion

Auf nach Estland! – Teil 12

PISA 2015 - Mathematik - Vergleich von Klassifikationssystemem OECD IQB

Auf nach Estland!

Teil 12: Estland, Finnland und Deutschland – Keinerlei Unterschiede (Fortsetzung)

Im vorangegangen Beitrag → Teil 11 haben wir gesehen, dass auf der Grundlage der nationalen Klassifikation des Migrationsstatus‘ in den Naturwissenschaften keine nennenswerten Unterschiede zwischen einheimischen Deutschen, Esten und Finnen bestehen.

In den Fächern Lesekompetenz und Mathematik waren die Unterschiede bereits nach der OECD-PISA-Klassifikation verschwunden. Diese beiden Fächer waren 2015 kein Schwerpunkt, daher liegen nur für Deutschland zusätzliche Daten auf der Grundlage der nationalen Klassifikation vor. Auch wenn es bereits auf OECD-PISA-Basis keine Unterschiede gab, lohnt sich dennoch ein Vergleich der beiden Klassifikationssysteme.

Abbildung 12.1 veranschaulicht die Lesekompetenz der Gesamtstichprobe (links), die Leistung der Einheimischen nach der OECD-PISA-Klassifikation (Mitte) und der Einheimischen nach der nationalen Klassifikation, die auch in den IQB-Studien Anwendung (Nat.-IQB) findet (rechts).

PISA 2015 - Lesekompetenz - Vergleich von Klassifikationssystemen OECD IQB
Abbildung 12.1: PISA 2015 – Lesekompetenz. Gesamtstichprobe und Einheimische nach unterschiedlichen Klassifikationssystemen.
Gesamt: Gesamtstichprobe
OECD-PISA: Einheimische nach der Klassifikation der OECD; offizielle PISA-Studien
Nat.-IQB: Einheimische nach der nationalen Klassifikation, die auch den IQB-Studien zugrunde liegt.

Der linke und mittlere Teil von Abbildung 12.1 zeigen das bereits Bekannte: In der Gesamtbevölkerung lag Deutschland 17 Punkte hinter Finnland und 10 Punkte hinter Estland. Bei den OECD-PISA-Einheimischen war der Abstand zu Finnland auf 5 Punkte geschrumpft; und der 10-Punkte-Rückstand gegenüber Estland hatte sich zu einem 3-Punkte-Vorsprung umgekehrt. Nach der nationalen Klassifikation hat Deutschland weitere 4 Punkte hinzugewonnen. Ob Estland und Finnland etwas hinzugewonnen haben, ist fraglich; mit Sicherheit sind es deutlich weniger als 4 Punkte. Die Differenz Deutschland-Finnland ist verschwindend klein und der Vorsprung Deutschlands gegenüber Estland ist statistisch und betragsmäßig bedeutungslos.

Abbildung 12.1 zeigt den entsprechenden Vergleich für das Fach Mathematik.

PISA 2015 - Mathematik - Vergleich von Klassifikationssystemem OECD IQB
Abbildung 12.1: PISA 2015 – Lesekompetenz. Gesamtstichprobe und Einheimische nach unterschiedlichen Klassifikationssystemen.
Gesamt: Gesamtstichprobe
OECD-PISA: Einheimische nach der Klassifikation der OECD; offizielle PISA-Studien
Nat.-IQB: Einheimische nach der nationalen Klassifikation, die auch den IQB-Studien zugrunde liegt.

Nach der nationalen Klassifikation haben die einheimischen Deutschen weitere 5 Punkte hinzugewonnen. Damit liegen sie einen Punkt vor den OECD-PISA-Esten und 10 Punkte vor den OECD-PISA-Finnen. Auch hier ist es fraglich, ob Esten und Finnen nach der nationalen Klassifikation hinzugewinnen würden. Wenn überhaupt, dann sind diese Zugewinne minimal. Somit sind Deutsche und Esten praktisch punktgleich. Der Vorsprung der Deutschen gegenüber den Finnen ist vermutlich statistisch signifikant; der Unterschied von 10-x mit sehr, sehr kleinem x ist aber nicht sonderlich bedeutsam.

Insgesamt hat die nationale Klassifikation das noch stärker untermauert, was bereits nach der OECD-PISA-Klassifikation offenkundig war:

  • Betrachtet man nur die Einheimischen, dann sind keine Unterschiede zwischen Deutschen, Esten und Finnen festzustellen. Unterschiede zwischen den Gesamtbevölkerungen sind praktisch ausschließlich auf die Migranten zurückzuführen.

Bei allen Vergleichen zwischen Deutschland und anderen Ländern – egal ob auf OECD-PISA-Basis oder nach der nationalen Klassifikation – ist jedoch zu beachten, dass in Deutschland wegen fehlender Werte außergewöhnlich vielen Schülern kein Migrationsstatus zugeordnet werden konnte. Dadurch werden die deutschen Einheimischen ein kleines bisschen überschätzt. Auf diesen Punkt gehen wir im nächsten Beitrag ein.

Hier gibt es die Fortsetzung → Teil 13.


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Stichwörter:
Bildung, PISA, Migranten, Migrationshintergrund, Zuwanderungshintergrund, Migrationsstatus, IQB, OECD, Naturwissenschaften

Auf nach Estland! – Teil 11

PISA 2015 - Naturwissenschaften - Vergleich von Klassifikationssystemen

Auf nach Estland!

Teil 11: Estland, Finnland und Deutschland – Keinerlei Unterschiede

Auf der Grundlage von PISA 2015 (1) haben wir festgestellt, dass bei den Einheimischen praktisch kein Unterschied zwischen Deutschen, Esten und Finnen besteht. Die Unterschiede zwischen den Gesamtbevölkerungen gehen praktisch vollständig auf das Konto der Migranten.

Im → Teil 10 haben wir jedoch gesehen, dass die offiziellen von der OECD herausgegebenen PISA-Berichte auf einer völlig unsinnigen Definition von Migrationshintergrund beruhen. Nach der OECD-Klassifikation gelten alle Schüler, deren Mutter und/oder Vater in Deutschland geboren ist, als Schüler ohne Migrationshintergrund.

In nationalen Bildungsstudien werden Schüler nur dann der Kategorie Ohne Zuwanderungshintergrund zugeordnet, wenn kein Elternteil im Ausland geboren wurde. Diese Definition enthält zwar immer noch abstruse Fälle, sie ist aber wesentlich brauchbarer als die OECD-PISA-Klassifikation.

Im Folgenden vergleichen wir den Effekt der Migranten auf der Basis der nationalen Klassifikation. Als Erstes betrachten wir das Fach Naturwissenschaften, das in der jüngsten PISA-Studie Schwerpunktthema war. Die Daten basieren auf dem Beitrag von Rauch et al. (2) im nationalen PISA-2015-Bericht. Dort werden unter anderem Deutschland und Finnland berücksichtig, Estland leider nicht.

Abbildung 11.1 veranschaulicht die Leistungen der Gesamtstichprobe (links), die Leistung der Einheimischen nach der OECD-PISA-Klassifikation (Mitte) und der Einheimischen nach der nationalen Klassifikation, die auch in den IQB-Studien Anwendung (Nat.-IQB) findet (rechts).

PISA 2015 - Naturwissenschaften - Vergleich von Klassifikationssystemen
Abbildung 11.1: PISA 2015 – Naturwissenschaften. Gesamtstichprobe und Einheimische nach unterschiedlichen Klassifikationssystemen.
Gesamt: Gesamtstichprobe
OECD-PISA: Einheimische nach der Klassifikation der OECD; offizielle PISA-Studien
Nat.-IQB: Einheimische nach der nationalen Klassifikation, die auch den IQB-Studien zugrunde liegt.

Der linke und mittlere Teil von Abbildung 11.1 zeigen das bereits Bekannte: In der Gesamtstichprobe liegt Deutschland 25 Punkte hinter Estland. Bereits im offiziellen PISA-Bericht (Mitte) ist bei den Einheimischen der Abstand auf 12 Punkte geschrumpft. Der Abstand zu Finnland hat sich von 22 auf 8 Punkte reduziert.

Der springende Punkt liegt im rechten Teil der Abbildung: Auf der Basis der nationalen Klassifikation ist die Leistung der einheimischen Deutschen um weitere 5 Punkte gestiegen. Für Finnland ergeben die beiden Klassifikationssysteme identische Werte. Damit hat sich der Abstand Deutschland-Finnland von 22 über 8 auf nur noch 3 Punkte reduziert. Drei Punkte sind statistisch und inhaltlich bedeutungslos. Einheimische Finnen und einheimische Deutsche zeigen dasselbe sehr hohe Leistungsniveau.

Für Estland sind leider keine Daten auf der Basis der nationalen Klassifikation verfügbar. Es ist jedoch davon auszugehen, dass die unterschiedlichen Klassifikationssysteme auch für Estland bedeutungslos sind. Zum einen hat Estland viel bessere Migranten, zum anderen hat Estland viel weniger Migranten. Es ist fraglich, ob Estland nach der nationalen Klassifikation überhaupt einen einzigen Punkt hinzugewinnen würde. Durch den 5-Punkte-Zugewinn hat Deutschland auf jeden Fall noch weiter zu Estland aufgeschlossen. Der 25-Punkte-Vorsprung Estlands in der Gesamtstichprobe ist bei den Einheimischen auf 7+x mit einem sehr, sehr kleinen x zusammengeschmolzen.

Auf der Basis der nationalen Klassifikation wird das Kernergebnis noch stärker gestützt als ohnehin schon:

  • Zwischen einheimischen Deutschen, Esten und Finnen bestehen keine nennenswerten Unterschiede.

Im nächsten Beitrag werden wir diese Betrachtung auf die Lesekompetenz und Mathematik ausdehnen, welche 2015 kein Schwerpunktthema waren.

Hier gibt es die Fortsetzung → Teil 12.


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Quellen und Anmerkungen

(1) OECD (2016), PISA 2015 Ergebnisse (Band I). Exzellenz und Chancengerechtigkeit in der Bildung. W. Bertelsmann Verlag, Germany. DOI 10.3278/6004573w
PISA 2015. Zusatzmaterialien im Internet. Anhang zu Kapitel 7. http://dx.doi.org/10.1787/888933433226

(2) Dominique Rauch, Julia Mang, Hendrik Härtig & Nicole Haag (2016). Naturwissenschaftliche Kompetenz von Schülerinnen und Schülern mit Zuwanderungshintergrund. In Kristina Reiss, Christine Sälzer, Anja Schiepe-Tiska, Eckhard Klieme & Olaf Köller (Hrsg.). PISA 2015. Eine Studie zwischen Kontinuität und Innovation. Münster: Waxmann (S.316-347).

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Stichwörter:
Bildung, PISA, Migranten, Migrationshintergrund, Zuwanderungshintergrund, Migrationsstatus, IQB, OECD, Naturwissenschaften

Auf nach Estland! – Teil 10

Auf nach Estland!

Teil 10: Migrationsstatus – Was versteht man eigentlich unter Zuwanderungs- oder Migrationshintergrund?

In dieser Serie haben wir gezeigt, dass die Migranten einen außerordentlich starken negativen Effekt auf das Bildungsniveau in Deutschland haben. Dabei ist auch klar geworden, dass der Effekt sowohl vom Leistungsniveau als auch von dem relativen Anteil der Migranten, also der Migrantenquote, abhängt.

Laut PISA 2015 (1) betrug der Anteil Schüler mit Migrationshintergrund in Deutschland 16,9 Prozent. Jeder, der in diesem Jahrhundert mit offenen Augen durch Deutschland gegangen ist, weiß, dass mit dieser Zahl etwas nicht in Ordnung ist. Bereits der nationale PISA-Report für das Jahr 2000 (2) weist für Deutschland eine Migrantenquote von 21,8 Prozent aus! Die Zeiten, in denen die Quote noch 16,9 Prozent betrug, sind lange vorbei; das war etliche Jahre vor der Jahrtausendwende.

Die offizielle PISA-Studie der OECD liefert zwei Hinweise, worauf das Missverhältnis zurückzuführen ist.

Eine Fußnote auf Seite 284 lautet: „Bei der Interpretation der Ergebnisse für Deutschland ist aufgrund fehlender Daten für die Variablen Migrationshintergrund und zu Hause gesprochene Spache Vorsicht geboten.“ Bezeichnenderweise gibt es einen solchen Warnhinweis für kein anderes Land. Lediglich in Deutschland gibt es einige Bundesländer, die unter dem Deckmantel Datenschutz die Bildungsforschung ad absurdum führen.

Noch wichtiger ist die PISA-Definition von Migrationshintergrund: „Schüler ohne Migrationshintergrund   sind Schüler, deren Mutter und/oder Vater in dem Land … geboren sind, in dem … sie am PISA-Test teilnahmen, unabhängig davon, ob sie selbst in diesem Land … geboren sind“.

Wenn zum Beispiel der in Deutschland geborene türkischstämmige Mustafa die in Anatolien geborene Ayshe heiratet und deren Kinder in Deutschland zur Schule gehen, dann sind diese nach PISA Schüler ohne Migrationshintergrund. Diese Definition ist schlechterdings absurd! Sie wird gleichwohl in den von der OECD getragenen PISA-Studien durchgängig angewandt. Da die Kinder der Mustafas und Ayshes in der Regel sehr viel schlechter sind, ziehen sie das Leistungsniveau der echten Einheimischen nach unten.

In den nationalen Bildungsstudien des IQB und den nationalen Berichten zu den PISA-Studien wird der Migrationsstatus gottseidank anders definiert. Rauch, Mang, Härtig & Haag (2016) (3) treffen folgende Unterscheidung:

  • Ohne Zuwanderungshintergrund:   Kein Elternteil im Ausland geboren.
  • Ein Elternteil im Ausland geboren:   Ein Elternteil im Ausland, ein Elternteil in Deutschland … geboren.
  • Zweite Generation:   Beide Elternteile im Ausland geboren, Jugendliche/r in Deutschland … geboren.
  • Erste Generation:   Beide Elternteile und Jugendliche/r im Ausland geboren.

Damit werden zwar absurderweise immer noch die Kinder der beiderseits in Deutschland geborenen Mohammeds und Fatimas unter dem Etikett Ohne Zuwanderungshintergrund  geführt, aber es ist eine deutliche Verbesserung gegenüber der völlig abstrusen OECD-PISA-Definition.

Nach Rauch et al. (2016) (3) ergeben sich für PISA 2015 die folgenden Werte:

Nicht zuzuordnen:   14,3 %

Unter den gültigen Werten:

Ohne Zuwanderungshintergrund:   72,2 Prozent
Mit Zuwanderungshintergrund:   27,8 Prozent

Nach Generationenstatus:
Ein Elternteil im Ausland geboren:   11,0%
Zweite Generation:   13,1 Prozent
Erste Generation:   3,7 Prozent

Nach Herkunftsregion:
Ehemalige Sowjetunion:   4,8 Prozent
Türkei:   5.5 Prozent
Polen:   2,4 Prozent
Anderes Land:   15,2 Prozent

Nach der PISA-Definition hatten lediglich 16,9 Prozent der Schüler einen Zuwanderungshintergrund – nach der nationalen Klassifikation sind es hingegen 27,8 Prozent! (In dieser Zahl sind die 14,3 Prozent Nichtzuzuordnenden, die mit großer Sicherheit zum allergrößten Teil Migranten sind, naturgemäß nicht mitgezählt.)

In der nächsten Folge werden wir sehen, wie der Effekt der Migranten nach der nationalen Klassifikation aussieht.

Hier gibt es die Fortsetzung → Teil 11


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Quellen und Anmerkungen

(1) OECD (2016), PISA 2015 Ergebnisse (Band I). Exzellenz und Chancengerechtigkeit in der Bildung. W. Bertelsmann Verlag, Germany. DOI 10.3278/6004573w
PISA 2015. Zusatzmaterialien im Internet. Anhang zu Kapitel 7. http://dx.doi.org/10.1787/888933433226

(2) Jürgen Baumert et al. (Hrsg.) (2000). PISA 2000 – Die Länder der Bundesrepublik Deutschland im Vergleich. Oppladen: Leske + Budrich.

(3) Dominique Rauch, Julia Mang, Hendrik Härtig & Nicole Haag (2016). Naturwissenschaftliche Kompetenz von Schülerinnen und Schülern mit Zuwanderungshintergrund. In Kristina Reiss, Christine Sälzer, Anja Schiepe-Tiska, Eckhard Klieme & Olaf Köller (Hrsg.). PISA 2015. Eine Studie zwischen Kontinuität und Innovation. Münster: Waxmann (S.316-347).

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Stichwörter:
Bildung, PISA, Migranten, Migrationshintergrund, Zuwanderungshintergrund, Migrationsstatus, IQB, OECD

Auf nach Estland! – Teil 9

Auf nach Estland!

Teil 9: Zwischenbilanz (Fortsetzung)

Die Analyse von PISA 2015 (1) zeigt unzweifelhaft: Die Unterschiede zwischen Deutschland, Estland und Finnland sind praktisch ausschließlich auf die Migranten zurückzuführen.

Eines der bemerkenswertesten Ergebnisse ist uns im → Teil 5 am Beispiel Mathematik begegnet:

  • Betrachtet man nur die Einheimischen, dann ist Deutschland um 5 Punkte besser als Finnland.
  • Betrachtet man nur die Migranten, dann ist Deutschland sogar um 14 Punkte besser als Finnland.
  • Betrachtet man die Gesamtbevölkerung, dann ist Deutschland um 5 Punkte schlechter als Finnland!

Diese auf den ersten Blick grotesk erscheinende Konstellation ergibt sich daraus, dass die Migrantenquote in Deutschland sehr viel höher ist als in Finnland. Nach PISA 2015 beträgt der Migrantenanteil in Deutschland 16,9 Prozent, in Finnland hingegen „nur“ 4 Prozent. Allein die schiere Masse bewirkt, dass die schlechten Migranten in Deutschland das Gesamtniveau viel stärker nach unten drücken als die wenigen sehr schlechten Migranten in Finnland.

  • Es ist also stets das Zusammenspiel von Masse und Klasse – von Migrantenquote und Leistungsniveau – zu beachten!

Finnland hat die schlechtesten Migranten. Aber ihre Zahl ist relativ klein, so dass sich die Auswirkungen auf die Gesamtbevölkerung in Grenzen halten.

Estland hat vergleichsweise leistungsfähige Migranten. Ihr Anteil liegt bei 10 Prozent; und die Auswirkungen auf die Gesamtbevölkerung sind moderat.

Deutschland hat schlechte Migranten – und das ist einer sehr großen Zahl. Dadurch wird das Niveau der Gesamtbevölkerung massiv gesenkt. Da die Migrantenquote künftig unweigerlich steigen wird und die neu hinzukommenden Migranten fast nur noch aus Niedrig-
und Niedrigstintelligenzländern stammen, ist die Zukunft Deutschlands eindeutig vorgezeichnet.

Dieser düsteren Zukunftsaussicht ist das positive Resultat entgegenzuhalten:

  • Betrachtet man nur die Einheimischen, dann gibt es praktisch keine Unterschiede zwischen Deutschen, Esten und Finnen.

Das bisher Erarbeitete ist nur die halbe Geschichte. Genauso spannend ist die andere Hälfte, der wir uns nun zuwenden. Dabei spielt die Migrantenquote die zentrale Rolle.

Hier gibt es die → Fortsetzung


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Quellen und Anmerkungen

(1) OECD (2016), PISA 2015 Ergebnisse (Band I). Exzellenz und Chancengerechtigkeit in der Bildung. W. Bertelsmann Verlag, Germany. DOI 10.3278/6004573w
PISA 2015. Zusatzmaterialien im Internet. Anhang zu Kapitel 7. http://dx.doi.org/10.1787/888933433226

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Stichwörter:
Bildung, PISA, Estland, Finnland, Deutschland, Mathematik, Lesekompetenz, Naturwissenschaften, Migranten, Migrationshintergrund, IQB

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 11

Überlappende Normalverteilungen

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 11: Migranten – Totalversager und Spitzenkräfte (Fortsetzung)

Im → Teil 10 zur IQB-Studie 2012 (1) haben wir gesehen, dass in allen betrachteten Herkunftsgruppen der Anteil der Spitzenkräfte (sehr viel) kleiner und der Anteil der Totalversager (sehr viel) größer ist als bei den deutschen Schülern. Das ist aber nur die halbe Geschichte.

Bei den Migrantengruppen gibt es nicht nur einen (sehr viel) kleineren Prozentsatz von Spitzenkräften, die migrantischen Spitzenkräfte sind im Durchschnitt auch deutlich schlechter als die deutschen Spitzenkräfte. Und spiegelbildlich gibt es nicht nur einen (sehr viel) größeren Prozentsatz von Totalversagern unter den Migranten, die migrantischen Totalversager sind im Durchschnitt auch noch deutlich schlechter als die deutschen Totalversager.

Das mag – wenn man mit Statistik wenig vertraut ist – vielleicht überraschen, man kann es sich aber sehr leicht klarmachen.

In Abbildung 11.1 sind die überlappenden Normalverteilungen einer Gruppe A und einer Gruppe B dargestellt. C1 auf der X-Achse soll den Wert markieren oberhalb dessen die Spitzenkräfte zu finden sind; C2 markiert den Wert, unterhalb dessen die Totalversager zu finden sind.

Überlappende Normalverteilungen
Abbildung 11.1: Überlappende Normalverteilungen mit Kriterien C1 und C2.

Wie man in Abbildung 11.1 unmittelbar sieht, ist rechts vom Kriterium C1 die Fläche der Gruppe B sehr viel größer als die Fläche der Gruppe A. Wenn C1 das Kriterium für die Spitzenkräfte darstellt, dann heißt dies: Der prozentuale Anteil der Spitzenkräfte ist in Gruppe B sehr viel größer als in Gruppe A. Das ist genau das, was wir zum Beispiel aus dem Vergleich deutsche (B) vs. türkische (A) Schüler kennen.

Abbildung 11.1 zeigt darüber hinaus, dass die wenigen Spitzenkräfte aus Gruppe A sehr nahe am Kriterium C1 liegen und große Abweichungen nach rechts extrem selten sind. In Gruppe B hingegen sind sehr viel mehr größere Abweichungen nach rechts zu finden. Somit ist der Durchschnitt der Spitzenkräfte in Gruppe B viel größer als in Gruppe A. In Gruppe A gibt es zwar einige Spitzenkräfte, aber so gut wie gar keine Superspitzenkräfte. In Gruppe gibt es hingegen auch einen nennenswerten Anteil an Superspitzenkräften (und sogar einige Supersuperspitzenkräfte).

Am unteren Ende – unterhalb C2 – ergibt sich das Spiegelbild. In Gruppe A gibt es viel mehr Totalversager als in Gruppe B und die Totalversager in Gruppe A sind sehr viel schlechter als die Totalversager in Gruppe B.

Abbildung 11.1 ist übrigens eine recht passable Repräsentation der Unterschiede zwischen deutschen und türkischen Schülern, wobei den deutschen natürlich die Gruppe B und den türkischen die Gruppe A entspricht. Die praktische Folgerung daraus lautet: Es gibt unter den türkischstämmigen Migranten durchaus einige – wenngleich sehr wenige – Spitzenkräfte, aber wirklich überragende Leistungen sind von ihnen nicht zu erwarten oder zumindest sehr, sehr, sehr, sehr selten.

(Fortsetzung folgt)

Hier gibt es die Serie → Bildungsproblem Türken. Dort wird unter anderem genau die letzte Aussage detailliert belegt.


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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

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Stichwörter:
Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Migranten, Migrationshintergrund, Türkei, Türken, Totalversage, Spitzenkräfte, Normalverteilung, Statistik

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 10

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 10: Migranten – Totalversager und Spitzenkräfte (Fortsetzung)

Im → Teil 9 zur IQB-Studie 2012 haben wir die Migranten nach Herkunftsregionen differenziert und zwei extreme Leistungsgruppen betrachtet: die Totalversager und die Spitzenkräfte.

  • Als Totalversager bezeichnen wir Schüler, die noch nicht einmal die Minimalstandards für den Hauptschulabschluss schaffen (weniger als 355 Punkte).
  • Als Spitzenkräfte bezeichnen wir Schüler, die den Optimalstandard für den Mittleren Schulabschluss schaffen (mindestens 675Punkte).

Innerhalb der Herkunftsgruppen hatten wir danach unterschieden, ob ein oder beide Elternteile im Ausland geboren wurden. Diese Unterscheidung geben wir nun auf und betrachten die Herkunftsregionen jeweils insgesamt (2).

Tabelle 10.1 zeigt in der Spalte TV den Prozentsatz der Totalversager und in Spalte SK den Prozentsatz der Spitzenkräfte in der jeweiligen Herkunftsgruppe. Die Spalte TV/SK zeigt das Verhältnis von Totalversagern zu Spitzenkräften, das sich durch die Division ergibt. Die Spalte M/D relativiert den Quotienten TV/SK der Migrantengruppe M auf den Quotienten der deutschen Schüler D. M/D gibt somit an, um das Wievielfache das Verhältnis Totalversager:Spitzenkräfte für die jeweilige Herkunftsregion schlechter ausfällt als für die deutschen Schüler.

TV SK TV/SK M/D
Deutsche 4,40 5,60 0,79
Polen 7,92 2,51 3,16 4,0
Ex-Sowjetunion 6,30 1,77 3,56 4,5
Ex-Jugoslawien 15,53 1,02 15,22 19,3
Türkei 17,19 0,33 52,09 65,9
Tabelle 10.1: IQB Ländervergleich 2012. Mathematik. Totalversager und Spitzenkräfte nach Herkunftsregion.
TV: Prozentsatz Totalversager
SK: Prozentsatz Spitzenkräfte
TV/SK: Verhältnis Totalversager:Spitzenkräfte
M/D: Quotient TV/SK der Migrantengruppe M dividiert durch den Quotienten TV/SK der deutschen Schüler.


Das Verhältnis Totalversager/Spitzenkräfte macht die enormen Unterschiede deutlich.

  • Bei den deutschen Schülern kommen auf eine Spitzenkraft 0,79 Totalversager – oder in ganzen Zahlen ausgedrückt: auf 100 Spitzenkräfte kommen 79 Totalversager.
  • Für Polen und die ehemalige Sowjetunion kommen auf 100 Spitzenkräfte 316 bzw. 356 Totalversager.
  • Bei den Schülern aus dem ehemaligen Jugoslawien entfallen auf 100 Spitzenkräfte 1522 Totalversager.
  • Bei den türkischen Schülern kommen auf 100 Spitzenkräfte sage und schreibe 5209 Totalversager!
  • Relativiert man die Quotienten auf die deutschen Schüler, dann ist das Verhältnis für Polen viermal, für die Ex-Sowjetunion viereinhalbmal, für Ex-Jugoslawien neunzehnmal und für die Türkei sechsundsechzigmal ungünstiger!

Alle vier Migrantengruppen leisten einen negativen Beitrag. Für Polen und die Ex-Sowjetunion ist die Schieflage noch moderat. Schüler aus dem ehemaligen Jugoslawien liegen sehr weit unter dem deutschen Niveau und die Leistungen der türkischstämmigen Schüler sind – man kann es nicht anders sagen – katastrophal.

An dieser Stelle sei noch einmal explizit darauf hingewiesen, dass die Werte in Tabelle 10.1 auf einer theoretischen Modellannahme beruhen; die empirisch erhobenen Daten stehen mir leider nicht zur Verfügung. Die Differenzen sind vermutlich nicht allzu groß. Selbst wenn das Verhältnis M/D für Ex-Jugoslawien „nur“ 10 statt 19,3 und für die Türkei „nur“ 35 statt 65,9 lauten würde, wäre dies immer noch katastrophal.

Hier geht es weiter → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 11: Migranten – Totalversager und Spitzenkräfte (Fortsetzung).

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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

(2) Dabei werden die Untergruppen – ein bzw. zwei im Ausland geborene Elternteile – nach ihrer Stichprobengröße gewichtet.

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Stichwörter:
Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012, Migranten, Migrationshintergrund, Türkei, Sowjetunion, Polen, Jugoslawien

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 9

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 9: Migranten – Totalversager und Spitzenkräfte

Im → Teil 8 zur IQB-Studie 2012 haben wir die Migranten nach Herkunftsregionen differenziert. Dabei zeigten sich gigantische Unterschiede, die einem Leistungsunterschied von bis zu drei Schuljahren entsprechen. Mit Ausnahme der Schüler mit nur einem in der ehemaligen Sowjetunion geborenen Elternteil schnitten alle Herkunftsgruppen signifikant schlechter ab als Deutsche. Besonders schlecht schnitten Schüler mit Wurzeln im ehemaligen Jugoslawien und der Türkei ab. Im Folgenden werden die Unterschiede zwischen den Herkunftsregionen aus einer anderen Perspektive beleuchtet.

In den IQB-Studien werden auf der Basis der kognitiven Fähigkeiten, die zur Aufgabenlösung erforderlich sind, verschiedene Kompetenzstufen und Standards definiert.

Der Regelstandard (Kompetenzstufe III) bezieht sich auf Kompetenzen, die im Durchschnitt von den Schülern bis zu einem bestimmten Bildungsabschnitt erreicht werden sollen. In der IQB-Studie 2012 ist der Bildungsabschnitt die 9. Klasse am Ende der Sekundarstufe I.

Für die folgenden Betrachtungen sind zwei andere Standards von Interesse.

Der Mindeststandard (Kompetenzstufe II) bezeichnet ein Minimum an Kompetenzen, das von allen Schülern erreicht werden soll.

Der Optimalstandard (Kompetenzstufe V) bezieht sich auf überragende Leistungen, die die Bildungsstandards der Kultusministerkonferenz bei Weitem übertreffen.

Am Ende der Sekundarstufe I können Schüler einen Hauptschulabschluss oder einen Mittleren Schulabschluss anstreben. Für die beiden Schulabschlüsse sind jeweils unterschiedliche Leistungen für eine bestimmte Kompetenzstufe zu erbringen.

Im Folgenden betrachten wir die beiden Extreme, nämlich den Mindeststandard für den Hauptschulabschluss und dem Optimalstandard für den Mittleren Schulabschluss.

Der Mindeststandard bezeichnet das unterste gerade noch akzeptable Minimum. Schüler, die selbst die Minimalanforderungen eines Hauptschulabschlusses verfehlen, werden im Folgenden als Totalversager bezeichnet. Die Untergrenze des gerade noch Akzeptablen liegt für Hauptschüler bei 355 Punkten.

Am anderen Extrem liegen die Schüler, die den Optimalstandard für den Mittleren Schulabschluss erreichen; diese werden im Folgenden als Spitzenkräfte bezeichnet. Um zu den Spitzenkräften zu zählen, muss ein Schüler mindestens 675 Punkte erzielen.

Auf der Grundlage der Mittelwerte und Standardabweichungen und der Annahme, dass innerhalb der jeweiligen Gruppe die Werte normalverteilt sind, habe ich für die verschiedenen Herkunftsgruppen den prozentualen Anteil der Totalversager und der Spitzenkräfte errechnet (2). Die Werte sind in Tabelle 9.1 dargestellt. Die Zahl hinter der Herkunftsgruppe bezeichnet – wie im Teil 8 – die Zahl der Elternteile, die im Ausland geboren wurden.


M

SD
Total-
versager
Spitzen-
kräfte
Ex-Sowjetunion 1 529 92 2,9 5,6
Deutsche 521 97 4,4 5,6
Polen 2 496 95 6,9 3,0
Ex-Sowjetunion 2 481 85 6,9 1,1
Polen 1 480 94 9,2 1,9
Ex-Jugoslawien 1 449 90 14,9 0,6
Ex-Jugoslawien 2 454 100 16,1 1,4
Türkei 1 441 87 16,1 0,4
Türkei 2 435 86 17,6 0,3
Tabelle 9.1: IQB 2012 Mathematik. Totalversager und Spitzenkräfte nach Herkunftsregion.
Ziffer hinter Herkunftsregion: Anzahl der im Ausland geborenen Eltern
M: Mittelwert
SD: Standardabweichung.


Schüler mit einem in der ehemaligen Sowjetunion geborenen Elternteil und deutsche Schüler schneiden mit Abstand am besten ab. Unter den Russischstämmigen stehen 2,9 Prozent Totalversagern fast doppelt so viele Spitzenkräfte gegenüber, nämlich 5,6 Prozent. Bei den Deutschen sind es 4,4 Prozent Totalversager und ebenfalls 5,6 Prozent Spitzenkräfte (3).

Polen 2 und Ex-Sowjetunion 2 haben mit 6,9 Prozent den gleichen Anteil an Totalversagern. Mit 3,0 vs. 1,1 Prozent Spitzenkräften schneiden die polnischstämmigen Schüler jedoch etwas besser ab. Für beide Gruppen ist die Gesamtbilanz negativ.

Noch ungünstiger scheidet Polen 1 ab: 9,2 Totalversagern stehen nur 1,9 Prozent Spitzenkräfte gegenüber.

Katastrophal ist das Bild für Ex-Jugoslawien und die Türkei. Der Anteil der Totalversager reicht von 14,9 bis 17,6 Prozent; der Anteil der Spitzenkräfte beträgt gerade mal 0,3 bis 1,4 Prozent.

Für die deutschen Schulen, die deutsche Wirtschaft und die deutsche Gesellschaft stellen die Schüler mit Wurzeln im ehemaligen Jugoslawien und der Türkei eine massive Belastung dar. Eine extreme Belastung ergibt sich durch die Türkischstämmigen, unter denen der Anteil von Spitzenkräften verschwindend klein ist.

Das erschreckende Bild wird in der nächsten Folge vertieft → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 10: Migranten – Totalversager und Spitzenkräfte (Fortsetzung).

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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

(2) Hierbei handelt es sich um Schätzungen auf der Basis eines theoretischen Modells. Da die Berechnungen jeweils innerhalb homogener Gruppen erfolgen, dürfte die Normalverteilungsannahme einigermaßen realistisch sein. Die Gruppen „Anderes Land“ und „Nicht zuzuordnen“ wurden nicht berücksichtigt, da diese extrem heterogen sind und die Punktwerte vermutlich deutlich von einer Normalverteilung abweichen. Wir kommen jedoch in der nächsten Folge auf sie zurück.

(3) Dass Ex-Sowjetunion 1 mit 529 Punkte besser abschneidet als Deutschland mit 521 Punkten und dennoch beide den gleichen Prozentsatz an Spitzenkräften haben, ergibt sich durch die unterschiedlichen Standardabweichungen. Das gleiche Phänomen zeigt sich bei den Paarungen Polen 2 / Ex-Sowjetunion 2 und Ex-Jugoslawien 2 / Türkei 1. Diese Beispiele machen deutlich, wie wichtig es ist, nicht nur Mittelwerte, sondern auch die Streuungen zu betrachten.

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Stichwörter:
Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012, Migranten, Migrationshintergrund, Türkei, Sowjetunion, Polen, Jugoslawien, Intelligenz

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 8

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 8: Gute, weniger gute und schlechte Migranten

Im vorangegangenen Beitrag zur IQB-Studie 2012 haben wir die Migranten nach dem Zuwanderungsstatus differenziert (→ Teil 7). Nun differenzieren wir nach Herkunftsregionen.

In der Studie von 2012 waren für die Türkei, die ehemalige Sowjetunion, Polen und das ehemalige Jugoslawien ausreichend große Stichproben verfügbar. Diese wurde jeweils danach unterteilt, ob ein oder beide Elternteile im Ausland geboren wurden. Mit der gleichen Unterteilung gab es die extrem heterogene Gruppe „Anderes Land“. Die nicht zuordenbaren Schüler wurden ohne Unterteilung der Gruppe „Nicht zuzuordnen“ zugeteilt. Diese Gruppen werden den Deutschen (ohne Zuwanderungshintergrund) gegenübergestellt.

In Tabelle 8.1 finden sich die Herkunftsgruppen, die Stichprobengröße (N), der Prozentsatze der gültigen Werte (%), der Mittelwert im Fach Mathematik (M), die Standardabweichung (SD) sowie das Maß der Effektstärke, Cohen’s d, für die standardisierte Mittelwertsdifferenz im Vergleich zu den Deutschen ohne Migrationshintergrund. Statistisch signifikante Unterschiede zur Vergleichsgruppe der Deutschen sind rot unterlegt.

N % M SD d
Deutsche 14166 58.7 521 97
Türkei 1 256 1.2 441 87 0.87
Türkei 2 683 3.3 435 86 0.94
Ex-Sowjetunion 1 120 0.5 529 92 –0.09
Ex-Sowjetunion 2 686 3.6 481 85 0.44
Polen 1 186 0.9 480 94 0.43
Polen 2 235 1.1 496 95 0.26
Ex-Jugoslawien 1 106 0.6 449 90 0.77
Ex-Jugoslawien 2 119 0.6 454 100 0.68
Anderes Land 1 1110 5.4 501 98 0.21
Anderes Land 2 988 4.3 467 101 0.54
Nicht zuzuordnen 6054 19.7 466 97 0.57
Tabelle 8.1: IQB 2012 Mathematik. Leistungen nach Herkunftsregion.
Ziffer hinter Herkunftsregion: Anzahl der im Ausland geborenen Eltern
N: Anzahl Schüler
%: gültige Prozent
M: Mittelwert
SD: Standardabweichung
d: Standardisierte Mittelwertsdifferenz – Cohen’s d – bezogen auf Schüler ohne Migrationshintergrund
Rot unterlegt: Signifikant schlechter als Schüler ohne Migrationshintergrund


Die rot unterlegten Felder zeigen: Mit Ausnahme der Schüler mit einem in der ehemaligen Sowjetunion geborenen Elternteil schneiden alle Gruppen signifikant schlechter ab als die deutschen Schüler. Die Unterschiede sind zum Teil gigantisch.

  • Zur Erinnerung: Im Fach Mathematik liegt der Lernzuwachs in einem Schuljahr am Ende der Sekundarstufe I etwa bei 25 bis 30 Punkten.

Am schlechtesten schneidet die Türkei ab; dabei spielt es kaum eine Rolle, ob ein oder beide Elternteile in der Türkei geboren wurden. Der Abstand zu den Deutschen beträgt 80 bzw. 86 Punkte. Das entspricht einem Defizit von drei Schuljahren!

Schüler mit zwei in der ehemaligen Sowjetunion geborenen Eltern zeigen ein Defizit von 40 Punkten; das entspricht einem Rückstand von etwa anderthalb Schuljahren. Demgegenüber zeigen Schüler mit nur einem in der ehemaligen Sowjetunion geborenen Elternteil sogar einen leichten Vorteil gegenüber Deutschen; die Differenz von 9 Punkten ist aber statistisch bedeutungslos.

Polnischstämmige weisen einen Rückstand von etwa einem bis anderthalb Schuljahren auf.

Schüler mit der Herkunft aus dem ehemaligen Jugoslawien schneiden fast genauso schlecht ab wie türkischstämmige. Der Rückstand beträgt etwas weniger als drei Schuljahre. Wurden beide Eltern im Ausland geboren, schneiden die Schüler ein wenig besser ab.

Die Gruppe „Anderes Land“ hat eine extrem heterogene Zusammensetzung. Hier macht es einen Unterschied, ob ein oder beide Elternteile im Ausland geboren wurden. Wurden beide im Ausland geboren, beträgt der Rückstand mehr als zwei Jahre; wurde nur ein Elternteil im Ausland geboren, dann beträgt der Rückstand weniger als ein Jahr. Zur letzten Gruppe gehören insbesondere auch die Schüler mit einem deutschstämmigen und einem ausländischen Elternteil; hier handelt es sich also um „halbdeutsche Mischlinge“.

Die sehr große Gruppe „Nicht zuzuordnen“ weist mit Sicherheit ebenfalls eine extrem heterogene Zusammensetzung auf. Ihr Rückstand beträgt etwa zwei Schuljahre.

Die Unterschiede entsprechen genau dem, was aus der psychometrischen Intelligenzforschung seit Jahrzehnten bekannt ist und durch zahlreiche groß angelegte nationale und internationale Studien immer wieder bestätigt wurde. Die Türkei und die Länder des ehemaligen Jugoslawien sind Niedrig-Intelligenzländer (siehe → Europäische Geographie der Intelligenz); dementsprechend ist zu erwarten, dass die Migranten aus dieser Region deutlich schlechter abschneiden als Deutsche. Polen und weite Teile der ehemaligen Sowjetunion zeigen ähnliche IQ-Werte wie Deutschland; dementsprechend sind die Differenzen deutlich geringer.

Im nächsten Beitrag werden wir die herausragende Bedeutung der Herkunftsregion aus einer anderen Perspektive vertiefen → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 9: Migranten – Totalversager und Spitzenkräfte.

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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

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Stichwörter:
Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012, Migranten, Migrationshintergrund, Türkei, Sowjetunion, Polen, Jugoslawien, Intelligenz

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 7


Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 7: Solche und solche Migranten

Zentrales Thema des IQB-Ländervergleichs 2012 (1) sind die Unterschiede zwischen den Bundesländern im Hinblick auf das schulische Leistungsniveau am Ende der Sekundarstufe I. Die drei vorangegangenen Folgen (→ Teil 4Teil 5Teil 6) haben klar gemacht, dass Vergleiche zwischen den Bundesländern nur dann Sinn machen, wenn die Leistungen der Migranten explizit berücksichtigt werden. Wo dies nicht geschieht – dies ist leider in aller Regel der Fall –, sind Diskussionen sinnlos.

Migranten sind alles andere als eine homogene Gruppe. Daher ist es erforderlich, zwischen verschiedenen Migrantengruppen zu differenzieren.

Die Bildungsstudien des IQB differenzieren nach Zuwanderungsstatus und nach Herkunftsgruppen.

Im Hinblick auf den Zuwanderungsstatus wird wie folgt unterschieden:

  • Schüler ohne Zuwanderungshintergrund: Beide Eltern sind in Deutschland geboren.
  • Schüler mit einem im Ausland geborenen Elternteil: Ein Elternteil ist im Ausland, das andere in Deutschland geboren.
  • Schüler der 2. Zuwanderungsgeneration: Beide Eltern sind im Ausland, der Schüler in Deutschland geboren.
  • Schüler der 1. Zuwanderungsgeneration: Beide Eltern und der Schüler sind im Ausland geboren.

Dass bei dieser Gruppierung einige kuriose Fälle resultieren, soll an dieser Stelle nicht diskutiert werden. Erwähnt werden muss aber: Deutschlandweit wurden knapp 20 Prozent der Schüler aufgrund fehlender oder unvollständiger Angaben als „Nicht zuzuordnen“ klassifiziert; und in einigen Bundesländern bildeten die Nichtzuzuordnenden sogar die größte Gruppe, so dass die Ergebnisse nur mit Vorbehalt zu interpretieren sind: Bremen 53,1%, Saarland 49,9%, Berlin 46,6%. Hier wird die Bildungsforschung unter dem Deckmantel Datenschutz ad absurdum geführt.

Da im Jahr 2012 (also vor der Masseninvasion seit 2015) nur wenige Schüler der 1. Generation angehörten, wurden die 1. und die 2. Generation zusammengefasst zur Gruppe „Beide Eltern im Ausland geboren“.

Deutschlandweit waren (auf Basis der verwertbaren Angaben) 73,1 Prozent der Schüler ohne Zuwanderungshintergrund, 10,7 Prozent hatten ein im Ausland geborenes Elternteil, bei 16,2 Prozent waren beide Eltern im Ausland geboren.

Die Punktwerte im Fach Mathematik lauteten:

  • Ohne Zuwanderungshintergrund: 521
  • Ein Elternteil im Ausland geboren: 488
  • Beide Eltern im Ausland geboren: 465

Beide Migrantengruppen schnitten signifikant schlechter ab als die deutschen Schüler.

Bei den Schülern mit einem im Ausland geborenen Elternteil beträgt die Differenz 33 Punkte. Das ist mehr als der Lernzuwachs in einem Schuljahr. Die Mittelwertsdifferenz beträgt 0,33 Standardabweichungseinheiten (das entspricht dem Effektstärkemaß Cohen’s d).

Schüler, deren Eltern beide im Ausland geboren wurden, weisen ein Defizit von 56 Punkten auf. Das entspricht einem Rückstand von zwei Schuljahren. Die Effektstärke d beträgt 0,59.

Wie bereits gesehen, schnitten in jedem einzelnen Bundesland die Migranten schlechter ab als die Deutschen. Darüber hinaus schnitten in den Bundesländern Schüler mit zwei im Ausland geborenen Eltern schlechter ab als Schüler mit einem im Ausland geborenen Elternteil (in einigen Fällen war diese Differenz nicht sehr groß; in den ostdeutschen Flächenländern und in Schleswig-Holstein wurde aufgrund der „niedrigen“ Migrantenzahl nicht zwischen diesen beiden Gruppen differenziert).

Auch wenn die Kategorie „Ein Elternteil im Ausland geboren“ teilweise kurios anmutet (2), macht die Differenzierung „ein vs. beide Elternteile im Ausland geboren“ einen erheblichen Unterschied.

Wesentlich aufschlussreicher ist jedoch die Differenzierung nach der Herkunftsregion, die wir in der Fortsetzung betrachten → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 8: Gute, weniger gute und schlechte Migranten.

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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

(2) Zu „Ein Elternteil im Ausland geboren“ gehören zum Beispiel das Kind einer deutschen Frau, die einen Engländer geheiratet hat, sowie das Kind eines ein Deutschland geborenen Nigerianers und einer in Nigeria geborenen Frau.

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Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012, Migranten, Migrationshintergrund

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 6

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 6: Die deutsche Bildungslandschaft mit und ohne Migranten

Ausgangspunkt dieser Serie zum IQB-Ländervergleich 2012 (1) war der enorme Leistungsvorsprung der ostdeutschen Flächenländer im Fach Mathematik. In der vorangegangenen Folge (→ Teil 5) haben wir festgestellt:

  • Betrachtet man nur die Schüler ohne Migrationshintergrund, dann löst sich der Vorsprung der ostdeutschen Flächenländer in Luft auf. Das eklatante Ost-West-Gefälle beruht einzig und allein auf der unterschiedlichen Anzahl und der Zusammensetzung der Migranten in den verschiedenen Bundesländern.

Die zentrale Rolle der Migranten wollen wir nun anhand der bereits bekannten Tabelle 6.1 näher beleuchten. Der Einfachheit halber werde ich Schüler ohne Migrationshintergrund als Deutsche und Schüler mit Migrationshintergrund als Migranten bezeichnen.

Schüler insgesamt ||| Ohne Migrationshintergrund
Sachsen 536 549 Sachsen
Thüringen 521 543 Bayern
Brandenburg 518 530 Bremen
Bayern 517 529 Hamburg
Sachsen-Anhalt 513 528 Thüringen
Mecklenburg-Vorpommern 505 526 Saarland
Rheinland-Pfalz 503 525 Schleswig-Holstein
Schleswig-Holstein 502 524 Brandenburg
Baden-Württemberg 500 524 Berlin
Hessen 495 521 Rheinland-Pfalz
Niedersachsen 495 518 Baden-Württemberg
Hamburg 489 517 Sachsen-Anhalt
Saarland 489 516 Hessen
Nordrhein-Westfalen 486 512 Mecklenburg-Vorpommern
Berlin 479 512 Nordrhein-Westfalen
Bremen 471 503 Niedersachsen
Deutschland 500 521 Deutschland
Tabelle 6.1: IQB Ländervergleich 2012. Leistungen in Mathematik.
Linke Tabellenhälfte: Gesamte Schülerschaft
Rechte Tabellenhälfte: Schüler ohne Migrationshintergrund.
Grün hervorgehoben: Ostdeutsche Flächenländer.


Zur Einordnung der folgenden Betrachtungen sei eine wichtige Information vorausgeschickt:

  • Im Fach Mathematik liegt der Lernzuwachs in einem Schuljahr am Ende der Sekundarstufe I etwa bei 25 bis 30 Punkten.

In der Gesamtstichprobe zeigen sich enorme Unterschiede zwischen den Bundesländern. Die Werte reichen von 471 bis 536, die Spannbreite beträgt somit 65 Punkte. Bei den deutschen Schülern reichen die Werte von 503 bis 549, die Spannbreite beträgt 46 Punkte. Die Varianz zwischen den Bundesländern beträgt in der Gesamtstichprobe 287, bei den Deutschen nur noch 130. Das heißt:

  • Ein erheblicher Teil der Unterschiede zwischen den Bundesländern ist auf die Migranten zurückzuführen.

Selbstverständlich sind die Migranten nicht „an allem schuld“.

Wie erwähnt, beträgt die Spannbreite innerhalb der deutschen Teilstichprobe 46 Punkte. Zwischen den Deutschen in Sachsen und den Deutschen in Niedersachsen klafft somit eine Lücke von etwa anderthalb Schuljahren. Blendet man jedoch die Spitzenreiter Sachsen und Bayern sowie das Schlusslicht Niedersachsen aus, dann schrumpft die Spannbreite auf 18 Punkte. Die meisten Bundesländer unterscheiden sich also nur sehr wenig voneinander – sobald man die Migranten herausnimmt.

In allen Bundesländern schneiden die Deutschen besser ab als die Gesamtgruppe. In den ostdeutschen Flächenländern ist – dank der niedrigen Migrantenquote – die Differenz sehr klein: Sachsen-Anhalt 4, Brandenburg 6, Thüringen 7, Mecklenburg-Vorpommern 7 und Sachsen 13 Punkte. Am anderen Extrem finden sich die drei Stadtstaaten, die unter einer sehr hohen Migrantenquote leiden: Hamburg 40, Berlin 45 und Bremen 59 Punkte.

Besonders aufschlussreich ist der Vergleich Berlin – Brandenburg: Berlin ist bekanntlich eine Insel in Brandenburg. In der Gesamtstichprobe lag Brandenburg mit 518 Punkten auf Rang 3, Berlin mit 479 Punkten auf Rang 15. In der deutschen Teilstichprobe liegen Berlin und Brandenburg mit 524 exakt gleichauf und teilen sich gemeinsam den Rangplatz 8,5. Zwischen den deutschen Schülern in Berlin und Brandenburg gibt es also nicht den geringsten Unterschied. Die wenigen Migranten in Brandenburg haben den Schnitt um 6 Punkte gedrückt, die vielen Migranten in Berlin haben das Ergebnis um 45 Punkte nach unten gezogen!

  • Für die gravierenden Unterschiede im Gesamtergebnis zwischen Brandenburg und Berlin lassen sich weder die Lehrer noch die Schulen noch die Schulpolitik verantwortlich machen. Die Differenzen ergeben sich einzig und allein durch die Migranten. Es sind nicht die Lehrer, es sind nicht nicht die Schulen und es ist auch nicht die Schulpolitik – es sind die Schüler, genauer: es sind die Migranten, die Berlin so viel schlechter machen als Brandenburg.

Als Fazit halten wir fest:

  • Diskussionen über unterschiedliche Schulleistungen in den Bundesländern sind völlig wertlos, wenn man nicht explizit zwischen Deutschen und Migranten (sowie zwischen verschiedenen Migrantengruppen) differenziert – aber genau diese Differenzierung ist im öffentlichen Diskurs so gut wie nie der Fall.

Hier gibt es die Fortsetzung → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 7: Solche und solche Migranten.

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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

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Stichwörter:
Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012, Migranten, Migrationshintergrund

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 5

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 5: Das Elend mit den Migranten

Die vorangegangenen Folgen zum IQB-Ländervergleich 2012 (1) haben gezeigt:

  • Die Mathematikleistungen in den ostdeutschen Flächenländern fallen sehr viel besser aus als im übrigen Deutschland (→ Teil 1).
  • In den ostdeutschen Flächenländern ist der Frauenanteil in der Lehrerschaft sehr viel größer als in den anderen Bundesländern (→ Teil 2).
  • Die Lehrer in den ostdeutschen Flächenländern sind sehr viel älter als im übrigen Bundesgebiet (→ Teil 3).
  • In den ostdeutschen Flächenländern ist der Anteil der Schüler mit Migrationshintergrund sehr viel kleiner als im übrigen Bundesgebiet (→ Teil 4).

In einem Satz:

  • Geschlecht und Alter der Lehrer korrelieren positiv und die Migrantenquote korreliert negativ mit den Schulleistungen.

Die zentrale Frage lautet: Welche der drei Variablen – wenn überhaupt – trägt zu einem wesentlichen Teil ursächlich zu den Leistungsunterschieden bei?

Die Vorstellung, dass ältere, erfahrene Lehrerinnen entscheidend für die guten Leistungen in den ostdeutschen Flächenländern verantwortlich sind, mag bei politisch korrekten Bildungs“experten“, Femininistinnen und Dschänderforsch_xlsbq*?% ein erfreutes Echo finden. Gleichwohl ist diese Vorstellung purer Nonsens. Dies wird bereits anhand der folgenden Betrachtungen deutlich werden; in einer späteren Folge werden wir das Märchen von den erfahrenen älteren Lehrerinnen ausführlicher betrachten.

Im Gegensatz zu den Lehrermerkmalen Geschlecht und Alter ist das Schülermerkmal Migrationshintergrund ein aussichtsreicher Kandidat für eine relevante Kausalursache.

In Tabelle 5.1 finden sich in der linken Hälfte die Leistungen der gesamten Schülerschaft, die bereits aus den bisherigen Folgen bekannt sind. In der rechten Hälfte finden sich die Leistungen der Schüler ohne Migrationshintergrund. Die beiden Tabellenhälften sind jeweils in absteigender Rangfolge geordnet.

Schüler insgesamt ||| Ohne Migrationshintergrund
Sachsen 536 549 Sachsen
Thüringen 521 543 Bayern
Brandenburg 518 530 Bremen
Bayern 517 529 Hamburg
Sachsen-Anhalt 513 528 Thüringen
Mecklenburg-Vorpommern 505 526 Saarland
Rheinland-Pfalz 503 525 Schleswig-Holstein
Schleswig-Holstein 502 524 Brandenburg
Baden-Württemberg 500 524 Berlin
Hessen 495 521 Rheinland-Pfalz
Niedersachsen 495 518 Baden-Württemberg
Hamburg 489 517 Sachsen-Anhalt
Saarland 489 516 Hessen
Nordrhein-Westfalen 486 512 Mecklenburg-Vorpommern
Berlin 479 512 Nordrhein-Westfalen
Bremen 471 503 Niedersachsen
Deutschland 500 521 Deutschland
Tabelle 5.1: IQB Ländervergleich 2012. Leistungen in Mathematik.
Linke Tabellenhälfte: Gesamte Schülerschaft
Rechte Tabellenhälfte: Schüler ohne Migrationshintergrund.
Grün hervorgehoben: Ostdeutsche Flächenländer.


Die linke und die rechte Hälfte der Tabelle 5.1 zeigen zwei völlig unterschiedliche Welten.

In der Gesamtstichprobe lag der Mittelwert für Deutschland bei 500; bei den Deutschen ohne Migrationshintergrund beträgt er 521.

In jedem einzelnen Bundesland schneiden die Deutschen ohne Migrationshintergrund deutlich besser ab als die Gesamtstichprobe. Folglich zeigen die Migranten in allen Bundesländern (sehr) viel schlechtere Leistungen als die Deutschen.

Die ostdeutschen Flächenländer belegten in der Gesamtstichprobe die Rangplätze 1, 2, 3, 5 und 6 – betrachtet man nur die Deutschen ohne Migrationshintergrund, dann lauten die Rangplätze 1, 5, 8,5, 12 und 14,5. Der Leistungsvorteil der ostdeutschen Flächenländer hat sich mir nichts dir nichts in Luft aufgelöst! Er war einzig und allein der Tatsache zu verdanken, dass dort der Migrantenanteil sehr viel niedriger ist als im übrigen Bundesgebiet. Damit ist auch klar, dass das Geschlecht und das Alter der Lehrer keinerlei substanziellen Beitrag zum herausragenden Abschneiden der ostdeutschen Flächenländer leisten.

Nimmt man die Migranten heraus, dann schießen einige andere Bundesländer raketenartig nach oben: Das Saarland von Platz 13 auf Platz 6, Hamburg von Platz 12 auf Platz 4 und Bremen, das sonst immer und überall die Rote Laterne trägt, von Rang 16 auf Rang 3! (Es ist aber anzumerken, dass in diesen Ländern sehr viele Angaben zum Migrationshintergrund fehlen, so dass deren Werte nur mit Vorbehalt zu genießen sind.)

In der nächsten Folge wird das katastrophale Leistungsniveau der Migranten näher betrachtet → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 6: Die deutsche Bildungslandschaft mit und ohne Migranten.

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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

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Stichwörter:
Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012, Geschlecht, Alter, Migranten, Migrationshintergrund

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 4

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 4: Die Sache mit den Migranten

Der IQB-Ländervergleich 2012 (1) hat gezeigt:

  • Die Mathematikleistungen in den ostdeutschen Flächenländern fallen sehr viel besser aus als im übrigen Deutschland (→ Teil 1; siehe unten, Tabelle 4.1, Spalte 2).
  • In den ostdeutschen Flächenländern ist der Frauenanteil in der Lehrerschaft sehr viel größer als in den anderen Bundesländern (→ Teil 2; siehe unten, Tabelle 4.1, Spalte 3).
  • Die Lehrer in den ostdeutschen Flächenländern sind sehr viel älter als im übrigen Bundesgebiet (→ Teil 3; siehe unten, Tabelle 4.1, Spalte 4).

In Tabelle 4.1 wird eine weitere Variable berücksichtigt, nämlich der Anteil der Schüler mit Migrationshintergrund, der in der letzten Spalte (%Migranten) dargestellt ist (2).

In einigen Bundesländern – insbesondere in Berlin, Bremen und Saarland – war der Anteil der fehlenden Werte so groß, dass die Daten nur mit Vorbehalt zu interpretieren sind. Für die folgenden Betrachtungen dürfte dies allerdings keine wesentliche Rolle spielen. Es sei ferner daran erinnert, dass die Untersuchung im Jahr 2012 stattfand und dass der Anteil der Migranten seither dramatisch nach oben geschnellt ist, so dass die Zahlen von damals eine Welt widerspiegeln, die unwiederbringlich verloren ist.


Lehrer
Mathe %Frauen 40+ %Migranten
Sachsen 536 73,1 97,0 9,9
Thüringen 521 80,7 98,2 7,7
Brandenburg 518 72,6 97,3 8,1
Bayern 517 38,2 55,1 24,5
Sachsen-Anhalt 513 82,1 100,0 6,8
Mecklenburg-Vorpommern 505 77,2 94,6 7,8
Rheinland-Pfalz 503 46,2 64,1 24,9
Schleswig-Holstein 502 45,7 68,8 17,0
Baden-Württemberg 500 29,3 70,7 28,7
Hessen 495 47,8 65,4 35,9
Niedersachsen 495 53,8 69,6 22,6
Hamburg 489 45,0 61,7 43,2
Saarland 489 36,0 61,8 20,3
Nordrhein-Westfalen 486 45,5 69,9 33,2
Berlin 479 53,8 85,3 36,7
Bremen 471 39,1 74,6 39,2
Deutschland 500 55,2 77,5 26,4
Tabelle 4.1: IQB Ländervergleich 2012. Leistungen in Mathematik; Anteil der Frauen an der Lehrerschaft; Anteil der mindestens 40-jährigen Lehrer; Migrantenquote.
Grün hervorgehoben: Ostdeutsche Flächenländer.


Der Anteil der Schüler mit Migrationshintergrund betrug in der IQB-Studie von 2012 „nur“ 26,4 Prozent. (In der neuesten IQB-Studie von 2016 lag die Migrantenquote bei 34 Prozent, wobei die Kinder, die mit der Masseninvasion ab 2015 ins Land strömten, gar nicht berücksichtigt wurden.)

Die ostdeutschen Flächenländer hatten in dieser Hinsicht mit großem Abstand die günstigsten Bedingungen – hier betrug der Migrantenanteil 6,8 (Sachsen-Anhalt) bis 9,9 Prozent (Sachsen).

Im übrigen Bundesgebiet reichte die Migrantenquote von 17,0 (Schleswig-Holstein) bis 43,2 (Hamburg).

Über alle Bundesländer hinweg zeigt sich ein außerordentlich enger negativer Zusammenhang zwischen Mitgrantenquote und der Schulleistung in Mathematik.

  • Je höher der Migrantenanteil in einem Bundesland desto schlechter ist der Leistungsstand der Schüler.

Die Korrelation beträgt -0.78, etwas mehr als 60 Prozent der Varianz zwischen den Bundesländern wird durch die Migrantenquote aufgeklärt.

Somit zeichnen sich die ostdeutschen Flächenländer im Vergleich zu den übrigen Bundesländern durch folgende Merkmale aus:

  • Die Schulleistungen in Mathematik sind sehr viel besser.
  • Der Frauenanteil am Lehrkörper ist sehr viel höher.
  • Die Lehrer sind sehr viel älter.
  • Die Migrantenquote ist sehr viel kleiner.

In den weiteren Folgen ist zu klären, welche der drei Variablen – Geschlecht der Lehrer, Alter der Lehrer, Migrantenquote – sich ursächlich auf die Schülerleistung auswirken und welche Zusammenhänge lediglich Scheinkorrelationen darstellen.

Antworten gibt es in der Fortsetzung → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 5: Das Elend mit den Migranten.

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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

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Stichwörter:
Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012, Frauen, Lehrer, Lehrerinnen, Mathematiklehrerinnen, Geschlecht, Alter, Migranten, Migrationshintergrund, Migrantenquote

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 3

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 3: Die ältere, erfahrene Lehrerin

Der IQB-Ländervergleich 2012 (1) hat gezeigt:

  • Die Mathematikleistungen in den ostdeutschen Flächenländern fallen sehr viel besser aus als im übrigen Deutschland (→ Teil 1; siehe unten, Tabelle 3.1, Spalte 2).
  • In den ostdeutschen Flächenländern ist der Frauenanteil in der Lehrerschaft sehr viel größer als in den anderen Bundesländern (→ Teil 2; siehe unten, Tabelle 3.1, Spalte 3).
  • Folglich besteht eine hohe positive Korrelation zwischen dem Frauenanteil in der Lehrerschaft und den Mathematikleistungen der Schüler.

In Tabelle 3.1 wird eine weitere Variable berücksichtigt, nämlich das Alter der Lehrkräfte. Die letzte Spalte zeigt den prozentualen Anteil der Lehrer, die mindestens 40 Jahre alt sind.

Lehrer
Mathematik % Frauen 40+
Sachsen 536 73,1 97,0
Thüringen 521 80,7 98,2
Brandenburg 518 72,6 97,3
Bayern 517 38,2 55,1
Sachsen-Anhalt 513 82,1 100,0
Mecklenburg-Vorpommern 505 77,2 94,6
Rheinland-Pfalz 503 46,2 64,1
Schleswig-Holstein 502 45,7 68,8
Baden-Württemberg 500 29,3 70,7
Hessen 495 47,8 65,4
Niedersachsen 495 53,8 69,6
Hamburg 489 45,0 61,7
Saarland 489 36,0 61,8
Nordrhein-Westfalen 486 45,5 69,9
Berlin 479 53,8 85,3
Bremen 471 39,1 74,6
Deutschland 500 55,2 77,5
Tabelle 3.1: IQB Ländervergleich 2012. Leistungen in Mathematik und prozentualer Anteil der Frauen an der Lehrerschaft und prozentualer Anteil der mindestens 40-jährigen Lehrer.
Grün hervorgehoben: Ostdeutsche Flächenländer.


In Deutschland sind insgesamt 77,5 Prozent der Mathematiklehrer 40 Jahre oder älter.

In den ostdeutschen Flächenländern sind die Verhältnisse extrem: Hier gehören zwischen 94,6 (Mecklenburg-Vorpommern) und 100 Prozent (Sachsen) zur Altersgruppe 40+ (2).

Im restlichen Bundesgebiet reichen die Werte von 55,1 (Bayern) bis 85,3 Prozent (Berlin).

Damit ist die Lehrerschaft in den ostdeutschen Ländern sehr viel älter – und somit auch sehr viel erfahrener – als im übrigen Deutschland (3).

Da in Ostdeutschland mehr als dreimal so viele Frauen unterrichten wie Männer und da nahezu alle Lehrkräfte vierzig Jahre und (deutlich) älter sind, werden ostdeutsche Schüler vor allem von älteren, erfahrenen Lehrerinnen unterrichtet.

Im Vergleich zum restlichen Deutschland zeichnen sich die ostdeutschen Flächenländer – unter anderem! – durch drei Dinge aus:

  • der Anteil weiblicher Lehrkräfte ist sehr viel höher
  • die Lehrkräfte sind viel älter und damit auch viel erfahrener
  • die Schüler zeigen sehr viel bessere Leistungen.

Der politisch korrekte kulturdeterministische Bildungs“experte“ wird sich freuen, zeigt dies doch, dass der Schulerfolg vor allem auf die Lehrer – auf ihr Geschlecht, ihr Alter und ihre Erfahrung – zurückzuführen ist. Oder nicht?

Die nächste Folge wird dem kulturdeterministischen Bildungs“experten“ vermutlich weniger Freude bereiten, stellt sie doch die bisherigen allzu oberflächlichen Betrachtungen infrage → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 4: Die Sache mit den Migranten.

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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

(2) Die Prozentangaben beziehen sich auf die Stichprobe, die an der IQB-Studie beteiligt war. In Sachsen gibt es sicherlich irgendwo auch eine Mathematiklehrkraft, die jünger als 40 Jahre ist.

(3) Worauf dieses eklatante Missverhältnis zurückzuführen ist, wird in einer späteren Folge verraten.

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Stichwörter:
Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012, Frauen, Lehrer, Lehrerinnen, Mathematiklehrerinnen, Geschlecht, Alter

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 2

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 2: Die segensreiche Frauenquote

In dem groß angelegten IQB Ländervergleich 2012 (1) wurde das Leistungsniveau von mehr als 44.000 Schülern der 9. Jahrgangsklasse in den Fächern Mathematik und Naturwissenschaften getestet. Im → Teil 1 haben wir gesehen: Im Fach Mathematik schnitten die ostdeutschen Flächenländer hervorragend ab und belegten die Rangplätze 1, 2, 3, 5 und 6.

Kulturdeterministische Bildungs“experten“ sind der Meinung, die Schülerleistungen hingen entscheidend von den Lehrern und den Schulen ab; dementsprechend werden in Bildungsstudien auch eine Reihe von Lehrermerkmalen erhoben.

Ein häufig diskutiertes Lehrermerkmal ist das Geschlecht. Spalte 3 der Tabelle 2.1 zeigt den prozentualen Anteil der Frauen unter den Mathematiklehrern.

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Mathematik % Frauen
Sachsen 536 73,1
Thüringen 521 80,7
Brandenburg 518 72,6
Bayern 517 38,2
Sachsen-Anhalt 513 82,1
Mecklenburg-Vorpommern 505 77,2
Rheinland-Pfalz 503 46,2
Schleswig-Holstein 502 45,7
Baden-Württemberg 500 29,3
Hessen 495 47,8
Niedersachsen 495 53,8
Hamburg 489 45,0
Saarland 489 36,0
Nordrhein-Westfalen 486 45,5
Berlin 479 53,8
Bremen 471 39,1
Deutschland 500 55,2
Tabelle 2.1: IQB Ländervergleich 2012. Leistungen in Mathematik und prozentualer Anteil der Frauen an der Lehrerschaft.
Grün hervorgehoben: Ostdeutsche Flächenländer.


Bundesweit beträgt der Frauenanteil unter den Mathematiklehrkräften 55,2 Prozent.

In den ostdeutschen Flächenländern ist der Frauenanteil sehr viel höher: die niedrigste Frauenquote hat Brandenburg mit 72,6 Prozent, die höchste hat Sachsen-Anhalt mit 82,1 Prozent. Damit gibt es in den ostdeutschen Flächenländern mehr als dreimal so viele Mathematiklehrerinnen wie Mathematiklehrer.

In den übrigen Bundesländern liegt der Frauenanteil zwischen 29,3 Prozent (Baden-Württemberg) und 53,8 Prozent (Niedersachsen und Berlin). Hier sind insgesamt die männlichen Lehrkräfte deutlich in der Überzahl.

Über die sechzehn Bundesländer hinweg beträgt die Korrelation zwischen der Schülerleistung und der Lehrerinnenquote 0,60. Das heißt: Je größer die Frauenquote in der Lehrerschaft desto bessere Mathematikleistungen zeigen die Schüler.

Sechsunddreißig Prozent der Varianz zwischen den Bundesländern wird durch den Frauenanteil „erklärt“. Für kulturdeterministische Bildungs“experten“ ist dies ein äußerst erfreulicher Befund.

Wie der nächste Teil dieser Serie zeigt, gibt es für kulturdeterministische Bildungs“experten“ weiteren Grund zur Freude → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 3: Die ältere, erfahrene Lehrerin.

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Quellen und Anmerkungen

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

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Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012, Frauen, Frauenquote, Lehrer, Lehrerinnen, Mathematiklehrerinnen, Geschlecht

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten – Teil 1

Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten

Teil 1: Die ostdeutsche Dominanz in Mathematik

Beim Lesen des IQB-Berichts zum Ländervergleich 2012 (1) bin ich auf ein paar bemerkenswerte Zusammenhänge gestoßen.

Im IQB Ländervergleich 2012 wurde der Leistungsstand deutscher Schüler am Ende der Sekundarstufe I überprüft. An der Studie nahmen 44.584 Schüler der 9. Jahrgangsstufen aus allen 16 Bundesländern teil. Dabei wurden die Leistungen in Mathematik und den naturwissenschaftlichen Fächern Biologie, Chemie und Physik getestet. In dieser kurzen Serie betrachte ich lediglich das Fach Mathematik.

Die Testleistungen wurden so normiert, dass für Deutschland insgesamt der Mittelwert = 500 und die Standardabweichung = 100 beträgt. In Tabelle 1.1 sind die Bundesländer nach absteigender Punktzahl geordnet.

Mathematik
Sachsen 536
Thüringen 521
Brandenburg 518
Bayern 517
Sachsen-Anhalt 513
Mecklenburg-Vorpommern 505
Rheinland-Pfalz 503
Schleswig-Holstein 502
Baden-Württemberg 500
Hessen 495
Niedersachsen 495
Hamburg 489
Saarland 489
Nordrhein-Westfalen 486
Berlin 479
Bremen 471
Deutschland 500
Tabelle 1.1: IQB Ländervergleich 2012. Leistungen in Mathematik, 9. Jahrgangsstufe. Rangordnung der Bundesländer.
Grün unterlegt: Signifikant besser als der Bundesdurchschnitt.
Rot unterlegt: Signifikant schlechter als der Bundesdurchschnitt.


Spitzenreiter im Fach Mathematik war Sachsen mit 536 Punkten, Schlusslicht war Bremen mit 471 Punkten (2).

Statistisch signifikant besser als der bundesdeutsche Gesamtmittelwert waren Sachsen, Thüringen, Brandenburg, Bayern und Sachsen-Anhalt. Signifikant schlechter als der Bundesdurchschnitt waren das Saarland, Nordrhein-Westfalen, Berlin und Bremen.

Das herausragende Phänomen sind die fünf ostdeutschen Flächenländer: Sie belegen die Rangplätze 1, 2, 3, 5 und 6. Vier der fünf Länder sind signifikant besser als der Bundesdurchschnitt. Lediglich Bayern auf Platz 4 kann sich gegen die ostdeutsche Phalanx behaupten.

So weit, so gut. Interessant wird es durch die folgenden Betrachtungen → Von Mathematik, älteren Lehrerinnen und Migranten. Teil 2: Die segensreiche Frauenquote.

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Quellen und Anmerkungen:

(1) Hans Anand Pant, Petra Stanat, Ulrich Schroeders, Alexander Roppelt, Thilo Siegle, Claudia Pöhlmann (Hrsg.): IQB-Ländervergleich 2012 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann Verlag GmbH, 2013.
Im Internet erhältlich unter https://www.iqb.hu-berlin.de/bt/lv2012/Bericht

(2) Das Bundesland Bremen ist in allen bundesweiten Schulleistungstests und praktisch in allen Fächern das Schlusslicht. Der Leistungsabstand zu den besten Bundesländern beträgt oft mehr als ein Schuljahr. Vergleichbar schlechte Leistungen zeigen sich zumeist in den beiden anderen Stadtstaaten, Hamburg und Berlin.

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Bildung, Mathematik, IQB, Bildungsstudie, Bundesland, Schulleistungen, 2012