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Rasch-Analyse naturwissenschaftsbezogener Leistungstests

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Methoden in der naturwissenschaftsdidaktischen Forschung

Zusammenfassung

Empirische naturwissenschaftsdidaktische Forschung beruht wie die Forschung in den Naturwissenschaften zu einem beträchtlichen Teil auf der Auswertung von Messdaten. Typische Messgrößen sind kognitive Merkmale, wie z. B. das Wissen über die Natur der Naturwissenschaften, aber auch affektive Merkmale, wie das Interesse an den Naturwissenschaften. Im Gegensatz zu vielen Messgrößen bei naturwissenschaftlichen Untersuchungen entzieht sich die überwiegende Zahl der Messgrößen in der naturwissenschaftsdidaktischen Forschung einer direkten Messung. So lässt sich das Wissen über Mechanik als solches nicht messen, sondern nur anhand der Bearbeitung entsprechender Aufgaben abschätzen. Daher spricht man in Anlehnung an die Sozialwissenschaften statt von Messgrößen auch von latenten Konstrukten. Als Instrumente zur Messung kognitiver Konstrukte (z. B. Fachwissen) werden üblicherweise Tests verwendet und zur Erfassung affektiver Konstrukte (z. B. Interesse) Fragebögen. Bei der inhaltlichen Entwicklung von Tests und Fragebögen geht die naturwissenschaftsdidaktische Forschung mit äußerster Sorgfalt vor. Die Prüfung der psychometrischen Qualität der Instrumente findet allerdings erst in jüngerer Zeit mehr Beachtung. Dieser Beitrag beschreibt, wie sich die Rasch-Analyse nutzen lässt, um einen vorliegenden Leistungstest zu analysieren, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und zu einem standardisierten Instrument weiterzuentwickeln.

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Notes

  1. 1.

    Da in Gl. 28.2 nur die Differenz zwischen Personenfähigkeit F x und Aufgabenschwierigkeit S i eingeht, kann die Aufgabenschwierigkeit durch Hinzufügen einer Konstanten, d. h. Substitution von S i durch S i  + ΔS, auch auf einen Wert festgelegt werden, bei dem eine Person eine höhere oder niedrigere Lösungswahrscheinlichkeit besitzt (bei PISA z. B. 60 Prozent).

  2. 2.

    Ein schönes Beispiel für die Bestimmung von Aufgabenschwierigkeit und Personenfähigkeit findet sich unter http://www.eddata.com/resources/publications/EDS_Rasch_Demo.xls.

Literatur zur Vertiefung

  • Bond TG, Fox CM (2007) Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human sciences, 2. Aufl. Erlbaum, Mahwah/NJ (Einführung in die Rasch-Analyse.)

    Google Scholar 

  • Liu X (2010) Using and developing measurement instruments in science education: A Rasch modeling approach. Information Age Pub, Charlotte/NC (Einführung in die (Weiter-)Entwicklung von Instrumenten mit Hilfe der Rasch-Analyse inklusive einer Übersicht über erprobte Instrumente der Naturwissenschaftsdidaktik.)

    Google Scholar 

  • Liu X, Boone WJ (Hrsg) (2006) Applications of Rasch Measurement in Science Education. JAM Press, Maple Grove (Anwendungen von Rasch-Analysen in der naturwissenschaftsdidaktischen Forschung.)

    Google Scholar 

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Neumann, K. (2014). Rasch-Analyse naturwissenschaftsbezogener Leistungstests. In: Krüger, D., Parchmann, I., Schecker, H. (eds) Methoden in der naturwissenschaftsdidaktischen Forschung. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-37827-0_28

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