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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Methodischer Rahmen

verfasst von: Elena de Vries

Erschienen in: Feedback in digitalen Lernumgebungen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel wird eine methodische Herangehensweise zur Beantwortung der Forschungsfragen aus Abschnitt 3.2 entwickelt. Dafür wird in einem Dreischritt aus Studiendesign, Erhebungs- und Auswertungsmethoden ein Rahmen geschaffen. Dies bildet die Basis für die Aussagekraft, Interpretation und Diskussion der Studienergebnisse.

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Fußnoten
1
Als Cluster werden „natürlich zusammenhängende Teilkollektive (Klumpen)“ (Döring & Bortz, 2016, S. 314) einer Population verstanden. Schulklassen stellen ein klassisches Beispiel hierfür dar.
 
2
Sie identifizierte hochsignifikante Effekte zugunsten der Gesamtschülerinnen und -schüler, wobei anzumerken ist, dass diese zu beiden Messzeitpunkten bedeutend schlechtere Ergebnisse (Summenscores) erzielten als die Gymnasialschülerinnen und -schüler. Aufgrund der verhältnismäßig kleinen Stichprobe und der im Rahmen einer Masterarbeit umsetzbaren Auswertungsmethoden liegt die Betonung allerdings klar auf einem Hinweis zu möglichen Leistungseffekten.
 
3
In den Itembezeichnungen wird bei Nitsch (2015) für den Darstellungswechsel graphisch-algebraisch teils die Bezeichnung AG statt GA verwendet. Die vertauschten Buchstaben deuten auf die Richtung des Darstellungswechsels hin.
 
4
Die Bezeichnungen der CODI-Aufgaben wurden übernommen, sodass diese in der Dissertation von Nitsch (2015) nachgeschlagen werden können. Auf Anfrage werden die Testhefte gerne direkt zur Verfügung gestellt.
 
5
Pb wird bei Lienert und Raatz (1998) als Abkürzung für „Probanden“ genutzt.
 
6
Weitere Details zu den EAP/PV-Reliabilitäten folgen in Abschnitt 5.3.6, nachdem auf verschiedene Arten von Schätzern eingegangen wurde.
 
7
Je nach Konstruktion der Distraktoren kann es auch im Rahmen von MC-Items möglich sein, komplexere Kodierungen vorzunehmen, wenn zum Beispiel jeder Distraktor eine bestimmte Fehlvorstellung anspricht und diese näher fokussiert werden sollen (vgl. Projekt HEUREKO nach Nitsch (2015)).
 
8
Streng genommen betrifft dies die Schätzungen der Personenfähigkeiten, wie in den folgenden Abschnitten von Abschnitt 5.3 dargestellt wird.
 
9
Die genutzte Software ConQuest 4.0 erkennt fehlende Werte automatisch als missing by design und beinhaltet Algorithmen, durch die es mit ihnen umgehen kann (Adams & Osses, 2016). Nähere Informationen zu der genutzten Software befinden sich in Abschnitt 5.3.8.
 
10
Die Eindimensionalität gilt hier als Zeichen für die Konstruktvalidität.
 
11
Bei einem Zwei-Parameter-Logistischen Modell könnten beispielsweise zusätzlich verschiedene Trennschärfen der Items berücksichtigt werden (Birnbaum, 1968). Mehrparametrige Modelle benötigen jedoch eine große Stichprobe, um aussagekräftige Ergebnisse generieren zu können (Rost, 2004). Mit einem Stichprobenumfang von circa 270 Probanden, ist diese Voraussetzung in der vorliegenden Arbeit nicht gegeben. Aus diesem Grund wird hier ausschließlich das 1PL-Modell näher in den Blick genommen. Für weitere probabilistische Testmodelle sei auf die einschlägige Methodenliteratur verwiesen (z. B. Döring und Bortz, 2016; Fischer und Molenaar, 1995; Rost, 2004; Strobl, 2015; van der Linden, 2016).
 
12
Nitsch (2015) berichtet aufgrund ihres Fokus keine Modelle, die eine inhaltliche Differenzierung in verschiedene Dimensionen beinhalten, wie es hier in Modell 2 der Fall ist. Ein eindimensionales Modell ergab bei ihr schlechtere Fit-Werte als das zweidimensionale Modell.
 
13
Für die Erläuterungen in dieser Arbeit ist es nicht notwendig, die genaue Struktur der verallgemeinerten Funktion zu kennen. Sie kann bei Interesse in der aufgeführten Literatur nachgeschlagen werden. Insbesondere die Erläuterungen von Adams, Wilson und Wang (1997) sind sehr ausführlich.
 
14
„Damit wird die Tendenz der Schätzer bezeichnet, Werte anzunehmen, die im Vergleich zu Maximum Likelihood Schätzern näher am Erwartungswert der a priori-Verteilung liegen.“ (Walter, 2005, S. 67).
 
15
Es gibt noch weitaus mehr informationstheoretische Maße. Die drei hier vorgestellten Kriterien sind jedoch diejenigen, die am häufigsten Anwendung finden (Cohen & Cho, 2016; Rost, 2004).
 
16
Daher die Bezeichnung mean square, was im Deutschen übersetzt werden kann mit „mittlere Abweichungsquadrate“.
 
17
Für genauere Herleitungen und Erläuterungen der Formeln sei an dieser Stelle auf Wright und Masters (1982) sowie auf Bond und Fox (2012) verwiesen.
 
18
Dieser Effekt besagt, dass bei Designs mit Messwiederholung die Testwerte zum zweiten Messzeitpunkt tendenziell näher an dem Erwartungswert dieses Messzeitpunktes liegen als die Werte des ersten Messzeitpunkts an dessen Erwartungswert (Nesselroade, Stigler & Baltes, 1980).
 
19
Wie Kovarianzanalysen lassen sich auch Varianzanalysen als Spezialfall einer (multiplen) Regression auffassen, sodass sie streng genommen implizit mit aufgegriffen werden.
 
20
Alternativ wird von Maximum Likelihood-Methoden berichtet (Wolf & Best, 2010). Auf diese wird an dieser Stelle jedoch nicht eingegangen, da die verwendete Software R standardmäßig mit der gängigen Kleinst-Quadrate-Methode arbeitet (R Core Team, 2019).
 
21
Eine Übersicht über alle R-Pakete befindet sich auf den Seiten des „Comprehensive R Archive Network“ (CRAN) (https://​cran.​r-project.​org/​web/​packages/​).
 
Metadaten
Titel
Methodischer Rahmen
verfasst von
Elena de Vries
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-35838-9_5

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