Ziel des Verbundprojekts DaF-L ist es, ein testökonomisches, adaptives, digitales, kompetenzorientiertes Lesescreening und darauf abgestimmte Fördereinheiten auf der Onlineplattform Levumi als Open Educational Resources (OER) bereitzustellen.
Die Koordination des Verbundprojekts liegt bei der Universität Flensburg, Professur für Inklusion und pädagogische Entwicklungsförderung, Prof. Dr. Kirsten Diehl. An der Universität Leipzig wird das Teilprojekt 1 - Expertenbefragung bearbeitet.

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Projektlogo DaF-L, CC BY-NC-SA 4.0

Über das Forschungsvorhaben

Das Verbundprojekt DaF-L leistet einen Beitrag zur digitalen förderbezogenen Diagnostik und datenbasierten Förderplanung im Bereich Lesen in der inklusiven Grundschule. Ziel ist es, ein testökonomisches, adaptives, digitales, kompetenzorientiertes Lesescreening und darauf abgestimmte Fördereinheiten auf der Onlineplattform Levumi als OER bereitzustellen. In der Studie zur ökologischen Validität werden mit Expertenlehrkräften (N = 15) Ansprüche an ein praxistaugliches digitales Lesescreening in inklusiven Settings analysiert. Die Ergebnisse werden im Rahmen der Studie zur technischen Implementierung in die Entwicklung eines adaptiven Screenings und von automatischen Vorschlägen für Fördermaterial einfließen. Im Rahmen der Studie zur psychometrischen Güte (N = 400 Schüler:innen) wird das digitale Lesescreening entwickelt, geprüft und anschließend adaptiv gestaltet. In der Studie zur Wirksamkeit des Fördermaterials wird eine auf das Lesescreening abgestimmte Intervention mit Kontrollgruppendesign durchgeführt. Mit dem psychometrisch geprüften, adaptiven Lesescreening und den darauf abgestimmten Lesetexten zur Förderung wird ein Whole-in-one-Paket für Lehrkräfte in der inklusiven Schule erstellt. So kann eine niederschwellige, datenbasierte und wirksame Leseförderung in heterogenen Lerngruppen ermöglicht werden. Es werden Gelingensbedingungen einer alltagsintegrierten, förderbezogenen Diagnostik identifiziert und die Voraussetzungen für inklusive Bildung in der Grundschule verbessert.

Ziele

Das Verbundprojekt DaF-L verfolgt drei zentrale Ziele: (1) die Weiterentwicklung der Onlineplattform Levumi in Abstimmung mit Schulpraktiker:innen, (2) die Neuentwicklung eines adaptiven digitalen Lesescreenings (ADLC) und (3) die Entwicklung von Lesetexten zur Förderung sinnkonstruierenden Lesens als abgestimmte Intervention für die dritte Klassenstufe. Das Lesescreening wird über fünf Subdimensionen konstruiert, erprobt und psychometrisch überprüft. Darauf abgestimmt werden Lesetexte auf drei Niveaustufen für unterrichtliche Fördereinheiten entwickelt und im Kontrollgruppendesign auf die Wirksamkeit hin überprüft. Mit diesem Wohle-in-one-Paket können Lehrkräfte in heterogenen Klassen Leseschwierigkeiten benutzerfreundlich und zeitökonomisch erfassen und eine auf die identifizierten Leseschwierigkeiten angepasste Förderung abstimmen. Das Verbundprojekt DaF-L leistet damit einen Beitrag zur Weiterentwicklung förderrelevanter diagnostischer Verfahren und Instrumente – unter Einbezug digitaler Anwendungen – sowie zur Verbesserung von Bildungsgerechtigkeit – individuelle Potenziale erkennen und entwickeln – als anwendungsorientierte Grundlagenforschung. Die leitende Hypothese ist, dass inklusive Förderdiagnostik und -planung mittels digitaler adaptiver Diagnoseverfahren und Intervention die Leseentwicklung von Risikokindern positiv beeinflusst. Der Einsatz digitaler Instrumente hilft, den Aufwand zu reduzieren.

Projektlaufzeit

01.09.2021 – 31.08.2024

Verbundprojekte DaF-L

Teilprojektleitung: Universität Leipzig, Prof. Dr. Katrin Liebers

Ziel ist 1) die Sicherung eines direkten Praxis-Forschungstransfers in Bottom-up- und Top-down-Strategie. Einerseits sollen so die ökologische Validität und die Benutzerfreundlichkeit des neu zu entwickelnden adaptiven und digitalen Lesescreening sowie die Integration des Fördermaterials in die Plattform Levumi gesichert werden. Andererseits wird die professionsbezogene Weiterentwicklung der Praxispartner in den Schulen mit Blick auf diese spezielle Form adaptiver Verfahren sichergestellt. 2) Entwicklung von Disseminations-Strategien und einschließlich dafür geeigneter digitaler Formate, mit denen der bundesweite Transfer des Lesescreenings in die inklusive schulische Förder- und Unterrichtspraxis unterstützt wird.

Teilprojektleitung: Universität München, Prof. Dr. Markus Gebhardt

Ziel ist die Entwicklung eines adaptiven und digitalen Lesescreening für die dritte Klassenstufe mit fünf Subdimensionen. Jede Subdimension wird über ein Ampelsystem den Lehrkräften kategoriell rückgemeldet.

Teilprojektleitung: Universität Flensburg, Prof. Dr. Kirsten Diehl

Ziel ist die Entwicklung von differenzierten Lesetexten zur Förderung im Unterricht in inklusiven Klassen. Die Differenzierung der Texte erfolgt in drei Stufen und bezieht sich direkt auf die fünf Subdimensionen des Lesescreenings. Die Lesetexte werden in standardisierten Fördereinheiten in einer Interventionsstudie mit Kontrollgruppendesign (12 Wochen) mittels Lernverlaufsdiagnostik, dem Lesescreening und einem standardisierten Lesetest auf ihre Wirksamkeit auf Klassen-, Gruppen- und Einzelebene überprüft. Die Konstruktion der differenzierten Lesetexte erfolgt nach denselben lesedidaktischen Überlegungen (Rosebrock & Nix, 2012) und dem Situationsmodell nach Lenhard (2013) wie das Lesescreening. Die Intervention über eine Schwerpunktmethode erfolgt in Gruppen-, Partner- und Freiarbeit, um möglichst einfach in den Unterricht mit heterogenen Lerngruppen integriert werden zu können. Für die Förderung werden parallele Texte auf den jeweiligen Kompetenzstufen entwickelt. Damit haben die Schüler:innen auch die Möglichkeit der Wahl verschiedener Texte.

Teilprojektleitung: Universität Kiel, Prof. Dr. Andreas Mühling

Ziel ist die Umsetzungen der Empfehlungen aus Arbeitspaket A, Entwicklung des adaptiven Ziehmechanismus, die Umsetzung des entwickelten Lesescreenings als adaptiven Test in Levumi sowie die Bereitstellung digitaler Formate für die Texte (aus AP_C) in einem geeigneten, ggf. interaktiven Format. Zudem werdrn die automatisierte Förderempfehlungen anhand der Testergebnisse weiterentwickelt.

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