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Peer Reviewed
See detailValue-added modeling in primary school: What covariates to include?
Levy, Jessica UL; Brunner, Martin; Keller, Ulrich UL et al

Scientific Conference (2019, August)

Detailed reference viewed: 43 (5 UL)
Peer Reviewed
See detailThe use of value-added models for the identification of schools that perform “against the odds”
Levy, Jessica UL; Brunner, Martin; Keller, Ulrich UL et al

Poster (2019, July)

Value-added (VA) modeling aims to quantify the effect of pedagogical actions on students’ achievement, independent of students’ backgrounds. VA modeling is primarily used for accountability and high ... [more ▼]

Value-added (VA) modeling aims to quantify the effect of pedagogical actions on students’ achievement, independent of students’ backgrounds. VA modeling is primarily used for accountability and high-stakes decisions. To date, there seems to be no consensus concerning the calculation of VA models. Our study aims to systematically analyze and compare different school VA models by using longitudinal large-scale data emerging from the Luxembourg School Monitoring Programme. Regarding the model covariates, first findings indicate the importance of language (i.e., language(s) spoken at home and prior language achievement) in VA models with either language or math achievement as a dependent variable, with the highest amount of explained variance in VA models for language. Concerning the congruence of different VA approaches, we found high correlations between school VA scores from the different models, but also high ranges between VA scores for single schools. We conclude that VA models should be used with caution and with awareness of the differences that may arise from methodological choices. Finally, we discuss the idea that VA models could be used for the identification of schools that perform “against the odds”, especially for those schools that have positive VA scores over several years. [less ▲]

Detailed reference viewed: 36 (2 UL)
Peer Reviewed
See detailExploration of Different School Value-Added Models in a Highly Heterogeneous Educational Context
Levy, Jessica UL; Brunner, Martin; Keller, Ulrich UL et al

Scientific Conference (2019, April)

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See detailSchülerkompetenzen im Längsschnitt - Die Entwicklung von Deutsch-Leseverstehen und Mathematik in Luxemburg zwischen der 3. und 9. Klasse
Sonnleitner, Philipp UL; Krämer, Charlotte UL; Gamo, Sylvie UL et al

Report (2018)

it der Erhebung der ÉpStan im Herbst 2016 liegt erstmalig ein Datensatz vor, der einen Einblick in die Entwicklung schulischer Kompetenzen zwischen der 3. Schulstufe (Zyklus 3.1) und der 9. Schulstufe (5e ... [more ▼]

it der Erhebung der ÉpStan im Herbst 2016 liegt erstmalig ein Datensatz vor, der einen Einblick in die Entwicklung schulischer Kompetenzen zwischen der 3. Schulstufe (Zyklus 3.1) und der 9. Schulstufe (5e bzw. 9e) erlaubt. Das vorliegende Kapitel gibt nun einen ersten Einblick in die längsschnittliche Kompetenzentwicklung in den Bereichen Deutsch-Leseverstehen und Mathematik. Hierfür werden die Testergebnisse der untersuchten Schülerkohorte aus den ÉpStan 2010 in der 3. Schulstufe (Zyklus 3.1) den Leistungen in der 9. Schulstufe (5e bzw. 9e) im Jahre 2016 gegenübergestellt. [less ▲]

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See detailSchulische Kompetenzen von Erstklässlern und ihre Entwicklung nach zwei Jahren.
Hoffmann, Danielle UL; Hornung, Caroline UL; Gamo, Sylvie UL et al

Report (2018)

Dieses Kapitel stellt die Befunde aus drei Datenerhebungen (2014, 2015, 2016) der ÉpStan im Zyklus 2.1 vor und zeigt welche schulischen Kompetenzen Erstklässler am Anfang ihrer Schullaufbahn aufweisen und ... [more ▼]

Dieses Kapitel stellt die Befunde aus drei Datenerhebungen (2014, 2015, 2016) der ÉpStan im Zyklus 2.1 vor und zeigt welche schulischen Kompetenzen Erstklässler am Anfang ihrer Schullaufbahn aufweisen und wie sich diese über zwei Jahre hinweg entwickeln. Allgemein betrachtet, sind die für den Zyklus 1 festgehaltenen Bildungsstandards in den drei überprüften Kernkompetenzen („Luxemburgisch-Hörverstehen“, „Vorläuferfertigkeiten der Schriftsprache“ und „Mathematik“) erfüllt. In allen drei Kompetenzen erreicht die Mehrheit der Schülerinnen und Schüler zu Beginn des Zyklus 2.1 das Niveau Avancé. Zwei Jahre später, im Zyklus 3.1, fällt die Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die verschiedenen Kompetenzränge negativer aus als im Zyklus 2.1. Hier haben vergleichsweise mehr Kinder das Niveau Socle in allen drei Kernkompetenzen noch nicht erreicht. Unsere Befunde zeigen außerdem, dass verschiedene außerschulische Faktoren (wie z. B. sozioökonomische Situation, Sprachhintergrund) bereits sehr früh im Verlauf der Schullaufbahn einen äußerst starken Einfluss auf die Testergebnisse haben und dass sich dieser Einfluss über die Jahre hinweg verstärkt. [less ▲]

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See detailLes compétences scolaires des enfants au début du cycle 2 de l'école fondamentale au Luxembourg et leur développement après deux ans.
Hoffmann, Danielle UL; Hornung, Caroline UL; Gamo, Sylvie UL et al

Report (2018)

Ce chapitre présente les résultats de trois collectes de données (2014, 2015, 2016) des ÉpStan au cycle 2.1 et présente avec quelles compétences scolaires les élèves débutent leur scolarité au début du ... [more ▼]

Ce chapitre présente les résultats de trois collectes de données (2014, 2015, 2016) des ÉpStan au cycle 2.1 et présente avec quelles compétences scolaires les élèves débutent leur scolarité au début du cycle 2.1 et comment celles-ci évoluent sur deux ans. De manière générale, nos résultats montrent que les compétences disciplinaires du cycle 1 portant sur les trois domaines d’apprentissage observés (« compréhension de l’oral en luxembourgeois », « compréhension de l’écrit» et « mathématiques ») sont acquises. Au début du cycle 2.1, la majorité des élèves atteint le Niveau Avancé dans l’ensemble des trois domaines d’apprentissage considérés. Deux ans plus tard, au cycle 3.1, la répartition des élèves sur les différents niveaux de compétence est plus négative qu’au cycle 2.1 et ceci dans la mesure où moins d’enfants ont atteint le Niveau Socle dans l’ensemble des trois domaines d’apprentissage observés. Nos résultats montrent également que, dès le début de la scolarité, différents facteurs extrascolaires (tels que le statut socio-économique et le contexte linguistique) ont une influence extrêmement forte sur les résultats des épreuves et que cette influence augmente au fil des années. [less ▲]

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See detailLongitudinal development of students‘ competencies in Mathematics and German reading comprehension
Sonnleitner, Philipp UL; Krämer, Charlotte UL; Gamo, Sylvie UL et al

Scientific Conference (2018, November 09)

Im Rahmen des luxemburgischen Schulmonitorings werden Schlüsselkompetenzen der Schülerinnen und Schüler der luxemburgischen Regelschulen in regelmäßigen Abständen durch die so genannten Épreuves ... [more ▼]

Im Rahmen des luxemburgischen Schulmonitorings werden Schlüsselkompetenzen der Schülerinnen und Schüler der luxemburgischen Regelschulen in regelmäßigen Abständen durch die so genannten Épreuves Standardisées (ÉpStan) gemessen. Diese längsschnittliche Begleitung der Schülerinnen und Schüler birgt die einmalige Chance, neue Erklärungsansätze für ein (alt)bekanntes Problem des luxemburgischen Schulsystems zu finden: die großen Unterschiede der Bildungschancen von Schülerinnen und Schüler je nach Geschlecht, sprachlichem und sozioökonomischem Hintergrund. Der vorliegende Beitrag gibt nun einen ersten Einblick in die längsschnittliche Kompetenzentwicklung in den Bereichen Deutsch-Leseverstehen und Mathematik. Hierfür werden die Testergebnisse der untersuchten Schülerkohorte aus den ÉpStan-Kompetenztests 2010 in der 3.Schulstufe den Leistungen in der 9. Schulstufe im Jahre 2016 gegenübergestellt. Die Darstellung der Entwicklungsverläufe mittels Sankey-Flussdiagrammen, erlaubt ein schnelles und intuitives Verständnis, von welchem Kompetenzniveau die Schülerinnen und Schüler in der 3. Klasse starten und welches sie schließlich in der 9. Klasse erreichen. Der Effekt von nachgewiesenermaßen einflussreichen, demografischen (Hintergrund-) Merkmalen wie Geschlecht, sprachlichem Hintergrund und sozioökonomischem Status wird dabei gesondert analysiert. Beim Blick auf die generellen Entwicklungsverläufe in den Bereichen Deutsch-Leseverstehen und Mathematik fällt vor allem eine sehr hohe Stabilität der Kompetenzeinstufungen auf: Schülerinnen und Schüler der 3. Klasse, deren Leistungen auf dem (erwartungskonformen) Niveau Socle oder Niveau Avancé liegen, verfügen in der Regel auch 6 Jahre später über hohe Deutsch- bzw. Mathematikkompetenzen. Umgekehrt verbleibt die Mehrheit der Schülerinnen und Schüler mit anfänglich schwachen Leistungen auch später auf einem niedrigen Kompetenzniveau. Bezieht man nun die Teilergebnisse zum Sprachhintergrund mit ein, lässt sich ganz klar folgern, dass die Unterrichtssprache hierfür einen entscheidenden Faktor darstellt: Schülerinnen und Schüler, die Luxemburgisch oder Deutsch als Muttersprache angeben, können sowohl in Deutsch-Leseverstehen als auch in Mathematik eher ein hohes Niveau halten bzw. sich im Laufe ihrer Schulkarriere auf ein solches verbessern. Portugiesischsprachige bzw. frankophone Schülerinnen und Schüler, die im Allgemeinen ohnehin auf einem niedrigeren Kompetenzniveau starten, können sich nur teilweise deutlich verbessern, profitieren aber vom Wechsel der Unterrichtssprache im Secondaire. Die Analysen zeigen darüber hinaus, dass typische Geschlechtsunterschiede, die auf einen Vorteil für Mädchen beim Lesen und einen leichten Vorteil für Jungen in Mathematik hindeuten, schon anfangs der 3. Klasse bestehen, und über die folgenden 6 Jahre weitgehend stabil bleiben. Zusammenfassend bestätigen die Ergebnisse die bereits mehrfach aufgezeigten landestypischen Probleme, erlauben aber eine feinere Aufschlüsselung und zeitliche Verortung der Wechselwirkungen zwischen Unterrichtssprache, sprachlichem und sozioökonomischem Schülerhintergrund, und bilden so die Grundlage für effektivere Interventionen. [less ▲]

Detailed reference viewed: 45 (11 UL)
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Peer Reviewed
See detailSchulische Kompetenzen von Erstklässlern und ihre Entwicklung nach zwei Jahren.
Hoffmann, Danielle UL; Hornung, Caroline; Gamo, Sylvie UL et al

Poster (2018, November 08)

Jedes Jahr werden in den luxemburgischen Schulen die ÉpStan (Épreuves Standardisées) durchgeführt. Hierbei handelt es sich um nationale Schulleistungstests, welche Kompetenzen im Bereich der Mathematik ... [more ▼]

Jedes Jahr werden in den luxemburgischen Schulen die ÉpStan (Épreuves Standardisées) durchgeführt. Hierbei handelt es sich um nationale Schulleistungstests, welche Kompetenzen im Bereich der Mathematik und den Schulsprachen (Luxemburgisch, Deutsch und Französisch) auf standardisierte Art messen. Der vorliegende Beitrag ist sowohl eine Bestandsaufnahme der Schülerschaft zu Beginn des formalen Bildungswegs als auch ein Bericht ihrer Evolution über zwei Jahre im luxemburgischen Schulsystem. Hierzu haben wir die Daten aus drei Erhebungen (2014, 2015, 2016) der ÉpStan analysiert. Zum einen zeigen wir, anhand von Daten aus drei verschiedenen Kohorten, welche schulischen Kompetenzen Erstklässler (Zyklus 2.1) am Anfang ihrer Schullaufbahn aufweisen. Zudem hatten wir die Möglichkeit die Schüler und Schülerinnen der ersten Erhebung (2014) zwei Jahre später im Zyklus 3.1 nochmals zu testen und somit ihren Entwicklungsverlauf über zwei Jahre im luxemburgischen Bildungssystem zu dokumentieren. Diese ersten längsschnittlichen Daten zeigen, dass die Mehrheit der Schülerinnen und Schüler zu Beginn des Zyklus 2.1 das Niveau Avancé in den drei überprüften Kernkompetenzen („Luxemburgisch-Hörverstehen“, „Vorläuferfertigkeiten der Schriftsprache“ und „Mathematik“) erreicht. Somit stellen wir fest, dass die für den ersten Lernzyklus festgehaltenen Bildungsstandards erfüllt sind. Zwei Jahre später fällt die Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die verschiedenen Kompetenzränge negativer aus als im Zyklus 2.1. Im Zyklus 3.1 haben vergleichsweise mehr Kinder das Niveau Socle in allen drei Kernkompetenzen („Deutsch-Hörverstehen“, „Deutsch-Leseverstehen“ und „Mathematik“) noch nicht erreicht. Unsere Befunde zeigen außerdem, dass verschiedene außerschulische Faktoren (wie z. B. sozioökonomische Situation, Sprachhintergrund) bereits sehr früh im Verlauf der Schullaufbahn einen äußerst starken Einfluss auf die Testergebnisse haben und sich dieser Einfluss über die Jahre hinweg verstärkt. Abschließend präsentieren und diskutieren wir verschiedene Erklärungsansätze für diesen beobachteten Schereneffekt. [less ▲]

Detailed reference viewed: 41 (4 UL)
Peer Reviewed
See detailWie wirken sich Klassenwiederholungen in der Sekundarstufe 1 auf spätere Schulnoten aus? Eine Längsschnittanalyse
Klapproth, Florian; Fischbach, Antoine UL; Keller, Ulrich UL et al

Scientific Conference (2018, November)

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Peer Reviewed
See detailModéliser la « valeur ajoutée » en éducation primaire et secondaire : 674 publications en revue
Levy, Jessica UL; Gamo, Sylvie UL; Keller, Ulrich UL et al

Scientific Conference (2018, January)

L’approche statistique du type de « valeur ajoutée » (« value added ») a comme but de quantifier l’effet des acteurs pédagogiques sur la performance des élèves, indépendamment de leur origine (p. ex ... [more ▼]

L’approche statistique du type de « valeur ajoutée » (« value added ») a comme but de quantifier l’effet des acteurs pédagogiques sur la performance des élèves, indépendamment de leur origine (p. ex. Braun, 2005), c’est-à-dire de déterminer la valeur dans la performance de l’élève du fait qu’il étudie avec tel professeur ou /et qu’il soit dans telle école. Ces indices de valeur ajoutée une fois déterminés sont souvent utilisés pour prendre des décisions de reddition de compte (« accountability » ; p.ex. Sanders, 2000) L’idée est de faire une évaluation standardisée de la qualité des enseignants ou des écoles à travers l’évolution des résultats des élèves. Même si les valeurs ajoutées sont devenues plus populaires durant ces dernières années, il n’y a pas de consensus concernant la méthode pour les calculer, ni sur l’intégration de variables explicatives (p. ex. Newton et al., 2010). Le but de notre étude est de faire une revue de littérature concernant les valeurs ajoutées en éducation primaire et secondaire. Pour ce faire, nous avons utilisé les bases de données ERIC, Scopus, PsycINFO et Psyndex et nous avons analysé et classifié rigoureusement 674 études de 32 pays différents. La moitié des études recensées concerne les valeurs ajoutées au niveau des enseignants et les autres concernent celles au niveau des écoles ou directeurs. 370 études ont utilisé des données empiriques pour calculer des indices de valeur ajoutée. Dans un certain nombre d’études, les variables utilisées sont précisées, mais dans approximativement 15% des publications, le modèle statistique utilisé n’est pas spécifié. La plupart des études ont utilisé la performance des années précédentes des élèves comme prédicteur ; en revanche, des variables cognitives ou motivationnelles des élèves n’ont presque jamais été prises en considération. Cette revue de littérature permet de souligner, en vue des enjeux politiques importants des valeurs ajoutées, qu’il est nécessaire d’avoir plus de transparence, rigueur et consensus, surtout sur le plan méthodologique. [less ▲]

Detailed reference viewed: 131 (24 UL)
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Peer Reviewed
See detailBetween‐school variation in students’ achievement, motivation, affect, and learning strategies: Results from 81 countries for planning group‐randomized trials in education
Brunner, Martin; Keller, Ulrich UL; Wenger, Marina et al

in Journal of Research on Educational Effectiveness (2018), 11(3), 452-478

Detailed reference viewed: 107 (34 UL)
See detailDynamische Mathematik und computergestützte Tests: GeoGebra in TAO
Kreis, Yves UL; Dording, Carole; Keller, Ulrich UL et al

in Weinberger, Armin; Ladel, Silke; Knopf, Julia (Eds.) Digitalisierung und Bildung (2018)

In diesem Beitrag stellen wir die Integration der Dynamischen-Mathematik-Software GeoGebra in die technologiebasierte Assessment-Plattform TAO vor. Diese Kombination von Anwendungen schafft neue Lern-

Detailed reference viewed: 73 (8 UL)
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See detailÉvolution en compréhension écrite en allemand et en mathématiques entre la classe de 3e et la classe de 9e
Sonnleitner, Philipp UL; Krämer, Charlotte UL; Gamo, Sylvie UL et al

Report (2018)

Avec les tests ÉpStan de l’automne 2016, une série de données qui donne une vue de l’évolution des compétences scolaires entre le grade 3 (cycle 3.1) et le grade 9 (5e ou 9e) est disponible pour la ... [more ▼]

Avec les tests ÉpStan de l’automne 2016, une série de données qui donne une vue de l’évolution des compétences scolaires entre le grade 3 (cycle 3.1) et le grade 9 (5e ou 9e) est disponible pour la première fois. Le présent chapitre donne de premiers éléments sur l’évolution longitudinale des compétences dans les domaines de la compréhension écrite en allemand et des mathématiques. Pour cela, les résultats des tests des cohortes d’élèves des ÉpStan 2010 du grade 3 (cycle 3.1) seront comparés aux performances au grade 9 (5e ou 9e) au cours de l’année 2016. [less ▲]

Detailed reference viewed: 18 (2 UL)
Peer Reviewed
See detailValue-Added Modelling in Primary and Secondary School: An Integrative Review of 674 Publications
Levy, Jessica UL; Keller, Ulrich UL; Brunner, Martin et al

Scientific Conference (2017, December)

Value-added (VA) modelling aims to quantify the effect of pedagogical actions on students’ achievement, independent of students’ backgrounds (e.g., [1]); in other words, VA strives to model the added ... [more ▼]

Value-added (VA) modelling aims to quantify the effect of pedagogical actions on students’ achievement, independent of students’ backgrounds (e.g., [1]); in other words, VA strives to model the added value of teaching. VA is typically used for teacher and/or school accountability (e.g., [2]). Although, VA models have gained popularity in recent years—a substantial increase of publications is to be observed over the last decade—, there is no consensus on how to calculate VA, nor is there a consensus whether and which covariates should be included in the statistical models (e.g., [3]). The aim of the present study is to conduct a to date non-existent integrative review on VA modelling in primary and secondary education. Starting with an exhaustive literature research in the ERIC, Scopus, PsycINFO, and Psyndex databases, we reviewed and thoroughly classified 674 VA publications from 32 different countries. Half of the studies investigated VA models at teacher level; the remaining looked at school or principal level. 370 studies used empirical data to calculate VA models. Most of these studies explained their covariates, but approximately 15% did not specify the model. Most studies used prior achievement as a covariate, but cognitive and/or motivational student data were almost never taken into consideration. Moreover, most of the studies did not adjust for methodological issues such as missing data or measurement error. To conclude, given the high relevance of VA—it is primarily used for high-stakes decisions— more transparency, rigor and consensus are needed, especially concerning methodological details. References [1] Braun, H. I. (2005). Using student progress to evaluate teachers: A primer on value-added models. Princeton, NJ: Educational Testing Service. [2] Sanders, W. L. (2000). Value-added assessment from student achievement data: Opportunities and hurdles. Journal of Personnel Evaluation in Education, 14(4), 329–339. [3] Newton, X., Darling-Hammond, L., Haertel, E., & Thomas, E. (2010). Value-added modeling of teacher effectiveness: An exploration of stability across models and contexts. Education Policy Analysis Archives, 18(23). [less ▲]

Detailed reference viewed: 100 (24 UL)