Browsing by Kind of data "Quantitative data (social science)"
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- ProductInstruktionssensitivität von Testitems in der Pädagogisch-Psychologischen Diagnostik (Forschungsdaten)Ergebnisse von Schüler/innen aus standardisierten Leistungstests werden häufig dazu genutzt, den individuellen Lernstand von Schüler/innen zu erfassen, die Qualität von Schule, Unterricht und anderer pädagogischer Maßnahmen zu beurteilen oder Bildungssysteme auf nationaler und internationaler Ebene zu vergleichen. Gültige Rückschlüsse über Schule und Unterricht erfordern, dass die Testinstrumente instruktionssensitiv sind, das heisst dazu in der Lage sind, Effekte des Unterrichts abzubilden. Das Projekt baut auf einem von Naumann, Hochweber und Hartig (2014) vorgestellten längsschnittlichen Mehrebenen-Differential-Item-Functioning-Modell (LML-DIF-Modell) zur Untersuchung von Instruktionssensitivität auf. Dieses Modell integriert bestehende Ansätze, indem es sowohl Veränderungen in Schülerleistungen über die Zeit als auch Unterschiede zwischen Schulklassen einbezieht, und es erlaubt die Unterscheidung der globalen und differenziellen Sensitivität von Tests und Items. Das Projekt verfolgt vier Ziele: 1. die Weiterentwicklung des LML-DIF-Modells 2. die Untersuchung der Qualität und Bedingungen der Parameterschätzung 3. die Validierung von statistischen Indikatoren für Instruktionssensitivität 4. die Entwicklung von Kriterien zur Klassifikation von Instruktionssensitivität auf Test- und Itemebene Zur Erreichung dieser Ziele werden Simulationsstudien und Sekundäranalysen bestehender Datensätze sowie eine Datenerhebung an Schweizer Schulen (Kanton St. Gallen) durchgeführt. Dabei werden Schulleistungen von Fünftklässler/innen im Bereich Arithmetik zu mehreren Messzeitpunkten erhoben. Parallel dazu werden u.a. Aussagen der Lehrpersonen zu den Unterrichtsinhalten und Experten-Einschätzungen der Testaufgaben zur Nähe zum Unterricht gewonnen.
- ProductScientific Use File (SUF): ÜGK / COFO / VECOF 2023, Languages Grade 11 (Version 1.0) [Data set](SWISSUBase, 2025-05)
;Erzinger Andrea B. ;Angelone, Domenico; ;Prosperi, Oliver ;Salvisberg, Miriam ;Tomasik, Martin ;Bollmann, Sophie ;Uslu, SinanSeiler, SimonThe Scientific Use File (SUF) is a data set that enables members of research institutions to reproduce the results of the initial reporting of the ÜGK / COFO / VECOF 2023 and can be used for independent secondary analyses. The aim of the SUF is to enable a wide range of standard analyses. Additional data for special research projects (e.g. item-related analyses) are available on special request under certain conditions. (cf. "Datennutzung im Rahmen der Überprüfung des Erreichens der Grundkompetenzen (ÜGK)", https://edudoc.ch/record/218327; for inquiries, please contact: data.icer@unibe.ch) - ProductScientific Use File (SUF): ÜGK / COFO / VECOF 2023, Languages Grade 11: Data (Version 2.0) [Data set](SWISSUBase, 2025-06)
;Erzinger Andrea B. ;Angelone, Domenico; ;Prosperi, Oliver ;Salvisberg, Miriam ;Tomasik, Martin ;Bollmann, Sophie ;Uslu, SinanSeiler, SimonThe Scientific Use File (SUF) is a data set that enables members of research institutions to reproduce the results of the initial reporting of the ÜGK / COFO / VECOF 2023 and can be used for independent secondary analyses. The aim of the SUF is to enable a wide range of standard analyses. Additional data for special research projects (e.g. item-related analyses) are available on special request under certain conditions. (cf. "Datennutzung im Rahmen der Überprüfung des Erreichens der Grundkompetenzen (ÜGK)", https://edudoc.ch/record/218327; for inquiries, please contact: data.icer@unibe.ch)