Bewertung der Kursdifferenz mithilfe von differenzieller Kursfunktion

Curriculum Analytics (CA) ist eine Studie, die sich anschaut, wie Bildungprogramme strukturiert sind und wie Leistungsdaten von Studierenden genutzt werden können, um die Qualität in der Bildung zu verbessern. Ein wichtiger Bereich von CA ist das Verständnis der Kursanforderungen. Es ist wichtig, dass Kurse für Studierende aus verschiedenen Hintergründen nicht unverhältnismässig schwieriger sind. Forschungen zeigen, dass es oft Unterschiede in der Schwierigkeit von Kursen für verschiedene Studierendengruppen gibt, aber Methoden, um diese Unterschiede genau zu messen, wurden nicht weit entwickelt.

#Der Bedarf nach besseren Methoden

Frühere Forschungen haben versucht, Variationen in der Kursanforderung basierend auf den Erfolgsquoten der Studierenden, wie Bestehensquoten oder Noten, zu identifizieren. Diese Methoden trennen jedoch oft nicht die Schwierigkeit des Kurses selbst von dem allgemeinen Leistungsniveau der Studierenden. Das kann zu Missverständnissen darüber führen, wie schwierig ein Kurs für verschiedene Gruppen sein kann.

Um dieses Problem anzupacken, wurde eine neue Methode namens Differenzielle Kursfunktion (DCF) eingeführt. DCF nutzt einen statistischen Ansatz, um die Kursanforderung zu messen, während die verschiedenen Leistungsniveaus der Studierenden berücksichtigt werden. Diese Studie zeigt, wie DCF unfaire Unterschiede in der Kursanforderung identifizieren kann, mit einem Fokus auf Bachelorstudierende.

#Verständnis der Differenziellen Kursfunktion

DCF ist darauf ausgelegt, zu bewerten, wie verschiedene Gruppen von Studierenden in spezifischen Kursen abschneiden. Es berücksichtigt die Gesamtleistung der Studierenden, damit die Ergebnisse die Unterschiede in der Kursanforderung besser widerspiegeln. Das Ziel ist es, fairere Bewertungen der akademischen Leistungen zu liefern und spezifische Herausforderungen hervorzuheben, mit denen vielfältige Studierendengruppen konfrontiert sind.

#Warum Kursanforderungen wichtig sind

Zu erkennen, ob ein Kurs für bestimmte Gruppen von Studierenden zu schwer oder zu leicht ist, ist entscheidend. Wenn einige Studierende aufgrund ihres Hintergrunds mehr Schwierigkeiten haben, könnte das ihre Noten und ihre Gesamtleistung beeinträchtigen. Daher hilft das Verständnis der Kursanforderungen dabei, Interventionen zu schaffen, die Studierende unterstützen, die möglicherweise im Nachteil sind.

#Forschungsüberblick

In der aktuellen Studie wurden Daten von einer grossen öffentlichen Universität genutzt, um die DCF-Methode anzuwenden. Ziel war es, Ungleichheiten in der Kursanforderung für Bachelorstudierende unter verschiedenen Gruppen zu identifizieren, insbesondere den Vergleich zwischen Transferstudierenden und Nicht-Transferstudierenden. Die Ergebnisse helfen dabei, zu verstehen, wie unterschiedliche Hintergründe die Erfahrungen in einem Kurs beeinflussen können.

#Curriculum Analytics in der Praxis

CA verwendet verschiedene Methoden, um Faktoren zu verstehen, die die Erfahrungen und Ergebnisse der Studierenden beeinflussen. Dazu gehört die Analyse von Bestehensquoten, Abbruchraten oder die Zeit, die benötigt wird, um einen Abschluss zu erlangen. Die Erkenntnisse aus CA können Entscheidungsträgern im Bildungswesen helfen, Strategien umzusetzen, die Chancengleichheit fördern und die Lernergebnisse verbessern.

Trotz früherer Bemühungen, die Kursanforderungen mit einfachen Kennzahlen wie Bestehensquoten zu messen, haben diese Ansätze einige Einschränkungen gezeigt. Diese Forschung zielt darauf ab, zu verfeinern, wie wir die Kursanforderungen bewerten, mit einem spezifischen Fokus darauf, die Kursanforderungen vom allgemeinen Leistungsniveau verschiedener Studierendengruppen zu trennen.

#Die Methode der Item-Response-Theorie

Die Item-Response-Theorie (IRT) dient als Grundlage für DCF. IRT bietet statistische Methoden, um nicht nur die Schwierigkeit von Fragen in Tests zu bewerten, sondern auch, wie gut Studierende basierend auf ihren Fähigkeiten abschneiden. In CA werden Kurse ähnlich wie Prüfungsfragen behandelt, was es Forschern ermöglicht, die Kursanforderungen besser zu analysieren.

Während IRT wertvoll ist, hat eine Einschränkung, dass angenommen wird, dass alle Studierenden im Kurs denselben Schwierigkeitsgrad erleben, unabhängig von ihrem Hintergrund. Doch diese Annahme stimmt in vielen Fällen nicht. Einige Studierende finden einen Kurs besonders herausfordernd, während andere ohne viel Aufwand Erfolg haben, selbst wenn die allgemeine Schwierigkeit des Kurses als moderat oder schwierig angesehen wird.

#Unterschiede in der Kursanforderung messen

Um die Kursanforderung basierend auf den Hintergründen der Studierenden zu messen, untersucht die Studie den Transferstatus und das Studienfach als wichtige Faktoren. Studierende, die von Community Colleges wechseln, sehen sich oft Herausforderungen gegenüber, wie dem Übertragen von Credits für bereits besuchte Kurse oder sich an eine neue Lernumgebung anzupassen. Verschiedene Studienfächer können auch unterschiedliche Schwierigkeitsgrade aufweisen, da das Vorwissen die Leistung in gemeinsamen Kursen beeinflussen kann.

#Einführung der Differenziellen Kursfunktion (DCF)

DCF zielt darauf ab, genauer zu bewerten, wie verschiedene Gruppen in einzelnen Kursen abschneiden. Indem die allgemeinen Leistungsniveaus der Studierenden kontrolliert werden, kann DCF aufdecken, ob bestimmte Gruppen in bestimmten Kursen unterschiedlichen Herausforderungen gegenüberstehen.

Beim Durchsehen der Daten können Forscher vergleichen, wie gut Studierende aus verschiedenen Hintergründen, wie Transferstudierende und Nicht-Transferstudierende oder Studierende aus verschiedenen Fächern, in einzelnen Kursen abschneiden. Dies liefert Einblicke darüber, ob bestimmte Kurse für bestimmte Gruppen unverhältnismässig schwierig sind.

#Ergebnisse und Befunde

Mit DCF wurde die Kursanforderung unter über 20.000 Studierenden bewertet, und es wurden Unterschiede darin festgestellt, wie verschiedene Studierendengruppen abschnitten. Zum Beispiel zeigten in Kursen mit hoher Co-Immatrikulation zwischen Fächern Transferstudierende und Nicht-Transferstudierende unterschiedliche Erfolge. In einigen Fällen deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass bestimmte Kurse besser mit den Heimatfächern der Studierenden übereinstimmen, was darauf hindeutet, dass Vertrautheit mit den Kursinhalten die Leistung verbessern kann.

Bei der Analyse der Transferstudierenden deuteten die Befunde auf geringfügige Unterschiede in der Kursanforderung zwischen Transfer- und Nicht-Transferstudierenden hin. Auch wenn das günstig ist, zeigt es dennoch, dass Transferstudierende möglicherweise über die Standardvorbereitung hinaus Unterstützung benötigen, um die Lücken in den Noten zu verringern.

#Die Bedeutung nuancierter Bewertungen

Durch die Bereitstellung detaillierterer Bewertungen der akademischen Leistung und der Herausforderungen, mit denen verschiedene Studierendengruppen konfrontiert sind, kann DCF für politische Entscheidungsträger, akademische Berater und Curriculum-Entwickler von entscheidender Bedeutung sein. Das Verständnis und die Auseinandersetzung mit kurs-spezifischen Schwierigkeiten können sicherstellen, dass Bildungsprogramme gerecht und responsive gegenüber den Bedürfnissen aller Studierenden sind.

#Die Rolle der vorherigen Forschung

Frühere Studien in CA haben die Notwendigkeit hervorgehoben, zwischen systematischen Problemen in den Bildungsergebnissen zwischen den Studierendengruppen zu unterscheiden. Diese Studie baut auf diesem Fundament auf, indem DCF implementiert wird, das sich speziell auf die Untersuchung von Gruppenunterschieden in der Kursanforderung konzentriert.

#Schritte zur Bewertung der Kursanforderungen

Um zu bewerten, wie gut die DCF-Methode funktioniert, verglichen Forscher sie mit traditionellen Massnahmen, die oft unscharfe Einsichten liefern. Die Studie beinhaltete mehrere Schritte, um sicherzustellen, dass die gesammelten Daten die notwendigen Annahmen für IRT und DCF erfüllten. Dazu gehörte die Überprüfung der Zuverlässigkeit und Validität der verwendeten Modelle und die Sicherstellung, dass sie die relevanten Konstrukte wie die Leistung der Studierenden und die Kursanforderung genau repräsentierten.

#DCFs Fähigkeit, Ungleichheiten zu erkennen

Durch DCF können Forscher Kurse identifizieren, in denen Studierende aus verschiedenen Hintergründen unterschiedlich herausgefordert sind. Wenn Vergleiche mit traditionellen Methoden wie den Unterschieden in den Erfolgsquoten angestellt wurden, haben die Ergebnisse ein unzureichendes Verständnis der zugrunde liegenden Faktoren offenbart, die zu diesen Ungleichheiten beitragen.

Durch den Vergleich der DCF-Effekte mit anderen gängigen Massnahmen der Kursanforderung deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass die DCF-Methode genauere und umfassendere Bewertungen der akademischen Leistung ermöglicht.

#Kursanmeldedaten

Für die Forschung wurde ein grosses Datenset verwendet, das Informationen über Kursanmeldungen und Noten von Studierenden an einer öffentlichen Universität enthielt. Die Studie zielte darauf ab, zu fokussieren, wie Studierende aus verschiedenen Fächern und Hintergründen Schwierigkeiten in gemeinsamen Kursen erlebten.

Um eine robuste Analyse zu gewährleisten, wurden die Daten gefiltert, um nur relevante Kurse und Studierende mit ausreichenden Anmeldezahlen einzuschliessen. Die Notenpraktiken wurden so weit standardisiert, dass die Leistung effektiv modelliert werden konnte, um die Ergebnisse der Studierenden besser zu verstehen.

#Leistungsbasierte Erkenntnisse

Mit der DCF-Methodologie lieferte die Studie Einblicke, wie unterschiedliche Gruppen Herausforderungen in Kursen erlebten. Zum Beispiel könnten bestimmte Fächer besser in Kursen abschneiden, die eng mit ihrem Studienfeld verbunden sind. Dies unterstreicht die Bedeutung der akademischen Vorbereitung und der Ausrichtung der Studieninhalte.

Für Transferstudierende deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass sie in Grundkursen, die oft Inhalte von ihren vorherigen Colleges überlappen, weniger Schwierigkeiten haben könnten. Oberseminarkurse wurden jedoch als schwieriger empfunden, was darauf hinweist, dass Anpassungen notwendig sein könnten, damit diese Studierenden in ihrer neuen akademischen Umgebung erfolgreich sind.

#Auswirkungen auf akademische Berater und Entscheidungsträger

Die Ergebnisse der Studie können akademischen Beratern und Entscheidungsträgern helfen, fundierte Entscheidungen über die Kursstrukturierung und die Unterstützungssysteme für Studierende zu treffen. Das Verständnis der Schwierigkeiten, mit denen verschiedene Gruppen konfrontiert sind, ermöglicht massgeschneiderte Interventionen, die den akademischen Erfolg und die Chancengleichheit in der Bildung verbessern.

Wenn beispielsweise bestimmte Kurse als besonders herausfordernd für Transferstudierende identifiziert werden, können Institutionen ergänzende Kurse oder Ressourcen anbieten, um ihren Übergang in fortgeschrittene Studien zu erleichtern.

#Zukunftsperspektiven

Diese Forschung eröffnet spannende Möglichkeiten für weitere Erkundungen in der Curriculum-Analyse. Zukünftige Studien könnten untersuchen, wie sich der DCF-Rahmen auf komplexere Datentypen ausdehnen lässt und Peer-Feedback sowie Studierendenumfragen einbeziehen, um zusätzlichen Kontext hinsichtlich der Kursanforderungen zu erhalten.

Darüber hinaus könnte die Untersuchung der Beziehung zwischen den Wahrnehmungen der Studierenden und der tatsächlichen Leistung zu einem tieferen Verständnis führen, wie Arbeitsbelastung und Stress zu den wahrgenommenen Herausforderungen in akademischen Umgebungen beitragen.

#Fazit

Die Einführung der Differenziellen Kursfunktion als methodologischer Ansatz in der Curriculum-Analyse stellt einen bedeutenden Schritt nach vorne dar, um die Kursanforderungen in unterschiedlichen Studierendengruppen zu verstehen. Durch die Bereitstellung klarerer Einblicke, wie verschiedene Gruppen akademische Herausforderungen erleben, kann DCF gezielte Interventionen leiten, die darauf abzielen, Chancengleichheit in der Bildung zu fördern.

Diese Forschung unterstreicht die Notwendigkeit für Institutionen, die einzigartigen Schwierigkeiten zu erkennen und anzugehen, mit denen verschiedene Studierendengruppen konfrontiert sind. Durch die Nutzung von DCF können Bildungsträger eine unterstützendere und reaktionsschnellere Lernumgebung schaffen, die letztendlich zu verbesserten Ergebnissen für die Studierenden führt.