Endpr - PowerPoint PPT Presentation

1 / 16
About This Presentation
Title:

Endpr

Description:

Endpr sentation Leistungsunterschiede zwischen den Geschlechtern bei der PISA-Studie Elke Wiesinger Betreuer: Univ.-Prof. Dr. Rudolf Winter-Ebmer – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:49
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 17
Provided by: elk102
Category:
Tags: endpr

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: Endpr


1
EndpräsentationLeistungsunterschiede zwischen
den Geschlechtern bei der PISA-Studie
  • Elke Wiesinger
  • Betreuer Univ.-Prof. Dr. Rudolf Winter-Ebmer
  • 21.04.2009

2
Zentrale Fragestellung (1)
  • Warum gibt es diese Leistungsdifferenzen zwischen
    den Geschlechtern?
  • Jungen besser in Mathematik und Naturwissenschaft
  • Mädchen besser in Lesen
  • Mögliche Gründe?
  • Familiärer Hintergrund
  • Schulisches Umfeld
  • Institutionelle Rahmenbedingungen/Gestaltung des
    Schulsystems
  • Gleiche Chancen bei Ausbildung sind wichtige
    Voraussetzung für gleiche Chancen am Arbeitsmarkt

Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
3
PISA
  • Programme for International Student Assessment
    der OECD
  • Erfassen der Schulleistungen der 15/16-Jährigen
    alle drei Jahre mit unterschiedlicher
    Schwerpunktsetzung
  • Lesen (2000)
  • Mathematik (2003)
  • Naturwissenschaft (2006)
  • Standardisierte Tests ermöglichen Vergleiche der
    Ergebnisse zwischen Ländern und Bildungssystemen
  • OECD-Durchschnitt 500 PunkteStandardabweichung
    100 Punkte

Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
4
Analyse
  • Welche Faktoren haben überhaupt Einfluss auf
    Leistung?
  • OLS-Regressionen
  • Innerhalb welcher Leistungsbereiche sind
    Leistungsunterschiede am größten?
  • Quantilsregressionen
  • Bei welchen Einflussfaktoren besteht Unterschied
    in Auswirkung auf Leistung von Mädchen und
    Jungen?
  • Oaxaca Dekompositionen
  • yJ yM (xJ xM)ßM xJ(ßJ ßM)

Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
5
Standardmodell
Variable Mathematik Naturwissenschaft
Geschlecht (w) - -
Alter - -
Schulstufe -/ -/
Familienstruktur - k.A.
Bildungsstand MV
Berufsklassifikation MV - -
Arbeitsstatus MV M /- V - k.A.
Naturwiss. Beruf MV k.A.
Anzahl Bücher
Fremdsprache zu Hause - -
Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
6
Erweitertes Modell
Variable Mathematik Naturwissenschaft
Berufsbildende Schule - -
early tracking - k.A.
Lage der Schule
Privatschule nicht signifikant
Selektivität der Schule
Leistungsgruppenbildung - -
Standardisierte Tests - k.A.
Mädchenanteil -
Autonomie (Ressourcen, Lehrplan) -, nicht signifikant
Lehrerknappheit - -
Ressourcen (Ausstattung, Lehrmaterialien) -, k.A.,
Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
7
OLS-Regressionen
  • Geschlecht (w)
  • Mathematik -16,744 / -18,476
  • Naturwissenschaft -8,844 / -12,619
  • Sehr großer quantitativer Einfluss
  • Positiv Anzahl der Bücher im Haushalt
  • Negativ berufsbildende Schule

Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
8
Quantilsregressionen
  • Größter Geschlechterunterschied bei besonders
    guten Leistungen (90. Quantil)
  • Mathematik
  • 10. Quantil -9,058 / -10,118
  • 90. Quantil -23,507 / -24,820
  • Naturwissenschaft
  • 10. Quantil -1,939 / -6,836
  • 90. Quantil -15,037 / -17,799

Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
9
Oaxaca Dekomposition Standardmodell Mathematik
Erklärte Differenz Nicht erklärte Differenz
age -0,007 -42,430
grade 7 -0,606 -0,092
grade 8 -1,183 -0,236
grade 9 -1,158 -1,403
grade 11 -0,077 0,331
grade 12 -0,004 0,052
single parent family -0,035 0,002
mixed family 0,052 0,311
other family -0,069 -0,049
mother ISCED 1 -0,064 0,351
mother ISCED 2 -0,070 0,366
mother ISCED 3b, c -0,088 -0,043
mother ISCED 3a, 4 0,099 -0,772
mother ISCED 5b 0,028 -0,343
mother ISCED 5a, 6 0,248 -1,279
father ISCED 1 0,023 0,082
father ISCED 2 -0,037 -0,347
father ISCED 3b, c -0,010 -0,518
father ISCED 3a, 4 0,010 -0,405
Erklärte Differenz Nicht erklärte Differenz
father ISCED 5b 0,023 -0,472
father ISCED 5a, 6 0,330 -0,058
mother white-collar low-skilled 0,025 -0,555
mother blue-collar high-skilled 0,031 -0,221
mother blue-collar low-skilled 0,140 -1,403
father white-collar low-skilled -0,006 -0,247
father blue-collar high-skilled 0,082 -1,039
father blue-collar low-skilled 0,170 -0,913
mother working part-time -0,027 0,312
mother looking for work -0,000 -0,026
father working part-time 0,193 -0,232
father looking for work 0,019 0,160
11-25 books at home 0,045 0,323
26-100 books at home 0,031 0,927
101-200 books at home -0,321 0,583
201-500 books at home -0,971 0,714
more than 500 books at home 0,055 -0,194
foreign language spoken at home -0,059 -0,086
gesamt -1,841 16,744
Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
10
Oaxaca Dekompositionen Mathematik
  • Standardmodell
  • Erklärte Differenz -1,841
  • Nicht erklärte Differenz 16,744
  • Signifikant unterschiedlicher Einfluss von
  • Alter
  • Schulstufe
  • Bildungsstand Mutter
  • Berufsklassifikation MV
  • Anzahl Bücher
  • Erweitertes Modell
  • Erklärte Differenz -3,556
  • Nicht erklärte Differenz 18,476
  • Signifikant unterschiedlicher Einfluss von
  • Schulstufe
  • Berufsklassifikation MV
  • Arbeitsstatus Mutter
  • Anzahl Bücher
  • Berufsbildende Schule
  • early tracking
  • Lage der Schule
  • Mädchenanteil

Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
11
Oaxaca Dekompositionen Naturwissenschaft
  • Standardmodell
  • Erklärte Differenz -1,981
  • Nicht erklärte Differenz 8,844
  • Signifikant unterschiedlicher Einfluss von
  • Alter
  • Bildungsstand Mutter
  • Berufsklassifikation MV
  • Anzahl Bücher
  • Erweitertes Modell
  • Erklärte Differenz -5,264
  • Nicht erklärte Differenz 12,619
  • Signifikant unterschiedlicher Einfluss von
  • Alter
  • Bildungsstand Mutter
  • Berufsklassifikation MV
  • Lage der Schule
  • Leistungsgruppenbildung

Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
12
Mögliche Ursachen (1)
  • Aufgrund der Schätzungen
  • Anzahl der Bücher
  • Lage der Schule
  • ev. early tracking
  • können bei weitem nicht den gesamten
    Leistungsunterschied zwischen den Geschlechtern
    erklären
  • daher Suche nach weiteren möglichen Ursachen

Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
13
Mögliche Ursachen (2)
  • Motivation und Interesse
  • Selbsteinschätzung und -vertrauen
  • Klischeevorstellungen der Gesellschaft
  • Art des Unterrichts
  • Geschlecht der Lehrkraft
  • Einstellung zu Schule und Schulaufgaben
  • Denkstil, Problemlösestrategie
  • Natürliche Begabung
  • Umfeld/Erfahrungen als Kind
  • Kulturelle Faktoren
  • Prüfungssystem, Gestaltung der Tests

Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
14
Zusammenfassung (1)
Einflussfaktor Ergebnis der Analyse Ergebnisse in der Literatur
Anzahl der Bücher stärker pos. auf J -
Lage der Schule stärker pos. auf J -
early tracking stärker neg. auf M Mädchen häufiger in Schultypen wo Mathematik- und NW-Unterricht eher nachrangig
Bildungsstand Mutter stärker pos. auf M Höhere Ausbildung der Mutter hat stärkere Wirkung auf Töchter
Berufsklassifikation MV stärker neg. auf J Leben in einem Niedriglohn-haushalt wirkt sich stärker negativ auf Söhne aus
Bildungsstand Vater kein Unterschied Höhere Ausbildung des Vaters hat stärkere Wirkung auf Söhne
Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
15
Zusammenfassung (2)
Einflussfaktor Ergebnis der Analyse Ergebnisse in der Literatur
Familienstruktur kein Unterschied Alleinerziehende Mutter neg. auf Mathematik- und NW-Leistung der Töchter Alleinerziehender Vater neg. auf Leistung von Töchtern Söhnen
Fremdsprache zu Hause kein Unterschied Migrantenstatus wirkt sich auf Mädchen und Jungen gleicher-maßen negativ aus
Selektivität, Autonomie, Lehrerknappheit, Qualität der Ressourcen kein Unterschied Schulspezifische Faktoren können Leistungsunterschied zwischen den Geschlechtern NICHT erklären
Zentrale PISA Ergebnisse
Ursachen Zusammen- Fragestellung
fassung
16
Danke für die Aufmerksamkeit!
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com