Advertisement

Entwicklung eines Fragebogens zur Erfassung der studentischen Kohärenzwahrnehmung im Lehramtsstudium

  • Jan Henning-KahmannEmail author
  • Katharina Hellmann
Chapter

Zusammenfassung

Der vorliegende Beitrag skizziert die Konzeption, Entwicklung und Erprobung eines Fragebogeninstruments zur Kohärenz in der Lehrerbildung, das auf Basis des Freiburger Säulen-Phasen-Modells entwickelt wurde. Der Fragebogen hat zum Ziel, die Kohärenzwahrnehmung von Lehramtsstudierenden bezüglich ihres Studiums zu erfassen. Hierzu wird sowohl auf die drei zentralen Säulen der Lehrerbildung (Fachwissenschaft, Fachdidaktik, Bildungswissenschaften) als auch auf die verschiedenen Phasen des Professionalisierungsprozesses im Studium Bezug genommen.

Schlüsselwörter

Fragebogenkonstruktion formatives Messmodell Evaluation horizontaler und vertikaler Kohärenz 

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. Baumert, J. & Kunter, M. (2006). Stichwort: Professionelle Kompetenz von Lehrkräften. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 9(4), 469–520.CrossRefGoogle Scholar
  2. Becker, J.-M., Klein, K., & Wetzels, M. (2012). Hierarchical latent variable models in PLS-SEM: Guidelines for using reflective-formative type models, Long Range Planning, 45, 359–394.CrossRefGoogle Scholar
  3. Brunner, E., Maier, M., Gritsch, A., & Jenull, B. (2009). Die Universität – Ein kohärentes Setting? Prävention und Gesundheitsförderung, 4, 66–70.CrossRefGoogle Scholar
  4. Canrinus, E. T., Bergem, O. K., Klette, K., & Hammerness, K. (2015). Coherent teacher education programmes: Taking a student perspective. Journal of Curriculum Studies, 1–21.Google Scholar
  5. Diamantopoulos, A. & Winklhofer, H. M. (2001). Index construction with formative indicators: An alternative to scale development, Journal of Marketing Research, 38, 269–277.CrossRefGoogle Scholar
  6. Gruber, H., Mandl, H., & Renkl, A. (2000). Was lernen wir in Schule und Hochschule: Träges Wissen? In H. Mandl & J. Gerstenmeier (Hrsg.), Die Kluft zwischen Wissen und Handeln. Empirische und theoretische Lösungsansätze (S.139–156). Göttingen: Hogrefe.Google Scholar
  7. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Richter, N. F., & Hauff, S. (2017). Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM): Eine anwendungsorientierte Einführung. München: Vahlen.Google Scholar
  8. Hammerness, K. & Klette, K. (2015). Indicators of quality in teacher education: Looking at features of teacher education from an international perspective. International Perspectives on Education and Society, 27, 239–277.Google Scholar
  9. Hammerness, K., Klette, K., & Bergem, O. K. (2014). Coherence and assignments in teacher education: Teacher education survey. Oslo: University of Oslo.Google Scholar
  10. Herzog, W. & Makarova, E. (2014). Anforderungen an und Leitbilder für den Lehrerberuf. In E. Terhart, H. Bennewitz, & M. Rothland (Hrsg.), Handbuch der Forschung zum Lehrerberuf (S. 83–102). Münster: Waxmann.Google Scholar
  11. Jarvis, D., MacKenzie, S., & Podsakoff, P. (2003). A critical review of construct indicators and measurement model misspecification in marketing and consumer research. Journal of Consumer Research 30(3), 199–218.CrossRefGoogle Scholar
  12. KMK (Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland) (2004). Standards für die Lehrerbildung: Bildungswissenschaften. Beschluss der Kultusministerkonferenz vom 16.12.2004. Abgerufen am 15. Juni 2018 von https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/veroeffentlichungen_beschluesse/2004/2004_12_16-Standards-Lehrerbildung-Bildungswissenschaften.pdf.
  13. Krauss, S., Kunter, M., Brunner, M., Baumert, J., Blum, W., Neubrand, M., Jordan, A., & Löwen, K. (2004). COACTIV: Professionswissen von Lehrkräften, kognitiv aktivierender Mathematikunterricht und die Entwicklung von mathematischer Kompetenz. In J. Doll & M. Prenzel (Hrsg.), Bildungsqualität von Schule. Lehrerprofessionalisierung, Unterrichtsentwicklung und Schülerförderung als Strategien der Qualitätsentwicklung (S. 31–52). Münster: Waxmann.Google Scholar
  14. Kunter, M., Kleickmann, T., Klusmann, U., & Richter, R. (2001). Die Entwicklung professioneller Kompetenzen von Lehrkräften. In M. Kunter, J. Baumert, W. Blum, U. Klusmann, S. Krauss, & M. Neubrand (Hrsg.), Professionelle Kompetenz von LehrkräftenErgebnisse des Forschungsprogramms COACTIV (S. 55–68), Münster: Waxmann.Google Scholar
  15. Laschke, C. & Blömeke, S. (2014). Teacher education and development studyLearning to teach mathematics (TEDSM 2008). Münster: Waxmann.Google Scholar
  16. Lenzner, T., Neuert, C., & Wanda, O. (2014). Kognitives Pretesting (SDM Survey Guidelines). Mannheim: GESIS – Leibnitz-Institut für Sozialwissenschaften.Google Scholar
  17. Menold, N. & Bogner, K. (2015). Gestaltung von Ratingskalen in Fragebögen (GESIS Survey Guidelines). Mannheim, GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften.Google Scholar
  18. Newman, D. A. (2014). Missing data: Five practical guidelines. Organizational research methods, 17(4), 372–411.CrossRefGoogle Scholar
  19. Ringle, C. M., Sarstedt, M., & Straub, D. W. (2012). Editor’s comments: A critical look at the use of PLS-SEM in MIS quarterly, MIS Quarterly, 36(1), iii–xiv.Google Scholar
  20. Ringle, C. M., Wende, S., & Becker, J.-M. (2015). SmartPLS 3. Boenningstedt: SmartPLS GmbH, http://www.smartpls.com.
  21. Rothland, M. (2013). Belastung und Beanspruchung im Lehrerberuf. Wiesbaden: Springer. Darin: Kap. 2: Beruf: Lehrer/LehrerinArbeitsplatz: SchuleCharakteristika der Arbeitstätigkeit und Bedingungen der Berufssituation (S. 21–39).Google Scholar
  22. Sarstedt, M., Hair, J. F., Ringle, C. M., Thiele, K. O., & Gudergan, S. P. (2016). Estimation issues with PLS and CBSEM: Where the bias lies! Journal of Business Research, 69(10), 3998–4010.CrossRefGoogle Scholar
  23. Schuberth, F. & Henseler, J. (in review). Dealing with hierarchical models containing composites of composites using PLS path modeling. Eingereicht zur Veröffentlichung in Internet Research.Google Scholar
  24. Shulman, L. S. (1987). Knowledge and teaching: Foundations of the new reform. Harvard Educational Review, 57(1), 1–21.CrossRefGoogle Scholar
  25. Tatto, M. T. (2013). The teacher education and development study in mathematics (TEDSM). Policy, practice, and readiness to teach primary and secondary mathematics in 17 countries. Technical report. Amsterdam: IEA.Google Scholar
  26. Terhart, E. (2002). Standards für die Lehrerbildung – Eine Expertise für die Kultusministerkonferenz. Münster: Westfälische Wilhelms-Universität.Google Scholar
  27. Terhart, E. (2004). Struktur und Organisation der Lehrerbildung in Deutschland. In S. Blömeke, P. Reinhold, G. Tulodziecki, & J. Wild (Hrsg.). Handbuch Lehrerbildung (S. 37–59). Bad Heilbrunn: Klinkhardt.Google Scholar
  28. Terhart, E. (2009). Erste Phase: Lehrerbildung an der Universität. In O. Zlatkin‐Troitschanskaia, K. Beck, D. Sembill, R. Nickolaus, & R. Mulder (Hrsg.), Lehrprofessionalität. Bedingungen, Genese, Wirkungen und ihre Messung (S. 425–437). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  29. Tyler, R. (1949). Basic principles of curriculum and instruction. Chicago: University of Chicago Press.Google Scholar
  30. Weiber, R. & Mühlhaus, D. (2014). Strukturgleichungsmodellierung: Eine anwendungsorientierte Einführung in die Kausalanalyse mit Hilfe von AMOS, SmartPLS und SPSS. Berlin: Springer.Google Scholar
  31. Wetzels, M., Odekerken-Schroder, G., & van Oppen, C. (2009). Using PLS path modelling for assessing hierarchical construct models: Guidelines and empirical illustration, MIS Quarterly, 33(1), 177–195.CrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  1. 1.Abteilung Bildungsforschung und Schulentwicklung, Institut für ErziehungswissenschaftPädagogische Hochschule FreiburgFreiburgDeutschland
  2. 2.Pädagogische Hochschule Freiburg, Institut für ErziehungswissenschaftFreiburgDeutschland

Personalised recommendations