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11.3.2. Methodisches Vorgehen

Für die Komponenten werden die Summenwerte verwendet, deren Auswahl bereits in Abschnitt 11.1.3.3.1 begründet wurde. Ein hoher Wert bedeutet hierbei eine hohe Ausprägung des Faktors.

Die niedrig inferent erfassten Daten stammen aus den Kodierungen der Aufgabenstellungen, der Fragen, der Anregung zum Einsatz von Lesestrategien, der individuellen Lernunterstützung in Schülerarbeitsphasen, dem Feedback und den Reflexionsphasen. Für die Beschreibung dieser Instrumente wird auf Abschnitt 10.3 verwiesen, für die Darstellung der daraus resultierenden deskriptiven Ergebnisse auf Abschnitt 10.3.

Für die Kodierungen aus Event-Sampling-basierten Beobachtungssystemen werden meist drei verschiedene Werte herangezogen: die absolute Anzahl des jeweiligen Ereignisses, die Anzahl pro Minute sowie der prozentuale Anteil an der Gesamtzahl der Ereignisse. Anhand des Beispiels der affektiven Tönung von Feedback soll dies kurz erläutert werden: Um den Zusammenhang zwischen der Häufigkeit affektiv positiven Feedbacks und einer Komponente der Unterrichtsqualität zu berichten, wird einerseits die absolute Häufigkeit affektiv positiven Feedbacks einbezogen: Beispielsweise könnte in einer Leseübung die Lehrperson 30 Mal ein Lob ausgesprochen haben. Um diesen Wert an der Dauer der Leseübung zu relativieren, wird zudem die Anzahl pro Minute mit einbezogen. Bei einer Dauer von 15 Minuten Leseübung wären das in diesem Fall beispielsweise zwei affektiv positive Feedbacks pro Minute. Um zusätzlich eine Einschätzung darüber zu erhalten, welcher Anteil des gesamten Feedbacks positiv getönt ist, wird der prozentuale Anteil affektiv positiven Feedbacks berücksichtigt. Wenn die Lehrperson im vorgestellten Beispiel insgesamt 45 Rückmeldungen erteilt hätte, läge der prozentuale Anteil affektiv positiven Feedbacks daher bei knapp 67 %. Dass diese Werte sich in ihrer Aussage deutlich unterscheiden können, wurde bereits in Abschnitt 10.4.2 diskutiert, auf den an dieser Stelle deshalb noch einmal verwiesen wird. Zu dieser Frage stellt außerdem Krammer (2009) am Beispiel der Lernunterstützung tabellarisch dar, welche „Bezugsgrößen für relative Werte“ (S. 196) zur Beschreibung der Daten aus niedrig inferenten Kodierungen im EventSampling-Verfahren generiert werden können und wie sich diese unterscheiden. Die Berechnung der Zusammenhänge aller drei Werte mit den übergeordneten Qualitätsmerkmalen ist deshalb interessant, weil die Analyse der (gegebenenfalls unterschiedlichen) Korrelationen Aufschluss darüber geben kann, ob die Qualitätseinschätzung der Rater und Raterinnen eher von der absoluten Häufigkeit bestimmter Lehrerverhaltensweisen abhängig ist oder aber von deren an der Zeit oder der Gesamtanzahl an Ereignissen relativierten Häufigkeit.

Für die Berechnung der Zusammenhänge zwischen den extrahierten Komponenten der Unterrichtsqualität und den niedrig inferent erfassten Daten der Unterrichtsgestaltung werden Rangkorrelationen (Spearman-Rho) berechnet, da weder alle niedrig inferent erfassten Daten noch alle Faktoren normalverteilt sind. Zwar beziehen sich die formulierten Hypothesen immer nur auf die Zusammenhänge einer bestimmten Komponente mit ausgewählten Ergebnissen der niedrig inferenten Kodierungen, allerdings werden in den Ergebnistabellen in den hinteren Spalten zusätzlich die Korrelationen zu den übrigen Komponenten berichtet. Dadurch soll überprüft werden, ob bestimmte niedrig inferent erfasste Aspekte nicht vielleicht auch so unspezifisch mit Aspekten der Unterrichtsqualität zusammenhängen, dass sie nicht wirklich zur Validierung eines bestimmten Faktors dienen. Es wird daher überprüft, ob gegebenenfalls weitere Korrelationen zu den übrigen Komponenten ebenso inhaltlich schlüssig erklärt werden können oder aber ob die niedrig inferent erfassten Daten tatsächlich nur mit der angenommenen Komponente korrelieren, was als Hinweis auf die diskriminative Validität der einzelnen Faktoren gelten könnte.

 
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