[{"title":"Die Implementation digitaler Medien in den Unterricht gemeinsam gestalten: Lehrer*innenbildung durch medienbezogene Kooperation","publisher":"Waxmann","date_updated":"2022-01-06T06:57:46Z","author":[{"full_name":"Drossel, Kerstin","id":"48921","last_name":"Drossel","first_name":"Kerstin"},{"first_name":"Melanie","full_name":"Heldt, Melanie","last_name":"Heldt"},{"first_name":"Birgit","full_name":"Eickelmann, Birgit","id":"40387","last_name":"Eickelmann"}],"date_created":"2021-11-25T13:36:57Z","year":"2020","place":"Münster","citation":{"ieee":"K. Drossel, M. Heldt, and B. Eickelmann, “Die Implementation digitaler Medien in den Unterricht gemeinsam gestalten: Lehrer*innenbildung durch medienbezogene Kooperation,” in <i>Bildung, Schule und Digitalisierung</i>, K. Kaspar, M. Becker-Mrotzek, S. Hofhues, J. König, and D. Schmeinck, Eds. 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Furthermore, it has been observed that many schools, especially those located in socioeconomically challenged areas, are particularly engaged in supporting students’ digital literacy and innovatively designing learning processes with information and communications technology (ICT). Empirical studies have made it apparent that some schools have high average achievements concerning domains such as reading literacy and mathematics in spite of socioeconomically challenged student bodies. These schools are regarded as being organizationally resilient. This contribution focusses on these organizationally resilient schools with regard to the domain of computer and information literacy. It aims to investigate how these schools can be classified as a typology according to selected school and/or teacher characteristics.</jats:p>\r\n</jats:sec><jats:sec>\r\n<jats:title>Methods</jats:title>\r\n<jats:p>As a first step, representative samples of IEA-ICILS 2018 are used to identify organizationally resilient schools by using students’ achievement measures (plausible values) and their background information regarding their families’ socio-economic status. In order to develop a typology, latent profile analyses (LPA) are conducted by using input and process indicators on the school level, which have been proven to be relevant for implementation through existing empirical research.</jats:p>\r\n</jats:sec><jats:sec>\r\n<jats:title>Results</jats:title>\r\n<jats:p>About one twentieth of the schools examined in this contribution can be regarded as organizationally resilient and can be allocated onto a typology of three school types that are characterized by different school-level factors.</jats:p>\r\n</jats:sec><jats:sec>\r\n<jats:title>Conclusions</jats:title>\r\n<jats:p>The international comparison permits the conclusion that the phenomenon of organizational resilience is also existent with regard to the content domain of computer and information literacy. However, the proportion of resilient schools is subject to considerable variation between countries.</jats:p>\r\n</jats:sec>"}],"publication":"Large-scale Assessments in Education","type":"journal_article"},{"place":"Münster","year":"2020","citation":{"bibtex":"@inbook{Vennemann_Drossel_Eickelmann_2020, place={Münster}, title={Sozial- und migrationsbedingte Disparitäten in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern}, booktitle={ICILS 2018 #NRW. Vertiefende Analysen und Befunde für Nordrhein-Westfalen im internationalen Vergleich}, publisher={Waxmann}, author={Vennemann, Mario and Drossel, Kerstin and Eickelmann, Birgit}, editor={Eickelmann, Birgit and Labusch, Amelie and Drossel, Kerstin and Vennemann, Mario}, year={2020}, pages={235–248} }","mla":"Vennemann, Mario, et al. “Sozial- und migrationsbedingte Disparitäten in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern.” <i>ICILS 2018 #NRW. 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(2020). Advancing Conceptual Models of Technology Integration in Education: Implications for Researchers, Practitioners and Policymakers. In P. Fisser &#38; M. Phillips (Eds.), <i>Report of EDUsummIT 2019. Learners and learning contexts: new alignments for the digital age</i> (pp. 70–75). EDUsummIT.","mla":"Tondeur, Jo, et al. “Advancing Conceptual Models of Technology Integration in Education: Implications for Researchers, Practitioners and Policymakers.” <i>Report of EDUsummIT 2019. Learners and Learning Contexts: New Alignments for the Digital Age</i>, edited by Petra Fisser and Michael Phillips, EDUsummIT, 2020, pp. 70–75.","short":"J. Tondeur, D. Petko, S. Barma, R. Christensen, K. Drossel, K. Eichhorn, G. Knezek, E. Mukama, D. Schmidt-Crawford, L. Starkey, P. Thabano Nleya, in: P. Fisser, M. Phillips (Eds.), Report of EDUsummIT 2019. 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(2019). <jats:italic>Preparing for life in a digital world: IEA International Computer and Information Literacy Study 2018 International Report.</jats:italic> Amsterdam: International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA). Retrieved from <jats:ext-link xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\" ext-link-type=\"uri\" xlink:href=\"https://www.iea.nl/sites/default/files/2019-11/ICILS%202019%20Digital%20final%2004112019.pdf\">https://www.iea.nl/sites/default/files/2019-11/ICILS%202019%20Digital%20final%2004112019.pdf</jats:ext-link>). Educational systems play a key role in the mediation of these skills (Eickelmann. Second Handbook of Information Technology in Primary and Secondary Education. Cham: Springer, 2018). However, previous studies have shown differences in students’ computer and information literacy (CIL). Although various approaches have been used to explain these differences, process data, such as response times, have never been taken into consideration. Based on data from the IEA-study ICILS 2013 of the Czech Republic, Denmark and Germany, this secondary analysis examines to what extent response times can be used as an explanatory approach for differences in CIL also within different groups of students according to student background characteristics (gender, socioeconomic background and immigrant background).</jats:p>\r\n              </jats:sec><jats:sec>\r\n                <jats:title>Methods</jats:title>\r\n                <jats:p>First, two processing profiles using a latent profile analysis (Oberski, D. (2016). Mixture Models: Latent Profile and Latent Class Analysis. In J. Robertson &amp; M. Kaptein (Eds.), <jats:italic>Modern Statistical Methods for HCI</jats:italic> (pp. 275–287). Switzerland: Springer. <jats:ext-link xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\" ext-link-type=\"doi\" xlink:href=\"https://doi.org/10.1007/978-3-319-26633-6\">10.1007/978-3-319-26633-6</jats:ext-link>) based on response times are determined—a fast and a slow processing profile. To detect how these profiles are related to students’ CIL, also in conjunction with students’ background characteristics (socioeconomic and immigrant background), descriptive statistics are used.</jats:p>\r\n              </jats:sec><jats:sec>\r\n                <jats:title>Results</jats:title>\r\n                <jats:p>The results show that in the Czech Republic and Germany, students belonging to the fast processing profile have on average significantly higher CIL than students allocated to the slow processing profile. In Denmark, there are no significant differences. Concerning the student background characteristics in the Czech Republic, there are significant negative time-on-task effects for all groups except for students with an immigrant background and students with a high parental occupational status. There are no significant differences in Denmark. For Germany, a significant negative time-on-task effect can be found among girls. However, the other examined indicators for Germany are ambiguous.</jats:p>\r\n              </jats:sec><jats:sec>\r\n                <jats:title>Conclusions</jats:title>\r\n                <jats:p>The results show that process data can be used to explain differences in students’ CIL: In the Czech Republic and Germany, there is a correlation between response times and CIL (significant negative time-on-task effect). Further analysis should also consider other aspects of CIL (e.g. reading literacy). What becomes clear, however, is that when interpreting and explaining differences in competence, data should also be included that relates to the completion process during testing.</jats:p>\r\n              </jats:sec>","lang":"eng"}],"date_created":"2021-11-25T15:54:31Z","author":[{"last_name":"Heldt","full_name":"Heldt, Melanie","first_name":"Melanie"},{"last_name":"Massek","full_name":"Massek, Corinna","first_name":"Corinna"},{"first_name":"Kerstin","last_name":"Drossel","id":"48921","full_name":"Drossel, Kerstin"},{"id":"40387","full_name":"Eickelmann, Birgit","last_name":"Eickelmann","first_name":"Birgit"}],"volume":8,"date_updated":"2022-01-06T06:57:47Z","doi":"10.1186/s40536-020-00090-1","title":"The relationship between differences in students’ computer and information literacy and response times: an analysis of IEA-ICILS data","publication_status":"published","publication_identifier":{"issn":["2196-0739"]},"citation":{"apa":"Heldt, M., Massek, C., Drossel, K., &#38; Eickelmann, B. 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Die vorliegende Studie prüft die Validität dreier gängiger deutschsprachiger Messinstrumente zur Erfassung von Einstellungen zu Inklusion in einer unabhängigen Stichprobe: SACIE, EFI-L und KIESEL. Zur Validierung herangezogene externe Konstrukte sind Selbstwirksamkeit und die Big Five Persönlichkeitsfaktoren. Die Ergebnisse einer Befragung von 556 Lehrkräften und Lehramtsstudierenden (Alter: M‍( SD) = 26.48 (12.67); 70 % weiblich) mit Blick auf die Inklusion von Kindern mit Förderschwerpunkt Lernen (SPF-L) zeigen eine weitgehend gute Replizierbarkeit der Faktorstrukturen der Instrumente. Die Faktorkorrelationen über die Instrumente hinweg lagen zwischen |.61| und |.96| (nur Attitude Subskala des SACIE). Alle Subskalen zeigen vergleichbare Zusammenhänge mit Selbstwirksamkeit und den Big Five Persönlichkeitsfaktoren. 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Diagnostik in inklusiven Schulen – zwischen Stigmatisierung, Etikettierungs-Ressourcen-Dilemma und förderorientierter Handlungsplanung. In: Gresch C, Kuhl P, Grosche M, Sälzer C, Stanat P, eds. <i>Schüler*innen Mit Sonderpädagogischem Förderbedarf in Schulleistungserhebungen</i>. 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