Die verborgene Auswirkung der Einschreibung auf Testnoten

Der Vergleich des akademischen Erfolgs zwischen Ländern basiert oft auf standardisierten Testergebnissen. Aber diese Vergleiche können manchmal irreführend sein. Das passiert, wenn wir die Auswirkungen von Schülern, die abbrechen oder gar nicht zur Schule gehen, übersehen. Um genaue Vergleiche anzustellen, ist es wichtig, darauf zu achten, wie diese fehlenden Schüler unser Verständnis von Bildungsergebnissen beeinflussen könnten.

Eine grosse Herausforderung in diesem Bereich ist es, abzuschätzen, wie der Schülererfolg aussehen könnte, wenn es keine Auswahlverzerrung gäbe – also, wenn jedes Kind die gleiche Chance hätte, zur Schule zu gehen und gut abzuschneiden. Dazu brauchen wir eine Methode, die nicht nur das schätzt, was wir sehen (die Noten der eingeschriebenen und getesteten Schüler), sondern auch das, was wir nicht sehen können (die Noten der Schüler, die nicht zur Schule gehen).

Wenn wir die Ergebnisse internationaler Tests vergleichen, schauen wir oft auf Durchschnittswerte und Verteilungen. Wenn ein Land jedoch viele Schüler hat, die nicht eingeschrieben sind, kann das die Ergebnisse verzerren. Zum Beispiel könnten Länder mit niedrigeren Einschreibungsraten höhere Durchschnittswerte zeigen, was kontraintuitiv ist, da wir erwarten würden, dass mehr Schüler in der Schule insgesamt bessere Ergebnisse bringen. Dieses Paradoxon entsteht, weil Schüler, die abbrechen, oft aus Verhältnissen kommen, die zu niedrigeren Noten führen.

Die Beziehung zwischen Schulbesuch und Testergebnissen ist komplex. In entwickelten Ländern, wo fast alle Kinder zur Schule gehen, sehen wir vielleicht nicht die gleiche Auswahlverzerrung wie in Entwicklungsländern mit niedrigeren Einschreibungsraten. In diesen Entwicklungsländern kann eine niedrige Einschreibung ein Zeichen für tiefere Probleme im Bildungssystem sein, was faire Vergleiche erschwert.

Ein Konzept, das in Diskussionen über die Bildungseffektivität aufgetaucht ist, ist „Lernarmut“. Dieser Begriff hilft zu beurteilen, wie gut die Grundschulsysteme funktionieren, basierend darauf, wie viele Kinder in einem bestimmten Alter nicht lesen können. Allerdings kann es knifflig sein, dies zu berechnen, besonders weil einige Kinder vielleicht lesen können, aber nicht in der Schule sind.

Um diese Probleme besser zu verstehen, ist es notwendig zu identifizieren, wie Erfolg aussieht, ohne den Einfluss derjenigen, die abgebrochen sind oder nie eingeschrieben waren. Das ist ein hartes Problem, da wir mit unvollständigen Daten arbeiten. Schüler, die nicht in der Schule sind, tragen keine Noten zu unseren Analysen bei, was unser Verständnis einschränkt.

Neben der Abhängigkeit von den Noten der Schüler, die die Tests gemacht haben, müssen Forscher Daten aus anderen Quellen nutzen, um fundierte Vermutungen über die Fehlenden anzustellen. Es gibt verschiedene statistische Methoden, die Daten aus unterschiedlichen Quellen kombinieren können, um diese Lücken zu füllen.

Der Fokus auf Quantile – spezifische Punkte in der Verteilung der Testergebnisse – kann uns helfen, Trends und Verzerrungen, die durch die Auswahl entstehen, zu identifizieren. Durch die Anpassung unseres Verständnisses der Daten können wir ein klareres Bild davon bekommen, wie der Schulbesuch die Leistung beeinflusst. Diese Anpassung beinhaltet, unser Verständnis der Schülernoten basierend auf dem, was wir über die möglicherweise nicht vertretenen wissen, zu verändern.

Wenn wir diese Methode auf Daten aus internationalen Bewertungen anwenden, wie PISA und PASEC, können wir bedeutende Unterschiede in den Ranglisten der Länder sehen, sobald wir die Auswahlverzerrung berücksichtigen. Wenn wir zum Beispiel diese Verzerrung korrigieren, stellt sich heraus, dass ein Land, das vorher hoch eingestuft war, in der Rangliste fällt, weil wir erkennen, dass seine Durchschnittswerte künstlich erhöht waren aufgrund der vielen nicht eingeschriebenen Schüler.

Beim Analysieren von Daten aus verschiedenen Ländern ist es wichtig zu vergleichen, wie die Einschreibungsraten die Durchschnittswerte beeinflussen. Wenn zum Beispiel zwei Länder ähnliche Ergebnisse haben, aber unterschiedliche Einschreibungsraten, kann das zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen über ihre Bildungseffektivität führen. Ein Land mit niedriger Einschreibung kann eine höhere Durchschnittsnote haben, einfach weil es schwächer abschneidende Schüler von den Tests ausschliesst.

Wenn wir uns bestimmte Bewertungen ansehen, können wir feststellen, wie Korrekturen für Auswahlverzerrungen diese Vergleiche ändern. Wenn zum Beispiel ein Land eine höhere Durchschnittsnote als ein anderes hat, kann sich dies dramatisch ändern, wenn wir Korrekturen anwenden, die berücksichtigen, wie viele Schüler in den Daten fehlen.

Für die praktische Anwendung müssen Organisationen, die Bildungsergebnisse bewerten, sich dieser Verzerrungen bewusst sein und Methoden zur Korrektur einbeziehen. So wird sichergestellt, dass die Vergleiche, die sie anstellen, gültig sind und das Bildungsbild tatsächlich widerspiegeln. Indem wir uns auf die Leistungen aller Schüler konzentrieren, nicht nur auf die eingeschriebenen, können wir Erkenntnisse gewinnen, die zu besseren Bildungspolitiken und -praktiken führen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir, um Bildungsergebnisse zwischen Ländern genau zu vergleichen, die Auswirkungen von Schülern, die nicht eingeschrieben sind oder abgebrochen haben, berücksichtigen müssen. Indem wir schätzen, wie die Schülerleistungen ohne diese Verzerrungen aussehen würden, können wir informiertere Bildungsvergleiche und Entscheidungen treffen. Um das wahre Bild der Bildungssysteme weltweit zu verstehen, ist es wichtig, sorgfältig zu berücksichtigen, wie die Auswahl beeinflusst, was wir in den Daten sehen.