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3.3.2. Wirksamkeit kognitiv aktivierenden Unterrichts

Da kognitive Aktivierung in der Unterrichtsforschung ein noch relativ junger Begriff ist, existieren nicht viele Studien zur Wirksamkeit dieses Unterrichtsqualitätsmerkmals (Lipowsky, 2009). Der Großteil der Studien bezieht sich zudem auf den Sekundarstufenunterricht sowie auf mathematisch-naturwissenschaftlichen Unterricht. Außerdem wird – wie bereits in Abschnitt 3.1 thematisiert wurde – der Begriff der kognitiven Aktivierung nicht immer einheitlich verwendet. Oftmals untersuchen Studien auch Merkmale, die mit dem Verständnis von kognitiver Aktivierung korrespondieren, benennen dies aber nicht so. Um die Bedeutsamkeit kognitiver Aktivierung herauszuarbeiten, sollen im Folgenden einige Forschungsbefunde skizziert werden. Da in der vorliegenden Arbeit aber der Zusammenhang zwischen kognitiver Aktivierung und Lernerfolg selbst nicht untersucht wird, werden die bisherigen Studien dazu nicht im Detail, sondern nur überblicksartig dargestellt.

Renkl und Stern (1994) belegen bereits im Rahmen der SCHOLASTIK-Studie, dass sich im Mathematikunterricht konzeptuell anspruchsvolle Aufgaben positiv auf die Leistung auswirken. Auch Gruehn (2000) weist im Rahmen der BIJU-Studie für den Mathematikunterricht der Sekundarstufe anhand von Schülerbefragungen nach, dass Elemente konstruktivistischer Unterrichtsführung – wie das anspruchsvolle Üben oder ein genetisch-sokratischer Umgang mit Schülervorstellungen und -fehlern – die Leistungen der Schülerinnen und Schüler bedeutsam beeinflussen.

In einer internationalen Studie zu dem mit kognitiver Aktivierung korrespondierendem Konzept authentic instruction/pedagogy (vgl. 3.1.2) konnten Louis und Marks (1998) zeigen, dass sich ein Unterricht, der sich durch higher-order-Fragen, substanzielle Gespräche, das Durcharbeiten zentraler Ideen mit dem Ziel des Aufbaus tiefen Wissens sowie das Herstellen von Lebensweltbezügen auszeichnet, positiv auf die Leistung (Mathematik/Sozialwissenschaften) auswirkt. In die Analysen einbezogen wurden 24 Schulen von der Grundschule bis zur High School.

Im Rahmen der TIMS-Studie können Klieme und Kollegen (2001), die das Konstrukt mittels der Skalen genetisch-sokratisches Vorgehen, anspruchsvolles Üben, Motivierungsfähigkeit des Lehrers und repetitives Üben (umgepolt) erhoben, eine Korrelation von r = .22 mit dem TIMSSLeistungstest nachweisen. Von Klieme und Clausen (1999) wurde die kognitive Aktivierung für 147 Mathematikstunden hoch inferent eingeschätzt. Hierbei ergibt sich kein direkter Einfluss auf die Leistung, aber einige Items (Schülerdiskussion, Lehrperson als Mediator, Offenheit der Problemstellungen und Lösungen sowie Schülerkooperation) haben einen positiven Effekt auf die Interessenentwicklung. Auch in einer weiteren Vertiefungsstudie anhand der TIMSS-Daten wird zwar kein direkter Einfluss der über Schülerfragebögen erhobenen Unterrichtsgestaltung (Aufgabenbezug, Selbstständigkeit im Unterricht und Individualisierung) auf die Leistung gefunden, allerdings ein Effekt auf das Interesse, die Beteiligung und die Selbstwirksamkeitsüberzeugungen der Schülerinnen und Schüler (Moser, Ramseier, Keller & Huber, 1997). In der bereits in Abschnitt 3.3.1 beschriebenen Studie von Kunter (2005), in der 80 TIMSS-Unterrichtsvideos reanalysiert wurden, haben die Qualitätsmerkmale Konstruktion des Wissens, Relevanz und Bedeutung der Lernerfahrungen und Unterstützung der Lernenden beim eigenständigen Lernen ebenfalls keine signifikanten Effekte auf die Leistung oder das Interesse (unter Kontrolle der Mehrebenenstruktur, der Eingangsvoraussetzungen und der Klassenführung). Anhand einer fragebogenbasierten Untersuchung zeigen Baumert und Köller (2000) aber, dass von Schülerinnen und Schülern der gymnasialen Oberstufe (TIMSS/III) sowohl höhere mathematische Leistungen als auch positivere Werte in der Motivation erzielt werden, wenn sie den Unterricht als verständnisorientiert und herausfordernd wahrnehmen. Dies verdeutlicht, wie stark die Ergebnisse von der Operationalisierung des Konstrukts kognitiver Aktivierung und von der Art und Erfassung der einzelnen Variablen beeinflusst werden. In der schweizerisch-deutschen Videostudie kann ein zwar schwacher, aber signifikanter Zusammenhang zwischen der hoch inferent eingeschätzten kognitiven Aktivierung und dem Lernerfolg der Schülerinnen und Schüler im Rahmen der Pythagoras-Unterrichtseinheit festgestellt werden (Lipowsky, Rakoczy, Pauli, Drollinger-Vetter, Klieme & Reusser, 2009). Pauli und Kollegen (2008) können mehrebenenanalytisch nachweisen, dass die inhaltlich-strukturelle Klarheit in Theoriephasen und die Dauer von Schülerbeiträgen im Klassengespräch als Aspekte kognitiver Aktivierung die Leistung positiv beeinflussen, während das anspruchsvolle Üben in Schülerarbeitsphasen hier keinen Einfluss ausübt. In der Studie von Hugener (2008) ergeben sich keine Effekte von bestimmten Inszenierungsmustern des Unterrichts auf die Schülerleistung, was Hugener selbst darauf zurückführt, dass die hier erfassten Merkmale eher die Oberflächenstruktur des Unterrichts, nicht aber dessen Tiefenstruktur erfassen. Des Weiteren könnte ein problemlösend-entdeckender Unterricht gerade schwächere Lernende eher überfordern (Hugener, 2008).

In der COACTIV-Studie wird die Genese, Struktur und Handlungsrelevanz professioneller Kompetenz von Mathematiklehrkräften neunter und zehnter Jahrgangsstufen untersucht (Baumert et al., 2011), wobei zur Rekonstruktion des Unterrichtsgeschehens Schülerbefragungen, Lehrerbefragungen und eine Aufgabenanalyse genutzt werden (Brunner et al., 2006). Ein zentrales Ergebnis der COACTIV-Studie ist der Befund, dass der positive Effekt eines hohen fachdidaktischen Wissens auf die Mathematikleistung im zehnten Schuljahr „vollständig durch das kognitive Anregungspotenzial der Aufgabenstellungen, die Abstimmung der Aufgaben mit den Anforderungen des Lehrplans und durch individuelle Lernunterstützung mediiert (wird)“ (Baumert & Kunter, 2011b, S. 184).

In einer Metaanalyse zum Teaching Thinking wurden 29 internationale Studien sowohl aus dem Grundschulals auch Sekundarstufenbereich analysiert. Dabei zeigt sich eine Effektstärke von d = 0.74 für thinking-skills-Programme und -Ansätze auf kognitive, curriculare und affektive Testergebnisse (Higgins, Haller, Baumfield & Moseley, 2005). Durch eine Metaanalyse von Fraser, Walberg, Welch und Hattie (1987) können Effekte auf Schülerleistungen für folgende Merkmale, die mit kognitiver Aktivierung korrespondieren, nachgewiesen werden: Hinweise und Feedback, adaptive Unterrichtsformen, anspruchsvolle Fragen und den Einsatz von Advance Organizern. Scheerens und Bosker (1997) belegen metaanalytisch Effekte von beispielsweise Feedback, kooperativem Lernen, Differenzierung/adaptivem Unterricht und aktiver Lernzeit, die im weiteren Sinn als Merkmale und Rahmenbedingungen kognitiver Aktivierung verstanden werden können (vgl. Kapitel 6). Auch einige Faktoren, die sich in der Hattie-Studie (2009; Hattie et al., 2013) als besonders lernwirksam erweisen, lassen sich dem Konstrukt der kognitiven Aktivierung zuordnen. Exemplarisch genannt seien hier Feedback, die Vermittlung metakognitiver Strategien, Problemlösen oder Fragenstellen.

Während der Großteil der Studien im Bereich des mathematisch-naturwissenschaftlichen Lernens durchgeführt wird, kann für den Bereich Lesen beispielsweise von Taylor, Pearson, Peterson und Rodriguez (2003) gezeigt werden, dass bei Lehrpersonen, die kognitiv anspruchsvolle Aktivitäten anregen, die Leistungen insbesondere schwächerer Schülerinnen und Schüler besser sind. Da im Bereich des Leseunterrichts einige Studien zwar Merkmale untersuchen, die mit dem Konstrukt der kognitiven Aktivierung Ähnlichkeit aufweisen, dies aber nicht explizit so benannt haben, werden weitere Studien zum Leseunterricht in Kapitel 4 dargestellt.

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass nicht in allen Studien ein positiver Zusammenhang der kognitiven Aktivierung mit dem Lernerfolg nachgewiesen werden kann. Dabei muss allerdings beachtet werden, dass das Konstrukt kognitive Aktivierung in den unterschiedlichen Studien verschieden operationalisiert wird und auch unterschiedliche Erhebungsmethoden verwendet werden (vgl. 3.3.1). Hugener (2008) verweist hierbei darauf, dass die Operationalisierung, aber auch die theoretische Definition kognitiver Aktivierung als Unterrichtsqualitätsmerkmal noch nicht abgeschlossen ist.

 
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