Adleff, Ann-Kristin

Kaiser, Gabriele

Ross, Natalie

Eldorado - Ressourcen aus und für Lehre, Studium und Forschung

Ann-Kristin ADLEFF, Hamburg, Natalie ROSS, Hamburg &  Gabriele KAISER, Hamburg Eine Untersuchung von Aufgabenmerkmalen und Unterrichtsqualität im Mathematikunterricht Diskussionen in der Politik, der Wirtschaft und in den Medien führen häufig zu Forderungen nach mehr guten Lehrkräften und besserem Unterricht – vor allem in Mathematik. A priori ist jedoch nicht klar, was sich hier hinter dem Begriff gut verbirgt. So unterscheidet Berliner (2005) zwischen gutem und effektivem Unterricht. Auch Ditton (2002) beschreibt den Gegensatz zwi-schen dem eher normativen, theoriegeleiteten und dem empirischen Blick auf Unterrichtsqualität. Effektiver oder erfolgreicher Unterricht kann aus empirischer Sicht durch positive Auswirkungen auf Seiten der Lernenden – wie fachlicher Lernerfolg oder intrinsische Lernmotivation – bestimmt wer-den. Unterrichtsqualität bezieht sich somit auf Aspekte des Unterrichts, die diese fachlichen und affektiven Lernerfolge beeinflussen (Fischer et al., 2019). Den im Unterricht eingesetzten Aufgaben wird häufig eine hohe Bedeutung für das Unterrichtsgeschehen beigemessen, da sie als Träger der mathemati-schen Schüleraktivitäten und auch als Impulse für Interaktionen von Lernen-den und Lehrkraft fungieren. Die Aufgabenqualität kann dabei als ein Indi-kator für kognitive Aktivierung und damit als ein Teilaspekt von Unterrichts-qualität betrachtet werden (Neubrand et al., 2011). Im Rahmen der Studie TEDS-Validierung sollen nun Zusammenhänge zwischen Aspekten der Un-terrichtsqualität und Merkmalen der eingesetzten Aufgaben untersucht wer-den, um ein tiefergreifendes Verständnis beider Konzepte zu ermöglichen. Unterricht und Aufgaben im Angebots-Nutzungs-Modell Basierend auf einem konstruktivistischen Verständnis von Lehren und Ler-nen sowie dem Konzept der OTL (Opportunities to learn; Brophy, 2000) hat Helmke (2012) das Angebots-Nutzungs-Modell für den Unterricht weiter-entwickelt. Das Angebot besteht hierbei aus der fächerübergreifenden sowie fachspezifischen Prozessqualität des Unterrichts und aus der Qualität des Lehr-Lern-Materials, zu dem auch die Aufgaben gehören. Beide Aspekte würden durch die Dispositionen und das Handeln der Lehrkraft beeinflusst, während sie sich wiederum – mittelbar durch die Ebene der stattfindenden Lernaktivitäten (Nutzung) – auf die fachlichen und affektiven Lernerfolge der Schüler*innen auswirkten. Unklar bleibt jedoch zunächst, in welchem Verhältnis die Unterrichtsqualität und die Merkmale des Lehr-Lern-Materi-als zueinander und zu anderen relevanten Faktoren im Modell stehen.  Siller, H.-S., Weigel, W. & Wörler, J. F. (Hrsg.). Beiträgezum Mathematikunterricht 2020. Münster: WTM-Verlag, 2020.doi: 10.37626/GA9783959871402.0 53Zur Messung von Unterrichtsqualität und Aufgabenqualität Im Rahmen der Studien TEDS-Unterricht und TEDS-Validierung werden Zusammenhänge zwischen Professionswissen und professioneller Kompe-tenz von Mathematiklehrkräften und den Lernerfolgen ihrer Schüler*innen untersucht. Zusätzlich wird die Unterrichtsqualität erhoben und als Medi-atorvariable in die Analysen einbezogen. Auf der Seite der Lehrkräfte wur-den die etablierten Instrumente aus der TEDS-M-Studie (Kaiser et al., 2017) genutzt, um Professionswissen und Fähigkeiten im Bereich der professionel-len Unterrichtswahrnehmung zu erheben. Zur Messung der Unterrichtsqua-lität wurde im Rahmen der Studie TEDS-Unterricht ein Beobachtungsinstru-ment entwickelt, das sowohl Items aus drei fächerübergreifenden Dimensio-nen (vgl. Klieme & Rakoczy, 2008) – Klassenführung (6 Items), Kognitive Aktivierung (6) und Konstruktive Unterstützung (7) – als auch 14 Items zu mathematikspezifischer Unterrichtsqualität enthält (Schlesinger & Jentsch, 2018). Mithilfe des Instruments wurde durch geschulte Rater*innen die Un-terrichtsqualität von 28 Lehrkräften eingeschätzt. Zudem wurden alle in den beobachteten Unterrichtsstunden eingesetzten Aufgaben eingesammelt. Dies resultierte in einer Stichprobe von etwa 2600 Mathematikaufgaben aus Schu-len in Hessen, Sachsen und Thüringen.  Basierend auf existierenden Instrumenten von COACTIV und PISA (Jordan et al., 2006, Turner et al., 2015) wurde ein Klassifikationsschema zur Ana-lyse von Mathematikaufgaben entwickelt. Resnick (1975) unterscheidet an dieser Stelle zwischen rationaler und empirischer Aufgabenanalyse. Wäh-rend erstere lediglich die Aufgabenstellung selbst sowie idealtypische Lö-sungswege betrachtet, werden bei der empirischen Aufgabenanalyse reale Lösungsprozesse in Form von Transkripten oder Mitschriften einbezogen. So haben etwa Blömeke et al. (2006) Mathematikaufgaben zunächst anhand der Aufgabenstellung analysiert und dieses Potenzial anschließend mit den Intentionen der Lehrkraft sowie dem realisierten Potenzial bei der Imple-mentation der Aufgabe verglichen. In der vorliegenden Studie wurde die ra-tionale Aufgabenanalyse gewählt, um Überschneidungen mit den Messun-gen der Kompetenzen der Lehrkräfte und der Unterrichtsqualität zu vermei-den. Mit dem Ziel, ein möglichst umfassendes Verständnis der in den beobachte-ten Unterrichtsstunden eingesetzten Aufgaben zu erreichen, wurden Analy-sekategorien entwickelt, die sich sowohl auf organisationale Oberflächen-merkmale und die behandelten fachlichen Inhalte als auch auf die Ausprä-gung der allgemeinen mathematischen Kompetenzen und die kognitive und sprachliche Komplexität der jeweiligen Aufgabenstellungen beziehen. Auch spezielle Aufgabenmerkmale wie die Offenheit des Lösungsweges und des 54Ergebnisses sowie die Realitätsnähe wurden einbezogen. Sofern möglich wurden alle Kategorien auf vierstufigen Ordinalskalen abgebildet. Bei der Entwicklung der Kategorien wurde sowohl deduktiv anhand von themati-scher Literatur als auch induktiv durch die Analyse zahlreicher Mathematik-aufgaben aus verschiedenen Schulbüchern und Leistungstests vorgegangen. Vor den Ratings der 2600 Aufgaben aus der Stichprobe wurden intensive Schulungen mit den Rater*innen durchgeführt. Die Analysen sind aktuell noch nicht abgeschlossen, jedoch sind die bisherigen zufriedenstellenden bis sehr guten Werte der Interrater-Übereinstimmung erfolgversprechend.  Erste Ergebnisse Erste Analysen deuten darauf hin, dass sich bezüglich des kognitiven Akti-vierungspotenzials der im Mathematikunterricht eingesetzten Aufgaben die ernüchternden Ergebnisse aus der Datenerhebung der COACTIV-Studie 15 Jahre zuvor bestätigen. Hier wurde „ein insgesamt sehr niedriges Anre-gungspotenzial im deutschen Mathematikunterricht“ diagnostiziert (Neu-brand et al., 2011, S. 126). Dies zeigt sich auch an exemplarischen Analy-seergebnissen im Rahmen von TEDS-Validierung. So erlauben etwa nur we-niger als 10% der Aufgaben potenziell mehr als eine mathematisch korrekte Lösung, während gut die Hälfte aller Aufgaben zudem nicht mehrere Lö-sungswege zulässt, da dieser entweder bereits in der Aufgabenstellung vor-gegeben ist oder die Schüler*innen lediglich eine einzelne arithmetische Operation ausführen bzw. deklaratives Wissen reproduzieren müssen. Dabei wird gerade Offenheit in Bezug auf die Lösungsstrategie und auch das Vor-kommen unterschiedlicher Lösungen als „ein typisches Merkmal eines au-thentischen Umgangs mit Mathematik“ (Bücher & Leuders, 2005, S. 88) so-wie als eine Möglichkeit zur Förderung von Problemlösefähigkeiten gesehen (Achmetli, Krug & Schukajlow, 2015). Auch hier zeigte sich jedoch, dass 80% der Aufgaben keine oder nur geringe Problemlöseaktivitäten erfordern. Ausblick Parallel zur Fertigstellung der Analysen der Mathematikaufgaben in allen Kategorien sollen anhand etablierter Methoden aus der empirischen Sozial-forschung Zusammenhänge zwischen den verschiedenen erhobenen Merk-malen der Aufgaben- und Unterrichtsqualität ermittelt werden. Auf der Basis vorangegangener Studien werden Zusammenhänge zwischen Merkmalen der Aufgabenqualität und sowohl mathematikspezifischen Aspekten als auch Aspekten der kognitiven Aktivierung im Mathematikunterricht vermutet. Da ausschließlich Methoden der rationalen Aufgabenanalyse eingesetzt wurden, sind nur geringe Zusammenhänge zu den Dimensionen Klassenführung so-wie konstruktive Unterstützung zu erwarten. 55Literatur Achmetli, K., Krug, A. & Schukajlow, S. (2015). Multiple Lösungsmöglichkeiten und ihre Nutzung beim mathematischen Modellieren. In G. Kaiser & H.-W. Henn (Hrsg.). Werner Blum und seine Beiträge zum Modellieren im Mathematikunterricht. Fest-schrift zum 70. Geburtstag von Werner Blum (S. 25–41). Wiesbaden: Springer.  Berliner, D. C. (2005). The Near Impossibility of Testing for Teacher Quality. Journal of Teacher Education, 56(3), 205–213.  Blömeke, S., Risse, J., Müller, C., Eichler, D. & Schulz, W. (2006). Analyse der Qualität von Aufgaben aus didaktischer und fachlicher Sicht. Ein allgemeines Modell und seine exemplarische Umsetzung im Unterrichtsfach Mathematik. Unterrichtswissenschaft, 34(4), 330–357.  Brophy, J. (2000). Teaching. Brüssel: International Academy of Education.  Büchter, A. & Leuders, T. (2005). Mathematikaufgaben selbst entwickeln. Berlin: Cor-nelsen.  Ditton, H. (2002). Unterrichtsqualität – Konzeptionen, methodische Überlegungen und Perspektiven. Unterrichtswissenschaft 30(3), 197–212. Fischer, J., Praetorius, A.-K. & Klieme, E. (2019). The impact of linguistic similarity on cross-cultural comparability of students’ perceptions of teaching quality. Educational Assessment, Evaluation and Accountability 31(2), 201–220. Helmke, A. (2012). Unterrichtsqualität und Lehrerprofessionalität. Seelze: Klett Kallmeyer. Hiebert, J. & Grouws, D. A. (2007). The effects of classroom mathematics teaching on students’ learning. In F. K. Lester (Hrsg.), Second handbook of research on mathemat-ics teaching and learning (S. 371–404). Charlotte: Information Age.  Jordan, A., Ross, N., Krauss, S., Baumert, J., Blum, W., Neubrand, M. et al. (2006). Klas-sifikationsschema für Mathematikaufgaben: Dokumentation der Aufgabenklassifika-tion im COACTIV-Projekt. Berlin: Max-Planck-Institut für Bildungsforschung.  Kaiser, G., Blömeke, S., Koenig, J., Busse, A., Doehrmann, M. & Hoth, J. (2017). Pro-fessional competencies of (prospective) mathematics teachers—cognitive versus situ-ated approaches. Educational Studies in Mathematics, 94(2), 161–182.  Klieme, E., & Rakoczy, K. (2008). Empirische Unterrichtsforschung und Fachdidaktik. Outcome-orientierte Messung und Prozessqualität des Unterrichts. Zeitschrift für Pä-dagogik, 54(2), 222–237.  Neubrand, M., Jordan, A. et al. (2011). Aufgaben im COACTIV-Projekt: Einblicke in das Potenzial für kognitive Aktivierung im Mathematikunterricht. In M. Kunter, J. Bau-mert et al. (Hrsg.), Professionelle Kompetenz von Lehrkräften: Ergebnisse des For-schungsprogramms COACTIV (S. 115–132). Münster: Waxmann.  Resnick, L. B. (1975). Task analysis in instructional design: Some cases from mathemat-ics (S. 51–80). ERIC Clearinghouse.  Schlesinger, L., Jentsch, A., Kaiser, G., König, J. & Blömeke, S. (2018). Subject-specific characteristics of instructional quality in mathematics education. ZDM Mathematics Education, 50(3), 475–490.  Turner, R., Blum, W. & Niss, M. (2015). Using competencies to explain mathematical item demand: A work in progress. In K. Stacey & R. Turner (Hrsg.), Assessing math-ematical literacy. The PISA experience (S. 85–115). Springer: Cham.  56

Eine Untersuchung von Aufgabenmerkmalen und Unterrichtsqualität im Mathematikunterricht

https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstream/2003/39292/1/BzMu2020_ADLEFF-id534.pdf

Eine Untersuchung von Aufgabenmerkmalen und Unterrichtsqualität im Mathematikunterricht

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Eldorado - Ressourcen aus und für Lehre, Studium und Forschung