Zusammenfassung
Der Beitrag vergleicht die Ergebnisse der Studierenden im Studentenpisa-Test anhand mehrerer Kriterien: dem Bundesland, in dem sie das Abitur erworben haben, dem Studienfach, das sie gewählt haben, und der Hochschule, an der sie studieren. Welche Unterschiede gibt es zwischen Bundesländern, Fächern und Hochschulen? Auf der Grundlage eines komplexen regressionsstatistischen Verfahrens, der so genannten Mehrebenenanalyse, zeigen sich nur geringe Unterschiede zwischen Bundesländern, aber sehr deutliche Wissensunterschiede zwischen Studierenden verschiedener Fachrichtungen. Studierende der Politologie und der Geschichte erzielen die besten Gesamtwerte, Informatiker und Sportwissenschaftler die schlechtesten. Eine Betrachtung der Ergebnisse für die einzelnen Wissensgebiete ergibt jedoch ein differenzierteres Bild. Demnach reflektieren die Ergebnisse die Begabung und das Interesse der Teilnehmer, welche ihren Ausdruck sowohl im Resultat des Wissenstests als auch in der Wahl einer bestimmten Studienrichtung finden.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Antony, J. S. (1998). Exploring the factors that influence men and women to form medical career aspirations. Journal of College Student Development, 39,417–426.
Bates, D., Maechler, M. (2009). lme4: Linear mixed-effects models using S4 classes.Version 0.999375-32.
Baumert, J., Brunner, M., Lüdtke, O. & Trautwein, U. (2007). Was messen internationale Schulleistungsstudien? – Resultate kumulativer Wissenserwerbsprozesse. Eine Antwort auf Heiner Rindermann. Psychologische Rundschau, 58, 118–145.
Chamorro-Premuizic, T., Furnham, A. & Ackerman, L. (2006). Ability and personality correlates of general knowledge. Personality and Individual Differences, 41, 419–429.
Davies, S. (1997). Fields of study, college selectivity, and student inequalities in higher education. Social Forces, 75,1417–1438.
Everson, H. T. & Millsap, R. E. (2004). Beyond individual differences: Exploring school effects on SAT scores. Educational Psychologist, 39,157–172.
Flynn, J. R. (1987). Massive IQ gains in 14 nations: What IQ tests really measure. Psychological Bulletin, 101,171–191.
Furnham, A. & Chamorro-Premuzic, T. (2006). Personality, intelligence and general knowledge. Learning and Individual Differences, 16,79–90.
Gelman, A. & Hill, J. (2007). Data analysis using regression and multilevel/hierarchical Models.New York: Cambridge University Press.
Holland, J. L. (1997). Making vocational choices. A theory of work personalities and work environments(3rd ed.). Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.
Langer, W. (2009). Mehrebenenanalyse: Eine Einführung für Forschung und Praxis (2. Auflage).Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Lynn, R. (2005). Sex differences in general knowledge in German and Northern Irish university students. 7,277–285.
Petrie, T. A. (1997). Academic and nonacademic predictors of female student-athletes' academic performances. Journal of College Student Development, 38, 599–608.
Pinheiro, J. C. & Bates, D. M. (2009). Mixed-Effects Models in S and S-PLUS.New York: Springer.
Prenzel, M., Artelt, C., Baumert, J., Blum, W., Hammann, M., Klieme, E. & Pekrun, R. (Hrsg.) (2008). PISA 2006 in Deutschland. Die Kompetenzen der Jugendlichen im dritten Ländervergleich.Münster: Waxmann.
R Development Core Team (2009). R: A language and environment for statistical computing. www-R-project.org
Rabe-Hesketh, S. & Skrondal, A. (2008). Multilevel and longitudinal modeling using Stata (2nd ed.).College Station, Texas: Stata Press.
Raudenbush, S. W., Bryk A. S. (2002). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods (2nd ed.).Thousand Oaks: Sage Publications.
Rindermann, H. (2006). Was messen internationale Schulleistungsstudien? Schulleistungen, Schülerfähigkeiten, kognitive Fähigkeiten, Wissen oder allgemeine Intelligenz? Psychologische Rundschau, 57, 69–86.
Rindermann, H. (2007). Intelligenz, kognitive Fähigkeiten, Humankapital und Rationalität auf verschiedenen Ebenen [Antwort auf die Kritiken von Prenzel et al. in der Psychologischen Rundschauauf den Beitrag „Was messen internationale Schulleistungsstudien? Schulleistungen, Schülerfähigkeiten, kognitive Fähigkeiten, Wissen oder allgemeine Intelligenz? Psychologische Rundschau, 57(2)“]. Psychologische Rundschau, 58(2), 137–145.
Rindermann, H. (2008a). Wechselwirkungen zwischen Intelligenz und Gesellschaft aus Perspektive der psychometrischen Intelligenzforschung. In G. W. Oesterdiekhoff & H. Rindermann (Hrsg.), Kultur und Kognition. Die Beiträge von Psychometrie und Piaget-Psychologie zum Verständnis kultureller Unterschiede(S. 165–207). Münster: Lit-Verlag.
Rindermann, H. (2008b). International vergleichende Schulleistungs- und Intelligenzstudien: Worauf sind die Unterschiede zwischen Staaten zurückführbar? Versuch einer Erklärung unter ausschließlicher Berücksichtigung von Bildungsmerkmalen. Empirische Pädagogik, 22(1), 17–48.
Sackett, P. R., Kuncel, N. R., Arneson, J. J., Cooper, S. R. & Waters, S. D. (2009). Does socioeconomic status explaain the relationship between admissions tests and post-secondary academic performance? Psychological Bulletin, 135,1–22.
Schultz, T. (2009, November 8). Die Furcht vor der Statistik. Süddeutsche Zeitung (16. 11. 2008). www.sueddeutsche.de/jobkarriere/888/333742/text/.
Stanat, P., Artelt, C., Baumert, J., Klieme, E, Neubrand, M. u.a. (2009, November 9). PISA 2000: Die Studie im Überblick. Grundlagen, Methoden und Ergebnisse. Berlin: Max-Planck-Institut für Bildungsforschung. www.mpib-berlin.mpg.de/pisa/PISA_im_Ueberblick.pdf.
Trautwein, U., Köller, O., Lehmann, R. & Lüdtke, O. (2007). Schulleistungen von Abiturienten. Regionale, schulformbezogene und soziale Disparitäten.Münster: Waxmann.
Zwick, R. & Green, J. G. (2007). New perspectives on the correlation of SAT scores, high school grades, and socioeconomic factors. Journal of Educational Measurement, 44,23–45.
Zwick, R. & Sklar, J. C. (2005). Predicting college grades and degree completion using high school grades and SAT scores: The role of student ethnicity and first language. American Educational Research Journal, 42,439–464.
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Rights and permissions
Copyright information
© 2010 VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
About this chapter
Cite this chapter
Renner, W., Maier, M.J. (2010). Deutschlands klügste Köpfe: Was Herkunft und Hauptfach über das Allgemeinwissen aussagen. In: Verbeet, M., Trepte, S. (eds) Allgemeinbildung in Deutschland. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-92543-1_12
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-531-92543-1_12
Publisher Name: VS Verlag für Sozialwissenschaften
Print ISBN: 978-3-531-17218-7
Online ISBN: 978-3-531-92543-1
eBook Packages: Humanities, Social Science (German Language)