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Einfluss sozialer und zuwanderungsbezogener Disparitäten, sowie der Klassenkomposition auf die Veränderung der mathematischen Kompetenz von der neunten zur zehnten Klassenstufe

  • Katharina KiemerEmail author
  • Nicole Haag
  • Katharina Müller
  • Timo Ehmke
Article

Zusammenfassung

Der Beitrag berichtet vertiefende Analysen der PISA 2012 Messwiederholung (PISA Plus) in Hinblick auf Merkmale des sozialen und zuwanderungsbezogenen Hintergrunds. Die Bedeutung dieser Merkmale für den Kompetenzerwerb, speziell in Deutschland, konnte bereits mehrfach demonstriert werden. Da sich seit Beginn der PISA Erhebungen im Jahr 2000 die Ausgangssituation jedoch positiv verändert hat wie Trend-Analysen 2012 gezeigt haben, wird eine erneute Untersuchung der Bedeutung von Struktur- und Prozessmerkmalen des sozialen Hintergrunds nötig. Die Analysen anhand der vorliegenden Stichprobe ergeben differentielle Kompetenzzuwächse für Jugendliche mit und ohne Zuwanderungshintergrund. Es zeigt sich jedoch, dass nach Kontrolle der Vorjahresleistung soziale Hintergrundmerkmale (Struktur- und Prozessmerkmale) kaum Einfluss auf die Kompetenz nehmen. Selbst nach Kontrolle der Klassenkomposition im Hinblick auf Kompetenz und Merkmale des sozialen und zuwanderungsbezogenen Hintergrunds ergeben sich nur sehr geringe Effekte. Die Ergebnisse werden anhand aktueller Forschungsergebnisse diskutiert.

Schlüsselwörter

PISA Messwiederholung Mathematische Kompetenz Sozialer Hintergrund Zuwanderungshintergrund Kompetenzveränderung 

The influence of social and migratory aspects and class composition on changes in mathematical competences from ninth to tenth grade

Abstract

In this study we look the relationship between students’ mathematical competencies and their relationship to family background variables. The backdrop of this investigation is a follow-up measurement to the 2012 Programme for Internationas Student Assessment (PISA) in 2013. The large influence of family variables for student achievement in Germany has been the result of numerous studies. Yet, in more recent analyses trend developments in the context of PISA show improvement in this area. This circumstance provides evidence for the need of a longitudinal investigation of family background variables and their relationship with students’ mathematical competence. Multilevel analyses stress the great importance of prior competencies and support prior research indicating that much of the achievement differences due to migration status come down to differences in financial resources. Controlling for class composition had only limited effects, but decreased the role of migration status even further. Results are discussed in light of recent research.

Keywords

PISA 2012 Competence development Mathematical competence Family background Migration background 

Literatur

  1. Baumert, J., & Schümer, G. (2001). Familiäre Lebensverhältnisse, Bildungsbeteiligung und Kompetenzerwerb. In PISA-Konsortium (Hrsg.), PISA 2000. Basiskompetenzen von Jugendlichen im internationalen Vergleich (S. 323–410). Opladen: Leske + Budrich.Google Scholar
  2. Baumert, J., & Köller, O. (1998). Nationale und internationale Schulleistungsstudien: Was können sie leisten, wo sind ihre Grenzen? Pädagogik, 50, 12–18.Google Scholar
  3. Baumert, J., & Maaz, K. (2006). Das theoretische und methodische Konzept von PISA zur Erfassung sozialer und kultureller Ressourcen der Herkunftsfamilie: Internationale und nationale Rahmenkonzeption. In J. Baumert, P. Stanat & R. Watermann (Hrsg.), Herkunftsbedingte Disparitäten im Bildungswesen: Differenzielle Bildungsprozesse und Probleme der Verteilungsgerechtigkeit (S. 11–29). Wiesbaden: VS.CrossRefGoogle Scholar
  4. Baumert, J., Nagy, G., & Lehmann, R. (2012). Cumulative advantages and the emergence of social and ethnic inequality: Matthew effects in reading and mathematics development within elementary schools? Child Development, 83(4), 1347–1367.CrossRefGoogle Scholar
  5. Baumert, J., Stanat, P., & Watermann, R. (2006). Schulstruktur und die Entstehung differenzieller lern-und Entwicklungsmilieus. In J. Baumert, P. Stanat & R. Watermann (Hrsg.), Herkunftsbedingte Disparitäten im Bildungswesen: Differenzielle Bildungsprozesse und Probleme der Verteilungsgerechtigkeit (S. 95–188). Wiesbaden: VS.CrossRefGoogle Scholar
  6. Baumert, J., Watermann, R., & Schümer, G. (2003). Disparitäten der Bildungsbeteiligung und des Kompetenzerwerbs. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 6(1), 46–71.CrossRefGoogle Scholar
  7. Becker, R. (2004). Soziale Ungleichheit von Bildungschancen. In R. Becker & W. Lauterbach (Hrsg.), Bildung als Privileg? Erklärungen und Befunde zu den Ursachen der Bildungsungleichheit (S. 161–195). Wiesbaden: VS.Google Scholar
  8. Bonsen, M., Frey, K. A., & Bos, W. (2008). Soziale Herkunft. In W. Bos, M. Bonsen, J. Baumert, M. Prenzel, C. Selter & G. Walther (Hrsg.), Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 141–156). Münster: Waxmann.Google Scholar
  9. Bos, W., & Gröhlich, C. (Hrsg.). (2010). KESS 8‑Kompetenzen und Einstellungen von Schülerinnen und Schülern am Ende der Jahrgangsstufe 8. Münster: Waxmann.Google Scholar
  10. Bos, W., Schwippert, K., & Stubbe, T. C. (2007). Die Kopplung von sozialer Herkunft und Schülerleistung im internationalen Vergleich. In W. Bos, S. Hornberg, K.-H. Arnold, G. Faust, L. Fried, E.-M. Lankes, K. Schwippert & R. Valtin (Hrsg.), IGLU 2006. Lesekompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 225–247). Münster: Waxmann.Google Scholar
  11. Bourdieu, P. (1983). Ökonomisches Kapital, kulturelles Kapital, soziales Kapital. In R. Kreckel (Hrsg.), Soziale Ungleichheit (S. 183–198). Göttingen: Schwartz.Google Scholar
  12. Caro, D. H., & Lehmann, R. (2009). Achievement inequalities in Hamburg schools: How do they change as students get older? School Effectiveness and School Improvement, 20(4), 407–431.CrossRefGoogle Scholar
  13. Caro, D. H., McDonald, T., & Willms, J. D. (2009). Socio-economic status and academic achievement trajectories from childhood to adolescence. Canadian Journal of Education, 32(3), 558–590.Google Scholar
  14. Diefenbach, H. (2005). Schulerfolg von ausländischen Kindern und Kindern mit Migrationshintergrund als Ergebnis individueller und institutioneller Faktoren. In 14 Migrationshintergrund von Kindern und Jugendlichen: Wege zur Weiterentwicklung der amtlichen Statistik (S. 43).Google Scholar
  15. Ditton, H., Krüsken, J., & Schauenberg, M. (2005). Bildungsungleichheit – der Beitrag von Familie und Schule. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 8(2), 285–304.CrossRefGoogle Scholar
  16. Ehmke, T., & Baumert, J. (2008). Soziale Disparitäten des Kompetenzerwerbs und der Bildungsbeteiligung in den Ländern: Vergleiche zwischen PISA 2000 und 2006. In M. Prenzel, C. Artelt, J. Baumert, W. Blum, M. Hammann & E. Klieme et al. (Hrsg.), PISA 2006 in Deutschland. Die Kompetenzen der Jugendlichen im dritten Ländervergleich (S. 319–342). Münster: Waxmann.Google Scholar
  17. Ehmke, T., & Jude, N. (2010). Soziale Herkunft und Kompetenzerwerb. In E. Klieme, C. Artelt, J. Hartig, N. Jude, O. Köller & M. Prenzel et al. (Hrsg.), PISA 2009: Bilanz nach einem Jahrzehnt (S. 231–254). Münster: Waxmann.Google Scholar
  18. Ehmke, T., Blum, W., Neubrand, M., Jordan, A., & Ulfig, F. (2006a). Wie verändert sich die mathematische Kompetenz von der neunten zur zehnten Klassenstufe? In M. Prenzel, J. Baumert, W. Blum, R. Lehmann, D. Leutner, M. Neubrand, R. Pekrun, R. Rost & U. Schiefele (Hrsg.), PISA 2003: Untersuchungen zur Kompetenzentwicklung im Verlauf eines Schuljahres (S. 63–86). Münster: Waxmann.Google Scholar
  19. Ehmke, T., Hohensee, F., Siegle, T., & Prenzel, M. (2006b). Soziale Herkunft, elterliche Unterstützungsprozesse und Kompetenzentwicklung. In M. Prenzel, J. Baumert, W. Blum, R. Lehmann, D. Leutner, M. Neubrand, R. Pekrun, R. Rost & U. Schiefele (Hrsg.), PISA 2003: Untersuchungen zur Kompetenzentwicklung im Verlauf eines Schuljahres (S. 225–248). Münster: Waxmann.Google Scholar
  20. Ehmke, T., Klieme, E., & Stanat, P. (2013). Veränderungen der Lesekompetenz von PISA 2000 nach PISA 2009. Die Rolle von Unterschieden in den Bildungswegen und in der Zusammensetzung der Schülerschaft. In N. Jude & E. Klieme (Hrsg.), PISA 2009-Impulse für die Schul-und Unterrichtsforschung (S. 132–150). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  21. Ehmke, T., & Siegle, T. (2005). ISEI, ISCED, HOMEPOS, ESCS – Indikatoren der sozialen Herkunft bei der Quantifizierung von sozialen Disparitäten. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 8(4), 521–539.CrossRefGoogle Scholar
  22. Esser, H. (2006). Sprache und Integration: Die sozialen Bedingungen und Folgen des Spracherwerbs von Migranten. Frankfurt am Main: Campus.Google Scholar
  23. Ganzeboom, H. B., & Treiman, D. J. (2003). Three internationally standardised measures for comparative research on occupational status (S. 159–193). New York: Springer.Google Scholar
  24. Ganzeboom, H. B., De Graaf, P. M., & Treiman, D. J. (1992). A standard international socio-economic index of occupational status. Social science research, 21(1), 1–56.CrossRefGoogle Scholar
  25. Gebhardt, M., Rauch, D., Mang, J., Sälzer, C., & Stanat, P. (2013). Mathematische Kompetenz von Jugendlichen mit Zuwanderungshintergrund. In M. Prenzel, C. Sälzer, E. Klieme & O. Köller (Hrsg.), PISA 2012. Fortschritte und Herausforderungen in Deutschland (S. 275–308). Münster: Waxmann.Google Scholar
  26. Haag, N., Böhme, K., & Stanat, P. (2012). Zuwanderungsbezogene Disparitäten. In P. Stanat, H. A. Pant, K. Böhme & D. Richter (Hrsg.), Kompetenzen von Jugendlichen am Ende der vierten Jahrgangsstufe in den Fächern Deutsch und Mathematik. Ergebnisse des IQB-Ländervergleichs 2011 (S. 209–235). Münster: Waxmann.Google Scholar
  27. Haag, N., Böhme, N., Rjosk, C., & Stanat, P. (2016). Zuwanderungsbezogene Disparitäten. In P. Stanat, K. Böhme, S. Schipolowski & N. Haag (Hrsg.), IQB-Bildungstrend 2015. Sprachliche Kompetenzen am Ende der 9. Jahrgangsstufe im zweiten Ländervergleich (S. 431–479). Münster: Waxmann.Google Scholar
  28. Heine, J. H., Nagy, G., Meinck, S., Zühlke, O., Mang, J. (2017). Empirische Grundlage, Stichprobenausfall und Adjustierung im PISA-Längsschnitt 2012–2013. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft. doi: 10.1007/s11618-017-0756-0.
  29. International Labour Office (2012). International Standard Classification of Occupations (ISCO-08). Genf: ILO.Google Scholar
  30. KMK – Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland (2004). Bildungsstandards im Fach Mathematik für den Mittleren Schulabschluss Beschluss vom 4.12.2003. München: Luchterhand.Google Scholar
  31. KMK – Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland (2005). Bildungsstandards im Fach Mathematik für den Hauptschulabschluss. Beschluss vom 15.10.2004. München: Luchterhand.Google Scholar
  32. Knigge, M., & Leucht, M. (2010). Soziale Disparitäten im Spracherwerb. In O. Köller, M. Knigge & B. Tesch (Hrsg.), Sprachliche Kompetenzen im Ländervergleich (S. 185–202). Münster: Waxmann.Google Scholar
  33. Kristen, C. (2002). Hauptschule, Realschule oder Gymnasium? Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 54(3), 534–552.CrossRefGoogle Scholar
  34. Kristen, C. (2008). Schulische Leistungen von Kindern aus türkischen Familien am Ende der Grundschulzeit. Befunde aus der IGLU-Studie. Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 48, 230–251. Sonderheft.Google Scholar
  35. Kuhl, P., Siegle, T., & Lenski, A. (2013). Soziale Disparitäten. In H. A. Pant, P. Stanat, U. Schroeders, A. Roppelt, T. Siegle & C. Pöhlmann (Hrsg.), IQB-Ländervergleich 2012. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I (S. 275–296). Münster: Waxmann.Google Scholar
  36. Lehner, M., Heine, J., Sälzer, C., Reiss, K., Haag, N., Heinze, A., & Nagy, G. (2017). Veränderung der mathematischen Kompetenz von der neunten zur zehnten Klassenstufe. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft. doi: 10.1007/s11618-017-0746-2.
  37. Luyten, H., Cremers-van Wees, L. M., & Bosker, R. (2010). The Matthew effect in Dutch primary education: differences between schools, cohorts and pupils. Research Papers in Education, 18, 167–195.CrossRefGoogle Scholar
  38. Maaz, K., Watermann, R., & Baumert, J. (2007). Familiärer Hintergrund, Kompetenzentwicklung und Selektionsentscheidungen in gegliederten Schulsystemen im internationalen Vergleich. Eine vertiefende Analyse von PISA Daten. Zeitschrift für Pädagogik, 53(4), 444–461.Google Scholar
  39. Milek, A., Lüdtke, O., Trautwein, U., Maaz, K. & Stubbe, T. (2009). Wie konsistent sind Referenzgruppeneffekte bei der Vergabe von Schulformempfehlungen? Bundeslandspezifische Analysen mit Daten der IGLU-Studie. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, Sonderheft 12-2009 (Bildungsentscheidungen), 282–301Google Scholar
  40. Milek, A., Lüdtke, O., Trautwein, U., Maaz, K., & Stubbe, T. C. (2010). Wie konsistent sind Referenzgruppeneffekte bei der Vergabe von Schulformempfehlungen? Bundeslandspezifische Analysen mit Daten der IGLU-Studie. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 12, 282–301.Google Scholar
  41. Müller, K., & Ehmke, T. (2013). Soziale Herkunft als Bedingung der Kompetenzentwicklung. In M. Prenzel, C. Sälzer, E. Klieme & O. Köller (Hrsg.), PISA 2012. Fortschritte und Herausforderungen in Deutschland (S. 245–274). Münster: Waxmann.Google Scholar
  42. Müller, K., & Ehmke, T. (2016). Soziale Herkunft und Kompetenzerwerb. In K. Reiss, C. Sälzer, A. Schiepe-Tiska, E. Klieme & O. Köller (Hrsg.), PISA 2015. Eine Studie zwischen Kontinuität und Innovation (S. 285–316). Münster: Waxmann.Google Scholar
  43. Nagy, G., Haag, N., Lüdtke, O., Köller, O., (2017a). Längsschnittskalierung der Tests zur Überprüfung des Erreichens der Bildungsstandards der Sekundarstufe I im PISA-Längsschnitt 2012/2013. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft. doi: 10.1007/s11618-017-0755-1
  44. Nagy, G., Lüdtke, O., Köller, O., Heine, J. H. (2017b). IRT-Skalierung der Tests im PISA-Längsschnitt 2012/2013: Auswirkungen von Testkontexteffekten auf die Zuwachsschätzung. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft. doi: 10.1007/s11618-017-0749-z
  45. Neumann, M., Becker, M., & Maaz, K. (2014). Soziale Ungleichheit in der Kompetenzentwicklung in der Grundschule und der Sekundarstufe I. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 17(2), 167–203.CrossRefGoogle Scholar
  46. OECD (2001). Knowledge and skills for life. First results from PISA 2000. Paris: OECD.Google Scholar
  47. OECD (2004). Learning for tomorrow’s world. First results from PISA 2003. Paris: OECD.Google Scholar
  48. OECD (2010). PISA 2009. Overcoming social background equity in learning opportunities and outcomes. Bd. 2. Paris: OECD.CrossRefGoogle Scholar
  49. Opdenakker, M.-C., & Van Damme, J. (2001). Relationship between school composition and characteristics of school process and their effect on mathematics achievement. British Educational Research Journal, 27, 407–432.CrossRefGoogle Scholar
  50. Opdenakker, M. C., Van Damme, J., De Fraine, D. F., Van Landeghem, G., & Onghena, P. (2002). The effect of schools and classes on mathematics achievement. School effectiveness and school improvement, 13(4), 399–427.CrossRefGoogle Scholar
  51. Palardy, G. J. (2008). Differential school effects among low, middle, and high social class composition schools: A multiple group, multilevel latent growth curve analysis. School Effectiveness and School Improvement, 19(1), 21–49.CrossRefGoogle Scholar
  52. Pant, H. A., Stanat, P., Schroeders, U., Roppelt, A., Siegle, T., & Pöhlmann, C. (2013). IQB-Ländervergleich 2012. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann.Google Scholar
  53. Pöhlmann, C., Haag, N., & Stanat, P. (2013). Zuwanderungsbezogene Disparitäten. In H. A. Pant, P. Stanat, U. Schroeders, A. Roppelt, T. Siegle & C. Pöhlmann (Hrsg.), IQB-Ländervergleich 2012. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I (S. 297–330). Münster: Waxmann.Google Scholar
  54. Portes, A., & Hao, L. (2004). The schooling of children of immigrants. Contextual effects on the educational attainment of the second generation. Proceedings of the National Academy of Science, 101, 11920–11927.CrossRefGoogle Scholar
  55. Prenzel, M., Carstensen, C. H., Schöps, K., & Maurischat, C. (2006). Die Anlage des Längsschnitts bei PISA 2003. In PISA Konsortium Deutschland (Hrsg.), PISA 2003: Untersuchungen zur Kompetenzentwicklung im Verlauf eines Schuljahres (S. 29–62). Münster: Waxmann.Google Scholar
  56. Prenzel, M., Sälzer, C., Klieme, E., & Köller, O. (2013). PISA 2012. Fortschritte und Herausforderungen in Deutschland. Münster: Waxmann.Google Scholar
  57. R Core Team (2016). R: A language and environment for statistical computing. http://www.R-project.org/. Zugegriffen: 09.01.2016.Google Scholar
  58. Ramm, G., Walter, O., Heidemeier, H., & Prenzel, M. (2005). Soziokulturelle Herkunft und Migration im Ländervergleich. In M. Prenzel, J. Baumert, W. Blum, R. Lehmann, D. Leutner & M. Neubrand et al. (Hrsg.), PISA 2003: Der zweite Vergleich der Länder in Deutschland – Was wissen und können Jugendliche? (S. 269–298). Münster: Waxmann.Google Scholar
  59. Rauch, D., Mang, J., Härtig, H., & Haag, N. (2016). Naturwissenschaftliche Kompetenz von Schülerinnen und Schülern mit Zuwanderungshintergrund. In K. Reiss, C. Sälzer, A. Schiepe-Tiska, E. Klieme & O. Köller (Hrsg.), PISA 2015. Eine Studie zwischen Kontinuität und Innovation (S. 317–347). Münster: Waxmann.Google Scholar
  60. Robitzsch, A., & Oberwimmer, K. (2016). BIFIEsurvey: tools for survey statistics in educational assessment. http://CRAN.R-project.org/package=BIFIEsurvey R package version 1.8-0. Zugegriffen: 09.01.2016.Google Scholar
  61. Roppelt, A., Blum, W., & Pöhlmann, C. (2013). Die im Ländervergleich 2012 untersuchten mathematischen und naturwissenschaftlichen Kompetenzen. In H. A. Pant, P. Stanat, U. Schroeders, A. Roppelt, T. Siegle & C. Pöhlmann (Hrsg.), IQB-Ländervergleich 2012. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I (S. 23–52). Münster: Waxmann.Google Scholar
  62. Sammons, P., Sylva, K., Melhuish, E., Siraj-Blatchford, I., Taggart, B., Toth, K., Draghici, D., & Smees, R. (2012). Influences on students’ attainment and progress in key stage 3: academic outcomes in English, Maths and Science in Year 9. Research Brief: effective pre-school, primary and secondary education projectGoogle Scholar
  63. Schnabel, K., Alfeld, C., Eccles, J., Köller, O., & Baumert, J. (2002). Parental influence on students’ educational choices in the United States and Germany: Different ramifications – same effect? Journal of Vocational Behavior, 60, 178–198.CrossRefGoogle Scholar
  64. Schwarz, A., & Weishaupt, H. (2014). Veränderungen der sozialen und Ethischen Zusammensetzung der Schülerschaft aus demographischer Perspektive. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 17(2), 9–35.CrossRefGoogle Scholar
  65. Schwippert, K., Wendt, H., & Tarelli, I. (2012). Lesekompetenzen von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund. In W. Bos, I. Tarelli, A. Bremerich-Vos & K. Schwippert (Hrsg.), IGLU 2011. Lesekompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 191–208). Münster: Waxmann.Google Scholar
  66. Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel analysis: an introduction to basic and advanced multilevel modeling (2. Aufl.). London: SAGE.Google Scholar
  67. Stanat, P. (2006). Schulleistungen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund: Die Rolle der Zusammensetzung der Schülerschaft. In J. Baumert, P. Stanat & R. Watermann (Hrsg.), Herkunftsbedingte Disparitäten im Bildungswesen (S. 189–220). Wiesbaden: VS.CrossRefGoogle Scholar
  68. Stanat, P., & Christensen, G. (2006). Where immigrant students succeed: a comparative review of performances and engagement in PISA 2003. Paris: OECD.Google Scholar
  69. Stanat, P., Rauch, D. & Segeritz, M. (2010a). Jugendlichen mit Migrationshintergrund. In E. Klieme, C. Artelt, J. Hartig, N. Jude, O. Köller, M. Prenzel, W. Schneider & P. Stanat (Hrsg.), PISA 2009. Bilanz nach einem Jahrzehnt (S. 200–230). Münster: Waxmann.Google Scholar
  70. Stanat, P., Schwippert, K. & Gröhlich, C. (2010b). Der Einfluss des Migrantenanteils in Schulklassen auf den Kompetenzerwerb: Längsschnittliche Überprüfung eines umstrittenen Effekts. In C. Allemann-Ghionda, P. Stanat, K. Göbel & C. Röhner (Hrsg.), Migration, Identität, Sprache und Bildungserfolg. Zeitschrift für Pädagogik, 55. Beiheft, 147–164.Google Scholar
  71. Statistisches Bundesamt (2015). Bevölkerung und Erwerbstätigkeit. Bevölkerung mit Migrationshintergrund – Ergebnisse des Mikrozensus. Fachserie 1, Reihe 2.2. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt.Google Scholar
  72. Statistisches Bundesamt (2016). Bevölkerung und Erwerbstätigkeit. Bevölkerung mit Migrationshintergrund – Ergebnisse des Mikrozensus. Fachserie 1, Reihe 2.2. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt.Google Scholar
  73. Stubbe, T., Tarelli, I., & Wendt, H. (2012). Soziale Disparitäten der Schülerleistungen in Mathematik und Naturwissenschaften. In W. Bos, H. Wendt, O. Köller & C. Selter (Hrsg.), TIMSS 2011. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 231–246). Münster: Waxmann.Google Scholar
  74. Tarelli, I., Schwippert, K., & Stubbe, C. (2012). Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund. In W. Bos, H. Wendt, O. Köller & C. Selter (Hrsg.), TIMSS 2011. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 247–267). Münster: Waxmann.Google Scholar
  75. Tiedemann, J., & Billmann-Mahecha, E. (2007). Zum Einfluss von Migration und Schulklassenzugehörigkeit auf die Übergangsempfehlung für die Sekundarstufe I. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 10(1), 108–120.CrossRefGoogle Scholar
  76. Trautwein, U., & Baeriswyl, F. (2007). Wenn leistungsstarke Klassenkameraden ein Nachteil sind: Referenzgruppeneffekte bei Übertrittsentscheidungen. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 21(2), 119–133.CrossRefGoogle Scholar
  77. Turmo, A. (2004). Scientific literacy and socio-economic background among 15‐year-olds – a Nordic perspective. Scandinavian Journal of Educational Research, 48(3), 287–305.CrossRefGoogle Scholar
  78. Walter, O. (2006). Die Entwicklung der mathematischen und der naturwissenschaftlichen Kompetenz von Jugendlichen mit Migrationshintergrund im Verlauf eines Schuljahres. In M. Prenzel, J. Baumert, W. Blum, R. Lehmann, D. Leutner, M. Neubrand, R. Pekrun, J. Rost & U. Schiefele (Hrsg.), PISA 2003 – Untersuchungen zur Kompetenzentwicklung im Verlauf eines Schuljahres (S. 249–275). Münster: Waxmann.Google Scholar
  79. Walter, O., & Stanat, P. (2008). Der Zusammenhang des Migrantenanteils in Schulen mit der Lesekompetenz. Differenzierte Analysen der erweiterten Migrantenstichprobe von PISA 2003. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 11, 84–105.CrossRefGoogle Scholar
  80. Walter, O., & Taskinen, P. (2009). Naturwissenschaftsbezogene Motivationen und Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund in Deutschland: Der Einfluss der Generation, der Herkunft und des Elternhauses. In M. Prenzel & J. Baumert (Hrsg.), Vertiefende Analysen zu PISA 2006. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft Sonderheft 10. (S. 185–203).CrossRefGoogle Scholar
  81. Watermann, R., & Baumert, J. (2006). Entwicklung eines Strukturmodells zum Zusammenhang zwischen sozialer Herkunft und fachlichen und überfachlichen Kompetenzen: Befunde national und international vergleichender Analysen. In J. Baumert, P. Stanat & R. Watermann (Hrsg.), Herkunftsbedingte Disparitäten im Bildungswesen: Differenzielle Bildungsprozesse und Probleme der Verteilungsgerechtigkeit (S. 61–94). Wiesbaden: VS.CrossRefGoogle Scholar
  82. Westerbeek, K. (1999). The colours of my classroom. A study into the effects of the ethnic composition of classrooms on the achievement of pupils from different ethnic backgrounds. Florence: European University Institute.Google Scholar
  83. White, R. T., & Arzi, H. J. (2005). Longitudinal studies: designs, validity, practicality, and value. Research in science education, 35(1), 137–149.CrossRefGoogle Scholar

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 2017

Authors and Affiliations

  • Katharina Kiemer
    • 1
    Email author
  • Nicole Haag
    • 2
  • Katharina Müller
    • 3
  • Timo Ehmke
    • 4
  1. 1.Lehrstuhl für Psychologie m.b.B.d. Pädagogischen PsychologieUniversität AugsburgAugsburgDeutschland
  2. 2.Institut zur Qualitätsentwicklung im BildungswesenBerlinDeutschland
  3. 3.Zukunftszentrum LehrerbildungLeuphana Universität LüneburgLüneburgDeutschland
  4. 4.Professor für Erziehungswissenschaften, insbesondere empirische BildungsforschungLeuphana Universität LüneburgLüneburgDeutschland

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