Advertisement

Zeitschrift für Erziehungswissenschaft

, Volume 22, Issue 2, pp 279–300 | Cite as

Flächendeckende Implementation des Jahrgangsübergreifenden Lernens: Welche Typen gibt es und zeigen diese Unterschiede in der Schul- und Unterrichtsqualität?

  • Katharina ThorenEmail author
  • Martin BrunnerEmail author
Allgemeiner Teil
  • 207 Downloads

Zusammenfassung

Bildungspolitische Reformen unterscheiden sich in der Breite, Tiefe und Nachhaltigkeit, mit der sie realisiert werden. Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit diesem Thema am Beispiel der Umsetzung des Jahrgangsübergreifenden Lernens (JÜL) in Berlin. JÜL war eine der zentralen Innovationen bei der Neugestaltung des Schulanfangs. Vor diesem Hintergrund behandelt die erste Teilstudie, wie JÜL an Schulen in den Schuljahren 2007/08 bis 2015/16 implementiert wurde. Es wurden Daten der Berliner Schulstatistik zu einem Längsschnitt auf Schulebene zusammengefasst (N = 356). Latente Profilanalysen identifizieren sechs Implementationstypen, die sich in Zeitpunkt und Dauer der Umsetzung von JÜL unterscheiden. Hierbei diente der Anteil der JÜL-Klassen an den Klassen der Schulanfangsphase als Indikator. Die zweite Teilstudie analysiert Unterschiede in der Schul- und Unterrichtsqualität auf Grundlage von Daten aus der Berliner Schulinspektion (N = 282). Mittels Varianzanalysen (ANOVA) zeigen sich a) Unterschiede zugunsten der Schulen, die frühzeitig und dauerhaft JÜL umsetzten und b) Unterschiede zugunsten der Schulen, die in ihren JÜL-Klassen drei – im Vergleich zu zwei – Jahrgänge zusammenfassen.

Schlüsselwörter

Implementationserfolg Bildungsreformen Jahrgangsübergreifendes Lernen Längsschnittanalysen 

State-wide implementation of mixed-age learning: which types can be identified, and do they differ in their school and teaching quality?

Abstract

Educational policy reforms differ in their span and depth and sustainability. This study investigates differences in the attainment of educational policy reforms based on the implementation of mixed-age learning in Berlin. Mixed-age learning was one of the central innovations during the reconceptualization of the first two grades in Berlin elementary schools. In this light, the first part of the study examines how elementary schools implemented mixed-age learning from the 2007/8 school year until the end of the 2015/16 school year. Data stem from the official Berlin school statistics and was aggregated on the school level and merged to a longitudinal data set. With the proportion of mixed-age classes as an indicator, latent profile analyses identified six implementation types. Based on data from the Berlin school inspection, the second part of the study investigated differences in school and teaching quality by applying analyses of variance (ANOVA). The results indicated a) differences in favor of schools that implemented mixed-age learning early on and over the long-term and b) differences in favor of schools that reorganized three instead of two grades into mixed-age learning groups.

Keywords

Educational reform Implementation success Longitudinal analyses Mixed-age learning 

Supplementary material

11618_2018_841_MOESM1_ESM.docx (24 kb)
Tab. A‑1 Kennwerte der Varianzanalysen

Literatur

  1. Berthold, B. (2008). Unterricht entwickeln in der Schuleingangsphase: Grundlagen – Ziele – Anregungen. Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.Google Scholar
  2. Carle, U. (2013). Jahrgangsübergreifendes Lernen. Worauf kommt es an? Die Grundschulzeitschrift, 27(270), 4–5.Google Scholar
  3. Carle, U., & Metzen, H. (2014). Wie wirkt jahrgangsübergreifendes Lernen? Internationale Literaturübersicht zum Stand der Forschung, der praktischen Expertise und der pädagogischen Theorie. Eine wissenschaftliche Expertise des Grundschulverbandes. Frankfurt a. M.: Grundschulverband.Google Scholar
  4. Coburn, C. E. (2003). Rethinking scale: moving beyond numbers to deep and lasting change. Educational Researcher, 32(6), 3–12.CrossRefGoogle Scholar
  5. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2. Aufl.). Hillsdale: Lawrence Erlbaum.Google Scholar
  6. Collins, L. M., & Lanza, S. T. (2010). Latent class and latent transition analysis. With applications in the social, behavioral, and health sciences. Hoboken: Wiley.Google Scholar
  7. Desimone, L. (2002). How can comprehensive school reform models be successfully implemented? Review of educational research, 72(3), 433–479.CrossRefGoogle Scholar
  8. Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2015). Statistik und Forschungsmethoden (4. Aufl.). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  9. Gallaher, J., & Wentling, T. L. (2004). The adoption of e‑learning across professional groups. Performance Improvement Quarterly, 17(3), 66–85.CrossRefGoogle Scholar
  10. Goldenbaum, A. (2012). Innovationsmanagement in Schulen: Eine empirische Untersuchung zur Implementation eines Sozialen Lernprogramms. Wiesbaden: VS.CrossRefGoogle Scholar
  11. Gräsel, C. (2010). Stichwort: Transfer und Transferforschung im Bildungsbereich. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 13(1), 7–20.CrossRefGoogle Scholar
  12. Gräsel, C., & Parchmann, I. (2004). Implementationsforschung – oder: der steinige Weg, Unterricht zu verändern. Unterrichtswissenschaft, 32(3), 196–214.Google Scholar
  13. Gräsel, C., Jäger, M., & Willke, H. (2006). Konzeption einer übergreifenden Transferforschung und Einbeziehung des internationalen Forschungsstandes. In R. Nickolaus & C. Gräsel (Hrsg.), Innovation und Transfer. Expertisen zur Transferforschung (S. 445–566). Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.Google Scholar
  14. Gutierrez, R., & Slavin, R. E. (1992). Achievement effects of the nongraded elementary school. A best evidence synthesis. Review of educational research, 62(4), 333–376.CrossRefGoogle Scholar
  15. Hanke, P. (2008). Jahrgangsübergreifender Unterricht – auf die Unterrichtsqualität kommt es an. Die Grundschulzeitschrift, 22(217), 22.Google Scholar
  16. Hasselhorn, M., Köller, O., Maaz, K., & Zimmer, K. (2014). Implementation wirksamer Handlungskonzepte im Bildungsbereich als Forschungsaufgabe. Psychologische Rundschau, 65(3), 140–149.CrossRefGoogle Scholar
  17. Hattie, J. A. C. (2009). Visible learning. A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. London: Routledge.Google Scholar
  18. Huberty, C. J., & Morris, J. D. (1989). Multivariate analysis versus multiple univariate analyses. Psychological Bulletin, 105(2), 302.CrossRefGoogle Scholar
  19. IFBQ (2016). Jahresbericht der Schulinspektion Schuljahr 2014/2015. Hamburg: IFBQ.Google Scholar
  20. Jäger, M. (2004). Transfer in Schulentwicklungsprojekten. Wiesbaden: VS.CrossRefGoogle Scholar
  21. Klieme, E. (2016). Schulqualität, Schuleffektivität und Schulentwicklung–Welche Erkenntnis eröffnet empirische Forschung. Schulqualität-Bilanz und Perspektiven: Grundlagen der Qualität von Schule, 1, 45.Google Scholar
  22. Kristen, C. (2006). Ethnische Diskriminierung in der Grundschule? Die Vergabe von Noten und Bildungsempfehlungen. KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 58(1), 79–97.CrossRefGoogle Scholar
  23. Kucharz, D., & Wagener, M. (2007). Jahrgangsübergreifendes Lernen: eine empirische Studie zu Lernen, Leistung und Interaktion von Kindern in der Schuleingangsphase. Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.Google Scholar
  24. Kuhl, P., Felbrich, A., Richter, D., Stanat, P., & Pant, H. A. (2013). Die Jahrgangsmischung auf dem Prüfstand: Effekte jahrgangsübergreifenden Lernens auf Kompetenzen und sozio-emotionales Wohlbefinden von Grundschülerinnen und Grundschülern. In R. Becker & A. Schulze (Hrsg.), Bildungskontexte. Strukturelle Voraussetzungen und Ursachen ungleicher Bildungschancen (S. 299–324). Wiesbaden: Springer.Google Scholar
  25. Laging, R. (Hrsg.) (2010). Grundlagen der Schulpädagogik. Bd. 28: Altersgemischtes Lernen in der Schule (4. Aufl.). Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.  Google Scholar
  26. Lüdtke, O., Robitzsch, A., Trautwein, U., & Köller, O. (2007). Umgang mit fehlenden Werten in der psychologischen Forschung. Psychologische Rundschau, 58(2), 103–117.CrossRefGoogle Scholar
  27. Maxwell, S. E., & Delaney, H. D. (2004). Designing experiments and analyzing data. A model comparison perspective. New York: Psychology Press.Google Scholar
  28. Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (2014). Mplus user’s guide. Los Angeles: Muthén & Muthén.Google Scholar
  29. Nylund, K. L., Asparouhov, T., & Muthén, B. O. (2007). Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling. A Monte Carlo simulation study. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 14(4), 535–569.CrossRefGoogle Scholar
  30. OECD (2011). Starting strong III. A quality toolbox for early childhood education and care. Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development.CrossRefGoogle Scholar
  31. Pant, H. A. (2016). Wie kann Transfer gelingen?: Scaling-up, Transfer, Transformation –Wie kommt Best-Practice in die Fläche? 22. EMSE-Fachtagung Praxistransfer Schul- und Unterrichtsforschung, Salzburg.Google Scholar
  32. Pant, H. A., Vock, M., Pöhlmann, C., & Köller, O. (2008). Offenheit für Innovationen. Befunde aus einer Studie zur Rezeption der Bildungsstandards bei Lehrkräften und Zusammenhänge mit Schülerleistungen. Zeitschrift für Pädagogik, 54(6), 827–845.Google Scholar
  33. R Core Team (2016). R: a language and environment for statistical computing. Wien: R Foundation for Statistical Computing.Google Scholar
  34. Reynolds, D., Sammons, P., Fraine, B. D., van Damme, J., Townsend, T., Teddlie, C., & Stringfield, S. (2014). Educational effectiveness research (EER): a state-of-the-art review. School Effectiveness and School Improvement, 25(2), 197–230.CrossRefGoogle Scholar
  35. Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5. Aufl.). New York: Free Press.Google Scholar
  36. Roßbach, H. G. (2010). Empirische Vergleichsuntersuchungen zu den Auswirkungen von jahrgangsheterogenen und jahrgangshomogenen Klassen. In R. Laging (Hrsg.), Grundlagen der Schulpädagogik. Bd. 28: Altersgemischtes Lernen in der Schule (4. Aufl., S. 80–91). Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.  Google Scholar
  37. Schober, P. S., & Stahl, J. F. (2014). Childcare trends in Germany: increasing socio-economic disparities in East and West. DIW Economic Bulletin, 4(11), 51–58.Google Scholar
  38. Sen, B. J. (2011). Zweite Runde Schulinspektion in Berlin. Informationen für Eltern, Schülerinnen und Schüler, Lehrkräfte und alle Interessierten Google Scholar
  39. Shadish, W. R., Cook, T. D., & Campbell, D. T. (2002). Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference. Belmont: Wadsworth Cengage Learning.Google Scholar
  40. Singhal, A., & Dearing, J. W. (Hrsg.) (2006). Communication of innovations. A journey with Everett Rogers. New Delhi: SAGE.Google Scholar
  41. Thoren, K., Bröder, C., Gelke, A.-M., & Brunner, M. (2016). Evaluation des Jahrgangsübergreifenden Lernens in der Berliner Schulanfangsphase. Berlin: Freie Universität Berlin.Google Scholar
  42. Trempler, K., Schellenbach-Zell, J., & Gräsel, C. (2012). Effekte des Transfermodellversuchsprogramms „Transfer-21“ auf Unterrichts- und Schulebene. In BMBF (Hrsg.), Bildung. Bd. 39: Bildung für nachhaltige Entwicklung. Beiträge der Bildungsforschung (S. 25–42). Bonn: Bundesministerium für Bildung und Forschung, Referat Bildungsforschung.  Google Scholar
  43. Trempler, K., Schellenbach-Zell, J., & Gräsel, C. (2013). Der Einfluss der Motivation von Lehrpersonen auf den Transfer von Innovationen. In M. Rürup & I. Bormann (Hrsg.), Educational Governance: Innovationen im Bildungswesen (S. 329–347). Wiesbaden: Springer.Google Scholar
  44. Veenman, S. (1995). Cognitive and noncognitive effects of multigrade and multi-age classes. A best-evidence synthesis. Review of educational research, 65(4), 319–381.CrossRefGoogle Scholar
  45. Vieth-Entus, S. (2009). Grundschulreform: Altersgemischte Klassen bleiben umstritten. Der Tagesspiegel vom 26.5.2009 Google Scholar
  46. Vieth-Entus, S. (2011). Brandbrief: Immer mehr Schulen gegen Jahrgangsmischung. Der Tagesspiegel vom 15.9.2011 Google Scholar
  47. Wendt, P. (2007). Auf dem Weg zum jahrgangsübergreifenden Unterrichten. Fünf Maximen zu Schulentwicklung, Strukturen und Qualität. Praxis Grundschule, 30(6), 4–5.Google Scholar
  48. Wurster, S., & Gärtner, H. (2013). Erfassung von Bildungsprozessen im Rahmen von Schulinspektion und deren potenzieller Nutzen für die empirische Bildungsforschung. Unterrichtswissenschaft, 41(3), 217–236.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018

Authors and Affiliations

  1. 1.Arbeitsbereich Schul- und UnterrichtsforschungFreie Universität BerlinBerlinDeutschland
  2. 2.Professur Quantitative Methoden in den BildungswissenschaftenUniversität PotsdamPotsdamDeutschland

Personalised recommendations