PropertyValue
?:about
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  • Die vorliegende Skala dient der Erfassung der Überzeugung zur Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung und besteht aus 12 Items, bzw. 6 Items in der vorgeschlagenen Kurzversion. Die Skala wurde im Zuge des Lehrentwicklungsprojektes „Tempolimit, Wärmepumpe, Elektroauto – Nachhaltigkeit mathematisch modellieren“ auf Grundlage der Kernkompetenzen für Globale Entwicklung (KMK & BMZ, 2016) entwickelt, pilotiert sowie eingesetzt. (de)
  • This scale assesses the belief in the importance of mathematics for sustainable development and consists of 12 items, or 6 items in the proposed short version. The scale was developed, piloted and used as part of the educational development project ‘Speed limit, heat pump, electric car - modelling sustainability mathematically’ based on the core competencies for global development (KMK & BMZ, 2016). (en)
?:author
?:citation
?:constructs
?:criteria
  • Objektivität Die Durchführungsobjektivität ist durch die standardisierte Instruktion gewährleistet. Da die Auswertung durch einfache Bildung des Mittelwerts der numerischen Zuordnungen der vier Antwortalternativen erfolgt, kann von einer guten Auswertungsobjektivität ausgegangen werden. Da bisher keine Normwerte vorliegen, sollte die Interpretation abhängig von den jeweiligen Stichprobenwerten erfolgen. Reliabilität Die Reliabilitätskoeffizienten Cronbachs = .89 und McDonalds = .89 für die Gesamtskala bzw. Cronbachs = .85 und McDonalds = .85 für die Kurzskala deuten auf eine gute interne Konsistenz hin. Validität Inhaltliche Validität Die inhaltliche Validität der entwickelten Gesamt- und Kurzskala in Bezug auf das Konstrukt der Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung leitet sich aus theoretischen Überlegungen sowie der Itemformulierung entlang der elf Kernkompetenzen des Lernbereichs Globale Entwicklung (Tabelle 2; KMK & BMZ, 2016, S. 95) ab. Faktorielle Validität Die faktorielle Validität kann auf Basis der konfirmatorischen Faktorenanalysen, insbesondere für die Kurzskala, wahrscheinlich als gegeben angesehen werden (siehe oben, Abbildungen 1 bis 3). Konvergente und diskriminante Konstruktvalidität Die in Tabelle 4 gegebenen Korrelationskoeffizienten zeigen erwartungsgemäß, dass die hier erfasste Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung relativ unabhängig von motivationalen Faktoren zur Mathematik ist: Mit Blick auf das Erwartungs-Wert-Modell von Eccles & Wigfield (2020) zeigen sich keine signifikanten Korrelationen mit der mathematikbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung oder dem Attainment-Value (persönliche Wichtigkeit der Mathematik) und nur geringe mit Intrinsic Value (intrinsischer Wert der Mathematik) sowie Utility Value (Nützlichkeit der Mathematik für zukünftige Pläne und das Leben im Allgemeinen). Insbesondere die Tatsache, dass die Korrelation mit Utility Value höher als mit den anderen erfassten motivationalen Faktoren zur Mathematik ausfällt, deutet auf eine gegebene Konstruktvalidität hin. In Bezug auf andere Überzeugungen zur Mathematik werden hier Korrelationen mit den vier Aspekten des mathematischen Weltbilds nach Grigutsch et al. (1998) betrachtet. Erwartungsgemäß findet sich die höchste Korrelation mit dem Anwendungs-Aspekt (Überzeugung, dass Mathematik einen praktischen Nutzen hat und dabei hilft, alltägliche Aufgaben und Probleme zu lösen), gefolgt von dem Prozess-Aspekt (Überzeugung, dass man bei der Beschäftigung mit Mathematik Neues entdecken und viele Dinge selbst finden und ausprobieren kann). Mit dem Formalismus-Aspekt (Überzeugung, dass logische Strenge, Präzision und Eindeutigkeit wesentlich für Mathematik sind) findet sich nur eine geringe positive Korrelation, mit dem Schema-Aspekt (Überzeugung, dass Mathematik eine Sammlung von Verfahren und Regeln ist, die genau angeben, wie man Aufgaben löst) eine negative. Alle diese Korrelationen unterscheiden sich kaum zwischen Gesamt- und Kurzskala. Zudem korrelieren Gesamt- und Kurzskala mit r(403) = .95. Alle diese Ergebnisse sind erwartungskonform und unterstützen die angenommene Konstruktvalidität. Kriteriumsvalidität Hinsichtlich externer Kriterien wie Alter, Geschlecht oder Schulnoten unterstützen die in Tabelle 4 gegebenen Korrelationen die Kriteriumsvalidität: Ältere und männliche Personen schätzen die Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung minimal höher ein, mit schulischer Mathematiknote findet sich keine signifikante Korrelation. Auch wenn sich für die Abiturnote eine Korrelation von ca. r = -.20 zeigte, war diese Korrelation ebenfalls nicht signifikant. Dabei ist anzumerken, dass für diese Korrelationen die Stichprobe auch deutlich geringer war als für die anderen Analysen. Tabelle 4 Validitätskoeffizienten der Gesamt- und Kurzskala „Überzeugung zur Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung (BMNE)“ Konstrukt / Skala Quelle Korrelation mit BMNE (Gesamtskala) Korrelation mit BMNE (Kurzskala) Alter r(402) = .17, p < .001 r(402) = .14, p = .005 Geschlecht r(397) = .15, p = .002 r(397) = .14, p = .005 Abiturnote r(90) = -.18, p = .092 r(90) = -.20, p = .059 Letzte schulische Mathematiknote r(388) = -.02, p = .677 r(388) = -.01, p = .929 Selbstwirksamkeitserwartung Mathematik (Ramm et al., 2006) r(392) = .07, p = .149 r(392) = .04, p = .400 Intrinsic Value Mathematik (Steinmayr & Spinath, 2010) r(392) = .13, p = .009 r(392) = .08, p = .112 Attainment Value Mathematik (Steinmayr & Spinath, 2010) r(396) = .02, p = .726 r(396) = -.01, p = .842 Utility Value Mathematik (Steinmayr & Spinath, 2010) r(393) = .27, p < .001 r(393) = .21, p < .001 Formalismus-Aspekt (Grigutsch et al., 1998) r(383) = .11, p = .035 r(383) = .13, p = .0114 Anwendungs-Aspekt (Grigutsch et al., 1998) r(384) = .43, p < .001 r(384) = .36, p < .001 Prozess-Aspekt (Grigutsch et al., 1998) r(397) = .24, p < .001 r(397) = .20, p < .0014 Schema-Aspekt (Grigutsch et al., 1998) r(391) = -.16, p = .002 r(391) = -.11, p = .005 Anmerkung. Geschlecht: 1 = weiblich, 2 = männlich; Abiturnote: 1.0 (am besten) bis 4.0; Letzte schulische Mathematiknote: 0 bis 15 (am besten). Deskriptive Statistiken Tabelle 5 Mittelwerte, Standardabweichungen, Schiefe, Exzess und Trennschärfen der Gesamt- und Kurzskala zur BMNE N M SD Schiefe Exzess Gesamtskala 403 2.98 0.46 -0.04 -0.17 Kurzskala 403 3.06 0.51 -0.16 -0.35 Anmerkung. Skala von 1 (trifft gar nicht zu) bis 4 (trifft völlig zu). (xsd:string)
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  • Instruktion In diesem Teil finden Sie Aussagen zu unterschiedlichen Themen. Überlegen Sie, inwiefern diese Aussagen Ihrer Meinung nach zutreffen. Es gibt dabei keine falschen Antworten. Items Tabelle 1 Items der Skala „Überzeugung zur Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung (BMNE)“ Nr. Item Polung Kurzskala 1 Mithilfe der Mathematik kann man Informationen zu Nachhaltigkeitsfragen beschaffen und verarbeiten. + X 2 Mathematik trägt nicht dazu bei, die Vielfalt in der Welt zu erkennen. – 3 Mit Mathematik kann man Nachhaltigkeitsprozesse nicht erfassen. – X 4 Die Mathematik hilft, bei Nachhaltigkeitsthemen unterschiedliche Handlungsebenen zu erkennen. + 5 Durch Mathematik lassen sich unterschiedliche Perspektiven in Bezug auf Nachhaltigkeitsfragen verstehen und bewerten. + 6 Eine Kritische Reflektion von Nachhaltigkeitsfragen ist mit Mathematik nicht möglich. – 7 Mathematik bildet eine Grundlage, um zu Nachhaltigkeitsfragen Stellung zu beziehen. + X 8 Mathematik ist nicht geeignet, um Nachhaltigkeitsmaßnahmen zu beurteilen. – X 9 Mithilfe der Mathematik kann man die persönliche Mitverantwortung für eine nachhaltige Welt wahrnehmen. + 10 Mathematik spielt keine Rolle in der Konfliktlösung bei Nachhaltigkeitsfragen. – X 11 Mathematik leistet keinen Beitrag dazu, die gesellschaftliche Handlungsfähigkeit zu sichern. – 12 Mathematik ermöglicht die Beteiligung an der Gestaltung einer nachhaltigen Zukunft. + X Antwortvorgaben Die Antwortskala ist eine vierstufige Likert-Skala mit den Optionen 1 = trifft gar nicht zu, 2 = trifft eher nicht zu, 3 = trifft eher zu, 4 = trifft völlig zu. Auswertungshinweise Die invertierten Items 2, 3, 6, 8, 10 sowie 11 müssen vor der Skalenbildung rekodiert werden. Anschließend kann eine eindimensionale Skala über einen ungewichteten Skalenmittelwert gebildet werden. Für die hier vorgestellten Validitätsanalysen wurden diese Skalenmittelwerte nur bei vollständig vorliegenden Antworten gebildet (fallweiser Ausschluss). Mit Blick auf die sehr ähnlichen Mittelwerte und Standardabweichungen sowie die, insbesondere für die Kurzskala, relativ hohen Trennschärfen (vgl. Tabelle 3), ist jedoch möglicherweise auch eine Skalenbildung mit teilweise fehlenden Werten vertretbar. Anwendungsbereich Die Skala dient der Erfassung der Überzeugung zur Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung auf der Basis der Kernkompetenzen des Lernbereichs Globale Entwicklung (KMK & BMZ, 2016). Sie erfasst, welche Rolle Personen der Mathematik in Nachhaltigkeitsfragen zuschreiben, und ermöglicht somit die Untersuchung von beispielsweise Zusammenhängen mit anderen Variablen, Gruppenunterschieden oder möglichen Entwicklungsverläufen dieser Überzeugungen (z. B. im Rahmen von Lehrveranstaltungen). Sie wurde für den Bildungsbereich konzipiert und bisher vor allem für angehende Lehrkräfte erprobt, ist aber grundsätzlich auch in nicht-akademischen Kontexten einsetzbar. Die vorliegende Validierung bezieht sich auf eine Stichprobe von Studierenden aus dem ersten Studiensemester unterschiedlicher Studiengänge. Die Skala ist für den Einsatz in standardisierten (Paper-Pencil oder auch elektronischen) Fragebögen vorgesehen. In der Validierung betrug die Bearbeitungszeit per Paper-Pencil ca. zwei bis drei Minuten. (xsd:string)
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  • Itemkonstruktion und Itemselektion Grundlage der Skalenentwicklung bildeten die Kernkompetenzen des Lernbereichs Globale Entwicklung (KMK & BMZ, 2016), zu denen Überzeugungsaussagen mit Bezug auf die Bedeutung der Mathematik für eine nachhaltige Entwicklung formuliert wurden. Hierbei wurden vier Aussagen zum Bereich des Erkennens, vier Aussagen zum Bereich des Bewertens (für Kernkompetenz 6 wurden zwei Aussagen formuliert) sowie vier Aussagen zum Bereich des Handelns formuliert. Zur Abschwächung von Antworttendenzen wurden pro Bereich stets zwei Items invertiert. Für eine effizientere Erfassung wurden auf Grundlage inhaltlicher Überlegungen (im Abgleich mit den Kompetenzbereichen Erkennen, Bewerten, Handeln vgl. Tabelle 2) sowie empirischer Kennzahlen (insbesondere der Trennschärfen vgl. Tabelle 3) je ein invertiertes und ein nicht-invertiertes Item aus jedem der drei Kompetenzbereiche (Erkennen, Bewerten, Handeln) ausgewählt und zu einer Kurzskala zusammengefasst. Stichproben Die Daten zur methodischen Qualität der Skala stammen aus einer Studie mit N = 464 Studierenden. Diese nahmen im Wintersemester 2023/2024 an verschiedenen Erstsemesterveranstaltungen sowohl an der Leuphana Universität Lüneburg (20.9 %) als auch an der Universität Hamburg (79.1 %) teil. Hierbei besuchten 94.6 % der Teilnehmenden unterschiedliche Lehramtsstudiengänge mit dem Bezugsfach Mathematik (Primarstufe, Sekundarstufe, Berufsschule, Sonderpädagogik) und 5.4 % Studiengänge ohne Lehramtsbezug. Das Durchschnittsalter betrug M = 22.2 (SD = 5.1) Jahre und die Stichprobe umfasste 80.6 % weibliche, 18.1 % männliche und 0.9 % diverse Studierende sowie 0.4 % Studierende ohne Angabe des Geschlechts. Itemanalysen Zur Prüfung der faktoriellen Validität wurde in Jamovi (Version 2.3.21.0, auf Basis des R-Packages „lavaan“) eine konfirmatorische Faktorenanalyse sowohl für die Gesamt- als auch die Kurzskala gerechnet (Schätzmethode: ML, Optimierungsmethode: MLMINB, Imputation fehlender Werte: FIML, Standardisierung der latenten Variablen). Die Ergebnisse der Analysen für die Gesamtskala sind in Abbildung 1 zusammengefasst. Insgesamt deuten die Ergebnisse hier auf eine nicht perfekte Passung des einfaktoriellen Modells hin. Das theoretisch mögliche zweifaktorielle Modell, bei dem positiv und negativ gepolte Items auf unterschiedliche Faktoren laden sowie das dreifaktorielle Modell, mit den drei Kompetenzbereichen (Erkennen, Bewerten, Handeln) als Faktoren, liefern sehr ähnliche Werte. Eine Betrachtung der Modification Indizes zeigt an, dass die Modellpassung deutlich verbessert werden kann, wenn Residualkovarianz zwischen Item 5 und Item 7, Item 4 und Item 9, Item 1 und Item 10, Item 1 und Item 2 sowie Item 6 und Item 8 zugelassen wird. Ergebnisse dieses Modells sind in Abbildung 2 zusammengefasst. In Abbildung 3 sind die Ergebnisse für die vorgeschlagene Kurzskala angegeben. Diese zeigen mit Blick auf CFI, TLI und SRMR auf eine gute Passung des einfaktoriellen Modells auf die Daten hin. Lediglich der RMSEA deutet hier auf eine nicht perfekte Passung des einfaktoriellen Modells auf die Daten hin. Abbildung 1. Messmodell der konfirmatorischen Faktorenanalyse für die Überzeugung zur Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung (BMNE, negativ gepolte Items wurden zuvor rekodiert). Standardisierte Pfadkoeffizienten, RMSEA = .098, CFI = .891, TLI = .867, SRMR = .054, Chi-Quadrat (54) = 290, p < .001, N = 464. Abbildung 2. Messmodell der konfirmatorischen Faktorenanalyse für die Überzeugung zur Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung mit einigen zugelassenen Residualkovarianzen (BMNE, negativ gepolte Items wurden zuvor rekodiert). Standardisierte Pfadkoeffizienten, RMSEA = .059, CFI = .964, TLI = .951, SRMR = .040, Chi-Quadrat (48) = 125, p < .001, N = 464. Abbildung 3. Messmodell der konfirmatorischen Faktorenanalyse der Kurzskala für die Überzeugung zur Bedeutung der Mathematik für nachhaltige Entwicklung (BMNE, negativ gepolte Items wurden zuvor rekodiert). Standardisierte Pfadkoeffizienten, RMSEA = .075, CFI = .976, TLI = .960, SRMR = .026, Chi-Quadrat (9) = 32, p < .001, N = 464. Itemkennwerte Tabelle 3 zeigt deskriptive Kennwerte der Items (Mittelwert, Standardabweichung, Schiefe, Exzess) sowie die Trennschärfe (korrigierte Item-Skala-Korrelation). Die Items erhalten im Mittel eine eher hohe Zustimmung (im Sinne des Konstrukts). Tendenziell sind die Antworten hier linksschief und eher flachgipflig verteilt. Die Trennschärfen fallen alle gut bis sehr gut aus. Tabelle 3 Mittelwerte, Standardabweichungen, Schiefe, Exzess und Trennschärfen der manifesten Items M SD Schiefe Exzess Trennschärfe Trennschärfe Kurzskala Item 01 3.13 0.67 -0.29 -0.26 .63 .66 Item 02* 3.00 0.80 -0.43 -0.33 .41 Item 03* 3.15 0.66 -0.31 -0.20 .65 .64 Item 04 2.76 0.65 -0.11 -0.09 .62 Item 05 2.99 0.64 -0.30 -0.40 .68 Item 06* 3.05 0.64 -0.20 -0.05 .62 Item 07* 2.92 0.70 -0.24 -0.12 .68 .65 Item 08* 3.04 0.67 -0.32 0.13 .59 .57 Item 09 2.61 0.72 -0.17 -0.18 .55 Item 10* 3.16 0.74 -0.57 -0.04 .62 .63 Item 11* 3.00 0.70 -0.35 0.04 .42 Item 12 2.96 0.67 -0.09 -0.40 .68 .64 Anmerkung. Skala von 1 (trifft gar nicht zu) bis 4 (trifft völlig zu), negativ gepolte Items (*) wurden zuvor rekodiert, N = 464. (xsd:string)
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  • 10.6102/zis346 ()
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  • GESIS-ZIS (xsd:string)
  • Zusammenstellung sozialwissenschaftlicher Items und Skalen (ZIS) (xsd:string)
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  • Angesichts existenzieller Herausforderungen im 21. Jahrhundert haben die Mitgliedsstaaten der Vereinten Nationen im Rahmen der „Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung“ globale Nachhaltigkeitsziele festgelegt (UN General Assembly, 2015). Als Bestandteil und „Wegbegleiter“ aller Nachhaltigkeitsziele gilt das Konzept Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE), welches allen Lernenden ermöglichen soll, sich aktiv an der Förderung einer nachhaltigen Entwicklung zu beteiligen (UNESCO, 2021). Im Rahmen der Ausgestaltung dieses Bildungsauftrags liegen mehrere unterschiedliche Kompetenzmodelle vor (u. a. de Haan et al., 2008.; OECD, 2005; Rieckmann, 2011). Eine zentrale konzeptionelle Grundlage im deutschsprachigen Raum findet sich hierbei in den „Kernkompetenzen des Lernbereichs Globale Entwicklung“ (Kultusministerkonferenz (KMK) & Bundeministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (BMZ), 2016). Das vorliegende Kompetenzmodell unterscheidet drei Kompetenzbereiche und formuliert die folgenden Kernkompetenzen: Tabelle 2 Kompetenzbereiche und Kernkompetenzen des Lernbereichs Globale Entwicklung (KMK & BMZ, 2016, S. 95) Die Schülerinnen und Schüler können… Kompetenzbereich: Erkennen 1 … Informationen zu Fragen der Globalisierung und Entwicklung beschaffen und themenbezogen verarbeiten. („Informationsbeschaffung und -verarbeitung“) 2 … die soziokulturelle und natürliche Vielfalt in der Einen Welt erkennen. („Erkennen von Vielfalt“) 3 … Globalisierungs- und Entwicklungsprozesse mithilfe des Leitbildes der nachhaltigen Entwicklung fachlich analysieren. („Analyse des globalen Wandels“) 4 …Handlungsebenen von Individuum bis zur Weltebene in ihrer jeweiligen Funktion für Entwicklungsprozesse erkennen. („Unterscheidung von Handlungsebenen“) Kompetenzbereich: Bewerten 5 … sich eigene und fremde Wertorientierung in ihrer Bedeutung für die Lebensgestaltung bewusst machen, würdigen und reflektieren. („Perspektivwechsel und Empathie“) 6 … durch kritische Reflexion zu Globalisierungs- und Entwicklungsfragen Stellung beziehen und sich dabei an der internationalen Konsensbildung, am Leitbild nachhaltiger Entwicklung und an den Menschenrechten orientieren. („Kritische Reflexion und Stellungnahme“) 7 …Ansätze zur Beurteilung von Entwicklungsmaßnahmen (bei uns und in anderen Teilen der Welt) unter Berücksichtigung unterschiedlicher Interessen und Rahmenbedingungen erarbeiten und zu eigenständigen Bewertungen kommen. („Beurteilen von Entwicklungsmaßnahmen“) Kompetenzbereich: Handeln 8 … Bereiche persönlicher Mitverantwortung für Mensch und Umwelt erkennen und als Herausforderung annehmen. („Solidarität und Mitverantwortung“) 9 … zur Überwindung soziokultureller und interessenbestimmter Barrieren in Kommunikation und Zusammenarbeit sowie zu Konfliktlösungen beitragen. („Verständigung und Mitverantwortung“) 10 … die gesellschaftliche Handlungsfähigkeit im globalen Wandel vor allem im persönlichen und beruflichen Bereich durch Offenheit und Innovationsbereitschaft sowie durch eine angemessene Reduktion von Komplexität sichern und die Ungewissheit offener Situationen ertragen. („Handlungsfähigkeit im globalen Wandel“) 11 … und sind aufgrund ihrer mündigen Entscheidung bereit, Ziele der nachhaltigen Entwicklung im privaten, schulischen und beruflichen Bereich zu verfolgen und sich an ihrer Umsetzung auf gesellschaftlicher und politischer Ebene zu beteiligen. („Partizipation und Mitgestaltung“). Zentral erscheint in diesem Kontext nun: BNE ist selbst kein neues/eigenes Schulfach, vielmehr ist BNE als Querschnittsaufgabe für den Fachunterricht in Schule zu verstehen (Buddeberg, 2016). Hier zeigt sich im bildungswissenschaftlichen und fachdidaktischen Diskurs immer mehr, dass u. a. auch das Fach Mathematik einen entscheidenden Beitrag zur Implementation von BNE leisten kann bzw. muss (Reiss et al., 2016; Vorhölter et al., 2023; Wiegand & Borromeo Ferri, 2023). Gegenstand aktueller BNE-Forschung sind auf der Lehrkräfteebene u. a. Untersuchungen zu deren BNE-bezogenen Fähigkeiten, Wissen, Selbstkonzepten und Einstellungen (Baumann et al., 2023; Handtke et al., 2022; Hemmer et al., 2023). Die vorliegende Skala leistet hier einen Beitrag dazu, Einstellungen zur Rolle der Bedeutung von Mathematik für eine BNE bei (angehenden) Lehrkräften erfassen zu können. Die Skala bezieht sich dabei auf das sozialpsychologische Konstrukt der Überzeugung, also die kognitive Komponente von Einstellungen (Haddock & Maio, 2014). Da sich die zuvor vorgestellten Kernkompetenzen des Lernbereichs Globale Entwicklung (Tabelle 1) auf solche Bereiche beziehen, in denen Fachunterricht für BNE von Bedeutung sein kann, werden die Überzeugungen in der Skala auf das vorliegende Modell bezogen und entlang dieser Kernkompetenzen konzeptualisiert und operationalisiert. (xsd:string)
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  • Hinweise auf faktorielle Validität sowie Konstrukt- und Kriteriumsvalidität (xsd:string)