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.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Notes
- 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.
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.)
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.)
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.)
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2014 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
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
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-37827-0_28
Published:
Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-642-37826-3
Online ISBN: 978-3-642-37827-0
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)