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Modellierung von Kompetenzen im Bereich „Sprache und Sprachgebrauch untersuchen” mit schwierigkeitsbestimmenden Aufgabenmerkmalen

Published Online:https://doi.org/10.1026/0049-8637/a000054

Zusammenfassung. Für den Bereich „Sprache und Sprachgebrauch untersuchen” der KMK-Bildungsstandards wurden basierend auf Kategorien sprachbewusster Tätigkeiten neun schwierigkeitsbestimmende Aufgabenmerkmale abgeleitet. Auf Grundlage einer Stichprobe von 3.276 Schülerinnen und Schülern der dritten und vierten Klassenstufe wurde im ersten Analyseschritt der Zusammenhang der Aufgabenmerkmale mit den Schwierigkeiten von 107 Testaufgaben untersucht. Im zweiten Schritt wurde untersucht, inwieweit die schwierigkeitsgenerierenden Effekte der Aufgabenmerkmale von der sprachlichen Herkunft der Schülerinnen und Schüler unter Berücksichtigung des kulturellen Kapitals sowie der Klassenstufe moderiert werden, d.h. Differential Facet Functioning (DFF) vorliegt. Für Schritt 1 wurde das linear-logistische Testmodell (LLTM) in der Formulierung als generalisiertes lineares gemischtes Modell (GLMM) verwendet, welches für Schritt 2 um Schülermerkmale als Prädiktoren ergänzt wurde. Die Aufgabenmerkmale weisen einen sehr hohen Erklärungswert für die Aufgabenschwierigkeiten auf (R2 = .695), wobei die Beziehung zur Aufgabenschwierigkeit bei acht der neun Aufgabenmerkmale von mindestens einem der Schülermerkmale oder der Klassenstufe abhängt.


Modelling competencies in the domain of German grammar based on item properties

Abstract. Based on the concept of language awareness, we defined nine item properties concerning the area ”Sprache und Sprachgebrauch untersuchen” (speech and speech use) of the KMK educational standards. In a first step, we investigated the relationship between these item properties and the difficulty of 107 German grammar items using a sample of 3,276 third and fourth grade students. In a second step, we examined whether this relationship is moderated by students’ language background (German as a second language), cultural capital, and years of schooling. Analyses for step 1 were based on the linear logistic test model (LLTM) and a mixed model approach. In step 2, the LLTM was supplemented by the student attributes and grade level as predictor variables. The item properties explained item difficulty very well (R2 = .695). However, for eight out of nine item properties, the effects on item difficulty were moderated by at least one student attribute, or grade level providing evidence of Differential Facet Functioning (DFF).

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