Matthias Böhmer

Verarbeitung von schülerbezogener Information als zielgeleiteter Prozess

Die vorliegende Untersuchung geht der Frage nach, inwieweit unterschiedliche Ziele bei der Verarbeitung beobachtbarer Merkmale von Schulern (z. B. Verhaltensweisen) die Aufmerksamkeitsallokation und die Gedachtnisleistung fur diese Merkmale beeinflussen. Hierzu erhielten Lehrer als Experten (Experiment 1) sowie Studierende der Naturwissenschaften als Laien (Experiment 2) Fallbeschreibungen von Schulern unter der Zielvorgabe, sich entweder einen Eindruck uber den Schuler zu bilden (Eindrucksbildungsziel) oder aber die weitere Entwicklung des Schulers vorherzusagen (Vorhersageziel). Lesezeiten (self-paced reading time) und freie Reproduktionen (free recall) wurden erhoben. Unter dem Ziel der Vorhersage fokussierten und reproduzierten Experten die individuellen Schulermerkmale; unter dem Eindrucksbildungsziel verwendeten sie eine verfugbare soziale Kategorie. Bei Laien hingegen hatte das Ziel keinen Einfluss auf die Verarbeitung der Schulermerkmale.

Prädiktoren der Sekundarschulempfehlung in Luxemburg: Ergebnisse einer Large-Scale-Untersuchung

ZusammenfassungMit dieser Studie wurde anhand einer Stichprobe von 2925 Schülern aus luxemburgischen Grundschulen geprüft, inwieweit die Leistungen von Schülern luxemburgischer Grundschulen und Merkmale ihres sozialen Hintergrundes Eingang finden in die Sekundarschulempfehlungen, die am Ende ihrer Grundschulzeit ausgesprochen wurden. Zur Analyse des Gewichts unterschiedlicher Prädiktoren für die Sekundarschulempfehlung wurde ein Zweiebenenmodell der logistischen Regression verwendet. Im Wesentlichen ergaben sich folgende Befunde: Schulnoten und Ergebnisse aus standardisierten Schulleistungstests stellten die stärksten Prädiktoren für die Sekundarschulempfehlung dar. Nach den individuellen Schülerleistungen war der Elternwunsch der stärkste Prädiktor für die Sekundarschulempfehlung. Darüber hinaus hingen sowohl die Nationalität als auch der sozioökonomische Status der Schüler mit der Sekundarschulempfehlung zusammen. Selbst bei Kontrolle ihrer schulischen Leistungen erhielten Schüler mit Migrationshintergrund seltener eine Empfehlung für den höchsten Schulzweig als Schüler ohne Migrationshintergrund. Ein hohes Klassenleistungsniveau führte bei Kontrolle der individuellen Leistungen seltener zu Empfehlungen für den höchsten Schulzweig als ein niedriges Klassenleistungsniveau.AbstractThis study used a sample of 2925 primary school students in Luxembourg to test the extent to which students’ performance and their social background influence the recommendations for secondary school type that are made at the end of primary schooling. A two-level model of logistic regression was used in order to analyse the importance of various predictors. The main findings were as follows: School marks and the results from standardized testing were the strongest predictors for a secondary school recommendation. After individual student performance, the strongest predictors were parental wishes. Further factors related to the school recommendation were nationality and socio-economic status. Even after controlling for student performance, students with migration background received a recommendation for academic-track secondary schooling less often than students without. A high performance class leads, after controlling for individual performance, less often to a recommendation for academic track secondary schooling than a low performance class.

Prädiktoren der Sekundarschulempfehlung in Luxemburg

ZusammenfassungMit dieser Studie wurde anhand einer Stichprobe von 2925 Schülern aus luxemburgischen Grundschulen geprüft, inwieweit die Leistungen von Schülern luxemburgischer Grundschulen und Merkmale ihres sozialen Hintergrundes Eingang finden in die Sekundarschulempfehlungen, die am Ende ihrer Grundschulzeit ausgesprochen wurden. Zur Analyse des Gewichts unterschiedlicher Prädiktoren für die Sekundarschulempfehlung wurde ein Zweiebenenmodell der logistischen Regression verwendet. Im Wesentlichen ergaben sich folgende Befunde: Schulnoten und Ergebnisse aus standardisierten Schulleistungstests stellten die stärksten Prädiktoren für die Sekundarschulempfehlung dar. Nach den individuellen Schülerleistungen war der Elternwunsch der stärkste Prädiktor für die Sekundarschulempfehlung. Darüber hinaus hingen sowohl die Nationalität als auch der sozioökonomische Status der Schüler mit der Sekundarschulempfehlung zusammen. Selbst bei Kontrolle ihrer schulischen Leistungen erhielten Schüler mit Migrationshintergrund seltener eine Empfehlung für den höchsten Schulzweig als Schüler ohne Migrationshintergrund. Ein hohes Klassenleistungsniveau führte bei Kontrolle der individuellen Leistungen seltener zu Empfehlungen für den höchsten Schulzweig als ein niedriges Klassenleistungsniveau.AbstractThis study used a sample of 2925 primary school students in Luxembourg to test the extent to which students’ performance and their social background influence the recommendations for secondary school type that are made at the end of primary schooling. A two-level model of logistic regression was used in order to analyse the importance of various predictors. The main findings were as follows: School marks and the results from standardized testing were the strongest predictors for a secondary school recommendation. After individual student performance, the strongest predictors were parental wishes. Further factors related to the school recommendation were nationality and socio-economic status. Even after controlling for student performance, students with migration background received a recommendation for academic-track secondary schooling less often than students without. A high performance class leads, after controlling for individual performance, less often to a recommendation for academic track secondary schooling than a low performance class.

Introduction to the special issue on Data Science in Europe

It is our great pleasure to welcome the reader to this collection of papers devoted to current issues in Data Science viewed from aEuropean perspective. This special issue of the Journal of Data Science and Analytics has its origin in the European Data Science Conference (EDSC), an invitationonly event organised by Professor Sabine Krolak-Schwerdt and her team in November 2016 in Luxembourg as the inaugural conference of the European Association for Data Science (EuADS). We thank the JDSA Editor-in-Chief, Professor Longbing Cao, for the opportunity to guest-edit this collection. The conference programmeofEDSCconsisted of selected plenary talks, symposia, workshops and panel discussions on the following topics: