ICILS 2023 #Deutschland – Computer- und informationsbezogene Kompetenzen und Kompetenzen im Bereich Computational Thinking von Schüler*innen im internationalen Vergleich

Kurzbeschreibung

Mit der dritten Auflage der ICILS (International Computer and Information Literacy Study) werden erneut mittels Fragebögen und computerbasierten Kompetenztests computer- und informationsbezogene Kompetenzen sowie Kompetenzen im Bereich Computational Thinking von Achtklässler*innen in 35 Bildungssystemen gemessen. Die Studie liefert damit ein Bild zum Stand der digitalen Bildung 2023 sowie einen Einblick in Bildungsungleichheiten in diesem Bereich und Gründe dafür. An dieser Stelle sei angemerkt, dass sich die folgenden Ausführungen zur Studie vor allem auf die Kapitel, die Ergebnisse zu Kompetenzen abbilden, beziehen (also Kapitel 2 bis 4 sowie Kapitel 8).

Annahmen über die Folgen der Digitalisierung

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen sowie Computational Thinking werden angesichts der stetigen digitalen Transformation und der rasanten Entwicklungen um Bereich der Künstlichen Intelligenz relevanter, um an der Gesellschaft teilhaben zu können. Diese Kompetenzen zu fördern, gehört zum erweiterten Bildungsauftrag von Schulen.

Kompetenzanforderungen

In der Studie werden vielfältige Anforderungen mit Blick auf den Umgang mit Computern und Informationen benannt. Diese sind ausführlich unter der Überschrift Kompetenzdimensionen aufgeführt.

Kompetenzbegriffe (nach dem Papier)

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen | Computational Thinking

Unterdimensionen (nach dem Papier)

Über Wissen zur Nutzung von Computern verfügen,
Informationen sammeln und organisieren,
Informationen erzeugen,
Digitale Kommunikation (Computer- und informationsbezogene Kompetenzen),
Probleme konzeptualisieren,
Lösungen operationalisieren (Computational Thinking)

Kompetenzdimensionen (nach dem Rahmenkonzept von Digitales Deutschland)

Instrumentell-qualifikatorische Dimension: Grundlegende Konventionen der Computernutzung kennen und anwenden; Informationen organisieren; Online-Datenbankwerkzeuge nutzen; eine Straßenkarte mithilfe einer Software erstellen; ein soziales Netzwerk nutzen; digitale Notizen erstellen; relevante Daten erheben und repräsentieren; Computerprogramme systematisch testen; Flussdiagramme erstellen.

Kognitive Dimension: Grundlagen der Computernutzung kennen und verstehen; grundlegende Konventionen der Computernutzung kennen und verstehen; auf Informationen zugreifen und Informationen bewerten; Informationen verarbeiten; Informatiksysteme und ihre Struktur verstehen; Aufgaben planen, indem man notwendige Bearbeitungsschritte systematisch anordnet; Probleme formulieren und analysieren; Diagramme verstehen, die lebensnahe Problemstellungen beschreiben; in Daten Regelmäßigkeiten entdecken.

Kreative Dimension: Informationen umwandeln; Informationen erzeugen; eine digitale Präsentation erstellen; eine digitale Infografik gestalten; reale Daten nutzen, um Problemlösungen zu überarbeiten; Algorithmen, Programme und Schnittstellen entwickeln.

Soziale Dimension: Informationen austauschen; eine Lernplattform zur Kommunikation nutzen.

Kritisch-reflexive Dimension: Informationen bewerten; Informationen verantwortungsvoll und sicher nutzen; reale Daten nutzen, um Problemlösungen kritisch zu betrachten und gegebenenfalls zu überarbeiten; Lösungen planen und bewerten.

Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz

Computational Thinking wird als Kompetenzbereich verstanden, der ein Ziel schulischer Bildung ist. Dieser ist heute von grundlegender Bedeutung und ist als ein Teil informatischer Kompetenzen sowohl in der Schule als auch in der Lehrkräfteaus- und weiterbildung zu fördern. Angesichts der Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz kann es allerdings in Zukunft nötig werden, das Konstrukt weiterzuentwickeln, da datenbasierte Aspekte an Bedeutung gewinnen und regelbasierte Aspekte an Relevanz verlieren werden.

Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?

keine Angabe

Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?

Bedingungen auf Ebene des Bildungssystems, der Schule, des Unterrichts, des Individuums sowie Faktoren außerhalb der Schule beeinflussen, inwiefern Menschen Kompetenzen erwerben. Beispielsweise wird Computational Thinking in Deutschland mit unterschiedlichen Ansätzen und in unterschiedlicher Tiefe gefördert. In der vorliegenden Studie werden vier Merkmale der Schüler*innen besonders betrachtet, nämlich das Geschlecht, der Zuwanderungshintergrund, die Familiensprache sowie die soziale Herkunft. Daneben spielen auch die Erfahrung der Lernenden mit digitalen Medien, ihre Mediennutzung zu schulischen Zwecken, Einstellungen sowie Aufgaben zu computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in der Schule eine Rolle. Inwiefern diese Merkmale mit computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zusammenhängen, ist Gegenstand der Ergebnisdarstellung. Um Schüler*innen beim Kompetenzerwerb besser zu unterstützen, empfehlen die Autor*innen, an verschiedenen Stellschrauben zu drehen. Erstens gilt es, passende didaktische Materialien und Lernangebote zu entwickeln. Zweitens brauchen Lehrkräfte mehr Zeit, um sich Professionswissen anzueignen und Unterricht mit digitalen Medien kompetenzförderlicher zu gestalten. Drittens sollte der Erwerb digitaler Kompetenzen auf Schulebene als Bildungsziel verankert und Maßnahmen entwickelt werden, mit denen sich prüfen lässt, inwiefern dieses Ziel erreicht wird. Und viertens brauchen Schulen mehr Handlungsspielraum in digitalisierungsbezogenen Schulentwicklungsbereichen.

Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz

keine Angabe

Zentrale empirische Befunde über Kompetenz

Die mittleren computer- und informationsbezogenen Kompetenzwerte liegen in Deutschland im Vergleich aller teilnehmenden Länder im Mittelfeld, jedoch über dem internationalen Mittelwert sowie dem der Vergleichsgruppe der EU. Die mittleren Kompetenzwerte sind allerdings im Vergleich zu den beiden früheren Erhebungen zurückgegangen. Relativ große Kompetenzunterschiede zeigen sich zwischen deutschen Schüler*innen im Vergleich zu anderen Staaten. Mit etwa einem Prozent erreichen die wenigsten Schüler*innen die höchste Kompetenzstufe computer- und informationsbezogener Kompetenzen. Etwa 41 Prozent verfügen nur über rudimentäre und basale Fähigkeiten im Umgang mit digitalen Medien. Vor allem der Anteil an Schüler*innen, die lediglich über Kompetenzen auf der niedrigsten Stufe verfügen, hat über das vergangene Jahrzehnt signifikant zugenommen. Hingegen stagniert der Anteil an Schüler*innen auf der höchsten Kompetenzstufe. Es gelingt also bislang in Deutschland nicht, alle Schüler*innen beim Erwerb digitaler Kompetenzen zu unterstützen. Wie bereits bei früheren Erhebungen erreichen Gymnasiast*innen im Mittel höhere Kompetenzwerte als Lernende an anderen Schulformen (sowohl in Bezug auf computer- und informatonsbezogene Kompetenzen als auch auf Computational Thinking). Die Unterschiede zwischen den Schulformen haben bei computer- und informationsbezogenen Kompetenzen gegenüber 2013 zugenommen. Bei computer- und informationsbezogenen Kompetenzen ergeben sich in Bezug auf alle individuellen Merkmale (Geschlecht, Zuwanderungshintergrund, Familiensprache sowie soziale Herkunft) signifikante Unterschiede. Diese fallen jeweils zugunsten von Mädchen, Schüler*innen ohne Zuwanderungshintergrund, mit deutsch als Familiensprache und hoher sozialer Herkunft aus. Diese Ungleichheiten bleiben im Vergleich zu 2018 hoch. Die Kompetenzunterschiede lassen sich vor allem durch die soziale Herkunft, den Zuwanderungshintergrund, die Familiensprache und Einstellungen der Schüler*innen erklären. Sowohl die Häufigkeit, mit der digitale Medien außerhalb der Schule für schulische Aufgaben genutzt werden, als auch die längere Erfahrung mit und die positivere Einstellung zu digitalen Medien hängt positiv mit computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zusammen. Im Bereich Computational Thinking liegen die mittleren Kompetenzwerte im unteren Bereich des internationalen Mittelfeldes. Hier ergeben sich Bildungsdisparitäten vor allem hinsichtlich der sozialen Herkunft, des Zuwanderungshintergrundes und der Familiensprache. Computational Thinking und computer- und informationsbezogene Kompetenzen hängen dabei miteinander zusammen.

Quellenangabe

Eickelmann, B., Fröhlich, N., Bos, W., Gerick, J., Goldhammer, F., Schaumburg, H., Schwippert, K., Senkbeil, M., & Vahrenhold, J. (Hrsg.) (2024). ICILS 2023 #Deutschland. Computer- und informationsbezogene Kompetenzen und Kompetenzen im Bereich Computational Thinking von Schüler*innen im internationalen Vergleich. Waxmann. https://doi.org/10.31244/9783830999492

Sonstige Anmerkungen

Aus den Ergebnissen geht hervor, dass die meisten Schüler*innen dem Lernen mit digitalen Medien offen gegenüberstehen. Allerdings finden internetbezogene Aufgaben bislang in Deutschland nicht flächendeckend Eingang in den Unterricht.