Erwartungen und Einschätzungen von Lehrkräften zur Leistung von Schüler*innen

Autor: Gentrup, Sarah
Jazyk: němčina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Druh dokumentu: Doctoral Thesis
DOI: 10.18452/21967
Popis: Die Dissertation untersucht Leistungserwartungen von Lehrkräften. Teilstudie 1 und 2 gehen der Frage nach, welche Merkmale von Schüler*innen Lehrkräfte in ihre Erwartungen an die Leistungen von Lernenden einbeziehen. Teilstudie 3 untersucht, welche Bedeutung inakkurat hohe oder niedrige Leistungserwartungen von Lehrkräften für ihr unterrichtliches Handeln und für die Leistungsentwicklungen der Lernenden haben. Die Analysen basieren auf Daten der Längsschnittstudie „Kompetenzerwerb und Lernvoraussetzungen“, an der im Schuljahr 2013/2014 insgesamt 1065 Schüler*innen aus 64 ersten Grundschulklassen teilgenommen haben. Teilstudie 1 ergab, dass Erwartungen von Lehrkräften an die sprachlichen und mathematischen Leistungen von Erstklässler*innen in Abhängigkeit vom ethnischen Hintergrund, sozialen Hintergrund und Geschlecht der Lernenden variieren. Diese Unterschiede blieben zum Teil auch nach Kontrolle der Ausgangsfähigkeiten und selbsteingeschätzten Motivation der Schüler*innen bestehen und kennzeichnen daher Verzerrungen. Den Ergebnissen von Teilstudie 2 zufolge gehen solche sozialen und geschlechtsbezogenen Verzerrungen zum Teil auf Lehrkrafteinschätzungen der Motivation und des Arbeitsverhaltens zurück. Ethnische Verzerrungen bestanden hingegen unabhängig von diesen Lehrkrafteinschätzungen. Dass inakkurat hohe oder niedrige Leistungserwartungen die Leistungsentwicklung von Lernenden bereits im ersten Grundschuljahr beeinflussen können, zeigten die Ergebnisse der Teilstudie 3. Die zugehörige Videostudie ergab, dass sich inakkurate Leistungserwartungen von Lehrkräften in ihrem Feedbackverhalten niederschlagen. Eine bedeutsame Mediation der Erwartungseffekte durch das Feedback ließ sich aber nicht nachweisen. Die Befunde der Dissertation sind für die pädagogische Praxis sehr relevant. Sie sprechen einerseits für den Vorteil hoher Erwartungen und sensibilisieren andererseits für das Risiko verzerrender Einflüsse von Hintergrundmerkmalen der Schüler*innen.
The dissertation deals with teacher expectations for student achievement. The first two studies investigate student characteristics teachers rely on when forming their achievement expectations. Study 3 investigates the associations of inaccurately high or low teacher expectations with their teaching behavior and students’ subsequent achievement development. The analyses are based on data from the longitudinal research project “competence acquisition and learning preconditions” in which 1065 students from 64 first grade classes participated in the school year 2013/2014. Study 1 revealed that teachers’ expectations for students’ language and mathematics achievement differed depending on students’ ethnic background, social background and gender. These differences partly persisted even after controlling for students’ actual achievement, general cognitive abilities and motivation, and therefore indicate biased expectations. The results of study 2 showed that social bias and gender bias in teacher expectations were partly due to differences in teachers’ perceptions of students’ motivation and learning behavior. Ethnic bias, however, appeared independent of these teacher perceptions. The results of study 3 support the assumption that inaccurately high or low teacher expectations may result in self-fulfilling prophecies and influence students’ achievement development as early as in the first school grade. The video study of study 3 further revealed that inaccurately high or low teacher expectations may result in different teacher feedback for the students. Teacher feedback, however, did not substantially mediate teacher expectancy effects on student achievement. The results of the present dissertation are of great relevance for educational practice. First, they highlight the advantages of high expectations and, second, they sensitize for biasing influences of student background characteristics.
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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