Betreuer: Univ.-Prof. Dr. Rudolf Winter-Ebmer

Präsentation zum Thema: "Betreuer: Univ.-Prof. Dr. Rudolf Winter-Ebmer"—  Präsentation transkript:

1 Betreuer: Univ.-Prof. Dr. Rudolf Winter-Ebmer
Endpräsentation Leistungsunterschiede zwischen den Geschlechtern bei der PISA-Studie Elke Wiesinger Betreuer: Univ.-Prof. Dr. Rudolf Winter-Ebmer

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 Punkte Standardabweichung: 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 M&V + Berufsklassifikation M&V Arbeitsstatus M&V M: +/- V: - Naturwiss. Beruf M&V 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 Mädchenanteil Autonomie (Ressourcen, Lehrplan) -, + Lehrerknappheit Ressourcen (Ausstattung, Lehrmaterialien) k.A., + Zentrale PISA Ergebnisse Ursachen Zusammen- Fragestellung fassung

7 OLS-Regressionen Geschlecht (w): Sehr großer quantitativer Einfluss
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 books at home 0,927* books at home -0,321** 0,583* 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 M&V Anzahl Bücher Erweitertes Modell: Erklärte Differenz: -3,556 Nicht erklärte Differenz: 18,476 Signifikant unterschiedlicher Einfluss von Schulstufe Berufsklassifikation M&V 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 M&V Anzahl Bücher Erweitertes Modell: Erklärte Differenz: -5,264 Nicht erklärte Differenz: 12,619 Signifikant unterschiedlicher Einfluss von Alter Bildungsstand Mutter Berufsklassifikation M&V 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 „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 M&V 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 Migrantenstatus wirkt sich auf Mädchen und Jungen gleicher-maßen negativ aus Selektivität, Autonomie, Lehrerknappheit, Qualität der Ressourcen Schulspezifische Faktoren können Leistungsunterschied zwischen den Geschlechtern NICHT erklären Zentrale PISA Ergebnisse Ursachen Zusammen- Fragestellung fassung

16 Danke für die Aufmerksamkeit!