Entwicklung von Kompetenzen in der Grundschulzeit: Matthäus oder kompensatorische Effekte?
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Am Ende des Forschungsprojekts "Development of Competencies during Elementary School: Matthew or Compensatory Effects?" stehen bislang vier Arbeiten, die Daten aus dem Nationalen Bildungspanel (NEPS-SC2) nutzen, um verschiedene Aspekte zu untersuchen, wie sich die Leistungsunterschiede zwischen Schüler:innen im Verlauf der Grundschulzeit vergrößern oder verringern. Der erste Artikel (“Matthew or compensatory effects? Factors that influence the math literacy of primary‐school children in Germany”; Herrmann, Meissner, Nussbaumer & Ditton, 2021) beschäftigt sich mit der Entwicklung der mathematischen Fähigkeiten von der ersten bis zur vierten Klasse und untersucht den Einfluss von individuellen und familiären Faktoren wie Leistungsniveau, Geschlecht, Migrationsstatus und elterlicher Bildung mit Hilfe kategorialer Operationalisierungen. Zentrales Ergebnis ist, dass es kleine kompensatorische Effekte für Schüler:innen mit niedrigen und mittleren Eingangsleistungen gibt, dass aber Kinder mit hohen Eingangsleistungen ihre Spitzenposition weitgehend erhalten können. Der Artikel diskutiert auch einige Grenzen des NEPS-Datensatzes, wie die Selektivität der Teilnehmenden, die allgemeine paneltypische systematische Ausfallquote, sowie die Verfügbarkeit und Qualität einiger relevanter Daten. Der zweite Artikel (“Latent Growth Curve, autoregressive Simplex and Nonlinear Autoregressive Latent Trajectory Models: A Comparison of different approaches to modeling growth curves”; Hermann, 2025) erweitert die Analyse der mathematischen Kompetenzentwicklung auf die Vorschulzeit. Dieser methodische Beitrag zeigt die Vorteile der Nutzung von nichtlinearen autoregressiven latenten Pfadmodellen für die Analyse von Kompetenzentwicklungsdaten. Die Ergebnisse legen nahe, dass diese Modelle weniger verzerrt sind als latente Wachstumskurvenmodelle oder autoregressive Simplexmodelle. Der Artikel wendet diese Modelle auch auf die NEPS-Daten an und findet Hinweise auf Kompensationseffekte für Kinder mit niedrigerem Startniveau und einen fast stabilen Vorteil für Kinder mit hohem sozialem Status. Der Artikel bestätigt damit Kompensationseffekte für leistungsschwache Kinder, zeigt aber auch, dass die elterliche Bildung einen signifikanten Einfluss auf die frühen und späten Mathematikleistungen der Kinder hat. An diese Erkenntnis anknüpfend beleuchtet der Konferenzbeitrag "Soziale Herkunft, ganztägige Betreuung und Kompetenzentwicklung von Grundschulkindern" (Siegel, Gröschl, Ditton & Scharenberg, 2024) die komplexen Zusammenhänge zwischen den Anfangskompetenzen der Schüler:innen, den sozioökonomischen Ressourcen und dem Bildungshintergrund und erweitert das Modell um Faktoren, die mit der Art und Dauer der institutionellen Schulbetreuung zusammenhängen. Die nichtparametrischen ökonometrischen Analysen zeigen, dass die Kompetenzentwicklung von Grundschüler:innen sowohl von ihrem elterlichen Bildungshintergrund als auch ihren Anfangskompetenzen abhängt. Die Kluft zwischen Schüler:innen mit gleichen Anfangskompetenzen, aber unterschiedlicher sozialer Herkunft vergrößert sich im Verlauf der Grundschulzeit. Darüber hinaus gibt es komplexe Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zwischen den untersuchten Faktoren. Die Ergebnisse geben auch Hinweise auf eine selektive Nutzung verschiedener schulischer Betreuungsangebote durch Eltern mit unterschiedlichem Bildungsniveau sowie in Abhängigkeit von den Anfangskompetenzen ihrer Kinder. Es zeigen sich dagegen keine signifikanten Einflüsse verschiedener institutioneller Betreuungsformen auf die Kompetenzentwicklung während der Grundschulzeit. Der dritte Artikel, “Ability grouping in German secondary schools: The effect of non-academic-track schools on the development of Math competencies” (Hermann & Bach, 2025), richtet den Fokus auf den Übergang in die Sekundarstufe und die Auswirkung des dreigliedrigen deutschen Schulsystems auf die mathematische Kompetenzentwicklung von Schüler:innen, die für den gymnasialen Zweig geeignet waren, aber eine nichtgymnasiale Schule besuchten. Der Artikel verwendet propensity score Analysen, um die mathematischen Kompetenzen ursprünglich ähnlicher Schüler:innen in unterschiedlichen Schulformen zu vergleichen, und kommt zu dem Ergebnis, dass der Besuch einer Schule ohne akademisches Profil die Entwicklung der mathematischen Fähigkeiten leistungsstarker Schüler negativ beeinträchtigt. Der Artikel weist auch auf einige methodische Herausforderungen bei der Verwendung des NEPS-Datensatzes für diese Forschungsfrage hin, wie zum Beispiel die regionalen Unterschiede und die geringe Anzahl von Fällen in Bezug auf bestimmte Variablen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Projekt "Development of Competencies during Elementary School: Matthew or Compensatory Effects?" Hinweise auf schwache Kompensationseffekte zwischen Schüler:innen mit niedrigen und hohen Startkompetenzniveaus fand, aber auch deutliche verstärkende Matthäus-Effekte bei Schüler:innen mit gleichen Startkompetenzniveaus, aber mit unterschiedlichem Bildungshintergrund. Diese Effekte scheinen unabhängig von der besuchten institutionellen Schulbetreuung zum Tragen zu kommen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Matthew or compensatory effects? Factors that influence the math literacy of primary‐school children in Germany. British Journal of Educational Psychology, 92(2), 518-534.
Herrmann, Sonja; Meissner, Christian; Nussbaumer, Madita & Ditton, Hartmut
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Bildungserträge atypischer Bildungsverläufe in Deutschland. Springer Fachmedien Wiesbaden.
Meißner, Christian
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Soziale Herkunft, ganztägige Betreuung und Kompetenzentwicklung von Grundschulkindern. GEBF 2024 Convention, Potsdam, Germany
Siegel, F., Gröschl, B., Ditton, H. & Scharenberg, K.
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Ability grouping in German secondary schools: The effect of non‐academic track schools on the development of Math competencies. British Journal of Educational Psychology, 95(2), 578-602.
Herrmann, Sonja & Bach, Katharina M.
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Latent growth curve, autoregressive simplex and nonlinear autoregressive latent trajectory models: A comparison of different approaches to modelling Growth curves. Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications, 11(1), 92-126.
Herrmann, Sonja
