VERA fair-bessern: Ein Vergleich von Strategien zur Berücksichtigung von Kontextbedingungen bei schulischen Vergleichsarbeiten

Author:

Schult Johannes

Abstract

Um spezifische Schul- und Unterrichtseffekte abzuschätzen, werden in Lernstandserhebungen wie VERA (VERgleichsArbeiten) neben dem Landesmittelwert häufig adjustierte Schulwerte für einen fairen Vergleich rückgemeldet. Dabei wird als Vergleichswert die Leistung ähnlicher Schulen berechnet, um Einflüsse zu berücksichtigen, die jenseits des Handlungsspielraums der Lehrkräfte und Schulleitungen liegen. Zu den Adjustierungsstrategien gehören die Vergleiche mit Subgruppenmittelwerten, mit ähnlichen existierenden Schulen und mit modellbasierten Erwartungswerten. Anhand zweier Vollerhebungen von VERA 3 (je über 2300 Schulen) und VERA 8 (je über 1200 Schulen) in Baden-Württemberg aus den Jahren 2019 und 2021 wurden die Adjustierungsstrategien hinsichtlich ihrer Fairness (Determinationskoeffizient R²) und Standardfehler miteinander verglichen. Kontextvariablen waren dabei Geschlecht, Alltagssprache, Migrationshintergrund, soziokulturelles Kapital sowie zusätzlich bei VERA 8 Schulart und Vorwissen. Die modellbasierten Erwartungswerte zeigten fächerübergreifend die größten R²-Werte und die kleinsten Standardfehler. Dieser Fairness-Vorsprung geht dabei nicht zulasten der Testökonomie, denn die verwendeten Kontextvariablen werden für jede Adjustierungsstrategie benötigt. Die Ergebnisse zeigen zudem, dass die Heterogenität der Testleistungen stark vom sozialen Kontext abhängt. Vor diesem Hintergrund kann VERA mit der Rückmeldung des fairen Vergleichs ein hilfreicher Baustein für die datenbasierte Unterrichts- und Schulentwicklung sein.

Publisher

Waxmann

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