Einfluss der Covid-19-Pandemie auf den Lernerfolg Schweizer Schüler:innen und Identifikation von Prädiktoren in der Schulumgebung
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Unger, V., Grünig, F., Hochweber, J., Brauchle, J., Hübner, N., & Knickeier-Rust, M. (2025, 27.-29. Januar). Einfluss der Covid-19-Pandemie auf den Lernerfolg Schweizer Schüler:innen und Identifikation von Prädiktoren in der Schulumgebung [Konferenzbeitrag]. GEBF-Tagung, 26.01.2025, Mannheim, Deutschland.
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Topic PHSG
Individuelle Förderung und Differenzierung
Fields of Science and Technology (OECD)
Social sciences
Abstract
Empirischer Hintergrund:
Die Schulschließungen zur Eindämmung der Covid-19-Pandemie stellten alle Beteiligten des Schulsystems vor große Herausforderungen. Empirische Studien zeigen während dieser Zeit einen geringeren Lernzuwachs der Schüler:innen als unter Normalbedingungen1,2,3, allerdings mit hoher Varianz zwischen verschiedenen Studien.1
Die Herausforderungen variierten dabei zwischen den Schulen aufgrund unterschiedlicher kontextueller Bedingungen. So waren die Schulen bei der Etablierung des Fernunterrichts besonders von der Ausstattung des Haushalts der Schüler:innen abhängig.4 Das zeigt sich unter anderem in empirisch nachgewiesenen Zusammenhängen zwischen dem sozioökonomischen Status der Schüler:innen und ihrem Lernerfolg im Fernunterricht.1,5 Auch elterliche Unterstützung hatte einen großen Einfluss auf den Lernerfolg im Fernunterricht.6 Bildungsnähere Eltern konnten ihre Kinder dabei besser unterstützen als bildungsfernere.7,8 Nicht-deutschsprachige Elternhäuser hatten zusätzlich größere Schwierigkeiten bei der Lernunterstützung.9,2 Zu Beginn der Schulschließung mussten Schulen neue Wege zur Distribution der Aufgaben finden10, wobei Unterschiede zwischen ländlichen und städtischen Regionen ebenfalls den Lernerfolg beeinflusst haben könnten.11
Forschungsfragen:
Die Befunde geben Hinweise auf (differenzielle) Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf den Lernerfolg der Schüler:innen. Die genannten Studien beruhen dabei vorrangig auf querschnittlichen Untersuchungen und/oder kleineren Datensätzen und weisen dabei teils hohe Varianz auf. Um verlässliche Ergebnisse zu generieren, werden Längsschnittstudien mit größeren Datensätzen benötigt.1 Diese Studie untersucht hierfür folgende Forschungsfragen in einer Längsschnittanalyse mit insgesamt N=43’441 Schweizer Schüler:innen:
RQ1: Inwiefern können über den Verlauf der Covid-19-Pandemie Lerneinbußen festgestellt werden?
RQ2: Inwiefern beeinflussen die folgenden theoriebasierten Faktoren in der Umgebung der Schule den Lernerfolg während der Covid-19-Pandemie?
Durchschnittliches Einkommen
Durchschnittlicher höchster Bildungsabschluss
Anteil vorrangig nicht-deutschsprechender Bevölkerung
Anteil sozialhilfebeziehender Schüler:innen
Urbanisierungsgrad
Methodisches Vorgehen:
Die Daten dieser Studie entstammen der digitalen Lernplattform Lernpass plus, welche teilverpflichtende Tests in den Hauptfächern Deutsch, Englisch, Französisch und Mathematik von Schüler:innen der 8. und 9. Klasse umfasst. Diese Daten ermöglichen eine Längsschnittanalyse der Testergebnisse in den Schuljahren 2018-2020 (Kohorte 1, Test in Kl.8 vor den Schulschließungen und in Kl.9 direkt nach den Schulschließungen = “Coronakohrte”), 2019-2021 (Kohorte 2, Test in Kl.8 direkt und in Kl.9 ein Jahr nach den Schulschließungen) und 2020-2022 (Kohorte 3, Test in Kl.8 ein Jahr und in Kl.9 zwei Jahre nach den Schulschließungen = “Nach-Corona-Kohorte“).
Zur Beantwortung von RQ1 wurde der Lernzuwachs der einzelnen Schüler:innen von der 8.-9. Klasse pro Fach berechnet und zwischen den Kohorten verglichen. Dafür wurden längsschnittliche Mehrgruppen-Item-Response-Modelle12,13 berechnet. Die Testergebnisse wurden mithilfe dichotomer Rasch-Modelle geschätzt, wobei die Schwierigkeitsparameter aus Kalibrierungsstudien berücksichtigt wurden. Der Lernzuwachs wurde mit Hilfe latenter Veränderungsmodelle abgeschätzt.14,15 Zur Beantwortung von RQ2 wurden die Veränderungsmodelle durch Regressionsmodelle erweitert, um den Einfluss verschiedener Prädiktoren auf den Lernzuwachs zu analysieren. Dabei wurde die Differenz der Regressionskoeffizienten zwischen den Kohorten berechnet und auf statistische Signifikanz getestet.
Ergebnisse:
Die durchschnittlichen Testergebnisse sowie die Unterschiede zwischen den Kohorten geben Hinweise auf die schlechtesten Testergebnisse unmittelbar nach den und die geringsten Lernzuwächse über die Schulschließungen (Kohorte 1) und den größten Lernzuwachs in Kohorte 2 nach den Schulschließungen. Die Ergebnisse aus Kohorte 3 rangierten in Bezug auf die Leistungsentwicklung zwischen Kohorte 1 und 2.
Die Ergebnisse der berechneten Regressionsmodelle kommen zu keinen konsistenten Ergebnissen. Während sich für Deutsch und Französisch keine Unterschiede zwischen den Kohorten zeigen, finden sich in Englisch statistisch signifikante Unterschiede für das Einkommen, die elterliche Bildung und den Anteil Deutschsprechender sowie in Mathematik für den Anteil sozialhilfebeziehender Schüler:innen.
Diskussion:
Die Hinweise auf Lerneinbußen widersprechen aktuellen PISA-Ergebnissen, die in der Schweiz keine Lerneinbußen sehen.16 Unsere Daten weisen zudem auf Catch-up-Effekte hin. Unsere Daten zeigen kein einheitliches Bild bezüglich des Einflusses der Prädiktoren zwischen den Kohorten.
Auch wenn die Covid-19-Pandemie überwunden scheint, ist die Wahrscheinlichkeit für ähnliche zukünftige Schulschließungssituationen, beispielsweise aufgrund von Krankheitswellen oder Extremwetterereignissen, hoch.17,18 Erfahrungen der Covid-19-Pandemie sollten demnach genutzt werden, um mit Hilfe von Notfallplänen, geförderter Selbstregulation der Schüler:innen oder remedialen Maßnahmen besser reagieren zu können.
Die Schulschließungen zur Eindämmung der Covid-19-Pandemie stellten alle Beteiligten des Schulsystems vor große Herausforderungen. Empirische Studien zeigen während dieser Zeit einen geringeren Lernzuwachs der Schüler:innen als unter Normalbedingungen1,2,3, allerdings mit hoher Varianz zwischen verschiedenen Studien.1
Die Herausforderungen variierten dabei zwischen den Schulen aufgrund unterschiedlicher kontextueller Bedingungen. So waren die Schulen bei der Etablierung des Fernunterrichts besonders von der Ausstattung des Haushalts der Schüler:innen abhängig.4 Das zeigt sich unter anderem in empirisch nachgewiesenen Zusammenhängen zwischen dem sozioökonomischen Status der Schüler:innen und ihrem Lernerfolg im Fernunterricht.1,5 Auch elterliche Unterstützung hatte einen großen Einfluss auf den Lernerfolg im Fernunterricht.6 Bildungsnähere Eltern konnten ihre Kinder dabei besser unterstützen als bildungsfernere.7,8 Nicht-deutschsprachige Elternhäuser hatten zusätzlich größere Schwierigkeiten bei der Lernunterstützung.9,2 Zu Beginn der Schulschließung mussten Schulen neue Wege zur Distribution der Aufgaben finden10, wobei Unterschiede zwischen ländlichen und städtischen Regionen ebenfalls den Lernerfolg beeinflusst haben könnten.11
Forschungsfragen:
Die Befunde geben Hinweise auf (differenzielle) Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf den Lernerfolg der Schüler:innen. Die genannten Studien beruhen dabei vorrangig auf querschnittlichen Untersuchungen und/oder kleineren Datensätzen und weisen dabei teils hohe Varianz auf. Um verlässliche Ergebnisse zu generieren, werden Längsschnittstudien mit größeren Datensätzen benötigt.1 Diese Studie untersucht hierfür folgende Forschungsfragen in einer Längsschnittanalyse mit insgesamt N=43’441 Schweizer Schüler:innen:
RQ1: Inwiefern können über den Verlauf der Covid-19-Pandemie Lerneinbußen festgestellt werden?
RQ2: Inwiefern beeinflussen die folgenden theoriebasierten Faktoren in der Umgebung der Schule den Lernerfolg während der Covid-19-Pandemie?
Durchschnittliches Einkommen
Durchschnittlicher höchster Bildungsabschluss
Anteil vorrangig nicht-deutschsprechender Bevölkerung
Anteil sozialhilfebeziehender Schüler:innen
Urbanisierungsgrad
Methodisches Vorgehen:
Die Daten dieser Studie entstammen der digitalen Lernplattform Lernpass plus, welche teilverpflichtende Tests in den Hauptfächern Deutsch, Englisch, Französisch und Mathematik von Schüler:innen der 8. und 9. Klasse umfasst. Diese Daten ermöglichen eine Längsschnittanalyse der Testergebnisse in den Schuljahren 2018-2020 (Kohorte 1, Test in Kl.8 vor den Schulschließungen und in Kl.9 direkt nach den Schulschließungen = “Coronakohrte”), 2019-2021 (Kohorte 2, Test in Kl.8 direkt und in Kl.9 ein Jahr nach den Schulschließungen) und 2020-2022 (Kohorte 3, Test in Kl.8 ein Jahr und in Kl.9 zwei Jahre nach den Schulschließungen = “Nach-Corona-Kohorte“).
Zur Beantwortung von RQ1 wurde der Lernzuwachs der einzelnen Schüler:innen von der 8.-9. Klasse pro Fach berechnet und zwischen den Kohorten verglichen. Dafür wurden längsschnittliche Mehrgruppen-Item-Response-Modelle12,13 berechnet. Die Testergebnisse wurden mithilfe dichotomer Rasch-Modelle geschätzt, wobei die Schwierigkeitsparameter aus Kalibrierungsstudien berücksichtigt wurden. Der Lernzuwachs wurde mit Hilfe latenter Veränderungsmodelle abgeschätzt.14,15 Zur Beantwortung von RQ2 wurden die Veränderungsmodelle durch Regressionsmodelle erweitert, um den Einfluss verschiedener Prädiktoren auf den Lernzuwachs zu analysieren. Dabei wurde die Differenz der Regressionskoeffizienten zwischen den Kohorten berechnet und auf statistische Signifikanz getestet.
Ergebnisse:
Die durchschnittlichen Testergebnisse sowie die Unterschiede zwischen den Kohorten geben Hinweise auf die schlechtesten Testergebnisse unmittelbar nach den und die geringsten Lernzuwächse über die Schulschließungen (Kohorte 1) und den größten Lernzuwachs in Kohorte 2 nach den Schulschließungen. Die Ergebnisse aus Kohorte 3 rangierten in Bezug auf die Leistungsentwicklung zwischen Kohorte 1 und 2.
Die Ergebnisse der berechneten Regressionsmodelle kommen zu keinen konsistenten Ergebnissen. Während sich für Deutsch und Französisch keine Unterschiede zwischen den Kohorten zeigen, finden sich in Englisch statistisch signifikante Unterschiede für das Einkommen, die elterliche Bildung und den Anteil Deutschsprechender sowie in Mathematik für den Anteil sozialhilfebeziehender Schüler:innen.
Diskussion:
Die Hinweise auf Lerneinbußen widersprechen aktuellen PISA-Ergebnissen, die in der Schweiz keine Lerneinbußen sehen.16 Unsere Daten weisen zudem auf Catch-up-Effekte hin. Unsere Daten zeigen kein einheitliches Bild bezüglich des Einflusses der Prädiktoren zwischen den Kohorten.
Auch wenn die Covid-19-Pandemie überwunden scheint, ist die Wahrscheinlichkeit für ähnliche zukünftige Schulschließungssituationen, beispielsweise aufgrund von Krankheitswellen oder Extremwetterereignissen, hoch.17,18 Erfahrungen der Covid-19-Pandemie sollten demnach genutzt werden, um mit Hilfe von Notfallplänen, geförderter Selbstregulation der Schüler:innen oder remedialen Maßnahmen besser reagieren zu können.
| Name of the event | Conference Host | Place of the event | Start date of the event | End date of the event |
GEBF-Konferenz | Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung | Mannheim, Deutschland | January 27, 2025 | January 29, 2025 |
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Funder
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