PISA Verstehen Motivation, Kontext und Interpretation der Ergebnisse Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) Berlin, 8. Juli 2005.

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1 PISA Verstehen Motivation, Kontext und Interpretation der Ergebnisse Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) Berlin, 8. Juli 2005 Andreas Schleicher Head, Indicators and Analysis Division Directorate for Education

2 Overview

3 Interpretationsrahmen Bildung im globalen Kontext

4 Im Dunkeln sehen alle Schüler und Schulen gleich aus… Aber mit ein wenig Licht….

5 Aber mit ein wenig Licht…. …werden wichtige Unterschiede sichtbar…

6 Comparing education systems r One education system r Globalisation at its worst We look at the few things that we all have in common But won’t learn much from each other r Another education system

7 Comparing education systems r Globalisation at its best PISA as an instrument to identify differences among countries in learning outcomes and their determinants Looking at others to learn more about our own strengths and weaknesses

8 Systemisch denken …den sich wandelnden Anforderungen der Gesellschaft gerecht werden

9 Systemisch denken “Wissensarm” Das Bildungssystem weiß wenig über sich selbst “Wissensreich” Standards, Rückmelde- und Unterstützungssysteme sind mit der Arbeit der Lehrer eng verknüpft Zentrale Regulierung/ Standardisierung Professionelles Handeln vor Ort Lehrende als verantwortliche “Wissensarbeiter” Wissensbasierte Standardisierung Lehrende als “Einzelkämpfer” Lehrende als Vermittler der Curricula

10 Systemisch denken Schwache Unterstützung Starke Unterstützung Geringe Anforderungen Hohe Anforderungen Starke Leistungen Systemische Verbesserungen Schwache Leistungen Verbesserungen bleiben auf Einzelschulen beschränkt Konflikt Demoralilsierung Schwache Leistungen Stagnation

11 Hohe Erwartungen und Leistungsanforderungen Zugang zu guter Praxis und berufliche Weiterentwicklung als integraler Bestandteil des Berufsfeldes

12 Hohe Erwartungen und Leistungsanforderungen Zugang zu guter Praxis und berufliche Weiterentwicklung als integraler Bestandteil des Berufsfeldes Verantwortlichkeit der Schulen für ihre Ergebnisse Freiräume und Handlungsfähigkeit der Schulen

13 Hohe Erwartungen und Leistungsanforderungen Zugang zu guter Praxis und berufliche Weiterentwicklung als integraler Bestandteil des Berufsfeldes Verantwortlichkeit der Schulen für ihre Ergebnisse Freiräume und Handlungsfähigkeit der Schulen Klare Ziele und solide Daten Intervention (invers zum Erfolg)

14 Hohe Erwartungen und Leistungsanforderungen Zugang zu guter Praxis und berufliche Weiterentwicklung als integraler Bestandteil des Berufsfeldes Verantwortlichkeit der Schulen für ihre Ergebnisse Klare Ziele und solide Daten Freiräume und Handlungsfähigkeit der Schulen Intervention (invers zum Erfolg)

15 1 2 12 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Gesamtleistung und deren soziale /wirtschaftliche Auswirkungen Leistung der Bildungsinstitu- tionen Individuelle Leistungs- ergebnisse Strategische Ausrichtung, Strukturen, Ressourcen Lernumgebung Lehr- und Lernpraxis Motivation, Einstellungen, usw. Gesellschaft- licher und wirtschaftlicher Kontext Demographisches und soziales Einzugsgebiet Lern- und Ar- beitsbedingungen Sozialer Kontext der Lernenden Rahmenkonzept Bildungs- ergebnisse Einfluss- faktoren (mit denen Bildung gestaltet werden kann) Kontext (der Handlungs- felder bestimmt und einschränkt ) Systemebene Bildungs- einrichtungen Lehr- und Lernumgebung Lernende Qualität des Bildungs- angebotes

16 Zentrale Ergebnisse Bildung im Spiegel der Leistungsfähigkeit anderer Staaten

17 Zentrale Ergebnisse

18 PISA 2003 Durchschnittliche Schülerleistungen im Bereich Mathematik Starke Schülerleistungen Schwache Schülerleistungen Indikator Mittelwert Messunsicherheit reicht von Dänemark bis zur Slovakei Kontextfaktoren Eine Berücksichtigung von BIP und Bildungsstand der Erwachsenenbevölkerung verändert das Bild grundlegend

19 Mathematik in PISA Die reale WeltDie mathematische Welt Problemsituation Realmodell Mathematisches Modell Mathematische Ergebnisse Reale Ergebnisse Die Situation verstehen, präzisieren, strukturieren Die Situation mathematischer Behandlung zugänglich machen Mathematische Ergebnisse in der Bezug auf die Realsituation interpretieren Das Modell mit geeigneten mathematischen Methoden bearbeiten Ergebnisse validieren

20 PISA 2003 Durchschnittliche Schülerleistungen im Bereich Mathematik Schwache Leistungen Ungleiche Chancen Starke Leistungen Ungleiche Chancen Schwache Leistungen Ausgewogene Chancen Starke Leistungen Ausgewogene Chancen Starker Einfluss von sozialem Hintergrund auf Bildungserfolg Ausgewogene Verteilung von Bildungschancen Starke Schülerleistungen Schwache Schülerleistungen

21 Schwache Leistungen Ungleiche Chancen Starke Leistungen Ungleiche Chancen Schwache Leistungen Ausgewogene Chancen Starke Leistungen Ausgewogene Chancen Starker Einfluss von sozialem Hintergrund auf Bildungserfolg Ausgewogene Verteilung von Bildungschancen Starke Schülerleistungen Schwache Schülerleistungen

22 Verteilung von Bildungsleistungen Alles eine Frage von Intelligenz? OECD (2004), Learning for tomorrow’s world: First results from PISA 2003, Table 4.1a, p.383. 20

23 Verteilung von Bildungsleistungen Alles eine Frage von Intelligenz? Leistungsunterschiede zwischen den Schulen Leistungsunterschiede innerhalb der Schulen OECD (2004), Learning for tomorrow’s world: First results from PISA 2003, Table 4.1a, p.383. 111 14 12 5 Deutschland Nach Belgien, Italien, Japan, Ungarn und der Türkei größte Leistungsunterschiede zwischen Schulen –56% der Gesamtvarianz Starke Koppelung von Schulleistung und sozialem Kontext –40% der Leistungsunterschiede zwischen den Schulen werden durch soziale Kontextfaktoren erklärt –Frühes Selektionsalter verstärkt den Einfluss von Kontextfaktoren –Verstärkung auch über Schulfaktoren Zum Vergleich: Weniger als ein Zehntel der Leistungsvarianz liegen zwischen den Bundesländern

24 Number of school types orprogrammesProportion of 15-year-oldsin programmes leading tovocational education/workFirst age of selection in theeducation systemRepeaters in primaryeducationProportion of repeaters inlower secondary educationProportion of repeaters inupper secondary educationPerformance on themathematics scale – meanscorePerformance in mathematics– standard deviationBetween school varianceRelationship between sesand performance Number of school types or programmes1 Proportion of 15-year-olds in programmes leading to vocational education/work0.501 First age of selection in the education system-0.76-0.521 Repeaters in primary education0.390.27-0.231 Proportion of repeaters in lower secondary education0.22-0.02-0.110.561 Proportion of repeaters in upper secondary education0.450.22-0.530.230.271 Performance on the mathematics scale – mean score-0.090.260.23-0.21-0.17-0.401 Performance in mathematics – standard deviation0.250.19-0.29-0.05-0.060.580.081 Between school variance0.620.63-0.700.150.160.65-0.140.621 Relationship between ses and performance0.510.24-0.530.290.170.43-0.190.480.571 Cross-country correlations with structural features

25 Student performance School performance and schools’ socio- economic background - Germany Advantage PISA Index of social background Disadvantage Figure 4.13 School proportional to size Student performance and student SES Student performance and student SES within schools School performance and school SES

26 Student performance School performance and schools’ socio- economic background - Germany Advantage PISA Index of social background Disadvantage Figure 4.13 School proportional to size

27 Student performance School performance and schools’ socio- economic background - Germany Advantage PISA Index of social background Disadvantage Figure 4.13 School proportional to size

28 Student performance School performance and schools’ socio- economic background - Germany Advantage PISA Index of social background Disadvantage Figure 4.13 School proportional to size

29 Student performance School performance and schools’ socio- economic background - Germany Advantage PISA Index of social background Disadvantage Figure 4.13 School proportional to size

30 Student performance School performance and schools’ socio- economic background - Finland Advantage PISA Index of social background Disadvantage Figure 4.13 Student performance and student SES Student performance and student SES within schools School performance and school SES School proportional to size

31 Interpretation Korrelationen und Kausalität

32 Durchschnittliche Schülerleistungen im Bereich Mathematik Low average performance Large socio-economic disparities High average performance Large socio-economic disparities Low average performance High social equity High average performance High social equity Strong socio- economic impact on student performance Socially equitable distribution of learning opportunities High performance Low performance

33 Durchschnittliche Schülerleistungen im Bereich Mathematik Strong socio- economic impact on student performance Socially equitable distribution of learning opportunities High mathematics performance Low mathematics performance School with responsibility for deciding which courses are offered High degree of autonomy Low degree of autonomy

34 Durchschnittliche Schülerleistungen im Bereich Mathematik Strong socio- economic impact on student performance Socially equitable distribution of learning opportunities High mathematics performance Low mathematics performance Early selection and institutional differentiation High degree of stratification Low degree of stratification

35 Ranks comparisons: Overall vs favourites Rank on favourites higher than overall rank Rank on favourites lower than overall rank Korea 3 rd overall 9 th on favourites Norway 13 th overall 10 th on favourites For all other countries, the ranks were not significantly different. Rank on all items Rank on own most appropriate items

36 OECD countries participating from PISA 2000 OECD countries participating from PISA from 2003 OECD partner countries participating from PISA 2000 OECD partner countries participating from PISA 2003 OECD partner countries participating from PISA 2006 PISA country participation

37 Further information www.oecd.org/edu/eag2004 www.pisa.oecd.org –All national and international publications –The complete micro-level database email: Andreas.Schleicher@OECD.org …and remember: Without data, you are just another person with an opinion