Kinder sammeln bereits im Vorschulalter viele mathematische Erfahrungen und erste mathematische Fähigkeiten sind schon vor Schulbeginn vorhanden - so können fast alle Kindergartenkinder zählen und schon einfache Rechenoperationen lösen. Studien zeigen, dass ein frühzeitiger Erwerb mathematischer Vorläuferfertigkeiten entscheidend für die späteren schulischen Leistungen in Mathematik ist. Die mathematischen Fähigkeiten zu Beginn der Grundschulzeit sind allerdings sehr heterogen und nicht alle Kinder verfügen über eine gute Basis für den mathematischen Erstunterricht. In diesem Zusammenhang wird die Rolle des Kindergartens als vorschulische Bildungseinrichtung aktuell verstärkt diskutiert. Bisher ging es dabei vor allem um die Förderung von sprachlichen Fähigkeiten der Kinder, aber auch mathematische Förderprogramme finden ihren Einzug in die Kindergärten. In diesem Kontext befasst sich die Studie mit der Entwicklung mathematischer Vorläuferfähigkeiten beim Übergang vom Kindergarten zur Grundschule, wobei auch der Einfluss nicht-mathematischer Faktoren (z.B. Fähigkeitsselbstkonzept) berücksichtigt wird. Empirische Basis ist eine umfangreiche längsschnittliche Trainings- und Evaluationsstudie mit mehreren Kontrollgruppen sowie mehreren Follow-up Untersuchungen vom Kindergarten bis in die zweite Klassenstufe. Besondere Beachtung finden Geschlechtseffekte. Die komplexen Zusammenhänge zwischen mathematischen und nicht mathematischen Faktoren werden in einem Pfadmodell dargestellt. Dabei zeigt sich, dass gutes Mengenwissen und ein guter Umgang mit Zahlbegriff eine wichtige Basis für den späteren Erfolg in der Mathematik legen. Auch können leistungsstarke und leistungsschwache Mädchen früh identifiziert werden.
Aktualisiert: 2019-12-20
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Fehlende Werte bilden seit jeher eine große methodische Herausforderung für quantitative Analysen in den Sozialwissenschaften. Die Methodenforschung deutet darauf hin, dass sich in einigen Bereichen das Problem fehlender Werte noch verschärfen wird. In dieser Arbeit werden zunächst die wichtigsten Theorien zu Item und Unit Nonresponse zusammengefasst. Anhand von Beispielen aus dem ALLBUS werden anschließend Analysen zu Item und Unit Nonresponse vorgenommen. Im Weiteren werden Korrekturmethoden für fehlende Werte durch ein auf realen Daten basierendes neues Verfahren verglichen. Dabei steht im Zentrum des Methodenvergleichs das Abschneiden der Multiplen Imputation als Korrekturmethode. Die Ergebnisse sprechen bei Item Nonreponse klar für die Anwendung der Multiplen Imputation vor allem bei multivariaten Analysen. Obwohl die Ergebnisse für Unit Nonresponse keine klaren Empfehlungen zulassen, erscheint der Weg, Multiple Imputation auch dort zu verwenden, bei günstiger Datenlage als Alternative zu Gewichtungen.
Aktualisiert: 2019-05-20
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