Marc Piopiunik

Dieser Blog wurde von Silvan Häs ins Deutsche übersetzt.

Die PISA Studie (Programme for International Student Assessment) der OECD zeigt kontinuierlich, wie sich die Lese-, Wissenschafts- und Mathematikleistungen der 15-Jährigen zwischen den einzelnen Ländern sind unterscheiden. Unterschiede in der Lehrerqualität werden häufig als Schlüsselfaktor für diese großen Leistungsdifferenzen angeführt. In einer aktuellen Studie untersuchen meine Co-Autoren Eric A. Hanushek (Stanford University), Simon Wiederhold (KU Eichstätt-Ingolstadt) und ich diese These anhand international vergleichbarer Daten über die kognitiven Fähigkeiten der Lehrer – eine wichtige Dimension der Lehrerqualität.

Die Fähigkeiten der Lehrer unterscheiden sich stark in den entwickelten Ländern.

Wir verwenden einzigartige Daten aus dem „Programme for International Assessment of Adult Competencies“ (PIAAC) der OECD, um erstmals in 31 Ländern einheitliche Messungen der Fähigkeiten der Lehrer in Rechnen, Lesen und Schreiben zu berechnen. Abbildung 1 zeigt, dass die Fähigkeiten der Lehrer sehr unterschiedlich sind. So liegen beispielsweise die durchschnittlichen Rechen- und Lesekompetenzen der Lehrer in den Ländern mit den niedrigsten gemessenen Fähigkeiten in unserer Stichprobe (Chile und Türkei) deutlich unter denen der erwerbstätigen Erwachsenen mit einer reinen Berufsausbildung in Kanada.[1]  Im Gegensatz dazu übersteigen die Fähigkeiten der Lehrer in den Ländern mit den höchsten gemessenen Fähigkeiten (Japan und Finnland) die Fähigkeiten der Erwachsenen mit einem Master- oder Doktorgrad in Kanada.

Abbildung 1. Kognitive Fähigkeiten von Lehrern in verschiedenen Ländern (im Vergleich zu kanadischen Arbeitern)
Hinweis. Ausgefüllte Punkte zeigen länderspezifische mittlere Lehrerfähigkeiten (Median) in Rechnen und Lesen an. Orangefarbene nicht ausgefüllte Kreise zeigen die mittleren kognitiven Fähigkeiten für drei Bildungsgruppen von erwerbstätigen Erwachsenen im Alter von 25-65 Jahren in Kanada an: „Post-Sec.“ umfasst Personen mit beruflicher Ausbildung (postsekundär, nicht-tertiär) als höchste Qualifikation, „Bachelor“ umfasst Personen mit einem Bachelor-Abschluss, während „Master“ Personen mit einem Master- oder Doktorgrad umfasst. Datenquelle: PIAAC (2012, 2015).

Lehrerfähigkeiten erklären teilweise Unterschiede in der Leistung der Schüler in den einzelnen Ländern.

Wir bringen diese Messungen der Lehrerqualifikation auf Länderebene mit PISA-Daten auf individueller Ebene über die Leistung der Schüler in Mathematik und Lesen in Zusammenhang. Abbildung 2 zeigt, dass die Unterschiede in den kognitiven Fähigkeiten der Lehrer zwischen Ländern teilweise internationale Unterschiede in der Schülerleistung erklären. So würden beispielsweise Schüler in Italien und Russland eine Steigerung der mathematischen Leistung erfahren, die dem Lernfortschritt eines ganzen Schuljahres entspricht, wenn ihre Lehrer auf das Qualifikationsniveau der Lehrer im leistungsstärksten Land (Finnland) gebracht würden; Schüler in Spanien, dem Vereinigten Königreich und den Vereinigten Staaten würden eine Verbesserung von etwa drei Viertel eines Schuljahres erleben. Würden die Lehrer in jedem Land auf das finnische Niveau gebracht, würde sich die internationale Kluft bei den PISA-Ergebnissen um etwa ein Viertel verringern.

Abbildung 2. Schülerleistung und Lehrer kognitive Fähigkeiten
Hinweis. Jeder Kreis zeigt ein Land an, und die durchgezogene Linie zeigt die beste lineare Anpassung. Datenquellen: OECD, PIAAC (2012, 2015) und PISA (2009, 2012).

Können andere länderspezifische Faktoren den Zusammenhang zwischen Schülerleistung und Lehrerfähigkeiten erklären?

Entscheidend ist, dass in unsere Analyse eine Vielzahl anderer Faktoren berücksichtigt werden, um alternative Erklärungen für unsere Ergebnisse auszuschließen. Am wichtigsten ist, dass wir alle Unterschiede zwischen den Ländern berücksichtigen, die für alle Fächer konstant sind (z.B. Bildungsausgaben, durchschnittliche kognitive Fähigkeiten der Bevölkerung und allgemeiner kultureller Hintergrund wie die Bedeutung der Bildung), indem wir die Unterschiede in den kognitiven Fähigkeiten der Lehrer zwischen Rechnen und Lesen und Schreiben mit Unterschieden in der Leistung der Schüler zwischen denselben beiden Fächern in Beziehung setzen. Diese Methode liefert ähnliche Ergebnisse, wie wenn man die Rechenfertigkeiten der Lehrer mit der mathematischen Leistung der Schüler in Beziehung setzt oder die Lesefähigkeiten der Lehrer mit der Leseleistung der Schüler und diese getrennt betrachtet.

Zusätzliche Analysen stützen nachdrücklich die Interpretation, dass unsere Ergebnisse tatsächlich die Auswirkungen der Fähigkeiten der Lehrer widerspiegeln. Wenn wir die Leistung der Schüler mit dem kognitiven Qualifikationsniveau in anderen, in PIAAC erfassten Berufen in Beziehung setzen (z.B. Manager, Wissenschaftler und Ingenieure, Mediziner und Kaufleute), finden wir keinen systematischen Zusammenhang. Nur die Fähigkeiten der Lehrer stehen in einem stetigen Zusammenhang mit der Leistung der Schüler in PISA.

Was kann die Politik tun, um die kognitiven Fähigkeiten der Lehrer zu verbessern?

Unsere internationalen Daten erlauben es uns auch zu untersuchen, wie sich politische Entscheidungen auf die Fähigkeiten der Lehrkräfte und letztlich auf die Ergebnisse der Schüler auswirken. Wichtig ist, dass internationale Unterschiede in den Lohnprämien, die an Lehrer gezahlt werden (aufgrund ihres Geschlechts, ihrer Berufserfahrung und ihrer kognitiven Fähigkeiten), in direktem Zusammenhang mit den kognitiven Fähigkeiten der Lehrer stehen. Diese Ergebnisse sprechen für den potenziellen Wert einer Erhöhung des Lehrergehalts. Die politischen Entscheidungsträger müssen jedoch mehr tun, als nur die Bezahlung der Lehrer auf breiter Front zu erhöhen, um positive Ergebnisse zu erzielen. Sie müssen sicherstellen, dass höhere Gehälter an die effektivsten Lehrer gehen.


[1] Wir verwenden Kanada für den Leistungsvergleich, da es die mit Abstand größte nationale Stichprobe in PIAAC hat.

About the author(s)

Marc Piopiunik

Dr. Marc Piopiunik is a postdoctoral researcher at the ifo Center for the Economics of Education in Munich and affiliated with CESifo. Marc’s research includes education economics, labor economics, and migration economics. In the area of education economics, he has recently worked on teacher skills and teacher selection.