| Inhalt | 5 |
| Vorwort | 8 |
| Teil I Einführung | 10 |
| Bildungshäppchen auf der Schlachtplatte der Wissensgesellschaft | 11 |
| Die OECD-Pläne zur Evaluation der HochschulbildungTheAssessment of Higher Education Learning Outcomes | 30 |
| Teil II Allgemeinwissen und der Studentenpisa-Test | 33 |
| Was ist Wissen - und wie lässt es sich messen? | 34 |
| 1. Einleitende Überlegungen und Hintergründe | 34 |
| 1.1 Das ganze Leben ist ein Quiz - Wissens-Boom in den Medien | 34 |
| 1.2 Relevanz des Themas in Forschung und Praxis | 35 |
| 1.3 Wissen als messbare Kompetenzkomponente | 36 |
| 1.4 Gegenüberstellung: BOWlT vs. Studentenpisa | 40 |
| 2. Neues Wissen: Auswertungen der Studentenpisa-Erhebung im Vergleich zumBochumer Wissenstest | 41 |
| 2.1 Unterschiede zwischen Männern und Frauen | 41 |
| 2.2 Alterseffekte | 41 |
| 2.3 Unterschiede zwischen verschiedenen Bevölkerungsgruppen | 43 |
| 2.4 Zusammenhänge der erfassten Wissensbereiche | 45 |
| 3. Interpretationsansätze, Diskussion und Konsequenzen | 46 |
| 3.1 Einordnung der Ergebnisse | 46 |
| 3.2 Befunde zum Alter | 47 |
| 3.3 Gesellschaftlicher Stellenwert von Wissen | 48 |
| Der Studentenpisa-Test 2009: Idee, Entwicklung, Validierung | 50 |
| 1. Einleitung: Idee und Test-Entwicklung | 50 |
| 2. Der Pretest: Qualitätscheck der Testfragen und Fragebögen | 52 |
| 2.1 Durchführung des Pretests | 52 |
| 2.2 Stichprobe des Pretests | 52 |
| 2.3 Item- und Skalenanalyse des Pretests | 53 |
| 3. Studentenpisa: Durchführung und Stichprobe | 56 |
| 3.1 Durchführung des Studentenpisa | 56 |
| 3.2 Stichprobe des Studentenpisa | 60 |
| 4. Die Laborstudie: Vergleichbarkeit der Testfragen mit etablierten Maßen derWissensdiagnostik | 60 |
| 4.1 Durchführung der Laborstudie | 61 |
| 4.2 Stichprobe der Laborstudie | 61 |
| 4.3 Ergebnisse der Laborstudie | 61 |
| S. Fazit und Diskussion | 63 |
| Wie gut misst der Studentenpisa-Test? | 65 |
| 1. Testkonstruktion - Prozess von der Planung bis zur Anwendung eines Verfahrens | 65 |
| 2. Gütekriterien für Aufgaben und Skalen | 68 |
| 2.1 Objektivität | 68 |
| 2.2 Reliabilität | 68 |
| 2.3 Validität | 69 |
| 2.4 Der Schwierigkeitsindex als zentrale Kennzahl jar Testaufgaben | 69 |
| 2.5 Weitere Testgütekriterien | 70 |
| 3. Ergebnisse des Studentenpisa-Tests | 70 |
| 3.1 Reliabilität und Itemkennwerte | 72 |
| 3.2 Hinweise aufdie Validität | 75 |
| 3.3 Exkurs: Wissens-Ranking nach Studienfach - ein Geschlechtereffekt? | 76 |
| 4. Fazit | 78 |
| Visuelle Analysen des Datensatzes:Wie versteckte Zusammenhänge sichtbar werden | 81 |
| 1. Einleitung | 81 |
| 2. Vorstellung der Methodik | 82 |
| 3. Beschreibung der Analyse und der dazu verwendeten Techniken | 84 |
| 3.1 Standardisierung der Rohdaten | 84 |
| 3.2 Vorstellung der Analysetechniken | 84 |
| 4. Präsentation der Ergebnisse | 89 |
| 4.1 Attributsele1ction | 89 |
| 4.2 Übersichtsanalyse | 91 |
| 4.3 Abhängigkeitsanalyse | 93 |
| 5. Fazit | 97 |
| Teil III Hochschulmerkmale und Allgemeinwissen | 99 |
| Perfekte Passung: Finden die besten Hochschulen die besten Studenten? | 100 |
| 1. Einleitung: Gibt es einen Wettbewerb? | 100 |
| 2. Annahmen zur Wahl der Hochschulen: den Studienerfolg im Blick | 101 |
| 3. Annahmen zur Wahl der Studierenden: Mehr als ein ökonomisches Kosten-NutzenKalkül | 102 |
| 4. Daten und Methode: Einzigartige Kombination aus Kompetenztest und Rankings | 103 |
| 5. Ergebnisse: Rankings spielen eine Rolle - wenn auch keine große | 105 |
| 6. Fazit: Kein Mismatch, aber auch kein Wettbewerb | 109 |
| Ausbildung oder Auswahl? Der Einfluss der Hochschule auf dasAllgemeinwissen | 112 |
| 1. Einleitung | 112 |
| 2. Wissensunterschiede von Studienanfängern | 113 |
| 3. Wo wird am meisten gelernt? Und warum? | 115 |
| 4. Ergänzende Analysen zu den Wirtschaftswissenschaften | 119 |
| 4.1 Die Bewertung des Wissens: Ergänzungen zum Wissensgebiet Wirtschaft | 119 |
| 4.2 Lernen an Fachhochschulen und Universitäten: Gibt es einen Unterschied? | 121 |
| 5. Ein kritischer Blick auf die verwendeten Daten und Methoden | 121 |
| 5.1 Die Bewertung von Lehre und Forschung | 121 |
| 5.2 Die Methode | 122 |
| 6. Schlussfolgerungen | 122 |
| Ausstattung von Hochschulen und Allgemeinwissen:Der institutionelle Einfluss auf die individuelle Leistung | 126 |
| 1. Einleitung | 126 |
| 2. Ziele der Untersuchung | 127 |
| 3. Methoden | 127 |
| 3.1 Methodik der Multilevel-Analyse | 128 |
| 3.2 Operationalisierung | 129 |
| 3.2.1 Abhängige Variable | 129 |
| 3.2.2 Individuelle Variablen | 129 |
| 3.2.3 Hochschul-Variablen | 130 |
| 3.3 Methodische Vorgehensweise | 130 |
| 4. Ergebnisse | 130 |
| 4.1 Deskriptive Ergebnisse | 131 |
| 4.2 Ergebnisse der Multilevel-Analyse | 131 |
| 5. Fazit und Diskussion | 136 |
| 5.1 Einschränkungen der Untersuchung | 137 |
| 5.2 Ausblick | 137 |
| Hochschul-Rankings: Probleme, Lösungsvorschläge und ein Modell aufBasis des Studentenpisa-Tests | 139 |
| 1. Einleitung | 139 |
| 2. Rankings im Spiegel der Kritik | 140 |
| 2.1 Stichprobenjehler | 140 |
| 2.2 Bildung von Gesamtindizes | 140 |
| 2.3 Messfehler | 141 |
| 2.4 Urteilsverzerrende Faktoren | 142 |
| 3. Vorschlag für ein verbessertes Ranking-Verfahren | 142 |
| 3.1 Lösung zum Problem des Stichprobenfehlers | 142 |
| 3.2 Lösung zum Problem der Bildung von Gesamtindizes | 143 |
| 3.3 Lösung zum Problem des Messfehlers | 144 |
| 3.4 Lösung zum Problem der urteilsverzerrenden Faktoren | 145 |
| 4. Ein Hochschul-Ranking am Beispiel des Studentenpisa-Tests | 145 |
| 4.1 Stichprobenfehler | 145 |
| 4.2 Bildung von Gesamtindizes | 145 |
| 4.3 Messfehler | 146 |
| 4.4 Urteilsverzerrende Faktoren | 146 |
| 4.5 Die Rangordnung | 147 |
| 5. Fazit | 149 |
| Sozialer Kontext und studentischer Wissensstand.Die Bedeutung von Stadtmerkmalen für das Allgemeinwissen | 151 |
| 1. Einleitung | 151 |
| 2. Selektions- und Kontexteffekte | 152 |
| 3. Daten und Methodik | 155 |
| 4. Empirische Befunde | 157 |
| 5. Zusammenfassung und Fazit | 160 |
| Teil IV Persönliche Merkmale und Allgemeinwissen | 166 |
| Deutschlands klügste Köpfe: Was Herkunft und Hauptfach über dasAllgemeinwissen aussagen | 167 |
| 1. Einleitung | 167 |
| 2. Methode | 169 |
| 2.1 Stichprobe | 169 |
| 2.2 Analysemethode | 169 |
| 3. Ergebnisse | 172 |
| 3.1 Gesamtwerte | 172 |
| 3.2 Einzelne Wissensgebiete | 176 |
| 4. Schlussfolgerungen | 180 |
| Ungleiches Allgemeinwissen:Eine Analyse sozialer Unterschiede anhand der Entfernung vonHochschule und Heimatort | 184 |
| 1. Einleitung | 184 |
| 2. Theoretischer Rahmen | 185 |
| 3. Empirischer Teil | 186 |
| 3.1 Untersuchungsgegenstand, Durchführung, Methoden der Datenanalyse | 186 |
| 3.2 Variablen und deren Konstruktion | 187 |
| 3.3 Ergebnisse der Mittelwertvergleiche und der linearen Regressionen | 188 |
| 4. Ergebnisse und Interpretation der Daten | 194 |
| Torheit der Jugend, Weisheit des Alters?Generationenunterschiede in der Wissensstruktur | 196 |
| 1. Einleitung | 196 |
| 2. Methodik | 197 |
| 3. Ergebnisse | 199 |
| 3.1 Unterschieden sich die Altersgruppen in dem Ausmaß ihres Gesamtwissens? | 199 |
| 3.2 Gab es Unterschiede in den Alterseffelcten für die einzelnen Wissensgebiete? | 200 |
| 3.3 Unterschieden sich die Alterseffektefür Männer und Frauen? | 202 |
| 3.4 Welche Lesegewohnheiten zeichneten Personen mit hohem Gesamtwissen aus? | 204 |
| 3.5 Wie beeinflussen Alter, Geschlecht und Lesegewohnheit das Ausmaß des Wissens und wiespielen diese Faktoren zusammen? | 205 |
| 3.6 Strukturgleichungsmodell | 209 |
| 4. Zusammenfassung und Diskussion | 210 |
| Bildung für alle?Was die besten und die schlechtesten Teilnehmer verbindet und unterscheidet | 214 |
| 1. Einleitung | 214 |
| 2. Methodik und Vorgehensweise | 215 |
| 3. Auswertung | 217 |
| 3.1 Die "Besten" und die "Schlechtesten" im Test | 217 |
| 3.2 Detailvergleiche von Soziodemograjie, Mediennutzung und Testergebnissen | 219 |
| 4. Zusammenfassung, Interpretation und Ausblick | 226 |
| Teil V Geschlecht und Allgemeinwissen | 230 |
| Unfaire Fragen? Eine Überprüfung der Geschlechtsfaimess desStudentenpisa-Tests | 231 |
| 1. Testfaimess als Voraussetzung zur Interpretation von Gruppenunterschieden | 231 |
| 2. Methodisches Vorgehen | 232 |
| 2.1 Grundlagen der Item Response Theorie | 232 |
| 2.2 Differential Item Functioning: Eine Gefahr für die Testjairness | 233 |
| 2.3 Ein Mehrebenenmodell zur Gberprüjung der Geschlechtsfairness | 233 |
| 3. Ergebnisse | 235 |
| 3.1 Datengrundlage | 235 |
| 3.2 Parameterschätzungen des Mehrebenenmodells | 236 |
| 3.3 Anzahl von fairen und unfairen Items in den ftlnfWissensbereichen | 238 |
| 3.4 Detaildarstellung für einen Wissensbereich | 239 |
| 4. Schlussfolgerungen und Ausblick | 239 |
| 5. Fazit | 240 |
| Wissen Frauen weniger oder nur das Falsche?Ein statistisches Modell für unterschiedliche Aufgaben-Schwierigkeitenin Teilstichproben | 242 |
| 1. Gruppenunterschiede in Leistungstests - eine hitzige Debatte | 242 |
| 2. Das Rasch-Modell zur Auswertung psychologischer Tests | 243 |
| 3. Anwendung des Rasch-Modells beim Studentenpisa | 246 |
| 3.1. Ein gemeinsames Rasch-Modell | 246 |
| 3.2. Unterschiede in der nach diesem Modell berechneten Allgemeinbildung | 247 |
| 3.3. Überprüfung der Modellannahmen | 248 |
| 3.4 Das neue statistische Verfahren | 250 |
| 4. Untersuchung der Geschlechterunterschiede | 252 |
| 4.1 Unterschiede in den Aufgaben-Parametern | 252 |
| 4.2 Wie viele Aufgaben sind betroffen? | 253 |
| 4.3 Ist DIFjar die gefundenen Geschlechterunterschiede verantwortlich? | 254 |
| 4.4 Weitere Ergebnisse | 254 |
| s. Zusammenfassung der Ergebnisse und Fazit | 257 |
| Geschlechtemnterschiede im Allgemeinwissen - die Folgegeschlechtsspezifischer Bemfsinteressen? | 260 |
| 1. Einführung | 260 |
| 1.1 Der Begriffdes Wissens | 260 |
| 1.2 Berufsinteressen | 261 |
| 1.3 aberschneidung von Wissen und Berufsinteressen | 262 |
| 1.4 Geschlechterunterschiede im Hinblick aufWissen und Berufsinteressen | 263 |
| 2. Die vorliegende Studie | 264 |
| 3. Methodik | 264 |
| 3.1 Soziodemographische Beschreibung der Stichprobe | 264 |
| 3.2 Codierung der Studienfächer | 265 |
| 3.2.1 Codierung basierend auf World-of-Work Map | 265 |
| 3.2.2 Codierung basierend auf berufsspezifischen RIASEC Profilen | 265 |
| 3.3 Statistische Auswertung der Daten | 267 |
| 4. Ergebnisse | 268 |
| 4.1 Geschlechterunterschiede ohne Berücksichtigung der Berujsinteressen | 268 |
| 4.2 Untersuchung der ersten Hypothese | 269 |
| 4.3 Untersuchung der zweiten Hypothese | 269 |
| 5. Diskussion | 270 |
| 5.1 Überschneidung von Wissen und Berujsinteressen | 270 |
| 5.2 Erklärung der Geschlechterunterschiede im Testergebnis | 271 |
| 5.3 Limitationen und zukünftige Forschung | 271 |
| 6. Fazit | 272 |
| Teil VI Mediennutzung und Allgemeinwissen | 275 |
| Machen Medien Kluge klüger?Der Zusammenhang zwischen Expertenstatus, Studiengang und Fachwissen | 276 |
| 1. Einführung | 276 |
| 2. Der Zusammenhangzwischen Expertenstatus, Mediennutzung und dem Ergebnis infachspezifischen Wissenstests - ein Modell | 277 |
| 3. Methode - Operationalisierung und Stichprobenschreibung | 279 |
| 4. Ergebnisse | 282 |
| 4.1 Politik-Teil des Wissenstests | 282 |
| 4.2 Geschichts-Teil des Wissenstests | 284 |
| 4.3 Naturwissenschafts- und Wirtschaftsteil des Wissens tests | 285 |
| 5. Machen Medien Kluge klüger? - Zusammenfassung und Einordnung der Ergebnisse | 286 |
| Bildung zum Download? Der Einfluss von Print- und Online-Medien aufdas Allgemeinwissen | 300 |
| 1. Einleitung | 300 |
| 1.1 Zusammenhang zwischen Medienkonsum und Wissen | 301 |
| 1.2 Einfluss des sozioökonomischen Status (Wissensklujt-Hypothese) | 304 |
| 2. Methode | 305 |
| 2.1 Variablen und Operationalisierung | 306 |
| 2.2 Statistische Analyse | 306 |
| 3. Ergebnisse | 307 |
| 3.1 Medienkonsum und Allgemeinwissen | 307 |
| 3.2 Einfluss des sozioäkonomischen Status | 310 |
| 4. Diskussion | 314 |
| Anhang | 318 |
| Studentenpisa 2009: Dokumentation der Fragen und Antworten | 319 |
| Danksagung | 351 |
