Monica Rosén und Jan-Eric Gustafsson

Dieser Blog wurde von Silvan Häs ins Deutsche übersetzt.

Derzeit wird viel über die Auswirkungen von „Bildschirmzeit“ und Computernutzung auf das Lernen und die Entwicklung von Kindern diskutiert. Die Meinungen sind geteilt, nicht nur zwischen Kindern und ihren Eltern, sondern auch zwischen Forschern, die zu widersprüchlichen Ergebnissen kommen. Während einige Studien positive Auswirkungen auf die Entwicklung von Wissen und Fähigkeiten der Kinder finden, kommen andere zu dem Schluss, dass der Einsatz von Computern die Leistungen der Kinder beeinträchtigt und soziale Ungleichheit erhöht.

Fuchs und Wößmann fanden bei der Analyse von PISA-Daten einen positiven Zusammenhang zwischen Computerzugang zu Hause und Schülerleistung. Diese Beziehung verschwand allerdings, sobald sie den familiären Hintergrund der Schüler berücksichtigten. Als sie auch die Schulressourcen in ihre Analyse einbezogen, wurde der Einfluss des Computerzugangs zu Hause auf die Leistung der Schüler stark negativ.

Die Fuchs und Wößmann-Studie zeigte, dass Schüler, die zu Hause Zugang zu Computern hatten, tendenziell einen höheren sozialen Hintergrund haben und dass sie besser ausgestattete Schulen besuchten als Schüler, die zu Hause keinen Zugang zu Computern hatten. Wenn solche Unterschiede nicht berücksichtigt werden, sind Schlussfolgerungen über die Auswirkungen der Computernutzung zu Hause falsch.

Wie kann man aus Daten die richtigen Schlüsse ziehen?

Um sicherzustellen, dass Gruppen mit und ohne häuslichen Zugang zu Computern vergleichbar sind, könnten wir ein Experiment durchführen, bei dem wir der Hälfte der Gruppe zufällig einen Computer zuweisen und den Schülern bestehende Heimcomputer wegnehmen. Natürlich kann ein solches Experiment in der Praxis nie durchgeführt werden. Es stellt sich dann die Frage, ob bestehende nicht-experimentelle Daten so analysiert werden können, dass sie ebenso starke Rückschlüsse auf kausale Effekte zulassen wie das hypothetische Experiment?

Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, einen Längsschnittansatz zu verwenden und den Wandel im Laufe der Zeit zu untersuchen. Die internationalen Studien werden in festen Abständen wiederholt und viele Länder nehmen regelmäßig daran teil. Auf Länderebene gleichen die internationalen Studien daher Längsschnittstudien. Wenn Änderungen verschiedener Faktoren, wie z.B. die Nutzung von Heimcomputern, mit Änderungen des Leistungsniveaus einhergehen, deutet dies auf einen kausalen Zusammenhang hin, da die Länder ihre eigenen Kontrollgruppen sind.

In unserer Studie verwendeten wir Daten aus zwei IEA-Trendstudien zum Lesen in der vierten Klasse, der „Reading Literacy Study“ 1991, die 2001 mit neun Ländern wiederholt wurde, und den IEA PIRLS-Studien von 2001 und 2006 mit 16 OECD-Ländern.

Unsere Ergebnisse

Die Ergebnisse beider Studien zeigten negative Auswirkungen des Heimcomputergebrauchs auf die Lesekompetenz, wobei der negative Effekt bei den Daten der „Reading Literacy“-Studie stärker ausfiel als bei den PIRLS-Daten. Der negative Effekt war zudem stärker beim Lesen von Fließtexten als beim Auffinden von Sachinformationen in nicht zusammenhängenden Texten.

Wie wir die Ergebnisse interpretieren

In früheren Forschungsarbeiten wurde eine Verdrängungstheorie vorgeschlagen, um die negativen Auswirkungen der Heimcomputer-Nutzung zu berücksichtigen. Diese Theorie besagt, dass die Nutzung von Heimcomputern dazu führt, dass immer weniger Zeit für das Lesen aufgewendet wird und das Interesse daran abnimmt. Die Theorie impliziert weiterhin, dass die stärksten negativen Auswirkungen auf das Lesen von Fließtext zu finden sind, was Fähigkeiten beinhaltet, die während der umfangreichen Lesepraxis entwickelt werden. Unsere Ergebnisse stimmen mit der Verdrängungstheorie überein. Eine praktische Schlussfolgerung unserer Ergebnisse ist, dass Maßnahmen ergriffen werden sollten, um zu verhindern, dass die Nutzung des Heimcomputers den Zeitaufwand für das Lesen reduziert.

About the author(s)

Monica Rosén

Dr. Monica Rosén is Professor at the Department of Education and Special Education, University of Gothenburg, Sweden. She is the coordinator of the Graduate School of Quantitative Methods in Education. Her research focus on issues about describing, understanding and explaining differences in knowledge, skills, attitudes and interests, mainly with the help of large-scale assessments.

Jan-Eric Gustafsson

Jan-Eric Gustafsson is professor of education at the University of Gothenburg and professor II at the Faculty of Educational Sciences, University of Oslo. His research has primarily focused on basic and applied topics within the field of educational psychology, and particularly so on developing models for the structure of cognitive abilities, and on assessment and development of abilities, knowledge and skills. In 1993 he was elected member of the Royal Swedish Academy of Sciences.