Erwartete Schulprobleme als Folge der Corona-Schulschließungen im Frühjahr 2020 – Empirische Evidenz zur Bedeutung familialer Ressourcen mittels nichtlinearer Modellierung

Zeitschrift für Erziehungswissenschaft(2023)

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摘要
Zusammenfassung Angesichts der Schulschließungen im Zuge der Coronapandemie standen Schulen, Familien und Kinder in Deutschland im Frühjahr 2020 vor der großen Herausforderung, den Unterricht zu Hause fortzuführen. Der vorliegende Beitrag untersucht die Erwartungen der Eltern, dass innerhalb der kommenden sechs Monate Schulprobleme als Folge des Homeschoolings auftreten werden. In explorativer Herangehensweise werden zur Analyse nichtlineare Modelle eingesetzt. Im Zuge dessen werden nichtlineare Modelle vorgestellt und erläutert, um den Mehrwert im Vergleich zu den in der empirischen Bildungsforschung üblicherweise verwendeten Methoden hervorzuheben. Für die Analyse werden die verwendeten Daten des Nationalen Bildungspanels (NEPS) mit zusätzlichen Datenquellen wie dem COVID-19-Dashboard des Robert Koch-Instituts (RKI) kombiniert. Die Ergebnisse zeigen, dass die elterlichen Erwartungen zukünftiger Schulprobleme insbesondere unter jenen Eltern verbreitet waren, deren Kinder eine niedrige Lesekompetenz und eine geringe Sorgfältigkeit als Teilaspekt der schulischen Anstrengungsbereitschaft aufwiesen. Des Weiteren findet sich ein Zusammenhang zwischen einem niedrigeren beruflichen Status (ISEI) der Eltern und einer zunehmenden Erwartung von Schulproblemen. Weiterhin weisen die kurzfristigen und die langfristigen Sorgen der Eltern hinsichtlich Corona eine positive Assoziation auf und machen Schulprobleme in den Augen der Eltern wahrscheinlicher. Das Ziel dieses Beitrags ist es, neben der erstmaligen Anwendung und Erläuterung von nichtlinearen Modellen in der empirischen Bildungsforschung, die Erwartung hinsichtlich Problemen des Homeschoolings im ersten Lockdown aus Elternsicht zu analysieren und Variablen zu explorieren, die diese elterlichen Erwartungen beeinflussen.
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关键词
Covid pandemic,Home Schooling,Social inequality,Generalized Additive Models,Semiparametric Regression
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