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Endpräsentation Leistungsunterschiede zwischen den Geschlechtern bei der PISA-Studie Elke Wiesinger Betreuer: Univ.-Prof. Dr. Rudolf Winter-Ebmer 21.04.2009.

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Präsentation zum Thema: "Endpräsentation Leistungsunterschiede zwischen den Geschlechtern bei der PISA-Studie Elke Wiesinger Betreuer: Univ.-Prof. Dr. Rudolf Winter-Ebmer 21.04.2009."—  Präsentation transkript:

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

2 2/16 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 3/16 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 4/16 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 y J – y M = (x J – x M )ß M + x J (ß J – ß M ) Zentrale PISA Ergebnisse Ursachen Zusammen- Fragestellung fassung

5 5/16 Standardmodell VariableMathematikNaturwissenschaft Geschlecht (w)-- Alter-- Schulstufe-/+ Familienstruktur-k.A. Bildungsstand M&V++ Berufsklassifikation M&V-- Arbeitsstatus M&VM: +/- V: -k.A. Naturwiss. Beruf M&Vk.A.+ Anzahl Bücher++ Fremdsprache zu Hause-- Zentrale PISA Ergebnisse Ursachen Zusammen- Fragestellung fassung

6 6/16 Erweitertes Modell VariableMathematikNaturwissenschaft 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 7/16 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 8/16 Quantilsregressionen Größter Geschlechterunterschied bei besonders guten Leistungen (90. Quantil) –Mathematik: 10. Quantil: -9,058 / -10, Quantil: -23,507 / -24,820 –Naturwissenschaft: 10. Quantil: -1,939 / -6, Quantil: -15,037 / -17,799 Zentrale PISA Ergebnisse Ursachen Zusammen- Fragestellung fassung

9 9/16 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 12-0,0040,052 single parent family-0,035*0,002 mixed family0,052**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, 40,099**-0,772 mother ISCED 5b0,028**-0,343 mother ISCED 5a, 60,248**-1,279** father ISCED 10,023**0,082 father ISCED 2-0,037*-0,347 father ISCED 3b, c-0,010-0,518* father ISCED 3a, 40,010-0,405 Erklärte Differenz Nicht erklärte Differenz father ISCED 5b0,023-0,472 father ISCED 5a, 60,330**-0,058 mother white-collar low-skilled0,025-0,555* mother blue-collar high-skilled0,031-0,221* mother blue-collar low-skilled0,140**-1,403** father white-collar low-skilled-0,006-0,247 father blue-collar high-skilled0,082*-1,039** father blue-collar low-skilled0,170**-0,913** mother working part-time-0,027**0,312 mother looking for work-0,000-0,026 father working part-time0,193**-0,232 father looking for work0,019*0,160* books at home0,045**0, books at home0,0310,927* books at home-0,321**0,583* books at home-0,971**0,714** more than 500 books at home0,055-0,194 foreign language spoken at home-0,059**-0,086 gesamt-1,841**16,744** Zentrale PISA Ergebnisse Ursachen Zusammen- Fragestellung fassung

10 10/16 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 11/16 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 12/16 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 13/16 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 14/16 Zusammenfassung (1) EinflussfaktorErgebnis der Analyse Ergebnisse in der Literatur Anzahl der Bücherstärker pos. auf J- Lage der Schulestärker pos. auf J- early trackingstärker neg. auf MMädchen häufiger in Schultypen wo Mathematik- und NW- Unterricht eher nachrangig Bildungsstand Mutterstärker pos. auf MHöhere Ausbildung der Mutter hat stärkere Wirkung auf Töchter Berufsklassifikation M&Vstärker neg. auf JLeben in einem Niedriglohn- haushalt wirkt sich stärker negativ auf Söhne aus Bildungsstand Vaterkein UnterschiedHöhere Ausbildung des Vaters hat stärkere Wirkung auf Söhne Zentrale PISA Ergebnisse Ursachen Zusammen- Fragestellung fassung

15 15/16 Zusammenfassung (2) Zentrale PISA Ergebnisse Ursachen Zusammen- Fragestellung fassung Einflussfaktor Ergebnis der Analyse Ergebnisse in der Literatur Familienstrukturkein UnterschiedAlleinerziehende Mutter: neg. auf Mathematik- und NW-Leistung der Töchter Alleinerziehender Vater: neg. auf Leistung von Töchtern & Söhnen Fremdsprache zu Hausekein UnterschiedMigrantenstatus wirkt sich auf Mädchen und Jungen gleicher- maßen negativ aus Selektivität, Autonomie, Lehrerknappheit, Qualität der Ressourcen kein UnterschiedSchulspezifische Faktoren können Leistungsunterschied zwischen den Geschlechtern NICHT erklären

16 Danke für die Aufmerksamkeit!


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