IPN Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik 1966 – 2016
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
Der DiversitätsKompass ist ein Tool, das sich an Menschen richtet, die in der Unterrichtspraxis tätig sind. Er soll bei der Erstellung sowie Labellung von Unterrichtsmaterialien eine Orientierung bieten, um diese macht-kritisch und diversitäts-entfaltend zu gestalten.
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
Es werden Ergebnisse einer Studie berichtet, in der Effekte von Lerngelegenheiten zur adaptiven Wahl von Rechenstrategien in vier Schulbüchern auf die Nutzung dieser Strategien von 903 Zweitklässler*innen bei der Addition und Subtraktion untersucht wurden. Analysiert wurde zunächst das Strategierepertoire. Erste Ergebnisse zeigen Unterschiede in den Lerngelegenheiten bestimmter Strategien in den Schulbüchern, welche sich auch in der Strategienutzung der Schüler*innen widerspiegeln. Es lassen sich jedoch nicht alle Unterschiede in der Strategienutzung durch die Schulbuchqualität erklären.
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
Robust mean–geometric mean (MGM) linking is a method for comparing the performance of two groups on a test involving dichotomous items and is particularly suited to settings with fixed and sparse differential item functioning (DIF). However, robust MGM linking has been shown to yield biased estimates in finite samples because the estimated item parameters are affected by sampling error, which in turn induces bias in the estimated linking parameters. To address this issue, the simulation extrapolation (SIMEX) method is applied to robust MGM linking to reduce bias in the linking parameter estimates. Results from a simulation study demonstrate that SIMEX reduces bias in robust MGM linking. Moreover, SIMEX with a linear extrapolation function also reduces the variance of the parameter estimates in the absence of DIF effects. These findings indicate that the application of SIMEX in robust MGM linking methods can be generally recommended for empirical research aimed at removing DIF items from group comparisons.
überspringenFooter überspringen Publikationen Presse Karriere Leichte Sprache Gebärdensprache
