ICILS 2013 – Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern in der 8. Jahrgangsstufe im internationalen Vergleich

Full text

International Computer and
Information Literacy Study
Assessment Framework
Julian Fraillon
Wolfram Schulz
John Ainley
ICILS 2013
Computer- und
informationsbezogene
Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern
in der 8. Jahrgangsstufe
im internationalen Vergleich
WAXMANN
Wilfried Bos
Birgit Eickelmann
Julia Gerick
Frank Goldhammer
Heike Schaumburg
Knut Schwippert
Martin Senkbeil
Renate Schulz-Zander
Heike Wendt
(Hrsg.)
Bos, Eickelmann, Gerick, Goldhammer, Schaumburg,
Schwippert, Senkbeil, Schulz-Zander & Wendt (Hrsg.)
Mit diesem Band werden die Ergebnisse der international
vergleichenden Schulleistungsstudie ICILS 2013 (Internatio-
nal Computer and Information Literacy Study) vorgelegt. Die
Studie wurde weltweit in 21 Bildungssystemen durchgeführt
und von der IEA (International Association for the Evaluation of Educational
Achievement) koordiniert.
Die Studie ICILS 2013 ist eine wichtige methodische und inhaltliche Erweite-
rung der empirischen Schul- und Bildungsforschung, da sie computerbasiert
den höchst relevanten Bereich der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern der achten Jahrgangsstufe un-
tersucht.
Damit ergänzt ICILS 2013 den Kanon bisheriger Schulleistungsstudien und
trägt dem Wandel zur Informations- und Wissensgesellschaft Rechnung. Ne-
ben der wichtigen Frage, wie Schülerinnen und Schüler der achten Jahr-
gangsstufe in Deutschland hinsichtlich ihrer computer- und informationsbe-
zogenen Kompetenzen im internationalen Vergleich abschneiden, werden in
diesem Buch detailliert schulische Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs
dieser Kompetenzen aus verschiedenen Perspektiven schulischer Akteure be-
trachtet sowie Prozessfaktoren der schulischen Mediennutzung beleuchtet.
Zudem werden die Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler dierenziert
nach den in der aktuellen Bildungsdiskussion in Deutschland zentralen Merk-
malen Geschlecht, soziale Herkunft und Migration untersucht.
Der Band wendet sich an eine breite Leserschaft, die an der Entwicklung von
Schule und Unterricht sowie an der Weiterentwicklung des deutschen Bil-
dungssystems interessiert ist.
www.waxmann.com
ISBN 978-3-8309-3131-7

Wilfried Bos, Birgit Eickelmann, Julia Gerick,
Frank Goldhammer, Heike Schaumburg, Knut Schwippert,
Martin Senkbeil, Renate Schulz-Zander, Heike Wendt (Hrsg.)
ICILS 2013
Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern in der 8. Jahrgangsstufe
im internationalen Vergleich
Waxmann 2014
Münster y New York

Bibliografische Informationen der Deutschen Nationalbibliothek
Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in
der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische
Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.
ISBN 978-3-8309-3131-7
© Waxmann Verlag GmbH, 2014
Steinfurter Strasse 555, 48159 Münster
www.waxmann.com
info@waxmann.com
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Satz: Stoddart Satz- und Layoutservice, Münster
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Printed in Germany
Alle Rechte vorbehalten. Nachdruck, auch auszugsweise, verboten.
Kein Teil dieses Werkes darf ohne schriftliche Genehmigung des
Verlages in irgendeiner Form reproduziert oder unter Verwendung
elektronischer Systeme verarbeitet, vervielfältigt oder verbreitet werden.

Inhalt
Vorwort ............................................................................................................................. 7
Kapitel I
Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse
und Entwicklungsperspektiven ....................................................................................... 9
Birgit Eickelmann, Julia Gerick und Wilfried Bos
Kapitel II
ICILS 2013 – Eine international vergleichende Schulleistungsstudie der IEA ........... 33
Wilfried Bos, Birgit Eickelmann, Julia Gerick, Frank Goldhammer,
Knut Schwippert, Heike Schaumburg und Martin Senkbeil
Kapitel III
Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 ..................................... 43
Birgit Eickelmann, Wilfried Bos, Julia Gerick und Julia Kahnert
Kapitel IV
Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
in ICILS 2013 .................................................................................................................. 83
Martin Senkbeil, Frank Goldhammer, Wilfried Bos, Birgit Eickelmann,
Knut Schwippert und Julia Gerick
Kapitel V
Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen
und Schülern der 8. Jahrgangsstufe in Deutschland im internationalen
Vergleich ....................................................................................................................... 113
Wilfried Bos, Birgit Eickelmann und Julia Gerick
Kapitel VI
Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und
informationsbezogener Kompetenzen in den ICILS-2013-Teilnehmerländern ......... 147
Julia Gerick, Heike Schaumburg, Julia Kahnert und Birgit Eickelmann

Inhalt6
Kapitel VII
Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland
im internationalen Vergleich ........................................................................................ 197
Birgit Eickelmann, Heike Schaumburg, Kerstin Drossel und Ramona Lorenz
Kapitel VIII
Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen
und Jungen im internationalen Vergleich ................................................................... 231
Ramona Lorenz, Julia Gerick, Renate Schulz-Zander und Birgit Eickelmann
Kapitel IX
Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen
von Schülerinnen und Schülern im internationalen Vergleich ................................... 265
Heike Wendt, Mario Vennemann, Knut Schwippert und Kerstin Drossel
Kapitel X
Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen
mit Migrationshintergrund .......................................................................................... 297
Birgit Eickelmann, Heike Schaumburg, Martin Senkbeil, Knut Schwippert
und Mario Vennemann
Anhang .......................................................................................................................... 329
Abbildungsverzeichnis ................................................................................................. 332
Tabellenverzeichnis ...................................................................................................... 334

Mit den rasanten technologischen Entwicklungen und der fortgeschrittenen Techni-
sierung aller Lebens- und Arbeitsbereiche nimmt die Bedeutung der Fähigkeiten, me-
dial vermittelte Informationen auszuwählen, zu verstehen, zu nutzen und zu kom-
munizieren, kontinuierlich zu. Schulsysteme stehen hier in der Verantwortung, die
strukturellen technologischen Möglichkeiten zu schaffen, um Heranwachsenden den
kompetenten Umgang mit neuen Medien zu vermitteln, sodass unter Einbezug von
Informationstechnologien sowohl fachbezogene Kompetenzen als auch fächerübergrei-
fende Schlüsselkompetenzen des 21. Jahrhunderts gefördert werden können.
Die modernen Informationstechnologien einer Gesellschaft ermöglichen das Lernen
zu jeder Zeit, an jedem Ort auf unterschiedlichste Weise, allein oder im kommunika-
tiven Austausch, orientiert an klassischen Unterrichtsformen oder diese aufl ösend, die
Rolle der Lernenden und Lehrenden neu defi nierend. Zudem eröffnen sie durch ko-
operative Lernformen, durch die Individualisierung von Lernen und die vielfältigen so-
zialen Austauschmöglichkeiten erweiterte Ermöglichungsräume für den Umgang mit
Heterogenität und mit Fragen der Inklusion. Gleichzeitig beansprucht die mit den neuen
Technologien einhergehende Wissensexpansion eine verstärkte Fokussierung auf kom-
petenzorientiertes Lernen. An diese Herausforderungen und Chancen anknüpfend ist
Medienbildung als eine gesamtgesellschaftliche, insbesondere für die Schule verpfl ich-
tende, Aufgabe aufzufassen. Ihr Bildungsauftrag besteht darin, die Heranwachsenden
zu einem selbstbestimmten, sachgerechten, kreativen, sozial verantwortlichen, kri-
tischen und kommunikativen Handeln zu erziehen. Von den Potenzialen der Identitäts-
und Persönlichkeitsbildung, der gesellschaftlichen und kulturellen Teilhabe und
Mitgestaltung des sozialen Lebens ausgehend ist die Vermittlung von Medienkompetenz
als eine zentrale Anforderung an Schulen anzuerkennen.
Daran anknüpfend ist die International Computer and Information Literacy
Study (kurz: ICILS 2013), die auf den Bereich der computer- und informationsbezo-
genen Kompetenzen fokussiert, zu verorten. ICILS 2013 stellt eine wichtige inhalt-
liche und methodische Erweiterung der empirischen Schul- und Bildungsforschung
dar, da sie erstmalig computerbasiert diese fächerübergreifende Schlüsselkompetenz
von Schülerinnen und Schülern der achten Jahrgangsstufe international vergleichend
Vorwort

Vorwort8
unter sucht. Damit trägt ICILS 2013 als Bildungsmonitoringstudie zu einer bedeut-
samen Erweiterung der Perspektive bisheriger international vergleichender Schul-
leistungs studien wie TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study),
PISA (Programme for International Student Assessment) und IGLU (Inter nationale
Grundschul-Lese-Untersuchung) bei.
Mit dem vorliegenden Berichtsband werden die Ergebnisse der Studie, die internati-
onal von der IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achieve-
ment) koordiniert wird, vorgelegt. ICILS 2013 ist die erste Schulleistungsstudie, die
mittels computerbasierter Testumgebungen misst, über welche computer- und informa-
tions bezogenen Kompetenzen Schülerinnen und Schüler in Deutschland im internationa-
len Vergleich verfügen und unter welchen Rahmenbedingungen sie diese Kompetenzen
erwerben. Die Durchführung der Studie ICILS 2013 wird in Deutschland durch das
Bundes ministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fi nanziert, unterstützt durch
Mittel der Europäischen Kommission. Die Deutsche Telekom Stiftung fördert zudem
ein Vertiefungsmodul. Die Kultusministerkonferenz hat im Jahr 2012 den nationalen
Feld zugang für die Durchführung von ICILS 2013 eröffnet. ICILS 2013 ist auf großes
Interesse, sowohl in den Bundesländern als auch in den teilnehmenden Schulen, gesto-
ßen.
Besonderer Dank gilt an dieser Stelle daher vor allem den beteiligten Schulen,
den Achtklässlerinnen und Achtklässlern, deren Eltern, die freundlicherweise ihr
Einverständnis zur Teilnahme ihres Kindes gegeben haben, den beteiligten Lehrerin nen
und Lehrern, den Schulleitungen sowie den IT-Koordinatorinnen und IT-Koordinatoren.
Ohne ihre Unterstützung und ihr besonderes Engagement wäre die Durch führung
der Studie nicht möglich gewesen. Die erfolgreiche Realisierung von ICILS 2013
ist in gleichem Maße ein besonderes Verdienst der Verantwortlichen in den Kultus-
ministerien der 16 Bundesländer, denen wir an dieser Stelle einen besonderen Dank
für ihre Unterstützung im Rahmen der Vorbereitung und Durchführung der Studie so-
wie für die stets zielführende und unterstützende Kooperation aussprechen möch-
ten. Danken möchten wir auch den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des IEA Data
Processing and Research Center (DPC) in Hamburg, die mit großem Engagement die
Erhebungsvorbereitung und -durchführung sowie das Datenmanagement übernommen
und mit hoher Expertise koordiniert haben.
Als wissenschaftliche Leitung der Studie hoffen wir, mit den hier berichteten
Ergebnissen von ICILS 2013 wegweisende Informationen und wertvolle Anhaltspunkte
für die Weiterentwicklung des Schul- und Bildungssystems in Deutschland vor dem
Hintergrund des gesellschaftlichen Wandels bereitzustellen.
Professor Dr. Wilfried Bos und Professorin Dr. Birgit Eickelmann
Wissenschaftliche Leitung von ICILS 2013

1. Die Studie ICILS 2013 im Überblick
Mit den rasanten technologischen Entwicklungen und der beständig fortschreitenden
Technisierung aller Lebensbereiche gewinnt der kompetente Umgang mit digitalen
Medien und insbesondere die Kompetenz, medial vermittelte Informationen auszuwäh-
len, zu verstehen, zu nutzen und zu kommunizieren, kontinuierlich an Bedeutung. Mit
der Schulleistungsstudie ICILS 2013 (International Computer and Information Literacy
Study) der International Association for the Evaluation of Educational Achievement
(IEA) wird erstmalig computerbasiert und international vergleichend untersucht, in wel-
chem Maße Schülerinnen und Schüler in der achten Jahrgangsstufe über solche, in der
Studie als computer- und informationsbezogene Kompetenzen konzipierte und erfasste,
fächerübergreifende Schlüsselkompetenzen verfügen. Zudem wird mit ICILS 2013 un-
tersucht, unter welchen Rahmenbedingungen der Kompetenzerwerb stattfi ndet. Damit
stellt die Studie eine wichtige inhaltliche und methodische Erweiterung der empirischen
Schul- und Bildungsforschung dar. Als Bildungsmonitoringstudie erweitert ICILS 2013
zudem die Perspektive bisheriger international vergleichender Schulleistungsstudien,
wie TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study), PISA
(Programme for International Student Assessment) und IGLU (Internationale Grund-
schul-Lese-Untersuchung).
Mit ICILS 2013 werden die folgenden vier internationalen Forschungsfragen bear-
beitet (siehe auch Kapitel III in diesem Band).
Kapitel I
Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale
Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven
Birgit Eickelmann, Julia Gerick und Wilfried Bos
Internationale Forschungsfragen in ICILS 2013
1. Welche Unterschiede ergeben sich hinsichtlich computer- und informationsbezo-
gener Kompetenzen von Achtklässlerinnen und Achtklässlern im internationalen
Vergleich?
2. Welche Variablen auf der Schul- bzw. Bildungssystemebene hängen mit den com-
puter- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler
zusammen?

Eickelmann, Gerick und Bos10
Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
Das in ICILS 2013 unter dem Begriff der computer- und informationsbezogenen Kom-
petenzen (computer and information literacy, CIL) zusammengeführte Konstrukt wird
im Sinne eines Literacy-Ansatzes als individuelle Fähigkeiten einer Person defi niert, die
es ihr erlauben, Computer und neue Technologien zum Recherchieren, Gestalten und
Kommunizieren von Informationen zu nutzen und diese zu bewerten, um am Leben im
häuslichen Umfeld, in der Schule, am Arbeitsplatz und in der Gesellschaft erfolgreich
teilzuhaben (siehe auch Kapitel III in diesem Band).
Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen lässt sich
theoretisch fundiert in zwei Teilbereiche gliedern – (1) Informationen sammeln und or-
ganisieren sowie (2) Informationen erzeugen und austauschen –, die sich auf die rezep-
tiven bzw. produktiven Anteile des Konstrukts beziehen (siehe vertiefend dazu Kapitel
IV in diesem Band).
3. Welche technologiebezogenen Schülermerkmale (wie z.B. Dauer der Computer-
erfahrung, computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung) stehen im Zusam-
menhang mit computer- und informationsbezogenen Kompetenzen?
4. Welche weiteren Schülermerkmale, wie Geschlecht, soziale Herkunft oder Migra-
tionshintergrund, stehen im Zusammenhang mit computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen?
Teilbereiche und Aspekte computer- und informationsbezogener Kompetenzen
Teilbereich I: Informationen sammeln und organisieren
Aspekt I.1 Über Wissen zur Nutzung von Computern verfügen
Aspekt I.2 Auf Informationen zugreifen und Informationen bewerten
Aspekt I.3 Informationen verarbeiten und organisieren
Teilbereich II: Informationen erzeugen und austauschen
Aspekt II.1 Informationen umwandeln
Aspekt II.2 Informationen erzeugen
Aspekt II.3 Informationen kommunizieren und austauschen
Aspekt II.4 Informationen sicher nutzen
Erhebungsinstrumente in ICILS 2013
Zur Erfassung der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerin-
nen und Schüler in der achten Jahrgangstufe wurde im internationalen Vergleich erstma-
lig ein computerbasierter Kompetenztest in einer Live-Software-Umgebung eingesetzt.
Die Testaufgaben decken die beiden vorgenannten Teilbereiche der computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen ab und sind in vier computerbasierte Testmodule

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 11
eingebunden (zu den Testmodulen und Testaufgaben siehe auch Kapitel III in diesem
Band). Es lassen sich in den computerbasierten Schülertests jeweils drei Aufgabentypen
unterscheiden.
Aufgabentypen in den computerbasierten Schülertests
1. Nicht interaktive Testitems (information-based response tasks)
2. Performanzaufgaben (skills tasks)
3. Autorenaufgaben (authoring tasks)
Nicht interaktive Testitems (information-based response tasks) umfassen entweder
Multiple-Choice- oder Drag-and-Drop-Aufgaben oder erfordern eine kurze Textantwort,
die im Rahmen der Schülertestung direkt über die Eingabe an den für die Testung einge-
setzten Laptops erfolgte. Die Bearbeitung von Performanzaufgaben (skills tasks) erfor-
dert die Nutzung von Softwareanwendungen, u.a. zum Öffnen eines Internet-Browsers
oder zum Speichern unter einem Dateinamen. Bei den sogenannten Autorenaufgaben
(authoring tasks) handelt es sich um Anwendungen, die speziell für ICILS 2013 ent-
wickelt wurden und in ihrer Funktionsweise realen Softwareumgebungen entsprechen
(vgl. auch Abbildung 1.1).
Abbildung 1.1 Einführungsbildschirm für eine Autorenaufgabe (Screenshot)
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Eickelmann, Gerick und Bos12
Dabei wurde bei der Gestaltung der Oberfl äche der Testmodule besonderer Wert
auf die Unabhängigkeit von gängigen Plattformen gelegt. Bei der Bearbeitung der
Autoren aufgaben sollen die Schülerinnen und Schüler Informationsprodukte (z.B.
Präsentationen) unter der Verwendung von authentischen computerbasierten Software-
Anwendungen verändern oder selbst erstellen. Um den Realitätsbezug der Aufgaben
zu gewährleisten, ist im Rahmen der Aufgabenbearbeitung teilweise die gleichzeitige
Nutzung verschiedener Programme notwendig (z.B. ein E-Mail-Programm, ein Internet-
browser, Textverarbeitungsprogramme oder Präsentationssoftware).
Ergänzend zum Kompetenztest für Schülerinnen und Schüler wurden mittels um-
fassender schriftlicher Fragebogenerhebungen Rahmenbedingungen und Hintergrund-
merk male auf der Ebene des Bildungssystems, der Schule sowie der Schülerinnen und
Schüler erhoben. Dazu wurden u.a. solche Auskünfte von Jugendlichen über ihr häus-
liches Umfeld erfasst, von denen im theoretischen Rahmenmodell zu ICILS 2013 an-
genommen wird, dass sie den Erwerb von computer- und informations bezogenen
Kompetenzen beeinfl ussen (siehe dazu Kapitel III in diesem Band). Zu diesem Zweck
erfolgte in jedem ICILS-2013-Teilnehmerland im Anschluss an die Kompetenztests eine
schriftliche Befragung der Schülerinnen und Schüler. Darüber hinaus wurde in den teil-
nehmenden Schulen eine zufällig ausgewählte Stichprobe von Lehrpersonen, die in
der achten Jahrgangsstufe unterrichten, sowie die Schulleitungen und die für die IT-
Ausstattung der Schule verantwortlichen Personen (sogenannte IT-Koordinatorinnen
bzw. IT-Koordinatoren) mittels Hintergrundfragebögen befragt (zu den Erhebungs-
instrumenten siehe auch Kapitel III in diesem Band).
Datengrundlage von ICILS 2013 in Deutschland
Der Schülertest und die Schülerbefragung, die Befragung der Schulleitungen, der Lehr-
personen sowie der IT-Koordinatorinnen bzw. der IT-Koordinatoren wurden an 142
Schulen in allen Bundesländern in einem Testzeitraum von etwa vier Monaten von April
bis Juli 2013 durchgeführt. Deutschland beteiligte sich mit einer bundesweit repräsen-
tativen Stichprobe von 2.225 Schülerinnen und Schülern der achten Jahrgangsstufe.
Aufgrund des Stichprobendesigns in Deutschland ist es möglich, mit ICILS 2013
Aussagen differenziert nach Schulformen zu treffen und dabei zwischen Gymnasien
und anderen Schulformen der Sekundarstufe I zu unterscheiden. Mit einer kombi-
nierten Schul- und Schülergesamtteilnahmequote von 75 Prozent erfüllt Deutschland die
Vorgaben der IEA für die Schul- und Schülerteilnahme. In Deutschland ist der Rücklauf
der Befragung der Lehrpersonen zwar vergleichsweise hoch, die Standards der IEA
wurden jedoch nicht erreicht. Die kombinierte Schul- und Lehrergesamtteilnahmequote
liegt bei 65 Prozent.
Teilnehmende Bildungssysteme und internationale Koordination
Einschließlich Deutschland nehmen weltweit 21 Bildungssysteme an ICILS 2013 teil,
darunter drei Benchmark-Teilnehmer, das heißt Länder, die sich nur mit einzelnen
Regionen oder Provinzen an der Studie beteiligen (vgl. Tabelle 1.1).

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 13
Tabelle 1.1: Teilnehmerländer und Benchmark-Teilnehmer an ICILS 2013
Teilnehmerländer Benchmark-Teilnehmer
Australien Polen Argentinien (Buenos Aires)
Chile Russische Föderation Kanada (Neufundland und Labrador)
Dänemark Republik Korea Kanada (Ontario)
Deutschland Schweiz
Hongkong Slowakische Republik
Kroatien Slowenien
Litauen Thailand
Niederlande Tschechische Republik
Norwegen (Jgst. 9) Türkei
Das internationale Forschungszentrum von ICILS 2013 ist am ACER (Australian
Council for Educational Research) angesiedelt. Die Durchführung von ICILS 2013
wird vom IEA DPC (Data Processing and Research Center) in Hamburg verantwortet.
Koordination und Finanzierung in Deutschland
In Deutschland wird ICILS 2013 im nationalen Forschungszentrum am Institut für
Schulentwicklungsforschung (IFS) der TU Dortmund koordiniert. Prof. Dr. Wilfried Bos
(IFS) und Prof. Dr. Birgit Eickelmann (Universität Paderborn) haben in Deutschland als
nationaler Forschungskoordinator bzw. nationale Forschungskoordinatorin (national re-
search coordinators, NRCs) die wissenschaftliche Leitung der Studie inne. Ein wissen-
schaftliches Konsortium, bestehend aus ausgewiesenen Expertinnen und Experten, un-
terstützt die Arbeit an ICILS 2013 in Deutschland (siehe dazu auch Kapitel II in diesem
Band).
Deutschlands Teilnahme an der Studie wird durch das Bundesministerium für
Bildung und Forschung (BMBF) fi nanziert, unterstützt durch Mittel der Europäischen
Kommission. Die Deutsche Telekom Stiftung fördert zudem ein Vertiefungsmodul zur
Unter suchung des Zusammenhangs zwischen schulischer und außerschulischer Medien-
nutzung im Kontext des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kom petenzen
(2013–2015; Berichtlegung im Frühjahr 2015). Die Ständige Konferenz der Kultus-
minister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland (KMK) eröffnete im Juni 2012
den Feldzugang zur Durchführung von ICILS 2013 in Deutsch land.

Eickelmann, Gerick und Bos14
2. Zentrale Ergebnisse von ICILS 2013
Im Folgenden werden die zentralen Ergebnisse der Studie ICILS 2013 zusammenge-
stellt. Zunächst wird dazu die Struktur des Konstrukts der computer- und informati-
onsbezogenen Kompetenzen sowie das im Rahmen von ICILS 2013 entwickelte
Kompetenzstufenmodell vorgestellt. Im Anschluss werden neben den computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen von Achtklässlerinnen und Achtklässlern in
Deutschland im internationalen Vergleich die Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs
dieser Kompetenzen sowie die schulische Nutzung von neuen Technologien fokus-
siert und daran anknüpfend Befunde zu Unterschieden in den Leistungen sowie in
der Nutzung digitaler Medien differenziert nach Mädchen und Jungen, nach sozialer
Herkunft sowie nach Migrationshintergrund betrachtet.
2.1 Struktur des Konstrukts der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen und das Kompetenzstufenmodell
Zusammenhänge zwischen den Teilbereichen
Im Rahmen der internationalen Skalierung der Leistungsdaten wurde die theore tische
Differenzierung des Konstrukts der computer- und informationsbezogenen Kom petenzen
in die beiden Teilbereiche Informationen sammeln und orga nisieren sowie Infor ma-
tionen erzeugen und austauschen empirisch mittels mehrdimensionaler Skalierungen un-
tersucht. Die Ergebnisse auf der Grundlage des internationalen Datensatzes zeigen eine
sehr hohe Korrelation von r = .96 zwischen den beiden Teilbereichen. Für Deutschland
fällt der Zusammenhang der beiden Teilbereiche mit r = .98 ebenfalls sehr hoch aus.
Dies lässt den Schluss zu, dass sich computer- und informationsbezogene Kompetenzen
als ein Gesamtkonstrukt abbilden lassen.
Kompetenzstufenmodell computer- und informationsbezogener Kompetenzen
Mit ICILS 2013 liegt erstmalig ein theoretisch fundiertes und empirisch begründetes
Kompetenzstufenmodell für computer- und informationsbezogene Kompetenzen vor.
Zur inhaltlichen Beschreibung des Leistungsspektrums der Schülerinnen und Schüler
wird die Leistungsskala in fünf Bereiche geteilt, die als Kompetenzstufen der computer-
und informationsbezogenen Kompetenzen bezeichnet werden (siehe auch Kapitel IV in
diesem Band). Als zentrale Schwellenwerte (level boundaries) auf dieser Leistungsskala
wurden international die Leistungspunkte 407, 492, 576 und 661 festgelegt. Das
Intervall unter 407 Punkten wird in Deutschland, anders als in der internationalen
Berichtlegung von ICILS 2013, als eigene Kompetenzstufe defi niert (Kompetenzstufe I;
international: below level 1). Das Spektrum der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen reicht von rudimentären Fertigkeiten im Umgang mit computerbasierten
Informationen bis zu sehr hohen Kompetenzen, die auch den sicheren und refl ektierten
Umgang mit digitalen Informationen umfassen (vgl. Tabelle 1.2).

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 15
Tabelle 1.2: Kompetenzstufen in ICILS 2013 und deren Skalenbereiche der computer- und informa-
tionsbezogenen Kompetenzen
Kompetenzstufe Benennung Skalenbereich
IRudimentäre, vorwiegend rezeptive Fertigkeiten und
sehr einfache Anwendungskompetenzen < 407 Punkte
II
Basale Wissensbestände und Fertigkeiten hinsichtlich
der Identifikation von Informationen und der Bearbei-
tung von Dokumenten
407 bis 491 Punkte
III
Angeleitetes Ermitteln von Informationen und Bearbei-
ten von Dokumenten sowie Erstellen einfacher Infor-
mationsprodukte
492 bis 575 Punkte
IV
Eigenständiges Ermitteln und Organisieren von Infor-
mationen und selbstständiges Erzeugen von Doku-
menten und Informationsprodukten
576 bis 660 Punkte
V
Sicheres Bewerten und Organisieren selbstständig
ermittelter Informationen und Erzeugen von inhaltlich
sowie formal anspruchsvollen Informationsprodukten
≥ 661 Punkte
Die Metrik der Leistungswerte wurde international auf einen Mittelwert von 500 mit einer Standard-
abweichung von 100 transformiert.
Die unterste Kompetenzstufe I umfasst rudimentäre rezeptive Fertigkeiten und sehr ein-
fache Anwendungskompetenzen, zum Beispiel das Anklicken eines Links. International
lassen sich 17.0 Prozent der Schülerinnen und Schüler dieser untersten Kompetenzstufe
zuordnen. In Deutschland liegt der Anteil bei 7.4 Prozent.
Die Kompetenzstufe II beinhaltet den kompetenten Umgang mit basalen Wissens-
beständen sowie sehr einfache Fertigkeiten im Umgang mit Informationen, z.B. eine
einfache Bearbeitung von Dokumenten. International lassen sich 22.7 Prozent der
Schülerinnen und Schüler der Kompetenzstufe II zuordnen. In Deutschland liegt der
Anteil bei 21.8 Prozent.
Schülerinnen und Schüler, die die Kompetenzstufe III erreichen, können angeleitet,
also mit Hilfestellungen, Informationen ermitteln, diese bearbeiten sowie einfache
Informations produkte (wie z.B. einfache Textdokumente) erstellen. International lassen
sich 37.6 Prozent der Schülerinnen und Schüler dieser Kompetenzstufe zuordnen. In
Deutschland liegt der Anteil bei 45.3 Prozent.
Die Kompetenzstufe IV umfasst das eigenständige Ermitteln und Organisieren von
Informationen und das selbstständige Erzeugen von elaborierten Dokumenten und
Informationsprodukten. International lassen sich 20.7 Prozent der Schülerinnen und
Schüler der vierten Kompetenzstufe zuordnen. In Deutschland liegt der Anteil bei
24.0 Prozent.
Die höchste Kompetenzstufe V beschreibt schließlich sehr elaborierte computer- und
informationsbezogene Kompetenzen, zu denen das sichere Bewerten und Organisieren
selbstständig ermittelter Informationen sowie das Erzeugen von inhaltlich und for-
mal anspruchsvollen Informationsprodukten gehört. International erreichen 2.0 Prozent

Eickelmann, Gerick und Bos16
der Schülerinnen und Schüler diese höchste Kompetenzstufe. In Deutschland liegt der
Anteil bei 1.5 Prozent.
Für eine ausführliche Beschreibung der Kompetenzstufen sowie für entsprechende
Beispielaufgaben sei an dieser Stelle auf Kapitel IV in diesem Band verwiesen.
2.2 Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern im internationalen Vergleich
An dieser Stelle werden die zentralen Ergebnisse dargestellt, die sich aus dem in-
ternationalen Vergleich der mittleren Kompetenzstände, ihrer Verteilung und ihrer
Leistungsstreuung für Deutschland im internationalen Vergleich ergeben (siehe auch
Kapitel V in diesem Band).
Zentrale Ergebnisse zu den Kompetenzständen von Achtklässlerinnen und
Achtklässlern in Deutschland im internationalen Vergleich auf einen Blick
•Computer- und informationsbezogene Kompetenzen und Leistungsstreuung:
Acht klässlerinnen und Achtklässler in Deutschland erreichen mit einem Mittel-
wert von 523 Leistungspunkten ein Kompetenzniveau, das sich im internatio-
nalen Vergleich im Mittelfeld der Länderrangreihe einordnet. Dieser Mittelwert
ist vergleichbar mit dem Mittelwert der Vergleichsgruppe EU (525 Punkte),
liegt aber signifi kant über dem internationalen Mittelwert (500 Punkte) so-
wie signifi kant über dem Mittelwert der Vergleichsgruppe OECD (516 Punkte).
Die durchschnittliche Leistungsstreuung in Deutschland beträgt 78 Punkte. Die
Differenz der Leistungswerte zwischen dem 5. und dem 95. Perzentil liegt bei
252 Punkten. Diese beiden Kennwerte für Deutschland liegen im Bereich der
Werte der Vergleichsgruppen EU und OECD sowie unterhalb der entsprechenden
Streuungsmaße für den internationalen Mittelwert.
•Kompetenzstufenverteilung: Fast die Hälfte, und damit der größte Anteil der
Jugend lichen in Deutschland, befi ndet sich auf der mittleren Kompetenzstufe III
(45.3%). Diese Achtklässlerinnen und Achtklässler sind damit u.a. in der Lage,
unter An leitung Dokumente zu bearbeiten und einfache Informationsprodukte zu
erstellen. Etwa 30 Prozent der Schülerinnen und Schüler in Deutschland erzie-
len Leistungen, die den beiden untersten Kompetenzstufen I und II zugeordnet
werden können. Sie verfügen damit lediglich über rudimentäre Fertigkeiten bzw.
basale Wissensbestände im kompetenten Umgang mit neuen Technologien und
digitalen Informationen. Der Anteil der Achtklässlerinnen und Achtklässler auf
der höchsten Kompetenzstufe V ist mit 1.5 Prozent sehr gering. Allerdings zeigt
sich auch in allen anderen an ICILS 2013 teilnehmenden Ländern, dass nur ein
geringer Anteil von Jugendlichen die oberste Kompetenzstufe erreicht (entspre-
chender internationaler und europäischer Vergleichswert: 2.0% bzw. 2.2%).

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 17
•Schulformunterschiede: Achtklässlerinnen und Achtklässler an Gymnasien in
Deutschland erreichen durchschnittlich 570 Leistungspunkte und damit eine um
67 Punkte signifi kant höhere mittlere Leistung als Jugendliche an anderen Schul-
formen der Sekundarstufe I (503 Punkte). Die Betrachtung der Leistungs streuung
ergibt allerdings einen großen Überschneidungsbereich: So schneiden die besten
Schülerinnen und Schüler an nicht gymnasialen Schulformen der Sekundarstufe
I besser ab als ein Teil der Gymnasiastinnen und Gymnasiasten und verfügen da-
mit, wie auch die leistungsstärkeren Gymnasiastinnen und Gymnasiasten, über
Kompetenzen, die im Bereich der internationalen Spitzengruppe liegen.
Der internationale Vergleich des Leistungsniveaus computer- und informationsbezo-
gener Kompetenzen weist für Deutschland auf die nachfolgenden Entwicklungsbedarfe
hin:
i) Erhöhung des mittleren Leistungsniveaus der Jugendlichen in Deutschland insge-
samt, um eine Anschlussfähigkeit an internationale Entwicklungen zu sichern.
ii) Unterstützung der Entwicklung von Potenzialen von sehr leistungsstarken Jugend-
lichen bei gleichzeitiger Reduzierung des Anteils von Schülerinnen und Schülern,
die sich im unteren Kompetenzbereich befi nden und deren Fähigkeiten es ihnen da-
her nicht in angemessener Weise erlauben, Computer und neue Technologien so zu
nutzen, dass sie in ihrem Alltag, in der Schule, im Beruf und in der Gesellschaft
erfolgreich am Leben teilhaben können.
iii) Maßnahmen zur Schul- und Unterrichtsentwicklung im Bereich der schulischen
Ver ankerung hinsichtlich der Förderung von computer- und informationsbezo-
genen Kompetenzen in den nicht gymnasialen Schulformen der Sekundarstufe I
bei gleichzeitiger konzeptioneller Arbeit zur Unterstützung des Kompetenzerwerbs
computer- und informationsbezogener Kompetenzen von Kindern und Jugendlichen
an Gymnasien.
Perspektivisch ist davon auszugehen, dass Deutschland ohne eine konzeptionelle
Verankerung digitaler Medien in schulische Lehr- und Lernprozesse unter Berück-
sichtigung des kompetenten Umgangs mit neuen Technologien im internationalen
Vergleich auch zukünftig nicht über ein mittleres Leistungsniveau hinauskommen wird.
2.3 Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und
informationsbezogener Kompetenzen
Schulisches Lernen unterliegt immer gegebenen Rahmenbedingungen, die sich hem-
mend oder förderlich auf Lehr- und Lernprozesse auswirken können. Dies gilt vor
allem für den Bereich des Lernens mit digitalen Medien, der vergleichsweise res-
sourcenintensiv ist. Dabei geht es neben Bedingungen wie der IT-Ausstattung, der IT-

Eickelmann, Gerick und Bos18
Standortkonzepte und dem IT-Support auch um personelle Rahmenbedingungen wie die
selbsteingeschätzten Fähigkeiten und Sichtweisen der Lehrpersonen, Aspekte der pro-
fessionellen Fort- und Weiterbildung sowie die Lehrerkooperation in Bezug auf digitale
Medien in der Schule (siehe auch Kapitel VI in diesem Band). Nachfolgend sind dies-
bezüglich die zentralen Ergebnisse zu diesen Aspekten zusammengeführt.
Zentrale Ergebnisse zu den schulischen Lehr- und Lernbedingungen des
Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen auf einen Blick
•IT-Ausstattung: Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland besu-
chen Schulen, in denen das Schüler-Computer-Verhältnis bei 11.5 zu 1 und so-
mit im Bereich des Mittelwerts der an ICILS 2013 teilnehmenden Staaten der
EU (11.6:1) liegt, allerdings deutlich höher ausfällt als in ausgewählten ande-
ren Ländern, wie z.B. Norwegen (2.4:1). Etwa 40 Prozent der Lehrpersonen in
Deutschland, die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, bewerten die vor-
handene technische Ausstattung an ihren Schulen als veraltet oder geben an,
dass der Internetzugang an der Schule eingeschränkt ist. Nur 6.5 Prozent der
Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland besuchen eine Schule, in
der Tablets für den Unterricht oder das Lernen in der achten Jahrgangsstufe
zur Verfügung stehen. Dieser Anteil ist geringer als der Anteil in der
Vergleichsgruppe EU (15.1%) und auch im Vergleich zu anderen Ländern, wie
z.B. Australien (63.6%), deutlich geringer. Weiterhin fi nden sich im Mittel ver-
gleichsweise wenige interaktive Whiteboards in den Fach- bzw. Klassenräumen
in Schulen in Deutschland (durchschnittlich 5.5 Whiteboards pro Schule; im
Vergleich Dänemark: 20.0; Niederlande: 25.5).
•IT-Standortkonzepte: In Deutschland ist das Standortkonzept des Computerraums
das am weitesten verbreitete Konzept der Bereitstellung von schuleigenen
Computern in der Sekundarstufe I (100.0%). Allerdings besuchen auch mehr als
zwei Fünftel (43.7%) der Achtklässlerinnen und Achtklässler eine Schule, in der
fl exible Standortlösungen für Computer, die zwischen den Klassenräumen trans-
portiert werden können, vorhanden sind.
•Technischer und pädagogischer IT-Support: Für Deutschland zeigt sich, dass
oftmals die jeweilige IT-Koordinatorin bzw. der jeweilige IT-Koordinator der
Schulen den technischen und pädagogischen Support für die Lehrkräfte über-
nimmt. Mehr als ein Fünftel (21.3%) der Lehrpersonen, die in Deutschland
in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, führen an, dass es nicht genügend
Unterstützung bei der Wartung der IT-Ausstattung gibt.

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 19
•Sichtweisen der Lehrpersonen: Mehr als die Hälfte der Lehrpersonen, die in
Deutsch land in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, nimmt Potenziale des
Ein satzes digitaler Medien für das Lehren und Lernen wahr, besonders hinsicht-
lich des Zugangs zu besseren Informationsquellen. Allerdings werden in allen
anderen ICILS-2013-Teilnehmerländern die Potenziale digitaler Medien höher
eingeschätzt. Etwa drei Viertel der Lehrkräfte in Deutschland (75.8%) haben da-
gegen Bedenken, dass Schülerinnen und Schüler unrefl ektiert Inhalte aus dem
Internet kopieren.
•Selbsteingeschätzte Fähigkeiten der Lehrpersonen: Nahezu alle Lehrpersonen in
Deutschland berichten, brauchbare Unterrichtsmittel im Internet fi nden zu kön-
nen (96.6%). Nur zwei Drittel der Lehrpersonen geben allerdings an, dass sie in
der Lage sind, Unterricht, in dem digitale Medien eingesetzt werden, vorbereiten
zu können (67.0%).
•Fort- und Weiterbildung der Lehrkräfte: Der Anteil an Lehrpersonen in Deutsch-
land, der an Fortbildungen zur Nutzung digitaler Medien im Unterricht in den
letzten zwei Jahren vor der Erhebung der Daten der Studie im Jahr 2013 teil-
genommen hat, liegt bezüglich verschiedener Fortbildungsbereiche bei durch-
weg unter 20 Prozent und stellt sich im internationalen Vergleich als unterdurch-
schnittlich dar.
•Lehrerkooperation: Im internationalen Vergleich zeigt sich, dass Lehrkräfte an
Schulen in Deutschland hinsichtlich aller in ICILS 2013 abgefragten Koope ra-
tionsformen (u.a. gegenseitige Unterrichtsbeobachtungen, gemeinsame Ent wick-
lung von Unterrichtskonzepten zur Nutzung digitaler Medien) die niedrigsten
Zustimmungsraten aufweisen. Dieser Befund wird auch durch die Einschätzung
der Schulleitungen gestützt.
Bezüglich der Lehr- und Lernbedingungen zeigen sich auf der Grundlage der Ergeb-
nisse von ICILS 2013 vor allem die folgenden Entwicklungsbedarfe:
i) Modernisierung der schulischen IT-Ausstattung, die sich sowohl an den pädago-
gischen Bedürfnissen als auch an dem Stand der technologischen Entwicklung ori-
entiert und welche sich technisch reibungslos und fl exibel im Unterricht einsetzen
lässt.
ii) Verbesserung der Lehreraus- und -fortbildung zur kompetenzorientierten Nutzung
neuer Technologien im Unterricht und in schulischen Lehr- und Lernprozessen
sowie Nutzung des Handlungsspielraums zur Professionalisierung auf der Schul-
ebene durch gegenseitige Fortbildungen und Weitergabe von Expertise im Lehrer-
kollegium.

Eickelmann, Gerick und Bos20
2.4 Schulische Nutzung neuer Technologien und der Zusammenhang
mit dem Kompetenzerwerb
Der Erwerb von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen ist nicht an
ein bestimmtes Unterrichtsfach gebunden oder auf spezifi sche Lerngelegenheiten be-
schränkt. Im theoretischen Rahmenmodell von ICILS 2013 wird die Nutzung compu-
terbasierter Technologien als relevanter Prozessfaktor für den Erwerb computer- und
informationsbezogener Kompetenzen betrachtet. Zentraler Ausgangspunkt ist dabei die
Annahme, dass die Nutzung von neuen Technologien selbst ein hohes Potenzial birgt,
Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen zu entwickeln. Im Folgenden werden an diese Überlegungen anknüpfend
die zentralen Ergebnisse zur schulischen Nutzung digitaler Medien in Deutschland im
internationalen Vergleich zusammengefasst (siehe dazu ausführlich Kapitel VII in die-
sem Band).
Zentrale Ergebnisse zur schulischen Nutzung neuer Technologien im
Zusammenhang mit dem Erwerb von computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen auf einen Blick
•Häufi gkeit der Computernutzung: Die Häufi gkeit der schulischen Computer-
nutzung in Deutschland ist im internationalen Vergleich unterdurchschnitt-
lich. Nur ein Drittel (34.4%) der Lehrpersonen nutzt regelmäßig (mind estens
wöchent lich) Computer im Unterricht, nur 9.1 Prozent täglich. Lehr kräfte bis
49 Jahre nutzen Computer im Unterricht signifi kant häufi ger als ihre älteren
Kolleginnen und Kollegen. Auch die meisten Achtklässlerinnen und Acht klässler
in Deutschland berichten nur zu einem vergleichsweise geringen Anteil (31.4%)
von einer regelmäßigen Computernutzung in der Schule. Nur 1.6 Prozent be-
richten von einer täglichen Nutzung. Computer werden anteilig am häufi gsten
mindestens in einigen Stunden im Fach Informatik (58.3%) eingesetzt, ge-
folgt von geisteswissenschaftlichen Fächern (44.3%), Naturwissenschaften
(39.5%), Fremdsprachen (33.8%) und vom Deutschunterricht (33.1%). Am sel-
tensten werden Computer im Mathematikunterricht genutzt (29.4%). In den
Teilnehmerländern Australien, Dänemark (abgesehen vom Fach Informatik),
Norwegen und Thailand sowie in Teilen Kanadas gehört der regelmäßige
Computer einsatz in den betrachteten Fächern für einen Großteil der Schülerinnen
und Schüler zum Unter richtsalltag.
•Nutzungsformen und Einsatzmöglichkeiten: Computerbasierte Anwendungen, wie
beispielsweise Übungs-, Trainings-, Simulations- oder Modellierungsprogramme,
werden von einem Großteil der Lehrkräfte in Deutschland nicht eingesetzt.
Weiterhin verwenden die Lehrkräfte, die angeben, die vorgenannten Techno-
logien im Unterricht zu verwenden, diese größtenteils nicht besonders häufi g.

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 21
Die schulische Nutzung digitaler Medien in Deutschland ist im internationalen Ver-
gleich weit unterdurchschnittlich. Daraus ergeben sich als Entwicklungsbedarfe:
i) Die gezielte und regelmäßige Nutzung neuer Technologien im Unterricht und in
der Schule, auch im Sinne einer internationalen Anschlussfähigkeit an die aktuellen
pädagogischen Entwicklungen.
ii) Die Förderung des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen
durch den Einsatz neuer Technologien in schulischen Lehr- und Lernprozessen in
den Fächern.
iii) Die Klärung des Zusammenhangs zwischen schulischer Mediennutzung und den
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler
vor dem Hintergrund, dass die Nutzung digitaler Medien in Schulen in Deutschland
bisher nur in geringem Maße verbreitet ist und sich zukünftig möglicherweise an-
gesichts steigender Nutzungshäufi gkeiten neuer Technologien die Erforschung die-
ses Zusammenhangs als eine wichtige Zukunftsaufgabe ergibt.
iv) Eine gezielte Unterrichtsentwicklung, da sich derzeit der Computereinsatz in
Deutschland noch nicht als förderlich für den Erwerb computer- und informations-
bezogener Kompetenzen erweist.
•Schulische Förderung computer- und informationsbezogener Kompetenzen:
Lediglich etwa ein Drittel der Lehrpersonen in Deutschland gibt an, dass sie
nach drücklich verschiedene IT-bezogene Fähigkeiten, wie die Überprüfung der
Glaub würdigkeit digitaler Informationen, fördern. Die Schülerinnen und Schüler
in Deutschland geben signifi kant häufi ger als im internationalen Mittel an, dass
sie in der Schule gelernt haben, Internetquellen richtig anzugeben (77.7%).
Nicht in gleichem Maße und im internationalen Vergleich unterdurchschnitt-
lich häufi g werden andere IT-bezogene Fähigkeiten, z.B. die Überprüfung der
Vertrauenswürdigkeit von Informationen, in der Schule erlernt.
•Schulische Computernutzung und computer- und informationsbezogene Kom-
petenzen: Anders als in den meisten ICILS-2013-Teilnehmerländern steht die
Häufi gkeit der schulischen Computernutzung in Deutschland in einem negativen
Zusammenhang mit dem Kompetenzniveau der Schülerinnen und Schüler.

Eickelmann, Gerick und Bos22
2.5 Unterschiede in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen zwischen Mädchen und Jungen
Befunde bisheriger internationaler Schulleistungsstudien konnten Leistungsunterschiede
zwischen den Geschlechtern in verschiedenen bereichsspezifi schen Kompetenzen he-
rausarbeiten. Mit ICILS 2013 wird untersucht, ob sich in Bezug auf die fächerübergrei-
fenden computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in Deutschland im inter-
nationalen Vergleich Unterschiede zwischen Mädchen und Jungen identifi zieren lassen
(siehe dazu Kapitel VIII in diesem Band).
Zentrale Ergebnisse zu geschlechtsspezifi schen Unterschieden in Bezug auf
computer- und informationsbezogene Kompetenzen auf einen Blick
•Kompetenzunterschiede zwischen Mädchen und Jungen: In Deutschland errei-
chen die Mädchen im Mittel 532 und die Jungen 516 Leistungspunkte. Die mitt-
lere Leistungsdifferenz von 16 Punkten zugunsten der Mädchen ist signifi kant
und vergleichbar mit dem Leistungsvorsprung der Mädchen in den Vergleichs-
gruppen EU (17 Punkte) und OECD (18 Punkte) sowie dem internationalen Ver-
gleichswert (18 Punkte). In allen ICILS-2013-Teilnehmerländern zeichnet sich
in der achten Jahrgangsstufe ein Leistungsvorsprung der Mädchen ab, der in der
überwiegenden Mehrheit der Länder signifi kant ist. In keinem Teilnehmerland
erzielen Jungen ein höheres mittleres Leistungsniveau als Mädchen.
•Unterschiede in der Verteilung auf die Kompetenzstufen: In Deutschland fällt der
Anteil der Mädchen mit 1.9 Prozent und der der Jungen mit 1.1 Prozent auf der
höchsten Kompetenzstufe V jeweils geringer aus als für den Vergleichswert EU
(Mädchen: 2.7%; Jungen: 1.6%). Rund ein Drittel (32.9%) der Jungen in der
achten Jahrgangsstufe in Deutschland zeigt Leistungen, die den unteren beiden
Kompetenzstufen I und II zugeordnet werden können und verfügt damit nur über
sehr geringe computer- und informationsbezogene Kompetenzen. Der Anteil
der Mädchen, der maximal die Kompetenzstufe II erreicht, liegt bei etwa einem
Viertel (25.3%) und ist damit zwar geringer als der Anteil der Jungen, aber im-
mer noch erheblich.
•Häufi gkeit der Computernutzung: Es zeigt sich, dass der Anteil der Jungen, der
den Computer regelmäßig (mindestens einmal pro Woche) in der Schule nutzt,
signifi kant höher ist als der der Mädchen (34.2% bzw. 28.4%). Auch in Bezug
auf die Häufi gkeit der Computernutzung zu Hause zeigen sich signifi kante
Unterschiede zwischen den Geschlechtern (90.5% bzw. 84.9%).
•Dauer der Computererfahrung: Der Anteil der Jungen in Deutschland, der über
eine mindestens fünfjährige Computererfahrung verfügt (53.4%), ist signifi kant
höher als der Anteil der Mädchen (43.8%). Die Dauer der Computererfahrung
von Jugendlichen in Deutschland liegt dabei sowohl für Jungen als auch für
Mädchen deutlich unter dem internationalen Durchschnitt.

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 23
Die Analysen zu geschlechtsspezifi schen Disparitäten in Bezug auf computer- und in-
formationsbezogene Kompetenzen weisen vor allem auf zwei Entwicklungsbedarfe hin:
i) Maßnahmen zur gezielten Förderung des Kompetenzerwerbs von Jungen, wobei
sowohl an ihrer regelmäßigen häuslichen Computernutzung als auch an ihrer hohen
computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung angeknüpft werden kann.
ii) Maßnahmen zur Förderung von Mädchen, die trotz durchschnittlich höherer com-
puter- und informationsbezogener Kompetenzen ihre Fähigkeiten geringer einschät-
zen als Jungen, wobei ihre Förderung unter der Zielperspektive erfolgen könnte,
die Potenziale der Mädchen im MINT-Bereich besser auszuschöpfen.
•Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung: Die computerbezogene Selbst-
wirk sam keitserwartung hinsichtlich basaler Fähigkeiten im Umgang mit neu-
en Technologien (u.a. Erstellen eines Dokuments) von Mädchen und Jungen in
Deutschland unterscheidet sich nicht signifi kant. Jungen weisen hingegen eine
signifi kant höhere computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung hinsicht-
lich fortgeschrittener Fähigkeiten im Umgang mit neuen Technologien (z.B.
Softwarenutzung zur Beseitigung von Viren) auf als Mädchen. Mit Blick auf
die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zeigt sich, dass Jungen
mit einer höheren computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung hinsicht-
lich fortgeschrittener Fähigkeiten auch signifi kant bessere Leistungen erzielen.
Für die Mädchen kann festgestellt werden, dass eine höhere computerbezogene
Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten nicht mit
höheren computer- und informationsbezogenen Kompetenzen einhergeht.
•Zusammenhänge mit computer- und informationsbezogenen Kompetenzen:
In Deutschland lassen sich an Gymnasien keine Unterschiede in den compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen von Mädchen und Jungen iden-
tifi zieren. An anderen Schulformen der Sekundarstufe I hingegen zeigt sich
ein Leistungsvorsprung der Mädchen, der auch unter Kontrolle der Dauer der
Computer erfahrung sowie der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung
hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten im Umgang mit neuen Technologien
zufallskritisch abgesichert werden kann.

Eickelmann, Gerick und Bos24
2.6 Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern
Ein wichtiger und gleichsam besorgniserregender Befund der empirischen Bildungs-
forschung ist die in bisherigen Schulleistungsstudien für bereichsspezifi sche Kom-
petenzen identifi zierte enge Kopplung zwischen dem sozioökonomischen Status
von Familien und dem Bildungserfolg von Kindern und Jugendlichen. Die
Studie ICILS 2013 untersucht erstmals, ob und in welchem Ausmaß eine Kopplung
zwischen sozialer Lage von Schülerinnen und Schülern und ihren computer- und infor-
ma tions bezogenen Kompetenzen in Deutschland im internationalen Vergleich vorliegt
(siehe dazu Kapitel IX in diesem Band).
Zentrale Ergebnisse zum Zusammenhang zwischen sozialer Herkunft und
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen und
Schüler auf einen Blick
•Kompetenzunterschiede zwischen Jugendlichen aus unterschiedlichen sozialen
Lagen: Es zeigen sich in allen an ICILS 2013 teilnehmenden Bildungssystemen
sehr deutliche herkunftsbedingte Unterschiede im Kompetenzstand von Acht-
klässlerinnen und Achtklässlern. Unabhängig davon, welcher Indikator der Er-
fassung der sozialen Herkunft zugrunde liegt (Buchbestand im Haushalt, sozio-
ökonomischer Status der Schülerfamilie [HISEI]), weisen die Vergleiche der
Kompetenzstände von Jugendlichen aus verschiedenen sozialen Lagen für
Deutschland deutliche Unterschiede zuungunsten von Jugendlichen aus sozio-
ökonomisch weniger privilegierten Elternhäusern aus. In Deutschland entspricht
die Benachteiligung in etwa dem internationalen Durchschnitt.
•Unterschiede in der Verteilung auf die Kompetenzstufen: Schülerinnen und
Schüler aus sozioökonomisch privilegierten Familien lassen sich in Deutschland
insgesamt wesentlich häufi ger den beiden höchsten Kompetenzstufen IV und V
zuordnen. Jugendliche aus sozioökonomisch weniger privilegierten Elternhäusern
erzielen im Vergleich anteilig mehr als doppelt so häufi g Leistungen auf dem
Niveau der unteren beiden Kompetenzstufen (I und II) (etwa 40% im Vergleich
zu einem Anteil von 15%; HISEI).
•Unterschiede in der Häufi gkeit der Computernutzung: In den meisten teilneh-
menden Bildungssystemen, so auch in Deutschland, nutzen alle Schülerinnen
und Schüler im Mittel den Computer häufi ger zu Hause als in der Schule. Dabei
sind keine gravierenden Unterschiede zwischen den betrachteten Schülergruppen
aus unterschiedlichen sozialen Lagen ersichtlich. Es zeigt sich, dass, unabhängig
von der sozialen Lage, neue Technologien auch von Jugendlichen aus unteren
und mittleren sozialen Lagen regelmäßig zu Hause genutzt werden.

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 25
Die mit ICILS 2013 vorgelegten Befunde zu herkunftsbedingten Disparitäten in Bezug
auf computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Achtklässlerinnen und
Achtklässlern weisen für Deutschland auf große Entwicklungsbedarfe hin. Diese be-
ziehen sich vor allem auf die Aufgabe des Bildungssystems, soziale Disparitäten aus-
zugleichen und Benachteiligungen, die auf die soziale Herkunft von Kindern und
Jugendlichen zurückzuführen sind, zu vermeiden. Dabei gilt es, die Kopplung von fami-
liären Rahmenbedingungen und dem Kompetenzerwerb im Bereich der computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen zu reduzieren.
i) Insbesondere sind schulische Maßnahmen und Programme zur Förderung von
Kindern und Jugendlichen aus weniger privilegierten Familien auf den Weg zu
bringen, um die in ICILS 2013 festgestellten Kompetenzunterschiede auszuglei-
chen. Für diesen ressourcenintensiven Bereich des Bildungssystems müssen ent-
sprechende Fördermöglichkeiten bereitgestellt werden, die einerseits Aspekte der
Finanzierung technischer Ausstattung (z.B. schülereigene mobile Endgeräte) um-
fassen und andererseits die bildungswirksame Nutzung neuer Technologien von
Kindern und Jugendlichen aus allen sozialen Lagen unter Einbeziehung unter-
schiedlicher Akteure im Bildungssystem unterstützen.
ii) Dabei können das Interesse und die Motivation der Kinder und Jugendlichen
aus schwachen sozialen Lagen im Umgang mit digitalen Medien aufgegrif-
fen werden und durch entsprechende Maßnahmen auf schulischer Ebene und
•Unterschiede in der Dauer der Computererfahrung: Hinsichtlich der Dauer der
Computererfahrung zeigt sich im internationalen Vergleich, dass diese in den
meisten an ICILS 2013 teilnehmenden Ländern positiv mit dem Buchbestand
im Haushalt im Zusammenhang steht. In Deutschland hingegen zeigen sich kei-
ne herkunftsbedingten Disparitäten, wobei zu ergänzen ist, dass die Dauer der
Computererfahrung insgesamt weit unterdurchschnittlich ausgeprägt ist und
Heranwachsende in Deutschland vergleichsweise spät beginnen, einen Computer
zu nutzen.
•Zusammenhang mit computer- und informationsbezogenen Kompetenzen: Es zei-
gen sich deutliche Kompetenzunterschiede zwischen Schülerinnen und Schülern
an Gymnasien und an anderen Schulformen der Sekundarstufe I. Nur an den
nicht gymnasialen Schulformen erklärt die soziale Herkunft Unterschiede in
den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen und
Schüler und weist damit auf eine Benachteiligung der Schülerinnen und Schüler
unterer sozialer Lagen hin. In der Zusammenschau aller Analysen zur sozia-
len Lage zeigt sich, dass insbesondere Jungen aus Familien mit wenigen kul-
turellen und ökonomischen Ressourcen, die Schulen besuchen, die nicht oder
nicht ausschließlich einen gymnasialen Bildungsgang anbieten, derzeit zu der
Schülergruppe zählen, die besorgniserregend niedrige computer- und informati-
onsbezogene Kompetenzen aufweist.

Eickelmann, Gerick und Bos26
auf der Ebene des gesamten Bildungssystems zur zielgerichteten Unterstützung
des Kompetenzerwerbs im Bereich der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen genutzt werden.
iii) Vor dem Hintergrund der gefundenen herkunftsbedingten Disparitäten sollte die-
se Förderung derzeit in Deutschland mit Nachdruck vor allem an den Schulformen,
die nicht oder nicht ausschließlich einen gymnasialen Bildungsgang anbieten, an-
setzen.
2.7 Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von
Jugendlichen mit Migrationshintergrund
Im Rahmen von ICILS 2013 ist es weiterhin möglich zu untersuchen, ob und in wel-
chem Maße Unterschiede in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
zwischen Jugendlichen mit und ohne Migrationshintergrund vorliegen. Die zentralen
Ergebnisse werden im Folgenden zusammengefasst (siehe dazu Kapitel X in diesem
Band).
Zentrale Ergebnisse zu migrationsspezifi schen Disparitäten in Bezug auf
computer- und informationsbezogene Kompetenzen auf einen Blick
•Kompetenzunterschiede zwischen Jugendlichen nach Migrationshintergrund:
Im inter nationalen Vergleich zeigt sich in einer Mehrzahl der an
ICILS 2013 teil nehmenden Bildungssysteme, dass diejenigen Achtklässlerinnen
und Acht klässler über signifi kant höhere computer- und informationsbezo-
gene Kom petenzen verfügen, die keinen Zuwanderungshintergrund aufwei-
sen. So erreichen Jugendliche ohne Zuwanderungshintergrund in Deutschland
mittlere computer- und informationsbezogene Kompetenzen von 538 Punk-
ten und damit signifi kant höhere Leistungen als Jugendliche aus der zwei-
ten Zuwanderergeneration (d.h. beide Elternteile im Ausland und Jugendliche
bzw. Jugendlicher in Deutschland geboren; 504 Punkte) und aus der ersten Zu-
wanderergeneration (d.h. beide Elternteile und Jugendliche bzw. Jugend licher
selbst im Ausland geboren; 480 Punkte). Im internationalen Vergleich zeigt sich,
dass die Leistungsdifferenz zwischen Schülerinnen und Schülern in Deutschland
ohne Zuwanderungshintergrund und mit Zuwan derungshintergrund (erste und
zweite Zuwanderergeneration gemeinsam betrachtet), mit 39 Punkten statis-
tisch signifi kant ist und im Bereich des internationalen Mittelwerts sowie der
Vergleichswerte der EU und der OECD liegt. Signifi kante migrationsspezifi sche
Disparitäten zeigen sich in Deutschland auch differenziert nach Familiensprache:
Jugendliche, die zu Hause am häufi gsten eine andere Sprache als Deutsch
sprechen, erreichen 44 Punkte weniger als Schülerinnen und Schüler, deren
Familiensprache Deutsch ist.

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 27
•Unterschiede in der Verteilung auf die Kompetenzstufen: Die migrations-
spezi fi schen Disparitäten in den computer- und informationsbezogenen Kom-
petenzen der Schülerinnen und Schüler spiegeln sich auch in der Zuordnung
zu den Kompetenzstufen wider. Dabei zeigt sich vor allem, dass der Anteil der
Schülerinnen und Schüler mit Migrationshintergrund, der nicht über Kompetenz-
stufe II hinauskommt, bei mehr als 40 Prozent liegt (Zuwanderungs hintergrund
beide Elternteile im Ausland geboren: 40.6%; Familiensprache eine andere
Sprache als Deutsch: 46.1%).
•Unterschiede in der Häufi gkeit der Computernutzung: Während sich in Deutsch-
land keine statistisch signifi kanten Unterschiede in der Häufi gkeit der schu-
lischen Computernutzung von Jugendlichen mit und ohne Zuwanderungs-
hintergrund zeigen, wird bezüglich der Computernutzung zu Hause deut-
lich, dass Jugendliche, deren Eltern beide im Ausland geboren wurden (zu
82.8%), den Computer zu Hause signifi kant zu geringeren Anteilen regel-
mäßig, d.h. mindestens einmal in der Woche, nutzen als Jugendliche ohne
Zuwanderungshintergrund (89.1%). Für die regelmäßige Computernutzung an
anderen Orten, z.B. Internetcafé, Jugendtreff oder öffentliche Bibliothek, lässt
sich feststellen, dass Schülerinnen und Schüler mit Zuwanderungs hintergrund
(ein Elternteil im Ausland geboren: 7.1%; beide Elternteile im Ausland geboren:
8.1%) dort signifi kant häufi ger regelmäßig Computer nutzen als Schülerinnen
und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund (3.4%).
•Unterschiede in der Dauer der Computererfahrung: Es zeigt sich, dass Jugend-
liche mit einem im Ausland geborenen Elternteil (zu 55.3%) signifi kant häu-
fi ger angeben, mehr als fünf Jahre Erfahrung im Umgang mit dem Computer
zu haben, als Schülerinnen und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund (47.4%).
Jugendliche, deren Eltern beide im Ausland geboren wurden (50.8%), geben
dagegen nicht signifi kant häufi ger an, über mehr als fünf Jahre Erfahrung im
Umgang mit Computern zu verfügen, als Jugendliche mit einem oder keinem im
Ausland geborenen Elternteil.
•Zusammenhang mit computer- und informationsbezogenen Kompetenzen: Für
Schülerinnen und Schüler an Gymnasien zeigen sich migrationsspezifi sche
Disparitäten, die auch unter Kontrolle u.a. der sozialen Herkunft zufallskritisch
abgesichert werden können. Für andere Schulformen der Sekundarstufe I kann
hingegen festgestellt werden, dass migrationsspezifi sche Unterschiede vor allem
auf die soziale Herkunft der Jugendlichen zurückzuführen sind.
Die Analysen zu migrationsspezifi schen Disparitäten in Bezug auf computer- und in-
formationsbezogene Kompetenzen lassen die Annahme zu, dass ein hoher Anteil
an Jugendlichen mit Migrationshintergrund es voraussichtlich aufgrund des nied-
rigen Niveaus ihrer computer- und informationsbezogenen Kompetenzen schwer ha-
ben wird, erfolgreich am privaten, berufl ichen sowie gesellschaftlichen Leben des

Eickelmann, Gerick und Bos28
21. Jahrhunderts teilzuhaben. Mögliche Entwicklungsbedarfe ergeben sich hinsichtlich
der folgenden Aspekte:
i) Förderung der Kompetenzentwicklung im Bereich der computer- und informati-
onsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern mit anderem sprach-
lichen Hintergrund, z.B. durch Nutzung der Potenziale digitaler Medien hinsicht-
lich ihrer Interaktivität, Multimedialität (Kombination verschiedener Medien durch
computerbasierte Angebote) und Multikodierung (Kombination von verschiedenen
Darstellungsweisen, z.B. Texte und Bilder) sowie bezüglich der Bereitstellung von
Internetressourcen zur individuellen Förderung.
ii) Förderung des Kompetenzerwerbs von Kindern und Jugendlichen mit Migrations-
hintergrund im Hinblick auf die kompetenzorientierte Nutzung digitaler Medien
durch Anknüpfung an ihre Interessen im Umgang mit neuen Technologien und an
ihre außerschulischen Nutzungserfahrungen.
iii) Weitergehende Förderung der schulischen Nutzung neuer Technologien auch
zur gezielten Unterstützung des fachlichen Kompetenzaufbaus um ggf. fachliche
Lücken von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund zu schließen.
3. Entwicklungsperspektiven für das deutsche Bildungssystem
Die international vergleichende Schulleistungsstudie ICILS 2013 kann für den
Bereich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zeigen, dass es dem
Bildungssystem in Deutschland bisher nicht gelungen ist, diese zentrale fachüber-
greifende Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts systematisch zu fördern. Die
Ergeb nisse der Studie zeigen, dass sich die Kompetenzstände von Achtklässlerinnen
und Acht klässlern in Deutschland im internationalen Mittelfeld einordnen lassen. Die
Leistungen der Schülerinnen und Schüler in Deutschland liegen vor allem auch des-
halb statistisch signifi kant über dem internationalen Mittelwert, da in zwei teilneh-
menden Bildungssystemen (in Thailand und in der Türkei) die Jugendlichen durch-
schnittlich nur sehr geringe Kompetenzniveaus aufweisen. Es wird deutlich, dass die
weit verbreitete Annahme, Kinder und Jugendliche würden durch das Aufwachsen in ei-
ner von neuen Technologien geprägten Welt automatisch zu kompetenten Nutzerinnen
und Nutzern, nicht zutrifft. Damit weisen die Befunde von ICILS 2013 für die schu-
lische Bildung hinsichtlich der Förderung des Erwerbs computer- und informationsbe-
zogener Kompetenzen auf zukünftige Entwicklungsbedarfe für Deutschland hin. Hier
sind vor allem die geringen Anteile von Schülerinnen und Schülern in Deutschland auf
der höchsten Kompetenzstufe zu nennen sowie die deutliche Bildungsbenachteiligung
von Schülerinnen und Schülern aus unteren und mittleren sozialen Lagen sowie von
Jugendlichen mit Migrationshintergrund. Zusammenfassend lässt sich feststellen,
dass insbesondere Jungen aus Familien mit wenigen kulturellen und ökonomischen
Ressourcen, die Schulen besuchen, die nicht oder nicht ausschließlich einen gymna-
sialen Bildungsgang anbieten, derzeit zu der Schülergruppe zählen, in der ein hoher

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 29
Anteil besorgniserregend niedrige computer- und informationsbezogene Kompetenzen
aufweist. Weiterhin zeigt sich, dass das mittlere Kompetenzniveau von Jungen ins-
gesamt hinter dem der Mädchen zurückliegt. Besser als bisher können das durch
die hohen außerschulischen Nutzungsraten von Jungen offenkundige Interesse so-
wie ihre hohe computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung zur Förderung ihres
Kompetenzerwerbs genutzt werden. Gleichsam zeigt sich, dass Mädchen möglicherwei-
se bisher schulisch nicht genügend unterstützt werden, da sie derzeit in der Regel ihre
Kompetenzen nicht in biografi sch- und berufsrelevante Perspektiven, z.B. im MINT-
Bereich, umsetzen.
Die Befunde von ICILS 2013 geben in Deutschland und in anderen beteiligten
Bildungssystemen deutliche Hinweise auf ein bestehendes Missverhältnis zwischen
den Potenzialen, die dem Lehren und Lernen mit digitalen Medien zugesprochen wer-
den, und der Realität dessen, was in Klassenräumen geschieht. Im Gegensatz zu ho-
hen Nutzungsfrequenzen neuer Technologien im außerschulischen Bereich, ist für
Deutschland im internationalen Vergleich die regelmäßige Nutzung digitaler Medien
in der Schule unterdurchschnittlich ausgeprägt. Dabei zeigt sich der Großteil der
Lehrpersonen in Deutschland gegenüber neuen Technologien durchaus aufgeschlos-
sen und positiv eingestellt. Es ergeben sich jedoch deutliche Entwicklungspotenziale
in der Ausstattung der Schulen mit modernen und unterrichtsnahen Technologien, z.B.
mit mobilen Endgeräten, sowie Bedarfe an Unterstützungssystemen im Bereich des
technischen und des pädagogischen Supports von Lehrkräften. Hierzu gehören neben
der Prioritätensetzung auf der Ebene der Einzelschule vor allem eine bisher nicht zu-
friedenstellende Qualifi zierung von Lehrkräften im Bereich der Aus- und Fortbildung
zur Nutzung digitaler Medien in den Fächern und zur Förderung der fachübergreifen-
den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen. Für Deutschland stellt sich
die große Herausforderung, alle Schulen und alle Lehrpersonen in die Lage zu verset-
zen, neue Technologien zielgerichtet und kompetenzorientiert in schulisches Lehren und
Lernen zu integrieren.
Zukünftig ist daher in Deutschland über folgende Entwicklungsperspektiven nachzuden-
ken:
• Verbesserung der Wirksamkeit des Schulsystems hinsichtlich der Entwicklung
von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen durch verbindliche Ver-
ankerung dieser Kompetenzen in die Curricula und in die Lehrpläne aller Schul-
formen der Sekundarstufe I und Entwicklung von Bildungsstandards, u.a. auf der
Grundlage des mit ICILS 2013 vorgelegten Kompetenzstufenmodells, sowie durch
die Anbahnung der Kompetenzförderung in der Primarstufe.
• Eine bessere Förderung der Heranwachsenden mit besonderen Potenzialen im
Bereich computer- und informationsbezogener Kompetenzen (Erhöhung des Anteils
auf den höheren Kompetenzstufen) bei gleichzeitiger Reduzierung des Anteils von
Schülerinnen und Schülern in Deutschland, die sich mit nur geringen Fertigkeiten
oder basalen computer- und informationsbezogenen Kompetenzen im unteren

Eickelmann, Gerick und Bos30
Kompetenzbereich befi nden und deren Fähigkeiten es ihnen daher nicht in ange-
messener Weise erlauben, Computer und neue Technologien so zu nutzen, dass sie
in ihrem Alltag, in der Schule sowie im Berufsleben erfolgreich teilhaben können.
• Ausgleich von Bildungsbenachteiligungen von Jugendlichen aus nicht privile-
gierten sozialen Lagen und von Jugendlichen mit Migrationshintergrund durch
die verbindliche Verankerung des Aufbaus computer- und informationsbezogener
Kompetenzen in der Schule sowie durch die gezielte, schulformübergreifende und
von Evaluationen begleitete Erprobung und Implementation von Fördermaßnahmen.
Dabei wird auch auf die notwendigen Voraussetzungen zur Nutzung von computer-
basierten Informationen, wie beispielsweise die Förderung von Lesekompetenz, zu
fokussieren sein.
• Schulische Förderung von Jungen im Bereich des Erwerbs der computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen sowie Förderung der computer- und technolo-
giebezogenen Perspektiven von Mädchen, um beide Gruppen einerseits im kompe-
tenten Umgang mit digitalen Medien sowohl in der Schule als auch in der Freizeit
zu fördern und anderseits ihre berufl iche und gesellschaftliche Teilhabe und ihre
Potenziale, z.B. im MINT-Bereich, besser auszuschöpfen.
• Förderung der professionellen Kompetenzen von Lehrpersonen und angehenden
Lehrkräften durch kompetenzorientierte Aus- und Weiterbildung im Hinblick auf
die fachliche Nutzung digitaler Medien und die überfachlichen computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen durch die Entwicklung entsprechender pädago-
gisch-didaktischer Kompetenzen.
• Verbesserung der IT-Ausstattung der Schulen: Ausstattung der Schulen mit mo-
dernen Technologien, die unterrichtsnah verfügbar sind, die didaktisch sinnvoll –
auch vor dem Hintergrund aktueller Querschnittsthemen, wie dem Umgang mit
Heterogenität oder der Realisierung von Inklusion – einsetzbar sind bei gleich-
zeitiger Qualifi kation der Lehrkräfte im didaktischen Umgang mit diesen Techno-
logien.
• Erhöhung der Wirksamkeit schulischen Lernens mit digitalen Medien im Hinblick
auf die Entwicklung von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
als fächerübergreifende Schlüsselkompetenzen im 21. Jahrhundert durch die Ver-
zahnung schulischer und außerschulischer Medienbildung. Dazu könnte Schule ei-
nerseits das hohe Interesse der Heranwachsenden an digitalen Medien, das sich
auch in den außerschulischen Nutzungsraten widerspiegelt, nutzen. Andererseits
kann nur bei einer konzeptionellen Verankerung digitaler Medien in schulische
Lehr- und Lernprozesse eine kompetenzorientierte Nutzung neuer Technologien auf
den außerschulischen Bereich und in die Nutzung digitaler Medien in der Freizeit
ausstrahlen. Hier kann ein Zukunftsszenario die durch schulische Mediennutzung
geprägte Verbindung von Lernen mit digitalen Medien in formalen, non-formalen
und informellen Kontexten sein.

Die Studie ICILS 2013 im Überblick – Zentrale Ergebnisse und Entwicklungsperspektiven 31
• Unterstützung schulrelevanter wissenschaftlicher Forschung zur Untersuchung,
wie computer- und informationsbezogene Kompetenzen systematisch durch schu-
lisches Lernen gefördert werden können und wie Unterrichtsentwicklung in die-
sem Bereich zukünftig gestaltet werden könnte. Dabei stellt sich die Frage nach
der Kompetenzentwicklung immer auch vor dem Hintergrund des technologischen
Wandels. Zukünftige Forschung wird daher sowohl fachliches als auch verstärkt
überfachliches Lernen in den Blick nehmen müssen.
• Schaffung von weiteren Grundlagen der Qualitätssicherung im Bildungssystem,
auch durch entsprechende Längsschnittuntersuchungen sowie durch eine Inte-
gra tion des Bereichs computer- und informationsbezogener Kompetenzen in die
Monitoringstrategie der KMK für die Sekundarstufen I und II, in die Bildungs-
berichterstattung sowie entsprechende Erweiterung des Bildungs monitorings auf
den Primarbereich.
Weitere Entwicklungsperspektiven werden sich zukünftig zusätzlich durch vertie-
fende Analysen ergeben, die dann u.a. auch spezifi sche Themen wie die Rolle der
Schulleitungen und die Potenziale ganztägigen Lernens einbeziehen werden und deren
Publikation für die Jahre 2015 und 2016 vorgesehen ist. Der internationale Datensatz
zu ICILS 2013 wird für Sekundäranalysen im Frühjahr 2015 allen Interessierten zur
Verfügung gestellt werden.

1. Anlass und Zielsetzung der International Computer and
Information Literacy Study 2013
Die International Computer and Information Literacy Study (ICILS 2013) ist eine von
der International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA)
initiierte und koordinierte Schulleistungsstudie, die international vergleichend com-
puter- und informationsbezogene Kompetenzen (computer and information litera-
cy, kurz: CIL) von Schülerinnen und Schülern der achten Jahrgangsstufe untersucht.
ICILS 2013 ist aktuell in Deutschland, neben der Trends in International Mathematics
and Science Study (TIMSS) und der Internationalen Grundschul-Lese-Untersuchung
(IGLU, international PIRLS, Progress in International Reading Literacy Study) – die
beide im Grundschulbereich angesiedelt sind – wie das Programme for International
Student Assessment (PISA) eine international vergleichende Schulleistungsstudie im
Sekundarbereich. Sie stellt im Sinne eines Bildungsmonitorings Informationen über das
deutsche Bildungssystem bereit. Im Gegensatz zu in Deutschland regelmäßig durchge-
führten internationalen Vergleichsstudien mit dem Schwerpunkt auf bereichsspezifi sche
Kompetenzen – Lesen, Mathematik, Natur wissen schaften –, fokussiert ICILS 2013
auf fächerübergreifende Kompetenzen, von denen angenommen wird, dass sie im
Zuge des Wandels zur Wissens- und Informa tionsgesellschaft von zentraler Bedeutung
sind, um erfolgreich am Leben im Alltag, in der Schule sowie im Beruf und in der
Gesellschaft teilhaben zu können. Computer- und informationsbezogene Kompetenzen
werden dabei, da sie nicht an ein Unterrichtsfach gebunden sind, als fächerübergreifen-
de Schlüsselkompetenz1 verstanden (vgl. Eickelmann & Bos, 2011).
1 Im Verständnis von ICILS 2013 werden computer- und informationsbezogene Kompetenzen
aufgrund ihrer Relevanz auf gesellschaftlicher Ebene als Schlüsselkompetenzen verstanden.
Obwohl Schlüsselkompetenzen in verschiedenen theoretischen Ansätzen generell nicht auf
bestimmte Bereiche beschränkt sind, soll der Zusatz fächerübergreifend darauf hinweisen,
dass die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen als Schlüsselkompetenzen in
der Schule in den Fächern erworben und gefördert werden können.
Kapitel II
ICILS 2013 – Eine international vergleichende
Schulleistungsstudie der IEA
Wilfried Bos, Birgit Eickelmann, Julia Gerick, Frank Goldhammer,
Knut Schwippert, Heike Schaumburg und Martin Senkbeil

Bos, Eickelmann, Gerick, Goldhammer, Schwippert, Schaumburg und Senkbeil34
Die Studie ICILS 2013 reiht sich in eine Serie von IEA-Studien mit explizi-
tem Fokus auf Informations- und Kommunikationstechnologien in Bildungskontexten
ein. Nach der Computers in Education Study (COMPED 1989–1992; vgl. Pelgrum
& Plomp, 1991, 1993; Pelgrum, Janssen Reinen & Plomp, 1993), der Second Infor-
mation Technology in Education Study (SITES) Modul 1 (1998–1999; vgl. Pelgrum
& Anderson, 2001) und Modul 2 (1999–2002; vgl. Kozma, 2003) sowie SITES
2006 (2004–2008; vgl. Law, Pelgrum & Plomp, 2008) ist ICILS 2013 nun die fünf-
te IEA-Studie in diesem Bereich. Allerdings werden mit ICILS 2013 erstmalig
Schülerkompetenzen mit computerbasierten Leistungstests untersucht. Zudem wer-
den die Rahmenbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kom-
petenzen erfasst.
Für den Bereich der IEA-Studien zum Einsatz von Informations- und Kom mu-
nikationstechnologien in schulischen Lehr- und Lernprozessen hat sich Deutschland
bisher an COMPED (vgl. u.a. Hansen & Lang, 1993; Lang & Schulz-Zander, 1994;
Lang, 1997) sowie an SITES M2 (1999–2002) beteiligt. Letztgenannte Studie unter-
suchte auf der Basis von Fallstudien weltweit Innovationen an Schulen mit digitalen
Medien (vgl. Kozma, 2003; Schulz-Zander, 2005; Schulz-Zander & Eickelmann, 2009;
Schulz-Zander & Haass, 2004). Die Weiterentwicklungen dieser Schulen wurden in
Deutschland in einer Folgeuntersuchung im Rahmen eines DFG-Projekts anhand ver-
tiefender Fallstudien untersucht (vgl. Schulz-Zander & Eickelmann, 2008; Eickelmann,
2010).
Die in ICILS 2013 zugrundeliegende Rahmenkonzeption orientiert sich am Literacy-
Konzept, auf dem beispielsweise auch IGLU und PISA basieren. Entsprechend bildet
das Ziel der Überprüfung von anwendungsbezogenen Kenntnissen und Fähigkeiten, die
unter dem Aspekt des lebenslangen Lernens für eine aktive Teilhabe an der Gesellschaft
bedeutsam sind, den Ausgangspunkt der Testkonstruktion und die Grundlage für
die Konzeption der Studie (vgl. Fraillon, Schulz & Ainley, 2013). Im Rahmen von
ICILS 2013 wurden für den internationalen Vergleich über einen mehrjährigen
Zeitraum Testinstrumente zur computerbasierten Erfassung von computer- und infor-
mationsbezogenen Kompetenzen entwickelt. Damit kann mit ICILS 2013 erstmalig ein
Kompetenzstufenmodell für den Bereich der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen vorgelegt werden (siehe Kapitel IV in diesem Band).
2. Organisationsstruktur von ICILS 2013 und Teilnehmer
der Studie
Die Studie ICILS 2013 stellt ein qualitativ und quantitativ anspruchsvolles For-
schungs vorhaben dar, mit dem hohe Anforderungen in Bezug auf den Unter-
suchungsbereich, die Forschungsmethodik und die Forschungsorganisation sowie die
interdisziplinäre und internationale Zusammenarbeit einhergehen. Sie ist daher so-
wohl international als auch national als kooperatives Forschungsvorhaben angelegt. Auf
internationaler Ebene ist die IEA die Dachorganisation der Studie. Die IEA ist ein un-

ICILS 2013 – Eine international vergleichende Schulleistungsstudie der IEA 35
abhängiger internationaler Zusammenschluss nationaler Forschungsinstitutionen und
internationaler Forschungseinrichtungen in Form einer gemeinnützigen Stiftung, die
seit mehr als 50 Jahren unter anderem internationale Schulleistungsstudien wie ICCS
(International Civic and Citizenship Education Study), IGLU, TIMSS und SITES so-
wie die Lehrerkompetenzstudie TEDS-M (Teacher Education and Development Study
in Mathematics) durchführt. Das internationale Studienzentrum für ICILS 2013, un-
ter der Leitung von Julian Fraillon und Dr. John Ainley, ist am Australian Council
for Educational Research (ACER) angesiedelt. Auf internationaler Ebene wird die
Durchführung von ICILS 2013 vom IEA Data Processing and Research Center (DPC)
in Hamburg verantwortet, das interna tional unter anderem mit der Stichprobenziehung
und dem Datenmanagement sowie in Deutschland auch mit der Feldarbeit betraut war.
Das IEA-Sekretariat in Amsterdam unter der Leitung von Dr. Paulína Koršňáková
übernimmt darüber hinaus die Ko ordination der Studie, wozu u.a. die internationalen
Qualitätskontrollen im Rahmen der Übersetzungen der Erhebungsinstrumente sowie der
Erhebungsdurchführung gehören.
Das nationale Forschungszentrum der Studie liegt in Deutschland am Institut
für Schulentwicklungsforschung (IFS) der Technischen Universität Dortmund.
Die wissenschaftliche Leitung der Studie obliegt Prof. Dr. Wilfried Bos (IFS) und
Prof. Dr. Birgit Eickelmann (Universität Paderborn), die gemeinsam als nationaler
Forschungskoordinator bzw. nationale Forschungskoordinatorin (National Research
Coordinators, NRCs) die wissenschaftliche Verantwortung für die Durch führung
der Studie in Deutschland tragen. Das nationale Projektteam besteht aus Wissen-
schaftlerinnen und Wissenschaftlern am IFS und an der Universität Paderborn. Es wird
bei der Durchführung und Berichtlegung maßgeblich von einem für die Begleitung der
Studie in Deutschland berufenen wissenschaftlichen Konsortium unterstützt, dem ausge-
wiesene Expertinnen und Experten angehören.
Wissenschaftliches Konsortium von ICILS 2013 in Deutschland
Prof. Dr. Wilfried Bos Wissenschaftlicher Leiter von ICILS 2013 in Deutsch-
land und Sprecher des Konsortiums – Professor für
empirische Bildungsforschung, Evaluation und Quali-
täts sicherung an der Technischen Universität Dort-
mund, bis Mai 2014 geschäftsführender Direktor des
Instituts für Schul entwicklungsforschung (IFS)
Prof. Dr. Birgit Eickelmann Wissenschaftliche Leiterin von ICILS 2013 in
Deutsch land und Sprecherin des Konsortiums – Pro-
fes sorin für Schulpädagogik am Institut für Erzie-
hungs wissenschaft der Universität Paderborn
Prof. Dr. Frank Goldhammer Professor für Pädagogisch-Psychologische Diagnostik
mit dem Schwerpunkt technologiebasierte An wen-
dungen an der Goethe-Universität Frankfurt am Main,
Leiter des Arbeitsbereichs Technology-Based Assess-

Bos, Eickelmann, Gerick, Goldhammer, Schwippert, Schaumburg und Senkbeil36
ment (TBA) am Deutschen Institut für Inter nationale
Pädagogische Forschung (DIPF)
Prof. Dr. Knut Schwippert Professor für Erziehungswissenschaft mit dem
Schwer punkt Internationales Bildungsmonitoring und
Bildungs berichterstattung an der Universität Hamburg
Dr. Heike Schaumburg Wissenschaftliche Mitarbeiterin und stellvertretende
Direktorin der Professional School of Education, In s-
titut für Erziehungswissenschaften an der Humboldt-
Universität zu Berlin
Dr. Martin Senkbeil Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Leibniz-Institut für
die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathe-
matik (IPN) in Kiel, verantwortlich für die Instru-
menten entwicklung und Forschung zu ICT-Literacy in
der National Educational Panel Study (NEPS)
Kooptierte Mitglieder des Konsortiums
Prof. Dr. Renate Schulz-Zander Professorin a.D. für Bildungsforschung mit dem
Schwer punkt Informations- und Kommuni kations-
technologische Bildung am Institut für Schul ent wick-
lungsforschung (IFS) an der Technischen Universität
Dortmund
Dr. Heike Wendt Wissenschaftliche Assistentin am Institut für Schul-
ent wick lungsforschung (IFS) an der Technischen
Universität Dortmund sowie Projektleiterin für TIMSS
2011 und NRC für TIMSS 2015
Nationale Projektleitung von ICILS 2013
Dr. Julia Gerick Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für
Schulentwicklungsforschung (IFS) an der Technischen
Universität Dortmund
Dem Projektteam in Deutschland gehören Projektmitarbeiterinnen und -mitarbeiter an,
die die Durchführung der Studie über einen mehrjährigen Zeitraum begleitet haben und
umfassend an der Vorbereitung und Erstellung des vorliegenden Berichtsbands beteiligt
waren. Im Projektteam von ICILS 2013 arbeiten Dr. Julia Kahnert (IFS, TU Dortmund
und Universität Paderborn) und Dr. Ramona Lorenz (IFS, TU Dortmund) sowie Mario
Vennemann (1. Staatsexamen Lehramt) und Dr. Kerstin Drossel (beide Universität
Paderborn), die von den studentischen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern Manuela
Endberg (B.A.), Sascha Jarsinski (B.A.), Sina Mews und Christian Koop (B.A.) unter-
stützt werden.

ICILS 2013 – Eine international vergleichende Schulleistungsstudie der IEA 37
In Deutschland wurde mit der Feldarbeit der Studie das IEA DPC beauftragt.
Diese wurde durch Falk Brese und Tobias H. Haring koordiniert und von den ver-
schiedenen Fachabteilungen des IEA DPC unterstützt. Besonders hervorzuheben
sind neben den beiden Vorgenannten an dieser Stelle Svenja Bundt (Leitung Bereich
Feldarbeit), Dr. Lars Borchert und Jens Gomolka (nationales Datenmanagement),
Guido Martin, Stefanie Kadenbach und Daniela Specks (Kodierungen), Dr. Sabine
Meinck (Sampling) sowie Heiko Sibberns (Leitung des IEA DPC). Das IEA DPC war
in Deutschland mit wesentlichen Aufgaben der Erhebungsvorbereitung und -durchfüh-
rung sowie des Datenmanagements betraut. Dazu zählen insbesondere die Ziehung der
Schüler- und Lehrerstichprobe, die Kommunikation mit den Schulen im Zusammenhang
mit der Vor- und Nachbereitung der Testungen, die Logistik der Testmaterialien, die
Schulung und Koordinierung der Testleiterinnen und Testleiter sowie die Dateneingabe,
Kodierung (inkl. Rekrutierung und Schulung von Kodiererinnen und Kodierern),
Datenaufbereitung und schließlich die Übermittlung der Daten an die nationale und in-
ternationale Studienleitung.
An ICILS 2013 beteiligte Bildungssysteme
An ICILS 2013 beteiligen sich insgesamt 21 Bildungssysteme. Mit Argentinien (Buenos
Aires, im vorliegenden Berichtsband in Abbildungen und Tabellen kurz: B.A.) sowie
Kanada mit den Regionen Neufundland und Labrador (kurz: N. & L.) und Ontario
(kurz: O.) zählen zu den teilnehmenden Bildungssystemen auch drei Benchmark-
Teilnehmer. Dies sind Teilnehmer, die sich nur mit einzelnen Regionen oder Provinzen
eines Landes an der Studie beteiligen. Die ICILS-2013-Teilnehmerländer sind auf
die vier Kontinente Amerika, Australien, Asien und Europa verteilt, wobei, wie in
Abbildung 2.1 zu erkennen, sich insbesondere europäische Staaten an ICILS 2013 be-
Abbildung 2.1: An ICILS 2013 beteiligte Länder und Benchmark-Teilnehmer
Hongkong
Republik
Korea
Russische Föderation
Kroatien
Chile
Dänemark
Niederlande
Deutschland
Schweiz
Australien
Türkei
Litauen
Polen
Slowakische Republik
Tschechische Republik
Slowenien
Norwegen
Thailand
Kanada (Neufundland & Labrador)
K
anada (Ontario)
Argentinien
(Buenos Aires)

Bos, Eickelmann, Gerick, Goldhammer, Schwippert, Schaumburg und Senkbeil38
teiligen. Viele Teilnehmerländer sind Mitglied der Europäischen Union (EU) oder
der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (Organisation
for Economic Co-operation and Development, OECD). Daher bietet sich das Zu-
sam menfassen der Ergebnisse für diese Teilnehmerländer zur Darstellung und zum
Vergleich von Befunden zu entsprechenden Vergleichsgruppenwerten an. Somit können
die Befunde für Deutschland mit denen der Vergleichsgruppen EU und OECD in Bezug
gesetzt werden (vgl. Tabelle 2.1).
Tabelle 2.1: Zusammensetzung Vergleichsgruppe EU und Vergleichsgruppe OECD in ICILS 2013
VG EU VG OECD
Dänemark Australien
Deutschland Chile
Kroatien Dänemark
Litauen Deutschland
Niederlande Niederlande
Polen Norwegen
Slowakische Republik Polen
Slowenien Republik Korea
Tschechische Republik Schweiz
Slowakische Republik
Slowenien
Tschechische Republik
Türkei
3. Förderung und politische Administration
Die Durchführung der Studie ICILS 2013 wird in Deutschland durch das Bundes-
ministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Dem Auftraggeber ge-
genüber besteht Berichtspfl icht. Davon unberührt bleibt jedoch die wissenschaftliche
Publikationsfreiheit, die uneingeschränkt besteht. Dementsprechend verantworten die
beteiligten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler den vorliegenden Berichtsband.
Die internationalen Gebühren für die Teilnahme an ICILS 2013 werden durch
Mittel der Europäischen Kommission bezuschusst. Zusätzlich haben sowohl das Institut
für Schulentwicklungsforschung (TU Dortmund) als auch die Universität Paderborn
nicht unerhebliche Eigenmittel für die Durchführung von ICILS 2013 in Deutschland
zur Verfügung gestellt. Seit Januar 2013 fördert außerdem die Deutsche Telekom
Stiftung die Durchführung eines nationalen Vertiefungsmoduls zur ,Untersuchung und
Verknüpfung des schulischen und außerschulischen Kompetenzerwerbs im Bereich der
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen als Teil der Medienbildung von
Jugendlichen‘.

ICILS 2013 – Eine international vergleichende Schulleistungsstudie der IEA 39
Die Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik
Deutschland (KMK) genehmigte im Jahr 2012 den Feldzugang für ICILS 2013 und be-
fürwortete die Durchführung der Studie in Deutschland.
Im Gegensatz zu den international vergleichenden Schulleistungsstudien IGLU,
TIMSS und PISA, die fester Bestandteil der Gesamtstrategie der Kultus minister-
konferenz zum Bildungsmonitoring sind, war in den meisten Bundesländern die
Teilnahme an ICILS 2013 freiwillig bzw. mit Teilverpfl ichtungen geregelt. Lediglich
in Brandenburg war sowohl die Teilnahme am Kompetenztest als auch die Teilnahme
an der Befragung (alle Befragtengruppen) verpfl ichtend. In Sachsen-Anhalt wurde die
Teilnahme mit Ausnahme von Fragen zu persönlichen Angaben im Fragebogen für
die Schulleitung und die Lehrpersonen verpfl ichtend geregelt. In Nordrhein-Westfalen
war die Teilnahme an den Kompetenztests für die Schülerinnen und Schüler sowie die
Teilnahme an den Befragungen für die Schulleitungen und Lehrpersonen verpfl ichtend,
die Teilnahme an der Schülerbefragung dagegen nicht. In Bayern und Hamburg erfolgte
eine Verpfl ichtungsregelung für den Schülertest sowie in Hamburg zusätzlich auch für
die Schulleiterbefragung, jedoch mit Ausnahme der Angaben zur eigenen Person.
4. Zur Anlage der nationalen Berichtlegung
In diesem Berichtsband wird vor allem die Perspektive des deutschen Bildungs systems
im internationalen Vergleich fokussiert. Zeitgleich mit dem nationalen Berichtsband er-
scheint der ICILS 2013 International Report der internationalen Studienleitung (vgl.
Fraillon, Ainley, Schulz, Friedman & Gebhardt, 2014).
In dem hier vorliegenden Berichtsband werden nachfolgend zunächst die Anlage und
Durchführung der Studie ICILS 2013 beschrieben (Kapitel III). Neben den Zielen der
Untersuchung und dem theoretischen Rahmenmodell werden die Erhebungsinstrumente
sowie das methodische Vorgehen betrachtet. In Kapitel IV wird das Konstrukt der com-
puter- und informationsbezogenen Kompetenzen differenziert dargestellt sowie eine
Abgrenzung zu anderen aktuell relevanten Konzepten vorgenommen. In Kapitel V
erfolgt die Darstellung computer- und informationsbezogener Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern der achten Jahrgangsstufe im internationalen Vergleich.
Anschließend wird in Kapitel VI auf die Lehr- und Lernbedingungen eingegangen, un-
ter denen der Erwerb der mit ICILS 2013 untersuchten Kompetenzen erfolgt. Daran
schließt sich in Kapitel VII die Darstellung der schulischen Nutzung neuer Technologien
in Lehr- und Lernprozessen in Deutschland und im internationalen Vergleich an. In den
darauffolgenden drei Kapiteln werden die Leistungen der Schülerinnen und Schüler
im Bereich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen differenziert nach
Geschlecht (Kapitel VIII), sozialer Herkunft (Kapitel IX) sowie Migrationshintergrund
(Kapitel X) betrachtet.
Mit dem vorliegenden Berichtsband liegen somit die zentralen Befunde von
ICILS 2013 für Deutschland im internationalen Vergleich vor. Nationale und interna-
tionale vertiefende Analysen und deren Publikation sind ab dem Jahr 2015 vorgesehen.

Bos, Eickelmann, Gerick, Goldhammer, Schwippert, Schaumburg und Senkbeil40
Literatur
Eickelmann, B. (2010). Digitale Medien in Schule und Unterricht erfolgreich implementieren.
Münster: Waxmann.
Eickelmann, B. & Bos, W. (2011). Messung computer- und informationsbezogener Kom-
petenzen von Schülerinnen und Schülern als Schlüsselkompetenz im 21. Jahr hundert.
Medienimpulse, 3(4), 1–11.
Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T. & Gebhardt, E. (2014). Preparing for life in a
digital age. The IEA International Computer and Information Literacy Study internatio-
nal report. Cham: Springer.
Fraillon, J., Schulz, W. & Ainley, J. (2013). International Computer and Information Literacy
Study: Assessment Framework. Amsterdam: International Association for the Evaluation
of Educational Achievement (IEA).
Hansen, K.-H. & Lang, M. (1993). Computer in der Schule. Ergebnisse der deutschen IEA-
Studie Phase I. Kiel: IPN.
Kozma, R.B. (Hrsg.). (2003). Technology, innovation, and educational change: A global per-
spective. A report of the Second Information Technology in Education Study Module 2.
Eugene, OR: ISTE.
Lang, M. (1997). Computernutzung in der Sekundarstufe I im internationalen Vergleich.
Unterrichtswissenschaft, 25(1), 70–88.
Lang, M. & Schulz-Zander, R. (1994). Informationstechnische Bildung in allgemeinbildenden
Schulen – Stand und Perspektiven. In H.-G. Rolff, K.O. Bauer, K. Klemm, H. Pfeiffer
& R. Schulz-Zander (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 8, S. 309–353).
Weinheim: Juventa.
Law, N., Pelgrum, W.J. & Plomp, T. (Hrsg.). (2008). Pedagogy and ICT use in schools around
the world: Findings from the IEA SITES 2006 study. Hong Kong: CERC-Springer.
Pelgrum, W.J. & Anderson, R.E. (Hrsg.). (2001). ICT and the emerging paradigm for life-long
learning: An IEA educational assessment of infrastructure, goals, and practices in twen-
ty-six countries. Amsterdam: IEA.
Pelgrum, W.J., Janssen Reinen, I.A.M. & Plomp, T. (Hrsg.). (1993). Schools, teachers, students
and computers: A cross-national perspective. IEA-Comped Study Stage 2. Enschede:
University of Twente.
Pelgrum, W.J. & Plomp, T. (1991). The use of computers in education worldwide: Results from
the IEA ‘Computers in Education’ survey in 19 educational systems. Oxford: Pergamon
Press.
Pelgrum, W.J. & Plomp, T. (Hrsg.). (1993). The IEA Study of Computers in Education:
Implementation of an innovation in 21 education systems. Oxford: Pergamon Press.
Schulz-Zander, R. (2005). Innovativer Unterricht mit Informationstechnologien. Ergebnisse
der SITES M2. In H.G. Holtappels & K. Höhmann (Hrsg.), Schulentwicklung und
Schulwirksamkeit (S. 264–276). Weinheim: Juventa.
Schulz-Zander, R. & Eickelmann, B. (2008). Zur Erfassung von Schulentwicklungsprozessen
mit digitalen Medien. Medienpädagogik. Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medien-
bildung. Themenheft 14. Qualitative Forschung in der Medienpädagogik. Zugriff am
16. Oktober 2014 unter http://www.medienpaed.com/Documents/medienpaed/14/schulz-
zander0801.pdf
Schulz-Zander, R., Eickelmann, B., Ladwig-Preuss, J., Rother, I., Schwier, B., Stellmacher,
B. & Staudt, A. (2009). E-teaching plus – Die webbasierte Lernumgebung für situier-
tes Lernen mit Unterrichtsvideos der IEA-Studie SITES M2 in Deutschland. Institut für

ICILS 2013 – Eine international vergleichende Schulleistungsstudie der IEA 41
Schul ent wicklungsforschung (IFS), Technische Universität Dortmund. Zugriff am 16.
Oktober 2014 unter www.eteachingplus.de
Schulz-Zander, R. & Haass, U. (2004). Innovative Praktiken mit neuen Medien in Schul unter-
richt und Organisation (IPSO). IEA – SITES M2 und OECD – ICT and the quality of
learning. IFS Dortmund & FWU Grünwald b. München. Zugriff am 16. Oktober 2014
unter http://ipso.ifs-dortmund.de/

1. Einleitung
Mit der Studie ICILS 2013 (International Computer and Information Literacy Study)
der International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA)
werden erstmalig computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen
und Schülern der achten Jahrgangsstufe computerbasiert und international vergleichend
in weltweit 21 Bildungssystemen gemessen (vgl. Fraillon, Schulz & Ainley, 2013).
Das vorliegende Kapitel beschreibt die Anlage, Durchführung und Instrumentierung
der Studie. Dazu werden die forschungsleitenden Fragestellungen, ihre Verortung
im theoretischen Rahmenmodell von ICILS 2013 sowie Aspekte der Durchführung,
Testentwicklung und der Datenaufbereitung dargestellt.
Die im Rahmen von ICILS 2013 entwickelten computerbasierten Schülertests zur
Messung der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und
Schülern, die über USB-Sticks an Testlaptops administriert wurden, bilden den Kern der
Studie. Zur Erhebung von Rahmenbedingungen des Kompetenzerwerbs wurden zusätz-
lich schriftliche Befragungen von Schülerinnen und Schülern sowie von Lehrpersonen,
die in der achten Jahrgangsstufe unterrichteten, durchgeführt. Zudem wurden in den teil-
nehmenden Schulen die Schulleitungen und IT-Koordinatorinnen bzw. IT-Koordinatoren
mit einem Schulfragebogen befragt. Das Anliegen der Studie ICILS 2013 geht damit
weit über die Bereitstellung von Informationen zu IT-Ausstattungs- und Nutzungsdaten
hinaus, wie sie etwa im internationalen Vergleich zumindest in den verschiedenen
Zyklen des Programme for International Student Assessment (PISA) (vgl. u.a. Senkbeil
& Drechsel, 2004; Senkbeil & Wittwer, 2007) oder für den Primarstufenbereich in
den IEA-Studien Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS)
und Internationale Grundschul-Lese-Untersuchung (IGLU) realisiert wurden (vgl.
u. a. Eickelmann, Lorenz, Vennemann, Gerick & Bos, 2014). Vielmehr ist ICILS 2013
so angelegt, dass die Studie das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen theoretisch fundiert und erstmalig in der vorliegenden Form mit compu-
terbasierten Schülertests einer Messung zugänglich macht. Damit ist es möglich, auf
theoretischer und empirischer Grundlage ein Kompetenzstufenmodell der computer-
Kapitel III
Anlage, Durchführung und Instrumentierung
von ICILS 2013
Birgit Eickelmann, Wilfried Bos, Julia Gerick und Julia Kahnert

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert44
und informationsbezogenen Kompetenzen zu entwickeln (siehe Kapitel IV in diesem
Band), wie es für andere Kompetenzbereiche wie z.B. die Lesekompetenz, mathema-
tische Kompetenz oder naturwissenschaftliche Kompetenz schon seit Längerem vor-
liegt.
2. Internationale Fragestellungen und theoretische Rahmung von
ICILS 2013
Der kompetente Umgang mit Informations- und Kommunikationstechnologien ist re-
levant, da er eine Grundlage für gesellschaftliche Teilhabe und erfolgreiches lebens-
langes Lernen im 21. Jahrhundert bildet (vgl. u.a. Eickelmann & Schulz-Zander,
2010; Europäische Kommission, 2006; 2010; Katz & Macklin, 2007; KMK, 2012;
Schelhowe et al., 2010; Schulz-Zander, 2001; Voogt, Erstad, Dede & Mishra, 2013;
Voogt & Roblin, 2012). International vergleichend werden mit ICILS 2013 mittels com-
puterbasierter Testverfahren computer- und informationsbezogene Kompetenzen von
Achtklässlerinnen und Achtklässlern erfasst. In den folgenden Abschnitten werden die
Fragestellungen der Studie dargestellt sowie die inhaltliche Klärung der Konzeption
dieser Kompetenzen und das theoretische Rahmenmodell zur Studie ausgeführt.
2.1 Fragestellungen der Studie
International werden mit ICILS 2013 die folgenden Forschungsfragen untersucht (vgl.
Fraillon et al., 2013):
1. Welche Unterschiede ergeben sich hinsichtlich computer- und informationsbezo-
gener Kompetenzen von Achtklässlerinnen und Achtklässlern im internationalen
Vergleich?
2. Welche Variablen auf der Schul- bzw. Bildungssystemebene hängen mit den compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler zusam-
men? Wie stellen sich diese dar, vor allem in Bezug auf die:
• Schul- und Unterrichtspraxis
• Einstellungen und Fähigkeiten der Lehrpersonen
• Ausstattung mit Informations- und Kommunikationstechnologien
• Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten für Lehrpersonen.
3. Welche technologiebezogenen Schülermerkmale (z.B. computerbezogene Selbst-
wirksamkeitserwartung, Dauer der Computererfahrung) stehen im Zusammen hang
mit computer- und informationsbezogenen Kompetenzen?
• Wie unterscheiden sich diese Schülermerkmale und ihr Zusammenhang mit com-
puter- und informationsbezogenen Kompetenzen im internationalen Vergleich?
• In welchem Maße hängen die von den Schülerinnen und Schülern selbstberich-
teten Fähigkeiten mit ihren getesteten computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen zusammen?

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 45
4. Welche weiteren Schülermerkmale, wie Geschlecht, soziale Herkunft oder Migra-
tions hintergrund, stehen im Zusammenhang mit computer- und informationsbezo-
genen Kompetenzen?
Die erste Fragestellung fokussiert den internationalen Vergleich der computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern in den Teil nehmer-
ländern. Der Fokus der zweiten Fragestellung liegt vor allem auf der Identifi kation
und Beschreibung schulischer Rahmenbedingungen im Kontext des Erwerbs der in der
Studie untersuchten Kompetenzen. Mit der dritten und vierten Forschungsfrage wer-
den technologiebezogene Schülermerkmale sowie solche Merkmale auf Schülerebene
betrachtet, die schon für andere Kompetenzbereiche als relevante Faktoren für die
Erklärung von Kompetenzunterschieden zwischen Schülerinnen und Schülern herange-
zogen wurden.
2.2 Definition und Konzeption der computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen
Das in ICILS 2013 unter dem Begriff der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen (computer and information literacy, CIL) zusammengeführte Konstrukt
wird in Anlehnung an die verschiedenen sinnverwandten und oftmals synonym verwen-
deten Begriffl ichkeiten wie digital literacy oder ICT-Literacy defi niert (siehe dazu de-
tailliert Kapitel IV in diesem Band). Begründet wird die mit der Studie neu entwickelte
Begriffsbenennung damit, dass vorgenannte affi ne Begriffe im Kontext computer- und
informationsbezogener Kompetenzen durchaus sehr unterschiedlich besetzt sind. Mit
dem Ziel, die Begriffl ichkeit des Bereiches der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen unter Berücksichtigung größtmöglicher Kohärenz in den an ICILS 2013
teilnehmenden Staaten zu schärfen und auf dieser Grundlage einer Kompetenzmessung
zugänglich zu machen, wird das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen im Rahmen von ICILS 2013 im Sinne eines Literacy-Ansatzes als in-
dividuelle Fähigkeiten einer Person defi niert, die es ihr erlauben, Computer und neue
Technologien zum Recherchieren, Gestalten und Kommunizieren von Informationen zu
nutzen und diese zu bewerten, um am Leben im häuslichen Umfeld, in der Schule, am
Arbeitsplatz und in der Gesellschaft erfolgreich teilzuhaben (vgl. auch Fraillon et al.,
2013).
Die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen bestehen in diesem Ansatz
aus zwei inhaltlichen Teilbereichen, die sich jeweils weiter in verschiedene Aspekte dif-
ferenzieren lassen (siehe hierzu ausführlich Kapitel IV in diesem Band):

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert46
Teilbereich I: Informationen sammeln und organisieren
• I.1 Über Wissen zur Nutzung von Computern verfügen
• I.2 Auf Informationen zugreifen und Informationen bewerten
• I.3 Informationen verarbeiten und organisieren
Teilbereich II: Informationen erzeugen und austauschen
• II.1 Informationen umwandeln
• II.2 Informationen erzeugen
• II.3 Informationen kommunizieren und austauschen
• II.4 Informationen sicher nutzen
Im Gegensatz zu anderen Grundbildungskonstrukten, wie etwa der Lesekompetenz
(reading literacy), die schon seit Ende der 1960er und Anfang der 1970er Jahre be-
schrieben wurden (vgl. u.a Bormuth, 1973-1974; Bos et al., 2003; Elley, 1992; Smith,
1977), konnte zu Beginn der Studie für die computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen noch nicht auf ein empirisch gestütztes Kompetenzstufenmodell zurück-
gegriffen werden. Vielmehr wurde zunächst, auch im Rahmen des Feldtests, mit einem
hypothetischen Kompetenzstufenmodell gearbeitet, das von einer Expertengruppe,
vor allem um das internationale Forschungszentrum von ICILS 2013 am Australian
Council for Educational Research (ACER), unter besonderer Berücksichtigung der
empirischen Erkenntnisse aus vorangegangenen australischen Studien entwickelt wur-
de (vgl. ACARA, 2012; MCEECDYA, 2010; MCEETYA, 2007). Dieses hypothetische
Kompetenzstufenmodell bildete die Grundlage für die Entwicklung der Schülertests
in ICILS 2013. Auf der internationalen Datenbasis der Hauptstudie, die Daten aus
21 Bildungssystemen umfasst, wurde dieses erstmalig zu einem empirisch begründeten
Kompetenzstufenmodell der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen wei-
terentwickelt (siehe Kapitel IV in diesem Band).
2.3 Theoretisches Rahmenmodell zum Erwerb von computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen
Das ICILS 2013 zugrundeliegende theoretische Rahmenmodell zum Erwerb von com-
puter- und informationsbezogenen Kompetenzen greift auf ein Prozessmodell schu-
lischen Lernens zurück (vgl. Fraillon et al., 2013). Dieses Modell unterscheidet
Voraussetzungen (antecedents) und Prozesse (processes) und differenziert dabei vier
verschiedene Ebenen (levels): (1) die Ebene des gesellschaftlichen Kontextes, (2) die
Schul- und Klassenebene, (3) die Ebene des häuslichen Umfeldes der Schülerinnen
und Schüler sowie (4) die Ebene der Schülerinnen und Schüler (vgl. Abbildung 3.1).
Um die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und
Schülern als Leistungsergebnisse (outcome) zu erklären, werden in diesem Ansatz die
Voraussetzungen und die Prozesse im Zusammenhang betrachtet. Mit dem Rahmen-

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 47
modell von ICILS 2013 werden die Faktoren zusammengeführt, denen ein Einfl uss auf
die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zugeschrieben wird. Es stellt
damit die Grundlage für die Test- und Fragebogenentwicklung sowie zuvor für die
Formulierung der forschungsleitenden Fragestellungen in ICILS 2013 dar.
In diesem Modell werden die Voraussetzungen für den Erwerb von computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen als prägende und begrenzende Faktoren betrach-
tet, von denen angenommen wird, dass sie einen direkten Einfl uss auf Lernprozesse
von Schülerinnen und Schülern haben. Für die Prozessfaktoren hingegen wird ange-
nommen, dass sie das Kompetenzniveau der Schülerinnen und Schüler direkt beein-
fl ussen und wechselseitig wiederum vom Kompetenzniveau beeinfl usst werden. In die-
sem Verständnis ist die Studie so angelegt, dass beispielsweise die Häufi gkeit und die
Art der Computernutzung im Unterricht auch von den computer- und informationsbezo-
genen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler abhängen (vgl. Fraillon et al., 2013).
Die Ebene des gesellschaftlichen Kontextes
Die Ebene des gesellschaftlichen Kontextes bezieht sich hinsichtlich der Voraus-
setzungen für den Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen auf das
Bildungs system als Ganzes (vgl. Abbildung 3.1). In Bezug auf die Prozesse stellen ins-
besondere technologiebezogene Strategien und Curricula auf Ebene des Bildungssystems
relevante Faktoren dar. Dabei lässt sich die gesellschaftliche Kontextebene konzepti-
onell in drei Unterebenen differenzieren, auf denen sich jeweils Voraussetzungs- und
Abbildung 3.1: Theoretisches Rahmenmodell von ICILS 2013
Voraussetzungen Prozesse
Ebene des
gesellschaftlichen
Kontexts
Ebene der
Schülerinnen
und Schüler
Ebene dese
häuslichen
Umfelds
Schul- und
Klassenebene
Computer- und
informations-
bezogene
Kompetenzen
Schülermerkmale
Alter
Geschlecht
Bildungsaspiration
Merkmale des
familiären Hintergrunds
Verankerung von digitalen Medien in das
Curriculum
IT-Ausstattung der Schulen
Schulmerkmale
Struktur des Bildungssystems
Kommunikationsinfrastruktur
Merkmale des
Bildungssystems
Prozessmerkmale des
Bildungssystems
Strategien und Curricula zur
Implementation von IT in Schule und
Unterricht
Ziele, die mit der Implementation von IT
verbunden werden
Einsatz neuer Technologienim Unterricht
durch die Lehrpersonen
Nutzung digitaler Medien in den Fächern
durch die Schülerinnen und Schüler
Prozesse in Schule und Unterricht
Familiäre Prozesse im Umgang
mit neuen Technologien
häusliche Nutzung von digitalen Medien
Wissenserwerb über IT durch den
Austausch mit Familienmitgliedern
Lernprozesse
Entwicklung computerbezogener
Selbstwirksamkeitserwartung und
Einschätzungen der eigenen Fähigkeiten
Einstellungen und Verhaltensweisen in
Bezug auf eine verantwortungsvolle
und angemessene Nutzung von IT
Leistungsergebnisse
Ausstattung mtt neuen Technologien
soziale Herkunft
Zuwanderungshintergrund
Familiensprache
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert48
Prozessfaktoren für den Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen
verorten lassen: Auf kommunaler Ebene spielt beispielsweise der Zugang zu sta-
bilem und schnellem Internet eine Rolle. In regionalen und nationalen Kontexten, der
Teilebene, der die größte Bedeutung für die Erklärung von Unterschieden in compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern beige-
messen wird, sind die Kommunikationsinfrastruktur, Strukturen des Bildungssystems,
u.a. Lehrerausbildung, die Einbindung des Erwerbs von computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen in Curricula sowie allgemeine wirtschaftliche und soziale
Aspekte mögliche relevante Faktoren. Auf internationaler Ebene, verstanden als lang-
fristige Perspektive, steht unter anderem der generelle technische Fortschritt in Bezug
auf Informations- und Kommunikationstechnologien im Fokus.
Die Schul- und Klassenebene
Die Schul- und Klassenebene werden aufgrund der Betrachtung von computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen als fächerübergreifende Schlüsselkompetenz ge-
meinsam betrachtet und umfassen alle schulbezogenen Aspekte. Dazu werden u.a. all-
gemeine Charakteristika der Schule, das technologiebezogene schulische Curriculum
sowie die IT-Ausstattung als wichtige Voraussetzungsfaktoren des Erwerbs computer-
und informationsbezogener Kompetenzen angenommen. Als Prozessfaktoren spielen
u.a. die Nutzung neuer Technologien durch die Lehrpersonen und die Computernutzung
in den Fächern eine relevante Rolle. Die Schule gilt dabei als zentraler Ort für den
syste matischen Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern.
Die Ebene des häuslichen Umfelds
Hinsichtlich des häuslichen Umfelds fokussiert das Rahmenmodell von ICILS 2013
primär auf den familiären Hintergrund – u.a. auf den sozioökonomischen Status der
Schülerfamilien, den Zuwanderungshintergrund und den häuslichen Sprachgebrauch
– sowie auf die häusliche Ausstattung mit neuen Technologien als Voraussetzungen
für den Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen. Die häusliche
Nutzung digitaler Medien durch die Schülerinnen und Schüler sowie der Wissenserwerb
über neue Technologien durch den Austausch mit Familienmitgliedern werden als
Prozessfaktoren betrachtet.
Die Ebene der Schülerinnen und Schüler
Auf der Ebene der einzelnen Schülerinnen und Schüler werden die auch in anderen
Studien als relevant erachteten individuellen Charakteristika wie Alter, Geschlecht
und Bildungsaspiration als Voraussetzungen des Kompetenzerwerbs betrachtet. Der
Lern prozess der Schülerinnen und Schüler wird in Bezug auf den Erwerb compu-
ter- und informationsbezogener Kompetenzen als Prozessfaktor verortet, der weiter in
Einstellungs- (z.B. computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung) und Verhaltens-
aspekte (z.B. Nutzung von neuen Technologien für unterschiedliche Zwecke) unterteilt
wird.

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 49
3. Entwicklung und Beschreibung der Erhebungsinstrumente von
ICILS 2013
Zur Messung der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerin-
nen und Schülern der achten Jahrgangsstufe im internationalen Vergleich wurden in al-
len an der Studie teilnehmenden Ländern die gleichen, in die jeweilige Unter richts-
sprache übersetzten, computerbasierten Kompetenztests eingesetzt. Zur Erfassung von
Rahmenbedingungen des Erwerbs dieser Kompetenzen wurden Hinter grundfrage-
bögen für Schülerinnen und Schüler, für Lehrpersonen sowie ein Schul fragebogen
für Schulleitungen und IT-Koordinatorinnen bzw. -koordinatoren (Personen, die
für die IT-Ausstattung in der Schule verantwortlich sind) entwickelt. Die inhalt-
liche Konzeption der Testinstrumente und der Hintergrundfragebögen erfolgte in en-
ger Zusammenarbeit mit der internationalen Studienleitung am ACER, der IEA sowie
den nationalen Forschungskoordinatorinnen und Forschungskoordinatoren (national re-
search coordinators, NRCs). Vor der Haupterhebung von ICILS 2013 wurden die ent-
wickelten Testmodule und Hintergrundfragebögen im Rahmen eines Feldtests in den
Teilnehmerstaaten erprobt (vgl. Fraillon, Ainley, Schulz, Friedman & Gebhardt, 2014).
3.1 Kompetenztest
Merkmale des Kompetenztests und Testrotation
Der im Rahmen von ICILS 2013 eingesetzte computerbasierte Kompetenztest dient der
standardisierten Erfassung der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der
Schülerinnen und Schüler in der achten Jahrgangsstufe. Er besteht aus insgesamt vier
Testmodulen mit jeweils 30 Minuten Bearbeitungszeit. Jedes Testmodul besteht aus fünf
bis acht kleineren Aufgaben, die jeweils in weniger als einer Minute zu bearbeiten sind,
sowie einem größeren Aufgabenblock – der sogenannten Autorenaufgabe bestehend aus
mehreren Testitems –, der etwa 15 bis 20 Minuten Bearbeitungszeit benötigt.
Jede Schülerin bzw. jeder Schüler bearbeitet zwei der vier Module, die ihr bzw.
ihm mittels vollständig ausbalanciertem Multi-Matrix-Design (vgl. u.a. Rutkowski,
Gonzalez, von Davier & Zhou, 2014) zufällig zugeordnet werden (Rotationsdesign)
(vgl. Tabelle 3.1). Dieses Vorgehen erlaubt den Einsatz einer großen Anzahl von Test-
items, ohne dass jede Schülerin bzw. jeder Schüler alle Testmodule bearbeiten muss.
Auf grund der ausreichend großen Stichprobe ist eine zuverlässige Schätzung der
Leistungs werte für die Population möglich.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert50
Alle Module (A, B, C und D) sind am Computer zu bearbeiten. Die Testaufgaben be-
stehen zum einen aus speziell für die Studie erstellten Testanwendungen und zum an-
deren aus Elementen, die angelehnt an die Oberfl äche gängiger Softwareprodukte – wie
Suchmaschinen oder Textverarbeitungsprogramme – für die Studie entwickelt wurden,
um eine möglichst hohe Authentizität zu erzielen. Dabei wurde bei der Entwicklung der
Testmodule und der Gestaltung der Oberfl äche besonderer Wert darauf gelegt, die inte-
grierten Anwendungen in Bezug auf die Gestaltung und die Funktionsweise plattform-
unabhängig zu gestalten, um für Nutzerinnen und Nutzer bestimmter Betriebssysteme
keine Vor- oder Nachteile zu schaffen. Die Aufgabe der Schülerinnen und Schüler
im Rahmen der Testbearbeitung besteht einerseits aus der Navigation durch die
Testmodule (z.B. Weiterklicken oder einem internen Link folgen) und andererseits aus
der Bearbeitung von Aufgabenstellungen. Dabei sind alle Aufgaben innerhalb eines
Moduls durch ein alltagsnahes und altersgerechtes Thema, wie z.B. die Planung eines
Schulausfl uges, kontextualisiert (vgl. Tabelle 3.2). Die Themen der Testmodule wurden
aus einer größeren Auswahl, die von der internationalen Studienleitung entwickelt wur-
de, von den nationalen Forschungskoordinatorinnen und Forschungskoordinatoren so
Tabelle 3.2: Überblick über die Themen und Beschreibung der ICILS-2013-Testmodule und der je-
weiligen Autorenaufgaben
Themen der Testmodule Beschreibung des Moduls und Erläuterung der Autorenaufgabe
Sportprogramm nach
der Schule
Schülerinnen und Schüler richten einen gemeinsamen Online-Arbeitsbereich ein,
um Informationen zu teilen und um anschließend gezielt Informationen
für die Erstellung eines Posters zur Bewerbung eines Sportprogramms nach
der Schule auszuwählen und anzupassen.
Musikwettbewerb Schülerinnen und Schüler planen eine Internetseite für einen Musikwettbewerb,
bearbeiten in diesem Kontext ein Bild und verwenden einfache Software-Elemen-
te zur Erstellung der Internetseite, die Informationen über den Musik wettbewerb
an der Schule enthält und adressatengerecht aufbereitet sein soll.
Atmung Schülerinnen und Schüler erstellen eine digitale Präsentation, in der sie jüngeren
Schülerinnen und Schülern die Funktionsweise der menschlichen Atmung erklä-
ren. Dazu recherchieren, sammeln und bewerten sie Informationen und verwal-
ten Dateien.
Schulausflug Schülerinnen und Schüler helfen dabei, einen Schulausflug zu planen und zu or-
ganisieren. Dazu nutzen sie einfache Online-Datenbankwerkzeuge, recherchieren
Informationen und tragen diese für ihre Aufgabenstellung zusammen. Ziel ist es,
ein Informationsblatt über den Ausflug für ihre Mitschülerinnen und Mitschüler
zu erstellen. Das zu erstellende Informationsblatt enthält eine Straßenkarte, die
zuvor mithilfe eines in der Softwareumgebung enthaltenen Programms erstellt
wird.
Tabelle 3.1: Rotation der Testmodule
Modul-Kombination 123456789101112
Erstes Modul
(30 Minuten) AAABBBCCCDDD
Zweites Modul
(30 Minuten) BCDCADABDABC

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 51
ausgewählt, dass sie einerseits eine möglichst hohe Motivation der Schülerinnen und
Schüler bei der Testbearbeitung durch lebensnahe Kontexte sicherstellen und anderer-
seits bestmöglich die Beeinfl ussung der Testleistungen durch mögliche Vorkenntnisse
bzw. uneinheitliche Vorkenntnisse über die Aufgabenkontexte ausschließen.
Informationen zur computerbasierten Testumgebung
Die Umsetzung der computerbasierten Schülertests wurde mit der Software Assessment
Master realisiert, die von der Firma SONET aus Australien entwickelt und für die
Erfassung computer- und informationsbezogener Kompetenzen im Rahmen von
ICILS 2013 angepasst wurde, nachdem sie bereits erfolgreich in australischen Studien
eingesetzt wurde. Die Testumgebung, wie sie den Schülerinnen und Schülern dargebo-
ten wird, besteht aus zwei funktionellen Bereichen, die in Abbildung 3.2 anhand eines
Beispiel-Screenshots illustriert und im Folgenden erläutert werden.
(1) Die Testoberfl äche erfüllt zwei Aufgaben. Zum einen ermöglicht sie den
Schülerinnen und Schülern die Navigation zwischen den einzelnen Aufgaben des
Testmoduls (z.B. durch Weiterklicken zur nächsten Aufgabe durch Klicken auf
den Pfeil). Zum anderen stellt sie Informationen über den Test zur Verfügung. Im
Bearbeitungsfeld im unteren Bereich der Testoberfl äche fi nden die Schülerinnen
und Schüler beispielsweise die Arbeitsanweisungen, die sie ausführen sollen,
Multiple-Choice-Aufgaben oder Platz zur Beantwortung von Aufgaben mit offenen
Antwortformaten. Zudem wird die verbleibende Testzeit (im Beispiel nicht dargestellt)
sowie der Bearbeitungsfortschritt angezeigt. Dabei werden bereits bearbeitete Aufgaben
mit roten Balken sowie noch zu bearbeitende Aufgaben anhand grüner Balken darge-
stellt. Die Größe der Balken steht für den zeitlichen Umfang für die Bearbeitung der
einzelnen Aufgaben eines Moduls und dient als Orientierung. Mit Klick auf die Lupe
können die Schülerinnen und Schüler sich jederzeit während der Aufgabenbearbeitung
die Arbeitsanweisung nochmals anzeigen lassen.
(2) Der zentral angeordnete Stimulusbereich der Testoberfl äche enthält sowohl
nicht interaktive Inhalte, wie beispielsweise Bilder eines Login-Bildschirms einer
Internetseite, als auch interaktive Elemente, wie beispielsweise elektronische Text ver-
arbeitungsoberfl ächen oder authentische Software-Anwendungen wie Bild bearbeitungs-
oder Präsentationserstellungsprogramme. Im Beispiel in Abbil dung 3.2 handelt es sich
um ein interaktives E-Mail-Programm.
Beschreibung der Aufgabentypen in den computerbasierten Tests
Der im Kontext von ICILS 2013 entwickelte und eingesetzte Kompetenztest enthält drei
verschiedene Aufgabentypen (vgl. Fraillon et al., 2013; Fraillon et al., 2014). In Tabelle
3.3 sind die Aufgabentypen mit Beispielen für Testitems und konkreten Aufgaben-
stellungen dargestellt.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert52
Abbildung 3.2: Testumgebung in der Schüleransicht
Tabelle 3.3: Überblick über die Aufgabentypen im Kompetenztest von ICILS 2013 und Beispiele
Nicht interaktive Testitems
(information-based response tasks)
− Multiple-Choice-Aufgaben lösen
− Begriffe zuordnen per Drag & Drop
− Begriffe oder kurze Antworten schreiben
Performanzaufgaben
(skills tasks)
− einen Link anklicken
− eine Datei öffnen
− ein Bild bearbeiten
− einen Text finden, kopieren oder einfügen
− eine Grafik erstellen
Autorenaufgaben
(authoring tasks)
− eine kleine Präsentation erstellen
− einen kurzen Bericht verfassen
− eine Stellungnahme zu einer Information schreiben
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Stimulusbereich
Testoberfl äche

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 53
Im Rahmen einer ca. 15-minütigen computerbasierten Übungseinheit, die vor dem ei-
gentlichen Test unter Anleitung der Testleiterinnen und Testleiter durchgeführt wird, ler-
nen die Schülerinnen und Schüler schrittweise die verschiedenen Aufgabentypen in den
Testmodulen kennen und erfahren, wie diese zu bearbeiten sind. Im Folgenden werden
die drei Aufgabentypen detaillierter beschrieben:
Der erste Aufgabentyp umfasst konventionell angelegte nicht interaktive Testitems
(information-based response tasks), die in ihrer Art vergleichbar sind mit Papier-und-
Bleistift-Aufgaben. Der Stimulusbereich der computerbasierten Testumgebung be-
inhaltet weitgehend nicht interaktive Darstellungen von Problemstellungen oder
Informationsquellen. Das geforderte Antwortformat ist entweder geschlossen (mul-
tiple choice oder drag & drop) oder erfordert die Angabe eines Wortes oder die
Formulierung eines kurzen Textes als Antwort (constructed response), der direkt am
Testcomputer (Laptop) zu schreiben ist. Dabei werden die Lösungen und die offenen
Antworten als Text gespeichert.
Der zweite Aufgabentyp, die Performanzaufgaben (skills tasks), erfordert die
Nutzung von Software oder Computeranwendungen, um die gestellte Aufgabe zu lösen.
Dabei lassen sich einschrittige Interaktionen (z.B. das Kopieren, das Ausschneiden von
Inhalten oder das Öffnen eines Internet-Browsers) von mehrschrittigen Interaktionen
(z.B. Speichern einer Datei unter einem spezifi schen Dateinamen oder die Navigation
durch eine Menüstruktur) unterscheiden. Während einige Performanzaufgaben die
Ausführung vorgegebener Software-Befehle verlangen, geht es bei anderen um die
Ausführung von Anweisungen, die mit der Verarbeitung von Informationen gekop-
pelt sind. Dieser Aufgabentyp umfasst lineare und nicht lineare Testaufgaben. Lineare
Aufgaben können einen Bearbeitungsschritt (z.B. Öffnen einer Datei vom Desktop)
oder mehrere Schritte umfassen, die in einer festgelegten Reihenfolge ausgeführt wer-
den müssen, um zu einem richtigen Ergebnis zu führen (z.B. Kopieren einer Grafi k und
anschließendes Einfügen in einen Text). Zur Bearbeitung der Aufgabe sind – realitäts-
nah – vielfach verschiedene Vorgehensweisen zulässig (u.a. Navigation mit der Maus,
Nutzung von Auswahlmenüs oder Tastenkombinationen). Nicht lineare Aufgaben,
die mehrere Aktionen umfassen, verlangen dagegen die Ausführung eines Software-
Befehls in mehreren verschiedenen Sequenzen (z.B. Nutzung von Filterfunktionen in
einer Datenbank), die allerdings nicht in festgelegter Reihenfolge ausgeführt werden
müssen. In Abbildung 3.3 wird ein Beispiel für eine Performanzaufgabe dargestellt.
In der Beschreibung der Aufgabenstellung im Stimulusbereich wird deutlich, dass die
Schülerinnen und Schüler zuvor auf einer Arbeitsumgebung navigiert und dort verschie-
dene Aufgaben in Bezug auf das Einrichten eines Accounts auf der Internetseite bear-
beitet haben. In der Beispielaufgabe im Screenshot der Testumgebung (vgl. Abbildung
3.3) werden die Schülerinnen und Schüler nun aufgefordert, in einer simulierten ge-
meinsamen Arbeitsumgebung mit dem Namen „WebDocs“ einer anderen Schülerin
(„Petra“), mit der sie der Aufgabenbeschreibung nach zusammen an einem Dokument
arbeiten, Bearbeitungsrechte zuzuweisen. In dieser Aufgabe müssen die Schülerinnen
und Schüler auf der Internetseite zum Menüpunkt ‚Einstellungen‘ navigieren und dort
die entsprechende Option auswählen.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert54
Abbildung 3.3: Beispiel für eine Performanzaufgabe (Screenshot des Tests)
Bei dem dritten Aufgabentyp handelt es sich um sogenannte Autorenaufgaben (au-
thoring tasks), die in der Schüleransicht als „große Aufgaben“ bezeichnet wer-
den (vgl. Abbildung 3.4). Jedes Testmodul enthält eine Aufgabe dieses Typs. Bei
der Bearbeitung der Autorenaufgaben sollen die Schülerinnen und Schüler Infor ma-
tions produkte (z.B. Präsentationen) unter der Verwendung von authentischen Soft-
ware-Anwendungen verändern oder selbst erstellen. Diese Anwendungen wurden
speziell für ICILS 2013 entwickelt und entsprechen in ihrer Funktionsweise (u.a. hin-
sichtlich Standardsymbolen) realen Softwareprogrammen. Für die Bearbeitung der
Autorenaufgaben ist – um den Realitätsbezug der Aufgaben zu gewährleisten – teil-
weise die gleichzeitige Nutzung verschiedener Ressourcen notwendig (z.B. E-Mail,
Internet seiten, Tabellenkalkulation, Textverarbeitung oder Multimedia-Software).
Eine typische Autorenaufgabe ist etwa die Erstellung einer Präsentation für die
Informationen (Text, Grafi ken etc.) aus verschiedenen Datenquellen (u.a. E-Mail, Text-
verarbeitung, Internetseiten) zusammengetragen, bewertet und in der Präsentation auf-
bereitet werden. Die von den Schülerinnen und Schülern erstellten Präsentationen
werden automatisch auf dem jeweiligen USB-Stick, über den die Testanwendung admi-
nistriert wird, gespeichert.
Im Kontext der Autorenaufgabe im Modul Sportprogramm nach der Schule (vgl.
Abbildung 3.4) werden die Schülerinnen und Schüler beispielsweise aufgefordert, ein
Poster zu erstellen, um auf ein nachmittägliches Sportprogramm aufmerksam zu ma-
chen. Dazu erhalten sie zunächst Details zur Aufgabenbearbeitung, u.a. dazu, welche
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 55
Abbildung 3.4: Details zur Autorenaufgabe im Modul Sportprogramm nach der Schule
(Screenshot des Tests)
Abbildung 3.5: Arbeitsoberfläche der Autorenaufgabe im Modul Sportprogramm nach
der Schule (Screenshot des Tests)
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert56
Inhalte auf dem Poster enthalten sein müssen (vgl. Abbildung 3.5). Dieser Instruktion
folgt ein kurzes Einführungsvideo, das die Schülerinnen und Schüler an die Aufgabe
heranführt und ihnen vor allem die Hauptfunktionen der zu verwendenden Software
vorstellt. Mit dem Video wird sichergestellt, dass alle Schülerinnen und Schüler über
dieselben Informationen bezüglich der Funktionsweise der Software verfügen. Wie oben
bereits erwähnt, können die Schülerinnen und Schüler während der anschließenden
Bearbeitung der Aufgabe außerdem über einen einfachen Klick auf das Lupensymbol
jederzeit die Aufgabendetails aus der Einführung der Aufgabe erneut ansehen, um sich
die Aufgabenstellung bei Bedarf noch einmal zu vergegenwärtigen.
In Abbildung 3.5 wird exemplarisch die Arbeitsoberfl äche, die die Schülerinnen und
Schüler bei der Bearbeitung einer Autorenaufgabe vor sich sehen, gezeigt. In dem dar-
gebotenen leeren Dokument sollen sie im Testmodul Sportprogramm nach der Schule
ihr Poster erstellen. Dazu stehen ihnen verschiedene Funktionen, z.B. das Einfügen
und Bearbeiten von Texten und Bildern oder die Auswahl eines Hintergrunds, zur
Verfügung. Die Informationen für die Erstellung der Poster erhalten die Schülerinnen
und Schüler von einer dargebotenen simulierten Internetseite, auf die sie über Tabs im
oberen Bereich des Bildschirms gelangen können. Auf dieser Internetseite befi nden
sich Beschreibungen dreier verschiedener 30-minütiger Sportprogramme (Seilspringen,
Pilates und Fechten). Die Schülerinnen und Schüler müssen sich für eines oder mehrere
der Sportprogramme entscheiden und anschließend für die Erstellung ihres Posters alle
relevanten Informationen suchen, herausfi ltern, zusammenstellen und adressatengerecht
aufbereiten. Die Schülerinnen und Schüler beenden die Arbeit an ihrem Poster durch
den Klick auf den blauen Pfeil.
3.2 In ICILS 2013 eingesetzte Hintergrundfragebögen
Mit Hintergrundfragebögen für Schülerinnen und Schüler, Lehrpersonen sowie Schul-
leitungen und IT-Koordinatorinnen bzw. IT-Koordinatoren werden die Rahmen-
bedingungen des Erwerbs von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen auf
Schul ebene erfasst und um einen sogenannten nationalen Kontext fragebogen ergänzt,
der von den nationalen Forschungszentren ausgefüllt wurde und Informationen zur Bil-
dungs systemebene bereitstellt. Im Folgenden werden die Inhalte dieser international
eingesetzten Fragebögen vorgestellt.
Mit dem Schülerfragebogen werden Aspekte zu soziodemografi schen Merk malen
(Alter, Geschlecht), zum familiären Hintergrund (z.B. Familiensprache, Zuwanderungs-
hintergrund) und zur Nutzung von Computern (z.B. Dauer der Computererfahrung
und Häufi gkeit der Nutzung in der Schule, zu Hause und an anderen Orten) erho-
ben. Darüber hinaus werden die Einstellungen der Schülerinnen und Schüler zu neu-
en Technologien erfasst (u.a. computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung und
Interesse). Der Schülerfragebogen stellt somit vor allem Informationen zur Beant-
wortung der dritten und vierten Fragestellung zum Zusammenhang zwischen techno-
logiebezogenen und weiteren Schülermerkmalen mit computer- und informationsbezo-
genen Kompetenzen bereit (vgl. Abschnitt 2.1).

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 57
Der Lehrerfragebogen enthält im weiteren Sinne Fragen zu Ansätzen der Vermittlung
von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in der Schule, zur Schul-
und Unterrichtspraxis und dem Einsatz von neuen Technologien im Zusammenhang
mit dem Erwerb von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen. Weiterhin
werden die Lehrpersonen zu ihren Einstellungen, zur Einschätzung ihrer computerbe-
zogenen Fähigkeiten und ihrer computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung so-
wie zur IT-Ausstattung und der Fort- und Weiterbildungspraxis an ihrer Schule befragt.
Den Lehrpersonen wird freigestellt, ob sie den Fragebogen online oder in gedruck-
ter Form ausfüllen. Die Befragung der Lehrerinnen und Lehrer dient vorwiegend der
Beantwortung der zweiten Forschungsfrage zu Zusammenhängen von Variablen auf
der Schulebene mit den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern.
Der Schulfragebogen gliedert sich in einen allgemeinen Teil für die Schulleitung
sowie einen technischen Teil. Das Ausfüllen des Fragebogenteils mit technologiebe-
zogenen Fragen konnten die Schulleitungen an die für die IT-Ausstattung der Schule
verantwortliche Person delegieren, wenn sie nicht selbst für die technischen Belange
in ihrer Schule zuständig waren. Dieser Schulfragebogen wird den Befragten eben-
falls alternativ als Online- oder Papiervariante zur Verfügung gestellt. Mit dem Teil
des Schulfragebogens, der sich an die Schulleitungen richtet, werden insbesondere
Schulrahmendaten, z.B. die Anzahl der Schülerinnen und Schüler sowie Angaben zur
sozialen und geographischen Lage der Schule erfasst. Des Weiteren werden auch päda-
gogische und organisatorische Rahmenbedingungen des Erwerbs von computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern, z.B. Unterstützung
bei der Nutzung von Informationstechnologien (IT) in Lehr- und Lernkontexten so-
wie das Angebot an Weiterbildungsmöglichkeiten in den Blick genommen. Mit dem
technischen Teil des Schulfragebogens werden die schulischen Informationen, die sich
z.B. auf die IT-Ausstattung der Schule beziehen, erhoben. Im Rahmen der internati-
onalen Arbeitsgruppe der nationalen Forschungskoordinatoren wurde frühzeitig ent-
schieden, dass an vielen Schulen die Beantwortung dieser sehr spezifi schen Fragen
vielfach besser durch Medien- oder IT-Koordinatorinnen und Koordinatoren als durch
die Schulleitungen erfolgen kann. Daher richtet sich dieser Fragebogen an Personen,
die für die IT-Ausstattung verantwortlich sind bzw. Kenntnisse über diese besitzen
und sich mit dem Gebrauch von IT in der Schule, einschließlich der verwaltungstech-
nischen Abläufe, auskennen. Den Schulleitungen obliegt die Benennung einer geeig-
neten Person an ihrer Schule.1 Dieser technische Teil des Schulfragebogens umfasst
im Einzelnen Aspekte der schulischen IT-Ausstattung und der Computernutzung in
der Schule sowie eher technologiebezogene Fragen zu Unterstützungsmaßnahmen und
Nutzung von neuen Technologien im Unterricht und in der Schule. Weiterhin werden
1 In Deutschland wurde der technische Teil des Schulfragebogens an etwa einem Viertel der
Schulen von der Schulleitung selbst, einem Vertreter oder einer Person ausgefüllt, die inof-
fi ziell für die IT-Ausstattung an der Schule zuständig ist (26.8%), während der Fragebogen an
über zwei Dritteln der teilnehmenden Schulen von Personen ausgefüllt wurde, die die Rolle
eines offi ziellen IT-Koordinators bzw. der IT-Koordinatorin einnehmen (73.2%; siehe auch
Kapitel VI in diesem Band).

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert58
Angaben zum technischen und pädagogischen Support2 sowie zum Angebot und zur
Nutzung von Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten und Einschätzungen der computer-
bezogenen Lehrerkooperationen erfasst. Auch diese Informationen dienen vorrangig der
Beantwortung der zweiten Forschungsfrage (vgl. Abschnitt 2.1) zu Zusammenhängen
von Rahmenbedingungen auf Schul- und Klassenebene mit den computer- und informa-
tionsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern.
Ergänzend wird in allen an ICILS 2013 beteiligten Ländern ein nationaler
Kontextfragebogen eingesetzt, der in den nationalen Forschungszentren ausgefüllt wird,
um Rahmendaten zum Bildungssystem allgemein sowie spezifi sch für die informa-
tions- und kommunikationstechnische Bildung im jeweiligen Bildungssystem bereitzu-
stellen. Damit bildet er eine wichtige Datenquelle zur Beschreibung der Kontextebene
(vgl. Abschnitt 2.3). In Deutschland wurde der nationale Kontextfragebogen von der
wissen schaftlichen Leitung von ICILS 2013 unter Mitarbeit des wissenschaftlichen
Konsortiums ausgefüllt.
Die technische Umsetzung der Online-Fragebögen für die Schulleitung, die Lehr-
personen und die IT-Koordinatorinnen und -Koordinatoren erfolgte mit der Software
IEA OSS (IEA Online SurveySystem), die vom IEA Data Processing and Research
Center (DPC) eigens für die Durchführung von computergestützten Befragungen entwi-
ckelt wurde. Um für Deutschland national vertiefende Analysen zu computer- und infor-
mationsbezogenen Kompetenzen zu ermöglichen, werden im Rahmen von ICILS 2013
auf nationaler Ebene zusätzlich ausgewählte, für das Bildungssystem besonders rele-
vante Aspekte differenzierter durch Ergänzung der internationalen Instrumente erfasst.
3.3 Übersetzung in die Testsprache und Adaptierung der
Erhebungsinstrumente
Die Schülertestung sowie die Befragungen im Rahmen von ICILS 2013 erfolgten in
der Unterrichtssprache der Schülerinnen und Schüler. Die nationalen Forschungszentren
der teilnehmenden Länder sind für die Übersetzung der Erhebungsinstrumente in die
jeweilige Unterrichtssprache verantwortlich, wobei die IEA die Übersetzungsqualität
durch ein mehrstufi ges Verfahren kontrolliert hat. Dieses Verfahren umfasst die mehr-
fache Übersetzung und Rückübersetzung aller Instrumente. Um die internationale
Vergleichbarkeit zu gewährleisten, dürfen nur Testinstrumente, die das Prüfverfahren
der IEA bestanden haben, in den teilnehmenden Ländern im Rahmen der Studie einge-
setzt werden.
Die Übersetzung, Adaptierung und Vorbereitung des computerbasierten Kompetenz-
tests sowie der Hintergrundfragebögen wurde in Deutschland vom nationalen For-
2 Bei dem in diesem Kapitel verwendeten Begriff Support handelt es sich um einen Fachter-
minus, der im Handlungsfeld Schule gebräuchlich und in seinem inhaltlichen Zugang als
Oberbegriff für Unterstützungssysteme zu fassen ist (vgl. u.a. Breiter, Fischer & Stolpmann,
2006).

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 59
schungszentrum am IFS (Institut für Schulentwicklungsforschung, TU Dortmund) in
Kooperation mit der Arbeitsgruppe an der Universität Paderborn realisiert. Im Rahmen
der Übersetzungen wurde mit freundlicher Unterstützung des Schweizer Forschungs-
zentrums für ICILS 2013 zudem die Möglichkeit genutzt, die dort erarbeiteten
Übersetzungen ins Schweizerdeutsche mit den deutschen Übersetzungen abzugleichen.
Die Vorbereitung und Gestaltung der Erhebungsinstrumente erfolgten entsprechend
den strengen internationalen Standards und wurden kontinuierlich von Seiten der in-
ternationalen Studienleitung am ACER sowie der IEA begleitet. Das Verfahren um-
fasst in einem ersten Schritt die Anpassung der Erhebungsinstrumente an den nationalen
Kontext der Teilnehmerländer (national adaptations). Die Adaptierungen wurden durch
ACER überprüft und etwaige Nachfragen mit den nationalen Forschungszentren rück-
gekoppelt. Anschließend wurden die Erhebungsinstrumente übersetzt. Die Übersetzung
der englischsprachigen Testmodule sowie des computerbasierten Schülerfragebogens
in die jeweilige Testsprache wurde direkt auf einer Online-Plattform der Test-Soft-
ware Assessment Master vorgenommen. Für die Kontextfragebögen erfolgt die
Dokumentation der Übersetzung in einer detaillierten Übersichtstabelle. Die Qualität
der Übersetzung wurde anschließend in einem zweiten Schritt durch die Rück über-
setzung ins Englische überprüft, die durch von der IEA beauftragte Übersetzer vor-
genommen wurde (translation verifi cation). Unzulässige Auffälligkeiten wurden dem
nationalen Forschungszentrum zurückgemeldet und dort korrigiert, während zuläs-
sige nationale Abweichungen genau dokumentiert wurden. In einem dritten Schritt
wurde das Layout der übersetzten papierbasierten Befragungsinstrumente für die
Schulleitungen, Lehrpersonen und IT-Koordinatorinnen und IT-Koordinatoren (lay-
out verifi cation) durch das IEA Sekretariat in Amsterdam überprüft, um unzulässige
Abweichungen vom Original zu verhindern und die internationale Vergleichbarkeit si-
cherzustellen. Die Einheitlichkeit der Testumgebung für die Schülerinnen und Schüler
in allen Teilnehmerländern war zu jeder Zeit durch die zentrale Programmierung und
Administration des Assessment Masters durch die Firma SONET in Australien gege-
ben. Den Erhebungsinstrumenten für Deutschland wurde nach Durchlaufen der drei
Phasen eine hohe Qualität bescheinigt, sodass die internationale Vergleichbarkeit der
in Deutschland eingesetzten Instrumente in vollem Umfang gesichert war und diese im
Erhebungszeitraum im Frühjahr und Frühsommer 2013 eingesetzt werden konnten.
3.4 Datenschutzrechtliche Prüfung
In enger Zusammenarbeit zwischen dem nationalen Forschungszentrum am IFS,
der Arbeitsgruppe an der Universität Paderborn und dem IEA DPC wurden zwi-
schen September und Dezember 2012 die Unterlagen zur fachlichen und datenschutz-
rechtlichen Prüfung in den Bundesländern vorbereitet. Die datenschutzrechtlichen
Hinweise aller Bundesländer konnten uneingeschränkt beachtet und umgesetzt wer-
den. Im Ergebnis konnten in allen Bundesländern inhaltlich identische Versionen der
Fragebögen eingesetzt werden.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert60
4. Durchführung der Erhebung
In Deutschland wurde das IEA DPC mit der Durchführung der Datenerhebung beauf-
tragt. In den für die Stichprobe gezogenen Schulen wurden die Vorbereitungen von ei-
ner Schulkoordinatorin bzw. einem Schulkoordinator vor Ort entlang eines internati-
onal standardisierten Schulkoordinatorenmanuals unterstützt. Die Durchführung der
Testungen und Schülerbefragungen erfolgte durch geschulte, vom IEA DPC eingesetzte
Testleiterinnen und Testleiter auf der Basis von international vorgegebenen Manualen.
4.1 Untersuchungspopulation und Stichprobenziehung
Im Folgenden werden zunächst Informationen zur Zielpopulation von ICILS 2013 und
zur Stichprobenziehung gegeben. Darüber hinaus erfolgt die Vorstellung der Kriterien,
die international für die Bewertung der Teilnahmequoten in den teilnehmenden
Ländern angelegt werden sowie Erläuterungen zu den Besonderheiten der nationalen
Stichproben, die bei der Interpretation der Befunde zu berücksichtigen sind.
4.1.1 Definition der Untersuchungspopulation, Ausschöpfung und
Ausschlusskriterien
Die Stichprobenziehung in ICILS 2013 erfolgte in zwei Schritten: Zunächst wurden zu-
fällig die teilnehmenden Schulen ausgewählt, um anschließend zufällig die Schülerinnen
und Schüler sowie Lehrpersonen aus diesen Schulen auszuwählen. Im Studiendesign
von ICILS 2013 werden nach der Auswahl einer zufälligen Schulstichprobe in allen
teilnehmenden Ländern zwei Zielpopulationen defi niert.
Die Zielpopulation der Schülerinnen und Schüler umfasst Schülerinnen und Schüler,
die sich nach der International Standard Classifi cation of Education (ISCED; vgl.
UNESCO, 2003) im achten Jahr formaler Beschulung befi nden (vgl. Fraillon et al.,
2013). Zudem muss als Voraussetzung erfüllt sein, dass das Durchschnittsalter der
Zielpopulation der Schülerinnen und Schüler in einem Land mindestens 13.5 Jahre be-
trägt. In fast allen an ICILS 2013 beteiligten Ländern trifft dies auf die Schülerinnen
und Schüler der achten Jahrgangsstufe zu. Nur Norwegen nimmt an ICILS 2013 mit der
neunten Jahrgangsstufe teil. Das Durchschnittsalter der Schülerinnen und Schüler va-
riiert über alle Teilnehmerländer hinweg zwischen 13.8 Jahren in Slowenien, Kanada
(Neufundland und Labrador) und Kanada (Ontario) und 15.2 Jahren in der Russischen
Föderation. Das Durchschnittsalter liegt international bei 14.4 Jahren. Die beteilig-
ten Schülerinnen und Schüler in Deutschland sind durchschnittlich 14.5 Jahre alt
(vgl. Anhang 1). Die Schülerinnen und Schüler werden quer über die gesamte ach-
te Jahrgangsstufe in den ausgewählten Schulen gezogen und getestet. Damit wird der
Konzeption von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen als fächerüber-
greifende Schlüsselkompetenz Rechnung getragen. Im Rahmen von ICILS 2013 fi ndet

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 61
keine Zuordnung der Schülerinnen und Schüler zu Klassen oder Fächern statt, sondern
zu Schulen.
Die Zielpopulation der Lehrerinnen und Lehrer umfasst Lehrpersonen, die minde-
stens seit Schuljahresbeginn an der für die Teilnahme an ICILS 2013 ausgewählten
Schule beschäftigt sind und im Testzeitraum in der achten Jahrgangsstufe der Schule re-
guläre Unterrichtsfächer unterrichten. Diese Lehrpersonen bilden die Grundgesamtheit.
Aus dieser Grundgesamtheit werden in einem zweiten Schritt Lehrpersonen zufällig
ausgewählt.
Um die internationale Vergleichbarkeit und eine hohe Datenqualität zu gewährlei-
sten, schreiben die Vorgaben der IEA eine möglichst vollständige Ausschöpfung der
defi nierten Zielpopulationen und damit hohe Anforderungen an die erforderlichen
Rücklaufquoten fest. Eine Anpassung der internationalen Vorgaben zur Stich proben-
ziehung auf die nationalen Gegebenheiten eines jeden Teilnehmerlands erfordert be-
gründete Ausschlüsse aus der international defi nierten Zielpopulation und wird in der
Berichtlegung offengelegt. Diese Anpassungen umfassen den Ausschluss von einzel-
nen Schulen oder Schülerinnen und Schülern, die aus nachvollziehbar darzustellenden
Gründen nicht an der Erhebung teilnehmen können. Die internationale Studienleitung
hat dazu eindeutige Kriterien festgelegt, unter welchen Bedingungen Ausschlüsse von
der Zielpopulation möglich sind und überprüft das Einhalten dieser Kriterien in allen
Ländern. So können auf Schülerebene Schülerinnen und Schüler ausgeschlossen wer-
den, die aus körperlichen, emotionalen oder geistigen Gründen den Test nicht selbst-
ständig bearbeiten können. Auch können Schülerinnen und Schüler ausgeschlossen
werden, die weniger als ein Jahr in der Testsprache unterrichtet wurden und deren
Muttersprache außerdem nicht die Testsprache ist. Kriterien für einen Ausschluss auf
Schulebene sind eine ungünstige geografi sche Zugänglichkeit der Schule (trifft in
Deutschland auf keine Schule zu), eine sehr geringe Anzahl an Schülerinnen und
Schülern der Zielpopulation, eine markante Abweichung vom allgemeinen nationalen
Schulsystem im Hinblick auf Lehrpläne, Strukturen oder die Beschulung ausschließ-
lich solcher Schülerinnen und Schüler, die den oben genannten Ausschlusskriterien ent-
sprechen. Kein Ausschlussgrund ist dagegen eine fehlende Computerausstattung an
Schulen. Die internationalen Standards der IEA sehen vor, dass Ausschlüsse auf Schul-
und Schülerebene insgesamt nicht mehr als fünf Prozent der Zielpopulation betragen
dürfen (vgl. Fraillon et al., 2014). Für alle beteiligten Länder gilt die Vorgabe, diese
Ausschlussquoten einzuhalten und nach Möglichkeit zu unterschreiten, um eine mög-
lichst hohe Repräsentativität der Ergebnisse im internationalen Vergleich zu gewährleis-
ten.
4.1.2 Verfahren und Kriterien der Stichprobenziehung
Ausgehend von der international defi nierten Zielpopulation bestand für jedes teil-
nehmende Land die Verpfl ichtung, den international vorgegebenen Richtlinien zur
Stichprobenziehung unter Berücksichtigung nationaler Gegebenheiten zu entsprechen.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert62
Dafür lagen zur Qualitätssicherung umfangreiche Handreichungen für die Stich proben-
ziehung vor, die von der internationalen Studienleitung verantwortet werden. Weiterhin
unterstützten die Expertinnen und Experten des IEA DPC, die von der internationa-
len Studienleitung mit der Ziehung der Stichproben in den Teilnehmerländern betraut
waren, die beteiligten Länder umfassend in allen Fragen der Stichprobenziehung.
Für die zufällige Ziehung der Schulen aus einer Liste aller Schulen eines Bildungs-
systems, an denen Schülerinnen und Schüler der Zielpopulation unterrichtet wer-
den, wurde in einem ersten Schritt ein Stichprobenplan erstellt. Dieser dient dazu,
die Effi zienz der Stichprobe sicherzustellen und die Präzision der Ergebnisse zu stei-
gern. Der Stichprobenplan für Deutschland, der mit der wissenschaftlichen Leitung ab-
gestimmt wurde, sieht getrennte Strata, d.h. Kategorien mit bestimmten Merkmalen,
für Gymnasien sowie andere Schulformen der Sekundarstufe I vor. Ergänzt wur-
de ein Stratum zur Auswahl bzw. zur Ziehung von Förderschulen (Schwer punkte
Lernen, Sprache sowie emotionale und soziale Entwicklung). Neben diesen expliziten
Strata, nach denen die Schulpopulation vor der Ziehung geteilt wurde, um darin ge-
trennte Stichprobenziehungen vorzunehmen, ist es möglich, die Schulen anhand wei-
terer Merkmale zu sortieren (implizite Stratifi zierung). Im ICILS-2013-Stich proben-
ziehungsplan für Deutschland wurden zwei implizite Strati fi zierungsvariablen
einbezogen. Es wurde (1) nach Bundesland sowie (2) für die nicht gymnasialen Schul-
formen der Sekundarstufe I nach Hauptschulen, Gesamtschulen, Realschulen bzw.
Schulen mit mehreren Bildungsgängen geschichtet. Dieses Vorgehen dient dazu, eine
möglichst gute Verteilung der Stichprobe hinsichtlich der ausgewählten Merkmale her-
zustellen.
Im Zuge der Stichprobenziehung wurden 150 Schulen (sogenannte Originalschulen)
zufällig ausgewählt.3 Die Auswahl der Schulen erfolgte zufällig, wobei die Ziehungs-
wahrscheinlichkeiten der einzelnen Schulen proportional zur Größe der Schulen wa-
ren (probability proportional to size; vgl. Rust, 2014). Zu jeder zufällig ausgewähl-
ten Schule wurden zwei möglichst ähnliche Ersatzschulen für den Fall gezogen, dass
die Originalschule nicht für die Erhebung zur Verfügung stehen konnte (z.B. auf-
grund von Schulschließung oder der Verweigerung der Teilnahme bei freiwilliger
Teilnahmeregelung in einem Bundesland). In einem zweiten Schritt wurden inner-
halb der zur Teilnahme ausgewählten Schulen zufällig jeweils 20 Schülerinnen und
Schüler aus allen Klassen der achten Jahrgangsstufe ausgewählt. Die Grundlage der
Stichprobenziehung der Schülerschaft bildete eine vollständige Liste aller Schülerinnen
und Schüler der achten Jahrgangsstufe der teilnehmenden Schule, die durch die jewei-
lige Schulkoordinatorin bzw. den jeweiligen Schulkoordinator bereitgestellt wurde (vgl.
Abschnitt 4.2.2). Umfasst die achte Jahrgangsstufe der ausgewählten Schule weniger als
20 oder bis 25 Schülerinnen und Schüler, wurden alle Schülerinnen und Schüler ausge-
wählt. Eine Zuordnung der Schülerinnen und Schüler zu Klassen ist mit diesem Ansatz
des Auswahlverfahrens nicht vorgesehen und im Rahmen von ICILS 2013 inhaltlich
auch nicht intendiert.
3 Die Anzahl von 150 Schulen entspricht der von der internationalen Studienleitung festge-
legten Mindestanzahl an Schulen in jedem teilnehmenden Land.

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 63
Die Ziehung der Lehrerstichprobe erfolgte in ähnlicher Weise. Anhand einer voll-
ständigen Aufl istung aller Lehrpersonen, die in der achten Jahrgangsstufe der teil-
nehmenden Schule unterrichten, wurden zufällig 15 Lehrkräfte für die Teilnahme an
der Lehrerbefragung von ICILS 2013 ausgewählt. In Schulen, an denen weniger als
15 Lehrpersonen oder nicht mehr als 20 Lehrpersonen in der achten Jahrgangsstufe un-
terrichten, wurden alle Lehrpersonen der Zielpopulation für die Befragung ausgewählt.
Da die Schulkoordinatorin bzw. der Schulkoordinator bei der Listung der Lehrpersonen
entsprechend der internationalen Vorgehensweise auch die Hauptunterrichtsfächer
der Lehrpersonen angab, wurde diese Information als ein zusätzliches Kriterium der
Stichprobenziehung herangezogen, um eine möglichst ausgeglichene Lehrerstichprobe
zu ziehen. Im Gegensatz zur Schulstichprobe werden gezogene Schülerinnen und
Schüler bzw. Lehrpersonen bei einem eventuellen Ausfall explizit in ICILS 2013 nicht
ersetzt.
Die Auswahl der Schulleitungen ergab sich durch die Auswahl der Schulen. Die
Schulleitung war dann dafür verantwortlich, den allgemeinen Teil des Schulfragebogens
selbst auszufüllen sowie den technischen Teil des Fragebogens an die IT-Koordinatorin
bzw. den IT-Koordinatoren oder eine entsprechend zuständige Person weiterzugeben
oder diesen selbst auszufüllen.
4.1.3 Schul-, Schüler- und Lehrerteilnahmequoten
In jeder Studie ist mit Stichprobenausfällen zu rechnen. Um Datenverzerrungen auf-
grund zu geringer Stichprobengrößen zu vermeiden, wurden von der internationalen
Studienleitung Vorgaben für minimale Beteiligungsquoten festgelegt. An ICILS 2013
beteiligte Länder, die die vorgeschriebenen Rücklaufquoten nicht erreicht haben, wer-
den nur eingeschränkt in den Ländervergleich einbezogen, und in der hier vorliegenden
nationalen Berichterstattung mit einer erklärenden Fußnote versehen (vgl. Abschnitt
4.1.4).
Wie bereits in Abschnitt 4.1.1 verdeutlicht, umfasst das Untersuchungsdesign von
ICILS 2013 zwei Zielpopulationen, aus denen jeweils eigene Stichproben gezogen wur-
den – die Schülerstichprobe und die Lehrerstichprobe. Für beide Stichproben sind die
jeweils separat vorgegebenen Beteiligungsquoten in den Teilnehmerländern zu errei-
chen.
Auf Schulebene gilt eine einzelne Schule hinsichtlich der Schülertestung und -befra-
gung als teilnehmend, wenn sich mindestens 50 Prozent der Schülerinnen und Schüler
daran beteiligt haben. Die gleiche Regelung gilt für die Befragung der Lehrpersonen.
Dies bedeutet, dass es in der Studie durchaus Schulen geben kann, die in Bezug auf die
Schülertestung und -befragung als teilnehmend gelten, hinsichtlich der Lehrerbefragung
dagegen nicht; wenn sich nämlich weniger als 50 Prozent der Lehrpersonen beteiligt
haben.
Die Vorgaben für die Beteiligungsquoten sind für die Schülertestung und -be-
fragung sowie für die Lehrerbefragung gleich. Sie werden allerdings wiederum ge-

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert64
trennt angelegt und wie folgt bewertet. Von einer zufriedenstellenden Teilnahmequote
kann nach Vorgaben der IEA dann gesprochen werden, wenn entweder a) eine Schul-
teil nahmequote (mit oder ohne Ersatzschulen) von mindestens 85 Prozent und eine
Schüler- bzw. Lehrerbeteiligung von mindestens 85 Prozent vorliegt oder wenn b) die
kombinierte Schul- und Schülergesamtteilnahmequote bzw. Schul- und Lehrer gesamt-
teilnahmequote nicht unter 75 Prozent liegt. Wenn also beispielsweise ein Land eine
zufriedenstellende Schulteilnahmequote von 95 Prozent, allerdings nur eine Schüler-
teilnahmequote von 80 Prozent erreicht, wäre die Voraussetzung, die erforderlichen
Teilnahmequoten über die erstgenannte Möglichkeit zu erreichen, nicht gegeben, da die
Schülerteilnahmequote unter den erforderlichen 85 Prozent liegt. Die Vorgaben für die
Beteiligungsquoten können alternativ über die zweitgenannte Möglichkeit, also über die
kombinierte Schul- und Schülergesamtteilnahmequote, erreicht werden, die in diesem
Beispiel mit 76 Prozent (0.95x0.80 = 0.76) über den erforderlichen 75 Prozent liegt.
Durch die getrennte Betrachtung von Schüler- und Lehrerstichprobe ist es mög-
lich, dass die Beteiligungsquoten in einem Land für die eine Befragtengruppe den in-
ternationalen Standards entsprechen, für die andere wiederum nicht. Die Ergebnisse von
Bildungssystemen, in denen die genannten Vorgaben nicht erreicht wurden, sind mit hö-
heren Unsicherheiten verbunden, was jeweils bei der Interpretation der Ergebnisse zu
berücksichtigen ist und mit entsprechenden Fußnoten in Abbildungen und Tabellen ge-
kennzeichnet wird.
4.1.4 Besonderheiten der Stichproben im internationalen Vergleich und
das ICILS-2013-Fußnotensystem
Im Anhang werden für jedes beteiligte Land die Spezifi ka und die Ausschöpfungsquoten
der nationalen Stichproben dargestellt. Hinsichtlich der Schul- und Schüler gesamt-
teil nahmequote wurden in fünf an ICILS 2013 beteiligten Ländern die erforder-
lichen Standards nicht erreicht. In den Niederlanden liegt die Schul- und Schüler-
gesamt teilnahmequote bei 72 Prozent, in Hongkong bei 69 Prozent, in Dänemark
bei 64 Prozent, in Argentinien (Buenos Aires) bei 54 Prozent und in der Schweiz bei
44 Prozent. In Bezug auf die Schul- und Lehrergesamtteilnahmequote verfehlten die
folgenden ICILS-2013-Teilnehmerländer die vorgegebenen Beteiligungsquoten: Kanada
(Ontario; 72%), Deutschland, Norwegen (beide 65%), Hongkong (58%), Dänemark
und die Niederlande (beide 50%). Die Schul- und Lehrergesamtteilnahmequoten
in Argentinien (Buenos Aires; 39%) und der Schweiz (27%) sind so niedrig, dass
die wenigen erhobenen Daten nicht berichtet werden. In vier Ländern liegt die
Gesamtausschlussquote der Schülerinnen und Schüler über der vorgegebenen Grenze
von fünf Prozent (vgl. Abschnitt 4.1.1). Dies ist in Kanada (Neufundland und Labrador;
8%), Hongkong (7%), Norwegen und in der Russischen Föderation (beide 6%) der Fall.

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 65
Folgende Fußnoten werden im vorliegenden Berichtsband zur Kennzeichnung von
Besonderheiten nationaler Stichproben verwendet:
1 – Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 – Die Gesamtausschlussquote liegt über 5 Prozent.
3 – Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75 Prozent.
4 – Die Lehrer- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75 Prozent.
5 – Abweichender Erhebungszeitraum.
Da Norwegen als einziges Teilnehmerland mit der neunten Jahrgangsstufe teilnimmt
und damit mit einer Jahr gangsstufe, die nicht der Zielpopulation von ICILS 2013 ent-
spricht, wird diese Besonderheit mit der Fußnote 1 in allen Tabellen und Abbildungen
angezeigt. Für Länder mit einer Gesamtausschlussquote von über fünf Prozent
(Fußnote 2) und/oder einer Schul- und Schülergesamtteilnahmequote bzw. einer Schul-
und Lehrergesamt teilnahmequote von unter 75 Prozent (Fußnote 3 bzw. 4) muss von
einer erhöhten Unsicherheit in den Ergebnissen ausgegangen werden, die bei der
Interpretation zu berücksichtigen ist. Der Umstand, dass die Schülertestung in der
Russischen Föderation und Thailand zeitlich verzögert, nämlich zu Beginn des neuen
Schuljahres, stattfand und dass die Lehrpersonen in der Russischen Föderation retro-
spektiv über die achte Jahrgangsstufe befragt wurden, wird mit der Fußnote 5 ange-
zeigt.
Zu ergänzen ist, dass sich auch drei sogenannte Benchmark-Teilnehmer an
ICILS 2013 beteiligt haben, d.h. Länder, die nur mit einer regional begrenzten Teil-
popu lation an der Studie teilgenommen haben. Dies ist für Argentinien, hier beteiligte
sich lediglich Buenos Aires (kurz: B. A.), sowie für Kanada mit den beiden Provinzen
Neufundland und Labrador (kurz: N. & L.) sowie Ontario (kurz: O.) der Fall. Anhand
von kursiven Formatierungen der Ländernamen wird in allen Abbildungen und Tabellen
in diesem Berichtsband angezeigt, dass es sich um Benchmark-Teilnehmer handelt. Mit
der Teilnahme können die Regionen die Ergebnisse ihrer Schülerinnen und Schüler
auf der internationalen Leistungsskala verorten. Die Leistungsdaten der Benchmark-
Teilnehmer gehen jedoch nicht in die Berechnung des internationalen Mittelwerts ein
(vgl. Abschnitt 6).
4.1.5 Stichprobe und Beteiligungsquoten in Deutschland
In Deutschland wurde entsprechend den internationalen Vorgaben eine Stichprobe von
150 Schulen gezogen (vgl. Abschnitt 4.1.2). An den 142 schließlich zur Teilnahme
bereiten Schulen wurden Schülertest und -befragung sowie die Befragung der
Schulleitung, Lehrpersonen sowie IT-Koordinatorinnen und IT-Koordinatoren in einem
Testzeitraum von etwa vier Monaten durchgeführt.
An insgesamt 136 Schulen, darunter 28 Ersatzschulen (vgl. Abschnitt 4.1.2), nah-
men jeweils mehr als die Hälfte der Schülerinnen und Schüler an der Testung und/

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert66
oder Befragung teil, sodass diese Schulen als teilnehmend gelten. Darunter befi n-
den sich 54 Gymnasien, 79 Schulen anderer Schulformen der Sekundarstufe I sowie
drei Förderschulen. Dies entspricht einer Schulrücklaufquote inklusive Ersatzschulen
von 91 Prozent. Die Schülerstichprobe in ICILS 2013 umfasst 2.225 Schülerinnen
und Schüler. Dies entspricht einer Schülerteilnahmerate innerhalb der teilnehmenden
Schulen von 82 Prozent und einer Schul- und Schülergesamtteilnahmequote von
75 Prozent (vgl. Abschnitt 4.1.3 und Anhang 2). Im Ergebnis erfüllt Deutschland da-
mit die IEA-Standards für die Schul- und Schülerteilnahme unter Berücksichtigung
von Ersatzschulen. Der Rücklauf der Befragung der Lehrpersonen in Deutschland im
Rahmen von ICILS 2013 ist für Schulstudien in Deutschland zwar hoch, die internatio-
nalen Standards der IEA wurden jedoch nicht erreicht (vgl. Abschnitt 4.1.3 und 4.1.4).
An 121 Schulen (48 Gymnasien, 70 Schulen anderer Schulformen der Sekundarstufe I
und drei Förderschulen) beteiligten sich mehr als 50 Prozent der Lehrpersonen
an der computer- bzw. papierbasierten Befragung, sodass diese als teilnehmende
Schulen für die Lehrerstichprobe gelten. Dies entspricht einer Schulteilnahmerate von
82 Prozent. Insgesamt liegen Daten von 1.386 Lehrpersonen vor. Dies entspricht einer
Lehrerrücklaufquote innerhalb aller teilnehmenden Schulen inklusive Ersatzschulen von
79 Prozent und einer Schul- und Lehrergesamtteilnahmequote von 65 Prozent. Eigene
Analysen der Lehrerstichprobe konnten zeigen, dass in Bezug auf das Geschlecht so-
wie in Bezug auf die Fachzugehörigkeit keine Verzerrungen erkennbar sind. Dies
spricht dafür, dass die Stichprobe nicht bedeutsam verzerrt ist, auch wenn aufgrund feh-
lender Vergleichswerte nicht vollständig geklärt werden kann, ob sich möglicherwei-
se vor allem technikaffi ne Lehrpersonen beteiligt haben oder nicht. Für 133 Schulen in
Deutschland liegen Fragebogendaten des Schulfragebogens vor.
4.2 Testdurchführung in Deutschland
Die Erhebungsphase von ICILS 2013 fand jeweils einige Wochen vor Schuljahresende
der Jahrgangsstufe der Schülerzielpopulation statt. Sie wurde damit für die Nord halb-
kugel einheitlich zwischen März und Mai 2013, für die Südhalbkugel von Oktober bis
Dezember 2013 durchgeführt. Das Testzeitfenster für die Erhebungen in Deutschland
wurde im Einvernehmen mit ACER und der IEA mit dem Ziel einer effi zienten
Nutzung von Ressourcen (Logistik der Laptop-Sets für die Testdurchführung) und unter
Berücksichtigung der unterschiedlichen Sommerferienregelungen der Bundes länder bis
Mitte Juli 2013 ausgeweitet.
4.2.1 Teilnahmeregelung in Deutschland
Die Beteiligung an ICILS 2013 war, anders als bei IGLU, TIMSS und PISA, die fester
Bestandteil der Gesamtstrategie der Kultusministerkonferenz zum Bildungsmonitoring
sind, in den meisten Bundesländern für die Schulen freiwillig geregelt (zur Teilnahme-

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 67
regelung in den Bundesländern siehe auch Kapitel II in diesem Band). Bei freiwilli-
ger Teilnahmeregelung konnten Schülerinnen und Schüler nur dann an der Kom-
petenztestung und/oder der Schülerbefragung teilnehmen, wenn ihre Eltern der
Teilnahme zuvor zugestimmt hatten. Der Vordruck für die Einverständniserklärung lag
dem Elternanschreiben bei, das neben detaillierten Informationen über die Inhalte und
den Ablauf der Untersuchung auch ausführliche Hinweise zum Datenschutz enthielt.
4.2.2 Vorbereitung der Testdurchführung in den Schulen
Schulkoordinatorinnen und Schulkoordinatoren
In jeder für die Teilnahme an ICILS 2013 ausgewählten und zur Teilnahme bereiten
Schule wurde eine Schulkoordinatorin bzw. ein Schulkoordinator ernannt, die bzw. der
für die Organisation aller die Studie betreffenden Aktivitäten innerhalb der Schule ver-
antwortlich war. In einigen Fällen nahm die Schulleitung diese Aufgabe wahr, in der
Regel aber ein mit der Schulorganisation gut vertrautes Mitglied des Kollegiums. Die
Schulkoordinatorinnen und Schulkoordinatoren fungierten als Ansprechperson für das
IEA DPC. Den Schulkoordinatorinnen und -koordinatoren wurde vom IEA DPC ein
ausführliches Manual zur Verfügung gestellt (Schulkoordinatorenmanual), das die viel-
fältigen Aufgaben, vor allem in der Phase der Erhebungsvorbereitung, detailliert be-
schreibt. So unterstützten Schulkoordinatorinnen und -koordinatoren das IEA DPC bei
der Stichprobenziehung der Schülerinnen und Schüler sowie der Lehrpersonen (vgl.
Abschnitt 4.1.2.). Ebenso unterstützten sie die externen Testleiterinnen und Testleiter
und stimmten beispielsweise den Testablauf mit der Schulleitung und den betrof-
fenen Lehrpersonen ab. Des Weiteren informierten sie die beteiligten Schülerinnen und
Schüler und deren Eltern und kümmerten sich ggf. um die Ausgabe und Einsammlung
der Einverständniserklärungen.
Schulinformationsveranstaltungen und Informationsmaterialien für Schülerinnen und
Schüler und ihre Eltern
Im Oktober 2012 sowie im ersten Quartal des Jahres 2013 wurden in Deutschland
Schul informationsveranstaltungen für die teilnehmenden Schulen angeboten, von
denen die Bundesländer Berlin, Brandenburg, Nordrhein-Westfalen, Rheinland-
Pfalz und Sachsen-Anhalt Gebrauch machten. Die Treffen wurden von den jewei-
ligen Kultus ministerien organisiert und von Vertreterinnen und Vertretern des na-
tionalen Forschungszentrums sowie des IEA DPC durchgeführt. Im Rahmen einer
solchen Veranstaltung wurde den anwesenden Vertreterinnen und Vertretern der Schulen
(Schulleitungen, Schulkoordinatorinnen und -koordinatoren und/oder Lehrpersonen)
zum einen die Ziele und Konzeption der Studie dargelegt und zum anderen auf or-
ganisatorische Aspekte der Erhebung erläuternd hingewiesen. Weiterhin standen die
Expertinnen und Experten der Studie im Rahmen dieser Veranstaltungen den Ver-
treterinnen und Vertretern der Schulen persönlich für Rückfragen zur Verfügung.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert68
In allen teilnehmenden Schulen lag während des Testzeitfensters (März bis Juli
2013) ein Ansichtsexemplar des Schülerhintergrundfragebogens zur Einsicht bereit, um
den Eltern der für die Erhebung ausgewählten Schülerinnen und Schüler sowie die-
sen selbst die Möglichkeit zu geben, sich über die gestellten Fragen zu informieren.
Zudem wurde den Schülerinnen und Schülern und ihren Eltern das Ansichtsexemplar
des Schülerfragebogens auch online zur Verfügung gestellt, um die Zugänglichkeit
zu dem Fragebogendokument zu erleichtern. Dazu wurde ein passwortgeschütztes
Dokument auf die Internetseite des nationalen Forschungszentrums am IFS hochge-
laden. Das Passwort wurde den Eltern und Schülerinnen und Schülern mitgeteilt. Die
Zugriffszahlen auf das online zur Verfügung gestellte Ansichtsexemplar geben Hinweise
darauf, dass von dieser Option seitens der Schülerinnen und Schüler und deren Eltern
während der gesamten Erhebungsphase mit mehreren hundert Zugriffen durchaus
Gebrauch gemacht wurde. Weiterhin wurden den Eltern über Informationsblätter so-
wie den Internetauftritt von ICILS 2013 in Deutschland auf den Seiten des natio-
nalen Forschungszentrums am Institut für Schulentwicklungsforschung spezifi sche
Informationen zur Studie (u.a. zur Zielsetzung von ICILS 2013) zur Verfügung gestellt
und Ansprechpartnerinnen und Ansprechpartner für etwaige Rückfragen benannt.
Testleiterinnen und Testleiter
Das IEA DPC war – wie bereits in anderen Schulleistungsstudien in Deutschland –
für die Akquise und Schulung der Testleiterinnen und Testleiter verantwortlich. Bei
den ausgewählten Personen handelte es sich in der Regel um Lehramts- oder Psycho-
logiestudierende höherer Semester mit Erfahrung in der Durchführung standardisierter,
auch computerbasierter, Tests im Rahmen ähnlicher Studien. Die Testleiterinnen und
Testleiter übernahmen bereits in der Phase der Testvorbereitung im kontinuierlichen
Austausch mit den Schulkoordinatorinnen und Schulkoordinatoren vielfältige Aufgaben,
wie z.B. Terminabsprachen. Um den hohen Qualitätsstandards einer internationalen
IEA-Studie zu genügen und eine größtmögliche Vergleichbarkeit der Ergebnisse zu ge-
währleisten, wurden den Testleiterinnen und Testleitern dazu vorbereitend umfangreiche
Handreichungen zur Verfügung gestellt. Das sogenannte Testleitermanual etwa um-
fasst detailliert alle Schritte der Testvorbereitung und -nachbereitung. Das sogenannte
Testleiterskript enthält alle für die Testadministration relevanten Anweisungen und si-
chert eine international standardisierte Durchführung des Tests.
4.2.3 Administration der Leistungstests und der Kontextfragebögen
Schülertests und -befragungen in ICILS 2013
Zur Entlastung der ausgewählten Schulen und zur Erhöhung der Teilnahmebereitschaft
wurde für Deutschland die Entscheidung getroffen, für die computerbasierte Testung
der Schülerinnen und Schüler nicht auf die schuleigene Ausstattung zurückzugreifen,
sondern für die Testung mobile Endgeräte (Laptops) bereitzustellen, die am Testtag von
den Testleitungen in die Schulen mitgebracht wurden.

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 69
Die Bereitstellung der Testmodule erfolgte in Deutschland durch USB-Sticks, auf
denen sich die Testanwendung befand und auf denen alle Schülerantworten direkt ge-
speichert wurden.4 Die Testleiterinnen und Testleiter bereiteten vor Beginn der Testung
die Laptops für die Erhebung vor, indem sie die Testanwendung an jedem Laptop über
den USB-Stick starteten und jede Schülerin bzw. jeden Schüler anhand individueller
Zugangscodes sowie der Rotationsnummer für die Zuweisung der beiden zu bearbei-
tenden Testmodule einloggten. Erst danach betraten die Schülerinnen und Schüler den
Testraum und nahmen ihre Plätze ein.
Während der gesamten Erhebungsphase standen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
des IEA DPC telefonisch zur Verfügung, um die Testleitungen bei technischen
Schwierigkeiten unmittelbar unterstützen zu können. In Deutschland gab es wäh-
rend der gesamten Erhebungs- bzw. Testphase allerdings lediglich kleinere technische
Hinder nisse bei einzelnen Schülerinnen und Schülern an sehr wenigen Schulen (kon-
kret: bei 3 von insgesamt 2.225 getesteten Schülerinnen bzw. Schülern) bzw. bei der
späteren Datenverarbeitung im Zuge des Auslesens der Daten von den USB-Sticks (5
von 2.225 Schülerinnen und Schülern).
Bevor die Schülerinnen und Schüler eigenständig die Testmodule bearbeiteten, ab-
solvierten sie eine ca. 15-minütige computerbasierte Übungseinheit, um die Test-
umgebung und die weiter oben in diesem Kapitel beschriebenen Aufgabentypen ken-
nenzulernen sowie um Verständnisfragen mit den beiden für die Testung an ihrer Schule
zuständigen Testleiterinnen und Testleitern klären zu können.
Die Erhebung der Kontextdaten über die schriftliche Befragung der Schülerinnen
und Schüler (Schülerfragebogen) schloss sich unmittelbar an die Schülertests an.
Die Durchführung der Schülertests und -befragungen fand an einem Vormittag in
den Schulen statt. Schülerinnen und Schüler, für die keine Elterngenehmigung zur
Teilnahme an der gesamten Erhebung oder der Bearbeitung des Schülerfragebogens
vorlag, haben nicht an der Untersuchung bzw. an den entsprechenden Teilen der
Studie teilgenommen. Nach Abschluss der Erhebung übersandten die Testleitungen die
Testmaterialien an das IEA DPC.
Befragung der Schulleitungen, der Lehrpersonen und der
IT-Koordinatorinnen und -Koordinatoren
Die Schulleitungen der teilnehmenden Schulen, die ausgewählten Lehrpersonen,
die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, sowie die IT-Koordinatorinnen und
-Koordinatoren hatten die Wahl zwischen einem Online- und einem inhaltsgleichen
papierbasierten Fragebogen. Fast zwei Drittel der teilnehmenden Lehrpersonen wähl-
ten den papierbasierten Fragebogen (65.0%), während sich mehr als die Hälfte der
Schulleitungen (56.0%) und IT-Koordinatorinnen und -Koordinatoren (60%) für den
Online-Fragebogen entschieden.
4 In allen anderen Teilnehmerländern wurde ebenfalls die USB-Methode zur Datenerhebung
eingesetzt. In einigen Ländern wurde zusätzlich die Server-Methode genutzt.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert70
Für die Teilnahme an der Online-Befragung lagen den Begleitschreiben für alle drei
Befragtengruppen individualisierte Login-Daten (Benutzername und Kennwort) bei.
Um den hohen Datenschutzrichtlinien in Deutschland zu entsprechen, war die Einsicht
in den Status der Teilnahme an den Online-Fragebögen für Lehrpersonen, für die
Schulleitung sowie für die IT-Koordinatorinnen und -Koordinatoren sowohl von Seiten
des IEA DPC als auch von Seiten des nationalen Forschungszentrums zu keiner Zeit
möglich. Die Rückgabe der ausgefüllten papierbasierten Fragebögen erfolgte im ver-
schlossenen Umschlag entweder am Testtag selbst über die Schulkoordinatorin bzw. den
Schulkoordinator oder über eine spätere Rücksendung der Fragebögen an das IEA DPC.
4.2.4 Internationale und nationale Qualitätskontrollen
Für eine internationale Vergleichbarkeit der Ergebnisse ist es unabdingbar, dass die
Datenerhebung in allen teilnehmenden Ländern unter vergleichbaren Bedingungen
durchgeführt wird. Aus diesem Grund werden in ICILS 2013 zwei voneinander unab-
hängige Kontrollinstanzen zur Qualitätssicherung der Datenerhebung eingesetzt. Wie
auch in anderen Studien der IEA hat jedes Teilnehmerland dafür Sorge zu tragen, dass
Maßnahmen der Qualitätssicherung implementiert werden (National Quality Control
Monitoring). Zusätzlich kontrolliert die IEA die Durchführung der Datenerhebung
(International Quality Control Monitoring).
Auf internationaler Ebene koordinierte das IEA Sekretariat in Amsterdam (un-
ter der Leitung von Dr. Paulína Koršňáková) das internationale Qualitätsmonitoring.
Dafür wurden unabhängige Expertinnen und Experten beauftragt, stichprobenar-
tig die Einhaltung der Qualitätsstandards bei der Testdurchführung zu prüfen. In
Deutschland wurde Frau Prof. Dr. Silke Grafe von der Ruhr-Universität Bochum (seit
Oktober 2013 Lehrstuhlinhaberin an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg)
von der IEA damit beauftragt. Die Kontrolle der Testdurchführung fand unabhän-
gig von der Arbeit des nationalen Forschungszentrums von ICILS 2013 statt und er-
folgte durch persönliche Präsenz eines Beobachtungsteams an zehn Prozent der in
Deutschland an ICILS 2013 beteiligten Schulen. Dabei wurden am Testtag die Prozesse
der Datenerhebung beobachtet und die Testdurchführung gemäß den international vor-
gegebenen Beobachtungsbögen geprüft und dokumentiert. Zudem wurden Interviews
mit den Schulkoordinatorinnen und Schulkoordinatoren sowie den Testleitungen ge-
führt. Bei diesem Qualitätsmonitoring konnten in Deutschland keine Mängel in der
Einhaltung der internationalen Erhebungsstandards festgestellt werden. Mit dem nati-
onalen Qualitätsmonitoring wurde Prof. Dr. Nils Berkemeyer (Lehrstuhlinhaber an der
Friedrich-Schiller-Universität Jena) beauftragt. Für dieses wurde ebenfalls eine kleine
Stichprobe (wiederum 10%) der Teilnehmerschulen besucht und die Testdurchführung
beobachtet. Auch bei diesem Qualitätsmonitoring wurden keine Abweichungen von den
internationalen Standards festgestellt.

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 71
5. Aufbereitung und Analyse der Daten
Im folgenden Abschnitt wird die Datenaufbereitung sowie -verarbeitung der in
Deutschland erhobenen Daten in ICILS 2013 beschrieben. Zudem wird die Skalierung
der Leistungsdaten dargestellt und auf die Gewichtung der Daten eingegangen.
5.1 Datenverarbeitung und Kodierung
In Deutschland wurde das IEA DPC mit der nationalen Datenaufbereitung und
Datenverarbeitung sowie mit der Kodierung der offenen Antworten entlang der inter-
nationalen Vorgaben beauftragt. In den beiden nachfolgenden Abschnitten werden die
Schritte der Datenverarbeitung sowie der Kodierung der Testitems ausgeführt.
5.1.1 Verarbeitung der Test- und Fragebogendaten
Die Datenverarbeitung erfolgte je nach Datenquelle in unterschiedlicher Weise. Da
alle Schülerangaben aus den computerbasierten Tests und Fragebögen auf den USB-
Sticks digital vorliegen, konnten diese vom IEA DPC direkt ausgelesen und zur weite-
ren Aufbereitung und Analyse (u.a. der Skalierung) an die internationale Studienleitung
weitergeleitet werden. Die Daten aus der Online-Befragung der Schulleitungen, IT-
Koordinatorinnen und IT-Koordinatoren sowie Lehrpersonen wurden auf einem Server
des internationalen Datenzentrums des IEA DPC gespeichert und dort aufbereitet. Die
Hintergrundfragebögen, die papierbasiert ausgefüllt vorlagen, wurden mit einer Scan-
Software eingelesen und die so erstellten Datensätze von geschultem Personal auf mög-
liche Eingabefehler sowie auf Inkonsistenzen hin überprüft.
Zur Optimierung des Datenschutzes wurden die vorher defi nierten sogenannten
Prozess-IDs für jede Schülerin und jeden Schüler, für die Schule und jede Lehrperson
nach einem Zufallsprinzip mit dem Verfahren des ID-Scrambling neu zugewiesen. Erst
danach erfolgte die Weitergabe der damit quasi-pseudonymisierten Daten an das natio-
nale Forschungszentrum. Die Zuordnungsliste der beiden IDs verbleibt ausschließlich
beim IEA DPC; die Identifi kation einzelner Personen oder Schulen sind dem nationalen
Forschungszentrum unmöglich.
5.1.2 Kodierung der Schülerantworten
Die Schülerantworten zu den offenen Testaufgaben wurden nach der Datenerfassung
von ACER zur Kodierung zur Verfügung gestellt. Die Kodierung erfolgte ausschließ-
lich anhand der unmittelbaren Textantworten der Schülerinnen und Schüler zu den
Testitems sowie der erstellten Informationsprodukte. Das zu kodierende Datenmaterial
wurde über die Online-Plattform der Test-Software Assessment Master bereitgestellt,

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert72
sodass dort direkt Kodierungen vorgenommen werden konnten. Dort bestand u.a. die
Möglichkeit, Profi le für mehrere Kodierer anzulegen, den Kodierprozess zu überwachen
und Kodierergebnisse zu vergleichen. Die Kodierung der offenen Antworten wurde
durch erfahrene und für die Studie ICILS 2013 spezifi sch geschulte Kodiererinnen und
Kodierer des IEA DPC übernommen. Um die internationale Vergleichbarkeit zu gewähr-
leisten, wurden vom internationalen Forschungszentrum ausführliche Kodieranleitungen
zur Verfügung gestellt. Im Ergebnis lagen die Werte für die Interkoderreliabilität für
Deutschland im internationalen Bereich.
Für die Kodierung der offenen Schülerantworten zu den konventionell angelegten
nicht interaktiven Items, die überwiegend dichotom als richtig oder falsch gelöst zu
bewerten waren, gibt die Kodieranleitung von ACER detaillierte Anweisungen sowie
Beispielantworten. Die Bewertung der Autorenaufgaben erfordert die Berücksichtigung
sowohl inhaltlicher als auch formaler Kriterien. Inhaltliche Aspekte beziehen sich
auf den adäquaten Umgang mit Informationen, z.B. hinsichtlich der Bearbeitung von
Informationen, der Bewertung der Relevanz der ausgewählten Informationen so-
wie der Aufbereitung für die Zielgruppe. Zu den formalen Aspekten gehören u.a. der
Farbeinsatz, das Textlayout (z.B. Fettdruck) sowie insgesamt das Design des jewei-
ligen Informationsprodukts. Eine Schülerantwort erhält dann die volle Punktzahl, wenn
der Einsatz von Software und die Berücksichtigung formaler Aspekte das inhaltliche
Verständnis und den kommunikativen Effekt des Informationsprodukts unterstützen
und erhöhen (vgl. Fraillon et al., 2013). Für die Punktevergabe für Autorenaufgaben,
bei der auch Teilpunkte vergeben werden können, sieht die international einheit-
liche Kodieranleitung ebenfalls ausführliche Anweisungen und Beispiele vor, um den
Kodiervorgang in allen Teilnehmerländern zu standardisieren und damit vergleichbar zu
regeln.
5.2 Skalierung der Leistungstests
Der in ICILS 2013 eingesetzte Leistungstest zur Messung der computer- und informa-
tionsbezogenen Kompetenzen wird auf Basis der Item-Response-Theorie (IRT) (vgl.
u.a. Rost, 2004) ausgewertet, um von den Antworten der Schülerinnen und Schüler
im computerbasierten Test auf deren Kompetenzausprägungen zu schließen. Die IRT-
Skalierung eignet sich für Analysen im Rahmen von ICILS 2013 in besonderer Weise,
da von der Annahme ausgegangen wird, dass es sich bei der zu messenden Eigenschaft
– hier die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen – um ein latentes und
nicht direkt beobachtbares Merkmal handelt. Die tatsächlichen Antworten einer Person
werden genutzt, um die Personenfähigkeit auf einem latenten Kontinuum zu schät-
zen. Bei der Skalierung werden Item- und Personenparameter geschätzt, wobei im
Rasch-Modell als Itemparameter die Itemschwierigkeiten und die Personenparameter
als die Fähigkeitsausprägungen der Person defi niert sind. Die geschätzten Item- und
Personenparameter werden über eine gemeinsame Metrik abgebildet. Dies stellt ei-
nen besonderen Vorzug von IRT-Skalierungen dar, da sich die Werte der Item- und

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 73
Personenparameter so direkt aufeinander beziehen lassen (vgl. u.a. Bond & Fox, 2007).
Ein weiterer Vorteil der IRT-Modellierung besteht darin, dass sich die Leistungen auch
dann auf einer einzigen Skala abbilden lassen, wenn die Tests im Rahmen eines Multi-
Matrix-Designs administriert wurden, d.h. wenn nicht alle getesteten Personen diesel-
ben Aufgaben bearbeitet haben (vgl. Abschnitt 3.1).
Um aus den individuellen Testleistungen der Schülerinnen und Schüler im com-
puterbasierten Kompetenztest möglichst exakte Schlüsse auf Merkmale der gesamt-
en Population zu ziehen, wird zur Ermittlung der Populationsschätzwerte der compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen der sogenannte Plausible-Values-Ansatz
gewählt (vgl. u.a. Mislevy, 1991; Mislevy, Beaton, Kaplan & Sheehan, 1992). Dieser
basiert auf der Theorie der Multiplen Imputation (vgl. Rubin, 1987) und geht davon
aus, dass nicht beobachtbare Fähigkeiten eines Individuums als fehlender Wert zu be-
trachten sind, die durch mehrere ‚plausible Werte‘ beschrieben werden können (vgl.
Wendt, Tarelli, Bos, Frey & Vennemann, 2012). Dafür werden die Testleistung sowie
möglichst viele Informationen aus den Hintergrundfragebögen herangezogen, um eine
bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Fähigkeit der Person zu modellieren,
aus der dann zufällig für jede Testperson m plausible Werte (sogenannte plausible va-
lues) als Fähigkeitswerte der Person gezogen werden (vgl. von Davier, 2014; Wendt
et al., 2012). Um Unsicherheiten bei der Ersetzung des fehlenden Werts zu minimie-
ren, werden für jede Schülerin bzw. jeden Schüler mehrere plausible values gezogen. In
ICILS 2013 wurden fünf plausible values gezogen, d.h. es wurde m = 5 gesetzt. Somit
müssen entsprechende Analysen mit Leistungsdaten jeweils fünfmal durchgeführt wer-
den. Die Ergebnisse der wiederholten Analysen werden in einem separaten Schritt ge-
mäß den Formeln von Rubin (Little & Rubin, 1987; Rubin, 1987, 1996) gemittelt.
Skalierung der Leistungsdaten
Die Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler werden im vorliegenden Berichtsband
auf Basis der Skalierungsergebnisse berichtet, die von der internationalen Studienleitung
durchgeführt und national in Deutschland repliziert wurden (vgl. Fraillon et al., 2014;
vgl. Kapitel V in diesem Band). Die Übermittlung und damit die Weitergabe der inter-
nationalen Datensätze an die nationalen Forschungszentren der beteiligten Länder er-
folgte Ende August 2014. Die Veröffentlichung der internationalen Datenbasis durch
ACER und das IEA DPC ist für März 2015 geplant, um interessierten Forscherinnen
und Forschern die Möglichkeit für die Durchführung eigener Analysen zu ermöglichen.
Die internationale Skalierung wurde von ACER im Zeitraum von Frühjahr bis
Sommer 2014 durchgeführt. Bei der damit einhergehenden Itemanalyse konnten sie-
ben der insgesamt 69 Items identifi ziert werden, die in allen beteiligten Ländern nur
unzureichende Messeigenschaften aufwiesen und daraufhin aus der internationalen
Skalierung ausgeschlossen wurden.5 So konnten die computer- und informationsbezo-
genen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler auf Grundlage von 62 der 69 admi-
nistrierten Testitems für die Skalierungen ermittelt werden.
5 Es fi nden sich zusätzlich insgesamt 13 Testitems, die aufgrund ungenügender Messeigen-
schaften vereinzelt in einigen Ländern ausgeschlossen werden mussten.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert74
Die internationale Skalierung erfolgte unter Nutzung eines Partial-Credit-Modells
(vgl. Masters, 1982). Die Modellparameter wurden mit dem Programm ConQuest
Version 3.0.1 geschätzt (vgl. Adams, Wu & Wilson, 2012). Dabei wurden für die
Schätzung der Itemschwierigkeiten nicht die Antworten aller beteiligten Schülerinnen
und Schüler einbezogen, sondern im Rahmen eines sogenannten calibration sam-
plings aus jedem teilnehmenden Land, in dem die Anforderungen für die Schul- und
Schülergesamtteilnahmequoten erreicht wurden, 500 Schülerinnen und Schüler ausge-
wählt (vgl. Schulz, Ainley & Fraillon, 2011). Die Wahrscheinlichkeit einer Schülerin
bzw. eines Schülers, Teil der Substichprobe für das calibration sampling zu werden, ist
dabei proportional zu ihrem bzw. seinem statistischen Schülergewicht in der Stichprobe
(vgl. Abschnitt 5.3). Für die Schätzung der Personenfähigkeiten wurden anschließend
die geschätzten Itemschwierigkeiten aus dem calibration sampling verwendet. Für
die Schätzung der Personenparameter wurde ein eindimensionales Multidimensional
Random Coeffi cients Multinominal Logit Modell (MRCMLM) (vgl. Adams, Wilson &
Wang, 1997) spezifi ziert.
Im nationalen Forschungszentrum in Deutschland erfolgte eine Replikation der in-
ternationalen Skalierung mit dem calibration sampling sowohl ein- als auch zwei-
dimensional (siehe Kapitel V in diesem Band). Zudem wurden zum Vergleich
Skalierungsläufe mit den Testergebnissen aller Schülerinnen und Schüler (gewichtet)
durchgeführt, ebenfalls sowohl einmal für das Gesamtkonstrukt der computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen als auch differenziert nach den beiden Teilbereichen
Informationen sammeln und organisieren und Informationen erzeugen und austauschen.
Unter Verwendung beider Herangehensweisen erfolgte sowohl ein- als auch zweidi-
mensional die Skalierung der Leistungsdaten der Achtklässlerinnen und Achtklässler
nur für Deutschland, um eine Basis für die nationale Interpretation der internationa-
len Kompetenzstufen zu erhalten. Diese wurden ebenfalls auf Basis des Partial-Credit-
Modells durchgeführt (vgl. Masters, 1982). Die Schätzung der Modellparameter er-
folgte, wie auch bei der internationalen Skalierung von ACER, mit der Software
ConQuest Version 3.0.1. Als Personenparameter wurden im Rahmen der Replikation an-
stelle von plausible values Weighted Likelihood Estimates (WLE) (vgl. Warm, 1989)
berechnet, da zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Berichtsbandes noch keine Informa-
tionen zum internationalen Hintergrundmodell vorlagen.
5.3 Gewichtung und Schätzung von Stichproben- und Messfehlern
Gewichtung der Daten
Um zuverlässige Rückschlüsse aus einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu zie-
hen, muss gewährleistet sein, dass die Stichprobe nicht verzerrt ist. Aufgrund des
Designs der Stichprobenziehung in ICILS 2013 hat nicht jede Schule eine gleich
große Wahrscheinlichkeit, in die Stichprobe gezogen zu werden. Des Weiteren ist
die Wahrscheinlichkeit einer Schülerin bzw. eines Schülers an einer ausgewählten
Schule in die Stichprobe gezogen zu werden unterschiedlich groß. An einer mehr-

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 75
zügigen Schule ist die Wahrscheinlichkeit kleiner in die Stichprobe zu gelangen als
an einer ein- oder zweizügigen Schule. Gleiches gilt für die Lehrpersonen: Die Zie-
hungs wahrscheinlichkeit ist je nach Schulgröße unterschiedlich. Zudem kann ein Stich -
proben ausfall zu einer Verzerrung führen, mit der Folge, dass bestimmte Gruppen
unter repräsentiert sind. Werden das Design und etwaige Ausfälle nicht angemessen kor-
rigiert, so kann für Befunde keine Repräsentativität beansprucht werden. Daher ist es
not wendig, sogenannte Gewichte zu berechnen und diese bei allen Analysen zu verwen-
den.
Für die Analyse der ICILS-2013-Daten stehen drei Gewichte zum Ausgleich von
Stichprobenverzerrungen zur Verfügung: (1) Das Schulgewicht besteht aus dem
Schulbasisgewicht, das der inversen Ziehungswahrscheinlichkeit der Schule entspricht
sowie einem Faktor, der um die nicht teilnehmenden Schulen innerhalb der expliziten
Strata (vgl. Abschnitt 4.1.2) korrigiert. (2) Zur Berechnung des Schülergewichts wird
das fi nale Schulgewicht um zwei Komponenten ergänzt: das Schülerbasisgewicht, das
die inverse Ziehungswahrscheinlichkeit der Schülerinnen und Schüler innerhalb einer
Schule beschreibt sowie einem Adjustierungsfaktor für nicht teilnehmende Schülerinnen
und Schüler innerhalb der Schule. Unter Nutzung dieses Gewichts sind Aussagen über
Schülerinnen und Schüler der achten Jahrgangsstufe in Deutschland möglich. (3) Das
dritte relevante Gewicht ist das Lehrergewicht. In die Berechnung geht wiederum das
Schulgewicht mit ein, ergänzt um drei weitere Komponenten: Das Lehrerbasisgewicht,
das die inverse Ziehungswahrscheinlichkeit der Lehrpersonen innerhalb einer Schule
beschreibt sowie einem Adjustierungsfaktor für nicht teilnehmende Lehrpersonen inner-
halb der Schulen und einem Adjustierungsfaktor für Lehrpersonen, die an mehr als ei-
ner Schule unterrichten. Mit dem Lehrergewicht sind Aussagen über die Lehrpersonen
in der achten Jahrgangsstufe in Deutschland möglich.
Schätzung von Stichproben- und Messfehlern durch Jackknife-Verfahren
Aufgrund des Erhebungsdesigns von ICILS 2013 und der vor diesem Hintergrund re-
alisierten Clusterstichprobe können statistische Verfahren, die eine Zufallsstichprobe
voraussetzen, nicht wie üblich eingesetzt werden, da sonst der Standardfehler einer
Statistik (beispielsweise eines Mittelwerts) systematisch unterschätzt würde (vgl. u.a.
Gonzalez & Foy, 2000; siehe auch Abschnitt 6). Da der Standardfehler allerdings die
Grundlage der zufallskritischen Absicherung der Ergebnisse ist, würden allzu oft sta-
tistisch signifi kante Unterschiede ausgewiesen werden. Um eine korrekte Bestimmung
des Standardfehlers zu erreichen, wird im Rahmen von ICILS 2013, wie auch in an-
deren Schulleistungsuntersuchungen, die sogenannte Jackknife Repeated Replication-
Technik (vgl. u.a. Johnson & Rust, 1992; Rust, 2014) angewendet, mittels derer der
Standardfehler durch ein wiederholtes Schätzen (Replikationen) der Werte aus Sub-
stichproben generiert wird.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert76
6. Zur Darstellung und Interpretation der Ergebnisse
Mittelwert und Standardabweichung von Kompetenzwerten
Der Mittelwert (M für arithmetisches Mittel) wird im vorliegenden Band dazu genutzt,
um das Abschneiden der Schülerinnen und Schüler in den beteiligten Ländern zu be-
schreiben. Um die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zu beschrei-
ben wurde die Metrik der Leistungsscores in den ICILS-2013-Teilnehmerländern in-
ternational auf einen Mittelwert von 500 mit einer Standardabweichung (SD für
standard deviation) von 100 transformiert. Die Wahl der Metrik ist kohärent mit dem
Vorgehen in anderen IEA-Studien. Die Standardabweichung quantifi ziert als zen-
trales Streuungsmaß, inwieweit die Testergebnisse um den Mittelwert streuen. Eine
hohe Standardabweichung in einem Land zeigt eine große durchschnittliche Streuung
der Testergebnisse der Schülerinnen und Schüler um den Mittelwert an und gibt damit
Hinweise auf eine heterogene Leistungsverteilung in einem Bildungssystem. Eine ge-
ringe Standardabweichung weist dagegen darauf hin, dass sich die Testleistungen der
Schülerinnen und Schüler in einem Land nahe um den Mittelwert verteilen und damit
eine homogene Leistungsverteilung in einem Bildungssystem vorliegt. Im Bereich einer
Standardabweichung unter und über dem Mittelwert liegen etwa zwei Drittel (68.3%)
der Testwerte der internationalen Population (vgl. auch Abbildung 3.6).
Perzentile und Perzentilbänder zur Darstellung von Leistungsverteilungen
Die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen und
Schüler werden im vorliegenden Berichtsband nicht nur über den Mittelwert und die
Standard abweichung, sondern auch mit sogenannten Perzentilbändern dargestellt
(vgl. Abbildung 3.6). Das Perzentil in einer Stichprobe ist der Messwert, unter dem
ein bestimmter Anteil (in Prozent) der Werte in der Stichprobe liegt (vgl. u.a. Bortz &
Schuster, 2010). So wird beispielsweise am 75. Perzentil der Messwert berichtet, der
75 Prozent der Verteilung abschneidet bzw. das obere Leistungsviertel abtrennt. Wenn
Schülerinnen und Schüler einen Leistungswert auf dem 75. Perzentil aufweisen, bedeu-
tet dies, dass 75 Prozent der Schülerinnen und Schüler einen niedrigeren oder gleich
hohen Kompetenzwert haben.
Für die Perzentilbanddarstellung in diesem Band werden das 5%-, das 25%-, das
75%- und das 95%-Perzentil berücksichtigt (vgl. Abbildung 3.6; vgl. u.a. auch Wendt et
al., 2012). Wenn sich die Werte, wie in der Abbildung 3.6, einer Normalverteilung an-
nähern, fällt das arithmetische Mittel mit dem Median (50. Perzentil) zusammen und er-
gibt ein symmetrisches Perzentilband (vgl. Bortz & Schuster, 2010).
Zur Interpretation der Standardfehler und zur Bestimmung von Signifi kanzen
Da es sich bei ICILS 2013 um eine stichprobenbasierte Untersuchung handelt, sind die
berichteten Kennwerte mit einer gewissen Unsicherheit behaftet. Da jedoch das Ziel der
Studie darin besteht, auf Grundlage der Erkenntnisse aus der Stichprobe Schlüsse auf
die Grundgesamtheit zu ziehen, wird für den Mittelwert eine Streuung berechnet, inner-

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 77
Abbildung 3.6: Normalverteilung mit Perzentilen
200
(-3 SD)
300
(-2 SD)
400
(-1 SD)
500 600
(+1 SD)
700
(+2 SD)
800
(+3 SD)
Mittelwert
Perzentile
5%
10%
25% 75%
90%
95%
Anteil an
Personen
(in %)
halb derer mit großer Wahrscheinlichkeit der unbekannte Populationsmittelwert liegt.
Dieses Maß wird als Standardfehler (SE für standard error) bezeichnet. Je kleiner der
Standardfehler ist, desto genauer kann der Populationskennwert geschätzt werden. Im
Intervall von 1.96 (gerundet zwei) Standardfehlern unter und über einem berechneten
Stichprobenmittelwert liegt mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 Prozent der „wahre“
Mittelwert der Population (Konfi denzintervall).
Unterschiede in Mittelwerten und prozentualen Anteilen werden im vorliegenden
Berichtsband mittels t-Test auf einem fünfprozentigen Signifi kanzniveau zufallskritisch
abgesichert und entsprechend ausgewiesen (vgl. Gonzalez, 2014).
Zur Darstellung und Interpretation der Kompetenzstufen
Um das Leistungsspektrum der Schülerinnen und Schüler inhaltlich beschreiben
zu können, wird die Leistungsskala von ICILS 2013 in fünf Bereiche geteilt die als
Kom petenzstufen der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen bezeich-
net werden (siehe auch Kapitel IV in diesem Band). Als zentrale Schwellenwerte (le-
vel boundaries) auf der Leistungsskala wurden international die folgenden Werte fest-
gelegt: 407, 492, 576 und 661 Leistungspunkte (vgl. Fraillon et al., 2014). Mit der
Überschreitung einer dieser Grenzen beginnt die jeweils höhere Kompetenzstufe.
Das Intervall unter 407 Punkten wird in Deutschland als Kompetenzstufe I defi niert.
Schülerinnen und Schüler, die nur diese unterste Kompetenzstufe erreichen, verfü-
gen nur über rudimentäre Fertigkeiten wie z.B. das Anklicken eines Links und ihnen
gelingt es nicht, die relativ einfachen Aufgaben zu lösen, die charakteristisch für die
Kompetenzstufe II sind. Die Kompetenzstufe II reicht von 407 bis 491 Punkten, die
Kompetenzstufe III von 492 bis 575 Punkten und die Kompetenzstufe IV von 576 bis
660 Punkten. Mit 661 Punkten oder mehr wird die Kompetenzstufe V erreicht.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert78
Durch die Anwendung des Verfahrens der IRT-Skalierung (vgl. Abschnitt 5.2) ist es
möglich, die Fähigkeit einer Person und die Schwierigkeit einer Aufgabe auf einer ge-
meinsamen Skala abzubilden. Die Kompetenzstufen in ICILS 2013 wurden formal so
defi niert, dass eine Schülerin bzw. ein Schüler mit einem bestimmten Fähigkeitswert
mit einer 62-prozentigen Wahrscheinlichkeit eine Aufgabe mit eben diesem oder einem
niedrigerem Aufgabenschwierigkeitswert lösen kann (vgl. Fraillon et al., 2014). Für jede
Kompetenzstufe lassen sich kognitive Anforderungen beschreiben, die Schülerinnen und
Schüler, die auf dieser Stufe eingeordnet werden, mit hoher Wahrscheinlichkeit lösen
können (zur inhaltlichen Beschreibung der Kompetenzstufen siehe Kapitel IV in die-
sem Band).
Vergleich der Ergebnisse der Teilnehmerländer von ICILS 2013 und
Schulformvergleiche
Als Einordnung der Ergebnisse der an ICILS 2013 teilnehmenden Länder dient der
internationale Mittelwert, in den die Werte aller teilnehmenden Länder eingehen, die
die IEA-Standards bezüglich der Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote bzw. der
Lehrer- und Schulgesamtteilnahmequote erreicht haben. Benchmark-Teilnehmer wer-
den für die Berechnung des internationalen Mittelwerts nicht berücksichtigt, da es
sich bei diesen nur um einzelne geografi sche Regionen handelt. Damit entspricht die
Berechnung des internationalen Mittelwerts im vorliegenden nationalen Berichtsband
der des ICILS 2013 average im internationalen Bericht (vgl. Fraillon et al., 2014).
Neben dem internationalen Mittelwert werden im nationalen Bericht auch Mittelwerte
der Vergleichsgruppe OECD sowie Mittelwerte der Vergleichsgruppe EU berichtet. Die
Zusammensetzung der Vergleichsgruppen im Rahmen von ICILS 2013 ist in Kapitel II
in diesem Band dargestellt.
In den nachfolgenden Kapiteln werden neben dem internationalen Vergleich auch
Schulformvergleiche für Deutschland berichtet. Hierbei können Gymnasien und an-
dere Schulformen der Sekundarstufe I miteinander verglichen werden. Förderschulen
werden für diese Analysen nicht zum Vergleich herangezogen, da ihr Anteil in der
Gesamtstichprobe für Deutschland zu klein ist, um verlässliche Aussagen über diese
Schulform treffen zu können (vgl. Abschnitt 4.1.5).
Literatur
ACARA [Australian Curriculum, Assessment, and Reporting Authority]. (2012). National
Assessment Program – ICT Literacy: Years 6 & 10 report 2011. Sydney: ACARA.
Adams, R.J., Wilson, M.R. & Wang, W. (1997). The multidimensional random coeffi cient mul-
tinominal logit model. Applied Psychological Measurement, 21(1), 1–23.
Adams, R.J., Wu, M.L. & Wilson, M.R. (2012). ACER ConQuest 3.0.1. [Computer Software].
Camberwell: ACER.
Bond, T.G. & Fox, C.M. (2007). Applying the Rasch model: fundamental measurement in the
human sciences (2. Aufl .). Mahwah; NJ: Lawrence Erlbaum.

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 79
Bortz, J. & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. überarb.
und erw. Aufl age). Berlin: Springer.
Bos, W., Lankes, E.-M., Prenzel, M., Schwippert, K., Walther, G. & Valtin, R. (Hrsg.) (2003).
Erste Ergebnisse aus IGLU. Schülerleistungen am Ende der vierten Jahrgangsstufe im
internationalen Vergleich. Münster: Waxmann.
Bormuth, J.R. (1973–1974). Reading Literacy: Its defi nition and assessment. Reading Research
Quarterly, 9(1), 7–66.
Breiter, A., Fischer, A. & Stolpmann, B.E. (2006). IT-Service-Management – neue Heraus-
forderungen für kommunale Schulträger. In M. Wind & D. Kröger (Hrsg.), Handbuch IT
in der Verwaltung (S. 254–274). Berlin: Springer.
Eickelmann, B., Lorenz, R., Vennemann, M., Gerick, J. & Bos, W. (Hrsg.). (2014). Grund-
schule in der digitalen Gesellschaft. Befunde aus den Schulleistungsstudien IGLU und
TIMSS 2011. Münster: Waxmann.
Eickelmann, B. & Schulz-Zander, R. (2010). Qualitätsentwicklung im Unterricht – zur Rolle
digitaler Medien. In N. Berkemeyer, W. Bos, H.G. Holtappels, N. McElvany & R.
Schulz-Zander (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung. (Bd. 16, S. 235–259). Weinheim:
Juventa.
Elley, W.B. (1992). How in the world do students read? IEA study of reading literacy. The
Hague: IEA.
Europäische Kommission. (2006). Key competences for lifelong learning. Brüssel: Europäische
Kommission.
Europäische Kommission. (2010). Digital Agenda: Commission outlines action plan to boost
Europe’s prosperity and well-being. Brüssel: Europäische Kommission.
Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T. & Gebhardt, E. (2014). Preparing for life in a
digital age. The IEA International Computer and Information Literacy Study internatio-
nal report. Cham: Springer.
Fraillon, J., Schulz, W. & Ainley, J. (2013). International Computer and Information Literacy
Study: Assessment framework. Amsterdam: IEA
Gonzalez, E.J. & Foy, P. (2000). Estimation of sampling variance. In M.O. Martin, K.D.
Gregory & S.E. Semler (Hrsg.), TIMSS 1999: Technical report (S. 203–222). Chestnut
Hill, MA: Boston College.
Gonzalez, E.J. (2014). Calculating standard errors of sample statistics when using internation-
al Large-Scale Assessment data. In R. Strietholt, W. Bos, J.E. Gustafsson & M. Rosén
(Hrsg.), Educational Policy Evlauation through International Comparative Assessments
(S. 59–73). Münster: Waxmann.
Johnson, E.G. & Rust, K.F. (1992). Population inference and variance estimation for the NAEP
data. Journal of Educational Statistics, 17(2), 175–190.
Katz, I.R. & Macklin, A.S. (2007). Information and communication technology (ICT) literacy:
Integration and assessment in higher education. Journal of Systemics, Cybernetics and
Informatics, 5(4), 50–55.
KMK [Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundes-
republik Deutschland]. (2012). Medienbildung in der Schule. Beschluss der Kultus-
minister konferenz vom 8. März 2012. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter: www.vision
kino.de/WebObjects/VisionKino.woa/media/4986
Little, R.J.A. & Rubin, D.B. (1987). Statistical analysis with missing data. New York, NY:
Wiley.
Masters, G.N. (1982). A Rasch model for partial credit scoring. Psychometrika, 47(2), 149–
174.

Eickelmann, Bos, Gerick und Kahnert80
MCEETYA [Ministerial Council for Education, Employment, Training and Youth Affairs].
(2008). National assessment program: ICT Literacy, Years 6 and 10. Report 2005.
Melbourne: MCEETYA.
MCEECDYA [Ministerial Council for Education, Early Childhood Development and Youth
Affairs]. (2010). National Assessment Program. ICT literacy. Years 6 and 10. Report
2008. Carlton South: MCEECDYA.
Mislevy, R.J. (1991). Randomization-based inference about latent variables from complex sam-
ples. Psychometrika, 56(2), 177–196.
Mislevy, R.J., Beaton, A.E., Kaplan, B. & Sheehan, K.M. (1992). Estimating population
characteristics from sparse matrix samples of item responses. Journal of Educational
Measurement, 29(2), 133–161.
Rost, J. (2004). Lehrbuch Testtheorie – Testkonstruktion (2., vollst. überarb. und erw. Aufl .).
Bern: Huber.
Rubin, D.B. (1987). Multiple imputation for nonresponse in surveys. New York, NY: Wiley.
Rubin, D.B. (1996). Multiple inputation after 18+ years (with discussion). Journal of the
American Statistical Association, 91(434), 473–489.
Rust, K. (2014). Sampling, weighting, and variance estimation in international Large-Scale
Assessment. In L. Rutkowski, M. von Davier & D. Rutkowski (Hrsg.), Handbook of
International Large-Scale Assessment. Background, technical issues and methods of data
analysis (S. 117–153). London: Chapman & Hall/CRC Press.
Rutkowski, L., Gonzalez, E., von Davier, M. & Zhou, Y. (2014). Assessment design for in-
ternational Large-Scale Assessment. In L. Rutkowski, M. von Davier & D. Rutkowski
(Hrsg.), Handbook of International Large-Scale Assessment. Background, Technical
Issues and Methods of Data Analysis (S. 75–95). London: Chapman & Hall/CRC Press.
Schelhowe, H., Grafe, S., Herzig, B., Koubek, J., Niesyto, H., vom Berg, A. Coy, W.; Hagel,
H.; Hasebrook, J.; Kiesel, K.; Reinmann, G. & Schäfer, M. (2010). Kompetenzen in ei-
ner digital geprägten Kultur – Medienbildung für die Persönlichkeitsentwicklung, für ge-
sellschaftliche Teilhabe und für die Entwicklung von Ausbildungs- und Erwerbsfähigkeit.
BMBF – Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrsg.). Bonn/Berlin. Zugriff am
16. Oktober 2014 unter http://www.dlr.de/Portaldata/45/Resources/dokumente/ bildungs
forschung/Expertenkommission_Maerz_2009.pdf
Schulz-Zander, R. (2001). Lernen mit neuen Medien in der Schule [Beiheft]. Zeitschrift für
Pädagogik, (43), 181–195.
Senkbeil, M. & Drechsel, B. (2004). Vertrautheit mit dem Computer. In M. Prenzel,
J. Baumert, W. Blum, R. Lehmann, D. Leutner, M. Neubrand & R. Pekrun (Hrsg.), Der
Bildungsstand der Jugendlichen in Deutschland – Ergebnisse des zweiten internationalen
Vergleichs (S. 177–190). Münster: Waxmann.
Senkbeil, M. & Wittwer, J. (2007). Die Computervertrautheit von Jugendlichen und Wirkunken
der Computernutzung auf den fachlichen Kompetenzerwerb. In M. Prenzel, C. Artelt,
J. Baumert, W. Blum, M. Hammann, E. Klieme & R. Pekrun (Hrsg.), PISA 2006. Die
Ergebnisse der dritten internationalen Vergleichsstudie (S. 277–307). Münster: Waxmann.
Smith, L.L. (1977). Literacy: Defi nitions and implications. Language Arts, 54(2), 135–138.
UNESCO (2003). Internaional standard classifi cation od education, ISCED 1997. In J.H.P.
Hoffmeyer-Zlotnik & C. Wolf (Hrsg.), Advances in cross-national comparison. A
European working book for demographic and socio-economic variables (S. 195–220).
New York, NY: Plenum Press.
von Davier, M. (2014). Imputing Profi ciency Data under Planned Missingness in Population
Models. In L. Rutkowski, M. von Davier & D. Rutkowski (Hrsg.), Handbook of

Anlage, Durchführung und Instrumentierung von ICILS 2013 81
International Large-Scale Assessment. Background, Technical Issues and Methods of
Data Analysis (S. 175–201). London: Chapman & Hall/CRC Press.
Voogt, J. & Roblin, N. (2012). Teaching and learning in the 21st century. A comparative analy-
sis of international frameworks. Journal of Curriculum Studies, 44, 299–321.
Voogt, J., Erstad, O., Dede, C. & Mishra, P. (2013). Challenges to learning and schooling in
digital networked world of the 21st century. Journal of Computer Assisted Learning,
29(1), 403–413.
Warm, T.A. (1989). Weighted likelihood estimation of ability in item response theory.
Psychometrika, 54, 427–450.
Wendt, H., Tarelli, I., Bos, W., Frey, K. & Vennemann, M. (2012). Ziele, Anlage und Durch-
führung der Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS 2011). In W.
Bos, H. Wendt, O. Köller & C. Selter (Hrsg.), TIMSS 2011. Mathematische und naturwis-
senschaftliche Kompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen
Vergleich (S. 27–68). Münster: Waxmann.

1. Computer- und informationsbezogene Kompetenzen als
Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts
Ein kompetenter Umgang mit Informations- und Kommunikationstechnologien – im
wissenschaftlichen Sprachgebrauch häufi g als ICT-Literacy bezeichnet – erscheint,
um den vielfältigen Anforderungen verschiedener Lebens- und Arbeitsbereiche ge-
recht zu werden, in der heutigen Wissensgesellschaft unerlässlich (vgl. z.B. ETS, 2002;
Partnership for 21st Century Skills, 2005; Schulz-Zander, 2001). Die Fertigkeit, über di-
gitale Medien vermittelte Informationen zu verstehen, zu nutzen und zu kommunizie-
ren, spielt aufgrund der fortschreitenden Technisierung aller Lebensbereiche sowohl in
vielen Berufsfeldern als auch bei der Bewältigung alltäglicher Herausforderungen wie
der internetgestützten Suche von Informationen oder der Kommunikation eine zuneh-
mend wichtige Rolle (vgl. u.a. Kozma, 2009; Poynton, 2005). Da angesichts der erfor-
derlichen Flexibilisierung im Beruf und in der Gesellschaft große Bereiche des Wissens
über die gesamte Lebensspanne weitgehend selbstgesteuert und vornehmlich über di-
gitale Medien anzueignen sind (vgl. Ezziane, 2007), stellt ICT-Literacy eine von acht
Schlüsselkompetenzen dar, welche nach Ferrari (2012) die Grundlage für lebenslanges
Lernen bilden. Die Beherrschung von Computer- und Internetanwendungen ist da-
her als wichtiges Bildungsziel im Sinne des Erwerbs einer Kulturtechnik zu betrach-
ten, deren Aufbau eine wesentliche Voraussetzung für die erfolgreiche Teilhabe an der
Gesellschaft sowie für die Erfüllung persönlicher, berufl icher, sozialer und politischer
Zielvorstellungen darstellt (vgl. Aktionsrat Bildung, 2008; KMK, 2012).
Angenommen wird, dass Kompetenzen im Umgang mit Informations- und
Kommunikationstechnologien in unterschiedlichem Umfang bereits in frühen Jahren
im familiären Umfeld erworben werden (vgl. Facer, Sutherland, Furlong & Furlong,
2001; Poynton, 2005). Entsprechend deuten einige Studien darauf hin, dass im Jugend-
alter mit großen interindividuellen Kompetenzunterschieden zu rechnen ist, die vor-
nehmlich durch Unterschiede in der sozialen Herkunft bedingt sind (vgl. z.B. Gui &
Argentin, 2011; van Deursen & van Diepen, 2013). Weiterführend ergeben sich zahl-
reiche Hinweise, dass Kinder und Jugendliche insbesondere beim Umgang mit über
Kapitel IV
Das Konstrukt der computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013
Martin Senkbeil, Frank Goldhammer, Wilfried Bos, Birgit Eickelmann,
Knut Schwippert und Julia Gerick

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick84
das Internet vermittelten Informationen einer instruktionalen Unterstützung bedür-
fen (vgl. z.B. Goldman, 2011; Walraven, Brand-Gruwel & Boshuizen, 2008). Vor
diesem Hintergrund kommt dem Bildungssystem und insbesondere der Schule die
Aufgabe zu, im Rahmen einer grundlegenden und systematischen Medienbildung
computer- und internetbezogene Kenntnisse und Fertigkeiten so zu vermitteln, dass
sie ein sachgerechtes, selbstbestimmtes und sozial verantwortliches Handeln in ei-
ner medial geprägten Lebenswelt ermöglichen (vgl. KMK, 2012). Dabei ist zu be-
rücksichtigen, dass Medienbildung bzw. die Vermittlung von ICT-Literacy oder com-
puter- und informationsbezogenen Kompetenzen (computer and information liter-
acy, CIL) in vielen Ländern kein eigenständiges Unterrichtsfach darstellt und im
Gegensatz zu bereichsspezifi schen Kompetenzen, die curricular beschrieben sind (z.B.
Lesen, Mathematik, Naturwissenschaften), keine fachdidaktische Tradition hat (vgl.
Eickelmann & Schulz-Zander, 2010; Europäische Kommission, 2013). Um ICT-Literacy
– als Schlüsselqualifi kation allgemeiner und berufl icher Bildung – nachhaltig zu ver-
ankern, wird der kompetente Umgang mit neuen Technologien weltweit in zahlreichen
Ländern als transversale Fertigkeit in traditionelle Schulfächer integriert (vgl. Balanskat
& Gertsch, 2010; KMK, 2012). Angesichts der vorwiegend außerschulischen Nutzung
digitaler Medien durch Schülerinnen und Schüler und einer im Vergleich dazu gerin-
geren schulischen Nutzung ist aus empirischer Perspektive bisher jedoch weitgehend
unklar, inwiefern schulische Bildung zum Kompetenzerwerb in diesem Bereich bei-
trägt (vgl. Thomson & De Bortoli, 2007). Vor allem für Deutschland weisen bishe-
rige Schulleistungsstudien wie PISA (Programme for International Student Assessment)
und IGLU (Internationale Grundschul-Lese-Untersuchung) auf eine eher unsyste-
matische und im internationalen Vergleich unterdurchschnittliche Computernutzung
in der Schule hin (vgl. z.B. Eickelmann, Lorenz, Vennemann, Gerick & Bos, 2014;
Senkbeil & Wittwer, 2007). Jedoch erlauben Befunde zur Nutzungshäufi gkeit kei-
nen Rückschluss auf die Effi zienz und Wirksamkeit des schulischen Einsatzes neuer
Technologien. Vielmehr scheint die Art und Weise und in diesem Sinne die Qualität
der Computernutzung eher mit einem kompetenten Umgang mit Computer- und
Internetanwendungen assoziiert zu sein (vgl. OECD, 2010).
Dabei deuten einige Studien darauf hin, dass dem Schulsystem und damit der
Schule als Vermittlungsinstanz computer- und informationsbezogener Kenntnisse eine
wichtige Rolle zukommen kann (vgl. z.B. Judson, 2010; Senkbeil & Wittwer, 2010;
Wecker, Kohnle & Fischer, 2007). Eine dem gesellschaftlichen Wandel Rechnung tra-
gende neue schulische Aufgabe besteht daher darin, sozial bedingten Disparitäten
im Kompetenzerwerb in Form einer schulisch vermittelten computerbezogenen
Grundbildung kompensierend entgegenzuwirken (vgl. Livingstone & Helsper, 2007).
Gelingt dies nicht, wird befürchtet, dass sich fehlende Kompetenzen im Umgang mit
Informations- und Kommunikationstechnologien nachteilig auf die weitere Entwicklung
der Schülerinnen und Schüler auswirken und damit auch Benachteiligungen z.B. bei der
Realisierung von Berufswünschen und Zugangsmöglichkeiten zum Arbeitsmarkt nach
sich ziehen. Die im Zuge der Globalisierung stark gewachsene Bedeutung des wis-
sens- und informationsbasierten Dienstleistungssektors hat zudem insgesamt zu neu-

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 85
en Qualifi kationsanforderungen geführt, die Schlüsselkompetenzen wie ICT-Literacy
umfassen (vgl. Aktionsrat Bildung, 2008). Da diese Kompetenzen im deutschen
Bildungssystem bisher vielfach nur unsystematisch vermittelt werden, kommt derzeit für
die Integration in den Arbeitsmarkt familiär erworbenen Fähigkeiten und Fertigkeiten
eine besondere Bedeutung zu. Es ist anzunehmen, dass soziale Ungleichheiten tendenzi-
ell zunehmen und Jugendliche aus niedrigen Sozialschichten beim Erwerb berufl ich re-
levanter Qualifi kationen benachteiligt werden (vgl. Blossfeld et al., 2007; Leu, Kinzer,
Coiro & Cammack, 2004). Gemäß dieser Überlegungen deuten Studien zu zentralen
Grundkompetenzen von Erwachsenen darauf hin, dass eine kompetente Nutzung von
Computer und Internet mit hohen Ausprägungen in Kernkompetenzen, z.B. Lese- und
Mathematikverständnis, einem hohen Ausbildungsniveau, niedriger Arbeitslosigkeit und
einem vergleichsweise hohem sozioökonomischen Status einhergeht (vgl. DfES, 2003;
OECD, 2005).
Gleichzeitig lassen sich für einen ziel- und problemorientierten Umgang mit
Informations- und Kommunikationstechnologien förderliche Effekte auf bereichsspe-
zifi sche Kompetenzen (z.B. Mathematik, Naturwissenschaften, Fremdsprachen) ermit-
teln (vgl. z.B. Eickelmann, 2010; Jackson et al., 2006; Luu & Freeman, 2011; Schulz-
Zander, Eickelmann & Goy, 2010; Wittwer & Senkbeil, 2008). Entsprechend ist davon
auszugehen, dass der Einsatz digitaler Medien den Unterricht verbessern kann und die
Vermittlung von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen einen wichtigen
Beitrag zur Unterrichtsentwicklung liefert (vgl. Eickelmann & Schulz-Zander, 2010;
Schulz-Zander, 2005).
In der Zusammenschau vorliegender empirischer Befunde gibt es allerdings bis-
lang nur wenig gesichertes Wissen über die oben beschriebenen Zusammenhänge,
da in den zitierten Studien häufi g nur distale Maße von ICT-Literacy, z.B. subjek-
tive Einschätzungen schulischer Akteure, zur Verfügung stehen oder die verwendeten
Stichproben relativ klein und nicht repräsentativ waren (vgl. Kuhlemeier & Hemker,
2007). Das Fehlen empirisch gesicherter Erkenntnisse ist dabei vor allem auf das
Fehlen geeigneter Testinstrumente zurückzuführen. Die Entwicklung geeigneter compu-
terbasierter Testinstrumente sowie Untersuchungen in größer angelegten und repräsenta-
tiven Studien machen aus konzeptioneller Sicht daher die zentralen Herausforderungen
in dem Forschungsbereich aus, die nunmehr mit der International Computer and
Information Literacy Study (ICILS 2013) erfolgreich bearbeitet werden. ICILS 2013
bietet erstmalig für Deutschland im internationalen Vergleich die Möglichkeit, den oben
skizzierten Forschungslücken nachzugehen:
• Neben dem internationalen Vergleich der durchschnittlichen computer- und informa-
tionsbezogenen Kompetenzen von Jugendlichen (Schülerinnen und Schüler der ach-
ten Jahrgangsstufe) in den an ICILS 2013 teilnehmenden Bildungssystemen ermög-
licht ein eigens in ICILS 2013 datenbasiert konstruiertes Kompetenzstufenmodell
(Abschnitt 3) die Einteilung in Kompetenzstufen und damit auch die Abschätzung
des Anteils sogenannter Risikogruppen in jedem Land. In diese Gruppe fallen die-
jenigen Schülerinnen und Schüler, die so große Defi zite im kompetenten Umgang
mit Informations- und Kommunikationstechnologien aufweisen, dass ihre Teilhabe

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick86
an einer technisierten Wissensgesellschaft, auch in Bezug auf das Finden eines
Arbeitsplatzes, gefährdet erscheint.
• Durch die umfangreiche Befragung verschiedener schulischer Akteure (Schüle-
rin nen und Schüler, Lehrkräfte, Schulleitungen und IT-Koordinatorinnen bzw. IT-
Ko ordinatoren, siehe dazu Kapitel III in diesem Band) zur schulischen Com-
puternutzung sowie zu organisatorischen und pädagogischen Rahmen bedingungen
des schulischen Einsatzes neuer Technologien kann der Stellenwert der Schule
und des Unterrichts für den Erwerb von computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen untersucht werden. Da digitale Medien von Jugendlichen nahezu fl ä-
chendeckend zu Hause und zum Teil sehr zeitintensiv genutzt werden (vgl. MPFS,
2013), wird – trotz wenig empirisch gesicherter Kenntnisse – vielfach bisher ange-
nommen, dass diese Kompetenzen über die Schule hinaus vor allem im häuslichen
Umfeld und durch Lernen in informellen Kontexten erworben werden (vgl. Furlong
& Davies, 2012; Livingstone & Helsper, 2007; Selwyn, 2005).
• Weiterführend kann mit ICILS 2013 analysiert werden, ob und inwieweit potenziell
benachteiligte Schülergruppen, z.B. Schülerinnen und Schüler aus sozioökonomisch
weniger privilegierten Familien oder mit Migrationshintergrund, in der Schule im
Sinne von Chancengerechtigkeit einen Zugang zu computerbezogener Grundbildung
erhalten und inwiefern sich daraus Disparitäten im Kompetenzerwerb ergeben.
Ebenso können mögliche geschlechtsspezifi sche Unterschiede untersucht werden.
• Analysen auf Schulebene geben Aufschluss über die Bedeutung organisatorischer
und pädagogischer Rahmenbedingungen der schulischen Computernutzung für
die Erklärung von Unterschieden bezüglich computer- und informationsbezogener
Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler zwischen sowie innerhalb von Schulen.
Die Anlage von ICILS 2013 ermöglicht demnach nicht nur die international ver-
gleichende Messung von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Achtklässlerinnen und Achtklässlern, sondern auch die Generierung von Erklärungs-
ansätzen, die den Kompetenzunterschieden von Schülerinnen und Schülern inner-
halb bzw. zwischen Schulen zugrunde liegen. Auf dieser Grundlage sind für die Teil-
nehmerländer sowohl wissenschaftlich-analytische als auch praktische Implika tionen ab-
leitbar, die eine fundierte empirische Grundlage für bildungspolitische Ent scheidungen
darstellen können.
Im vorliegenden Kapitel wird im Folgenden zunächst auf das Konstrukt der compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen, wie es im Rahmen von ICILS 2013 an-
gelegt ist, eingegangen. Dazu werden die theoretischen Grundlagen dargelegt und nach-
folgend die Erfassung des Konstrukts beschrieben (Abschnitt 2). Anschließend wird
das im Rahmen von ICILS 2013 empirisch geprüfte Kompetenzstufenmodell erläutert.
Die fünf Kompetenzstufen computer- und informationsbezogener Kompetenzen wer-
den durch Beispielitems aus dem in ICILS 2013 eingesetzten Schülertest veranschau-
licht (Abschnitt 3.2). Um das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen im Kontext aktueller Forschung zu Konzepten der ICT-Literacy zu veror-
ten und um Gemeinsamkeiten und Unterschiede herauszuarbeiten, wird im letzten Teil

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 87
des Kapitels auf affi ne Konstrukte eingegangen, die aktuell in internationalen und natio-
nalen Studien entwickelt und eingesetzt werden (Abschnitt 4).
2. Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen und seine Erfassung in ICILS 2013
Vor dem Hintergrund der oben ausgeführten Anforderungen einer Informations- und
Wissensgesellschaft betonen neuere Konzepte die Bedeutung eines zielgerichteten und
problemorientierten Umgangs mit medial vermittelten Inhalten und Informationen (vgl.
Ferrari, 2012). Dabei orientiert sich die Rahmenkonzeption von ICILS 2013 – wie
auch die für nationale Panel- und Leistungsstudien (z.B. CavE-ICT-PISA und TILT,
siehe Abschnitt 4.2) – an Vorarbeiten, die seit Ende der 1990er Jahre im englisch-
sprachigen Raum entwickelt wurden (z.B. ICT Literacy Panel, ETS, 2002; National
Educational Technology Standards, ISTE, 1998, National Assessment Program ICT
Literacy, MCEETYA, 2007). Diese Konzepte berücksichtigen neben technischer
Kompetenz (computer literacy), worunter grundlegendes deklaratives und prozedurales
Funktionswissen über Programmanwendungen zu verstehen ist (vgl. z.B. Markauskaite,
2006; Richter, Naumann & Horz, 2010), vor allem Aspekte der Informationskompetenz
(information literacy). Darunter wird die Fähigkeit verstanden, mit Hilfe digitaler
Medien Informationen zu ermitteln, diese kritisch auszuwählen und effektiv zu nut-
zen (vgl. ETS, 2002). Digitale Medien werden dabei als Werkzeug betrachtet, mit dem
Informationen in verschiedenen Anforderungssituationen (z.B. Schule, Arbeit, Freizeit)
für spezifi sche Zielsetzungen genutzt und erzeugt werden können. Insgesamt stellen
computer- und informationsbezogene Kompetenzen ein Bündel generalisierbarer und
transferierbarer Wissensbestände und Fertigkeiten im Sinne einer domänen- bzw. fä-
cherübergreifenden Schlüsselkompetenz dar. Ein typisches Beispiel im schulischen
Kontext ist die Erstellung eines Referats zu einem bestimmten Thema. Hierbei werden
zunächst anhand einer internetgestützten Recherche relevante Informationen von den
Schülerinnen und Schülern ermittelt und ausgewählt und anschließend mit Hilfe ausge-
wählter Programmanwendungen (z.B. Textverarbeitungs- oder Präsentationsprogramme)
verarbeitet und adressatengerecht aufbereitet (vgl. z.B. Walraven et al., 2008). Dabei
werden neben computer- und informationsbezogenen Kompetenzen auch allgemeine
kognitive Fähigkeiten wie beispielsweise schlussfolgerndes Denken, Lesekompetenz
oder Problemlösekompetenz benötigt (vgl. ETS, 2002). Zu ergänzen ist, dass hinsicht-
lich der Lesekompetenz die nationale Ergänzungsstudie zu IGLU 2001 zum Lesen
von Hypertexten im Vergleich zu Printtexten (vgl. Blatt, Voss & Goy, 2005) für den
Primarbereich zeigen konnte, dass sich das Lesen von nicht linearen Hypertexten in
den Kompetenzanforderungen vom Lesen von Printtexten unterscheidet (vgl. Voss,
2006). Den bisher aufgeführten Ansätzen ist weiterhin gemeinsam, dass sie computer-
und informationsbezogene bzw. affi ne Kompetenzen als kontextspezifi sche kognitive
Leistungsdisposition konzeptualisieren (vgl. Klieme, Hartig & Rauch, 2008), die er-
lernte Wissensbestände, Fertigkeiten und Routinen beinhaltet. Dabei stehen funktionale,

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick88
das heißt von der Lebens- und Arbeitswelt ausgehende, Kompetenzen im Vordergrund.
Darunter sind anwendungsbezogene Kenntnisse und Fertigkeiten zu verstehen, die unter
dem Aspekt des lebenslangen Lernens für eine erfolgreiche Teilhabe an der Gesellschaft
und für ein kontinuierliches Weiterlernen bedeutsam sind (vgl. z.B. Goldhammer,
Naumann & Keßel, 2013; Katz & Macklin, 2007; Klieme, 2004).
2.1 Theoretische Grundlagen des Konstrukts der computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen
Im nachfolgenden Abschnitt werden die theoretischen Grundlagen des in ICILS 2013
zugrundeliegenden Konstrukts der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
erläutert. Die theoretische Rahmenkonzeption von ICILS 2013 wurde von einer in-
ternational zusammengesetzten Expertengruppe der internationalen Studienleitung
entwickelt und mit den nationalen Forschungskoordinatorinnen und -koordina-
toren (national research coordinators, NRC) der ICILS-2013-Teilnehmerländer abge-
stimmt (vgl. Fraillon, Schulz & Ainley, 2013). Diese Rahmenkonzeption berücksich-
tigt in Anlehnung an die oben genannte Konzeption der computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen sowohl technische Kompetenzen als auch Fähigkeiten der
Informationsverarbeitung. Dabei wird unter computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen das Zusammenwirken technischer und kognitiver (informationsbezo-
gener) Kompetenzen verstanden (siehe Kapitel III in diesem Band). Der in ICILS 2013
eingesetzte Kompetenztest für Schülerinnen und Schüler fokussiert mit Blick auf com-
puter- und informationsbezogene Kompetenzen auf Wissensbestände und Fertigkeiten
über die Achtklässlerinnen und Achtklässler für eine Lebensführung, die persönlichen
und gesellschaftlichen Ansprüchen gerecht wird, verfügen sollten (vgl. Fraillon et al.,
2013; siehe dazu auch Kapitel III in diesem Band).
Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen, das
ICILS 2013 zugrunde liegt, enthält die folgenden beiden Strukturelemente:
• Teilbereiche (strands), die als übergeordnete konzeptionelle Kategorien die Fähig-
keiten und Wissensbestände, die mit dem CIL-Test adressiert werden, formulieren
und
• Aspekte (aspects), die sich auf die spezifi schen Inhalte innerhalb eines Teilbereichs
beziehen.
Die im theoretischen Rahmenkonzept zu ICILS 2013 vorgenommene Differenzierung in
diese Teilbereiche und Aspekte setzt allerdings keine analytische Struktur mit Subskalen
computer- und informationsbezogener Kompetenzen voraus. Stattdessen spiegeln die
Teilbereiche (strands) die vorrangigen Anwendungsbereiche von Computern als rezep-
tives (Teilbereich I) und produktives (Teilbereich II) Werkzeug („tool“, vgl. Fraillon
et al., 2013, S. 19) wider. In diesem Verständnis umfasst der rezeptive Teilbereich I
Informationen sammeln und organisieren basale und generische Wissensbestände so-

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 89
wie Fertigkeiten im Umgang mit Computern und auch Aspekte der Verarbeitung und
des Managements computerbasierter Informationen (vgl. Abbildung 4.1). Der pro-
duktive Teilbereich II Informationen erzeugen und austauschen führt unterschiedliche
Aspekte des Erzeugens und Austauschens von Informationen, die für die Nutzung des
Computers als unterstützendes Werkzeug beim Erzeugen und Kommunizieren von
Informationen oder Informationsprodukten (z.B. Poster und Präsentationen) notwendig
sind, zusammen. Für beide Teilbereiche werden drei bzw. vier Aspekte unterschieden,
die die benötigten Wissensbestände und Fähigkeiten beschreiben, die für einen zielo-
rientierten Umgang mit Informations- und Kommunikationstechnologien erforderlich
sind.
Abbildung 4.1 veranschaulicht die theoretische Struktur der computer- und infor-
mationsbezogenen Kompetenzen, wie sie im Rahmenmodell von ICILS 2013 konzi-
piert wurde. Diese Struktur ist die Basis für die Konstruktion der Testaufgaben (zu den
Testaufgaben siehe Kapitel III in diesem Band) und deren jeweilige Zuordnung zu den
verschiedenen Aspekten.
Abbildung 4.1: Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in
ICILS 2013 (Teilbereiche und zugehörige Aspekte)
I.3 Informationen
verarbeiten und
organisieren
II.1 Informationen
umwandeln
II.2 Informationen
erzeugen
II.3 Informationen
kommunizieren und
austauschen
II.4 Informationen
sicher nutzen
Computer- und
informationsbezogene
Kompetenzen
Teilbereich I
Informationen
sammeln und
organisieren
Teilbereich II
Informationen
erzeugen und
austauschen
I.1 Über Wissen zur
Nutzung von
Computern verfügen
I.2 Auf Informationen
zugreifen und
Informationen
bewerten
Aspekte
Der obere Teil der Abbildung 4.1 zeigt die beiden Teilbereiche als übergeordnete
Elemente computer- und informationsbezogener Kompetenzen. Der untere Teil der Ab-
bil dung zeigt die zugehörigen Aspekte, die im Folgenden näher erläutert werden (vgl.
Fraillon et al., 2013).

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick90
Teilbereich I. Informationen sammeln und organisieren
I.1 Über Wissen zur Nutzung von Computern verfügen
Jede erfolgreiche Nutzung von neuen Technologien setzt deklaratives Wissen über
die Funktionsweise von Computern sowie prozedurale Fertigkeiten im Umgang
mit neuen Technologien voraus, die der erste Aspekt des ersten Teilbereichs compu-
ter- und informationsbezogener Kompetenzen fokussiert. Deklaratives Wissen um-
fasst grundlegende Kenntnisse über elementare Bestandteile von Computern (z.B.
Rechnerarchitektur) und Netzwerken (z.B. Netzwerktypologie) sowie über verschiedene
Arten von Programmen (z.B. Betriebssystem, Textverarbeitung, Browser und Viren-
schutzprogramme). Prozedurales Wissen bezieht sich auf Wissensbestände über ge-
nerische Programmfunktionen und Fertigkeiten, die für ein Arbeiten mit Computern
und den Umgang mit digital vermittelten Informationen erforderlich sind (vgl.
auch Goldhammer et al., 2013). Dazu gehört das Ausführen von basalen Datei- und
Softwarefunktionen sowie das Öffnen und Speichern von Dateien, das Kopieren und
Einfügen von Texten oder Textausschnitten, das Bearbeiten von digitalen Bildern oder
das Erkennen von Dateitypen anhand ihrer Dateiendung.
I.2 Auf Informationen zugreifen und Informationen bewerten
Angesichts der beständig anwachsenden Menge an Informationen, die über das Internet
bereitgestellt wird, ist die Fertigkeit, Informationen zu identifi zieren, zu lokalisie-
ren, sie abzurufen, zu fi ltern und zu speichern, eine zentrale Voraussetzung für ihre
Verarbeitung und Nutzung – z.B. für die Erstellung einer Präsentation. Dieser zweite
Aspekt des ersten Teilbereichs beinhaltet unter anderem die Fähigkeit, Informationen
von einer Internetseite auszuwählen, die Funktionsweise einer Suchmaschine zu er-
läutern oder Strategien zum Auffi nden gesuchter Informationen anzuwenden (z.B.
Suchbegriffe zu variieren). Eine besondere Relevanz kommt dabei dem Bewerten er-
mittelter Informationen hinsichtlich ihrer Relevanz, Verständlichkeit, Nützlichkeit und
Glaubwürdigkeit zu. Hierbei sind bestimmte Strategien anzuwenden, beispielsweise das
Überprüfen der URL-Adresse, die Validierung ermittelter Informationen anhand multip-
ler Informationsquellen oder die Prüfung, ob der betreffende Sachverhalt objektiv und
ausgewogen dargestellt wurde.
I.3 Informationen verarbeiten und organisieren
Dieser dritte Aspekt des ersten Teilbereichs umfasst die Fähigkeit, Informationen auf-
zubereiten, zu organisieren und zu speichern, sodass diese effi zient für spezifi sche
Fragestellungen genutzt werden können. Im Vergleich zu dem oben beschriebenen
einfachen Abruf von Informationen sind hierbei Entscheidungen über die weitere
Verarbeitung ermittelter Informationen zu treffen. Dies setzt beispielsweise Kenntnisse
über das Sortieren und Filtern von Informationen einer internetgestützten Datenbank
nach bestimmten Kriterien, über das Erstellen einer Dateistruktur innerhalb eines

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 91
Verzeichnisbaums oder über das Erkennen der effi zientesten Datenstruktur für einen be-
stimmten Zweck im Hinblick auf eine spezifi sche Problemstellung voraus.
Teilbereich II. Informationen erzeugen und austauschen
II.1 Informationen umwandeln
Der erste Aspekt des zweiten Teilbereichs umfasst das Umwandeln von Informationen.
Um Computer als Werkzeug zur Erledigung bestimmter Aufgaben effektiv nutzen zu
können, müssen Informationen zielgerichtet und adressatengerecht verändert oder auf-
bereitet werden können. Dabei müssen Kenntnisse darüber vorhanden sein, wie die
multimedialen Anwendungsmöglichkeiten des Computers genutzt werden können,
um einen Repräsentationswechsel vorzunehmen, das heißt beispielsweise textbasierte
Informationen, Tabellen oder größere Datensammlungen in visuelle Repräsentationen zu
transformieren. Typische Fertigkeiten beziehen sich auf das Erstellen von Diagrammen
auf Grundlage von Tabellen, die Umsetzung textbasierter Informationen in ein Fluss-
diagramm, die Visualisierung von Daten (z.B. Temperatur, Geschwindigkeit) in ih-
rem zeitlichen Verlauf oder das Erstellen einer animierten Sequenz von Bildern zur
Veranschaulichung eines Sachverhalts.
II.2 Informationen erzeugen
Der Aspekt Informationen erzeugen im Kontext des zweiten Teilbereichs bezieht
sich auf die Fähigkeit, Informationen oder Informationsprodukte wie ein Poster oder
eine Präsentation mit Hilfe computerbasierter Anwendungen für bestimmte Ziel-
setzungen und Zielgruppen zu generieren und zu gestalten. Hierunter fallen beispiels-
weise Kenntnisse über die Erstellung von Präsentationen zu spezifi schen Themen
oder über das Schreiben eines Berichts, der Informationen aus unterschiedlichen
Programmen (z.B. Textverarbeitung, Tabellenkalkulation) anhand unterschiedlicher
Repräsentationsformate (z.B. Text, Tabellen, Diagramme) integriert.
II.3 Informationen kommunizieren und austauschen
Das Verständnis darüber, wie Informationen computerbasiert kommuniziert und aus-
getauscht werden, sowie die erfolgreiche Anwendung hierfür zur Verfügung stehen-
der Kommunikationswerkzeuge (z.B. E-Mail-Browser, Foren) stehen im Mittelpunkt
dieses dritten Aspekts des zweiten Teilbereichs computer- und informationsbezogener
Kompetenzen. Er beinhaltet das Verstehen und Anwenden verschiedener computerba-
sierter Kommunikationsplattformen wie E-Mail, Wikis, Blogs oder Instant Messaging
sowie den Umgang mit sozialen Netzwerken. Dabei spielt die Fähigkeit, für spezi-
fi sche Kommunikationszwecke das jeweils geeignetste Kommunikationswerkzeug
auszuwählen, eine Rolle. Eine weitere Facette dieses Aspekts stellt die Fähigkeit
dar, die Angemessenheit von Informationen in einem bestimmten Kontext zu bewer-

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick92
ten sowie die sozialen Auswirkungen geteilter Informationen durch computerbasierte
Kommunikationsmedien zu verstehen.
II.4 Informationen sicher nutzen
Der vierte Aspekt Informationen sicher nutzen bezieht sich auf zwei Dinge: ers-
tens auf Kenntnisse über einen sicheren und vertraulichen Umgang mit computerba-
sierten Informationen und zweitens auf das Verständnis und Wissen über ethische
und rechtliche Grundlagen der computerbasierten Kommunikation und zwar unter
Berücksichtigung sowohl der Rolle des Rezipienten als auch der Rolle des Produzenten
von Informationen. Zum sicheren und vertraulichen Umgang mit computerbasierten
Informationen gehören u.a. Kenntnisse über Wissensbestände zum sicheren und re-
fl ektierten Umgang mit persönlichen und privaten Informationen und grundlegende
Kenntnisse über Virenprogramme, sichere Passwörter oder das Erkennen von Phishing-
E-Mails. Der zweite Punkt beinhaltet beispielsweise grundlegende Kenntnisse über das
Urheberrecht von Internetseiten oder über die Nutzung von Pseudonymen im Rahmen
der computerbasierten Kommunikation.
2.2 Die Erfassung der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen in ICILS 2013
Bezugnehmend auf die oben ausgeführten Teilbereiche und Aspekte wird im fol-
genden Abschnitt der Schülertest in ICILS 2013, der in 21 teilnehmenden Ländern
und Benchmark-Teilnehmern eingesetzt wurde, beschrieben. Dieser Test zur Erfassung
der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und
Schülern umfasst insgesamt nach Zusammenfassungen und Ausschlüssen 62 Items
(siehe auch Kapitel III in diesem Band), die Gesamtpunktzahl über alle Items hin-
weg beträgt 82 Punkte (score points). Tabelle 4.1 zeigt die Verteilung der Punkte auf
die Teilbereiche und Aspekte. 33 Prozent der Punkte entfallen auf den rezeptiven
Teilbereich I Informationen sammeln und organisieren und 67 Prozent der Punkte auf
den produktiven Teilbereich II Informationen erzeugen und austauschen.

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 93
Tabelle 4.1: Verteilung der Testaufgaben auf die Teilbereiche und Aspekte computer- und informati-
onsbezogener Kompetenzen
Teilbereiche und Aspekte der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen
Maximale
Punktzahl
Anteil
(in %)
Teilbereich I: Informationen sammeln und organisieren
I.1 Über Wissen zur Nutzung von Computern verfügen 11 13
I.2 Auf Informationen zugreifen und Informationen bewerten 12 15
I.3 Informationen verarbeiten und organisieren 4 5
Gesamt (Teilbereich I) 27 33
Teilbereich II: Informationen erzeugen und austauschen
II.1 Informationen umwandeln 14 17
II.2 Informationen erzeugen 30 37
II.3 Informationen kommunizieren und austauschen 1 1
II.4 Informationen sicher nutzen 10 12
Gesamt (Teilbereich II) 55 67
Dass auf den produktiven Teilbereich etwa doppelt so viele Punkte entfallen wie auf den
rezeptiven Teilbereich, begründet sich durch umfangreiche Autorenaufgaben am Ende
jedes Testmoduls (siehe Kapitel III in diesem Band). Diese fokussieren das Erzeugen
von Informationsprodukten (z.B. einer Präsentation) und enthalten im Sinne größerer
Aufgabenblöcke eine relativ hohe Anzahl von Testitems, u.a. auch mit Teilpunkten, die
verschiedenen Aspekten des produktiven Teilbereichs zuzuordnen sind. Aspekte, de-
nen besonders viele Punkte zuzuordnen sind, sind I.2 Auf Informationen zugreifen und
Informationen bewerten (12 Punkte), II.1 Informationen umwandeln (14 Punkte) sowie
vor allem II.2 Informationen erzeugen (30 Punkte).
3. Das Kompetenzstufenmodell in ICILS 2013
Um eine inhaltliche Interpretation der von den Schülerinnen und Schülern er-
reichten Testwerte zu ermöglichen, werden in ICILS 2013 für beide Teilbereiche
(Informationen sammeln und organisieren und Informationen erzeugen und austau-
schen) erstmalig Kompetenzstufen gebildet. Die Kompetenzstufen werden empi-
riegeleitet und auf Grundlage des zugewiesenen Anspruchsniveaus der konstruier-
ten Testaufgaben entwickelt. Die Grundlage für die Beschreibung der Kom petenz-
stufen bildeten vor der Datenerhebung in ICILS 2013 zunächst drei ähnlich konzi-
pierte nationale Schulleistungsstudien, die in Australien mit über 6 000 Schülerin-
nen und Schülern der sechsten und zehnten Jahrgangsstufe durchgeführt wur-
den (vgl. ACARA, 2012; MCEEDYA, 2010; MCEETYA, 2007). Die datenbasier-
te Bestimmung von Kompetenzstufen, auf denen die Jugendlichen gemäß ihrer
Kompetenzen verortet werden, wird in ICILS 2013 schließlich dadurch ermög licht,
dass der Test auf Basis von Annahmen der Item Response Theory (IRT) konstruiert

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick94
ist, also Aufgabenschwierigkeiten und Personenfähigkeiten auf einer gemeinsamen
Skala abgebildet werden. Dies ermöglicht die Defi nition inhaltlich unterschiedlicher
Kompetenzstufen, die kumulative und hierarchische Leistungsniveaus widerspiegeln. In
diesem Kompetenzstufenmodell können Jugendliche auf einer höheren Kompetenzstufe
mit großer Wahrscheinlichkeit alle Aufgaben lösen, die dieser und allen darunter liegen-
den Kompetenzstufen zuzuordnen sind.
Tabelle 4.2: Kompetenzstufen computer- und informationsbezogener Kompetenzen und deren
Skalenbereiche
Kompetenzstufe Benennung Skalenbereich
IRudimentäre, vorwiegend rezeptive Fertigkeiten und sehr
einfache Anwendungskompetenzen < 407 Punkte
II
Basale Wissensbestände und Fertigkeiten hinsichtlich der
Identifikation von Informationen und der Bearbeitung von
Dokumenten
407 bis 491 Punkte
III Angeleitetes Ermitteln von Informationen und Bearbeiten von
Dokumenten sowie Erstellen einfacher Informationsprodukte 492 bis 575 Punkte
IV
Eigenständiges Ermitteln und Organisieren von Informationen
und selbstständiges Erzeugen von Dokumenten und Informa-
tionsprodukten
576 bis 660 Punkte
V
Sicheres Bewerten und Organisieren selbstständig ermittelter
Informationen und Erzeugen von inhaltlich sowie formal an-
spruchsvollen Informationsprodukten
≥ 661 Punkte
Die Metrik der Leistungswerte wurde international auf einen Mittelwert von 500 mit einer Standard-
abweichung von 100 transformiert.
Um das Leistungsspektrum der Schülerinnen und Schüler im Rahmen von ICILS 2013
inhaltlich beschreiben zu können, werden auf der Leistungsskala international vier zen-
trale Schwellenwerte (level boundaries) festgelegt: 407, 492, 576 und 661 Punkte (vgl.
Fraillon, Ainley, Schulz, Friedman & Gebhardt, 2014). Damit wird die Leistungsskala
in fünf Abschnitte geteilt und so Kompetenzstufen der computer- und informationsbe-
zogenen Kompetenzen gebildet, die die in Tabelle 4.2 dargestellten Skalenbereiche um-
fassen (siehe dazu auch Kapitel III in diesem Band). Das Intervall unter 407 Punkten
wird in Deutschland, anders als in der internationalen Berichtlegung von ICILS 2013,
als eigene Kompetenzstufe defi niert (Kompetenzstufe I; international: below level
1). Schülerinnen und Schülern, die nur diese unterste Kompetenzstufe erreichen, ge-
lingt es nicht, die relativ einfachen Aufgaben zu lösen, die charakteristisch für die
Kompetenzstufe II (entsprechend 407 bis 491 Leistungspunkte) sind. Allerdings lassen
sich einige einzelne Aufgaben, wie z.B. das Anklicken eines Links, identifi zieren, die
von einem Großteil der Schülerinnen und Schüler auf dieser untersten Kompetenzstufe
gelöst werden können.
Die Benennungen der Kompetenzstufen in Tabelle 4.2 geben einen ersten
Anhaltspunkt, über welches Wissen und Können die Schülerinnen und Schüler auf der
jeweiligen Kompetenzstufe verfügen.

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 95
3.1 Beschreibung der Kompetenzstufen in ICILS 2013
Im Folgenden werden die einzelnen Kompetenzstufen getrennt nach ihren rezeptiven
und produktiven Anteilen beschrieben.
Kompetenzstufe I: Rudimentäre, vorwiegend rezeptive Fertigkeiten und sehr einfache
Anwendungskompetenzen
Schülerinnen und Schülern, die die unterste Kompetenzstufe I erreichen, gelingt es
nicht, die relativ einfachen Aufgaben zu lösen, die charakteristisch für die Kompetenz-
stufe II sind. Ohne Hilfestellungen ist es Schülerinnen und Schülern auf Kompetenz-
stufe I nicht möglich, auch nur einfachste digitale Informationen zu verarbeiten.
Allerdings ist es möglich, einzelne wenige Aufgaben zu identifi zieren, die von einem
Großteil der Schülerinnen und Schüler auf der Kompetenzstufe I gelöst werden können.
Die entsprechenden Fertigkeiten können wie folgt beschrieben werden:
Rezeptiv: Die Jugendlichen, deren Testleistungen der Kompetenzstufe I entsprechen,
verfügen über rudimentäre technische Fertigkeiten im Umgang mit generischen Pro-
gramm anwendungen und zwar das Anklicken eines eindeutig erkennbaren Hyperlinks
und das Anklicken einer E-Mail.
Produktiv: Die Jugendlichen sind in der Lage, einfachste Formatierungen vorzuneh-
men (Anpassung des Kontrasts eines Bildes).
Zu ergänzen ist an dieser Stelle, dass es den meisten dieser Schülerinnen und
Schüler, also insbesondere auch denen, die lediglich der Kompetenzstufe I zuge-
ordnet werden können, gelungen ist, durch die ICILS-2013-Testmodule zu navigie-
ren und in den Testaufgaben beispielsweise so weit zu gelangen, dass sie im Rahmen
der Autorenaufgabe das vorgenannte Bild hätten bearbeiten können. Dies bedeutet ei-
nerseits, dass Schülerinnen und Schüler auf einem niedrigen Leistungsniveau die
Testbearbeitung nicht aufgrund fehlender Fertigkeiten im Umgang mit computerba-
sierten, internetseitenähnlichen Oberfl ächen abbrechen mussten, und andererseits lässt
sich vermuten, dass diese Schülerinnen und Schüler generell in der Lage sind, durch
Internetseiten zu navigieren.
Kompetenzstufe II: Basale Wissensbestände und Fertigkeiten hinsichtlich der
Identifi kation von Informationen und der Bearbeitung von Dokumenten
Rezeptiv: Jugendliche, die die Kompetenzstufe II erreichen, besitzen ein grundlegendes
Verständnis darüber, wie Computer als Werkzeuge zu nutzen sind. Sie kennen ge-
bräuchliche Konventionen, z.B. dass Dateiendungen wie .txt oder .jpg auf unterschied-
liche Dateiformate verweisen. Sie wissen, dass Informationen in einem Dokument ge-
speichert werden müssen, um sie zu einem späteren Zeitpunkt erneut aufrufen und nut-
zen zu können. Sie beherrschen einfache Funktionen zum Suchen und Identifi zieren von
Informationen, z.B. das Öffnen eines Links in einem Browserfenster.
Produktiv: Jugendliche können informationsbezogene Dokumente, wie beispielswei-
se Tabellen oder Grafi ken, gemäß vorgegebener Instruktionen bearbeiten oder erstel-
len (z.B. Kopieren und Einfügen von Spalten in eine Tabelle, Kopieren von grafi schen

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick96
Elementen). In Bezug auf Kommunikationswerkzeuge sind sie in der Lage, E-Mails
an mehrere Personen gleichzeitig zu versenden und dabei unterschiedliche Arten von
Adressaten (An, Cc, Bcc) zu berücksichtigen. Sie haben ein grundlegendes Verständnis
darüber, dass kommunizierte Daten von Dritten eingesehen und möglicherweise nicht
im intendierten Sinne verwendet werden können.
Kompetenzstufe III: Angeleitetes Ermitteln von Informationen und Bearbeiten von
Dokumenten sowie Erstellen einfacher Informationsprodukte
Rezeptiv: Jugendliche, die die Kompetenzstufe III erreichen, verfügen über Basis-
kennt nisse im Umgang mit Computern als Informationsquelle. Sie können explizit an-
gegebene und einfache Informationen identifi zieren, können Inhalte aus Infor ma tions-
produkten unter Anleitung auswählen oder diesen hinzufügen. Sie können beispiels-
weise zu URL-Adressen navigieren, die ihnen als Klartext vorgegeben werden, oder
Informationen in eine bestimmte Zelle einer Tabellenkalkulation einfügen. Ebenso kön-
nen sie zwischen kommerziellen und nicht kommerziellen Suchergebnissen bei einer in-
ternetgestützten Recherche differenzieren.
Produktiv: Hinsichtlich der Fertigkeit, Dokumente zu bearbeiten und zu erstellen,
beherrschen die Jugendlichen, die die Kompetenzstufe III erreichen, vergleichsweise
anspruchsvolle Handlungen, wenn sie hierbei vorgegebene Instruktionen befolgen kön-
nen. Diese beinhalten unter anderem die Veränderung von bestimmten Merkmalen eines
Objekts (z.B. Farbe, Größe und Platzierung einer Grafi k) oder die Verwendung von
Formatvorlagen. Die Schülerinnen und Schüler sind auch in der Lage, unter Anleitung
einfache Informationsprodukte in einem einheitlichen Layout unter Beachtung ge-
bräuchlicher Konventionen zu erstellen. In Bezug auf die Datensicherheit wissen sie um
die Bedeutung von Benutzernamen und Passwörtern, um unerlaubten Zugriff auf per-
sönliche und vertrauliche Informationen zu verhindern.
Kompetenzstufe IV: Eigenständiges Ermitteln und Organisieren von Informationen und
selbstständiges Erzeugen von Dokumenten und Informationsprodukten
Rezeptiv: Jugendliche, die die Kompetenzstufe IV erreichen, können Computer bei
der eigenständigen Informationssuche nutzen sowie geeignete Programme für die
Bearbeitung von Problemstellungen auswählen und nutzen. Bei der Verarbeitung elek-
tronisch ermittelter Informationen im Hinblick auf eine spezifi sche Aufgabenstellung
sind sie in der Lage, relevante Informationen zu identifi zieren und auszuwählen sowie
diese hinsichtlich ihrer Glaubwürdigkeit zu überprüfen. Sie haben ein Verständnis da-
von, dass die Glaubwürdigkeit internetbasierter Informationen von der Identität, der
Expertise und den Motiven des Urhebers der Informationen beeinfl usst sein kann.
Produktiv: Die Jugendlichen können informationsbezogene Produkte (z.B.
Präsentationen) mit einer einfachen Struktur selbstständig erzeugen. Sie sind in der
Lage, für die Erstellung eines Posters oder einer Präsentation relevante Informationen
aus vorgegebenen Quellen auszuwählen und sie im Hinblick auf die Aufgabenstellung
und spezifi sche Zielgruppen verständlich und sinnvoll aufzubereiten, z.B. hinsichtlich
Textgestaltung und Layout. Darüber hinaus sind sie in der Lage, Phishing-E-Mails oder

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 97
andere elektronisch kommunizierte Täuschungsversuche anhand auffälliger Merkmale
zu identifi zieren.
Kompetenzstufe V: Sicheres Bewerten und Organisieren selbstständig ermit-
telter Informationen und Erzeugen von inhaltlich sowie formal anspruchsvollen
Informationsprodukten
Rezeptiv: Jugendliche, die die Kompetenzstufe V erreichen, sind in der Lage, die
Glaubwürdigkeit und Nützlichkeit elektronisch ermittelter, auch komplexerer Infor-
ma tionen hinsichtlich spezifi scher Kriterien richtig einzuschätzen. Bei der weiteren
Informationsverarbeitung können sie die relevanten Informationen aus diesen Quellen
auswählen und anhand geeigneter Programme aufbereiten. Jugendliche, die diese
Kompetenzstufe erreichen, sind zudem in der Lage, Datenbestände, beispielsweise in
einer Tabellenkalkulation, nach einem spezifi schen Kriterium zu sortieren.
Produktiv: Die Integration von Informationen aus verschiedenen Informationsquellen
(z.B. E-Mails, Internetseiten) wird von Jugendlichen, die diese Kompetenzstufe er-
reichen, ebenso beherrscht wie eine akkurate Visualisierung von Daten anhand geeig-
neter Diagramme oder Grafi ken. Weiterhin verfügen sie über grundlegende Kenntnisse
zum Urheberrecht und können, wenn es um die Nutzung von Bildern auf Internetseiten
geht, zwischen rechtlichen, technischen und sozialen Aspekten (z.B. Bewusstsein über
Reaktionen auf das Bild) unterscheiden. Von Jugendlichen auf Kompetenzstufe V
selbstständig erzeugte informationsbezogene Produkte (z.B. Poster, Präsentationen)
zeichnen sich durch eine klare Gliederung, einen logischen Aufbau, elaborierte for-
male Gestaltungsmerkmale (z.B. Integration adressatengerechter und informativer
Abbildungen) sowie eine adressatengerechte Aufbereitung, wie eine angemessene
Komplexität der ausgewählten Informationen, aus.
3.2 Beispielaufgaben zu den Kompetenzstufen in ICILS 2013
Im Folgenden werden Beispielaufgaben aus dem in ICILS 2013 eingesetzten compu-
terbasierten Test vorgestellt. Alle Aufgaben sind dem Modul Sportprogramm nach der
Schule (after-school exercise) entnommen (siehe dazu auch Kapitel III in diesem Band).
Im Rahmen dieses Moduls bearbeiten die Schülerinnen und Schüler zunächst eine Reihe
nicht interaktiver Aufgaben und Performanzaufgaben (zu den Testmodulen und ver-
schiedenen Aufgabentypen siehe Kapitel III in diesem Band), die sich auf die Planung
eines außerschulischen Sportprogramms am Nachmittag an einer Schule beziehen.
Anschließend ist es die Aufgabe der Achtklässlerinnen und Achtklässler, im Rahmen ei-
ner sogenannten Autorenaufgabe ein Poster zu erstellen, um damit das Sportprogramm
zu bewerben. Nachfolgend werden anhand von Screenshots fünf Beispielaufgaben prä-
sentiert, die unterschiedlichen Anforderungsniveaus zugeordnet werden können und da-
mit exemplarisch für Kompetenzen auf unterschiedlichen Niveaus stehen. Berücksichtigt
werden hierfür nicht interaktive Aufgaben und Performanzaufgaben, denen in allen fol-
genden Beispielen als Stimulusmaterial ein simuliertes E-Mail-Programm zugrunde

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick98
liegt (vgl. Abbildungen 4.2 bis 4.6). Zur Erläuterung der Testansicht sei auf Kapitel III
in diesem Band hingewiesen.
Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe I
Die Beispielaufgabe in Abbildung 4.2 ist der Kompetenzstufe I und damit einem nied-
rigen Anforderungsniveau zuzuordnen. Sie ist dem Aspekt I.1 Über Wissen zur Nutzung
von Computern verfügen zugeordnet. Die Schülerinnen und Schüler werden in dieser
Beispielaufgabe explizit dazu aufgefordert, einen Hyperlink anzuklicken, der eine Datei
öffnet, in der sich eine Dokumentenvorlage befi ndet.
Abbildung 4.2: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe I (Zuordnung zum Aspekt I.1)
In Deutschland sind mit einer Lösungshäufi gkeit von 96 Prozent fast alle Acht-
klässlerinnen und Achtklässler in der Lage, diese Aufgabe zu bearbeiten. Die internati-
onale Lösungshäufi gkeit der gezeigten Aufgabe liegt mit 93 Prozent geringfügig unter
dem Wert für Deutschland.
Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe II
Die in Abbildung 4.3 dargestellte Beispielaufgabe bezieht sich ebenfalls auf ein simu-
liertes E-Mail-Programm und ist der Kompetenzstufe II zuzuordnen. Diese Aufgabe
ist als komplexe Multiple-Choice-Aufgabe konzipiert, das heißt, mehrere der vorgege-
benen Antwortoptionen sind richtig. Mit dieser Aufgabe wird die Vertrautheit mit spezi-
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Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 99
fi schen Konventionen bei der Nutzung von E-Mail-Programmen erfasst, die dem Aspekt
II.3 Informationen kommunizieren und austauschen zuzuordnen ist. Für die korrekte
Lösung müssen die verschiedenen Angaben in den Kopfzeilen einer E-Mail richtig er-
kannt werden. Für die Aufgabenlösung, die die Identifi zierung aller Empfängerinnen
und Empfänger dieser E-Mail beinhaltet, muss die Bedeutung des Feldes CC (carbon
copy) bekannt sein, nämlich dass die in diesem Feld genannten E-Mail-Adressen außer
der eigenen Person weitere Empfängerinnen und Empfänger dieser Nachricht umfassen.
Mehr als drei Viertel (77%) der Schülerinnen und Schüler der achten Jahrgangsstufe
in Deutschland sind in der Lage, diese Aufgaben zu lösen. Die internationale
Lösungshäufi gkeit liegt mit 66 Prozent deutlich unter dem Wert für Deutschland.
Abbildung 4.3: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe II (Zuordnung zum Aspekt II.3)
Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe III
Die in Abbildung 4.4 dargestellte Beispielaufgabe bzw. das einzelne Beispielitem lässt
sich der Kompetenzstufe III zuordnen. Um diese Aufgabe richtig zu lösen, muss eine
URL-Adresse aufgerufen werden, die in der E-Mail als Klartext, allerdings nicht als
Hyperlink (zum Anklicken) enthalten ist. Es ist daher der Text in die Adressleiste
des Internetbrowsers einzugeben (entweder mit dem Befehl Kopieren und Einfügen
oder durch Eintippen des Textes) und die Navigation zu aktivieren (durch Bedienen
der Enter-Taste oder das Anklicken des grünen Pfeils neben der Adressleiste). Diese
Aufgabe, die dem Aspekt I.1 Über Wissen zur Nutzung von Computern verfügen zu-
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Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick100
zuordnen ist, erfordert sowohl Wissen über den Umgang mit URL-Adressen als
auch technische Fertigkeiten, um die gewünschte Adresse an der richtigen Stelle im
Internetbrowser zu platzieren und die Suche zu aktivieren. Die Hälfte der Acht-
klässlerinnen und Achtklässler in Deutschland sind in der Lage, diese Aufgabe zu lö-
sen (50%). Die internationale Lösungshäufi gkeit fällt mit 49 Prozent ähnlich hoch aus.
Abbildung 4.4: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe III (Zuordnung zum Aspekt I.1)
Beispielaufgaben zur Kompetenzstufe IV und V
In den in Abbildung 4.5 und 4.6 dargestellten Beispielaufgaben, die sich den Kom-
petenz stufen IV und V zuordnen lassen, werden die Kenntnisse über einen sicheren
Umgang mit computerbasierten Informationen angesprochen. Konkret wird mit beiden
Beispielaufgaben erfasst, inwieweit die Schülerinnen und Schüler spezifi sche Merkmale
einer erhaltenen E-Mail-Nachricht identifi zieren können, die auf eine nicht vertrauens-
würdige Quelle hinweisen. Beide Beispielaufgaben überprüfen damit die Fertigkeit, di-
gital vermittelte Informationen kritisch hinsichtlich ihrer Glaubwürdigkeit zu hinterfra-
gen und sind dem Aspekt II.4 Informationen sicher nutzen zugeordnet.
In der dargestellten Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe IV (Abbildung 4.5) ist
die Anrede in der E-Mail farblich markiert (im Original gelb hervorgehoben), um den
Fokus der Schülerinnen und Schüler auf diese zu richten. Um die Aufgabe korrekt zu
lösen, muss an der generischen – anstatt einer personalisierten – Anrede erkannt wer-
den, dass es sich bei dieser E-Mail um einen Täuschungsversuch handelt. Die Aufgabe
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Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 101
hat ein offenes Antwortformat und erfordert als Lösung die Beschreibung des oben er-
wähnten Sachverhalts in Form eines Antwortsatzes.
Etwas mehr als ein Viertel (28%) der Schülerinnen und Schüler der achten Jahr-
gangs stufe in Deutschland gelingt es, diese Aufgabe zu lösen. Die Lösungs häufi g keit
beträgt auf internationaler Ebene 25 Prozent und liegt damit geringfügig unter dem
Wert für Deutschland.
Abbildung 4.5: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe IV (Zuordnung zum Aspekt II.4)
In der in Abbildung 4.6 dargestellten Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe V wird die
Aufmerksamkeit der Schülerinnen und Schüler durch farbliche Markierung nun auf
die E-Mail-Adresse des Absenders gelenkt (im Original gelb hervorgehoben). Für die
Aufgabenlösung muss entweder erkannt werden, dass die E-Mail-Adresse unter einem
Freemail-Konto (und nicht einem Firmenkonto) angemeldet wurde, oder dass die
E-Mail-Adresse nicht zum Stamm des Hyperlinks passt, der laut E-Mail betätigt werden
soll. Auch diese Aufgabe erfordert eine kurze schriftliche Begründung. Im Vergleich
mit der Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe IV ist für die richtige Lösung dieser
Aufgabe ein vertieftes Wissen und Verständnis über Konventionen von E-Mail- und
Internetadressen im Kontext eines sicheren Umgangs mit Informationen erforderlich.
In Deutschland gelingt es weniger als einem Zehntel (7%) der Achtklässlerinnen
und Achtklässler diese Aufgabe zu lösen. Die internationale Lösungshäufi gkeit liegt bei
16 Prozent und damit deutlich über dem Wert für Deutschland.
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Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick102
Abbildung 4.6: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe V (Zuordnung zum Aspekt II.4)
4. Aktuelle Forschungslage zu internationalen und nationalen
Konzepten der ICT-Literacy
Der letzte Abschnitt dieses Kapitels befasst sich zum einen mit den computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen affi nen Konstrukten, die in anderen internationalen
(Schul-)Leistungsstudien ebenfalls computerbasiert erfasst werden, sowie zum anderen
mit verwandten Testkonzeptionen, die derzeit in Panel- oder Schulleistungsstudien in
Deutschland zum Einsatz kommen.
Durch den Vergleich mit in diesen Studien eingesetzten Konstrukten lassen sich
die Gemeinsamkeiten und Unterschiede gegenüber anderen internationalen Bil dungs-
vergleichsstudien herausstellen sowie der Mehrwert der Studie ICILS 2013 ver-
deutlichen. Als affi ne Konstrukte werden Kompetenzen im Umgang mit neuen
Technologien ausgewählt, die in den OECD-Studien PISA und PIAAC (Programme
for the International Assessment of Adult Competencies) computerbasiert erfasst wur-
den: Problemlösen (PISA 2012), digitale Lesekompetenz (PISA 2009, PISA 2012) und
technologiebasiertes Problemlösen (PIAAC 2013). Gemeinsames Merkmal aller ge-
nannter Konstrukte ist, dass computerbezogene Fertigkeiten integraler Bestandteil
der Testumgebung und/oder des Konstrukts sind. Zudem spielen die verschiedenen
Aspekte des Konstrukts der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen, wie
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 103
sie in ICILS 2013 konzipiert sind, bei den verwandten Konstrukten eine unterschied-
lich starke Rolle. An dieser Stelle ist anzumerken, dass die Fähigkeiten, die in der
Rahmenkonzeption von ICILS 2013 als Aspekte bezeichnet werden, in anderen Studien
als kognitive Prozesse ausgewiesen sind (vgl. Tabelle 4.3).
Der Vergleich mit verwandten Testkonzeptionen ermöglicht einen Überblick, inwie-
weit sich die Testinstrumente der Studien konzeptuell und in ihrer Operationalisierung
vom Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen unterschei-
den. Hierfür wurden der TILT K9 (Test of Technological and Information Literacy,
Grade 9; Senkbeil, Ihme & Wittwer, 2013a), der seit 2010 im Nationalen Bildungspanel
(National Educational Panel Study, NEPS) in der Klassenstufe 9 eingesetzt wird, sowie
die Testkonzeption des Verbundprojekts CavE-ICT-PISA (Computergestützte, adaptive
und verhaltensnahe Erfassung Informations- und Kommunikationstechnologiebezogener
Fähigkeiten [ICT skills] in PISA; Engelhardt et al., 2013) berücksichtigt. Letztgenannter
Test wurde mit der Zielsetzung entwickelt, bei zukünftigen PISA-Erhebungen als inter-
nationale Option oder nationale Ergänzung eingesetzt zu werden.
4.1 Affine Konstrukte im Kontext von ICT-Literacy in internationalen
(Schul-)Leistungsstudien
Problemlösen (PISA 2012)
Das der Studie ICILS 2013 zugrundeliegende Konstrukt der computer- und informati-
onsbezogenen Kompetenzen lässt sich konzeptuell klar von der Problemlösekompetenz
abgrenzen, die in PISA 2012 computerbasiert und an einer Teilstichprobe der 15-jäh-
rigen Jugendlichen in Deutschland erhoben wurde (vgl. Prenzel, Sälzer, Klieme &
Köller, 2013). Problemlösekompetenz, die bei PISA als Fähigkeit verstanden wird, re-
ale und fächerübergreifende Problemstellungen zu lösen, bei denen der Lösungsweg
nicht unmittelbar erkennbar ist (vgl. OECD, 2013), wird zwar auch für eine erfolg-
reiche Bewältigung zahlreicher Testaufgaben in ICILS 2013 benötigt, ist jedoch immer
im Zusammenspiel mit computerbezogenen Programmen anzuwenden (vgl. ETS, 2002).
Problemlösefähigkeiten sind beispielsweise bei der Nutzung von Tabellenkalkulationen
anzuwenden, um größere Datensätze nach bestimmten Kriterien zu sortieren, oder
auch bei der Anwendung computergestützter Suchmasken zur effi zienten Informa tions-
ermittlung. Computerbezogene Fertigkeiten sind beim Problemlösetest in PISA 2012
zwar integraler Bestandteil der Testumgebung, aber kein integraler Bestandteil des
Konstrukts. Entsprechend erfordert die Bearbeitung der Testaufgaben nur basale tech-
nische Fertigkeiten im Umgang mit dem Computer, wie z.B. die sichere Handhabung
von Tastatur und Maus. Im Vergleich mit dem CIL-Konstrukt in ICILS 2013 ergeben
sich damit nur marginale Überlappungen, die sich auf einige Charakteristika des rezep-
tiven Aspekts I.1 Über Wissen zur Nutzung von Computern verfügen beziehen und nur
die Testbearbeitung, nicht aber das Konstrukt betreffen.

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick104
Digitale Lesekompetenz (PISA 2009, PISA 2012)
Die digitale Lesekompetenz (digital reading) wurde in PISA 2009 und 2012 als in-
ternationale Option erhoben (ohne Beteiligung von Deutschland). Die Testkonzeption
und -operationalisierung beinhaltet das Lesen elektronischer Texte und erfordert da-
bei spezifi sche computerbezogene Fertigkeiten, die sich weitgehend auf die Bedienung
von Navigationswerkzeugen wie Bildlaufl eisten und Hyperlinks oder die Nutzung von
Menüs zum Suchen und Auffi nden spezifi scher Textstellen beziehen. Computerbezogene
Anforderungen beim digitalen Lesen beziehen sich damit auf basale technische
Fertigkeiten, die in ICILS 2013 dem rezeptiven Aspekt I.1 Über Wissen zur Nutzung
von Computern verfügen entsprechen. Im Mittelpunkt des Konstrukts und der daraus
abgeleiteten Testaufgaben stehen – wie beim Lesen gedruckter Texte – lesebezogene,
das heißt domänenspezifi sche Kompetenzen wie das Interpretieren, Refl ektieren und
Bewerten von Texten (vgl. OECD, 2013). Gegenüber dem Lesen gedruckter Texte be-
stehen beim Lesen elektronischer Texte (Hypertexte) weitergehende Anforderungen in
der Auswahl und Sequenzierung von Texten. Das heißt, der zu lesende Text wird aus
verschiedenen Quellen vom Leser generiert. Hierzu konnte für den Grundschulbereich
in der Studie LaC (Lesen am Computer) als Ergänzung zu IGLU 2001 bereits gezeigt
werden, dass das Lesen von Hypertexten – als komplexes Netzwerk einzelner Textteile
– eigenständiges Navigieren durch den Text und selbstständiges Zusammenstellen der
Leseinhalte fordert (vgl. Voss, 2006).
Wie bei der Testkonzeption zu ICILS 2013 sind beim Test zur digitalen Lese-
kompetenz in PISA textuell dargebotene Informationen hinsichtlich ihrer Glaub-
würdigkeit, Genauigkeit oder auch Nützlichkeit im Hinblick auf eine spezifi sche
Fragestellung zu beurteilen. Hierfür sind beispielsweise auch die Identität des Ve r-
fassers oder die URL-Adresse der Informationsquelle als Kriterien zu berücksichtigen
(Prozesskomponente Refl ektieren und Bewerten; vgl. OECD, 2013). Insofern ergeben
sich weiterhin Überlappungen zum CIL-Konstrukt im Aspekt I.2 Auf Informationen
zugreifen und Informationen bewerten des rezeptiven Teilbereichs. Zu beachten ist,
dass bei der digitalen Lesekompetenz zusätzlich der intentionale Gehalt des jeweiligen
Textes zu bestimmen und die im Text gegebene Argumentation zu bewerten ist. Beide
Aspekte sind kein Bestandteil des CIL-Konstrukts in ICILS 2013. Zusammengefasst er-
geben sich somit stellenweise Überschneidungen beider konzeptioneller Ansätze, die be-
stimmte Aspekte der rezeptiven Komponente des CIL-Konstrukts (I.1 Über Wissen zur
Nutzung von Computern verfügen, I.2 Auf Informationen zugreifen und Informationen
bewerten) betreffen. Der in ICILS 2013 erfasste produktive Teilbereich, z.B. die
Verarbeitung, Umwandlung und Organisation digital dargebotener Informationen, spielt
hingegen bei der Erfassung der digitalen Lesekompetenz keine Rolle. Insofern stellen
die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen im Rahmen von ICILS 2013
im Vergleich zur digitalen Lesekompetenz ein klar abgrenzbares Konstrukt mit spezifi -
schen Teilbereichen dar.

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 105
Technologiebasiertes Problemlösen (PIAAC)
Eine größere konzeptuelle Überschneidung des CIL-Konstrukts ergibt sich mit der tech-
nologiebasierten Problemlösekompetenz, die im Rahmen der OECD-Studie PIAAC bei
Jugendlichen und Erwachsenen im Alter zwischen 16 und 65 Jahren erhoben wurde.
Die Rahmen- und Testkonzeption zum technologiebasierten Problemlösen ist – ähnlich
wie bei ICILS 2013 – eng an die Vorarbeiten des ICT Literacy Panels (vgl. ETS, 2002)
angelehnt (vgl. OECD, 2009). Entsprechend wird in PIAAC unter technologiebasiertem
Problemlösen die Kompetenz verstanden, digitale Technologien, Kommunikationshilfen
und Netzwerke erfolgreich für die Suche, Vermittlung und Interpretation von Informa-
tionen zu nutzen (vgl. Rammstedt, 2013). Im Fokus von PIAAC steht, wie sich
Erwachsene Informationen in einer computerbasierten Umgebung beschaffen, wie sie
diese Informationen hinsichtlich ihrer Nützlichkeit und Vertrauenswürdigkeit beurteilen,
alltagsbezogene Aufgaben mit Hilfe digitaler Technologien bewältigen und ihre com-
putergestützte Kommunikation per E-Mail erledigen. Diese Anforderungen sind – ab-
gesehen von der unterschiedlichen Zielgruppe – auch Bestandteil des CIL-Konstrukts.
Das CIL-Konstrukt ist jedoch klar abgrenzbar von technologiebasiertem Problemlösen,
da es zusätzlich einerseits technologische Kompetenzen im Sinne deklarativen und pro-
zeduralen Funktionswissens über Programmanwendungen (vgl. Aspekt I.1 Über Wissen
zur Nutzung von Computern verfügen) beinhaltet. Andererseits stellt die Fähigkeit,
Informationsprodukte (z.B. Präsentationen) unter Berücksichtigung inhaltlicher und for-
maler Gestaltungsaspekte zu erzeugen, einen integralen Bestandteil des CIL-Konstrukts
dar. Beide Komponenten werden im Rahmen des technologiebasierten Problemlösens
nicht berücksichtigt.
4.2 Affine Konstrukte und konzeptionelle Ansätze im Kontext von
ICT-Literacy in Deutschland
Einen zentralen theoretischen Bezugspunkt für die aktuell in Deutschland entwickelten
und eingesetzten Instrumente zur Erfassung von computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen, TILT K9 und CavE-ICT-PISA, stellt – ähnlich wie bei ICILS 2013 –
die in Abschnitt 2 skizzierte Rahmenkonzeption des ICT Literacy Panels (vgl. ETS,
2002) dar. Daher weisen alle drei Rahmenkonzeptionen in zentralen Grundannahmen
eine weitgehende Übereinstimmung auf (vgl. Senkbeil et al., 2013a, Engelhardt et al.,
in Vorbereitung, für eine ausführliche Darstellung der jeweiligen Konzeption). Danach
bildet das Zusammenwirken von technischen und informationsbezogenen Kompetenzen
den Kern des jeweiligen Konstrukts, wobei für einen erfolgreichen Einsatz von
Informations- und Kommunikationstechnologien kognitive Fähigkeiten wie z.B.
Problemlösekompetenz oder Lesekompetenz erforderlich sind. Weitgehende Parallelen
zwischen den Konstrukten zeigen sich auch hinsichtlich der kognitiven Prozesse und
Operationen (in der Testkonzeption zu ICILS 2013 als Aspekte bezeichnet), also der
Wissensbestände und Fertigkeiten, die für einen zielorientierten und erfolgreichen
Umgang mit Computer und Internet benötigt werden. Dies gilt ebenso hinsichtlich der

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick106
in den jeweiligen Tests eingesetzten Programmanwendungen und in Bezug auf die be-
rücksichtigten Kontexte, die für diese Altersgruppe relevant sind. Größere Unterschiede
zwischen den Testkonzeptionen ergeben sich vornehmlich bei der Betrachtung der je-
weiligen Testdesigns und bei der Operationalisierung der Aufgaben. Im Folgenden wer-
den die wesentlichen Charakteristika der beiden Testkonzeptionen (TILT, CavE-ICT-
PISA) im Vergleich mit der Konzeption von ICILS 2013 beschrieben. Abschließend
informiert eine tabellarische Übersicht über die wichtigsten Gemeinsamkeiten und
Unterschiede (siehe Tabelle 4.3).
TILT K9 (Nationales Bildungspanel, NEPS)
Die Entwicklung des TILT K9 erfolgte im Rahmen des Projekts Nationales Bildungs-
panel (vgl. Blossfeld, Roßbach & von Maurice, 2011) für die neunte Jahrgangsstufe.
Weitgehend übereinstimmend mit der ICILS-Defi nition wird ICT-Literacy im
TILT K9 als kontextspezifi sche kognitive Leistungsdisposition defi niert, die er-
lernte Wissensbestände und Fertigkeiten beinhaltet und eine erfolgreiche Bewäl ti-
gung computer- und informationsbezogener Anforderungen im Umgang mit digi-
talen Medien ermöglicht. ICT-Literacy wird als eindimensionales Konstrukt kon-
zeptualisiert, das sich als Strukturmodell prozess- und programmbezogener Kom-
petenzen darstellen lässt. Die in TILT K9 unterschiedenen Prozesskomponenten
(Anwenden/Verstehen, Erzeugen, Suchen/Organisieren, Bewerten, Kommunizieren)
und berücksichtigten Programmanwendungen (Textverarbeitung, Tabellenkalkulation,
Präsentationsprogramme, E-Mail- und andere Kommunikationsanwendungen, inter-
netgestützte Suchmaschinen und Datenbanken) sind nahezu deckungsgleich mit den
Prozessen und den simulierten Computerumgebungen, die in ICILS 2013 berücksich-
tigt werden.
Der TILT K9 wird bisher – wie alle anderen Kompetenzmessungen in NEPS – aus
organisatorischen und technischen Gründen als Papier-und-Bleistift-Test durchgeführt
und umfasst 36 Items im Multiple-Choice-Format. Um die Nachteile im Testmodus
(Papier-und-Bleistift, Multiple-Choice-Items) im Vergleich zu einer simulationsbasier-
ten Testumgebung wie z.B. in ICILS 2013 gering zu halten, wurden Testitems mit re-
alistischen Problemstellungen in einer Fülle authentischer Situationen konstruiert. Die
Testitems erfassen, ob die Testpersonen mit bestimmten Aufgabenstellungen angemes-
sen umgehen können, indem sie gefragt werden, was sie in der betreffenden Situation
tun würden. Für die Problemlösung sind – ähnlich wie bei ICILS 2013 oder verwand-
ten Rahmenkonzepten – zum Beispiel Leseverständnis, schlussfolgerndes Denken oder
das Vergleichen und Bewerten von Informationen erforderlich. Für eine möglichst re-
alitätsnahe Gestaltung der Testaufgaben wurden Screenshots in den Aufgabenstimulus
integriert (z.B. von einem Internet-Browser oder Tabellenkalkulationen). Als Antwort-
alternativen wurden in TILT realistische Optionen in Form von Schaltfl ächen oder
Menüs vorgegeben, die in die jeweiligen Screenshots integriert waren. Das in TILT ver-
wendete Aufgabenformat entspricht damit weitgehend den in ICILS 2013 verwendeten
nicht interaktiven Testitems (siehe Kapitel III in diesem Band).

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 107
Bisherige Ergebnisse deuten darauf hin, dass anhand des Papier-und-Bleistift-Tests
TILT K9 deklarative und prozedurale Wissensbestände (ausreichend) valide erfasst
werden können (vgl. Senkbeil & Ihme, 2014; Senkbeil, Ihme & Wittwer, 2013b). Das
computerbezogene Handeln selbst im Sinne prozeduralen Handlungswissens bleibt je-
doch gemäß den Restriktionen im Aufgabenformat, das kein interaktives Handeln mit
dem Computer erlaubt, unberücksichtigt (vgl. Goldhammer, Kröhne, Keßel, Senkbeil
& Ihme, 2014). Insofern ist weitgehend unklar, inwieweit beide Testinstrumente (TILT
K9, ICILS-Test) trotz vergleichbarer Rahmenkonzeptionen, aber angesichts unter-
schiedlicher Testmodi und Aufgabenformate zu vergleichbaren Testergebnissen führen.
Diese Fragestellung ist auch deshalb von besonderem Interesse, da die in ICILS 2013
getesteten Schülerinnen und Schüler in Deutschland im Rahmen einer nationalen
Ergänzungsstudie zusätzlich den in NEPS eingesetzten TILT K9 bearbeiteten. Die
Veröffentlichung von Befunden zur Verknüpfung von ICILS 2013 und TILT K9 ist ab
dem Jahr 2015 geplant.
CavE-ICT-PISA
Das Verbundprojekt CavE-ICT-PISA defi niert ICT-Fertigkeiten (ICT-Skills) „als Wissen
und Fertigkeiten zur Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien, die
für die erfolgreiche Teilhabe in modernen Wissensgesellschaften relevant sind. ICT-
Skills umfassen die Rezeption, Anwendung und Produktion multimedialer Information
zur erfolgreichen Bearbeitung informationsbezogener Aufgaben“ (Engelhardt et al.,
2013, ohne Seitenangabe; siehe auch Engelhardt et al., in Vorbereitung). Die the-
oretische Rahmenkonzeption von CavE-ICT-PISA stellt eine Synthese der in der
Literatur vorgestellten Konzeptionen von ICT-Skills dar. Es wurde ein aufgabenzent-
rierter Ansatz gewählt, in dem nicht die verschiedenen Werkzeuge zur Strukturierung
der Domäne herangezogen wurden, sondern ICT-bezogene kognitive Anforderungen.
Die Rahmenkonzeption wurde mit dem Ziel erstellt, ein Testverfahren mit simulati-
onsbasierten Items zur Erfassung von ICT-Skills zu entwickeln. ICT-Skills werden von
Engelhardt et al. (2013) als kognitive Fertigkeiten verstanden, die sich aus traditio-
nelleren Fertigkeiten herausgebildet haben, um auf ICT-Anforderungen reagieren und
Informations- und Kommunikationstechnologien für eigene Zwecke erfolgreich einset-
zen zu können. Zu diesen konstituierenden Fertigkeiten gehört Medienrezeption, z.B.
Lesen und Problemlösen, beides verbunden mit der Anwendung technischen Wissens.
Die Rahmenkonzeption nimmt vier unabhängige konzeptionelle Dimensionen an, die
die interne Struktur des Konstrukts ICT-Skills defi nieren: (i) kognitive Operation, (ii)
soziale Interaktion, (iii) Situation und (iv) Modalität.
Zu den kognitiven Operationen zählen die vom ICT Literacy Panel (vgl. ETS, 2002)
vorgeschlagenen Facetten der Informationsverarbeitung, das heißt Zugreifen (access),
Managen (manage), Integrieren (integrate), Bewerten (evaluate) und Erzeugen (create).
Diese entsprechen größtenteils den rezeptiven und produktiven Aspekten der ICILS-
2013-Konzeption. Die Dimension soziale Interaktion umfasst die Facetten individu-
ell und kollektiv und charakterisiert, ob ein Informationsproblem von einer oder von
mehreren Personen, die dabei miteinander interagieren, gelöst wird. Die Dimension

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick108
Tabelle 4.3: Vergleich der Testkonzeptionen von ICILS 2013, TILT (NEPS) und CavE-ICT-PISA
ICILS 2013 TILT (NEPS) CavE-ICT-PISA
Konstrukt-
beschreibung
Wissensbestände und
Fertigkeiten, die eine
erfolgreiche Bewältigung
computer- und
informationsbezogener
Anforderungen ermöglichen
(funktionales Literacy-
Konzept)
Wissensbestände und
Fertigkeiten, die eine
erfolgreiche Bewältigung
computer- und
informationsbezogener
Anforderungen
ermöglichen
(funktionales Literacy-
Konzept)
ICT-Skills als Wissen und Fertig -
keiten zur Nutzung
von Informations- und
Kommunikationstechnologien;
sie umfassen die Rezeption,
Anwendung und Produktion
multimedialer Information zur
erfolgreichen Bearbeitung
informationsbezogener
Aufgaben
Bereiche/
(kognitive)
Prozesse
– Über Wissen zur
Nutzung von Computern
verfügen
– Auf Informationen zugrei-
fen und Informationen
bewerten
– Informationen verarbeiten
und organisieren
– Informationen umwandeln
– Informationen erzeugen
– Informationen kommuni-
zieren und austauschen
– Informationen sicher
nutzen
– Anwenden und Ver-
stehen
– Erzeugen
– Suchen/Organisieren
– Bewerten
– Kommunizieren
Facetten der Informations-
verarbeitung:
– Zugreifen (access)
– Managen (manage)
– Integrieren (integrate)
– Bewerten (evaluate)
– Erzeugen (create)
Programm-
anwendungen
– Textverarbeitung
– Tabellenkalkulation
– Präsentation
– E-Mail
– internetgestützte Such-
maschinen
– internetgestützte Daten-
banken
– Textverarbeitung
– Tabellenkalkulation
– Präsentation
– E-Mail
– Chats/Foren
– internetgestützte
Suchmaschinen
– internetgestützte
Datenbanken
– Textverarbeitung
– Tabellenkalkulation
– Präsentation
– E-Mail
– Bildbearbeitung
– Dateimanager (Ordner-
strukturen)
– Chats/Foren
– internetgestützte Such-
maschinen
– internetgestützte
Datenbanken
Kontexte persönlich, bildungsbezo-
gen
persönlich, bildungsbe-
zogen
persönlich, bildungsbezogen,
beruflich
Design Querschnitt Querschnitt, Längs-
schnitt
Querschnitt
Zielpopulation Achtklässler/innen Neuntklässler/innen 15-Jährige
Beobachtungs-
einheit
Population Person Person
Testdesign/
-aufbau
62 Items, kleine Aufgaben
und größere Aufgaben-
blöcke
36 Items ca. 70 Items
Antwortformat Nicht interaktive Testitems
(Multiple Choice, Drag &
Drop, offene Antworten),
Performanzaufgaben,
Autorenaufgaben
Multiple Choice Performanzaufgaben

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 109
Situation refl ektiert mit ihren Facetten, dass ICT-Anforderungen im persönlichen, schu-
lischen und berufl ichen Bereich auftreten. Die vierte Dimension Modalität beschreibt,
dass die zu verarbeitende Information visuell oder auch auditiv repräsentiert ist und je-
weils in konkret analog und abstrakt differenziert werden kann.
Die CavE-ICT-PISA-Testkonzeption beinhaltet die Entwicklung simulationsbasierter
Items, die sich jeweils vorwiegend einer Facette pro Dimension zuordnen lassen. Vier
weitere Inhalts- und Anforderungsbereiche wurden über alle Dimensionen hinweg re-
alisiert, nämlich Applikationen (z.B. Textverarbeitung, Dateimanager), Vertraulichkeit
von Daten (privacy), Datensicherheit (safety) und Netiquette (vgl. ICILS 2013,
Aspekt II.4 Informationen sicher nutzen). Für die Simulationen wurden Abstraktionen
auf Grundlage verschiedener Applikationen und Betriebssysteme gewählt. Die ent-
wickelten interaktiven Aufgaben sind vergleichbar mit den Skills- und z.T. mit den
Autorenaufgaben in ICILS 2013.
Literatur
ACARA [Australian Curriculum, Assessment, and Reporting Authority]. (2012). National
Assessment Program – ICT literacy: Years 6 & 10 report 2011. Sydney: ACARA.
Aktionsrat Bildung. (2008). Bildungsrisiken und -chancen im Globalisierungsprozess. Wies-
baden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Balanskat, A. & Gertsch, C.A. (2010). Digital skills working group. Review of national curri-
cula and assessing digital competence for students and teachers: Findings from 7 coun-
tries. Brüssel: European Schoolnet.
Blatt, I., Voss, A. & Goy, M. (2005). Lesen am Computer (LaC). Eine Pilotstudie im Rahmen
von IGLU. In W. Bos, E.-M. Lankes, M. Prenzel, K. Schwippert, R. Valtin & G. Walther
(Hrsg.), IGLU. Vertiefende Analysen zu Leseverständnis, Rahmenbedingungen und
Zusatz studien (S. 283–328). Münster: Waxmann.
Blossfeld, H.-P., Buchholz, S., Hofäcker, D., Hofmeister, H., Kurz, K. & Mills, M. (2007).
Globalisierung und die Veränderung sozialer Ungleichheiten in modernen Gesellschaften.
Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 59(4), 667–691.
Blossfeld, H.-P., Roßbach, H.-G. & von Maurice, J. (Hrsg.). (2011). Education as a lifelong
process – The German National Educational Panel Study (NEPS). Wiesbaden: VS Verlag
für Sozialwissenschaften.
DfES [Department for Education and Skills]. (2003). The skills for life survey. A national
needs and impact survey of literacy, numeracy and ICT skills. London: DfES.
ICILS 2013 TILT (NEPS) CavE-ICT-PISA
Testvorgabe Unterschiedliche Testitems
und Itemreihenfolgen
Gleiche Testitems und
Itemreihenfolge
Unterschiedliche Testitems und
Itemreihenfolgen (Itempool für
adaptive Vorgabe)
Testmodus Computerbasiert, interakti-
ver Kompetenztest
Papier-und-Bleistift Computerbasiert, interaktiver
Kompetenztest
Fortsetzung Tabelle 4.3

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick110
Eickelmann, B. (2010). Digitale Medien in Schule und Unterricht erfolgreich implementieren.
Münster: Waxmann.
Eickelmann, B., Lorenz, R., Vennemann, M., Gerick, J. & Bos, W. (Hrsg.). (2014). Grund-
schule in der digitalen Gesellschaft. Befunde aus den Schulleistungsstudien IGLU und
TIMSS 2011. Münster: Waxmann.
Eickelmann, B. & Schulz-Zander, R. (2010). Qualitätsentwicklung im Unterricht – zur Rolle
digitaler Medien. In N. Berkemeyer, W. Bos, H.-G. Holtappels, N. McElvany & R.
Schulz-Zander (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 16, S. 235–259). Weinheim:
Juventa.
Engelhardt, L., Hartig, K., Wenzel, S.F.C., Frey, A., Goldhammer, F., Horz, H. et al. (2013).
Framework zur Messung von ICT-Skills. Vortrag auf der 14. Fachgruppentagung
Pädagogische Psychologie, Hildesheim, 23.-25. September 2013.
Engelhardt, L., Naumann, J., Goldhammer, F., Horz, H., Hartig, K., Frey, A. et al. (in Vor-
bereitung). Frameworks for ICT Literacy: A review and synthesis.
ETS [Educational Testing Service]. (2002). Digital transformation. A framework for ICT
Literacy. Princeton, NJ: ETS.
Europäische Kommission. (2013). Survey of schools: ICT in education. Benchmarking access,
use and attitudes to technology in Europe’s schools. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter
https://ec.europa.eu/digital-agenda/sites/digital-agenda/fi les/KK-31-13-401-EN-N.pdf
Ezziane, Z. (2007). Information technology literacy: Implications on teaching and learning.
Educational Technology & Society, 10(3), 175–191.
Facer, K., Sutherland, R., Furlong, R. & Furlong, J. (2001). What’s the point of using compu-
ters? The development of young people’s computer expertise in the home. New Media &
Society, 3(2), 199–219.
Ferrari, A. (2012). Digital competence in practice: An analysis of frameworks. Zugriff am 16.
Oktober 2014 unter http://ftp.jrc.es/EURdoc/JRC68116.pdf
Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T. & Gebhardt, E. (2014). Preparing for life in a
digital age. The IEA International Computer and Information Literacy Study internatio-
nal report. Cham: Springer.
Fraillon, J., Schulz, W. & Ainley, J. (2013). International Computer and Information Literacy
Study. Assessment framework. Amsterdam: IEA.
Furlong, J. & Davies, C. (2012). Young people, new technologies and learning at home: Taking
context seriously. Oxford Review of Education, 38(1), 45–62.
Goldhammer, F., Kröhne, U., Keßel, Y., Senkbeil, M. & Ihme, J.M. (2014). Diagnostik von
ICT-Literacy. Diagnostica, 60(1), 10–21.
Goldhammer, F., Naumann, J. & Keßel, Y. (2013). Assessing individual differences in basic
computer skills: Psychometric characteristics of an interactive performance measure.
European Journal of Psychological Assessment, 29(4), 263–275.
Goldman, S.R. (2011). Choosing and using multiple information sources: Some new fi ndings
and emergent issues. Learning and Instruction, 21(2), 238–242.
Gui, M. & Argentin, G. (2011). Digital skills of internet natives: Different forms of digital lite-
racy in a random sample of northern Italian high school students. New Media & Society,
13(6), 963–980.
ISTE [International Society for Technology in Education]. (1998). National educational tech-
nology standards for students. Zugriff am 15. Oktober 2014 unter http://www.iste.org/
docs/pdfs/nets_for_students_1998_standards.pdf?sfvrsn=2
Jackson, L.A., von Eye, A., Biocca, F.A., Barbatsis, G., Zhao, Y. & Fitzgerald, H.E. (2006).
Does home internet use infl uence the academic performance of low-income children?
Developmental Psychology, 42(3), 429–435.

Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 111
Judson, E. (2010). Improving technology literacy: Does it open doors to traditional context.
Educational Technology Research and Development, 58(3), 271–284.
Katz, I.R. & Macklin, A.S. (2007). Information and communication technology (ICT) literacy:
Integration and assessment in higher education. Journal of Systemics, Cybernetics and
Informatics, 5(4), 50–55.
Klieme, E. (2004). Was sind Kompetenzen und wie lassen sie sich messen? Pädagogik, 56(6),
10–13.
Klieme, E., Hartig, J. & Rauch, D. (2008). The concept of competence in educational contexts.
In J. Hartig, E. Klieme & D. Leutner (Hrsg.), Assessment of competencies in educational
contexts (S. 3–22). Göttingen: Hogrefe.
KMK [Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der
Bundesrepublik Deutschland]. (2012). Medienbildung in der Schule. Beschluss der
Kultusministerkonferenz vom 8. März 2012. Bonn: KMK.
Kozma, R. (2009). Transforming education: Assessing and teaching 21st century skills. In F.
Scheuermann & J. Björnsson (Hrsg.), The transition to computer-based assessment.
New approaches to skills assessment and implications for large-scale testing (S. 13–23).
Zugriff am 15. Oktober 2014 unter http://bookshop.europa.eu/en/the-transition-to-compu
ter-based-assessment-pbLBNA23679/
Kuhlemeier, H. & Hemker, B. (2007). The impact of computer use at home on students’
Internet skills. Computers & Education, 49(2), 460–480.
Leu, D.J., Kinzer, C.K., Coiro, J.L. & Cammack, D.W. (2004). Toward a theory of new lite-
racies emerging from the internet and other information and communication technolo-
gies. In N.J. Unrau & R.B. Russell (Hrsg.), Theoretical models and processes of reading
(S. 1570–1613). Newark, NJ: International Reading Association.
Livingstone, S. & Helsper, E. (2007). Gradiations in digital inclusion: Children, young people
and the digital divide. New Media & Society, 9(4), 671–696.
Luu, K. & Freeman, J.G. (2011). An analysis of the relationship between information and com-
munication technology (ICT) and scientifi c literacy in Canada and Australia. Computers
& Education, 56(4), 1072–1082.
Markauskaite, L. (2006). Towards an integrated analytic framework of information and com-
munications technology literacy: From intended to implemented and achieved dimensi-
ons. Information Research, 11(3), 1–20.
MCEECDYA [Ministerial Council for Education, Early Childhood Development and Youth
Affairs]. (2010). National Assessment Program: ICT literacy. Years 6 and 10. Report
2008. Carlton South: MCEECDYA. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://www.nap.
edu.au/verve/_resources/2008_nap_ ictl_public_report.pdf
MCEETYA [Ministerial Council on Education, Employment, Training and Youth Affairs].
(2007). National Assessment Program: ICT literacy. Years 6 and 10. Report 2005.
Melbourne: MCEETYA.
MPFS [Medienpädagogischer Forschungsverbund Südwest]. (2013). JIM-Studie 2013. Jugend,
Information, (Multi-)Media. Stuttgart: MPFS.
OECD. (2005). Learning a living. First results of the adult literacy and life skills survey. Paris:
OECD.
OECD. (2009). PIAAC problem solving in technology-rich environments: A conceptual frame-
work. OECD Education Working Paper No. 36. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter
http://search.oecd.org/offi cialdocuments/displaydocumentpdf/?doclanguage=en&cote=e
du/wkp%282009%2915
OECD. (2010). Are the new millenium learners making the grade? Technology use and educa-
tional performance. Paris: OECD.

Senkbeil, Goldhammer, Bos, Eickelmann, Schwippert und Gerick112
OECD. (2013). PISA 2012: Assessment and analytical framework. Paris: OECD.
Partnership for 21st Century Skills. (2005). Assessment of 21st century skills: The current land-
scape. New York, NY: Center for Children and Technology.
Poynton, T.A. (2005). Computer literacy across the lifespan: A review with implications for ed-
ucators. Computers in Human Behavior, 21(6), 861–872.
Prenzel, M., Sälzer, C., Klieme, E. & Köller, O. (2013). PISA 2012. Fortschritte und Heraus-
forderungen in Deutschland. Münster: Waxmann.
Rammstedt, B. (Hrsg.). (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen
Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.
Richter, T., Naumann, J. & Horz, H. (2010). Eine revidierte Fassung des Inventars zur
Computerbildung (INCOBI-R). Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 24(1), 23–37.
Schulz-Zander, R. (2001). Lernen mit neuen Medien in der Schule. Zeitschrift für Pädagogik,
43. Beiheft, 181–195.
Schulz-Zander, R. (2005). Innovativer Unterricht mit Informationstechnologien – Ergebnisse
der SITES M2. In H.-G. Holtappels & K. Höhmann (Hrsg.), Schulentwicklung und
Schulwirksamkeit (S. 264–276). Weinheim: Juventa.
Schulz-Zander, R., Eickelmann, B. & Goy, M. (2010). Mediennutzung, Medieneinsatz und
Lesekompetenz. In W. Bos, S. Hornberg, K.-H. Arnold, G. Faust, L. Fried, E.-M. Lankes
et al. (Hrsg.), IGLU 2006 – die Grundschule auf dem Prüfstand. Vertiefende Analysen zu
Rahmenbedingungen schulischen Lernens (S. 91–119). Münster: Waxmann.
Selwyn, N. (2005). The social processes of learning to use computers. Social Science Computer
Review, 23(1), 122–135.
Senkbeil, M. & Ihme, J.M. (2014). Wie valide sind Papier-Bleistift-Tests zur Erfassung compu-
terbezogener Kompetenzen? Diagnostica, 60(1), 22–34.
Senkbeil, M., Ihme, J.M. & Wittwer, J. (2013a). The Test of Technological and Information
Literacy (TILT) in the National Educational Panel Study: Development, empirical test-
ing, and evidence for validity. Journal for Educational Research Online, 5(2), 139–161.
Senkbeil, M., Ihme, J.M. & Wittwer, J. (2013b). Entwicklung und erste Validierung eines Tests
zur Erfassung technologischer und informationsbezogener Literacy (TILT) für Jugend liche
am Ende der Sekundarstufe I. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 16(4), 671–691.
Senkbeil, M. & Wittwer, J. (2007). Die Computervertrautheit von Jugendlichen und Wirkungen
der Computernutzung auf den fachlichen Kompetenzerwerb. In M. Prenzel, C. Artelt, J.
Baumert, W. Blum, M. Hammann, E. Klieme et al. (Hrsg.), PISA 2006. Die Ergebnisse
der dritten internationalen Vergleichsstudie (S. 277–307). Münster: Waxmann.
Senkbeil, M. & Wittwer, J. (2010). Wann unterstützt die Computernutzung im Unterricht die
mathematische Kompetenzentwicklung? Ergebnisse der Messwiederholungsstudie PISA-
I-Plus 2003. Unterrichtswissenschaft, 38(2), 152–172.
Thomson, S. & De Bortoli, L. (2007). PISA 2003: ICT use and familiarity at school and home.
Melbourne: Australian Council for Educational Research.
van Deursen, A.J.A.M. & van Diepen, S. (2013). Information and strategic internet skills of
secondary students: A performance test. Computers & Education, 63, 218–226.
Voss, A. (2006). Print- und Hypertextlesekompetenz im Vergleich. Münster: Waxmann.
Walraven, A., Brand-Gruwel, S. & Boshuizen, H.P.A. (2008). Information-problem solving: A
review of problems students encounter and instructional solutions. Computers in Human
Behavior, 24(3), 623–648.
Wecker, C., Kohnle, C. & Fischer, F. (2007). Computer literacy and inquiry learning: When
geeks learn less. Journal of Computer Assisted Learning, 23(2), 133–144.
Wittwer, J. & Senkbeil, M. (2008). Is students’ computer use at home related to their mathematical
performance at school? Computers & Education, 50(4), 1558–1571.

1. Einleitung
Im Zuge des gesellschaftlichen Wandels zur Informations- und Wissensgesellschaft
wird in den letzten Jahren diskutiert, welche Kompetenzen und Fertigkeiten
Heranwachsende benötigen und welche Aufgaben sich daraus für den Bildungsbereich
ergeben (vgl. Eickelmann, 2010, 2012; Kalantzis & Cope, 2008; Voogt, Erstad, Dede
& Mishra, 2013). Aufgrund der dynamischen technologischen Entwicklung ergeben
sich sowohl in der Berufswelt als auch im häuslichen Umfeld und in der Freizeit neue
Herausforderungen für den Einzelnen (vgl. Anderson, 2008; Voogt & Knezek, 2008).
Für die schulische Bildung entstehen daraus weltweit neue Aufgabenbereiche, die
vor allem darauf abzielen, notwendige Kompetenzen für das 21. Jahrhundert zu för-
dern und alle Kinder und Jugendliche in eine möglichst gute Ausgangslage zu verset-
zen, chancengerecht an diesen Entwicklungen teilzuhaben (vgl. OECD, 2010). Nach
Baumert (2002) zählt in diesem Kontext der Gebrauch von Computern zu den ba-
salen Sprach- und Selbstregulationskompetenzen im Sinne von Kulturwerkzeugen in-
nerhalb der Grundstruktur einer schulisch vermittelten Allgemeinbildung. Der Weg zu
einem kompetenten Umgang mit neuen Technologien führt für das Bildungssystem
daher über den Einsatz von digitalen Medien in schulische Lehr- und Lernprozesse
zur Unterstützung fachlichen Lernens und zur Unterstützung des Erwerbs fächer-
über greifender Schlüsselkompetenzen, zu denen die in der IEA-Studie ICILS 2013
(International Computer and Information Literacy Study) untersuchten computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen zu zählen sind.
Empirische Kenntnisse über die Kompetenzstände von Schülerinnen und
Schülern zu erlangen sowie die kritische Betrachtung und Einordnung des eigenen
Bildungssystems ist vielfach erst durch internationale Vergleiche möglich. Diese stel-
len weltweit eine zentrale Grundlage für die Entwicklung und Sicherung der Qualität
von Schulen und Unterricht dar. In dem vorliegenden Kapitel wird im Sinne eines
Bildungsmonitorings der Kompetenzstand von Schülerinnen und Schülern der achten
Jahrgangsstufe im Bereich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in
Deutschland im internationalen Vergleich untersucht. Berichtet werden die Befunde zu
Kapitel V
Computer- und informationsbezogene
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern
der 8. Jahrgangsstufe in Deutschland im
internationalen Vergleich
Wilfried Bos, Birgit Eickelmann und Julia Gerick

Bos, Eickelmann und Gerick114
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern
in Deutschland und den weiteren 20 an ICILS 2013 beteiligten Bildungssystemen, da-
runter drei Benchmark-Teilnehmer. Neben dem internationalen Vergleich werden ver-
tiefend die Verteilungen auf Kompetenzstufen sowie Schulformunterschiede in den
Kompetenzständen von Schülerinnen und Schülern an Gymnasien im Vergleich zu an-
deren Schulformen der Sekundarstufe I betrachtet.
Die Ergebnisse von ICILS 2013 – und hier vor allem der in diesem Kapitel präsen-
tierte internationale Vergleich der Kompetenzen – können die Grundlage für eine daten-
und empiriegestützte Entwicklung des deutschen Bildungs- und Schulsystems bilden.
Für die fachspezifi schen Kompetenzbereiche – wie sie u.a. in IGLU (Internationale
Grundschul-Lese-Untersuchung), TIMSS (Trends in International Mathematics and
Science Study) und PISA (Programme for International Student Assessment) er-
fasst wurden – hat sich gezeigt, dass die Diskussion der Ergebnisse dieser Studien in
den letzten 15 Jahren zu Veränderungen geführt hat, die dazu beigetragen haben, die
Qualität und Chancengerechtigkeit des deutschen Schulsystems zu verbessern sowie
Grundlagen für die Reformen der Lehrerausbildung bereitzustellen (vgl. u.a. Bonsen,
Bos & Rolff, 2008; Fend, 2010; Klieme et al., 2003; Terhart, 2002; Tillmann, 2009; van
Ackeren & Klemm, 2009). Inwieweit sich mögliche Handlungsbedarfe für Deutschland
auf der Grundlage des internationalen Vergleichs computer- und informationsbezo-
gener Kompetenzen ergeben, werden die ausgeführten beschriebenen Befunde sowie
ihre Einschätzung und Aufarbeitung von Seiten der Schulpraxis, Schulforschung und
Bildungsadministration zeigen.
2. Perspektiven für den Bildungsbereich im 21. Jahrhundert
2.1 Verankerung digitaler Medien in der Schule und Relevanz der
Messung computer- und informationsbezogener Kompetenzen im
internationalen Vergleich
Der Blick auf Bildungssysteme weltweit zeigt, dass die Implementation digitaler
Medien in den schulischen Bildungsbereich eine größere Herausforderung darstellt, als
dies mit ihrer Einführung zunächst angenommen wurde (vgl. Eickelmann, 2011; Tearle,
2004). In Deutschland scheinen die diesbezüglichen Herausforderungen besonders
groß zu sein: Bisherige Analysen, beispielsweise im Rahmen der Schulleistungsstudien
PIRLS/IGLU, TIMSS und PISA konnten sowohl für den Primar- als auch für den
Sekundarbereich zeigen, dass die Nutzung digitaler Medien im Unterricht in den ver-
gangenen Jahren noch nicht zum Schulalltag in Deutschland gehörte. Trotz über
die Jahre gestiegener Ausstattungs- und Nutzungszahlen zeigten sowohl die IT-
Infrastruktur als auch die schulische Nutzung neuer Technologien im internationa-
len Vergleich Entwicklungsbedarfe auf (vgl. Drossel, Wendt, Schmitz & Eickelmann,
2012; Eickelmann, Lorenz, Vennemann, Gerick & Bos, 2014; Schulz-Zander,

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 115
Eickelmann & Goy, 2010; Senkbeil & Drechsel, 2004; Senkbeil & Wittwer, 2007). Für
eine zukunftsfähige Entwicklung des Bildungssystems greift der Blick auf die schu-
lische IT-Ausstattung und die Nutzung neuer Technologien in schulischen Lehr- und
Lernprozessen alleine allerdings zu kurz. Vielmehr stellt sich in den letzten Jahren
die Frage, über welche Kompetenzen Schülerinnen und Schüler im Umgang mit neu-
en Technologien verfügen sollten und daran anknüpfend, wie diese Kompetenzen
konzeptioniert und gemessen werden können. Dabei geht es neben einer Einordnung
der Kompetenzstände von Schülerinnen und Schülern auch um die Anschlussfrage,
wie schulische Bildung den Kompetenzerwerb der für das 21. Jahrhundert als wich-
tig eingestuften Kompetenzen möglichst optimal und zukunftsfähig – sowohl aus der
Sicht des Individuums als auch aus der gesellschaftlichen Perspektive – unterstützen
kann (vgl. u.a. Europäische Kommission, 2006). In dieser Diskussion gewinnt der
Kompetenzbereich der ICT-Literacy oder – wie er im Rahmen der Studie ICILS 2013
benannt ist – der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen national und in-
ternational an Relevanz (vgl. u.a. Eickelmann & Bos, 2011; Fraillon, Schulz & Ainley,
2013). Während in verschiedenen Ländern erst wenige Studien in diesem Kontext
durchgeführt wurden (z.B. Hatlevik, Ottestad & Throndsen, 2014; Huggins, Ritzhaupt &
Dawson, 2014; Lau & Yuen, 2014; Senkbeil, Ihme & Wittwer, 2013; Walraven, Brand-
Gruwel & Boshuizen, 2008), werden vor allem in Australien schon seit mehreren Jahren
landesweit Studien zur computerbasierten Messung von ICT-Literacy von Schülerinnen
und Schülern in der sechsten und zehnten Jahrgangsstufe in vergleichsweise großen
Schülerkohorten erfolgreich realisiert (vgl. z.B. ACARA, 2012; MCEECDYA, 2010).
An diese Vorarbeiten knüpft ICILS 2013 an und kann hier vor allem auf die umfang-
reichen Erfahrungen am Australian Council for Educational Research (ACER) zurück-
greifen, an dem die internationale Studienleitung für ICILS 2013 angesiedelt ist (siehe
Kapitel II in diesem Band).
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass ICILS 2013 über die vorhandenen
affi nen Konzepte zu ICT-Literacy (vgl. u.a. ETS, 2002) sowie dazu vorliegenden
Einzelstudien hinausgehend eine Forschungslücke von nationaler und internationaler
Relevanz bearbeitet und erstmalig computer- und informationsbezogene Kompetenzen
von Schülerinnen und Schülern computerbasiert erhebt und im internationalen Vergleich
betrachtet. Die Ergebnisse dieses internationalen Vergleichs werden in Abschnitt 3 in
diesem Kapitel präsentiert.
2.2 Neue Technologien in der Schule: Rückblick, Entwicklungen und
Perspektiven für Deutschland
Für Deutschland ist der im Rahmen von ICILS 2013 durchgeführte internationale
Vergleich von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von besonderem
Interesse, da er unter anderem Hinweise auf die Wirksamkeit zahlreicher nationaler
Maßnahmen zur Verankerung digitaler Medien in Schulen ermöglicht. Vergegenwärtigt
man sich rückblickend die Entwicklungsschübe, in denen neue Technologien in

Bos, Eickelmann und Gerick116
Deutschland Eingang in den schulischen Bildungsbereich gefunden haben, sind ver-
schiedene Entwicklungsphasen auszumachen (vgl. u.a. Eickelmann & Schulz-Zander,
2006). Vor allem die 1970er Jahre waren von zahlreichen Versuchen zum computer-
gestützten Unterricht geprägt, die eher vereinzelt und wenig erfolgreich Computer als
Medium in den Fachunterricht bringen sollten. Ende der 1970er Jahre folgte schließ-
lich der Einzug informatischer Inhalte als Unterrichtsgegenstand in Form eines eigen-
ständigen Fachs, dem Informatikunterricht. Mit der Einführung des PCs Anfang der
1980er Jahre wurden neue Anwendungen verfügbar, die sich aber aufgrund fehlender
IT-Ausstattung nicht im allgemeinbildenden Schulbereich durchgesetzt haben. In die-
sem Zeitraum wurde ein bildungspolitischer Konsens darüber erzielt, dass Schulen
der wachsenden Bedeutung der Informations- und Kommunikationstechnologien
Rechnung tragen sollten (vgl. Hendricks & Schulz-Zander, 2000). Die Bund-Länder-
Kommission für Bildungsplanung und Forschungsförderung (BLK) verabschiedete eine
erste Rahmenempfehlung für die Bundesländer. Mit dieser sollte die Integration ei-
ner sogenannten ‚informationstechnischen Grundbildung‘ durch Anbindung an die be-
stehenden Fächer implementiert werden (vgl. Altermann-Köster, Holtappels, Kanders,
Pfeiffer & de Witt, 1990). Die Ergebnisse von Modellversuchen in diesem Bereich
wurden mit einem ‚Gesamtkonzept für die informationstechnische Bildung‘ veröffent-
licht (vgl. BLK, 1987). Ende der 1980er Jahre erfolgte darauf aufbauend schließlich
die verpfl ichtende Einführung einer informationstechnischen Grundbildung (ITG) in
der Sekundarstufe I mit dem Ziel, Grundlagenwissen zum kompetenten und verantwor-
tungsbewussten Umgang mit Informationstechnologien zu vermitteln. Bilanzierend ist
zu sagen, dass die mit der Einführung der ITG erzielte Breitenwirkung allerdings nicht
erreicht wurde (vgl. Schulz-Zander, 2001).
In einer nächsten Phase der Integration digitaler Medien in Deutschland ab Mitte
der 1990er Jahre wurden die Schulen im Rahmen der Initiative ‚Schulen ans Netz‘
mit einem Zugang zum Internet ausgestattet. Seither haben die meisten Schulen
in Deutschland einen Internetzugang und die Anzahl internetfähiger Computer für
Schülerinnen und Schüler steigt beständig. Zudem wurden in diesem Jahrzehnt paral-
lel multimediale Anwendungen und Online-Anwendungen für das schulische Lernen
entwickelt. Im folgenden Jahrzehnt kamen Entwicklungen zum mobilen Lernen so-
wie die Nutzung von Web-2.0-Technologien als neue Innovationsschübe der Imple-
mentation neuer Technologien in Lehr- und Lernprozesse hinzu. Die Anzahl der ver-
fügbaren Technologien und Ressourcen erhöht sich vor allem auch durch webbasier-
te Angebote und die zunehmende Mobilität von Endgeräten stetig. Cox (2008) spricht
in diesem Zusammenhang von einer „explosion of IT tools and ressources“ (vgl. Cox,
2008, S. 965), die die Erforschung des Einfl usses der Nutzung digitaler Medien auf das
Lehren und Lernen erschwert (vgl. Cox, 2008). Neben der Nutzung digitaler Medien
für das Lernen erscheint die Aufgabe, Kinder und Jugendliche im Hinblick auf ei-
nen kompetenten Umgang mit neuen Technologien zu unterstützen und hier an ihren
Vorerfahrungen aus dem außerschulischen Kontext anzuknüpfen, eine zunehmend wich-
tige Herausforderung für das Bildungssystem zu sein (vgl. Eickelmann, Aufenanger &
Herzig, 2014).

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 117
In den letzten Jahren wurden sowohl länderübergreifend (vgl. KMK, 2012, 2014)
als auch innerhalb vieler Bundesländer neue Empfehlungen und Initiativen für den
Schulbereich, teilweise verknüpft mit dem außerschulischen Bildungsbereich, auf den
Weg gebracht. Im Vordergrund steht nicht mehr nur die Ausstattung von Schulen mit
neuen Technologien wie interaktive Whiteboards oder Tablet-Computer, sondern viel-
mehr das Bestreben, kompetenzorientierte Rahmenpläne für das Lernen mit digi-
talen Medien zu entwickeln und umzusetzen (vgl. u.a. LfM, 2012). Diese knüpfen in
Deutschland häufi g an Konzepte der Medienkompetenz (vgl. u.a. Aufenanger, 1997;
Schulz-Zander, 1998; Tulodziecki, 1997) und ihren Weiterentwicklungen an, welche
– wenn man sie ausschließlich auf digitale Medien bezieht – große Affi nitäten zum
Konzept der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in ICILS 2013 auf-
weisen, da sie ebenfalls auf einen kompetenten, refl ektierten, rezeptiven und produk-
tiven Umgang mit digitalen Medien und Informationen abheben. Auf der technischen
Seite, die immer im Zusammenhang mit pädagogischen Entwicklungen gesehen werden
muss (vgl. Davis, Eickelmann & Zaka, 2013), werden weiterhin Ansätze des mobilen
Lernens mit Tablet-Computern und Smartphones und in Anfängen auch im Sinne des
BYOD (Bring Your Own Device), bei dem die Schülerinnen und Schüler ihre privaten
Endgeräte mit in die Schule bringen, sowie der Einbindung mobiler Endgeräte in offene
Lerninfrastrukturen in Schulen diskutiert (vgl. Heinen, Kerres & Schiefner-Rohs, 2013).
Die Allgegenwärtigkeit von Technologien, die alle Bereiche durchdringen – und längst
nicht mehr nur als verkabelte Desktop-Computer zu Verfügung stehen –, sowie die sich
ständig vereinfachende Bedienbarkeit und die Möglichkeiten zur orts- und zeitunabhän-
gigen Nutzung vor allem durch mobile Endgeräte prägen derzeit die Entwicklungen, die
das Leben von Heranwachsenden begleiten und auch in Schulen Einzug halten.
Zusammenfassend lässt sich mit dem Blick auf die Entwicklungen in Deutschland
sagen, dass die Maßnahmen der letzten Jahre nicht nur auf die technische Ausstattung
von Schulen fokussieren. Vielmehr entwickeln vor allem die Bundesländer zuneh-
mend kompetenzorientierte Rahmenpläne zur Förderung von Medienkompetenz. Zur
Beurteilung der Frage, mit welcher Wirksamkeit diese Maßnahmen in den Schulen an-
gekommen sind, fehlt es derzeit noch an Erfahrungen und entsprechenden Daten. Auch
wenn die Konzepte der Bundesländer eine gewisse Heterogenität aufweisen und mit un-
terschiedlichem Nachdruck in die Schulen gebracht werden, ist es mit ICILS 2013 zu-
mindest dort, wo sich für die Ansätze der Länder mit dem in ICILS 2013 entwickelten
Konzept Überschneidungen ergeben, möglich, eine Zwischenbilanz abzubilden und die-
se – wie im vorliegenden Kapitel – für Deutschland insgesamt und international ein-
zuordnen sowie die Befunde aus dem internationalen Vergleich von ICILS 2013 als
Impuls für die Entwicklung des deutschen Schul- und Bildungssystems zu nutzen.

Bos, Eickelmann und Gerick118
2.3 Theoretische Anbindung von ICILS 2013
Mit diesem Kapitel wird die erste der vier internationalen Forschungsfragen von
ICILS 2013 (siehe Kapitel III in diesem Band) beantwortet. Diese bezieht sich auf
die Untersuchung von Unterschieden, die sich hinsichtlich computer- und informati-
onsbezogener Kompetenzen von Achtklässlerinnen und Achtklässlern im internatio-
nalen Vergleich ergeben (vgl. Fraillon et al., 2013; Fraillon, Ainley, Schulz, Friedman
& Gebhardt, 2014). Die Beantwortung dieser Frage setzt voraus, ein Testinstrument
zur Messung computer- und informationsbezogener Kompetenzen zu entwickeln, die-
ses in allen an der Studie beteiligten Ländern einzusetzen, die Befunde für jedes Land
zu beschreiben und durch einen internationalen Vergleich abzubilden und einzuord-
nen. Für die Beschreibung und Einordnung der Ergebnisse werden in der Studie zusätz-
lich Hintergrundfragebögen eingesetzt, die Informationen über das Bildungssystem, die
Schulen, die Lehrkräfte und über die Schülerinnen und Schüler erfassen (siehe dazu aus-
führlich Kapitel III in diesem Band). Ergänzend zum internationalen Vergleich können
für Deutschland zusätzlich im Rahmen von Schulformvergleichen Unterschiede zwi-
schen den Kompetenzständen von Achtklässlerinnen und Achtklässlern an Gymnasien
und Schülerinnen und Schülern an anderen Schulformen der Sekundarstufe I betrachtet
werden.
Die in ICILS 2013 untersuchten computer- und informationsbezogenen Kom-
petenzen werden im Sinne eines Literacy-Ansatzes als individuelle Fähigkeiten ei-
ner Person defi niert, die es ihr erlauben, Computer und neue Technologien zum
Recherchieren, Gestalten und Kommunizieren von Informationen zu nutzen und die-
se zu bewerten, um am Leben im häuslichen Umfeld, in der Schule, am Arbeitsplatz
und in der Gesellschaft erfolgreich teilzuhaben. Computer- und informationsbezo-
gene Kompetenzen sind damit als fächerübergreifende Schlüsselkompetenzen im
21. Jahrhundert einzuordnen. Im Verständnis der Studie und bezugnehmend auf das the-
oretische Rahmenkonzept von ICILS 2013 gliedert sich dieses Konstrukt inhaltlich in
zwei Teilbereiche, die für die rezeptiven und produktiven Anteile computer- und in-
formationsbezogener Kompetenzen stehen: Teilbereich I. Informationen sammeln und
organisieren und Teilbereich II. Informationen erzeugen und austauschen. Diese bei-
den Teilbereiche sind wiederum in Aspekte unterteilt, die sich auf spezifi sche Inhalte
innerhalb des jeweiligen Teilbereichs beziehen (siehe Kapitel IV in diesem Band).
Als Ergebnis von ICILS 2013 soll an dieser Stelle vorab angemerkt werden, dass die-
se beiden Bereiche nicht nur theoretisch, sondern auch empirisch stark miteinan-
der zusammenhängen (Korrelation von r = .96) und sich computer- und informations-
bezogene Kompetenzen empirisch als eine Gesamtskala abbilden lassen (siehe dazu
Abschnitt 3.1). Im internationalen Vergleich wird daher nachfolgend die Gesamtskala
der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen betrachtet.
Mit ICILS 2013 liegt erstmalig ein Kompetenzstufenmodell für computer- und infor-
mationsbezogene Kompetenzen vor. So können fünf Kompetenzstufen abgebildet wer-
den (siehe dazu ausführlich Kapitel IV in diesem Band). Die unterste Kompetenzstufe I
umfasst rudimentäre rezeptive Fertigkeiten und sehr einfache Anwendungsfertigkeiten

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 119
wie etwa das Anklicken eines Links oder einer E-Mail. Die Kompetenzstufe II be-
schreibt inhaltlich den kompetenten Umgang mit basalen Wissensbeständen sowie sehr
einfache Fertigkeiten im Umgang mit Informationen, z.B. eine einfache Bearbeitung
von Dokumenten. Schülerinnen und Schüler, die die Kompetenzstufe III erreichen,
können angeleitet, also mit Hilfestellungen, Informationen ermitteln, diese bearbei-
ten sowie einfache Informationsprodukte (wie z.B. einfache Textdokumente) erstel-
len. Die Kompetenzstufe IV umfasst das eigenständige Ermitteln und Organisieren
von Informationen und das selbstständige Erzeugen von elaborierten Dokumenten und
Informationsprodukten. Die höchste Kompetenzstufe V beschreibt schließlich sehr
elaborierte computer- und informationsbezogene Kompetenzen, zu denen das sichere
Bewerten und Organisieren selbstständig ermittelter Informationen sowie das Erzeugen
von inhaltlich und formal anspruchsvollen Informationsprodukten gehört.
2.4 Kontextbedingungen des Erwerbs computer- und
informationsbezogener Kompetenzen auf Bildungssystemebene
in den teilnehmenden Ländern
Das theoretische Rahmenmodell zu ICILS 2013 (vgl. Fraillon et al., 2013 und Kapitel
III in diesem Band) unterscheidet, angelegt als Prozessmodell schulischen Lernens, in
Voraussetzungen und Prozesse und differenziert dabei vier verschiedene Ebenen: (1)
die Ebene des gesellschaftlichen Kontextes, (2) die Schul- und Klassenebene, (3) die
Ebene der Schülerinnen und Schüler sowie (4) die Ebene des häuslichen Umfeldes
der Schülerinnen und Schüler. Das Modell stellt auf der Ebene des gesellschaftlichen
Kontextes die Gegebenheiten des Bildungssystems als relevante Voraussetzungen für
den Erwerb von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen heraus. Es be-
zieht als Prozessfaktoren technologiebezogene Strategien im Bildungssystem und
Curricula auf landes- bzw. regionaler Ebene ein. Als wichtige Einfl ussgrößen auf den
Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen sind die Strukturen des
Bildungssystems im Allgemeinen, die Kommunikationsinfrastruktur eines Landes oder
einer Region, Aspekte der Lehrerbildung sowie die Verankerung des Erwerbs von com-
puter- und informationsbezogenen Kompetenzen in Curricula sowie weiterhin die all-
gemeine wirtschaftliche und soziale Lage in den Ländern zu nennen. Im Zuge der
Datenerhebung im Jahr 2013 wurden Informationen über Rahmenbedingungen auf der
Bildungssystemebene in allen an ICILS 2013 teilnehmenden Ländern erhoben. Durch
einen Vergleich dieser Faktoren zwischen den Ländern können Erklärungsansätze
zur Begründung von Unterschieden in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern auf Bildungssystemebene gefunden wer-
den (vgl. Fraillon et al., 2014). Folgende Faktoren auf Bildungssystemebene werden an
dieser Stelle näher betrachtet:

Bos, Eickelmann und Gerick120
1. Ansätze zur Verankerung der Nutzung neuer Technologien und zur Unterstützung
des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen von Schülerinnen
und Schülern in Rahmenplänen und bildungspolitischen Vorgaben;
2. Verankerung von Konzepten zur IT-Infrastruktur, IT-Ausstattung und IT-Wartung in
Rahmenplänen und bildungspolitischen Vorgaben;
3. Angaben zur Verankerungen von Inhalten im Kontext der Vermittlung von compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen in der Lehreraus- und -fortbildung in
den beteiligten Bildungssystemen.
Die Analyse von Gemeinsamkeiten und Unterschieden in den Rahmenbedingungen zum
Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen auf Bildungssystemebene
ist mit der Hoffnung verknüpft, diejenigen Faktoren zu identifi zieren, die möglicherwei-
se in den in ICILS 2013 besonders erfolgreichen Ländern – erfolgreich im Sinne einer
hohen mittleren Kompetenz der Schülerinnen und Schüler bei gleichzeitiger geringer
Leistungsstreuung – förderliche Bedingungsfaktoren darstellen.
Verankerung der Nutzung neuer Technologien und der Unterstützung des
Kompetenzerwerbs
Die meisten der an ICILS 2013 teilnehmenden Länder weisen Rahmenpläne auf landes-
weiter oder regionaler Ebene aus, die sich auf die Förderung der schulischen Nutzung
neuer Technologien beziehen (vgl. Fraillon et al., 2014). Nur in den Niederlanden
und der Republik Korea sowie in der Benchmark-Region Neufundland und Labrador
(Kanada) wird diese Unterstützung nicht in staatlichen oder regionalen Plänen ausge-
wiesen. Vielmehr ist in den Niederlanden für diesen Support eine eigens von staat-
licher Seite eingerichtete und fi nanzierte Organisation verantwortlich (Kennisnet,
vgl. www.kennisnet.nl). In der Republik Korea lagen zum Zeitpunkt der Erhebung
der Informationen (1. Halbjahr 2013) keine Rahmenpläne von administrativer Seite
vor. In allen Ländern, in denen Rahmenpläne zur Unterstützung des Einsatzes di-
gitaler Medien in der Schule vorlagen, konnten Bezüge zum fachlichen Lernen in
den Unterrichtsfächern mit digitalen Medien hergestellt werden. In den meisten
Ländern wird auch die Relevanz der Vorbereitung von Schülerinnen und Schülern
auf das Berufsleben durch den Einsatz neuer Technologien in schulische Lehr- und
Lernprozesse angesprochen. Der Aspekt der Unterstützung des kompetenten Umgangs
mit digitalen Medien fi ndet ebenfalls Eingang in die Rahmenpläne der meisten Länder.
Variation zeigt sich zwischen den Ländern vor allem im Hinblick auf die Bereitstellung
von Online-Kursen (z.B. für Schülerinnen und Schüler in ländlichen Regionen) und
die verbindliche Schaffung von entsprechenden Online-Zugängen. In Ländern, in de-
nen angegeben wird, dass hier keine Angebote gemacht werden bzw. diese nicht in
den Rahmenplänen verankert sind, wird darauf hingewiesen, dass etwa durch kurze
Schulwege oder die Gewährleistung des Transportes aller Schülerinnen und Schüler zur
Schule solche Angebote derzeit nicht notwendig erscheinen (z.B. in Slowenien und in
der Stadt Buenos Aires als Benchmark-Teilnehmer).

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 121
Verankerung von Konzepten zur IT-Infrastruktur
In fast allen an ICILS 2013 teilnehmenden Ländern werden Aspekte der IT-Ausstattung
von Schulen in regionalen oder landesweiten Rahmenplänen festgeschrieben (vgl.
Fraillon et al., 2014). Für Norwegen wird betont, dass diese Konzepte auf lokaler
Ebene, wie der Gemeinde- oder Schulebene, verankert sind. Die meisten Länder geben
an, dass in Plänen auf überregionaler Ebene Bezüge zu Aspekten der IT-Ausstattung,
des Internetzugangs in Schulen, der Wartung und Erneuerung der Computersysteme,
des technischen Supports auf Schul- bzw. Lehrerebene sowie Zugangsmöglichkeiten zu
digitalen Lernressourcen hergestellt werden. Die geringe Variation in diesen Angaben
– anzunehmen ist, dass der Umfang und die Verbindlichkeit von Konzepten zur IT-
Infrastruktur in den teilnehmenden Ländern im Detail durchaus nationale Spezifi ka
aufzeigt – kann mit der dichotomisierten Aufbereitung der Ergebnisse des natio-
nalen Kontextfragebogens im Rahmen des internationalen Reports erklärt werden.
Dieser differenziert in der Auswertung nur danach, ob Bezüge zur Nutzung von neu-
en Technologien in der Schule in den Bildungsplänen hergestellt werden oder nicht.
Eine größere Variation ergibt sich lediglich hinsichtlich der Fragestellung, ob in den
Bildungsplänen verankert ist, dass Schülerinnen und Schüler auch von zu Hause aus
Zugang zu digitalen Lernressourcen haben. Dies trifft nur für Australien, Dänemark,
Hongkong, Litauen, die Slowakische Republik, Slowenien, die Tschechische Republik,
die Türkei sowie für Kanada (Ontario) zu.
Verankerung in der Lehreraus- und -fortbildung
Zur Verankerung des schulischen Lernens mit neuen Technologien als Teil der
Lehrerbildung in den beteiligten Bildungssystemen zeigt sich, dass fast alle Länder
diesbezüglich angeben, in übergeordneten Rahmenplänen zumindest Bezug darauf zu
nehmen (vgl. Fraillon et al., 2014). Nur in Hongkong ist das schulische Lernen mit di-
gitalen Medien kein Bestandteil der Lehrerausbildung, wohl aber der Lehrerfortbildung.
Für Deutschland zeigt sich, dass insbesondere in der Lehrerausbildung keine bun-
desweite Einheitlichkeit besteht und vielmehr die verschiedenen universitären
Lehrerausbildungsstandorte bzw. Bundesländer diesbezügliche Regelungen unterschied-
lich handhaben. Die schulische Nutzung digitaler Medien und die Unterstützung des
Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen sind in Deutschland längst
nicht fl ächendeckend in der Lehrerweiterbildung verankert. Der Verpfl ichtungsgrad zur
Teilnahme an entsprechenden Weiterbildungen ist zudem gering (vgl. Fraillon et al.,
2014).
Die Informationen aus den Kontextfragebögen bzw. ihre Darstellung in der inter-
nationalen Berichtslegung zu ICILS 2013 (vgl. Fraillon et al., 2014) erlauben erste Ein-
schätzungen der Rahmenbedingungen auf Bildungssystemebene. Mit ICILS 2013 liegen
umfassendere Informationen zur Bildungssystemebene vor, die im Früh jahr 2015 von
der internationalen Studienleitung zur Verfügung gestellt werden.

Bos, Eickelmann und Gerick122
Weiterführende Informationen zu Kontextbedingungen in teilnehmenden
Bildungssystemen
Schaut man sich als Ergänzung entsprechende Analysen zu den Kontextfragebögen der
IEA-Studie SITES 2006 (Second Information Technology in Education Study, drittes
Modul; vgl. Law, Pelgrum & Plomp, 2008) an, die vertiefende Bildungssystemanalysen
erlauben (vgl. Plomp, Anderson, Law & Quale, 2009), so fi ndet man Hinweise auf
deutliche Unterschiede zwischen dem Umfang und der Art und Weise, wie und mit wel-
chem Nachdruck digitale Medien in schulisches Lernen durch Rahmenpläne auf regio-
naler und staatlicher Ebene verankert sind. Daraus wird auch deutlich, dass die ver-
bindliche Integration digitaler Medien in Schulen in einigen Ländern bereits seit mehr
als 15 bzw. 20 Jahren in Rahmenplänen und Vorgaben festgeschrieben ist. So fi nden
sich beispielsweise in Australien seit 1999 umfängliche Rahmenpläne zu National
Goals for Schooling in the 21st Century, die kontinuierlich über die letzten Jahre wei-
terentwickelt und umfassend umgesetzt wurden (vgl. Ainley, 2009). In Kanada ha-
ben die Bestrebungen, digitale Medien in der Schule zu verankern, bereits Mitte der
1980er Jahre begonnen (vgl. Rush, 2009). Seit 2006 wird im Rahmenplan Focus on
ICT der Canadian Education Association für alle 13 nationalen Bildungsregionen die
Unterstützung des Erwerbs von computerbezogenen Fähigkeiten vorgeschrieben und
auch das Potenzial digitaler Medien zur Verbesserung des Lernens und des Unterrichts
herausgestellt (vgl. Rush, 2009). Besonders weist Rush (2009) darauf hin, dass Kanada
einen Fokus auf die Lehrerbildung gesetzt hat und bereits im Schuljahr 2003/2004
in fast der Hälfte aller Schulen die deutliche Mehrzahl (>75%) aller Lehrkräfte über
Kompetenzen verfügten, schülerorientiert digitale Medien in den Unterricht zu inte-
grieren. In Dänemark wurden schon 1993 sowohl im Sekundar- als auch im Primar-
bereich entsprechende Rahmenpläne sowie eine verpfl ichtende Integration digitaler
Medien in den Fachunterricht eingeführt (vgl. Larson, 2009). In den ersten dänischen
Rahmenvorgaben wurden bereits zentrale Aspekte integriert, die ansatzweise Affi nitäten
zum Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen, wie sie in
ICILS 2013 erfasst werden, aufweisen. Dazu gehörten beispielsweise Fertigkeiten zum
Umgang mit neuen Technologien, problembezogene Kompetenzen und die Aneignung
von Wissen in Bezug auf die Nutzung digitaler Medien sowie ein Verständnis von
den Bedingungen und Implikationen des Lernens mit digitalen Medien. Sie mün-
deten in Dänemark schließlich Ende der 1990er Jahre in der Veröffentlichung eines
Plans zu ICT in education 1998–2003 durch das dänische Bildungsministerium (vgl.
Larson, 2009), der seither kontinuierlich weiterentwickelt wird. In den Niederlanden
hat die Verankerung digitaler Medien auf der Basis eines 100-Schulen-Projekts bereits
Anfang der 1980er Jahre begonnen und wurde seither kontinuierlich in mehreren auf-
einander aufbauenden Phasen ausgebaut, wobei eine der weitreichendsten Maßnahmen
die Einrichtung der oben bereits angesprochenen Organisation Kennisnet ist, die seit
2001 als öffentliche Institution allgemeinbildende und berufsbildende Schulen bei der
Implementation digitaler Medien unterstützt (vgl. ten Brummelhuis, de Heer & Plomp,
2009). Norwegen kann ebenfalls auf eine lange Tradition der Integration digitaler
Medien in Schulen zurückblicken und setzt durch eine im Jahr 2004 begonnene und

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 123
2006 umgesetzte landesweite Erneuerung von Curricula einen besonderen Schwerpunkt
(vgl. Erstad & Quale, 2009). So wurden digitale Kompetenzen (digital literacy) als
neues Lernfeld in alle Curricula aufgenommen und alle Schülerinnen und Schüler der
Sekundarstufe im Jahr 2006 mit einer 1:1-Schüler-Laptop-Ausstattung ausgerüstet.
In der Republik Korea wurden mit der Einführung des Bildungsplans Education in
the Information Age Ende der 1990er Jahre zunächst umfassende Vorgaben zur tech-
nischen Ausstattung von Schulen verankert, die im allgemeinbildenden Schulwesen den
Grundstein für ein Schüler-Computer-Ausstattungsverhältnis von 5:1 im Jahr 2005 ge-
legt haben (vgl. Oh, 2009). Aufbauend auf den Vorgaben zur Gewährleistung der tech-
nischen Ausstattung der Schulen wurden die Rahmenpläne stärker auf das Lernen be-
zogen. Beispielsweise wurden in den Jahren 2004 und 2005 umfassende Pläne zum
E-Learning in der Schule verabschiedet (vgl. Oh, 2009).
Über die Publikation der Rahmendaten der SITES 2006 hinausgehend ist zu er-
gänzen, dass auch weitere Länder digitale Medien seit Jahren in Konzepten veran-
kert haben. So weist etwa die Tschechische Republik einen im Jahr 2007 verbind-
lichen, vom Ministerium vorgegebenen Rahmenplan aus, der in Modellversuchen er-
probt wurde. In diesem Rahmenplan für die sechste bis neunte Jahrgangsstufe‚ dem
Framework Educational Programme for Basic Education (vgl. MŠMT, 2007), ist fest-
geschrieben, dass alle Schulen ein Schulprogramm entwickeln müssen, das sich an die-
sem Rahmenplan orientiert. In diesem ist die Verankerung digitaler Medien in schu-
lische Lehr- und Lernprozesse sowohl für fachspezifi sche Anteile als auch im Kontext
eines eigenen Unterrichtsfachs vorgeschrieben und dazu eine Mindeststundenzahl
angegeben. Auch wenn den Schulen die weitere Ausgestaltung obliegt und da-
her von einer gewissen Bandbreite im Umfang der schulischen Verankerung digi-
taler Medien in den Schulprogrammen der Einzelschulen auszugehen ist, gewährlei-
stet die Qualitätssicherung über die Schulinspektion in der Tschechischen Republik die
Umsetzung des Rahmenplans.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die betrachteten Länder unterschiedliche
Herangehensweisen verfolgen, um den kompetenten Umgang mit neuen Technologien
zu fördern. Die Einblicke in hier exemplarisch aufgezeigte nationale Ansätze ver-
deutlichen auch, dass die beteiligten Länder unterschiedlich lange Traditionen in der
Verankerung digitaler Medien in der Schule aufweisen.
Weiterer Aufbau des Kapitels
Die nachfolgende Darstellung der Ergebnisse des Vergleichs der computer- und informa-
tionsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern der achten Jahrgangsstufe
in Deutschland im internationalen Vergleich gliedert sich wie folgt:
• Zunächst wird das Niveau der computer- und informationsbezogenen Kom petenzen
in den Teilnehmerländern betrachtet. Dabei werden die Leistungsmittelwerte sowie
die Leistungsstreuung in den Teilnehmerländern beschrieben und miteinander ver-
glichen (Abschnitt 3.1).

Bos, Eickelmann und Gerick124
• Anschließend wird die Verteilung der Schülerinnen und Schüler aus den 21 betei-
ligten Ländern und Benchmark-Teilnehmern auf die Kompetenzstufen dargestellt
(Abschnitt 3.2).
• Alsdann erfolgt für Deutschland vertiefend ein Vergleich nach Schulformen
(Abschnitt 4), wobei die Ergebnisse differenziert nach den beiden Teilstichproben
Schülerinnen und Schüler an Gymnasien sowie Schülerinnen und Schüler an an-
deren Schulformen der Sekundarstufe I betrachtet werden.1 Dabei steht der Ver-
gleich des Niveaus der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der
Acht klässlerinnen und Achtklässler nach Schulformen im Fokus (Abschnitt 4.1).
Ver tiefend wird die jeweilige Verteilung auf die Kompetenzstufen betrachtet
(Abschnitt 4.2).
Das Kapitel schließt mit einer Zusammenschau der Befunde von ICILS 2013 zum
Kompetenzniveau von Achtklässlerinnen und Achtklässlern in Deutschland im interna-
tionalen Vergleich.
3. Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im
internationalen Vergleich
Im Folgenden werden die zentralen Ergebnisse zu den im Rahmen von ICILS 2013 un-
tersuchten computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und
Schülern der achten Jahrgangsstufe in Deutschland im internationalen Vergleich be-
richtet. Dazu werden im Hinblick auf eine Einordnung der Befunde auch der inter-
nationale Mittelwert betrachtet sowie zwei internationale Vergleichsgruppen heran-
gezogen. In den internationalen Mittelwert gehen die Ergebnisse aller teilnehmenden
Länder ein, die die IEA-Standards für die Schul- und Schülergesamtteilnahmeqoute er-
reicht haben. Daher gehen die Ergebnisse der Schülerinnen und Schüler aus Dänemark,
Hongkong, den Niederlanden und der Schweiz nicht in den internationalen Mittelwert
ein. In den Mittelwert der Vergleichsgruppe EU fl ießen die Mittelwerte aller an
ICILS 2013 teilnehmenden EU-Mitgliedsländer ein, in die Vergleichsgruppe OECD
entsprechend Mittelwerte aller an ICILS 2013 beteiligten OECD-Mitgliedsstaaten (zur
Zusammensetzung der Vergleichsgruppen siehe Kapitel II in diesem Band).
Besonderheiten der Stichprobe in einzelnen ICILS-2013-Teilnehmerländern (u.a. zu
Ausschöpfungs- oder Teilnahmequoten) werden durch Fußnoten in den Abbildungen
und Tabellen ausgewiesen. Ausführliche Informationen zu Besonderheiten der Stich-
probe in den teilnehmenden Ländern sowie zum Fußnotensystem fi nden sich im Kapitel
III in diesem Band.
1 Förderschulen werden aufgrund der zu geringen Fallzahl in der Stichprobe für den Schulform-
vergleich nicht berücksichtigt (siehe dazu auch Kapitel III in diesem Band).

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 125
3.1 Das Niveau der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen in den Teilnehmerländern
Im Folgenden werden die Leistungsmittelwerte der computer- und informationsbezo-
genen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler in Deutschland sowie für die weite-
ren ICILS-2013-Teilnehmerländer im Vergleich dargestellt.
Leistungsmittelwerte der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen im
internationalen Vergleich
In Abbildung 5.1 sind die Leistungsmittelwerte (M für arithmetisches Mittel), die
Standard abweichungen (SD für standard deviation) sowie die jeweiligen Standardfehler
(SE für standard error) der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern für die verschiedenen Teilnehmerländer angegeben. Die ge-
bildeten Mittelwerte auf Länderebene erlauben die Anordnung der Teilnehmerländer
in einer Rangfolge. Mit der Standardabweichung kann verdeutlicht werden, wie sehr
die Testergebnisse der Schülerinnen und Schüler durchschnittlich um den Mittelwert
des jeweiligen Teilnehmerlands streuen. Da in den Ländern – wie auch in anderen
Schulleistungsstudien – keine Vollerhebung stattfand, dient der Standardfehler als Maß
zur Berücksichtigung der statistischen Unsicherheiten der gezogenen Stichprobe der
Achtklässlerinnen und Achtklässler eines Landes (siehe dazu auch Kapitel III in diesem
Band). Das Spektrum der Leistungsmittelwerte wird international auf eine Metrik mit
dem Mittelwert 500 und der Standardabweichung 100 transformiert.
Die durchschnittlichen computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der
Schülerinnen und Schüler reichen in den ICILS-2013-Teilnehmerländern von deutlich
unter 400 Punkten bis über 550 Punkte (vgl. Abbildung 5.1). Die Achtklässlerinnen
und Achtklässler in Deutschland erreichen einen Leistungsmittelwert von 523 Punkten.
Deutschland befi ndet sich damit im mittleren Bereich der Rangreihe und signifi kant
über dem internationalen Mittelwert von 500 Punkten sowie vergleichbar mit dem
Mittelwert der Vergleichsgruppe EU (525 Punkte).
Im oberen Bereich der Leistungsskala fi nden sich die Tschechische Republik
(553 Punkte), Kanada (Ontario; 547 Punkte), Australien und Dänemark (jeweils
542 Punkte) sowie Polen und Norwegen (jeweils 537 Punkte). Am unteren Ende
der Rang reihe lassen sich der Benchmark-Teilnehmer Argentinien (Buenos Aires;
450 Punkte), Thailand (373 Punkte) sowie die Türkei (361 Punkte) verorten.
Signifi kante Unterschiede des Mittelwertes in Deutschland im Vergleich zu anderen
Teilnehmerländern und zu den Vergleichsgruppen
Möchte man das Ergebnis für Deutschland mit dem eines anderen Teilnehmerlandes
vergleichen, sind nicht nur die Leistungspunkte zu betrachten, sondern ist auch die
Frage zu beantworten, ob der Unterschied signifi kant ist. Um dies unmittelbar zu er-
kennen, enthält Abbildung 5.1 eine zusätzliche Spalte mit Symbolen (Dreiecke und
Quadrate).

Bos, Eickelmann und Gerick126
Dabei stehen die Dreiecke für statistisch signifi kante Unterschiede zum Leistungs-
mittelwert von Deutschland. Ein Quadrat bedeutet, dass sich für das entsprechende
Land keine statistisch signifi kanten Unterschiede zum Mittelwert von Deutschland er-
geben. So zeigt sich, dass die Leistungsmittelwerte des Benchmark-Teilnehmers Kanada
(Neufundland und Labrador; 528 Punkte), der Schweiz (526 Punkte), der Ver gleichs-
gruppe EU (525 Punkte), der Slowakischen Republik (517 Punkte), der Russischen
Abbildung 5.1: Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und
Schülern im internationalen Vergleich
Teilnehmer M SD (SE)
Tschechische Republik 553 62 (1.6) p
Kanada (O.) 547 73 (2.2) p
Australien 542 78 (1.6) p
3Dänemark 542 69 (2.0) p
Polen 537 77 (1.7) p
12 Norwegen 537 72 (1.6) p
Republik Korea 536 89 (1.5)
p
3Niederlande 535 82 (2.9) p
2Kanada (N. & L.) 528 80 (2.3) n
3Schweiz 526 72 (2.6) n
VG EU 525 77 (0.7) n
Deutschland 523 78 (2.0) n
Slowakische Republik 517 90 (3.3) n
25
Russische Föderation 516 77 (1.7) n
23 Hongkong 509 95 (4.8) n
VG OECD 516 79 (0.6) q
Kroatien 512 82 (1.7) q
Slowenien 511 69 (1.2) q
Internat. Mittelwert 500 81 (0.6) q
Litauen 494 84 (2.6) q
Chile 487 86 (2.5) q
Argentinien (B. A.) 450 94 (4.0) q
5Thailand 373 96 (2.6) q
Türkei 361 100 (3.0) q
Teilnehmer, die signifikant über dem Mittelwert von Deutschland liegen (p < .05).
Kein signifikanter Unterschied zum Mittelwert von Deutschland.
Teilnehmer, die signifikant unter dem Mittelwert von Deutschland liegen (p < .05).
1
2
3
5
(2.9)
p
n
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
(7.4)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
q
Abweichender Erhebungszeitraum.
(2.8)
(0.9)
(2.1)
(3.2)
(1.1)
(2.4)
(4.6)
(2.4)
(2.4)
(2.7)
(4.7)
(SE)
(2.3)
(3.5)
(5.0)
(0.9)
(3.6)
(3.1)
(8.6)
(4.7)
(4.6)
(2.8)
(2.2)
100 200 300 400 500 600 700
Perzentile: 5% 25% 75% 95%
Mittelwert und Konfidenzintervall (± 2 SE)
IVII III IV
3
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 127
Föderation (516 Punkte) sowie Hongkong (509 Punkte) nicht signifi kant vom Mittelwert
in Deutschland abweichen. In acht Teilnehmerländern werden im Mittel allerdings si-
gnifi kant höhere Leistungen erreicht, und zwar von Schülerinnen und Schülern in der
Tschechischen Republik (553 Punkte), in Kanada (Ontario; 547 Punkte), in Australien
und Dänemark (beide 542 Punkte), in Polen und Norwegen (beide 537 Punkte), in der
Republik Korea (536 Punkte) sowie in den Niederlanden (535 Punkte). Im Vergleich
zu Deutschland signifi kant niedrigere Leistungsmittelwerte liegen für Kroatien
(512 Punkte), Slowenien (511 Punkte), Litauen (494 Punkte), Chile (487 Punkte),
Argentinien (Buenos Aires; 450 Punkte), Thailand (373 Punkte) sowie für die Türkei
(361 Punkte) vor. Auch der Mittelwert der Vergleichsgruppe OECD (516 Punkte) sowie
der internationale Mittelwert (500 Punkte) unterscheiden sich statistisch signifi kant vom
Leistungsmittelwert in Deutschland, wobei beide Werte unterhalb des für Deutschland
ermittelten Wertes liegen.
Leistungsstreuung in den Teilnehmerländern
In der Abbildung 5.1 sind auf der rechten Seite sogenannte Perzentilbänder dargestellt,
die u.a. die Leistungsstreuung in jedem Land sowie im internationalen Mittel als auch
in den beiden Vergleichsgruppen EU und OECD abbilden. Die Perzentilbänder, die
vom 5. bis zum 95. Perzentil dargestellt sind, bilden durch ihre Breite die Streuung der
Leistungs werte hinsichtlich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
derjenigen Schülerinnen und Schüler ab, die in Bezug auf ihre Leistung zu den mitt-
leren 90 Prozent ihres Landes gehören. Extremwerte, jeweils die fünf Prozent der
Schülerinnen und Schüler mit den niedrigsten bzw. höchsten Leistungswerten, wer-
den mit dieser Darstellungsweise ausdrücklich nicht berücksichtigt, um Verzerrungen
in der Darstellung durch sogenannte Ausreißer zu vermeiden. Für Abbildung 5.1 gilt:
Je größer der Mittelwert ist, desto weiter rechts liegt die Mitte des Perzentilbands. Je
schmaler das Perzentilband ist, desto homogener ist die Leistungsverteilung in einem
Teilnehmerland oder in einer Vergleichsgruppe.
Das Perzentilband für Deutschland verdeutlicht, dass die Leistungsstreuung im mitt-
leren Bereich liegt. Die Streubreite zwischen dem 5. und dem 95. Perzentil liegt bei
252 Punkten. Die vergleichende Betrachtung der Leistungsstreuung zwischen den Teil-
nehmerländern deckt erhebliche Unterschiede auf: So zeigt sich für die Tschechische
Republik, dem Teilnehmerland, in dem die Schülerinnen und Schüler das höchste
mittlere Niveau computer- und informationsbezogener Kompetenzen erreichen, mit
203 Punkten die geringste Streubreite. Hier erreichen also die Achtklässlerinnen und
Acht klässler nicht nur im Mittel sehr hohe Kompetenzen, sondern ihre Leistungen
liegen vergleichsweise nah beieinander. Die Leistungsstreuung in Deutschland ent-
spricht – aufs Ganze gerundet – der mittleren Streuung für die Vergleichsgruppe EU
(252 Punkte). Für andere Teilnehmerländer, vor allem im unteren Leistungsdrittel,
lassen sich weitaus höhere Leistungsstreuungen identifi zieren. So liegt in der Türkei
die höchste Streubreite (327 Punkte) vor. In Thailand beträgt sie 316 Punkte, in dem
Benchmark-Teilnehmer Argentinien (Buenos Aires) 312 Punkte.

Bos, Eickelmann und Gerick128
Die Betrachtung der Standardabweichung der jeweiligen Mittelwerte bestätigt die-
se Befunde (vgl. Abbildung 5.1). In Deutschland beträgt die Standardabweichung
78 Punkte. Das heißt, etwas mehr als zwei Drittel der Schülerinnen und Schüler der
achten Jahrgangsstufe in Deutschland erreichen Leistungswerte im Bereich von 445
bis 601 Punkten (± 1 Standardabweichung um den Mittelwert). In der Tschechischen
Republik (62 Punkte), in Slowenien und in Dänemark (beide 69 Punkte) liegen die
geringsten Streuungen vor. Die Standardabweichung der Vergleichsgruppe EU be-
trägt 77 Punkte, die der Vergleichsgruppe OECD 79 Punkte und die des internationa-
len Mittelwerts 81 Punkte. Somit zeigt sich für die Vergleichsgruppen bezüglich der
Leistungsstreuung eine sehr ähnliche Situation wie in Deutschland.
Replizierung der internationalen Skalierung der Leistungswerte
Wie in Deutschland im Zuge von nationalen Berichtlegungen internationaler Schul-
leistungsstudien üblich, werden die international skalierten Leistungsdaten nochmals mit
dem Ziel skaliert, die Skalierungsergebnisse abzugleichen (zum Skalierungsverfahren
siehe auch Kapitel III in diesem Band). Dazu wurde die internationale Skalierung
(Modell I in Tabelle 5.1) mit dem international angewendeten Verfahren des calibra-
tion samplings für die Schätzung der Itemschwierigkeiten repliziert (Modell II). Da
zum Zeitpunkt der nationalen Berichtlegung keine detaillierte, für eine umfassende
Replikation benötigte Beschreibung des international verwendeten Hintergrundmodells
zur Verfügung stand, erfolgte die Überprüfung ohne Hintergrundmodell. Ergänzend
wurde von der nationalen Studienleitung in Deutschland zur Überprüfung der inter-
nationalen Ergebnisse und zum Vergleich der beiden Verfahren eine einparametrische
Skalierung unter Berücksichtigung der gewichteten Testwerte aller Schülerinnen und
Schüler durchgeführt (Modell III). Dieses Verfahren wurde beispielsweise auch im
Rahmen der nationalen Berichtlegung von IGLU 2011 und TIMSS 2011 angewendet.
Der Vergleich der Rangplätze zwischen Modell I und Modell II macht deutlich,
dass die Unterschiede gering und in der Interpretation unbedeutend sind, denn Ver-
schiebungen in den Rangplätzen ergeben sich nur für solche Teilnehmerländer, de-
ren Leistungsmittelwerte sich nicht signifi kant voneinander unterscheiden. Dieser
Befund zeigt sich unter Berücksichtigung aller Testwerte für die Schätzung der Item-
schwierigkeiten ebenso für das Modell III. Dieses Ergebnis ist als Bestätigung der inter-
nationalen Skalierung einzuschätzen und entspricht in Bezug auf die gefundenen klei-
nen Abweichungen ähnlichen Ergebnissen, wie sie z.B. im Rahmen von TIMSS 2011
gefunden wurden (vgl. Bos, Wendt, Köller & Selter, 2012).

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 129
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 5.1: Skalierungsmodelle in ICILS 2013
Modell I
(int. Skalierungsmodell,
calibration sampling)
Modell II
(Replikation Modell I,
calibration sampling; ohne Hintergrundmodell)
Modell III
(Replikation Modell I, Berücksichtigung aller
Testwerte; ohne Hintergrundmodell)
Teilnehmer M (SE) SD (SE) Rang M (SE) SD (SE) Rang
Rang-
differenz
(Modell I-
Modell II)
M (SE) SD (SE) Rang
Rang-
differenz
(Modell I-
Modell III)
Tschechische Republik 553 (2.1) 62 (1.6) 1 549 (1.9) 71 (1.6) 1 0 549 (1.9) 71 (1.6) 1 0
Kanada (O.) 547 (3.2) 73 (2.2) 2 537 (3.0) 80 (1.9) 2 0 537 (3.0) 80 (1.9) 2 0
Australien 542 (2.3) 78 (1.6) 3 530 (2.3) 86 (1.7) 6 -3 530 (2.3) 86 (1.7) 6 -3
3Dänemark 542 (3.5) 69 (2.0) 4 534 (3.3) 79 (3.2) 3 1 534 (3.3) 79 (3.2) 3 1
Polen 537 (2.4) 77 (1.7) 5 533 (2.4) 85 (1.6) 4 1 533 (2.4) 85 (1.6) 4 1
12 Norwegen 537 (2.4) 72 (1.6) 6 523 (2.4) 82 (1.6) 8 -2 523 (2.4) 82 (1.6) 8 -2
Republik Korea 536 (2.7) 89 (1.5) 7 531 (2.5) 95 (1.3) 5 2 532 (2.5) 95 (1.3) 5 2
3Niederlande 535 (4.7) 82 (2.9) 8 527 (4.7) 91 (2.7) 7 1 527 (4.7) 91 (2.7) 7 1
2Kanada (N. & L.) 528 (2.8) 80 (2.3) 9 519 (2.6) 85 (1.6) 9 0 519 (2.6) 85 (1.6) 9 0
3Schweiz 526 (4.6) 72 (2.6) 10 517 (4.7) 83 (2.8) 10 0 517 (4.8) 83 (2.8) 10 0
Deutschland 523 (2.4) 78 (2.0) 11 517 (2.3) 87 (2.1) 11 0 517 (2.3) 87 (2.1) 11 0
Slowakische Republik 517 (4.6) 90 (3.3) 12 514 (4.0) 95 (2.5) 12 0 514 (4.0) 95 (2.5) 12 0
25Russische Föderation 516 (2.8) 77 (1.7) 13 499 (2.8) 87 (1.6) 16 -3 499 (2.8) 88 (1.6) 16 -3
Kroatien 512 (2.9) 82 (1.7) 14 505 (2.6) 89 (1.6) 13 1 505 (2.6) 89 (1.6) 13 1
Slowenien 511 (2.2) 69 (1.2) 15 499 (2.2) 78 (1.4) 15 0 499 (2.2) 78 (1.4) 15 0
23Hongkong 509 (7.4) 95 (4.8) 16 503 (6.8) 100 (3.4) 14 2 502 (6.8) 100 (3.4) 14 2
Litauen 494 (3.6) 84 (2.6) 17 487 (3.3) 90 (1.8) 17 0 487 (3.3) 90 (1.8) 17 0
Chile 487 (3.1) 86 (2.5) 18 475 (3.3) 96 (2.4) 18 0 475 (3.3) 95 (2.4) 18 0
3Argentinien (B. A.) 450 (8.6) 94 (4.0) 19 447 (7.6) 98 (2.8) 19 0 447 (7.6) 98 (2.8) 19 0
5Thailand 373 (4.7) 96 (2.6) 20 369 (4.1) 96 (2.0) 21 -1 369 (4.1) 96 (2.0) 20 0
Türkei 361 (5.0) 100 (3.0) 21 369 (3.7) 91 (1.8) 20 1 369 (3.7) 90 (1.8) 21 0
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5Abweichender Erhebungszeitraum.

Bos, Eickelmann und Gerick130
Zusammenhang zwischen den beiden Teilbereichen der computer- und informationsbe-
zogenen Kompetenzen
Im theoretischen Rahmenmodell zu ICILS 2013 wird angeführt, dass das Konstrukt
der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zwei Teilbereiche um-
fasst: (1) Informationen sammeln und organisieren und (2) Informationen erzeugen
und austauschen (siehe dazu auch Kapitel IV in diesem Band). Im Rahmen der in-
ternationalen Skalierung der Leistungsdaten wurde diese theoretische Struktur und die
Relevanz der Differenzierung in diese zwei Teilbereiche mittels einer zweidimensio-
nalen Skalierung geprüft und national ebenfalls repliziert. Die Ergebnisse der internati-
onalen Skalierungen zeigen eine sehr hohe latente Korrelation von r = .96 zwischen den
beiden Teilbereichen. Weiterhin ergibt eine getrennte Betrachtung nach Teilbereichen
eine geringe Variation in den Leistungsmittelwerten der Schülerinnen und Schüler (vgl.
Fraillon et al., 2014).
Die Replikation der internationalen zweidimensionalen Skalierung (ohne Hinter-
grund modell) sowohl auf Grundlage des calibration samplings als auch unter Berück-
sichtigung der gewichteten Testwerte aller Schülerinnen und Schüler bestätigt mit
einem Korrelationskoeffi zienten von jeweils r = .94 den sehr hohen Zusammenhang
zwischen den beiden theoretischen Teilbereichen. Im Rahmen der zweidimensionalen
Skalierung der Testergebnisse für die Schülerinnen und Schüler in Deutschland zeigt
sich eine nochmals höhere Korrelation von r = .98 zwischen den beiden Teilbereichen
Informationen sammeln und organisieren und Informationen erzeugen und austauschen.
Dieses Ergebnis weist darauf hin, das zweigeteilte theoretische Konstrukt der computer-
und informationsbezogenen Kompetenzen sinnvollerweise zukünftig nur als eindimensi-
onales Gesamtkonstrukt zu betrachten.
3.2 Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen
im internationalen Vergleich
Im Rahmen des internationalen Vergleichs wird an dieser Stelle nun die Verteilung der
Schülerinnen und Schüler auf die einzelnen Kompetenzstufen beschrieben. Im Abschnitt
2.3 des Kapitels wurden die empirisch ermittelten Kompetenzstufen für die compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen bereits inhaltlich beschrieben (siehe
dazu auch detailliert Kapitel IV in diesem Band). In Abbildung 5.2 wird dargestellt,
wie groß in jedem Teilnehmerland die Anteile der Schülerinnen und Schüler sind, die
die jeweiligen Kompetenzstufen erreicht haben. So lässt sich erkennen, welche Anteile
von Jugendlichen in den ICILS-2013-Teilnehmerländern über hohe computer- und in-
formationsbezogene Kompetenzen (Kompetenzstufe V) verfügen und damit u.a. in der
Lage sind, Informationen selbstständig zu ermitteln, sicher zu bewerten und daraus an-
spruchsvolle Informationsprodukte zu erzeugen. Gleichzeitig ist durch die Darstellung
auch der jeweilige Schüleranteil ersichtlich, der nur über geringe Kompetenzen,
die sich primär auf rudimentäre Fertigkeiten oder basale Wissensbestände beziehen
(Kompetenzstufen I bzw. II), verfügt.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 131
Im rechten Teil der Abbildung 5.2 sind die kumulierten Anteile der Schülerinnen und
Schüler aufgeführt, die die entsprechenden Kompetenzstufen erreichen. Der mittlere
Teil der Abbildung illustriert die prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler
auf die fünf Kompetenzstufen. Dabei erfolgt die Anordnung der Teilnehmerländer in
absteigender Reihenfolge der Anteile der Schülerinnen und Schüler, die die höchste
Kompetenzstufe V erreicht haben. Ganz oben fi ndet sich daher in der Abbildung die
Abbildung 5.2: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
TeilnehmerAII III IV V
ââââ
Republik Korea 90.6 72.0 35.9 5.5
Kanada (O.) 96.4 78.5 36.3 4.6
Australien 94.7 76.8 34.5 4.1
3Niederlande 92.3 73.6 32.8 3.9
2Kanada (N. & L.) 92.7 69.1 28.8 3.7
Polen 94.3 74.6 32.7 3.5
Tschechische Republik 98.2 84.9 37.4 2.9
12 Norwegen 95.2 75.9 30.1 2.7
23 Hongkong 84.9 62.3 25.7 2.7
3
VG OECD 87.9 67.0 26.5 2.4
Dänemark 96.0 78.6 32.8 2.4
Slowakische Republik 87.9 67.2 27.1 2.3
VG EU 91.9 70.3 27.0 2.2
Internat. Mittelwert 83.0 60.3 22.7 2.0
3Schweiz 93.9 70.2 25.0 2.0
25
Russische Föderation 91.1 64.0 23.2 1.9
Kroatien 88.7 64.1 22.3 1.5
Deutschland 92.6 70.8 25.4 1.5
Litauen 85.3 54.9 16.0 1.1
Chile 82.5 53.0 13.4 0.5
Slowenien 92.2 64.1 16.6 0.4
Argentinien (B. A.) 69.4 35.2 7.7 0.3
5Thailand 35.6 12.1 1.6 0.1
Türkei 32.9 9.4 1.0 0.1
áááá
II III IV V
1
2
3
5
ADifferenzen zu 100 Prozent sind im Rundungsverfahren begründet.
Kompetenzstufe II
Kompetenzstufe III
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Abweichender Erhebungszeitraum.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Kompetenzstufe I
Kompetenzstufe IV
Kompetenzstufe V
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Anteil der Schülerinnen und
Schüler, der mindestens diese
Kompetenzstufe erreicht
9.4
5.3
7.7
7.3
5.7
15.1
12.1
12.1
8.1
17.0
6.1
8.9
11.3
7.4
14.7
17.5
7.8
30.6
64.4
67.1
18.7
17.9
17.9
18.7
23.6
19.6
13.2
19.3
22.7
20.9
17.4
20.7
21.6
22.7
23.7
27.0
24.6
21.8
30.4
29.5
28.0
34.2
23.5
23.6
36.0
42.3
42.3
40.9
40.3
41.9
47.6
45.8
36.5
40.5
45.8
40.1
43.3
37.6
45.2
40.8
41.8
45.3
38.9
39.6
47.5
27.5
10.6
8.4
30.5
31.7
30.4
28.8
25.1
29.2
34.5
27.4
23.1
24.1
30.3
24.8
24.8
20.7
23.1
21.3
20.8
24.0
14.9
12.9
16.2
7.4
0% 25% 50% 75% 100%
3

Bos, Eickelmann und Gerick132
Republik Korea, in der sich mit 5.5 Prozent anteilig die meisten Achtklässlerinnen und
Achtklässler der höchsten Kompetenzstufe V zuordnen lassen.
Im internationalen Vergleich zeigen sich über alle Teilnehmerländer hinweg sehr
geringe Anteile an Schülerinnen und Schülern auf der höchsten Kompetenzstufe V.
Teilnehmerländer, in denen weiterhin Anteile von deutlich über drei Prozent erreicht
werden, sind Kanada (Ontario; 4.6%), Australien (4.1%), die Niederlande (3.9%),
Kanada (Neufundland und Labrador) als Benchmark-Teilnehmer (3.7%) und Polen
(3.5%). In fünf Teilnehmerländern erreichen lediglich 0.5 Prozent oder weniger der
Schülerinnen und Schüler die oberste Kompetenzstufe: Chile (0.5%), Slowenien
(0.4%), Argentinien (Buenos Aires; 0.3%), Thailand sowie die Türkei (beide 0.1%).
Für Deutschland kann festgestellt werden, dass nur 1.5 Prozent der Schülerinnen und
Schüler die höchste Kompetenzstufe V erreichen. Dieser Anteil liegt unter den Werten
des internationalen Mittelwerts (2.0%) sowie der Vergleichsgruppe EU (2.2%) und
der Vergleichsgruppe OECD (2.4%). Betrachtet man die Verteilung auf die weiteren
Kompetenzstufen, so ist ersichtlich, dass die Leistungen etwa eines Viertels (24.0%) der
Schülerinnen und Schüler in Deutschland der Kompetenzstufe IV entsprechen. Diese
Schülerinnen und Schüler sind in der Lage, eigenständig Informationen zu ermitteln
und zu organisieren sowie selbstständig Dokumente und Informationsprodukte zu er-
zeugen. Der weitaus größte Anteil der Schülerinnen und Schüler in Deutschland befi n-
det sich auf der Kompetenzstufe III (45.3%) und ist damit in der Lage, unter Anleitung
Informationen zu ermitteln, Dokumente mit Hilfestellungen zu bearbeiten und ein-
fache Informationsprodukte zu erstellen. Mehr als ein Fünftel der Schülerinnen und
Schüler (21.8%) in Deutschland erreicht nur die Kompetenzstufe II und verfügt damit
über basale Wissensbestände und einfache Fertigkeiten hinsichtlich der Identifi kation
und Bearbeitung von Informationen. 7.4 Prozent der Schülerinnen und Schüler in
Deutschland lassen sich der Kompetenzstufe I – rudimentäre Fertigkeiten wie das
Anklicken eines Links – zuordnen.
Zusammengefasst lässt sich anhand der kumulierten Anteile im rechten Teil der
Abbildung 5.2 verdeutlichen, dass mehr als zwei Drittel der Schülerinnen und Schüler
in Deutschland (70.8%) mindestens die Kompetenzstufe III erreichen. Dies bedeutet
aber im Umkehrschluss auch, dass fast 30 Prozent der Jugendlichen in Deutschland nur
die Kompetenzstufen I und II erreichen und damit nur über sehr geringe computer- und
informationsbezogene Kompetenzen verfügen. Diese Jugendlichen werden es voraus-
sichtlich schwer haben, erfolgreich am privaten, berufl ichen sowie gesellschaftlichen
Leben des 21. Jahrhunderts teilzuhaben.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 133
4. Schulformunterschiede in den computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen in Deutschland
Den Abschluss dieses Kapitels bilden schulformspezifi sche Betrachtungen für Deutsch-
land, die aufgrund der Stichprobenziehung auf nationaler Ebene möglich sind. Dabei
lassen sich zwei Gruppen vergleichen: (1) Schülerinnen und Schüler an Gymnasien so-
wie (2) Schülerinnen und Schüler an anderen Schulformen der Sekundar stufe I. Für bei-
de Schülergruppen liegen ausreichend große Stichproben vor, um belastbare Aussagen
zu treffen. Förderschulen werden aufgrund der zu geringen Fallzahl in der Stichprobe
für den Schulformvergleich nicht berücksichtigt (zum Stichprobendesign siehe auch
Kapitel III in diesem Band).
Im Folgenden wird im ersten Schritt der Frage nachgegangen, ob und in welcher
Weise sich die Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern an Gymnasien von denje-
nigen Jugendlichen, die eine nicht gymnasiale Schulform besuchen, unterscheiden. Im
zweiten Schritt wird beschrieben, wie sich die Schülerinnen und Schüler differenziert
nach Schulform auf die Kompetenzstufen verteilen.
4.1 Das Niveau der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen in Deutschland nach Schulform
Die Stichprobe von ICILS 2013 umfasst mit einem Anteil von 39.0 Prozent Acht-
klässlerinnen und Achtklässler an Gymnasien und mit einem Anteil von 61.0 Prozent
Schülerinnen und Schüler an anderen Schulformen der Sekundarstufe I. Die Befunde
zeigen, dass Gymnasiastinnen und Gymnasiasten im Mittel 570 Leistungspunkte er-
reichen und Schülerinnen und Schüler an anderen Schulformen der Sekundarstufe I
503 Leistungspunkte (vgl. Abbildung 5.3). Damit weisen Gym nasiastinnen und
Gymnasiasten der achten Jahrgangsstufe ein um 67 Punkte (SE = 3.5) signifi kant hö-
heres Niveau computer- und informationsbezogener Kompetenzen auf als die
Achtklässlerinnen und Achtklässler an anderen Schulformen der Sekundarstufe I. Die
Abbildung 5.3: Leistungsniveau von Schülerinnen und Schülern in Deutschland nach Schulform
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
M SD (SE)
Gymnasien 570 54 (1.8)
503 68 (2.1)
anderen Schulformen der Sek. I
Schülerinnen und
Schüler an … (SE)
(2.2)
(2.7)
300 400 500 600 700
Perzentile: 5% 25% 75% 95%
Mittelwert und Konfidenzintervall (± 2 SE)
IVII III IV
Der Unterschied der Leistungsmittelwerte ist signifikant (p < .05).

Bos, Eickelmann und Gerick134
mittleren Kompetenzen von Jugendlichen, die in Deutschland kein Gymnasium besu-
chen, liegen damit nur im Bereich des internationalen Mittelwerts.
Die Perzentilbänder auf der rechten Seite der Abbildung 5.3 verdeutlichen
weiter hin, dass die Leistungsstreuung an Gymnasien geringer ausfällt als an ande-
ren Schulformen der Sekundarstufe I. Die entsprechende Streubreite zwischen dem
5-Prozent-Perzentil und dem 95-Prozent-Perzentil liegt für Schülerinnen und Schüler
an Gymnasien bei 178 Punkten, für die Achtklässlerinnen und Achtklässler, die ande-
re Schulformen der Sekundarstufe I besuchen, dagegen bei 224 Punkten. Dieser Befund
wird auch durch die Standardabweichung als Maß der Streuung gestützt. So ergibt
sich für Achtklässlerinnen und Achtklässler an Gymnasien mit 54 Punkten eine gerin-
gere Standardabweichung als für Schülerinnen und Schüler an anderen Schulformen
der Sekundarstufe I (68 Punkte). Rund zwei Drittel der Schülerinnen und Schüler an
Gymnasien in Deutschland erreichen Leistungswerte zwischen 516 bis 624 Punkten,
während etwa zwei Drittel der Schülerinnen und Schüler an anderen Schulformen der
Sekundarstufe I Leistungswerte zwischen 435 bis gerundet 570 Punkten erzielen. Dies
macht aber auch deutlich, dass die bes ten Schülerinnen und Schüler an nicht gym-
nasialen Schulformen der Sekundarstufe I besser abschneiden als ein nicht unerheb-
licher Teil der Gymnasiastinnen und Gym nasiasten. Zudem zeigt sich, dass sich auch
diese Schülerinnen und Schüler zumindest zu einem Teil im Bereich der internationa-
len Spitzengruppe befi nden. Dieser Über lappungsbereich der Schülerkompetenzen in
Deutschland differenziert nach Schulform wird in Abbildung 5.4 veranschaulicht.
Abbildung 5.4: Testleistungen in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
differenziert nach Schulform
0
10
20
30
40
100 200 300 400 500 600 700 800
Leistungspunkte
Gymnasien andere Schulformen der Sekundarstufe I ohne Gymnasien
Anteil der Schülerinnen und Schüler in Prozent
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 135
Hingegen erreicht nur etwas mehr als ein Achtel (11.9% plus 0.3%) der Acht-
klässlerinnen und Achtklässler an anderen Schulformen der Sekundarstufe I die Kom-
petenzstufen IV und V. Ein Großteil dieser Schülergruppe befi ndet sich auf der Kom-
petenzstufe III (48.6%) und kann damit unter Anleitung bzw. mit Hilfestellung
Informationen z.B. durch Internet recherchen ermitteln, Dokumente bearbeiten oder ein-
fache Informationsprodukte (z.B. einfache digitale Präsentationen) erstellen. Die Anteile
Abbildung 5.5: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler in Deutschland auf die
Kompetenzstufen nach Schulform
II III IV V
ââââ
Gymnasien 99.5 91.9 48.1 3.4
anderen Schulformen der Sek. I 91.4 60.8 12.2 0.3
áááá
II III IV V
Kompetenzstufe II
Schülerinnen und Schüler
an …
Kompetenzstufe I
Kompetenzstufe III
Kompetenzstufe IV
Kompetenzstufe V
Anteil der Schülerinnen und
Schüler, der mindestens diese
Kompetenzstufe erreicht
8.6
7.6
30.6
43.8
48.6
44.7
11.9
0% 25% 50% 75% 100%
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Es lässt sich festhalten, dass in Deutschland deutliche schulformspezifi sche Unter-
schiede in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen hinsichtlich des
Kom petenz niveaus und der Leistungsstreuung vorliegen. Allerdings ergeben sich aber
auch erkennbare Überschneidungen in den Leistungs bereichen der Schülerinnen und
Schüler beider betrachteten Schulformen.
4.2 Verteilung der Schülerinnen und Schüler in Deutschland auf die
Kompetenzstufen nach Schulform
Im Folgenden wird die prozentuale Verteilung auf die Kompetenzstufen nach Schulform
dargestellt (vgl. Abbildung 5.5). Die Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die
fünf Kompetenzstufen an Gymnasien und anderen Schulformen der Sekundarstufe I
stellt sich sehr unterschiedlich dar. So erreichen 3.4 Prozent der Schülerinnen und
Schüler an Gymnasien die oberste Kompetenzstufe V. Dagegen ist mit 0.3 Prozent
der Anteil der Schülerinnen und Schüler an anderen Schulformen der Sekundarstufe I,
die diese Kompetenzstufe erreichen, sehr gering. Die größte Gruppe mit einem Anteil
von 44.7 Prozent der Gymnasiastinnen und Gymnasiasten befi ndet sich auf der
Kompetenzstufe IV. Nahezu die Hälfte der Schülerinnen und Schüler an Gymnasien in
Deutschland sind demnach in der Lage, eigenständig Informationen zu ermitteln, zu or-
ganisieren und selbstständig informationsbezogene Produkte, wie z.B. Präsentationen,
zu erstellen.

Bos, Eickelmann und Gerick136
der Schülerinnen und Schüler auf Kompetenzstufe II, deren erreichtes Kompetenzniveau
basalen Wissens beständen und Fertigkeiten bezüglich der Identifi kation von Infor-
mationen und Bearbeitung von Dokumenten entspricht, verteilen sich zwischen den bei-
den betrachteten Schul formen ebenfalls unterschiedlich. Während die Leistungen von
nur 7.6 Prozent der Gymnasiastinnen und Gymnasiasten der Kompetenzstufe II ent-
sprechen, ist dies für mehr als 30 Prozent (30.6%) der Schülerinnen und Schüler an an-
deren Schulformen der Sekundarstufe I der Fall. Besorgniserregend erscheint außerdem
der Befund, dass 8.6 Prozent der Achtklässlerinnen und Achtklässler an Schulformen
mit einem nicht gymnasialen oder nicht ausschließlich gymnasialen Bildungsgang nicht
die Kompetenzstufe II erreichen und damit nur über rudimentäre Fertigkeiten hinsicht-
lich sehr einfacher Computeranwendungen (z.B. Anklicken eines Links) verfügen.
An Gymnasien hingegen ist dieser Anteil an Achtklässlerinnen und Achtklässlern auf
Kompetenzstufe I mit 0.5 Prozent deutlich geringer.
Die abschließende Betrachtung der kumulierten Anteile auf der rechten Seite der
Abbildung 5.5 verdeutlicht die Schulformunterschiede: Mit 91.9 Prozent erreicht ein
großer Teil der Schülerinnen und Schüler an Gymnasien, dagegen aber nur etwas mehr
als drei Fünftel (60.8%) der Achtklässlerinnen und Achtklässler in anderen Schulformen
der Sekundarstufe I mindestens die Kompetenzstufe III.
5. Zusammenschau der Befunde
Der Umgang mit neuen Technologien, vor allem zur Informationsgewinnung und
-verarbeitung, gilt mehr und mehr als zentrale fächerübergreifende Schlüsselkompetenz
des 21. Jahrhunderts. Mit der Studie ICILS 2013 wird erstmalig auf der Basis com-
puterbasierter Testverfahren untersucht, in welchem Maße Schülerinnen und Schüler
in der achten Jahrgangsstufe über computer- und informationsbezogene Kompetenzen
verfügen. Mit dem vorliegenden Kapitel werden die zentralen Befunde des interna-
tionalen Vergleichs dieser Kompetenzen von Achtklässlerinnen und Achtklässlern in
21 Bildungssystemen, davon drei Benchmark-Teilnehmern, präsentiert.
Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Achtklässlerinnen und
Achtklässlern im internationalen Vergleich
Das Niveau der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen
und Schülern in Deutschland liegt mit durchschnittlich 523 Punkten im Mittelfeld
des internationalen Ländervergleichs, signifi kant über dem internationalen Mittelwert
(500 Punkte) und etwa im Bereich des Mittelwerts der Vergleichsgruppe EU (525
Punkte). Signifi kant höhere Kompetenzmittelwerte erreichen die Schülerinnen und
Schüler in der Tschechischen Republik (553 Punkte), in Kanada (Ontario; 547 Punkte),
Australien (542 Punkte), Dänemark (542 Punkte), Polen und Norwegen (beide 537
Punkte), der Republik Korea (536 Punkte) und den Niederlanden (535 Punkte), wo-
bei sich Norwegen mit der neunten Jahrgangsstufe an ICILS 2013 beteiligt. Betrachtet
man für Deutschland vertiefend schulformspezifi sche Unterschiede, so zeigt sich, dass

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 137
Schülerinnen und Schüler an Gymnasien (570 Punkte) deutlich bessere Leistungen er-
zielen als Jugendliche, die eine andere Schulform der Sekundarstufe I besuchen (503
Punkte). Vorsichtig interpretiert könnte als eine Erklärung der Schulformunterschiede
vermutet werden, dass die Unterschiede durch die unterschiedliche pädagogische
Arbeit mit digitalen Medien in den Schulformen zustande kommen. Allerdings
zeigt sich in Kapitel VII in diesem Band, dass in Deutschland, unabhängig von der
Schulform, digitale Medien nur in sehr geringem Maße in den Unterrichtsalltag in
Schulen in Deutschland integriert werden und daher Hinweise darauf vorliegen, dass
die Potenziale des schulischen Lernens mit digitalen Medien vor allem in Einzelschulen
ihre Wirkung entfalten können. Vielmehr ist zu vermuten – und hier sei auch auf die
Kapitel IX und X in diesem Band hingewiesen –, dass die gefundenen Unterschiede
auf den familiären Hintergrund, unterschiedliche Peergruppen sowie außerschulische
Lerngelegenheiten der Schülerschaft an den betrachteten Schulformen zurückge-
führt werden könnten. Hinsichtlich der Leistungsstreuung ergibt sich für Deutschland
eine im internationalen Vergleich betrachtete mittlere Streuung von 78 Punkten (vgl.
Abbildung 5.1). Zwei Drittel aller Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland
liegen damit im Leistungsbereich zwischen 445 und 601 Punkten. Der Tschechischen
Republik als Spitzenreiter im Ländervergleich gelingt es, die Leistungsstreuung deut-
lich geringer zu halten bei gleichsam höherem Leistungsniveau. Die schulform-
spezifi schen Betrachtungen in Deutschland ergeben, dass die Leistungsstreuung an
Gymnasien deutlich geringer als im Mittel für ganz Deutschland ist und sich daher
dort eine vergleichsweise homogene Leistungsverteilung zeigt. Zu zwei Dritteln schnei-
den dort die Achtklässlerinnen und Achtklässler im Leistungsbereich zwischen 516
und 624 Punkten ab und liegen damit durchweg über dem internationalen Mittelwert
von ICILS 2013. Betrachtet man hingegen die Schülerinnen und Schüler an ande-
ren Schulformen der Sekundarstufe I im Vergleich, so fi ndet sich dort eine erheb-
lich größere Leistungsstreuung. Zwei Drittel der Schülerinnen und Schüler an dieser
Schulform erzielen demnach im Mittel Leistungen im Bereich von 435 bis gerundet
570 Punkten. Die Betrachtung der Leistungsstreuung ergibt einen großen Über schnei-
dungsbereich beider hier unterschiedener Schulformen. So schneiden trotz des mittleren
Leistungsvorsprungs der Gymnasiastinnen und Gym nasiasten die besten Schülerinnen
und Schüler an nicht gymnasialen Schulformen der Sekundarstufe I besser ab als ein
Teil der Gymnasiastinnen und Gymnasiasten und verfügen über Kompetenzen im
Bereich der internationalen Spitzengruppe.
Vor dem Hintergrund der in Abschnitt 2 skizzierten Herausforderungen in Deutsch-
land bezüglich der über Jahre festgestellten fehlenden internationalen Anschluss-
fähigkeit der IT-Ausstattung der Schulen, der geringen Regelmäßigkeit der schu-
lischen Computernutzung zusammen mit dem sehr heterogenen Bild der Verankerung
digitaler Medien in der Lehrerausbildung ist der Befund, dass Deutschland nicht zur
Spitzen gruppe im Ländervergleich gehört, möglicherweise absehbar gewesen. Für
die Tschechische Republik als Spitzenreiter des Länderrankings, mit einem hohen
mittleren Kompetenzniveau der Schülerinnen und Schüler und einer vergleichswei-
se geringen Leistungsstreuung im Bereich der computer- und informationsbezogenen

Bos, Eickelmann und Gerick138
Kompetenzen, geben die Ergebnisse Hinweise darauf, dass sich die Verankerung digi-
taler Medien in einen einheitlichen Rahmenplan, der von allen Schulen in die eigenen
Schulprogramme zu integrieren ist und mit dem sowohl die Aufnahme des Lernens mit
digitalen Medien in die schulischen Konzepte als auch die Umsetzung der Konzepte
in den Fächern durch Maßnahmen der externen Evaluationen wie der Schulinspektion
oder der Schulaufsicht begleitet wird, möglicherweise hinsichtlich des Erwerbs von
Kompetenzen im Umgang mit digitalen Medien als probates Unterstützungssystem
herausstellt. Das gute Abschneiden Australiens, in Teilen Kanadas, Dänemarks,
Norwegens sowie der Niederlande – Länder, die auf eine langjährige umfängliche
Integration digitaler Medien in schulische Lehr- und Lernprozesse zurückblicken kön-
nen – war hingegen durchaus zu erwarten. In Dänemark wurde schon Anfang der
1990er Jahre begonnen, digitale Medien in schulisches Lernen in der Primar- und
Sekundarschule zu integrieren. Die Niederlande haben nicht zuletzt aufgrund der un-
terstützenden Funktion der staatlich geförderten Organisation Kennisnet europaweit seit
Jahren eine Vorreiterrolle inne (vgl. ten Brummelhuis et al., 2009). Norwegen schneidet
ebenfalls mit einem guten Gesamtergebnis ab – wenngleich der Vergleich aufgrund der
Teilnahme mit der neunten Jahrgangsstufe etwas schwieriger ist. Dieses Ergebnis war
zu erwarten, da in Norwegen im Jahr 2006 ein umfangreiches Ausstattungsprogramm
in der Sekundarstufe auf den Weg gebracht wurde, welches beinhaltete, dass alle
Schülerinnen und Schüler mit Laptops ausgestattet und die Curricula so überar-
beitet wurden, dass „digital literacy“ (vgl. Erstad & Quale, 2009, S. 559) als fünf-
te curricular verankerte Kernkompetenz umfassend eingeführt wurde. Für Australien,
einem weiteren ICILS-2013-Teilnehmerland mit sehr guten Ergebnissen, ist anzufüh-
ren, dass hier schon seit mittlerweile fast einem Jahrzehnt auf den Bereich der ICT-
Literacy in der Sekundarstufe fokussiert wird (vgl. Ainley, 2009). Regelmäßig durch-
geführte Studien sind Teil des nationalen Bildungsmonitorings und daher überraschen
die weit überdurchschnittlichen Ergebnisse in den Kompetenzwerten nicht. Für andere
Länder, wie beispielsweise Polen als weiteres Land im oberen Leistungsbereich, wird
die Auswertung der im Rahmen von ICILS 2013 erhobenen National Context Surveys,
deren Publikation für das Frühjahr 2015 vorgesehen ist, weitere Anhaltspunkte ergeben,
die helfen, die Ergebnisse zu verorten und zu interpretieren.
Auch wenn jedes Bildungssystem Spezifi ka aufweist, die einfache Übertragungen
von Erfolgsrezepten nicht zulassen, kann der Blick über die Landesgrenzen hinaus
Impulse geben. Die Verankerung dieses neuen Kompetenzbereichs in Rahmenpläne,
Curricula und Lehrerbildung, wie zum Beispiel in Kanada, moderne und fl exi-
bel nutzbare schulische IT-Ausstattungen, auch mit schülereigenen Endgeräten, wie
z.B. in Norwegen, regelmäßiges Bildungsmonitoring auch auf nationaler Ebene im
Bereich ICT-Literacy bzw. computer- und informationsbezogener Kompetenzen, wie
in Australien, verbindliche Vorgaben zur Nutzung digitaler Medien in den Fächern in
Kombination mit Maßnahmen der Qualitätssicherung, wie z.B. in der Tschechischen
Republik, die verbindliche Verankerungen der Nutzung digitaler Medien in Schul-
programmen und in Schulinspektionen sowie von staatlicher Seite kontinuierlich geför-
derte Unterstützungssysteme für Schulen, wie Kennisnet in den Niederlanden, scheinen
sich hier mit Blick auf die erfolgreichen Länder als zielführend zu erweisen.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 139
Verteilung auf die Kompetenzstufen
Hinsichtlich der Verteilung auf die Kompetenzstufen zeigt sich für Deutschland ein sehr
ähnliches Bild wie in einem Großteil der anderen ICILS-2013-Teilnehmerländer. In al-
len teilnehmenden Bildungssystemen ist der Anteil der Schülerinnen und Schüler auf
der obersten Kompetenzstufe V eher gering. In Deutschland (1.5%) liegt dieser Anteil,
wie in vielen anderen Teilnehmerländern, im Bereich von unter zwei Prozent. Hier wird
deutlich, dass das Potenzial der Schülerinnen und Schüler in Bezug auf computer- und
informationsbezogene Kompetenzen in der Spitzengruppe derzeit in Deutschland noch
nicht ausgeschöpft ist und sich hier für Deutschland ein ähnliches Bild wie für be-
reichsspezifi sche Kompetenzen zeigt (vgl. u.a. Bos, Bremerich-Vos, Tarelli & Valtin,
2012; Sälzer, Reiss, Schiepe-Tiska, Prenzel & Heinze, 2013; Selter, Walther, Wessel
& Wendt, 2012). Dies kann insgesamt aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass inner-
halb Deutschlands schulformbezogene Disparitäten in einer Größenordnung vorzufi nden
sind, die im internationalen Vergleich die Spitzenländer von der Schlussgruppe unter-
scheidet.
Die meisten Schülerinnen und Schüler in Deutschland (45.3%) und in fast allen
anderen Teilnehmerländern fi nden sich jeweils auf der Kompetenzstufe III. Jugend-
liche, die diese Kompetenzstufe erreichen, verfügen über grundlegende Kenntnisse
im Umgang mit Computern als Informationsquelle. Sie können explizit angegebene
und einfache Informationen identifi zieren. Weiterhin können sie Inhalte aus Infor ma-
tionsprodukten (z.B. aus Dokumenten) mit Hilfestellungen oder unter Anleitung aus-
wählen oder Inhalte ergänzen. Ebenso können sie zwischen kommerziellen und nicht
kommerziellen Suchergebnissen bei einer internetgestützten Recherche differenzieren.
Bei klar vorgegebenen Aufgabenstellungen oder Instruktionen können sie Dokumente
bearbeiten und erstellen und die Inhalte von darin enthaltenen Objekten wie z.B.
Grafi ken anpassen. In Bezug auf die Datensicherheit kennen sie die Bedeutung von
Benutzernamen und Passwörtern. Im Gegensatz zu dem deutlich geringeren Anteil
der Jugendlichen auf der nächst höheren Kompetenzstufe IV, der in Deutschland nur
fast ein Viertel beträgt, fehlen der Mehrheit der Schülerinnen und Schüler der ach-
ten Jahrgangsstufe in Deutschland bisher die Fähigkeiten, ohne Anleitungen mit
Informationen und Informationsprodukten kompetent und refl ektiert umzugehen. Die
eigenständige Auswahl von Informationen und die Überprüfung dieser Auswahl hin-
sichtlich ihrer Glaubwürdigkeit und Sicherheit gelingt ihnen ebenfalls nicht. Dies zeigt,
dass die Mehrheit der Jugendlichen in der achten Jahrgangsstufe in Deutschland nicht
über diese wichtigen Kompetenzen im Umgang mit digitalen Informationen verfügt.
Zudem erreichen in Deutschland fast 30 Prozent (29.2%) der Achtklässlerinnen und
Achtklässler nur maximal die Kompetenzstufe II und verfügen damit nur über rudimen-
täre bzw. basale Fertigkeiten, die ihnen auf der untersten Kompetenzstufe I (diese er-
reichen 7.4% der Jugendlichen in Deutschland) allenfalls ermöglichen einen Link oder
eine E-Mail anzuklicken oder bei sehr klarer Anweisung eine Schaltfl äche anzuklicken,
die die Helligkeit bzw. den Kontrast eines digitalen Bildes verändert. Fasst man die
Kompetenzstufen I und II (rudimentäre Fertigkeiten bzw. basale Wissensbestände) zu-
sammen, so liegt in nicht gymnasialen Schulformen der Sekundarstufe I der Anteil der

Bos, Eickelmann und Gerick140
Achtklässlerinnen und Achtklässler mit fast zwei Fünfteln (39.2%) besorgniserregend
hoch. Hier deutet sich das Risiko an, dass ein Teil der Schülerschaft in Deutschland den
internationalen Anschluss verliert.
Theoretische und empirische Implikationen
Aus theoretischer und empirischer Sicht liegen mit ICILS 2013 zwei weitere besonders
relevante Befunde vor. Es konnte empirisch gezeigt werden, dass die beiden theore-
tisch sehr affi nen Teilbereiche der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
– (1) Informationen sammeln und organisieren und (2) Informationen erzeugen und
austauschen – hoch miteinander korrelieren und sich zu einer Gesamtskala zusam-
menfassen lassen und damit eine Kompetenz beschreiben. Dieser Befund ist für die
Entwicklung von Bildungssystemen insofern interessant, als dass hier in den kom-
menden Jahren nun gezielt an diesem einen Bereich der computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen gearbeitet werden kann und sowohl in Deutschland als auch
weltweit Entwicklungsmaßnahmen ansetzen können. Der zweite relevante Befund,
der in der Zusammenschau der Ergebnisse deutlich wird, ist der, dass sich hinsicht-
lich des in ICILS 2013 entwickelten Kompetenzmodells der computer- und informati-
onsbezogenen Kompetenzen zukünftig Entwicklungsbedarfe ergeben, die nachfolgende
Forschungen empirisch in den Blick nehmen und theoretisch aufarbeiten sollten. Die
Ergebnisse von ICILS 2013 zeigen, dass das im Rahmen von ICILS 2013 entwickelte
Kompetenzstufenmodell im mittleren Bereich (Kompetenzstufe III) national und inter-
national einen sehr großen Anteil an Schülerinnen und Schülern zusammenführt, sodass
hier die Unterschiede zwischen den Schülerinnen und Schülern am unteren Ende und
am oberen Ende des Kompetenzbereichs III zukünftig noch stärker differenziert erfasst
werden könnten.
Entwicklungsbedarfe für Deutschland
Der in diesem Kapitel dargestellte internationale Vergleich weist für Deutschland
Entwicklungsbedarfe auf hinsichtlich
• der Erhöhung des Leistungsniveaus der Jugendlichen in Deutschland, um eine inter-
nationale Anschlussfähigkeit zu sichern,
• der besseren Entwicklung von Potenzialen von sehr leistungsstarken Jugendlichen
bei gleichzeitiger
• Reduzierung des Anteils von Schülerinnen und Schülern, die nur über rudimen-
täre Fertigkeiten oder basale Wissensstände im unteren Kompetenzbereich verfü-
gen und deren Fähigkeiten es ihnen daher nicht in zufriedenstellendem Maße erlau-
ben, Computer und neue Technologien so zu nutzen, dass sie am Leben im Alltag,
in der Schule, im Berufsleben sowie in der Gesellschaft erfolgreich teilhaben kön-
nen, sowie
• Maßnahmen zur Schul- und Unterrichtsentwicklung im Bereich der schulischen
Verankerung der Förderung von computer- und informationsbezogenen Kom-
petenzen in nicht gymnasialen Schulformen der Sekundarstufe I

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 141
• bei gleichzeitiger Weiterentwicklung und konzeptioneller Arbeit zur Unterstützung
des Kompetenzerwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen von
Kindern und Jugendlichen an Gymnasien.
Weitere Entwicklungsbedarfe ergeben sich aus den Analysen in den nachfolgenden
Kapiteln, deren Ergebnisse und Implikationen auch in Kapitel I in diesem Band zusam-
mengefasst sind. Perspektivisch ist davon auszugehen, dass Deutschland ohne eine kon-
zeptionelle Verankerung digitaler Medien in schulische Lehr- und Lernprozesse im in-
ternationalen Vergleich auch zukünftig nicht über ein mittleres Leistungsniveau hinaus-
kommen wird.
Literatur
ACARA [Australian Curriculum, Assessment and Reporting Authority]. (2012). National as-
sessment program: ICT literacy years 6 and 10 report 2011. Sydney: ACARA.
Ainley, J. (2009). National policies and practices on ICT in education: Australia. In T. Plomp,
R.E. Anderson, N. Law & A. Quale (Hrsg.), Cross-national information and commu-
nication technology. Policies and practices in education (S. 67–82). Charlotte, NC:
Information Age Publishing.
Altermann-Köster, M., Holtappels, H.G., Kanders, M., Pfeiffer, H. & de Witt, C. (1990).
Bildung über Computer? Informationstechnische Grundbildung in der Schule. Weinheim:
Juventa.
Anderson, R. (2008). Implications of the information and knowledge society for education. In
J. Voogt & G. Knezek (Hrsg.), International handbook of information technology in pri-
mary and secondary education (S. 5–22). New York, NY: Springer.
Aufenanger, S. (1997). Medienpädagogik und Medienkompetenz – Eine Bestandsaufnahme. In
Enquete-Kommission ‚Zukunft der Medien in Wirtschaft und Gesellschaft. Deutschlands
Weg in die Informationsgesellschaft‘. Deutscher Bundestag (Hrsg.), Medienkompetenz im
Informationszeitalter (S. 15–22). Bonn: Deutscher Bundestag.
Baumert, J. (2002). Deutschland im internationalen Bildungsvergleich. In N. Killius, J. Kluge
& L. Reisch (Hrsg.), Die Zukunft der Bildung (S. 100–150). Frankfurt a.M.: Suhrkamp.
BLK [Bund-Länder-Kommission für Bildungsplanung und Forschungsförderung]. (1987).
Gesamtkonzept für die Informationstechnische Bildung. Materialien zur Bildungsplanung
16. Bonn: Bund-Länder-Kommission für Bildungsplanung und Forschungsförderung.
Bonsen, M., Bos, W. & Rolff, H.-G. (2008). Zur Fusion von Schuleffektivitäts- und Schul-
entwick lungsforschung. In W. Bos, H.G. Holtappels, H. Pfeiffer, H.-G. Rolff, & R.
Schulz-Zander, (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 15, S. 11–40). Weinheim/
München: Juventa.
Bos, W., Bremerich-Vos, A., Tarelli, I. & Valtin, R. (2012). Lesekompetenzen im internati-
onalen Vergleich. In W. Bos, I. Tarelli, A. Bremerich-Vos & K. Schwippert (Hrsg.),
IGLU 2011. Lesekompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen
Vergleich (S. 91–136). Münster: Waxmann.
Bos, W., Wendt, H., Köller, O. & Selter, C. (2012). TIMSS 2012. Mathematische und naturwis-
senschaftliche Kompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen
Vergleich. Münster: Waxmann.

Bos, Eickelmann und Gerick142
Cox, M. (2008). Researching IT in education. In J. Voogt & G. Knezek (Hrsg.), International
handbook of information technology in primary and secondary education (S. 965–982).
New York, NY: Springer.
Davis, N., Eickelmann, B. & Zaka, P. (2013). Restructuring of educational systems in the
digital age from a co-evolutionary perspective. Journal of Computer Assisted Learning,
29(5), 438–450.
Drossel, K., Wendt, H., Schmitz, S. & Eickelmann, B. (2012). Merkmale der Lehr- und Lern-
bedingungen im Primarbereich. In W. Bos, H. Wendt, O. Köller & C. Selter (Hrsg.),
TIMSS 2011. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen von Grund-
schulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 171–202). Münster:
Waxmann.
Eickelmann, B. (2010). Digitale Medien in Schule und Unterricht erfolgreich implementieren.
Münster: Waxmann.
Eickelmann, B. (2011). Supportive and hindering factors to a sustainable implementation of
ICT in schools. Journal for Educational Research Online/Journal für Bildungsforschung
Online, 3(1), 75–103.
Eickelmann, B. (Hrsg.) (2012). Bildung und Schule auf dem Weg in die Wissensgesellschaft.
Münster: Waxmann.
Eickelmann, B., Aufenanger, S. & Herzig, B. (2014). Medienbildung entlang der Bildungskette.
Ein Rahmenkonzept für eine subjektorientierte Förderung von Medienkompetenz im
Bildungsverlauf von Kindern und Jugendlichen. Bonn: Deutsche Telekom Stiftung.
Eickelmann, B. & Bos, W. (2011). Messung computer- und informationsbezogener Kom pe-
tenzen von Schülerinnen und Schülern als Schlüsselkompetenz im 21. Jahr hundert. Zeit-
schrift Medienimpulse, 3(4), 1–11.
Eickelmann, B., Lorenz, R., Vennemann, M., Gerick, J. & Bos, W. (Hrsg.). (2014). Grund-
schule in der digitalen Gesellschaft. Befunde aus den Schulleistungsstudien IGLU und
TIMSS 2011. Münster: Waxmann.
Eickelmann, B. & Schulz-Zander, R. (2006). Schulentwicklung mit digitalen Medien – nationa-
le Entwicklungen und Perspektiven. In W. Bos, H.G. Holtappels, H. Pfeiffer, H.-G. Rolff
und R. Schulz-Zander. Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 14, S. 277–309). Weinheim:
Juventa.
Erstad, O. & Quale, A. (2009) National policies and practices on ICT in education: Norway.
In T. Plomp, R.E. Anderson, N. Law & A. Quale (Hrsg.), Cross-national information and
communication technology. Policy and practices in education (S. 551–568). Charlotte,
NC: Information Age Publishing.
ETS [Educational Testing Service]. (2002). Digital transformation. A framework for ICT liter-
acy. Princeton, NJ: ETS.
Europäische Kommission. (2006). Key competences for lifelong learning. Offi cial Journal of
the European Union. Brussels: Europäische Kommission.
Fend, H. (2010). Bildungsforschung von 1965 bis 2008 – ein Zeitzeugenbericht zu Fort-
schritten, Rückschlägen und Höhepunkten. In C. Ritzi & U. Wiegmann (Hrsg.), Be-
obach ten, Messen, Experimentieren. Beiträge zur Geschichte der empirischen Päda gogik/
Erziehungswissenschaft (S. 275–303). Bad Heilbrunn: Klinkhardt.
Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T. & Gebhardt, E. (2014). Preparing for life in a
digital age. The IEA International Computer and Information Literacy Study internatio-
nal report. Cham: Springer.
Fraillon, J., Schulz, W. & Ainley, J. (2013). International Computer and Information Literacy
Study. Assessment framework. Amsterdam: IEA.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 143
Hatlevik, O.E., Ottestad, G. & Throndsen, I. (2014). Predictors of digital competence in 7th
grade: a multilevel analysis. Journal of Computer Assisted Learning. doi: 10.1111/
jcal.12065.
Heinen, R., Kerres, M. & Schiefner-Rohs, M. (2013). Bring your own device: Private mobi-
le Endgeräte und offene Lerninfrastrukturen. In D. Karpa, B. Eickelmann & S. Grafe
(Hrsg.), Digitale Medien in der Schule. Zur Rolle digitaler Medien in Schulpädagogik
und Lehrerausbildung (S. 129–145). Immenhausen bei Kassel: Prolog.
Hendricks, W. & Schulz-Zander, R. (2000). Informations- und Kommunikationstechnologien
in der allgemeinbildenden Schule – eine Analyse von Modellversuchen. In W. Hendricks
(Hrsg.), Neue Medien in der Sekundarstufe I und II: Didaktik, Unterrichtspraxis (S. 28–
49). Berlin: Cornelsen Scriptor.
Huggins, A.C., Ritzhaupt, A.D. & Dawson, K. (2014). Measuring information and communi-
cation technology literacy using a performance assessment: Validation of the student tool
for technology literacy (ST2L). Computers & Education, 38(8), 1–12.
Kalantzis, M. & Cope, B. (2008). New Learning. Elements of a Science of Education.
Cambridge: Cambridge University Press.
Klieme, E., Avenarius, H., Blum, W., Döbrich, P., Gruber, H., Prenzel, M., Reiss, K., Riquarts,
K., Rost, J., Tenorth, H.-E. & Vollmer, H.J. (2003). Zur Entwicklung nationaler Bildungs-
standards. Eine Expertise. Bonn: Bundesministerium für Bildung und Forschung
[BMBF].
KMK [Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundes-
republik Deutschland]. (2012). Medienbildung in der Schule. Zugriff am 16. Oktober
2014 unter http://www.kmk.org/fi leadmin/veroeffentlichungen_beschluesse/2012/2012_
03_08_Medienbildung.pdf
KMK [Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundes-
republik Deutschland]. (2014). Standards für die Lehrerbildung: Bildungswissenschaften.
Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://www.kmk.org/fi leadmin/veroeffentlichungen_
beschluesse/2004/2004_12_16-Standards-Lehrerbildung-Bildungswissenschaften.pdf
Larson, A. (2009). National policies and practices on ICT in education: Denmark. In T. Plomp,
R.E. Anderson, N. Law & A. Quale (Hrsg.), Cross-national information and commu-
nication technology. Policies and practices in education (S. 237–255). Charlotte, NC:
Information Age Publishing.
Lau, W.W.F. & Yuen, A.H.K. (2014). Developing and validating of a perceived ICT literacy
scale for junior secondary school students: Pedagogical and educational contributions.
Computers & Education, 38(9), 1–9.
Law, N., Pelgrum, W.J. & Plomp, T. (Hrsg.). (2008). Pedagogy and ICT use in schools around
the world: Findings from the IEA SITES 2006 study. Hong Kong: CERC-Springer.
LfM [Landesanstalt für Medien Nordrhein-Westfalen]. (2012). Der Kompetenzrahmen.
Medienpass NRW. Düsseldorf: Initiative Medienpass getragen von der Landesregierung
NRW, Landesanstalt für Medien und Medienberatung NRW. Zugriff am 16. Oktober
2014 unter: http://www.lehrplankompass.nrw.de/Lehrplankompass/Aktuelles/Kompetenz
rahmen_farbe.pdf
MCEECDYA [Ministerial Council for Education, Early Childhood Development and Youth
Affairs]. (2010). National Assessment Program: ICT literacy. Years 6 and 10. Report
2008. Carlton South: MCEECDYA.
MŠMT [Ministry of Education, Youth and Sports of the Czech Republic]. (2007). Framework
educational programme for basic education. (Übersetzung ins Englische durch das

Bos, Eickelmann und Gerick144
Research Institute of Education, VÚP). Prag: MŠMT. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter:
http://www.msmt.cz/areas-of-work/basic-education-1?lang=2
OECD. (2010). Are the new millennium learners making the grade? Technology use and edu-
cational performance in PISA. Paris: CERI/OECD-Publishing.
Oh, E. (2009). National policies and practices on ICT in education: Republic of Korea. In T.
Plomp, R.E. Anderson, N. Law & A. Quale (Hrsg.), Cross-national information and com-
munication technology. Policies and practices in education (S. 459–474). Charlotte, NC:
Information Age Publishing.
Plomp, T., Anderson, R.E., Law, N. & Quale, A. (Hrsg.) (2009). Cross-national informati-
on and communication technology. Policies and practices in Education. Charlotte, NC:
Information Age Publishing.
Rush, T. (2009). National policies and practices on ICT in education: Canada. In T. Plomp,
R.E. Anderson, N. Law & A. Quale (Hrsg.), Cross national information and commu-
nication technology. Policies and practices in education (S. 119–133). Charlotte, NC:
Information Age Publishing.
Sälzer, C., Reiss, K., Schiepe-Tiska, A., Prenzel, M. & Heinze, A. (2013). Zwischen Grund-
lagen wissen und Anwendungsbezug: Mathematische Kompetenz im internationalen
Vergleich. In M. Prenzel, C. Sälzer, E. Klieme & O. Köller (Hrsg.), PISA 2012. Fort-
schritte und Herausforderungen in Deutschland (S. 47–98). Münster: Waxmann.
Schulz-Zander, R. (1998). Lernen in der Informationsgesellschaft. In J. Keuffer, H.-H. Krüger,
S. Reinhardt, E. Weise & H. Wenzel (Hrsg.), Schulkultur als Gestaltungsaufgabe (S.
407–422). Weinheim: Deutscher Studien Verlag.
Schulz-Zander, R. (2001). Using media for learning in schools. In J. Oelkers (Hrsg.), Essays
from an interdisciplinary symposium (S. 83–101). Bern: Peter Lang.
Schulz-Zander, R., Eickelmann, B. & Goy, M. (2010). Mediennutzung, Medieneinsatz und
Lesekompetenz. In W. Bos, S. Hornberg, K.-H. Arnold, G. Faust, L. Fried, E.-M. Lankes,
K. Schwippert, I. Tarelli & R. Valtin (Hrsg.), IGLU 2006 – die Grundschule auf dem
Prüfstand. Vertiefende Analysen zu Rahmenbedingungen schulischen Lernens (S. 91–
119). Münster: Waxmann.
Selter, C., Walther, G., Wessel, J. & Wendt, H. (2012). Mathematische Kompetenzen im inter-
nationalen Vergleich: Testkonzeption und Ergebnisse. In W. Bos, H. Wendt, O. Köller &
C. Selter (Hrsg.), TIMSS 2011. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen
von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 69–122).
Münster: Waxmann.
Senkbeil, M. & Drechsel, B. (2004). Vertrautheit mit dem Computer. In M. Prenzel, J.
Baumert, W. Blum, R. Lehmann, D. Leutner, M. Neubrand & R. Pekrun (Hrsg.), PISA
2003. Der Bildungsstand der Jugendlichen in Deutschland – Ergebnisse des zweiten in-
ternationalen Vergleichs (S. 177–190). Münster: Waxmann.
Senkbeil, M., Ihme, J.M. & Wittwer, J. (2013). The Test of Technological and Information
Literacy (TILT) in the National Educational Panel Study: Development, empirical test-
ing, and evidence for validity. Journal for Educational Research Online, 5(2), 139–161.
Senkbeil, M. & Wittwer, J. (2007). Die Computervertrautheit von Jugendlichen und Wirkungen
der Computernutzung auf den fachlichen Kompetenzerwerb. In M. Prenzel, C. Artelt,
J. Baumert, W. Blum, M. Hammann, E. Klieme & R. Pekrun (Hrsg.), PISA 2006. Die
Ergebnisse der dritten internationalen Vergleichsstudie (S. 277–307). Münster: Waxmann.
Tearle, P. (2004). A theoretical and instrumental framework for implementing change in ICT in
education. Cambridge Journal of Education, 34(3), 331–351.
ten Brummelhuis, A., de Heer, K. & Plomp, T. (2009). National policies and practices on
ICT in education: the Netherlands. In T. Plomp, R.E. Anderson, N. Law & A. Quale

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen im internationalen Vergleich 145
(Hrsg. ), Cross national information and communication technology. Policies and practic-
es in education (S. 515–532). Charlotte, NC: Information Age Publishing.
Terhart, E. (2002). Nach PISA. Bildungsqualität entwickeln. Hamburg: Europäische Verlags-
anstalt.
Tillmann, K.-J. (2009). Was leistet die PISA-Studie zur Steuerung des Bildungssystems? In
R. Tippelt (Hrsg.), Steuerung durch Indikatoren. Methodologische und theoretische
Refl ektionen zur deutschen und internationalen Bildungsberichterstattung (S. 17–30).
Opladen: Budrich.
Tulodziecki, G. (1997). Medien in Erziehung und Bildung. Grundlagen und Beispiele einer
handlungs- und entwicklungsorientierten Medienpädagogik (3. Aufl .). Bad Heilbrunn:
Klinkhardt.
van Ackeren, I. & Klemm, K. (2009). Entstehung, Struktur und Steuerung des deutschen
Schulsystems. Eine Einführung. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Voogt, J., Erstad, O., Dede, C. & Mishra, P. (2013). Challenges to learning and schooling in
the digital networked world of the 21st century. Journal of Computer Assisted Learning,
29(5), 403–413.
Voogt, J. & Knezek, G. (Hrsg.) (2008). International handbook of information technology in
primary and secondary education. New York, NY: Springer.
Walraven, A., Brand-Gruwel, S. & Boshuizen, H.P.A. (2008). Information-problem solving: A
review of problems students encounter and instructional solutions. Computers in Human
Behavior, 24(3), 623–648.

1. Einleitung
Schulisches Lernen unterliegt immer gegebenen Rahmenbedingungen, die sich hem-
mend oder förderlich auf Lehr- und Lernprozesse auswirken können. Dies gilt vor
allem für den Bereich des Lernens mit digitalen Medien, der sehr ressourcenintensiv
ist, da die Schulen sich einerseits durch die ständigen technologischen Entwicklungen
der Herausforderung stellen müssen, Schülerinnen und Schülern sowie Lehrpersonen
eine moderne und gleichzeitig den pädagogischen Anforderungen entsprechende
IT-Ausstattung zur Verfügung zu stellen (vgl. u.a. Eickelmann, 2010; Gerick &
Eickelmann, 2014; Schaumburg, 2003; Schulz-Zander, 2001). Andererseits zeigt
sich die Instandhaltung und Wartung der Geräte als Daueraufgabe für Schulen und
Schulträger. Über diese Aspekte hinaus stellt sich für das schulische Lernen mit neu-
en Technologien und die schulische Unterstützung des Erwerbs computer- und infor-
mationsbezogener Kompetenzen die Aufgabe, die Lehr- und Lernbedingungen auch
auf der Ebene der Personalentwicklung und des professionellen Lernens, z.B. der
Lehrerweiterbildung zum didaktischen Einsatz neuer Technologien und des Austauschs
von Kompetenzen innerhalb von Lehrerkollegien durch Lehrerkooperationen, zu för-
dern.
Im theoretischen Rahmenmodell zu ICILS 2013 werden die schulischen Lehr- und
Lernbedingungen als Voraussetzungsfaktoren auf der Schul- und Klassenebene veror-
tet (vgl. Fraillon, Schulz & Ainley, 2013; siehe auch Kapitel III in diesem Band). Von
ihnen wird angenommen, dass sie unmittelbar Einfl uss auf die Prozesse, wie z.B. die
Nutzung von digitalen Medien im Unterricht durch Lehrpersonen sowie Schülerinnen
und Schüler nehmen.
Im vorliegenden Kapitel werden die relevanten Lehr- und Lernbedingungen zum
Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen auf Schulebene unter-
sucht. Dazu wird auf der Grundlage der Daten von ICILS 2013 sowohl die Situation
in Deutschland möglichst umfassend beschrieben als auch durch internationa-
le Vergleiche eingeordnet. Es werden entlang des Rahmenmodells der Studie neben
der schulischen Ausstattung mit digitalen Medien, den Standortkonzepten schuleige-
Kapitel VI
Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer-
und informationsbezogener Kompetenzen in den
ICILS-2013-Teilnehmerländern
Julia Gerick, Heike Schaumburg, Julia Kahnert und Birgit Eickelmann

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann148
ner Computer sowie dem technischen und pädagogischen Support1 auch personelle
Rahmenbedingungen, wie die Sichtweisen und Fähigkeiten der Lehrpersonen, Aspekte
der professionellen Fort- und Weiterbildung sowie der Lehrerkooperation in Bezug auf
digitale Medien, in der Schule in den Blick genommen. Dabei sind die nachfolgend
vorgenommenen Zuordnungen einzelner Aspekte zu dem Bereich der Voraussetzungen
nicht immer trennscharf von dem Bereich der Prozesse abgrenzbar. So kann bei-
spielsweise der IT-Support sowohl auf der Ebene schulischer Voraussetzungen (z.B.
Support durch den Schulträger) als auch auf der Prozessebene (z.B. Support, der di-
rekt vor Ort in den Schulen geleistet wird) verortet werden. Auch andere Faktoren,
wie etwa die Ausgestaltung der Kooperation unter Lehrkräften sowie die Fort- und
Weiterbildungskultur, können auf der Prozessebene der Schule beeinfl usst werden, sind
aber in vielen Schulen maßgeblich von den schulischen Rahmenbedingungen auf der
Ebene der Voraussetzungen geprägt (vgl. u.a. Eickelmann, 2010).
Den Analysen der Lehr- und Lernbedingungen des schulischen Lernens mit digi-
talen Medien für den Erwerb von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
von Schülerinnen und Schülern geht die Darstellung eines Überblicks über den nati-
onalen und internationalen Forschungsstand voraus, der die Relevanz der verschie-
denen Bedingungen in Bezug auf das Lehren und Lernen mit neuen Technologien
ausführt und Bezüge zwischen den Bedingungsfaktoren darstellt (vgl. Abschnitt
2). Anschließend werden in den Abschnitten 3 bis 7 auf der Grundlage der ICILS-
2013-Daten Informationen zu computerbezogenen Lehr- und Lernbedingungen in
Deutschland sowie im internationalen Vergleich bereitgestellt. Hierbei werden die
Perspektiven unterschiedlicher schulischer Akteure (Lehrpersonen, Schulleitungen,
IT-Koordinatorinnen und IT-Koordinatoren) berücksichtigt. Vertiefend erfolgt eine
differenziertere Betrachtung der Befunde für Deutschland durch Analysen nach
Schulformen, wobei ein Vergleich zwischen Gymnasien und anderen Schulformen
der Sekundarstufe I vorgenommen wird.2 Mit der Datengrundlage von ICILS 2013
können die Lehr- und Lernbedingungen differenziert beschrieben werden und gehen
durch die Einbeziehung der Perspektive verschiedener schulischer Akteure über die
Befunde bisheriger Untersuchungen hinaus. Insbesondere die mit ICILS 2013 erfassten
Angaben der schulischen Medienverantwortlichen – in der Regel also die sogenann-
ten IT-Koordinatorinnen bzw. IT-Koordinatoren – geben detaillierte und spezifi sche
Einblicke, die durch die Aussagen der Schulleitungen und Lehrkräfte ergänzt werden.
Weiterhin werden Schulleitungen und Lehrpersonen zur Einschätzung der Lehr- und
Lernbedingungen befragt, die über Ausstattungsmerkmale hinausgehen und sich u.a.
auch auf Bezüge zwischen technischer Ausstattung und der pädagogischen Arbeit in
den Schulen sowie auf die Ebene der Einstellungen der schulischen Akteure beziehen.
1 Bei dem in diesem Kapitel verwendeten Begriff Support handelt es sich um einen Fachter-
minus, der im Handlungsfeld Schule gebräuchlich und in seinem inhaltlichen Zugang als
Oberbegriff für Unterstützungssysteme zu fassen ist (vgl. u.a. Breiter, Fischer & Stolpmann,
2006).
2 Förderschulen werden aufgrund der zu geringen Fallzahl in der Stichprobe für den Schul-
formvergleich nicht berücksichtigt (siehe dazu Kapitel III in diesem Band).

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 149
2. Überblick über internationale und nationale Befunde
zu Lehr- und Lernbedingungen für den Einsatz digitaler
Medien in der Schule
Über die letzten Jahrzehnte haben bereits zahlreiche Studien unter unterschiedlichen
Perspektiven die Lehr- und Lernbedingungen schulischen Lernens mit digitalen Medien
untersucht. In diesem Abschnitt werden die vorliegenden nationalen und internatio-
nalen Befunde zusammengetragen. Diese fokussieren nicht wie in ICILS 2013 auf
Bedingungsfaktoren des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen,
sondern setzen unterschiedliche Schwerpunkte, z.B. hinsichtlich der Erfassung von
Ausstattungskennzahlen oder der Erfassung von Rahmenbedingungen schulischer
Prozesse wie die Einführung von neuen Technologien, z.B. Notebooks, in Schulen. Im
Einzelnen werden Befunde zur IT-Ausstattung, Computerstandorten in den Schulen und
Einschätzung zu technischen Ausstattungsproblemen aus der Sicht schulischer Akteure
(Abschnitt 2.1) sowie Aspekte des technischen und pädagogischen Supports in den
Schulen (Abschnitt 2.2) ausgeführt. In Abschnitt 2.3 werden schließlich die computer-
bezogenen Einstellungen und Sichtweisen aufgegriffen sowie Befunde zum Vertrauen
der Lehrpersonen in die eigenen Fähigkeiten zusammengestellt. Abschnitt 2.4 führt
schließlich die Befunde zu Lehrerfortbildungen und schulischem Austausch über das
Lehren und Lernen mit digitalen Medien durch Lehrerkooperationen zusammen.
2.1 IT-Ausstattung, Computerstandorte und technische
Ausstattungsprobleme aus Sicht der schulischen Akteure
IT-Ausstattung
Eine für den Erwerb von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen wichtige
Voraussetzung auf der Schulebene stellt die IT-Ausstattung dar. Bisherige Befunde zei-
gen, dass sich für Deutschland die schulische Ausstattungssituation mit Computern und
digitalen Medien in den letzten Jahren zunehmend günstiger darstellt (vgl. u.a. OECD,
2013). In der Zusammenschau der vorliegenden Erhebungen zur Computerausstattung
lässt sich feststellen, dass sich das Schüler-Computer-Ausstattungsverhältnis in
Deutschland an Schulen der Sekundarstufe I und II seit der Jahrtausendwende konti-
nuierlich verbessert hat (vgl. BMBF, 2006; KMK, 2008). Von 2001 bis 2005 hat sich
die Zahl der Computer an Schulen in Deutschland verdoppelt. Im Jahr 2004 wurde an
Schulen in Deutschland schließlich das von der Europäischen Kommission im Rahmen
des Aktionsplans eLearning gesetzte Ziel von einem Schüler-Computer-Verhältnis
von 15:1 erreicht (vgl. BMBF, 2005; Kommission der Europäischen Gemeinschaften,
2001). Im Jahr 2006 lag das durchschnittliche Schüler-Computer-Verhältnis an
Schulen der Sekundarstufen I und II schließlich bei 11:1 und in Grundschulen bei
12:1. Die aktuellsten in Deutschland erhobenen Ausstattungskennziffern liegen mit
der IT-Ausstattungserfassung der KMK für das Schuljahr 2007/2008 vor. Hier zeigt

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann150
sich für Sekundarstufenschulen ein Ausstattungsverhältnis von 10:1 und von 9:1 für
Grundschulen (vgl. KMK, 2008). Ergänzend ist trotz der zu beobachtenden über die
Jahre gestiegenen Ausstattungszahlen zu sagen, dass bereits vor mehr als zehn Jahren
aus der internationalen Benchmarking-Studie IT in Schulregionen die Empfehlung her-
vorging, dass erst ein Schüler-Computer-Verhältnis von mindestens 6:1 eine regelmä-
ßige Nutzung digitaler Medien unter Ausschöpfung ihrer didaktischen Potenziale er-
möglicht (vgl. Wiggenborn & Vorndran, 2003). Vor dem Hintergrund der in dieser
Studie noch unbeachteten Möglichkeiten mobiler Endgeräte und 1:1-Ausstattungen
mit Notebooks oder Tablets zeigen sich für Deutschland trotz der gestiegenen Aus-
stattungszahlen Entwicklungsmöglichkeiten hinsichtlich der IT-Ausstattung.
Bezüglich der Verfügbarkeit des Internets an Schulen zeigt sich auf der Grundlage
bisheriger Befunde ebenfalls eine Entwicklung: Während im Jahr 2008 in Deutschland
drei Viertel der im Unterricht genutzten Computer in den Sekundarstufen I und II
über einen Internetzugang verfügten (75%; vgl. KMK, 2008), verdeutlichen aktuellere
Zahlen, dass dieses Verhältnis nun mit etwa 98 Prozent fast eine Vollanbindung erreicht
hat und damit die Verfügbarkeit von Internetanschlüssen in Schulen der Sekundarstufe
I und II in Deutschland geringfügig über dem OECD-Durchschnitt liegt (vgl. OECD,
2013).
Aus internationaler Perspektive zeigt sich in den verschiedenen Bildungssystemen
eine große Variabilität hinsichtlich der Verfügbarkeit von neuen Technologien an
Schulen (vgl. Anderson & Ainley, 2010; Pelgrum & Doornekamp, 2009). So be-
legen die Befunde der Second Information Technology in Education Study 20063
(SITES 2006) der IEA (International Association for the Evaluation of Educational
Achievement) für die Sekundarstufe I, dass abgesehen von Südafrika alle 22 betrachte-
ten Bildungssysteme ihren Schülerinnen und Schülern bereits zum Erhebungszeitpunkt
im Jahr 2006 einen Zugang zu digitalen Medien für schulisches Lernen ermöglichten.
Auch waren in den Schulen bereits 2006 in fast allen teilnehmenden Bildungssystemen
Internetzugänge für die Schülerinnen und Schüler verfügbar (vgl. Pelgrum, 2008).
Allerdings konnten im internationalen Vergleich große Unterschiede in der Quantität,
der Qualität und der Zugänglichkeit digitaler Medien festgestellt werden, die sich aus
Sicht der Akteure als unterschiedliche Bedingungen auf der Unterrichtsebene darstellen.
Eine besonders günstige IT-Ausstattungssituation konnte in SITES 2006 für die skandi-
navischen Länder Dänemark, Finnland und Norwegen ausgewiesen werden.
Computerstandorte
Neben der schulischen IT-Ausstattungssituation haben vor allem die Standorte der
Computer eine bedeutende Rolle für die Gestaltung schulischer Lehr- und Lern-
prozesse (vgl. u.a. Eickelmann & Schulz-Zander, 2006; Herzig & Grafe, 2006). Die
Standortlösung Computerraum wird vielfach kritisch diskutiert, da diese einem situati-
onsbezogenen Einsatz digitaler Medien im alltäglichen Unterrichtsgeschehen eher ent-
gegensteht (vgl. u.a. Breiter, Welling & Stolpmann, 2010; Pelgrum, 2008). Aus der
Sicht der schulischen Akteure wird vielfach auf die Notwendigkeit der Verfügbarkeit
3 Deutschland nahm an SITES 2006 nicht teil.

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 151
einer fl exiblen und spontanen Zugänglichkeit zu digitalen Medien hingewiesen, die
unterrichtsnahen Standortkonzepten, wie etwa der Verfügbarkeit von Computern
oder mobilen Endgeräten in den Klassen- und Fachräumen, Vorteile zuschreibt (vgl.
u.a. Eickelmann, 2010). An Sekundarstufenschulen in Deutschland stellen vor allem
Bibliotheken, Mediotheken oder Selbstlernzentren alternative Standorte für stationäre
schulische Computer dar (vgl. Eickelmann & Schulz-Zander, 2006), die in den letzten
Jahren zunehmend durch die Ausstattung mit mobilen Endgeräten wie Notebooks oder
neuerdings vor allem mit Tablet-Computern erweitert werden. Im Jahr 2006 boten be-
reits etwa ein Fünftel (21%) der Schulen der Sekundarstufe I und II den Schülerinnen
und Schülern außerhalb des Unterrichtsraumes die Möglichkeit der Computernutzung
in einer Bibliothek an (vgl. BMBF, 2006). Diese Entwicklung der Erweiterung der
Standortkonzepte um Zugänge zu digitalen Medien außerhalb von Klassen- und
Fachräumen zeigt sich auch international bzw. auf europäischer Ebene (vgl. Europäische
Kommission, 2013; Pelgrum, 2008) und unterstützt somit die Zugänglichkeit zu digi-
talen Medien auch in offenen Lehr-Lern-Settings und außerhalb der Unterrichtszeiten
sowie im Rahmen von Nachmittagsangeboten.
Technische Ausstattungsprobleme aus der Sicht schulischer Akteure
Technische Ausstattungsprobleme wirken sich unmittelbar auf den Einsatz digitaler
Medien in der Schule aus und werden vor allem von Lehrpersonen als Hemmfaktor
für den Einsatz digitaler Medien angeführt (vgl. u.a. Eickelmann, 2010). Als einschrän-
kend wird besonders wahrgenommen, wenn die IT-Ausstattung in der Schule veral-
tet ist, nicht reibungslos funktioniert oder nicht den pädagogischen Zielvorstellungen
der Lehrpersonen oder der Schulen entspricht (vgl. Eickelmann, 2010). Im internati-
onalen Vergleich zeigen sich große Unterschiede in Bezug auf die Wahrnehmung
und Beschreibung von Ausstattungsproblemen. In Deutschland liegen technische
Ausstattungsprobleme mit Computern, Lernsoftware und der Internetanbindung etwa
im Bereich des OECD-Durchschnitts (vgl. OECD, 2013). So besucht weniger als ein
Drittel der Schülerinnen und Schüler eine Sekundarstufenschule, deren Schulleitung be-
richtet, dass das schulische Lernen durch einen Mangel oder durch Unzulänglichkeiten
an Computern oder Lernsoftware für den Unterricht sowie durch eine fehlende oder
schlechte Internetverbindung beeinträchtigt ist. Für andere Länder, u.a. Australien und
Singapur, gibt es kaum mehr technisch bedingte Ausstattungsprobleme beim Einsatz di-
gitaler Medien im Unterricht (vgl. OECD, 2013).
2.2 Technischer und pädagogischer Support
Der technische Support an Schulen soll die möglichst reibungslose Nutzung digitaler
Medien für das schulische Lernen gewährleisten. Er stellt damit einen der wichtigsten
Prädiktoren für eine erfolgreiche und nachhaltige Integration von digitalen Medien dar
(vgl. u.a. Eickelmann, 2010; Law & Chow, 2008). Geregelte Zuständigkeiten beim
technischen Support gelten als notwendige Voraussetzung für die Nutzung digitaler

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann152
Medien im Unterricht durch die Lehrpersonen (vgl. Breiter et al., 2010). Im internatio-
nalen Vergleich fallen die Zuständigkeiten für den technischen IT-Support unterschied-
lich aus. Als Ergebnis der SITES-2006-Studie zeigte sich, dass die Teilnehmerländer zu
einem großen Teil schulintern eine Person auswählen, die für die IT-Koordination ver-
antwortlich ist. In den letzten Jahren werden in Deutschland zunehmend auch externe
Unternehmen mit der Einrichtung und Wartung der IT-Ausstattung beauftragt (vgl. u.a.
Schulz-Zander, Schmialek & Stolz, 2013). Auf internationaler Ebene werden sie aber
eher selten für den technischen Support herangezogen (vgl. Pelgrum, 2008).
Neben dem technischen Support hat in den letzten Jahren zunehmend der päda-
gogische Support an Bedeutung gewonnen, der Lehrkräfte beim Einsatz von neu-
en Technologien in Lehr- und Lernprozessen unterstützen soll (vgl. Pelgrum &
Doornekamp, 2009). Trotz seiner Bedeutung als entscheidender Faktor für einen nach-
haltigen Einsatz digitaler Medien im Unterricht (vgl. Eickelmann, 2010) haben sich
in vielen Ländern entsprechende Konzepte für den pädagogischen Support noch nicht
etabliert: In den meisten SITES-2006-Teilnehmerländern geben die Schulleitungen
an, dass den Lehrpersonen nur in einem geringen Umfang pädagogischer Support
zur Verfügung steht (vgl. Pelgrum, 2008). Breiter et al. (2010) weisen darauf hin,
dass der technische und der pädagogische Support nicht getrennt voneinander zu be-
trachten sind. Dies entspricht den zentralen Ideen von Konzepten zur Entwicklung
schulischer Medienkonzepte und Medienentwicklungspläne auf Schulträgerebene in
Deutschland (vgl. u.a. Pacher & Kern, 2005). In Deutschland haben sich in den letz-
ten Jahren zunehmend Supportkonzepte durchgesetzt, die zwischen einem First-
und Second-Level-Support unterscheiden. Während ein First-Level-Support von den
Schulen vor Ort gewährleistet wird, um im Schulalltag fl exibel technische Probleme
zu beheben und so den Lehrerinnen und Lehrern für die Integration digitaler Medien
im Unterrichtsalltag zur Seite steht, werden mit einem Second-Level-Support schul-
übergreifende Supportkonzepte unterstützt und häufi g von Schulträgerseite, z.B. durch
die Beauftragung externer Firmen, gewährleistet. Für schulinterne Lösungen, also für
den First-Level-Support, besteht die Herausforderung darin, für die Schulen geeig-
nete Personen zu fi nden, die oft neben ihrer Lehrtätigkeit bereit sind, den zeitinten-
siven technischen Support zu übernehmen (vgl. Breiter et al., 2010). Beim Second-
Level-Support zeigt sich die Schwierigkeit, dass dieser nicht unmittelbar zur Verfügung
steht und mit Einschränkungen des fl exiblen Einsatzes digitaler Medien sowie bezüg-
lich der fl exiblen Erprobung von technischen Neuerungen in Unterrichtskontexten ein-
hergeht (vgl. Eickelmann, 2010). Aufgrund der häufi g komplexen Regelung des tech-
nischen IT-Supports in Deutschland werden oftmals kombinierte Support-Lösungen
realisiert, wobei Schulträger für den Second-Level-Support unterschiedliche Strategien
umsetzen und sowohl städtisches IT-Personal als auch kommunale IT-Dienstleister und
externe Unternehmen einsetzen (vgl. Breiter et al., 2010). Standardisierte Lösungen
sind vielfach aufgrund der unterschiedlichen Gegebenheiten in den Schulen kaum sinn-
voll umsetzbar und stellen vor allem Schulen, die innovativ digitale Medien in ihre
Lehr- und Lernprozesse integrieren wollen, vor bürokratische Herausforderungen (vgl.
Eickelmann, 2010).

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 153
2.3 Computerbezogene Einstellungen und Sichtweisen sowie das
Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten von Lehrpersonen
Auf der Ebene der schulischen Akteure sind die computerbezogenen Einstellungen und
Sichtweisen von Lehrpersonen für den Einsatz digitaler Medien besonders relevant. So
belegen zahlreiche nationale wie internationale Untersuchungen einen Zusammenhang
zwischen computerbezogener Einstellung und dem Einsatz digitaler Medien im
Unterricht (vgl. Ertmer, 2005; Herzig & Grafe, 2006; Lawson & Comber, 1999; Petko,
2012; Prasse, 2012). Lehrkräften mit einer positiven Einstellung gelingt es, für sich und
ihren Unterricht die Relevanz von computergestütztem Unterricht zu erkennen und die-
se für ihren Unterricht zu nutzen (vgl. u.a. Celik & Yesilyurt, 2013; Eickelmann, 2010).
In Deutschland konnte gezeigt werden, dass Lehrpersonen der Sekundarstufe I mehr-
heitlich einen großen Nutzen in der Integration digitaler Medien in den Unterricht se-
hen, insbesondere junge Lehrkräfte sowie Gymnasiallehrkräfte (vgl. BITKOM, 2011).
Daneben spielt auch das Vertrauen der Lehrpersonen in die eigenen computerbezo-
genen Fähigkeiten eine bedeutsame Rolle (vgl. u.a. Eickelmann, 2010; Prasse, 2012).
Lehrkräfte in Europa schätzen nach einer Studie der Europäischen Kommission
(2013) ihre technischen Fähigkeiten durchaus positiv ein.4 Die in dieser Studie er-
fassten Einschätzungen der Kenntnisse beziehen sich auf Computeranwendungen,
u.a. Textverarbeitung, Tabellenkalkulation oder Softwareinstallation. Dies bedeutet je-
doch nicht, dass die Lehrpersonen ihre Kompetenzen zum Einsatz digitaler Medien
im Unterricht im Sinne von didaktischen Kompetenzen ebenfalls positiv bewerten.
So stellen etwa Law und Chow (2008) fest, dass Lehrerinnen und Lehrer ihre tech-
nischen Fähigkeiten besser einschätzen als ihre didaktischen Kompetenzen zur unter-
richtlichen Nutzung digitaler Medien. Mangelndes Vertrauen in die eigenen (fach-)di-
daktischen Kompetenzen scheint demnach eine Hürde für den Einsatz digitaler Medien
im Unterricht darzustellen (vgl. Eickelmann, 2010). Pelgrum und Doornekamp (2009)
kommen deshalb zu dem Schluss, dass es bisher trotz vielfältiger Bemühungen um sys-
tematische Fortbildungsprogramme in verschiedenen Ländern nicht in ausreichendem
Maße gelungen ist, Lehrpersonen einerseits ausreichend didaktische Kompetenzen
zum Einsatz digitaler Medien zu vermitteln und andererseits auch ihr Zutrauen durch
Professionalisierungsmaßnahmen zu stärken.
2.4 Fortbildungen für Lehrpersonen im Bereich digitaler Medien und
Lehrerkooperation
Eine vergleichsweise aktuelle Studie in Deutschland kommt im Jahr 2011 zu dem
Ergebnis, dass in den drei Jahren vor dem Erhebungszeitpunkt etwa die Hälfte der be-
fragten Lehrpersonen der Sekundarstufe an einer Weiterbildung zum Einsatz neu-
4 Aufgrund der zu geringen Rücklaufquoten wurden die Befunde für Deutschland im Rahmen
dieser europäischen Studie nicht berichtet (vgl. Europäische Kommission, 2013).

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann154
er Medien im Unterricht teilgenommen hat (vgl. BITKOM, 2011). Trotzdem zeigen
bisherige Studien, dass Lehrkräfte in Deutschland noch nicht ausreichend für den di-
daktischen Einsatz digitaler Medien im Unterricht aus- und fortgebildet sind (vgl.
u.a. Breiter et al., 2010), wenngleich sehr wohl insbesondere auch von Lehrpersonen
selbst formulierte Fortbildungsbedarfe bestehen (vgl. u.a. Breiter et al., 2010; Herzig &
Grafe, 2006). Im europäischen Vergleich zeigt eine aktuellere Studie der Europäischen
Kommission, dass mehr als die Hälfte der Schülerinnen und Schüler der achten
Jahrgangsstufe von Lehrpersonen unterrichtet wird, die im Zeitraum der letzten zwei
Jahre Fortbildungen zur technischen Anwendung (64%) sowie pädagogische Kurse
zum Einsatz digitaler Medien (53%) besucht haben. Etwa ein Viertel der Schülerinnen
und Schüler der achten Jahrgangsstufe wird von Lehrpersonen unterrichtet, für die
Fortbildungen im Bereich der schulischen Nutzung digitaler Medien verpfl ichtend
sind (vgl. Europäische Kommission, 2013). In inhaltlicher Hinsicht konnte u.a. mit der
Studie SITES 2006 festgestellt werden, dass über alle Teilnehmerländer hinweg eher
technische und anwendungsbezogene als didaktische Fortbildungen für Lehrpersonen
angeboten werden (vgl. Law & Chow, 2008; Pelgrum, 2008). Dies ist insofern kritisch
ein zuschätzen, da – wie oben bereits angeführt – vor allem die fehlenden Fähigkeiten,
digitale Medien in den Fachunterricht zu integrieren, für viele Lehrpersonen einen ent-
scheidenden Hemmfaktor darstellen (vgl. u.a. Eickelmann, 2010). Als besonders erfolg-
reich haben sich in dieser Hinsicht schulinterne Fortbildungen erwiesen (vgl. u.a.
Rösner, Bräuer & Riegas-Staackmann, 2004). National und international hat sich zusätz-
lich gezeigt, dass sowohl die gegenseitige Fortbildung von Lehrpersonen innerhalb einer
Schule, systematisch verankert in schulische Konzepte, als auch Lehrer kooperationen
hinsichtlich des unterrichtlichen Einsatzes digitaler Medien die Ver stetigung der
Nutzung digitaler Medien in Einzelschulen unterstützen (vgl. u.a. Dexter, Seashore &
Anderson, 2002; Eickelmann & Schulz-Zander, 2008; Eickelmann, 2010).
Lehrpersonen, die in Bezug auf den Einsatz digitaler Medien anspruchsvollere
Formen der Lehrerkooperation, z.B. die Ko-Konstruktion von didaktischem Wissen
praktizieren, also z.B. die gemeinsame Entwicklung von Unterrichtskonzepten, bin-
den nicht nur digitale Medien eher in Unterrichtsaktivitäten ein, sondern übertra-
gen auch ihre Überzeugungen hinsichtlich des Lernens mit neuen Technologien ef-
fektiver in die Praxis (vgl. Eickelmann & Schulz-Zander, 2008; Riel & Becker,
2000; Schulz-Zander, Büchter & Dalmer, 2002). Lehrerkooperation und professio-
nelle Kooperationsentwicklung auf Schulebene gelten daher als eine zentrale Lehr-
und Lernbedingung im Kontext des Lernens mit neuen Technologien. Eickelmann
und Schulz-Zander (2008) kommen auf Grundlage einer schulformübergreifenden
Fallstudie in Deutschland zu dem Ergebnis, dass darüber hinaus bereits bestehende
Lehrerkooperationen durch digitale Medien vertieft werden können. Dabei steht in vie-
len Schulen allerdings der Austausch von Materialien eher im Vordergrund als beispiels-
weise die gemeinsame Entwicklung computergestützten Unterrichts. In Deutschland
konnten Schaumburg und Issing (2002) weiterhin zeigen, dass die medienbezogene
Kooperation der Lehrkräfte als unterstützend wahrgenommen und besonders für die
fachübergreifende Unterrichtsplanung bezüglich des Einsatzes von Software (u.a. zur

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 155
Textverarbeitung und Tabellenkalkulation) von den Lehrpersonen als sehr hilfreich be-
schrieben wird. Allerdings stellte sich der gestiegene Koordinationsaufwand auch als
Belastungsfaktor heraus (vgl. Schaumburg & Issing, 2002). Breiter et al. (2010) stell-
ten für die Sekundarstufe I in Nordrhein-Westfalen fest, dass die innerschulische me-
dienbezogene Kooperation u.a. positive Effekte auf die Einschätzung der eigenen
Mediennutzung sowie auf die Anregung zur Beschäftigung mit digitalen Medien hat.
Die schulische Kooperationsstruktur erweist sich auch als entscheidend für die Art und
Weise, wie digitale Medien im Unterricht eingesetzt werden. So fand Prasse (2012)
in einer Untersuchung an 21 Gymnasien heraus, dass an Schulen mit einer umfang-
reicheren Kommunikation zwischen den verschiedenen beteiligten Personengruppen
(Lehrpersonen, IT-Verantwortliche und Schulleitungen) ein intensiverer Einsatz digi-
taler Medien vorzufi nden war, wobei sich die Kommunikationsstruktur insbesondere
günstig auf die Häufi gkeit schüler- und problemzentrierter Unterrichtsformen mit digi-
talen Medien auswirkte. Auf internationaler Ebene identifi zierten Dexter et al. (2002)
– basierend auf einer Analyse von SITES-M2-Fallstudien – den positiven Beitrag von
professionellen Gemeinschaften in Schulen sowohl für die nachhaltige Integration di-
gitaler Medien als auch für die Defi nition schulischer Ziele und Visionen sowie für die
kontinuierliche Weiterentwicklung der Schulen im Hinblick auf den Einsatz digitaler
Medien. Gegenseitige Unterrichtsbesuche und kollegiale Rückmeldungen wurden dabei
als besonders nützlich hervorgehoben (vgl. Dexter et al., 2002).
3. Zur Erfassung der schulischen Lehr- und Lernbedingungen in
den ICILS-2013-Teilnehmerländern
Der nachfolgende Abschnitt beschreibt, wie die Lehr- und Lernbedingungen des
Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen im Rahmen von
ICILS 2013 in Deutschland und den anderen Teilnehmerländern erhoben wurden. Zu
den schulischen Lehr- und Lernbedingungen liegt mit ICILS 2013 eine umfangreiche
Datengrundlage vor, die es erlaubt, die Perspektiven verschiedener schulischer Akteure
auf schulische Rahmenbedingungen differenziert darzustellen.
Die Informationen stammen einerseits aus dem Hintergrundfragebogen für die
Lehrpersonen, in dem unter anderem Fragen zur Unterrichtspraxis mit digitalen Medien,
zu Einstellungen und Selbsteinschätzungen sowie zur Fort- und Weiterbildungspraxis
enthalten sind. Aufgrund des Stichprobendesigns der Studie können Aussagen über
Lehrpersonen, die in der achten Klasse unterrichten, getroffen werden (siehe auch
Kapitel III in diesem Band).5
Eine weitere wichtige Datengrundlage für die Analyse von schulischen Lehr- und
Lernbedingungen bilden zudem die Angaben aus dem in ICILS 2013 eingesetzten
5 Der Rücklauf der Lehrerstichprobe in Deutschland erreicht nicht die IEA-Standards zur
Schul- und Lehrergesamtteilnahmequote. Zur Besonderheit der Lehrerstichprobe und zu
Hin weisen hinsichtlich der Analyse von Schulformunterschieden siehe Kapitel III in diesem
Band.

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann156
Schulfragebogen. Dieser besteht einerseits aus einem allgemeinen Teil und liefert da-
mit Angaben der Schulleitung zu technischen und pädagogischen Rahmenbedingungen
der schulischen Nutzung neuer Technologien. Andererseits – und dies stellt eine
Besonderheit von ICILS 2013 dar – enthält der Schulfragebogen einen vertiefen-
den technischen Teil, der unter anderem wichtige Informationen zur schulischen IT-
Ausstattung und Supportsituation verfügbar macht. Dieser Teil des Fragebogens
sollte nach den internationalen Vorgaben von derjenigen Person an der Schule ausge-
füllt werden, die für die Schulcomputer verantwortlich ist bzw. Kenntnisse über die-
se besitzt und sich mit dem Gebrauch von IT in der Schule, einschließlich der ver-
waltungstechnischen Abläufe, auskennt; dieser Fragebogen wird in nationalen und
internationalen Dokumenten daher auch als Fragebogen für die IT-Koordinatorin bzw.
den IT-Koordinator bezeichnet. Der Schulleitung stand es frei, diesen Fragebogenteil
entweder selbst auszufüllen oder ihn an eine entsprechend zuständige Person zu de-
legieren. Um die in diesem Kapitel dargestellten Informationen aus dem technischen
Teil des Schulfragebogens einordnen zu können, wird im Folgenden für alle ICILS-
2013-Teilnehmerländer dargestellt, wer bzw. zu welchen Anteilen die Schulleitung
bzw. eine andere Person den technischen Fragebogen ausgefüllt hat und welche Rolle
diese Person in der Schule einnimmt. Die Einordnung bezieht sich dabei auf die
Selbstauskunft der Befragten. Die Ausfüllenden konnten ihre Rolle anhand der fol-
genden drei Antwortkategorien beschreiben: offi zielle IT-Koordinatorin bzw. offi zieller
IT-Koordinator, inoffi zielle IT-Koordinatorin bzw. inoffi zieller IT-Koordinator oder die
Schulleitung oder eine von ihr delegierte Person.
In Abbildung 6.1 werden die Anteile der Schülerinnen und Schüler in den teil-
nehmenden Ländern berichtet, die eine Schule besuchen, an der die ausfüllende
Person des technischen Teils des Schulfragebogens entsprechende Angaben ge-
macht hat. Dieses Vorgehen liegt im Stichprobendesign von ICILS 2013 begründet,
da die Schülerstichprobe repräsentativ angelegt ist und damit die Bezugsgröße dar-
stellt, um Aussagen über Bildungssysteme zu treffen. Daher werden in diesem Kapitel
alle Ergebnisse aus dem Schulfragebogen, sowohl aus dem allgemeinen Teil für die
Schulleitung als auch aus dem technischen Teil, anhand der Schüleranteile dargestellt.
Die Schüleranteile in Abbildung 6.1 sind in der Kategorie offi zielle IT-Koordinatorin
bzw. offi zieller IT-Koordinator absteigend sortiert.
Für Deutschland zeigt sich, dass mehr als drei Viertel der Achtklässlerinnen und
Achtklässler (76.9%) eine Schule besuchen, in der der technische Teil des Schul-
fragebogens von der offi ziellen IT-Koordinatorin bzw. dem offi ziellen IT-Koordinator
ausgefüllt wurde. 13.1 Prozent besuchen dagegen eine Schule, in der die Schulleitung
oder eine von ihr delegierte Person diesen Teil des Fragebogens ausgefüllt hat. Der ge-
ringste Anteil entfällt auf die Kategorie inoffi zielle IT-Koordinatorin bzw. inoffi zieller
IT-Koordinator (10.0%). Es wird damit bereits an dieser Stelle für Deutschland deut-
lich, dass der größte Teil der Schülerinnen und Schüler eine Schule der Sekundarstufe I
besucht, in der es eine Person gibt, die die offi zielle Funktion der IT-Koordination in
der Schule übernimmt.

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 157
Im Schulformvergleich wird deutlich, dass 87.2 Prozent der Gymnasiastinnen und Gym-
nasiasten in Deutschland eine Schule besuchen, in der der technische Teil des Schul-
fragebogens durch die offi zielle IT-Koordinatorin bzw. den offi ziellen IT-Koordinator
ausgefüllt wurde. Dieser Anteil liegt für andere Schulformen der Sekundar stufe I nur
bei 70.4 Prozent, aber nicht statistisch signifi kant unter dem Wert für Schülerinnen und
Schüler an Gymnasien.
Abbildung 6.1: Rolle der Person, die den technischen Teil des Schulfragebogens in ICILS 2013 aus-
gefüllt hat (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Angaben aus dem
technischen Teil des Schulfragebogens)
Teilnehmer
% (SE) % (SE) % (SE)
Slowenien 94.2 (1.9) 5.2 (1.8) 0.6 (0.5)
12 Norwegen 90.3 (3.1) 4.6 (2.1) 5.1 (2.3)
5Thailand 84.4 (2.9) 14.9 (2.8) 0.6 (0.5)
3Schweiz 83.8 (5.0) 8.8 (4.3) 7.4 (3.9)
23 Hongkong 83.5 (4.2) 9.2 (3.0) 7.3 (3.0)
Republik Korea 81.2 (3.4) 3.2 (1.5) 15.6 (3.2)
Chile 81.0 (3.1) 12.9 (2.4) 6.0 (1.9)
Australien 79.2 (2.8) 12.2 (2.3) 8.6 (1.8)
3Dänemark 78.6 (4.4) 8.8 (2.9) 12.6 (3.8)
3Niederlande 78.1 (5.7) 13.2 (4.6) 8.7 (3.8)
Tschechische Republik 77.6 (3.5) 11.9 (2.7) 10.5 (2.7)
Deutschland 76.9 (4.1) 10.0 (2.8) 13.1 (3.4)
VG OECD 73.2 (1.1) 12.9 (0.9) 13.9 (0.9)
Internat. Mittelwert 68.4 (0.9) 16.3 (0.8) 15.3 (0.8)
VG EU 65.7 (1.4) 16.9 (1.1) 17.4 (1.1)
Slowakische Republik 64.4 (4.3) 27.3 (3.9) 8.3 (2.7)
25
Russische Föderation 61.0 (2.9) 28.3 (3.2) 10.7 (2.1)
Kroatien 52.3 (3.5) 35.5 (3.5) 12.2 (2.8)
Litauen 49.0 (4.6) 12.9 (3.1) 38.1 (4.5)
Türkei 45.9 (4.1) 21.5 (3.5) 32.6 (3.6)
2Kanada (N. & L.) 45.0 (0.3) 24.2 (0.3) 30.7 (0.3)
3Argentinien (B. A.) 44.9 (10.1) 23.9 (6.6) 31.2 (9.3)
Kanada (O.) 28.0 (5.1) 21.8 (4.8) 50.2 (5.3)
Polen 20.2 (3.6) 27.6 (3.7) 52.2 (4.6)
Ja, ich bin offizielle IT-Koordinatorin/offizieller IT-Koordinator.
Ja, ich bin inoffizielle IT-Koordinatorin/inoffizieller IT-Koordinator.
Ich bin nicht IT-Koordinatorin/IT-Koordinator, sondern die Schulleiterin/der Schulleiter oder von ihr/ihm delegiert.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1
2
3
5
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Abweichender Erhebungszeitraum.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
offizielle/r IT-
Koordinator/in
inoffizielle/r IT-
Koordinator/in
Schulleiter/in
oder von ihr/
ihm delegiert
0 25 50 75 100
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann158
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Teilnehmer
% (SE)
2Kanada (N. & L.) 87.1 (0.1)
23 Hongkong 84.8 (3.2)
3Niederlande 81.0 (4.5)
3Schweiz 80.6 (5.2)
3Dänemark 78.3 (4.7)
Polen 76.1 (3.6)
Tschechische Republik 75.2 (3.4)
12 Norwegen 74.8 (4.1)
Australien 73.3 (3.1)
Deutschland 71.6 (4.0)
VG EU 69.2 (1.4)
Slowenien 68.2 (4.5)
Kanada (O.) 66.8 (5.2)
Kroatien 66.5 (3.9)
VG OECD 64.9 (1.1)
5Thailand 62.8 (4.3)
Internat. Mittelwert 59.2 (1.0)
Litauen 54.6 (4.0)
Republik Korea 54.6 (4.4)
Slowakische Republik 51.6 (4.3)
3Argentinien (B.A.) 43.9 (8.3)
Chile 43.9 (4.6)
25
Russische Föderation 40.7 (3.1)
Türkei 14.7 (2.8)
Schulischer Einsatz von IT für Unterrichts- und/oder Lernzwecke in der 8. Jahrgangsstufe.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1
2
3
5
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
seit 10 Jahren oder länger
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Abweichender Erhebungszeitraum.
0 25 50 75 100
Abbildung 6.2: Dauer des schulischen Einsatzes von IT für Unterrichts- und/oder Lernzwecke in der
achten Jahrgangsstufe in den beteiligten Bildungssystemen im internationalen
Vergleich (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie seit 10 Jahren
oder länger, Angaben aus dem technischen Teil des Schulfragebogens)

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 159
Im internationalen Vergleich zeigt sich, dass auch in den meisten anderen Ländern
ein großer Teil der Schülerinnen und Schüler eine Schule besucht, in der die offi zi-
elle IT-Koordinatorin bzw. der offi zielle IT-Koordinator den technischen Teil des
Schulfragebogens ausgefüllt hat. In Slowenien und Norwegen beträgt der Anteil sogar
über 90 Prozent. In Polen (52.2%) und in Kanada (Ontario; 50.2%) dagegen besuchen
knapp über die Hälfte der Schülerinnen und Schüler eine Schule, in der die Schulleitung
oder eine von ihr delegierte Person den technischen Teil des Schulfragebogens ausge-
füllt hat.
Als weitere wichtige Interpretationsgrundlage für die im vorliegenden Kapitel dar-
gestellten Befunde ist die Dauer des schulischen Einsatzes neuer Technologien für
Unterrichts- und Lernzwecke in den ICILS-2013-Teilnehmerländern zu beachten. So
können Länder identifi ziert werden, die bereits eine längere Tradition der Nutzung digi-
taler Medien in der Schule aufweisen als andere. Damit liegen Hinweise vor, dass sich
die Schulen in den Teilnehmerländern in unterschiedlichen Phasen der Implementation
digitaler Medien in schulische Lehr- und Lernprozesse befi nden (vgl. u.a. Kubicek
& Breiter, 1998; Eickelmann, 2010). Abbildung 6.2 zeigt die Dauer des schulischen
Einsatzes neuer Technologien als Bestandteil von Unterrichts- und Lernprozessen
in den ICILS-2013-Teilnehmerländern im Vergleich. Dabei werden die Anteile der
Achtklässlerinnen und Achtklässler nach Angaben aus dem technischen Teil des
Schulfragebogens zur Dauer des schulischen Einsatzes von IT für Unterrichts- und/oder
Lernzwecke in der achten Jahrgangsstufe in der Kategorie seit 10 Jahren oder länger
berichtet und in der Abbildung absteigend sortiert dargestellt.
Es wird deutlich, dass in Kanada (Neufundland und Labrador; 87.1%), in Hongkong
(84.8%), in den Niederlanden (81.0%) und in der Schweiz (80.6%) mehr als vier
Fünftel der Schülerinnen und Schüler Schulen besuchen, an denen seit mehr als zehn
Jahren neue Technologien für Unterrichts- und/oder Lernzwecke eingesetzt werden.
In Deutschland liegt der Anteil bei 71.6 Prozent und damit im Bereich des Wertes
der Vergleichsgruppe EU (69.2%). In der Türkei liegt der Anteil im internationalen
Vergleich am niedrigsten (14.7%).
4. Zur IT-Ausstattung in den ICILS-2013-Teilnehmerländern
Im folgenden Abschnitt wird zunächst die schulische Ausstattung mit Informations-
technologien (IT) in Deutschland sowie im internationalen Vergleich in den Blick ge-
nommen, wobei diese unter den Aspekten der Verfügbarkeit von IT-Ressourcen und IT-
Standortkonzepten betrachtet wird. Ein wichtiger Punkt der nachfolgenden Analysen ist
darüber hinaus die Untersuchung von Herausforderungen und Problemen im Kontext
schulischer IT-Ausstattungen aus Sicht der schulischen Akteure. Neben internationalen
Vergleichen werden auch Befunde zu möglichen Unterschieden zwischen verschiedenen
Schulformen (Gymnasien vs. andere Schulformen der Se kun dar stufe I) betrachtet.

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann160
4.1 Schulische IT-Ausstattung im internationalen Vergleich
Zunächst wird die Verfügbarkeit von Computern und Internet, von Tablet-Geräten sowie
von interaktiven Whiteboards in Deutschland und im internationalen Vergleich präsen-
tiert. Die Datengrundlage für die Beschreibung der IT-Ausstattung bilden die Angaben
aus dem technischen Teil des Schulfragebogens. Dies bedeutet für Deutschland, dass
die Informationen hauptsächlich durch die offi zielle IT-Koordinatorin bzw. den offi -
ziellen IT-Koordinator zur Verfügung gestellt wurden (vgl. Abbildung 6.1). Um mög-
lichst präzise Angaben zur relativen und absoluten Computerausstattung zu erhalten,
wurden die Befragten explizit darauf hingewiesen, dass unter dem Begriff Computer
Terminals (wenn sie über eine Tastatur und einen Bildschirm verfügen), Laptops,
Netbooks und Tablets gefasst werden und nur als Server eingesetzte Computer oder un-
genutzte Geräte bei der Angabe der Computeranzahl in der Schule nicht zu berücksich-
tigen sind. Zur Ermittlung des Schüler-Computer-Verhältnisses wurde die Gesamtanzahl
der Schülerinnen und Schüler einer Schule durch die für die Schülerinnen und Schüler
an dieser Schule zur Verfügung stehenden Computer dividiert. Je niedriger der Quotient
des Schüler-Computer-Verhältnisses, desto weniger Schülerinnen und Schüler teilen
sich durchschnittlich einen Computer an einer Schule. In Tabelle 6.1 ist die schulische
Computerausstattung im internationalen Vergleich dargestellt. Die ICILS-2013-Teil-
nehmerländer sind dabei aufsteigend nach dem Schüler-Computer-Verhältnis sortiert,
Länder mit höchsten Ausstattungskennwerten bzw. geringsten Quotienten fi nden sich in
der Tabelle im oberen Bereich.
Tabelle 6.1 verdeutlicht, dass Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland
Schulen besuchen, an denen durchschnittlich ein Verhältnis von 11.5 Schülerinnen und
Schülern pro Computer besteht. Dieses Verhältnis liegt im Bereich des Wertes der Ver-
gleichs gruppe EU (11.6:1). Es liegen keine signifi kanten Schulformunterschiede zwi-
schen Gymnasien (13.2:1) und anderen Schulformen der Sekundarstufe I (10.6:1)
in Deutschland vor. Deutlich bessere Ausstattungskennwerte zeigen sich in ande-
ren Ländern, in denen sich durchschnittlich weniger Schülerinnen und Schüler einen
Computer teilen. So liegen für Schulen in Norwegen (2.4:1), Australien (2.6:1) und
Dänemark (4.2:1) deutlich bessere Ausstattungskennwerte vor. In der Türkei (80.1:1),
Argentinien (Buenos Aires; 32.9:1) und Kroatien (25.7:1) lassen sich die höchsten
Schüler-Computer-Verhältnisse identifi zieren.

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 161
Tabelle 6.1: IT-Ausstattung von Schulen im internationalen Vergleich (Mittelwerte, Angaben aus
dem technischen Teil des Schulfragebogens)
Schüler-Computer-Verhältnis Anzahl der für Schülerinnen und
Schüler zugänglichen Computer
Teilnehmer M (SE) M (SE)
12 Norwegen 2.4:1 (0.1) 158 (8.2)
Australien 2.6:1 (0.3) 694 (28.6)
3Dänemark 4.2:1 (0.4) 177 (14.8)
3Niederlande 5.3:1 (0.8) 249 (28.1)
2Kanada (N. & L.) 5.5:1 (0.0) 92 (0.2)
Kanada (O.) 6.2:1 (0.3) 98 (6.6)
3Schweiz 7.0:1 (0.6) 93 (15.6)
23 Hongkong 8.3:1 (0.8) 141 (6.2)
Slowakische Republik 9.3:1 (0.5) 47 (1.8)
Tschechische Republik 9.7:1 (0.3) 46 (1.2)
Polen 10.4:1 (0.5) 29 (1.2)
Deutschland 11.5:1 (0.8) 67 (3.3)
VG EU 11.6:1 (0.2) 80 (3.6)
Litauen 13.1:1 (0.7) 53 (2.8)
5Thailand 13.9:1 (0.9) 144 (8.9)
Slowenien 15.2:1 (0.5) 32 (0.9)
VG OECD 15.3:1 (1.3) 132 (3.6)
25
Russische Föderation 17.2:1 (1.0) 56 (3.7)
Internat. Mittelwert 18.0:1 (1.2) 105 (2.3)
Republik Korea 19.6:1 (2.3) 57 (2.2)
Chile 21.9:1 (4.6) 54 (3.7)
Kroatien 25.7:1 (0.8) 23 (0.7)
3Argentinien (B. A.) 32.9:1 (9.4) 33 (5.6)
Türkei 80.1:1 (16.0) 15 (0.7)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
Hinsichtlich der absoluten Ausstattungszahlen zeigt sich für Deutschland, dass hier
Acht klässlerinnen und Achtklässler Schulen besuchen, an denen durchschnittlich
67 Computer für sie verfügbar sind (Gymnasien: 76 Computer; andere Schulformen
der Sekundarstufe I: 64 Computer; der Schulformunterschied ist nicht signifi kant).
Besonders für Australien, aber auch für die Niederlande, Norwegen und Dänemark
wird deutlich, dass mit im Mittel mehr als 158 (Norwegen) bis zu fast 700 Computern
(Australien), die Schulen dort über eine sehr umfangreiche IT-Ausstattung verfü-
gen. Für den Vergleich der Ausstattung zwischen den Ländern – und im Prinzip auch
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann162
zwischen den Schulformen – sind diese absoluten Zahlen allerdings wenig geeignet,
da angenommen werden kann, dass die Anzahl der Computer allein aufgrund unter-
schiedlicher Schulgröße bzw. Schülerzahlen variieren kann, sodass hier das vorbe-
trachtete Schüler-Computer-Verhältnis eher Einblicke in die Ausstattungssituation an
Schulen erlaubt. Allerdings ergibt sich durch die gemeinsame Betrachtung der absolu-
ten und der relativen Ausstattungszahlen die Möglichkeit einer besseren Einordnung der
Ausstattungssituation und des technischen Wartungsaufwandes.
Weiterhin ist für die Analyse die Verfügbarkeit von Internetanschlüssen ein rele-
vantes Ausstattungsmerkmal von Schulen. Für fast alle ICILS-2013-Teilnehmerländer
lässt sich feststellen, dass mehr als 95 Prozent der Schülerinnen und Schüler der ach-
ten Jahrgangsstufe eine Schule besuchen, an der ein Internetanschluss vorhanden ist
(ohne Tabelle). In Deutschland beträgt der Anteil 98.2 Prozent. In Deutschland besu-
chen Schülerinnen und Schüler Schulen, an denen durchschnittlich 83 Computer mit
dem Internet verbunden sind. Vor dem Hintergrund der oben genannten durchschnitt-
lichen Anzahl der für Schülerinnen und Schüler verfügbaren Computer (67 PCs)
zeigt sich, dass es sich dabei vermutlich auch um Computer für Lehrpersonen oder
Verwaltungspersonal handelt.
Bezogen auf die Ausstattung von Schulen mit Tablets zeigen die Befunde von
ICILS 2013 für Deutschland, dass nur 6.5 Prozent der Schülerinnen und Schüler eine
Schule besuchen, an der Tablets für den Unterricht und/oder das Lernen in der ach-
ten Jahrgangsstufe zur Verfügung stehen (ohne Abbildung). Damit liegt Deutschland
signifi kant unter dem Wert der Vergleichsgruppe EU (15.9%). Der höchste Anteil an
Schülerinnen und Schülern der achten Jahrgangsstufe, dem Tablets für den Unterricht
bzw. das Lernen zur Verfügung steht, zeigt sich in Australien (63.6%).
Neben mobilen Endgeräten halten in den letzten Jahren auch interaktive elek-
tronische Tafeln, sogenannte Smart Boards® oder interaktive Whiteboards, Einzug in
Schulen und ersetzen die bisherigen Schultafeln oder werden zusätzlich in den Klassen-
und Fachräumen angebracht. Dabei zeigt sich, dass Schülerinnen und Schüler in
Deutschland Schulen besuchen, an denen durchschnittlich 5.5 Smart Boards® bzw. in-
teraktive Whiteboards vorhanden sind. Gymnasien verfügen über durchschnittlich 5.1
elektronische Tafeln und Schulen anderer Schulformen der Sekundarstufe I über durch-
schnittlich 4.1 interaktive Whiteboards (der Schulformunterschied ist nicht signifi kant).
Die Inkonsistenz zwischen dem Gesamt mittelwert in Deutschland und den berichte-
ten Mittelwerten für Gymnasien und andere Schulformen der Sekundarstufe I resultiert
aus dem hohen Anteil an Schülerinnen und Schülern an Förderschulen, an denen Smart
Boards® an den an ICILS 2013 teilnehmenden Förderschulen vorhanden sind, die in
den Gesamtmittelwert für Deutschland eingehen, nicht aber in den Schulformvergleich,
da die Anzahl der an ICILS 2013 beteiligten Förderschulen zu gering ist, um für die-
se Schulform im Rahmen der vorliegenden Berichtlegung Ergebnisse zu formulie-
ren. Zu ergänzen ist, dass der Wert für Deutschland signifi kant unter dem Wert der
Vergleichsgruppe EU von durchschnittlich 8.5 interaktiven Whiteboards pro Schule
liegt. In den Niederlanden (25.5 Geräte), Australien (21.2) und Dänemark (20.0) zeigen

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 163
sich im internationalen Vergleich die höchsten absoluten Ausstattungszahlen in Bezug
auf interaktive Whiteboards.
4.2 Verfügbarkeit von IT-Ressourcen und Software in den
ICILS-2013-Teilnehmerländern
Neben der Ausstattung mit Computern ist für eine umfassende Beschreibung der schu-
lischen Ausstattungssituation in den ICILS-2013-Teilnehmerländern auch die Frage
nach anderen IT-Ressourcen, insbesondere nach computerbasierten Infor mations-
quellen, nach Softwareprodukten wie z.B. Tabellenkalkulationsprogrammen und Prä-
sen tationssoftware, Lernmanagementsystemen, Kommunikationsprogrammen sowie
E-Mail-Konten für das Lehren und Lernen in der achten Jahrgangsstufe relevant. Auch
hierfür werden als Datengrundlage die Angaben aus dem technischen Teil des Schul-
fragebogens herangezogen.
In Bezug auf die Verfügbarkeit von computerbasierten Informationsquellen
(z.B. Internetseiten, Wikis, Enzyklopädien) wird für Deutschland, wie auch für die
meisten anderen ICILS-2013-Teilnehmerländer, deutlich, dass fast alle (99.3%)
Achtklässlerinnen und Achtklässler eine Schule besuchen, an der entsprechende digi-
tale Materialien verfügbar sind (ohne Tabelle). Auch Programme zur Textverarbeitung,
Tabellenkalkulation sowie Präsentationsprogramme (z.B. Microsoft Word®, Excel®
und PowerPoint®, Apple Keynote®) stehen allen Schülerinnen und Schülern der ach-
ten Jahrgangsstufe in Deutschland in der Schule zur Verfügung. Eine ähnliche Situation
fi ndet sich in den anderen ICILS-2013-Teilnehmerländern (ohne Tabelle).
Ein anderes Bild ergibt sich, wenn die weiteren angeführten IT-Ressourcen betrach-
tet werden (vgl. Tabelle 6.2). In Bezug auf die Verfügbarkeit von Lern-Management-
Systemen (z.B. WebCT®) zeigt sich, dass in Deutschland nur 8.0 Prozent der
Schülerinnen und Schüler eine Schule besuchen, an der eine solche Technologie für
das Lehren und Lernen in der achten Jahrgangsstufe zur Verfügung steht (Gymnasien:
13.3%; andere Schulformen der Sekundarstufe I: 5.2%; der Schulformunterschied
ist nicht signifi kant). Insbesondere in den skandinavischen Ländern wie Dänemark
oder Norwegen sind Lern-Management-Systeme sehr häufi g in Schulen verfügbar
(Schüleranteile von 90.0% bzw. 94.8%).
Weiterhin zeigt sich, dass mehr als drei Fünftel der Schülerinnen und Schüler
in Deutschland eine Schule besuchen, an der in der achten Jahrgangsstufe
Kommunikationsprogramme (z.B. E-Mail, Chat, Blogs, andere soziale Medien) für
Lern- und Unterrichtszwecke genutzt werden (61.8%; Gymnasien: 66.0%; ande-
re Schulformen der Sekundarstufe I: 56.6%; der Schulformunterschied ist nicht signi-
fi kant). In anderen Ländern spielen Kommunikationsprogramme eine größere Rolle.
In Kroatien (100.0%), Slowenien (98.9%), der Slowakischen Republik (98.3%) und
Australien (98.2%) besuchen fast alle Schülerinnen und Schüler eine Schule, an der ent-
sprechende Programme vorhanden sind. In Bezug auf die Verfügbarkeit von E-Mail-
Konten für Schülerinnen und Schüler liegt der Anteil bei über einem Viertel der

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann164
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 6.2: Verfügbarkeit von IT-Ressourcen für das schulische Lehren und Lernen in der achten
Jahrgangsstufe im internationalen Vergleich (Anteile der Schülerinnen und Schüler in
Prozent, Kategorie verfügbar, Angaben aus dem technischen Teil des Schul frage-
bogens)
Lern-Management-
Systeme
Kommunikations-
programme
E-Mail-Konten für
Schülerinnen und
Schüler
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE)
3Argentinien (B. A.) 8.6 (5.0) 93.9 (5.9) 32.9 (10.2)
Australien 76.9 (2.8) 98.2 (1.0) 96.0 (1.4)
Chile 11.1 (2.9) 86.0 (3.0) 34.5 (4.6)
3Dänemark 90.0 (3.1) 97.9 (1.5) 94.4 (2.0)
Deutschland 8.0 (2.2) 61.8 (5.0) 28.8 (4.0)
23 Hongkong 64.5 (5.3) 94.1 (2.8) 88.6 (3.5)
2Kanada (N. & L.) 38.3 (0.3) 86.5 (0.2) 41.6 (0.3)
Kanada (O.) 45.5 (5.6) 96.6 (1.7) 58.1 (4.9)
Kroatien 21.5 (2.5) 100.0 (0.0) 95.1 (1.9)
Litauen 26.6 (4.1) 95.1 (2.1) 76.3 (3.6)
3Niederlande 69.8 (6.8) 97.1 (2.1) 72.5 (6.6)
12 Norwegen 94.8 (1.8) 91.4 (2.6) 48.9 (5.1)
Polen 5.9 (2.1) 97.5 (1.5) 60.9 (4.3)
Republik Korea 94.2 (2.0) 94.3 (1.9) 61.7 (4.0)
25
Russische Föderation 51.1 (4.1) 92.9 (1.4) 59.7 (3.6)
3Schweiz 11.7 (4.8) 73.8 (6.9) 48.0 (7.6)
Slowakische Republik 24.2 (3.8) 98.3 (1.0) 65.9 (3.6)
Slowenien 6.2 (1.7) 98.9 (0.6) 65.1 (4.1)
5Thailand 45.5 (4.4) 98.5 (0.9) 59.1 (4.7)
Tschechische Republik 17.0 (2.9) 93.7 (2.3) 41.8 (4.1)
Türkei 1.7 (1.2) 72.7 (3.9) 27.7 (4.2)
Internat. Mittelwert 34.6 (0.8) 91.4 (0.6) 58.7 (1.0)
VG EU 29.9 (1.2) 93.4 (0.7) 66.8 (1.3)
VG OECD 39.3 (0.9) 89.4 (0.9) 57.4 (1.3)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland (28.8%; Gymnasien: 37.1%; ande-
re Schulformen der Sekundarstufe I: 20.3%; der Schulformunterschied ist nicht signi-
fi kant). Der Blick auf die anderen ICILS-2013-Teilnehmerländer zeigt hinsichtlich der
Verfügbarkeit von E-Mail-Konten ein sehr heterogenes Bild.

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 165
4.3 Standorte schuleigener Computer im internationalen Vergleich
Vor allem aus pädagogisch-didaktischer Sicht stellt sich die Frage nach der fl exiblen
Verfügbarkeit und damit danach, an welchen Standorten auf die schuleigenen Computer
zugegriffen werden kann (vgl. Abschnitt 2.1). In Tabelle 6.3 werden fünf verschiedene
schulische Standortkonzepte dargestellt. Die Angaben stammen aus dem technischen
Teil des Schulfragebogens und werden als Anteile von Schülerinnen und Schülern (als
Bezugsgröße für Aussagen über Bildungssysteme in ICILS 2013, siehe Abschnitt 3) an-
gegeben.
Ein Standortkonzept, welches einen fl exiblen Einsatz von Computern im Unterricht
ermöglicht, ist die Verfügbarkeit von Computern im Klassenzimmer. Die Befunde zei-
gen, dass in Deutschland weniger als ein Fünftel (17.2%) der Achtklässlerinnen und
Achtklässler eine Schule besucht, an der sich Computer in den meisten (über 80%)
Klassenräumen befi nden. Im Schulformvergleich zeigt sich eine ähnliche Situation
sowohl für Schülerinnen und Schüler an Gymnasien als auch für Schülerinnen
und Schüler an anderen Schulformen der Sekundarstufe I (16.5% bzw. 14.8%; der
Schulformunterschied ist nicht signifi kant).6 Insgesamt fi ndet sich das Standortkonzept
Klassenraum in Deutschland seltener als im internationalen Vergleich bzw. im Vergleich
zu den ICILS-2013-Teilnehmerländern der EU (32.7% bzw. 34.0%). Länder, in denen
ein großer Teil der Schülerinnen und Schüler eine Schule besucht, in der sich in den
meisten Klassenräumen Computer befi nden, sind Hongkong (84.0%) und Slowenien
(80.7%).
Computerräume sind das in Deutschland am weitesten verbreitete Konzept der
Bereitstellung von schuleigenen PCs. Wie in acht weiteren Ländern besuchen auch
in Deutschland alle (100%) Schülerinnen und Schüler der achten Jahrgangsstufe eine
Schule, in der es einen Computerraum gibt. In den skandinavischen Ländern Dänemark
und Norwegen sowie in Kanada (Ontario) dagegen besuchen im Vergleich weit weni-
ger Schülerinnen und Schüler eine Schule, an der die Computer in Computerräumen
zur Verfügung stehen (71.1% bzw. 75.5% bzw. 75.0%). In diesen drei genannten
Teilnehmerländern, vor allem in Dänemark (72.0%), wird auf ein fl exibleres Konzept
gesetzt, und zwar einerseits auf eine ausreichende Anzahl an Computern, die zwi-
schen den Klassenzimmern transportiert werden können, und anderseits auf schüler-
eigene Endgeräte (83.5%). In Bezug auf die transportablen Geräte, die zwischen
Unterrichtsräumen ausgetauscht werden können, wie z.B. Notebook-Wagen, zeigt sich
für Deutschland, dass weniger als die Hälfte der Achtklässlerinnen und Achtklässler
eine Schule besucht, in der dieses Konzept verfolgt wird (43.7%; Gymnasien: 44.9%;
andere Schulformen der Sekundarstufe I: 42.5%; der Schul form unterschied ist nicht si-
gnifi kant). Die Ergebnisse für Deutschland liegen signifi kant über dem internationalen
wie auch über dem Mittelwert der Vergleichsgruppe EU (34.4% bzw. 32.4%).
6 Die Inkonsistenz zwischen dem Gesamtmittelwert in Deutschland und den berichteten Mittel-
werten für Gymnasien und anderen Schulformen der Sekundarstufe I resultiert daraus, dass sich
an Förderschulen, die in den Gesamtmittelwert eingehen, aber für den Schulformvergleich nicht
mit berücksichtigt wurden, sehr häufi g Computer in Klassenräumen befi nden.

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann166
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 6.3: Standorte schuleigener Computer im internationalen Vergleich (Anteile der Schülerinnen
und Schüler in Prozent, Kategorie ja, Angaben aus dem technischen Teil des Schul-
frage bogens)
In den meis-
ten Klassen-
zimmern
(≥ 80%)
In
Computer-
räumen
Trans-
por tabel
zwischen
Klassen-
räumen
Bibliothek Computer
werden von
Schülerinnen
und Schülern
in die Schule
mitgebracht
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
3Argentinien (B. A.) 14.6 (7.3) 79.6 (8.9) 22.3 (8.1) 46.7 (9.6) 50.8 (6.4)
Australien 19.8 (2.6) 85.4 (2.5) 57.5 (3.7) 89.9 (2.1) 52.9 (3.9)
Chile 12.0 (3.0) 98.3 (0.8) 46.5 (4.1) 64.0 (4.1) 19.9 (3.3)
3Dänemark 25.6 (6.3) 71.1 (5.4) 72.0 (6.2) 61.7 (5.4) 83.5 (3.6)
Deutschland 17.2 (3.4) 100.0 (0.0) 43.7 (4.6) 43.5 (4.3) 18.0 (3.4)
23 Hongkong 84.0 (4.3) 100.0 (0.0) 31.7 (4.8) 92.5 (2.7) 11.0 (3.4)
2Kanada (N. & L.) 51.4 (0.3) 100.0 (0.0) 56.1 (0.3) 91.2 (0.1) 52.3 (0.3)
Kanada (O.) 60.2 (4.8) 75.0 (3.4) 64.4 (5.0) 82.2 (3.5) 55.8 (5.2)
Kroatien 24.4 (3.2) 100.0 (0.0) 6.3 (1.7) 55.6 (3.6) 6.9 (2.3)
Litauen 54.7 (4.4) 97.6 (1.4) 21.5 (3.7) 93.7 (1.8) 10.8 (2.5)
3Niederlande 38.4 (6.1) 88.8 (4.1) 39.4 (7.2) 65.4 (6.4) 33.3 (6.9)
12 Norwegen 39.1 (4.7) 75.5 (3.6) 68.1 (4.3) 55.9 (4.4) 47.6 (4.3)
Polen 23.5 (3.6) 100.0 (0.0) 33.1 (3.8) 86.7 (3.0) 5.6 (1.9)
Republik Korea 40.5 (3.3) 87.4 (2.5) 40.9 (4.2) 80.4 (3.4) 4.0 (1.6)
25Russische Föderation 55.7 (4.2) 99.4 (0.5) 42.3 (3.5) 71.0 (3.5) 15.2 (2.5)
3Schweiz 42.9 (8.0) 97.7 (2.3) 43.7 (7.5) 42.8 (6.0) 15.7 (6.1)
Slowakische Republik 13.7 (3.0) 100.0 (0.0) 20.3 (3.7) 29.9 (3.5) 5.9 (2.0)
Slowenien 80.7 (3.7) 100.0 (0.0) 43.3 (3.9) 82.3 (3.1) 9.3 (2.5)
5Thailand 12.9 (3.5) 100.0 (0.0) 23.1 (4.5) 87.0 (3.0) 37.0 (4.7)
Tschechische Republik 27.4 (3.7) 100.0 (0.0) 12.2 (2.5) 28.2 (3.4) 6.8 (1.7)
Türkei 36.6 (4.4) 84.2 (2.7) 23.4 (4.0) 32.8 (4.2) 10.0 (2.8)
Internat. Mittelwert 32.7 (1.0) 94.9 (0.4) 34.4 (1.0) 64.4 (0.9) 17.8 (0.8)
VG EU 34.0 (1.4) 95.3 (0.8) 32.4 (1.5) 60.8 (1.4) 20.0 (1.1)
VG OECD 32.1 (1.3) 91.4 (0.7) 41.9 (1.3) 58.7 (1.2) 24.0 (1.0)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
In Deutschland liegt der Anteil der Achtklässlerinnen und Achtklässler, der eine
Schule mit Computerarbeitsplätzen in der Schulbibliothek besucht, bei 43.5 Prozent.
Der Schulformvergleich zeigt, dass fast zwei Drittel (62.4%) der Achtklässlerinnen
und Achtklässler an Gymnasien eine Schule besuchen, an der Computer in der
Schulbibliothek vorhanden sind, während dies nur für weniger als ein Drittel (31.5%)

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 167
der Achtklässlerinnen und Achtklässler an anderen Schulformen der Sekundarstufe I
der Fall ist. Dieser Unterschied zwischen den Schulformen ist statistisch signifi kant
und gibt möglicherweise Hinweise darauf, dass die verschiedenen Schulformen unter-
schiedliche Ansätze in der Bereitstellung von Computerarbeitsplätzen vor allem au-
ßerhalb der Unterrichtszeiten verfolgen und Gymnasien möglicherweise häufi ger über
Schülerbibliotheken verfügen.
Der Ansatz, dass – von der Schule zur Verfügung gestellte oder schülereigene, pri-
vate – Computer von den Schülerinnen und Schülern in den Unterricht mitgebracht
werden, gewinnt an Bedeutung. Während diese Möglichkeit für mehr als vier Fünftel
der Schülerinnen und Schüler in Dänemark (83.5%), aber auch für etwas mehr als die
Hälfte der Schülerinnen und Schüler in Australien (52.9%), Argentinien (Buenos Aires;
50.8%) und Kanada (Neufundland und Labrador; 52.3%; Ontario; 55.8%) zum schu-
lischen Alltag gehört, liegt der Anteil der Schülerinnen und Schüler in Deutschland,
der eine Schule besucht, an der die Computer selbst mit in die Schule gebracht wer-
den, bei weniger als einem Fünftel (18.0%) und damit im Bereich des internationa-
len Mittelwerts und dem Wert der Vergleichsgruppe EU (17.8% bzw. 20.0%). Für
Deutschland zeigen sich keine signifi kanten Schulformunterschiede (Gymnasien:
18.2%; andere Schulformen der Sekundarstufe I: 19.0%).
4.4 Technische Probleme mit der schulischen IT-Ausstattung aus der
Sicht schulischer Akteure
Vor allem die Qualität der vorhandenen Geräte und Technologien spielt eine bedeut-
same Rolle für die Integration digitaler Medien in schulische Lehr- und Lernprozesse.
Daher werden im Folgenden Herausforderungen in Bezug auf die schulische IT-
Ausstattung betrachtet und dabei der Fokus besonders auf Deutschland gelegt. Im Sinne
einer multiperspektivischen Betrachtung werden zunächst die Angaben aus dem tech-
nischen Teil des Schulfragebogens, die in Deutschland hauptsächlich von der offi ziellen
IT-Koordinatorin bzw. dem IT-Koordinatoren gegeben wurden (vgl. Abbildung 6.1), so-
wie anschließend die der Lehrpersonen, die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten,
herangezogen.
Im technischen Teil des Schulfragebogens wird danach gefragt, inwieweit der
Einsatz von digitalen Medien im Unterricht durch verschiedene Aspekte beeinträch tigt
wird. Dabei standen den Befragten die vier Antwortkategorien überhaupt nicht, sehr
wenig, teilweise und stark zur Verfügung. In Abbildung 6.3 werden für Deutschland die
Einschätzungen in der Kategorie stark in absteigender Reihenfolge dargestellt.
Fast ein Fünftel der Schülerinnen und Schüler in Deutschland besucht eine Schule,
an der der Einsatz von digitalen Medien im Unterricht durch zu wenige Computer für
Unterrichtszwecke (17.4%) oder eine unzureichende Bandbreite oder Geschwindigkeit
des Internetanschlusses (17.2%) stark beeinträchtigt wird. Die Beeinträchtigung durch
einen Mangel an ausreichend leistungsstarken Computern wird ähnlich häufi g an-
gegeben (14.7%). Dagegen verfügen die Schulen in Deutschland aus der Sicht der

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann168
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
% (SE)
17.4 (3.6)
17.2
(2.8)
Beeinträchtigung des
Einsatzes von IT im
Unterricht durch …
Mangel an ausreichend
leistungsstarken Computern.
zu wenige Computer mit
Internetanschlüssen. 8.2
zu wenige Computer für
Unterrichtszwecke.
unzureichende Bandbreite
oder Geschwindigkeit des
Internetanschlusses.
(3.5)
14.7 (3.4)
0 20406080100
Abbildung 6.3: Beeinträchtigung des Einsatzes von IT im Unterricht durch verschiedene Aspekte
in Deutschland (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie stark,
Angaben aus dem technischen Teil des Schulfragebogens)
schulischen Akteure in den allermeisten Schulen über eine ausreichende Anzahl an
Computern mit Internetverbindungen: Weniger als ein Zehntel der Schülerinnen und
Schüler besuchen eine Schule, an der der Einsatz digitaler Medien im Unterricht stark
durch zu wenige Computer mit Internetanschluss beeinträchtigt wird (8.2%).
Im Schulformvergleich wird deutlich, dass nur wenige Gymnasiastinnen und
Gymnasiasten in Deutschland Schulen besuchen, an der die unzureichende Anzahl an
Computern mit Internetanschluss als Beeinträchtigung eingeschätzt wird (1.8%). Dieser
Anteil liegt für Schülerinnen und Schüler an anderen Schulformen der Sekundarstufe I
dagegen mit 12.7 Prozent signifi kant höher. Für die anderen drei in Abbildung 6.3 be-
trachteten technischen Probleme zeigen sich keine signifi kanten Unterschiede zwischen
den Schulformen.
Betrachtet man die beiden Faktoren für Deutschland im internationalen Vergleich,
die als die bedeutsamsten technischen Probleme für den Einsatz digitaler Medien im
Unterricht eingeschätzt werden, so wird deutlich, dass sich die Situation in Deutschland
im mittleren Bereich der Länderrangreihe befi ndet, es also sowohl Länder gibt, in de-
nen die entsprechenden Anteile statistisch signifi kant geringer bzw. höher ausfallen.
Hinsichtlich der nicht ausreichenden Anzahl an Computern für Unterrichtszwecke lie-
gen die Befunde für Deutschland im Bereich von Chile (17.0%) und Litauen (18.0%).
Länder, in denen aufgrund dieses Faktors kaum Beeinträchtigungen wahrgenommen
werden, sind Kanada (Neufundland und Labrador; 1.9%) und Australien (2.0%). Die
stärksten Beeinträchtigungen lassen sich für Thailand (43.9%) und die Türkei (53.8%)
identifi zieren. In Bezug auf die unzureichende Bandbreite des Internetanschlusses
zeigen sich für Deutschland ähnliche Befunde wie für Polen (16.9%) und Kanada

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 169
(Ontario; 18.7%). Länder, in denen hinsichtlich einer nicht ausreichenden Bandbreite
des Internetanschlusses kaum Beeinträchtigungen wahrgenommen werden, sind vor
allem die Tschechische Republik (2.8%), aber auch Litauen (4.5%), die Niederlande
(4.6%) sowie die Republik Korea (4.7%). In Schulen in der Türkei (52.0%), in
Thailand (50.3%) oder in der Russischen Föderation (31.0%) stellt eine unzureichende
Internetbandbreite dagegen ein wesentlich bedeutsameres Problem dar.
Im Folgenden wird für Deutschland ergänzend die Lehrersicht auf technische
Hinderungs gründe des IT-Einsatzes im Unterricht in den Blick genommen (vgl.
Abbildung 6.4). Den Lehrpersonen wurden verschiedene Aussagen zum Einsatz von IT
im Unterricht an ihrer Schule vorgelegt, die sie auf einer vierstufi gen Skala einschätzen
sollten (stimme voll zu bis stimme gar nicht zu). Für Abbildung 6.4 wurden die beiden
Kategorien stimme voll zu und stimme eher zu zusammengefasst.
Fast die Hälfte der Lehrerinnen und Lehrer in Deutschland, die in der achten Jahr-
gangs stufe unterrichten, gibt an, dass ein unzureichender Internetzugang (z.B. eine
sehr langsame oder instabile Verbindung) den Computereinsatz im Unterricht ein-
schränkt (45.5%). Nur etwas geringer fällt die Zustimmung zu den Aussagen aus, dass
die Computer an der Schule veraltet seien (43.1%) und keine ausreichende Ausstattung
mit neuen Technologien vorhanden sei (42.2%). Im Schulformvergleich zeigen sich
keine signifi kanten Unterschiede in den Einschätzungen der Lehrpersonen zwischen
Gymnasien und anderen Schulformen der Sekundarstufe I.
Abschließend kann festgehalten werden, dass Lehrpersonen die technischen
Bedingungen an ihrer Schule kritischer einschätzen als die für die schulische IT-Aus-
stattung verantwortlichen Personen. Dabei muss allerdings berücksichtigt werden, dass
die Auskünfte unterschiedlich formuliert erhoben wurden und die Ergebnisse daher
nicht unmittelbar vergleichbar sind.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Abbildung 6.4: Einschätzung technischer Probleme mit der schulischen IT-Ausstattung in
Deutschland (Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorie Zustimmung)
% (SE)
In meiner Schule ist der
Internetzugang eingeschränkt
(z.B. langsame oder instabile
Verbindung).
Die Computer unserer Schule
sind veraltet.
45.5 (3.4)
43.1 (2.9)
Meine Schule hat keine
ausreichende IT-Ausstattung
(z.B. Computer).
42.2 (2.4)
0 20406080100

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann170
5. Technischer und pädagogischer Support für den
Einsatz digitaler Medien im Unterricht in den
ICILS-2013-Teilnehmerländern
Im folgenden Abschnitt werden der technische und pädagogische Support für den un-
terrichtlichen Einsatz digitaler Medien im internationalen Vergleich betrachtet. Dabei
wird zunächst aus Schulleitungssicht berichtet, inwiefern die IT-Koordination der
Schule Verantwortung für verschiedene Bereiche des IT-Managements übernimmt.
Anschließend werden die Ergebnisse bezüglich der Zuständigkeiten zunächst für den
technischen und anschließend für den pädagogischen Support dargestellt und um die
Bewertung des Supports aus Lehrersicht ergänzt.
5.1 Verantwortlichkeiten hinsichtlich digitaler Medien in der Schule
Im Folgenden wird betrachtet, welche Verantwortlichkeitsbereiche der IT-Koordination
zugewiesen werden. Dabei wurden die Schulleitungen dazu befragt, für welche Bereiche
die IT-Koordination in den Schulen der ICILS-2013-Teilnehmerländer zuständig ist. In
Tabelle 6.4 werden die Hauptverantwortlichkeiten für drei Aspekte dargestellt: Kauf und
Beschaffung der IT-Ausstattung, Wartung der IT-Ausstattung sowie Auswahl der zu be-
nutzenden Software.
In Deutschland besuchen mehr als die Hälfte der Achtklässlerinnen und Acht-
klässler eine Schule, in der die Schulleitung angibt, dass die IT-Koordination für die
Beschaffung der IT-Ausstattung zuständig ist (56.9%; Gymnasien: 62.2%; andere Schul-
formen der Sekundarstufe I: 53.9%; der Schulformunterschied ist nicht signifi kant).
Damit liegt Deutschland über dem Wert der Vergleichsgruppe EU (43.5%) sowie dem
internationalen Vergleichswert (40.9%). In Hongkong (93.7%), Australien (80.6%)
und der Schweiz (76.7%) trägt die IT-Koordination deutlich häufi ger die Haupt ver-
antwortung für den Kauf und die Beschaffung der IT-Ausstattung.
Mehr als zwei Drittel der Schülerinnen und Schüler der achten Jahrgangsstufe in
Deutschland besuchen eine Schule, in der die IT-Koordination für die Wartung der
IT-Ausstattung zuständig ist (62.6%; Gymnasien: 77.1%; andere Schulformen der
Sekundarstufe I: 71.8%; der Schulformunterschied ist nicht signifi kant). Damit liegt
Deutschland im Bereich des internationalen Mittelwerts (54.8%) und des Ver gleichs-
werts der EU-Teilnehmerländer (58.4%). In Hongkong (84.7%), Slowenien (79.6%) und
der Tschechischen Republik (78.6%) liegt der Anteil nochmals deutlich höher.
In allen untersuchten Bildungssystemen ist die Auswahl der zu benutzenden
Software der am häufi gsten angegebene Zuständigkeitsbereich für die IT-Koordination.
In Deutschland besuchen 72.9 Prozent der Schülerinnen und Schüler eine Schule, in
der die Schulleitung angibt, dass die IT-Koordination für die Softwareauswahl zu-
ständig ist (Gymnasien: 68.7%; andere Schulformen der Sekundarstufe I: 59.4%; der
Schulformunterschied ist nicht signifi kant). Deutschland liegt damit im Bereich des in-

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 171
Tabelle 6.4: Hauptverantwortung der IT-Koordination für verschiedene Aspekte in der Schule im
internationalen Vergleich (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie
angekreuzt, Angaben der Schulleitung)
Kauf/Beschaffung der
IT-Ausstattung
Wartung der
IT-Ausstattung
Auswahl der zu be-
nutzenden Software
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE)
3Argentinien (B. A.) 11.1 (5.1) 33.9 (7.5) 44.3 (9.1)
Australien 80.6 (2.6) 62.4 (4.1) 90.4 (1.9)
Chile 15.8 (3.2) 46.5 (4.6) 69.0 (3.8)
3Dänemark 60.4 (5.5) 61.5 (5.2) 78.4 (4.7)
Deutschland 56.9 (5.1) 62.6 (4.8) 72.9 (4.5)
23 Hongkong 93.7 (2.4) 84.7 (3.6) 85.8 (3.9)
2Kanada (N. & L.) 12.7 (0.1) 40.3 (0.3) 61.2 (0.3)
Kanada (O.) 24.9 (4.5) 27.5 (4.6) 43.7 (5.6)
Kroatien 19.7 (3.8) 47.3 (4.1) 51.0 (4.1)
Litauen 30.7 (3.7) 42.3 (4.1) 60.3 (4.6)
3Niederlande 51.4 (6.2) 58.3 (6.0) 64.7 (5.7)
12 Norwegen 65.0 (4.9) 64.5 (4.2) 89.2 (3.3)
Polen 17.8 (3.3) 30.9 (3.5) 36.3 (4.3)
Republik Korea 32.9 (3.6) 31.1 (3.8) 44.9 (3.9)
25
Russische Föderation 25.8 (3.3) 65.7 (4.0) 77.7 (3.5)
3Schweiz 76.7 (6.0) 69.2 (7.0) 88.2 (5.5)
Slowakische Republik 42.8 (4.4) 64.4 (4.2) 86.6 (3.0)
Slowenien 49.3 (4.3) 79.6 (2.8) 90.5 (2.4)
5Thailand 58.9 (5.0) 59.6 (4.3) 68.3 (4.5)
Tschechische Republik 62.9 (3.6) 78.6 (3.4) 83.0 (3.0)
Türkei 13.4 (2.3) 32.0 (4.0) 40.6 (3.7)
Internat. Mittelwert 40.9 (1.0) 54.8 (1.1) 68.6 (1.0)
VG EU 43.5 (1.5) 58.4 (1.4) 69.3 (1.4)
VG OECD 48.1 (1.2) 57.1 (1.3) 71.9 (1.1)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
ternationalen Mittelwerts (68.6%) und des Werts der Vergleichsgruppe EU (69.3%).
Länder, in denen die Auswahl von Software einen signifi kant häufi ger angegebenen
Zuständigkeitsbereich der IT-Koordination darstellt als in Deutschland, sind Hongkong
(85.8%), die Slowakische Republik (86.6%), die Schweiz (88.2%), Norwegen (89.2%),
Australien (90.4%) und Slowenien (90.5%).

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann172
5.2 Technischer Support
Der technische Support ist für den unterrichtlichen Einsatz digitaler Medien besonders
relevant, da er gewährleistet, dass die Technologien reibungslos und ohne Verlust von
Unterrichts- und Lernzeit eingesetzt werden können (vgl. Abschnitt 2.2). Im Folgenden
wird dargestellt, wie an den Schulen der ICILS-2013-Teilnehmerländer der regelmä-
ßige technische IT-Support für die Lehrkräfte personell angebunden ist (vgl. Tabelle
6.5). Als Datengrundlage dienen die Angaben der Personen, die den technischen Teil
des Schulfragebogens ausgefüllt haben. Es werden die Zuständigkeiten für den tech-
nischen Support nach fünf Personengruppen differenziert: die IT-Koordinatorin bzw. der
IT-Koordinator – gemeint ist die Person, die den technischen Teil des Schulfragebogens
ausgefüllt hat (vgl. Abbildung 6.1) –, die Netzwerkadministratorin bzw. der Netzwerk-
administrator, andere Lehrpersonen, Personal des Schulträgers sowie Personal von ex-
ternen Firmen. Die Angaben in Tabelle 6.5 sind absteigend nach den Anteilen für die
IT-Koordinatorin bzw. den IT-Koordinator sortiert.
Fast 90 Prozent der Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland besuchen
eine Schule, in der hauptsächlich die IT-Koordinatorin bzw. der IT-Koordinator regel-
mäßig technischen IT-Support für die Lehrkräfte anbietet (87.8%). Weit weniger bedeut-
sam ist in Deutschland der technische Support durch eigene Netzwerkadministratorinnen
oder -administratoren der Schule (23.9%). Des Weiteren besucht mehr als ein Drittel
der Schülerinnen und Schüler eine Schule, an der technischer Support durch ande-
re Lehrkräfte gewährleistet wird (37.8%). Hinsichtlich des technischen Supports durch
andere Lehrkräfte zeigt sich ein signifi kanter Unterschied zwischen Schülerinnen und
Schülern, die ein Gymnasium besuchen (53.3%), und Schülerinnen und Schülern, die
eine andere Schulform der Sekundarstufe I besuchen (30.7%). An Gymnasien werden
also weitere Lehrkräfte intensiver in den technischen Support einbezogen als an ande-
ren Schulformen der Sekundarstufe I. Schulen, in denen der technische Support vom
Personal des Schulträgers auf regelmäßiger Basis verantwortlich übernommen wird,
werden von 34.7 Prozent der Schülerinnen und Schüler besucht. Hinsichtlich des tech-
nischen Supports werden daneben etwas mehr als 40 Prozent der Schülerinnen und
Schüler an einer Schule unterrichtet, die Personal von externen Firmen mit der Wartung
der IT-Systeme beauftragt und die regelmäßig den technischen Support für Lehrerinnen
und Lehrer durchführen lässt.
Auf internationaler Ebene zeigt sich ein durchaus heterogenes Bild für die
Verantwortlichkeit des technischen Supports für Lehrkräfte bei der Integration digi-
taler Medien in den Unterricht und unterstreicht, dass die verschiedenen Ansätze und
Konzepte hinsichtlich des technischen Supports für Schulen zwischen den ICILS-2013-
Teilnehmerländern, auch aufgrund der groben Kategorisierung der Personengruppen,
kaum vergleichbar sind. Es wird deutlich, dass in den meisten beteiligten Ländern, so
auch in Deutschland, der technische Support von der IT-Koordinatorin bzw. dem IT-
Koordinator geleistet wird. Dies trifft ganz besonders häufi g in Slowenien (98.4%),
in Norwegen (94.8%) und in der Schweiz (89.7%) zu. Schülerinnen und Schüler, die
eine Schule besuchen, an der der technische Support zu einem großen Anteil von exter-

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 173
Tabelle 6.5: Zuständigkeiten für den technischen Support für die Lehrkräfte im internationalen
Vergleich (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie ja, Angaben aus
dem technischen Teil des Schulfragebogens)
IT-Koordi-
nator/inC
Netzwerk-
administra-
tor/in der
Schule
Andere
Lehrkräfte
Personal des
Schulträgers
Personal von
externen
Firmen
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Slowenien 98.4 (1.0) 10.5 (2.6) 26.4 (2.8) 18.0 (3.5) 27.6 (3.1)
12 Norwegen 94.8 (2.4) 19.2 (3.4) 31.7 (4.5) 53.9 (4.8) 27.1 (4.3)
3Schweiz 89.7 (4.6) 33.6 (5.7) 38.3 (6.9) 19.2 (5.4) 37.2 (6.9)
Deutschland 87.8 (2.7) 23.9 (3.7) 37.8 (4.7) 34.7 (4.8) 43.2 (4.6)
5Thailand 86.5 (3.6) 80.4 (3.6) 55.5 (5.6) 23.8 (3.9) 46.0 (4.9)
Australien 86.3 (2.4) 60.1 (3.7) 37.2 (3.4) 31.6 (3.0) 30.7 (3.5)
3Dänemark 82.7 (4.3) 31.4 (6.2) 40.0 (6.7) 55.9 (5.2) 22.9 (5.2)
Tschechische Republik 82.7 (3.1) 37.2 (4.0) 22.1 (3.0) 3.0 (1.3) 48.3 (3.8)
25
Russische Föderation 82.4 (3.0) 25.3 (3.2) 40.6 (3.7) 21.6 (3.2) 32.8 (3.6)
Chile 82.3 (3.4) 32.0 (4.2) 18.3 (3.3) 16.2 (2.8) 21.2 (3.2)
Kroatien 79.3 (3.6) 29.4 (3.8) 26.9 (3.5) 10.4 (2.1) 50.2 (4.1)
VG OECD 78.9 (1.0) 37.0 (1.2) 28.3 (1.2) 21.9 (1.1) 37.2 (1.2)
Internat. Mittelwert 77.8 (0.9) 36.9 (1.0) 30.1 (1.0) 18.3 (0.8) 39.0 (1.0)
23 Hongkong 76.8 (5.3) 80.5 (4.3) 35.3 (5.3) 5.2 (3.3) 22.6 (4.7)
Slowakische Republik 75.5 (3.8) 38.7 (4.2) 19.8 (3.9) 9.3 (2.6) 42.1 (4.5)
Türkei 74.1 (3.9) 15.3 (3.4) 24.5 (4.0) 6.4 (2.2) 35.8 (4.1)
VG EU 73.4 (1.3) 40.4 (1.4) 28.2 (1.5) 17.9 (1.2) 35.0 (1.5)
2Kanada (N. & L.) 71.2 (0.3) 46.7 (0.3) 37.6 (0.3) 85.2 (0.1) 13.1 (0.1)
Polen 62.7 (4.1) 41.9 (4.2) 34.3 (4.4) 6.8 (2.2) 37.1 (3.9)
Republik Korea 57.1 (3.7) 45.0 (4.4) 19.3 (2.9) 13.2 (3.0) 85.6 (2.6)
3Niederlande 51.9 (5.8) 92.7 (3.5) 18.5 (5.3) 16.2 (5.3) 25.1 (5.8)
Kanada (O.) 50.4 (5.5) 40.3 (5.1) 51.7 (5.4) 87.2 (3.1) 20.6 (4.7)
3Argentinien (B. A.) 44.3 (7.8) 35.4 (9.9) 10.2 (5.3) 36.3 (8.5) 15.2 (6.0)
Litauen 39.9 (4.8) 57.5 (4.2) 27.7 (3.9) 6.6 (2.1) 18.9 (3.6)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
C IT-Koordinator/in meint in diesem Fall die Person, die den technischen Teil des Schulfragebogens ausgefüllt hat.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
nen Firmen übernommen wird, gibt es nur in der Republik Korea (85.6%). Vor allem
in Thailand (55.5%) und Kanada (Ontario: 51.7%) wird technischer Support auch von
anderen Lehrpersonen geleistet. Technischer Support an Schulen, der durch Personal
des Schulträgers geleistet wird, fi ndet sich vor allem in Kanada (Ontario: 87.2%;
Neufundland und Labrador: 85.2%).

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann174
Tabelle 6.6: Zuständigkeiten für den pädagogischen Support für die Lehrkräfte im internationalen
Vergleich (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie ja, Angaben aus
dem technischen Teil des Schulfragebogens)
IT-Koordina-
tor/inC
Anderes
technisches
IT-Personal
Andere
Administra-
tor/innen der
Schule
Andere
Lehrkräfte
Personal des
Schulträgers
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Slowenien 97.2 (1.4) 13.5 (2.8) 11.3 (2.9) 45.3 (3.8) 34.2 (3.8)
5 Thailand 95.9 (1.9) 79.2 (3.4) 44.3 (4.5) 68.1 (4.9) 30.9 (3.8)
3 Dänemark 91.7 (3.0) 42.0 (5.8) 38.5 (6.1) 57.5 (6.5) 27.6 (5.9)
Tschechische Republik 90.9 (2.5) 27.4 (3.4) 13.4 (2.9) 49.8 (4.0) 3.3 (1.5)
12 Norwegen 90.6 (3.0) 24.9 (4.5) 38.9 (4.1) 68.7 (4.0) 27.6 (4.3)
25
Russische Föderation 90.1 (1.9) 29.8 (2.9) 67.4 (3.3) 69.9 (3.0) 45.1 (4.0)
Deutschland 84.0 (3.7) 15.8 (3.7) 20.1 (4.6) 56.9 (5.1) 16.0 (4.2)
23 Hongkong 82.1 (4.6) 88.0 (3.7) 46.7 (5.9) 42.6 (5.5) 1.5 (1.1)
VG EU 81.6 (1.2) 35.1 (1.5) 27.2 (1.5) 51.5 (1.7) 22.8 (1.4)
Internat. Mittelwert 81.0 (0.9) 35.4 (1.0) 31.1 (1.0) 51.8 (1.1) 25.2 (1.0)
VG OECD 79.3 (1.1) 34.1 (1.3) 27.9 (1.2) 51.4 (1.4) 21.0 (1.1)
Slowakische Republik 79.1 (3.4) 27.6 (4.3) 18.5 (4.0) 44.7 (5.0) 39.3 (4.8)
Kroatien 78.8 (3.4) 25.4 (3.4) 21.7 (3.5) 34.4 (3.8) 35.8 (4.3)
2 Kanada (N. & L.) 77.8 (0.3) 49.0 (0.3) 61.8 (0.3) 65.5 (0.3) 73.2 (0.2)
Türkei 76.1 (4.3) 15.3 (3.8) 31.2 (4.3) 28.6 (4.5) 4.7 (2.1)
Chile 75.6 (3.9) 35.1 (3.9) 26.5 (3.7) 41.0 (4.2) 8.6 (2.8)
Litauen 75.1 (3.5) 54.5 (4.1) 49.9 (4.8) 61.8 (4.5) 22.1 (3.8)
Australien 73.3 (3.2) 41.1 (3.0) 56.8 (3.6) 79.9 (3.1) 36.8 (3.3)
3 Schweiz 72.6 (7.6) 52.5 (7.4) 18.7 (6.7) 56.4 (9.0) 14.3 (6.2)
3 Niederlande 71.7 (5.9) 42.4 (6.5) 54.1 (6.6) 62.5 (6.8) 11.7 (4.4)
Polen 66.2 (4.3) 66.9 (4.2) 17.2 (3.1) 50.6 (4.7) 15.3 (3.4)
Republik Korea 61.7 (3.6) 39.3 (3.8) 18.0 (3.4) 25.7 (3.6) 33.7 (3.8)
3 Argentinien (B. A.) 59.2 (9.8) 25.5 (7.7) 21.1 (8.2) 47.4 (8.3) 40.5 (7.2)
Kanada (O.) 58.4 (5.4) 36.3 (5.0) 49.0 (5.3) 71.0 (5.1) 78.8 (4.4)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
C IT-Koordinator/in meint in diesem Fall die Person, die den technischen Teil des Schulfragebogens ausgefüllt hat.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 175
5.3 Pädagogischer Support
Neben dem technischen Support gewinnt in den letzten Jahren zunehmend der päda-
gogische Support an Bedeutung (vgl. Pelgrum & Doornekamp, 2009). Es werden die
Zuständigkeiten für den pädagogischen Support nach fünf Personengruppen differen-
ziert: die IT-Koordinatorin bzw. der IT-Koordinator, anderes technisches IT-Personal
der Schule, andere Administratorinnen und Administratoren der Schule, andere Lehr-
personen sowie Personal des Schulträgers. Die Angaben in Tabelle 6.6 sind nach den
Anteilen der Schülerinnen und Schüler sortiert und ergeben sich aus den Angaben aus
dem technischen Teil des Schulfragebogens.
84.0 Prozent der Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland besuchen
Schulen, in denen die Person, die den technischen Teil des Schulfragebogens ausgefüllt
hat – hauptsächlich die offi zielle IT-Koordinatoren bzw. der offi zielle IT-Koordinator
–, den Lehrkräften regelmäßigen pädagogischen Support leistet. Weniger relevant sind
anderes technisches IT-Personal der Schule (15.8%), andere Administratorinnen und
Administratoren der Schule (20.1%) sowie das Personal des Schulträgers (16.0%).
Mehr als die Hälfte (56.9%) der Achtklässlerinnen und Achtklässler besucht Schulen, in
denen pädagogischer Support durch andere Lehrpersonen übernommen wird.
Im internationalen Vergleich zeigt sich hinsichtlich des pädagogischen Supports für
Lehrkräfte ein durchaus heterogenes Bild. Über die Hälfte der Schülerinnen und Schüler
in jedem teilnehmenden Bildungssystem besucht eine Schule, in der die Person, die den
technischen Teil des Schulfragebogens ausgefüllt hat, den pädagogischen Support für
die Lehrpersonen leistet.
5.4 Einschätzung der Support-Situation durch die IT-Koordination und
die Lehrpersonen
Im nachfolgenden Abschnitt wird die von den schulischen Akteuren eingeschätzte
Qualität des Supports in Deutschland betrachtet. Zunächst wird die Perspektive der IT-
Koordinatorin bzw. des IT-Koordinators fokussiert (ohne Abbildung). Es zeigt sich, dass
etwa ein Fünftel (20.5%) der Schülerinnen und Schüler in Deutschland eine Schule be-
sucht, an der der Einsatz von digitalen Medien im Unterricht durch den Mangel an qua-
lifi ziertem technischen Personal zur Unterstützung stark beeinträchtigt wird.
Weiterhin zeigt sich aus der Perspektive der Lehrpersonen, dass insbesondere auch
geklärte Zuständigkeiten hinsichtlich der Wartung der IT-Ausstattung wichtig sind.
Diesbezüglich stimmt in Deutschland mehr als ein Fünftel (21.3%) der Lehrpersonen,
die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, der Aussage zu, dass es nicht ge-
nügend technische Unterstützung bei der Wartung der IT-Ausstattung gibt. In der
Tschechischen Republik und Litauen dagegen stimmen dieser Aussage nur 2.7 Prozent
bzw. 4.8 Prozent der Lehrpersonen zu (ohne Abbildung).

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann176
6. Computerbezogene Sichtweisen und das Vertrauen in die
eigenen Fähigkeiten von Lehrpersonen im internationalen
Vergleich
Die besondere Bedeutung computerbezogener Einstellungen und Sichtweisen sowie
der selbsteingeschätzten Fähigkeiten von Lehrpersonen wurde bereits in Abschnitt 2
dieses Kapitels herausgearbeitet. Im Folgenden wird diese Argumentation aufge-
griffen und es werden zwei Aspekte in den Analysen der ICILS-2013-Daten be-
trachtet: erstens die Sichtweisen von Lehrpersonen zum Einsatz digitaler Medien im
Unterricht und zweitens die Selbsteinschätzung eigener technischer sowie unterrichts-
bezogener IT-Fähigkeiten. In Bezug auf den ersten Punkt geht es einerseits um die
Einschätzung von Potenzialen des Einsatzes digitaler Medien im Unterricht sowie an-
dererseits um Bedenken, die Lehrpersonen hinsichtlich des Einsatzes digitaler Medien
äußern. Der zweite betrachtete Bereich bezieht sich auf die Selbsteinschätzung der
Lehrpersonen hinsichtlich technischer und pädagogisch-didaktischer Fähigkeiten, z.B.
die Vorbereitung von Unterrichtsstunden, in denen digitale Medien eingesetzt werden.
6.1 Sichtweisen von Lehrpersonen zum Einsatz digitaler Medien
im Unterricht
In dem folgenden Abschnitt werden die Sichtweisen von Lehrpersonen, die in der ach-
ten Jahrgangsstufe unterrichten, zum Einsatz digitaler Medien im Unterricht im inter-
nationalen Vergleich betrachtet. Die Lehrpersonen wurden gebeten, Aussagen über den
Einsatz von digitalen Medien im Unterricht und zum Lernen an ihrer Schule anhand
von vier Antwortkategorien (stimme voll zu bis stimme gar nicht zu) einzuschätzen. Die
abgefragten Aspekte fokussieren einerseits das didaktische Potenzial digitaler Medien
und umfassen die Einschätzungen der Lehrpersonen zum Mehrwert digitaler Medien im
Hinblick auf die Zugänglichkeit besserer Informationsquellen sowie dazu, ob digitale
Medien als Hilfe für die wirksamere Vertiefung und Verarbeitung von Informationen,
für die Zusammenarbeit mit anderen Schülerinnen und Schülern, für die Arbeit auf
einem den Lernbedürfnissen entsprechenden Niveau sowie für die Entwicklung von grö-
ßerem Interesse am Lernen gesehen werden können. Andererseits werden Bedenken von
Lehrpersonen hinsichtlich organisatorischer Probleme, der Ablenkung von Schülerinnen
und Schülern sowie der Gefahr des Kopierens von Inhalten aus dem Internet betrach-
tet. Zur Veranschaulichung der Ergebnisse wurden die beiden Kategorien stimme voll zu
und stimme eher zu jeweils zur Kategorie Zustimmung zusammengefasst (vgl. Tabelle
6.7 und Abbildung 6.6).
Vorab sei zusammenfassend gesagt, dass Lehrpersonen in Deutschland mehr-
heitlich eine positive Sichtweise auf den Einsatz neuer Technologien im Unterricht
haben. Die Anteile der Lehrpersonen mit positiven Sichtweisen auf den Einsatz
digitaler Medien sind in Deutschland allerdings geringer als in den anderen ICILS-
2013-Teilnehmerländern (vgl. Tabelle 6.7).

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 177
Tabelle 6.7: Wahrgenommene Potenziale des IT-Einsatzes im Unterricht für Schülerinnen und
Schüler aus Lehrersicht im internationalen Vergleich (Angaben der Lehrpersonen in
Prozent, Kategorie Zustimmung)
Zugang zu
besseren
Informa-
tionsquellen
Hilfe Infor-
mationen
wirksamer
zu vertiefen
und zu verar-
beiten
Unterstüt-
zung bei der
Zusammenar-
beit der Schü-
ler/in nen
Berücksich-
tigung des
individuellen
Lernniveaus
Entwicklung
von größe-
rem Lerninte-
resse
TeilnehmerB% (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Australien 95.2 (0.6) 77.8 (1.0) 72.1 (1.2) 79.5 (1.0) 86.4 (0.9)
Chile 97.5 (0.5) 94.1 (0.8) 90.3 (1.0) 86.3 (1.3) 85.9 (1.4)
4Dänemark 97.6 (0.8) 91.0 (1.6) 69.8 (1.7) 82.2 (1.2) 87.3 (1.7)
4Deutschland 90.0 (0.9) 64.8 (1.3) 50.1 (1.9) 56.7 (1.6) 64.0 (1.3)
4Hongkong 96.6 (0.5) 86.3 (1.1) 85.1 (1.0) 83.1 (1.3) 86.3 (0.9)
Kanada (N. & L.) 97.8 (0.8) 90.8 (1.9) 85.0 (2.3) 85.9 (2.1) 94.0 (1.5)
4Kanada (O.) 98.1 (0.7) 91.9 (1.9) 81.5 (2.5) 88.4 (1.9) 94.9 (0.9)
Kroatien 94.9 (0.7) 85.9 (0.8) 78.7 (0.9) 69.5 (1.4) 71.7 (1.0)
Litauen 97.4 (0.4) 94.0 (0.5) 79.8 (1.0) 82.8 (0.9) 79.1 (1.0)
4Niederlande 91.0 (0.9) 78.7 (1.4) 51.8 (1.8) 82.8 (1.3) 82.1 (1.4)
4Norwegen 97.3 (0.5) 91.5 (1.1) 60.9 (1.8) 76.5 (1.8) 88.5 (1.2)
Polen 96.3 (0.4) 93.0 (0.7) 85.2 (1.1) 74.7 (1.3) 64.7 (1.6)
Republik Korea 95.2 (0.6) 89.9 (1.1) 69.3 (1.3) 78.6 (2.1) 89.9 (0.7)
5Russische Föderation 89.2 (1.1) 95.4 (0.7) 84.3 (1.2) 86.6 (1.4) 79.6 (1.6)
Slowakische Republik 98.1 (0.3) 87.1 (1.0) 77.3 (1.3) 78.9 (1.6) 69.7 (1.6)
Slowenien 93.4 (0.6) 93.5 (0.7) 66.9 (1.0) 68.9 (1.4) 68.1 (1.5)
Thailand 98.5 (0.6) 93.0 (1.2) 90.5 (2.1) 93.1 (1.3) 92.2 (2.0)
Tschechische Republik 96.6 (0.5) 91.9 (0.8) 61.9 (1.4) 74.1 (1.4) 65.5 (1.3)
Türkei 98.3 (0.3) 94.5 (0.8) 78.5 (1.4) 86.7 (1.4) 90.6 (0.8)
Internat. Mittelwert 95.9 (0.2) 90.8 (0.3) 77.9 (0.4) 80.0 (0.4) 78.6 (0.4)
VG EU 95.0 (0.2) 86.6 (0.3) 69.1 (0.5) 74.5 (0.5) 72.5 (0.5)
VG OECD 95.5 (0.2) 87.3 (0.3) 69.5 (0.4) 77.2 (0.4) 78.6 (0.4)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
B Aufgrund der sehr geringen Rücklaufquoten für die Lehrerbefragung können keine Befunde für Argentinien
(Buenos Aires) und die Schweiz angeführt werden.
4 Die Lehrer- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
90.0 Prozent der Lehrkräfte, die in der achten Jahrgangsstufe in Deutschland un-
terrichten, geben an, dass der Computereinsatz im Unterricht einen Zugang zu bes-
seren Informationsquellen ermöglicht. Weiterhin sehen fast zwei Drittel (64.8%)
der Lehrpersonen in Deutschland, dass der Einsatz digitaler Medien im Unterricht
die Schülerinnen und Schüler dabei unterstützt, Informationen wirksamer zu ver-
tiefen und zu verarbeiten. In keinem anderen ICILS-2013-Teilnehmerland stim-
men Lehrpersonen dieser Aussage weniger häufi g zu als in Deutschland. Besonders

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann178
hohe Zustimmungsraten zeigen sich für Lehrpersonen in der Türkei (94.5%) und der
Russischen Föderation (95.4%). Die Hälfte der Lehrpersonen, die in Deutschland
eine achte Jahrgangsstufe unterrichten, sieht das Potenzial, dass der Einsatz digi-
taler Medien Schülerinnen und Schülern helfen kann zu lernen zusammenzuarbeiten
(50.1%). Zudem geben mehr als die Hälfte der Lehrpersonen an, dass aus ihrer Sicht
der Einsatz von IT im Unterricht dabei helfen kann, dass die Schülerinnen und Schüler
auf einem ihren Lernbedürfnissen angepassten Niveau arbeiten können (56.7%). Die
Einschätzungen der Lehrpersonen in Deutschland zu beiden Aspekten liegen deutlich
unter den Werten der Vergleichsgruppe EU (69.1% bzw. 74.5%). Besonders in Thailand
(90.5% bzw. 93.1%) wird ein großes Potenzial digitaler Medien in Hinblick auf die
Zusammenarbeit der Schülerinnen und Schüler sowie der Berücksichtigung des indivi-
duellen Lernniveaus wahrgenommen. Das Potenzial, dass der Einsatz digitaler Medien
im Unterricht Schülerinnen und Schülern hilft, größeres Interesse am Lernen zu ent-
wickeln, wird von fast zwei Dritteln (64.0%) der Lehrpersonen in Deutschland, die
in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, wahrgenommen. Dieser Befund liegt un-
ter dem Vergleichswert der EU (72.5%) und ist vergleichbar mit Einschätzungen der
Lehrpersonen in Polen (64.7%) und der Tschechischen Republik (65.5%). Im Schul-
formvergleich zeigen sich keine signifi kanten Unterschiede zwischen Lehrkräften
an Gymnasien und an Schulen der Sekundarstufe I. In der Zusammenschau geben
die Befunde Hinweise darauf, dass mehr als die Hälfte der Lehrpersonen an Schulen
in Deutschland dem Einsatz von IT im Unterricht gegenüber positiv eingestellt ist,
Lehrpersonen in den anderen ICILS-2013-Teilnehmerländern allerdings Potenziale des
Einsatzes digitaler Medien oftmals stärker wahrnehmen.
Neben der Wahrnehmung von Potenzialen sind mit dem Einsatz digitaler Medien
auch Bedenken von Lehrkräften verbunden (vgl. Abbildung 6.5). Über ein Drittel
(34.4%) der Lehrerinnen und Lehrer in Deutschland stimmen der Aussage zu, dass
der Computereinsatz im Unterricht zu organisatorischen Problemen führt. Nur in der
Republik Korea werden entsprechende Bedenken häufi ger geäußert als in Deutschland.
In der Tschechischen Republik (7.2%) sowie in Polen (6.9%) dagegen kommt diesem
Aspekt eine weitaus geringere Bedeutung zu. Des Weiteren ist über ein Viertel (29.5%)
der Lehrpersonen in Deutschland der Meinung, dass Schülerinnen und Schüler durch
den Medieneinsatz vom Lernen abgelenkt werden. Im Schulformvergleich zeigt sich
hinsichtlich des wahrgenommenen Ablenkungspotenzials ein signifi kanter Unterschied
zwischen Lehrerinnen und Lehrern an Gymnasien und Lehrpersonen an anderen
Schulformen der Sekundarstufe I. Dieser Aspekt wird von Lehrpersonen an anderen
Schulformen der Sekundarstufe I (32.2%) kritischer eingeschätzt als an Gymnasien
(28.9%). Im internationalen Vergleich ist die Einschätzung der Lehrpersonen aus
Deutschland vergleichbar mit den Ergebnissen für die Republik Korea (30.6%), die
Tschechische Republik (28.2%), Litauen (26.5%) sowie für die Slowakische Republik
(26.0%). Stärkere Bedenken hinsichtlich des Ablenkungspotenzials digitaler Medien
werden nur in Hongkong (35.5%) sowie in Thailand (47.7%) geäußert. Lehrpersonen in
Deutschland äußern vor allem die Bedenken, dass der Einsatz von IT im Unterricht die
Schülerinnen und Schüler zum Kopieren von Quellen animiert (75.8%). In keinem an-

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 179
deren ICILS-2013-Teilnehmerland wird diese Befürchtung von mehr Lehrpersonen ge-
äußert. Insgesamt verdeutlicht der internationale Vergleich, dass dieser Aspekt von den
Lehrpersonen in allen Ländern eher als bedenklich wahrgenommen wird, als die beiden
zuvor betrachteten Aspekte.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Abbildung 6.5: Bedenken von Lehrpersonen hinsichtlich des IT-Einsatzes im Unterricht im internati-
onalen Vergleich (Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorie Zustimmung)
Teilnehmer
Australien 17.6 (1.1) 22.5 45.6
Chile 11.1 (1.1) 12.8 40.2
Dänemark 19.8 (2.8) 13.6 36.3
4Deutschland 34.4 (1.7) 29.5 75.8
Hongkong 19.0 (1.4) 35.5 45.1
4
Kanada (N. & L.) 12.7 (1.9) 14.4 37.7
Kanada (O.) 12.4 (1.9) 10.6 33.3
Kroatien 15.0 (0.9) 25.4 50.7
Litauen 15.9 (1.0) 26.5 55.7
4Niederlande 12.9 (1.5) 19.0 64.0
Norwegen 16.8 (1.9) 14.9 31.0
5
Polen 6.9 (0.8) 16.3 31.3
Republik Korea 41.6 (1.3) 30.6 48.1
Russische Föderation 15.4 (1.3) 18.4 40.5
Slowakische Republik 12.3 (1.0) 26.0 46.1
Slowenien 10.3 (0.8) 10.7 46.0
Thailand 31.9 (2.9) 47.7 67.7
Tschechische Republik 7.2 (0.6) 28.2 58.9
Türkei 19.6 (1.4) 18.8 61.4
Internat. Mittelwert 17.1 (0.4) 23.7 49.3
VG EU 15.0 (0.5) 21.7 51.7
VG OECD 17.5 (0.4) 20.2 48.7
Lenkt Schülerinnen und Schüler nur vom Lernen ab.
Animiert nur zum Kopieren von Material aus publizierten Internetquellen.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
4
5
Führt nur zu organisatorischen Problemen in der Schule.
Abweichender Erhebungszeitraum.
Die Lehrer- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Organisa-
torische
Probleme
Ablenkung
vom
Lernen
Animie-
rung zum
Kopieren
aus dem
Internet
0 25 50 75 100
% (SE) %
(1.3)
(1.7)
(2.7)
(1.7)
(2.0)
(2.6)
(2.9)
(1.2)
(1.3)
(1.7)
(1.7)
(1.3)
(1.8)
(1.9)
(1.4)
(1.3)
(2.4)
(1.5)
(1.5)
(0.5)
(0.5)
(0.5)
(SE)%
(1.5)
(0.9)
(1.7)
(1.5)
(1.8)
(1.6)
(1.5)
(1.0)
(1.4)
(1.5)
(1.5)
(0.9)
(1.2)
(1.5)
(1.2)
(0.8)
(2.5)
(1.4)
(1.3)
(0.4)
(0.4)
(0.4)
(SE)
B
BAufgrund der sehr geringen Rücklaufquoten für die Lehrerbefragung können keine Befunde
für Argentinien (Buenos Aires) und die Schweiz angeführt werden.
4
4
4

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann180
6.2 Selbsteinschätzung der Lehrpersonen zu technischen und
unterrichtsbezogenen IT-Fähigkeiten
Im Folgenden wird die Selbsteinschätzung der Lehrpersonen zum einen mit Bezug
auf ihre technischen Fähigkeiten und zum anderen auf unterrichtsbezogene, didak-
tische Fähigkeiten hinsichtlich des Einsatzes neuer Technologien betrachtet. Die
Lehrpersonen wurden gebeten, die verschiedenen Fähigkeiten anhand der vorgegebenen
Antwortkategorien (Das kann ich./Ich könnte herausfi nden, wie das funktioniert./Ich
glaube nicht, dass ich das kann.) einzuschätzen.
In Tabelle 6.8 werden die Ergebnisse für die Kategorie Das kann ich berich-
tet. Es wird zunächst deutlich, dass sich nahezu alle Lehrpersonen in Deutschland,
die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, zutrauen, einen Brief mit einem Text-
verarbeitungsprogramm zu erstellen (98.6%; Gymnasien: 99.0%; andere Schulformen
der Sekundarstufe I: 98.2%; der Schulformunterschied ist nicht signifi kant). Auch in
einem Großteil der anderen Teilnehmerländer fällt die Einschätzung ähnlich hoch aus,
besonders in Dänemark (99.5%) und Kanada (Neufundland und Labrador: 99.3%;
Ontario; 99.1%). Lehrpersonen in der Türkei (76.5%) und in Thailand (46.2%) dage-
gen schätzen ihre Fertigkeiten im Bereich der Textverarbeitung wesentlich geringer ein.
Die Selbsteinschätzung der Lehrpersonen, ein Tabellenkalkulationsprogramm (z.B.
Lotus 1-2-3®, Microsoft Excel®) zur Verwaltung von Daten oder zur Datenanalyse
zu benutzen, fällt dagegen in Deutschland und im internationalen Vergleich gerin-
ger aus. Mehr als zwei Drittel der Lehrpersonen in Australien (74.2%), Hongkong
(74.5%), der Republik Korea (68.6%) und der Slowakischen Republik (67.6%) ge-
ben an, diese Anwendung nutzen zu können. In Deutschland liegt der Anteil bei
51.7 Prozent (Gymnasien: 50.4%; andere Schulformen der Sekundarstufe I: 51.9%; der
Schulformunterschied ist nicht signifi kant). Der Wert für die Vergleichsgruppe EU liegt
bei 56.5 Prozent.
Zur Erstellung von Präsentationen (z.B. mit Microsoft PowerPoint® oder einem ähn-
lichen Programm) mit einfachen Animationen fühlen sich in Deutschland etwas weniger
als drei Viertel der Lehrpersonen in der Lage (73.6%). Der Schulformvergleich zeigt,
dass Lehrpersonen an Gymnasien (79.0%) signifi kant häufi ger angeben, dies zu können
als Lehrpersonen an anderen Schulformen der Sekundarstufe I (68.5%). Lehrpersonen
in Deutschland schätzen ihre diesbezüglichen Fähigkeiten etwas weniger gut ein als in
der Vergleichsgruppe EU (78.5%). In Hongkong (91.5%), Australien (87.4%), Chile
(87.1%) und Kanada (Ontario, 87.0%) liegt der Anteil der Lehrpersonen dagegen bei
über vier Fünfteln.
Zwei Drittel der Lehrpersonen in Deutschland, die in der achten Jahrgangsstufe un-
terrichten, geben an, Unterricht vorbereiten zu können, der den Einsatz von IT beinhal-
tet (67.0%; Gymnasien: 66.5%; andere Schulformen der Sekundarstufe I: 65.9%; der
Schulformunterschied ist nicht signifi kant). Diese Einschätzung fällt geringer aus als der
Wert der Vergleichsgruppe EU (76.3%). In drei Ländern ist der Anteil der Lehrpersonen,
der seine Fähigkeiten zur Unterrichtsvorbereitung gering einschätzt, signifi kant klei-
ner als in Deutschland, und zwar in Kroatien (52.1%), in der Türkei (52.0%) und in

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 181
Tabelle 6.8: Selbsteinschätzung von Lehrkräften zu ihren technischen sowie unterrichtsbezogenen
IT-Fähigkeiten im internationalen Vergleich (Angaben der Lehrpersonen in Prozent,
Kategorie Das kann ich)
Textverar-
beitungs-
programm
benutzen
Tabellen-
kalkulations-
programm
benutzen
Präsentatio-
nen erstellen
Unterricht
vorbereiten,
der den Ein-
satz von IT
beinhaltet
Brauchbare
Unterrichts-
mittel im
Internet
finden
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Australien 97.7 (0.3) 74.2 (1.2) 87.4 (0.6) 89.9 (0.7) 96.3 (0.5)
Chile 89.7 (1.2) 56.8 (1.7) 87.1 (1.2) 83.3 (1.6) 95.3 (0.8)
4Dänemark 99.5 (0.4) 54.8 (2.4) 84.0 (2.0) 93.0 (1.4) 97.6 (0.6)
4Deutschland 98.6 (0.3) 51.7 (1.9) 73.6 (1.8) 67.0 (1.7) 96.6 (0.5)
4Hongkong 93.9 (1.1) 74.5 (1.5) 91.5 (0.8) 73.6 (1.2) 93.5 (0.6)
Kanada (N. & L.) 99.3 (0.4) 56.1 (2.7) 85.7 (2.0) 71.9 (2.7) 97.8 (0.6)
4Kanada (O.) 99.1 (0.5) 59.6 (2.8) 87.0 (2.1) 71.5 (3.1) 97.4 (0.6)
Kroatien 89.7 (0.7) 44.7 (1.4) 72.7 (1.1) 52.1 (1.8) 92.1 (0.8)
Litauen 91.7 (0.8) 53.4 (1.3) 70.0 (1.1) 84.8 (1.2) 94.2 (0.8)
4Niederlande 98.7 (0.4) 57.9 (1.4) 86.6 (1.3) 77.6 (1.6) 95.2 (0.5)
4Norwegen 98.1 (0.4) 52.1 (1.7) 82.8 (1.5) 90.6 (1.1) 95.6 (0.9)
Polen 96.6 (0.5) 65.8 (1.4) 72.1 (1.5) 72.9 (1.6) 98.4 (0.3)
Republik Korea 95.2 (0.8) 68.6 (1.1) 68.0 (2.0) 84.3 (1.2) 95.3 (1.8)
5Russische Föderation 90.3 (1.0) 63.8 (1.4) 78.7 (1.3) 81.5 (1.2) 92.5 (0.6)
Slowakische Republik 95.4 (0.6) 67.6 (1.1) 85.1 (0.9) 80.6 (1.0) 94.4 (0.6)
Slowenien 97.5 (0.6) 54.7 (1.5) 84.2 (0.9) 77.6 (1.1) 93.4 (0.7)
Thailand 46.2 (3.1) 55.5 (2.7) 60.3 (2.3) 40.6 (2.5) 71.7 (1.9)
Tschechische Republik 97.0 (0.4) 58.0 (1.3) 78.3 (1.2) 81.3 (1.2) 97.5 (0.4)
Türkei 76.5 (1.5) 43.4 (1.8) 62.7 (1.9) 52.0 (1.6) 87.5 (1.1)
Internat. Mittelwert 88.6 (0.3) 58.9 (0.4) 75.5 (0.4) 73.4 (0.4) 92.4 (0.3)
VG EU 96.1 (0.2) 56.5 (0.5) 78.5 (0.5) 76.3 (0.5) 95.5 (0.2)
VG OECD 95.0 (0.2) 58.8 (0.5) 79.3 (0.4) 79.2 (0.4) 95.3 (0.2)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
A Aufgrund der sehr geringen Rücklaufquoten für die Lehrerbefragung können keine Befunde für Argentinien
(Buenos Aires) und die Schweiz angeführt werden.
4 Die Lehrer- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Thailand (40.6%). In den beiden skandinavischen Ländern Dänemark (93.0%) und
Norwegen (90.6%) sehen sich dagegen mehr als 90 Prozent der Lehrpersonen in der
Lage, Unterricht vorzubereiten, in dem digitale Medien eingesetzt werden.
Mit einem Anteil von 96.6 Prozent der Lehrpersonen, die angeben, dass sie
brauchbare Unterrichtsmittel7 im Internet fi nden können (Gymnasien: 97.4%; andere
Schulformen der Sekundarstufe I: 95.7%; der Schulformunterschied ist nicht signifi -
7 Beispielsweise Kartenmaterial oder Filmsequenzen.

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann182
kant), liegt der Wert für Deutschland über dem der Vergleichsgruppe EU (95.5%). Nur
in Polen (98.4%) fällt die Einschätzung der Lehrpersonen signifi kant höher aus als in
Deutschland.
7. Fortbildungen und Lehrerkooperation zum Einsatz von IT im
Unterricht in den ICILS-2013-Teilnehmerländern
Im Folgenden werden Fortbildungen sowie die Kooperation von Lehrpersonen als Lehr-
und Lernbedingungen zum Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen
von Schülerinnen und Schülern in Deutschland und im internationalen Vergleich be-
trachtet. Dabei wird zunächst auf die Prioritäten in Bezug auf Angebote zur Teilnahme
an Fortbildungen im Bereich digitaler Medien sowie auf die Fortbildungspraxis
an Schulen aus Schulleitungssicht fokussiert. Anschließend werden Befunde zur
Fortbildungsteilnahme aus Lehrersicht berichtet. Den letzten Teil dieses Unterkapitels
bilden Befunde zur Lehrerkooperation in Bezug auf digitale Medien aus Schulleitungs-
und Lehrersicht.
7.1 Priorität von Fortbildungsangeboten im Bereich digitaler Medien
und Fortbildungsteilnahme aus Schulleitungssicht
In Tabelle 6.9 wird einerseits betrachtet, inwiefern Angebote zur Teilnahme an be-
rufl ichen Weiterbildungen zum didaktischen Einsatz von IT eine Priorität in
Schulen darstellen. Dabei konnten die Schulleitungen die Priorität anhand von vier
Antwortkategorien einschätzen: hohe Priorität, mittlere Priorität, niedrige Priorität,
keine Priorität. In Tabelle 6.9 werden in absteigender Reihenfolge die Anteile der-
jenigen Schülerinnen und Schüler berichtet, die eine Schule besuchen, an der die
Schulleitung Angeboten zur Teilnahme an Fortbildungen zum Einsatz digitaler Medien
eine hohe Priorität beimisst. Andererseits wird in der Tabelle dargestellt, ob und in wel-
chem Umfang Lehrpersonen an Fortbildungen teilnehmen. Betrachtet werden dabei so-
wohl schulinterne Fortbildungen als auch die Weiterbildung über Multiplikatoren aus
dem Kollegium sowie die Teilnahme an Fortbildungen von externen Institutionen oder
Expertinnen und Experten. Dabei konnten die Schulleitungen die Fortbildungsteilnahme
ihrer Lehrpersonen anhand von vier Antwortkategorien einschätzen: niemand oder fast
niemand, einige, viele und alle oder fast alle. Für die Darstellung wurden die beiden
höchsten Antwortkategorien (viele und alle oder fast alle) zur Kategorie viele oder alle
zusammengefasst und wiederum die Anteile der Schülerinnen und Schüler an Schulen
berichtet, an denen Lehrpersonen – nach Angabe der Schulleitung – Fortbildungen be-
suchen.
In Tabelle 6.9 wird hinsichtlich der Angebote zur Teilnahme an berufl icher Weiter-
bildung zum didaktischen Einsatz von neuen Technologien deutlich, dass vor allem

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 183
Tabelle 6.9: Schulische Priorität von Fortbildungen zum Einsatz von IT im Unterricht und Fort-
bildungs teilnahme der Lehrpersonen im internationalen Vergleich (Anteile der
Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorien hohe Priorität bzw. viele oder alle
Lehrpersonen, Angaben der Schulleitungen)
Angebote zur
Teilnahme an
Fortbildungen
Teilnahme an
schulinternen
Fortbildungen
Arbeit mit einer
Lehrperson, die
an einer Fortbil-
dung teilgenom-
men hat
Teilnahme an
Fortbildungen
von Externen
Hohe Priorität viele oder alle Lehrpersonen
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Slowenien 78.0 (2.9) 87.4 (3.0) 35.2 (3.9) 70.7 (3.9)
5Thailand 77.2 (4.4) 82.7 (2.9) 77.8 (3.8) 58.3 (4.9)
25
Russische Föderation 76.9 (4.0) 82.4 (2.8) 62.0 (3.4) 72.0 (3.6)
Australien 71.9 (3.0) 80.2 (2.6) 67.1 (3.6) 40.9 (3.4)
3Argentinien (B. A.) 61.1 (8.3) 25.8 (7.0) 19.8 (7.8) 20.2 (5.2)
Slowakische Republik 59.2 (4.2) 78.6 (3.3) 48.1 (4.4) 46.9 (3.9)
Türkei 58.3 (4.2) 41.0 (4.4) 19.5 (3.1) 22.2 (3.7)
Chile 58.3 (4.8) 44.2 (4.6) 30.7 (4.8) 22.6 (4.1)
Internat. Mittelwert 52.7 (1.1) 68.5 (1.0) 47.3 (1.1) 38.8 (1.0)
Kroatien 50.0 (4.8) 84.9 (2.9) 50.2 (3.9) 45.2 (4.2)
Polen 49.0 (4.5) 55.8 (4.0) 53.1 (4.4) 38.5 (4.3)
2Kanada (N. & L.) 48.0 (0.3) 53.4 (0.3) 62.9 (0.3) 20.8 (0.1)
3Dänemark 44.9 (6.1) 63.2 (5.8) 39.9 (6.3) 35.7 (5.5)
VG OECD 43.9 (1.2) 60.5 (1.2) 40.0 (1.3) 31.0 (1.1)
VG EU 43.4 (1.5) 70.0 (1.4) 42.5 (1.6) 37.6 (1.4)
Republik Korea 39.8 (3.9) 60.7 (4.3) 47.6 (4.2) 34.4 (4.1)
Litauen 39.3 (4.6) 85.6 (3.0) 54.5 (4.8) 31.2 (4.4)
Kanada (O.) 37.6 (5.2) 48.6 (5.1) 42.8 (5.7) 14.9 (4.0)
12 Norwegen 34.7 (4.3) 58.4 (4.5) 51.9 (4.9) 9.6 (2.5)
Tschechische Republik 33.6 (4.2) 74.6 (3.5) 43.6 (4.1) 36.8 (3.9)
3Niederlande 24.2 (5.0) 57.8 (5.4) 36.1 (5.6) 19.9 (4.4)
23 Hongkong 20.2 (4.4) 38.6 (5.6) 14.9 (4.4) 21.2 (4.6)
Deutschland 12.1 (2.9) 42.4 (4.7) 21.5 (3.9) 13.4 (2.9)
3Schweiz 6.8 (3.0) 41.8 (6.7) 26.4 (6.4) 11.1 (5.1)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
in Australien (71.9%), der Russischen Föderation (76.9%), Thailand (77.2%) und
Slowenien (78.0%) rund drei Viertel der Schülerinnen und Schüler eine Schule be-
suchen, an der die Schulleitung entsprechenden Angeboten zur Teilnahme an
Fortbildungen eine hohe Priorität beimisst. In Deutschland liegt der entsprechende

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann184
Anteil der Achtklässlerinnen und Achtklässler bei 12.1 Prozent und damit weit un-
ter dem internationalen Mittelwert und dem Mittelwert der Vergleichsgruppe EU
(52.7% bzw. 43.4%). Die Schulformen unterscheiden sich hier nicht signifi kant.
In Deutschland, der Schweiz (6.8%) und Hongkong (20.2%) sind die Anteile der
Schülerinnen und Schüler, die eine Schule besuchen, an der die Schulleitung angibt,
dass sie Fortbildungen zum Einsatz von IT im Unterricht hohe Priorität beimisst, im in-
ternationalen Vergleich am geringsten.
In Bezug auf die Teilnahme an von der Schule angebotenen Kursen über den
Einsatz von IT im Unterricht wird deutlich, dass vor allem in Kroatien (84.9%),
Litauen (85.6%) und Slowenien (87.4%) weit mehr als vier Fünftel der Schülerinnen
und Schüler eine Schule besuchen, an der viele bis alle Lehrpersonen an schulinternen
Fortbildungen teilnehmen. In Deutschland liegt der Anteil bei 42.4 Prozent (Gymnasien:
50.1%; anderen Schulformen der Sekundarstufe I: 40.2%; der Schulformunterschied ist
nicht signifi kant), der damit vergleichbar ist mit dem Anteil Hongkongs (38.6%), der
Türkei (41.0%), der Schweiz (41.8%), Chiles (44.2%) und Kanadas (Ontario; 48.6%).
Nur in Argentinien (Buenos Aires; 25.8%) besuchen deutlich weniger Schülerinnen und
Schüler Schulen, an denen Lehrpersonen schulinterne Fortbildungen besuchen als in
Deutschland.
Eine weitere Möglichkeit Wissen über den Einsatz digitaler Medien im Unterricht
zu erwerben, stellt der Austausch mit anderen Lehrkräften, die eine Fortbildung besucht
haben dar, die im Anschluss andere Lehrkräfte weiterbilden. Vor allem in Thailand wird
diese Strategie verfolgt: Mehr als drei Viertel der Schülerinnen und Schüler besuchen
eine Schule, an der viele oder alle Lehrkräfte mit einer Lehrperson zusammenarbei-
ten, die an einer entsprechenden Fortbildung teilgenommen hat (77.8%). In Deutschland
fi ndet diese Form der Weiterbildung weit seltener Anwendung (21.5%; Gymnasien:
24.1%, andere Schulformen der Sekundarstufe I: 21.3%; der Schulformunterschied ist
nicht signifi kant) und ist damit mit Chile (30.7%), Hongkong (14.9%), der Schweiz
(26.4%) und der Türkei (19.5%) sowie Argentinien (Buenos Aires, 19.8%) vergleichbar.
Hinsichtlich der Teilnahme an Kursen bzw. Fortbildungen, die von externen
Institutionen oder Expertinnen und Experten durchgeführt werden, zeigt sich für
Deutschland, dass mehr als ein Achtel (13.4%) der Achtklässlerinnen und Achtklässler
in Deutschland eine Schule besucht, in der viele oder alle Lehrpersonen an entspre-
chenden Fortbildungen teilnehmen (Gymnasien: 20.5%; andere Schulformen der
Sekundarstufe I: 9.6%; der Schulformunterschied ist nicht signifi kant). In der
Russischen Föderation sowie in Slowenien liegt der Anteil bei mehr als 70 Prozent
(72.0% bzw. 70.7%).

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 185
7.2 Teilnahme an Fortbildungen aus Lehrersicht
Nach der Schulleitungsperspektive auf die Fortbildungspraxis der Lehrpersonen wird
im Folgenden die Perspektive der Lehrkräfte fokussiert. Dazu wurde erhoben, ob die
Lehrpersonen in den letzten zwei Jahren vor dem Erhebungszeitraum an verschie-
denen berufl ichen Weiterbildungen teilgenommen haben (Antwortkategorien; ja, nein).
Abbildung 6.6 stellt die Anteile der Lehrpersonen, die an entsprechenden Fortbildungen
teilgenommen haben, in absteigender Reihenfolge dar.
Insgesamt zeigt sich, dass eher wenige Lehrerinnen und Lehrern in Deutschland,
die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, in den letzten zwei Jahren an
Lehrerfortbildungen zum Einsatz von neuen Technologien im Unterricht teilgenommen
haben (vgl. Abbildung 6.6). Dabei wurden am häufi gsten Kurse über die Integration
von IT in den Unterricht und das Lernen besucht (17.7%). An Kursen für fachspezi-
fi sche digitale Ressourcen oder Einführungskursen für allgemeine Anwendungen (z.B.
Grundlagen der Textverarbeitung, Tabellenkalkulation, Datenbanken) hat jeweils etwa
jede zehnte Lehrkraft, die in der achten Jahrgangsstufe unterrichtet, teilgenommen (je-
weils 10.2%). Weniger häufi g wurden Fortbildungen zur Einführung in die Arbeit mit
dem Internet (z.B. Internetrecherchen, digitale Informationsquellen) besucht (8.3%).
Allerdings zeigen sich zu letztgenannten Fortbildungen signifi kante schulformspezi-
fi sche Unterschiede: So nahmen Lehrpersonen an Gymnasien seltener an Fortbildungen
zur Arbeit mit dem Internet teil (6.5%) als Lehrpersonen an anderen Schulformen der
Sekundarstufe I (10.4%).
Die internationale Einordnung der Befunde für Deutschland macht deutlich, dass
Lehrpersonen in Deutschland, die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, weit we-
niger häufi g an Fortbildungen teilnehmen als Lehrpersonen in anderen Ländern (ohne
Abbildung). So nehmen Lehrpersonen in Deutschland (17.7%) und in der Türkei
(14.0%) im internationalen Vergleich am seltensten an Fortbildungen zur Integration di-
gitaler Medien im Unterricht teil. Dagegen besuchte in Slowenien (64.3%), Australien
(57.3%) oder Litauen (53.6%) jeweils mehr als die Hälfte der Lehrpersonen entspre-
chende Fortbildungen in den letzten zwei Jahren vor dem Erhebungszeitraum. So
kann insbesondere für Australien festgehalten werden, dass sich trotz langer Tradition
der Nutzung digitaler Medien in der Schule (vgl. Abbildung 6.2) ein Großteil der
Lehrpersonen regelmäßig fortbildet. Hinsichtlich des Besuchs von Kursen zur fachspezi-
fi schen Nutzung digitaler Ressourcen steht Deutschland mit Hongkong (12.5%) und der
Türkei (9.1%) am unteren Ende der Länderrangreihe. In Ländern wie der Russischen
Föderation (39.9%) und Dänemark (36.5%) nehmen dagegen mehr als ein Drittel der
Lehrpersonen, die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, an entsprechenden Kursen
teil. Betrachtet man die Fortbildungspraxis von Lehrpersonen in Deutschland hinsicht-
lich des Besuchs von Einführungskursen zu allgemeinen Anwendungen oder der Arbeit
mit dem Internet, weist Deutschland (10.2% bzw. 8.3%) mit den Niederlanden (12.7%
bzw. 8.2%) und Kanada (Ontario; 12.4% bzw. 13.2%) im internationalen Vergleich die
geringsten Teilnahmeanteile auf. Hinsichtlich dieser beiden letztgenannten Kursarten
wird im internationalen Vergleich deutlich, dass sich fast die Hälfte der Lehrpersonen

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann186
aus der Russischen Föderation – einem Land mit vergleichsweise kurzer Tradition der
Nutzung digitaler Medien im Unterricht (vgl. Abbildung 6.2) – in den letzten zwei
Jahren fortgebildet hat (47.1% bzw. 46.3%).
Gründe für die geringe Fortbildungsaktivität in Deutschland können an dieser Stelle
nicht vertiefend geklärt werden. Für die Interpretation der Befunde muss jedoch berück-
sichtigt werden, dass fast die Hälfte der Lehrpersonen, die in der achten Jahrgangsstufe
unterrichten, angibt, an ihrer Schule nicht genügend Gelegenheiten zu haben, Fach-
kom petenzen im Bereich digitaler Medien zu erwerben (48.9%, ohne Abbildung). Dies
könnte darauf hinweisen, dass Interesse seitens vieler Lehrpersonen, sich in diesem
Bereich fortzubilden, vorhanden ist.
7.3 Kooperation zwischen den Lehrkräften in Bezug
auf digitale Medien
Im folgenden Abschnitt wird die Kooperation zwischen Lehrkräften in Deutschland in
Bezug auf den Einsatz digitaler Medien fokussiert. Dabei wird wiederum eine multiper-
spektivische Herangehensweise gewählt und sowohl die Einschätzung der Lehrpersonen
als auch die der Schulleitungen betrachtet.
Die Lehrpersonen wurden um ihre Einschätzung auf einer vierstufi gen Skala (stim-
me voll zu bis stimme gar nicht zu) zu verschiedenen Formen der Lehrerkooperation in
Bezug auf die IT-Nutzung im Unterricht und für das Lernen gebeten. Für Abbildung 6.7
Abbildung 6.6: Besuch von Lehrerfortbildungen in den letzten zwei Jahren zum Einsatz von IT in
Deutschland (Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorie ja)
% (SE)
Einführungskurs allgemeine
Anwendungen
Einführungskurs in die
Arbeit mit dem Internet
Kurs zur Integration von IT
in den Unterricht
Kurs zu fachspezifischen
digitalen Ressourcen
17.7 (1.6)
10.2 (1.1)
10.2 (1.1)
8.3 (1.0)
Teilnahme in den
letzten zwei
Jahren
0 20406080100
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 187
wurden die beiden Kategorien stimme voll zu und stimme eher zu zur Kategorie
Zustimmung zusammengefasst. Die Befunde zeigen, dass weniger als die Hälfte der
Lehrpersonen, die in der achten Jahrgangsstufe in Deutschland unterrichten, zustimmt,
die verschiedenen betrachteten Formen der Kooperation zu praktizieren (vgl. Abbildung
6.7).
Die höchste Zustimmung geben die Lehrpersonen hinsichtlich der gegenseitigen
Beobachtung anderer Lehrpersonen beim Einsatz digitaler Medien im Unterricht
(40.6%). Fast ein Drittel der Lehrpersonen gibt an, dass sie mit anderen Lehrkräften
daran arbeiten, die Nutzung digitaler Medien für den Unterricht im Klassenzimmer zu
verbessern (30.0%). Weitaus weniger Lehrpersonen kooperieren dagegen systematisch
mit anderen Lehrpersonen in Bezug auf Entwicklung IT-gestützter Unterrichtsstunden,
die an den Lehrplan anknüpfen (11.8%).
Im Vergleich zu den anderen ICILS-2013-Teilnehmerländern zeigen sich für Lehr-
personen in Deutschland, die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, die gerings-
ten Zustimmungsraten zu den in Abbildung 6.7 dargestellten Kooperationsformen
(ohne Abbildung). Nur hinsichtlich der Beobachtung, wie andere Lehrpersonen digi-
tale Medien in den Unterricht einsetzen, sind die Ergebnisse für Deutschland vergleich-
bar gering wie in den Niederlanden (47.2%) und der Tschechischen Republik (44.8%).
Die A ngaben der Schulleitungen zur Kooperation von Lehrpersonen in Bezug
auf digitale Medien ermöglichen die Betrachtung einer weiteren Perspektive (ohne
Abbildung). Dabei wurden die Schulleitungen nach der Teilnahme der Lehrpersonen
ihrer Schule an Formen der professionellen Fortbildung zur IT-Nutzung im Unterricht
und beim Lernen gefragt. Die Schulleitungen konnten die Aktivitäten der Lehrpersonen
an ihrer Schule anhand von vier Antwortkategorien einschätzen: niemand oder fast
% (SE)
Zustimmung
Beobachtung, wie andere
Lehrkräfte IT nutzen
Zusammenarbeit mit
anderen Lehrkräften zur
Verbesserung der IT-
Nutzung im Unterricht
40.6 (2.8)
30.0 (1.6)
Systematische
Zusammenarbeit zur
Entwicklung IT-gestützter
Unterrichtsstunden
11.8 (1.4)
0 20406080100
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Abbildung 6.7: Kooperation von Lehrpersonen in Bezug auf den Einsatz digitaler Medien im Unter-
richt in Deutschland (Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorie Zustimmung)

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann188
niemand, einige, viele und alle oder fast alle, von denen die beiden letztgenann-
ten Kategorien für die Darstellung der Ergebnisse zusammengefasst werden. Die
Ergeb nisse zeigen, dass sich Lehrpersonen an verschiedenen Formen der professio-
nellen Zusammenarbeit aus Schulleitungssicht unterschiedlich stark beteiligen (ohne
Abbildung). So besucht ein Fünftel der Schülerinnen und Schüler eine Schule, an
der die Schulleitung angibt, dass regelmäßig Diskussionen über den Einsatz von IT
im Unterricht während der Sitzungen des Lehrerkollegiums geführt werden (19.8%).
Mehr als ein Drittel (37.6%) der Achtklässlerinnen und Achtklässler besucht eine
Schule, in der solche Diskussionen innerhalb von Lehrergruppen geführt werden.
Unter richtshospitationen bei Kolleginnen und Kollegen, die neue Technologien in ih-
rem Unterricht einsetzen, werden dagegen nach Angaben der Schulleitungen seltener
von Lehrpersonen durchgeführt (4.4%). Auch besucht eine eher geringe Anzahl von
Schülerinnen und Schülern (4.1%) eine Schule, an der viele oder alle Lehrpersonen an
einer Arbeitsgruppe, die sich mit dem Einsatz von IT im Unterricht auseinandersetzt,
mitarbeiten.
8. Zusammenschau
Schulisches Lernen mit digitalen Medien wird maßgeblich von Rahmenbedingungen
beeinfl usst. In dem vorliegenden Kapitel werden diese Rahmenbedingungen als Lehr-
und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kom-
pe tenzen in Schulen untersucht. Dabei werden neben der IT-Ausstattung, zu der ne-
ben Informationen zur Quantität der Ausstattung auch IT-Standortkonzepte sowie der
IT-Support zählen, auch personelle Rahmenbedingungen wie die Sichtweisen und
Fähigkeiten von Lehrpersonen, Aspekte der Fort- und Weiterbildung sowie der Lehrer-
kooperation in Bezug auf den schulischen Einsatz digitaler Medien betrachtet.
Mit diesem Kapitel werden damit grundlegende und aktuelle Informationen zu den
schulischen Rahmenbedingungen für das Lehren und Lernen mit digitalen Medien in
der Schule aus der Perspektive verschiedener schulischer Akteure, Schulleitungen,
Lehrinnen und Lehrer sowie IT-Koordinatorinnen und IT-Koordinatoren bereitge-
stellt, bei denen vor dem Hintergrund des Rahmenmodells von ICILS 2013 davon aus-
gegangen wird, dass sie für den Erwerb von computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern relevant sind. Mit diesem Vorgehen ist es
einerseits möglich, die Ansätze und Bedingungen in den ICILS-2013-Teilnehmerländern
zu erfassen und im Sinne eines Bildungsmonitorings auf nationaler Ebene auch in
Deutschland umfassend zu beschreiben. Andererseits dienen die in diesem Kapitel
dargestellten Befunde als Interpretationsgrundlage sowohl der Ergebnisse des vo-
rangegangenen internationalen Vergleichs der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler (siehe Kapitel V in diesem Band) als auch
der Analysen in den nachfolgenden Kapiteln.
Für ICILS 2013 liegen mit einer umfassenden Erhebung von Informationen zu schu-
lischen Rahmenbedingungen über einen eigenen technischen Teil des Schulfragebogens

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 189
vor, der von der Schulleitung oder einer Person in den Schulen auszufüllen war, die
für die Computerausstattung an der jeweiligen Schule zuständig ist. Für Deutschland
zeigt sich, dass dieser technische Fragebogen zu einem großen Teil (76.9%) von ei-
ner Person ausgefüllt wurde, die eigens die Funktion der IT-Koordination in der
Schule innehat. Wenn es im Folgenden um Computerausstattung geht, sind unter dem
Oberbegriff – wenn nicht anders ausgewiesen – stationäre Desktop-Computer und
mobile Endgeräte wie Laptops, Notebooks, Netbooks und Tablet-Geräte zusammen-
gefasst. Für Deutschland ist in Bezug auf die IT-Ausstattung festzustellen, dass mit
einem Schüler-Computer-Verhältnis von 11.5:1 der Kennwert im Bereich des Wertes
für die Vergleichsgruppe EU liegt (11.6:1). Dabei ist anzumerken, dass Werte in ver-
gleichbarer Höhe bereits im Rahmen der BMBF- und KMK-Ausstattungsstudien für
Sekundarstufenschulen für die Jahre 2005 bis 2007 ermittelt wurden. Damit zeigen die
Befunde von ICILS 2013, dass sich das Schüler-Computer-Verhältnis in den letzten
Jahren nicht substanziell verändert hat. Die aktuellen Ausstattungskennwerte liegen über
dem schon für das Jahr 2001 postulierten Schüler-Computer-Verhältnis von mindes-
tens 6:1, von dem angenommen wurde, dass dieses einen didaktisch fl exiblen Einsatz
neuer Technologien in der Schule ermöglicht (vgl. Wiggenborn & Vorndran, 2003).
Obwohl ICILS 2013 nicht als Hauptziel verfolgt, Ausstattungskennwerte bereitzustel-
len, wird deutlich, dass sich für Deutschland hinsichtlich der schulischen Ausstattung
mit neuen Technologien eine Stagnation eingestellt hat. Wenn zukünftig das schulische
Lernen mit digitalen Medien in den Fächern sowie vor allem der Erwerb der compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen als ein wichtiges Qualitätsmerkmal schu-
lischen Lernens im Sinne einer fächerübergreifenden Schlüsselkompetenz verfolgt
wird, wird es wichtig sein, durch regelmäßige Erhebungen, die auch neue technische
Innovationen berücksichtigen, die Technologieentwicklung in den Schulen im Blick
zu behalten. Diesbezüglich liefern die Informationen aus ICILS 2013 Ansatzpunkte
für die nächsten Jahre: Im Zuge neuerer innovativer Formen des Unterrichts spielt die
schulische Nutzung von multiplen schülereigenen Endgeräten (Stichworte: Tablets,
Smartphones und Bring Your Own Device-Ansätze) eine immer größere Rolle und
wird mit besonderen lernförderlichen Potenzialen verbunden (vgl. u.a. Fullan, 2012).
In diesem Bereich zeigen sich als Ergebnis des internationalen Vergleichs unmittelbar
Entwicklungsmöglichkeiten auf nationaler Ebene. So ist für Deutschland zu konstatie-
ren, dass bisher nur 6.5 Prozent der Schülerinnen und Schüler der achten Jahrgangsstufe
eine Schule besuchen, an der Tablets für den Unterricht zur Verfügung stehen und die-
ser Anteil deutlich unter dem Vergleichswert der an ICILS 2013 teilnehmenden EU-
Länder liegt (15.9%) sowie deutlich geringer ist als beispielsweise in Australien, wo im
Jahr 2013 bereits für fast zwei Drittel der Achtklässlerinnen und Achtklässler Tablet-
Computer zum Lernen zur Verfügung standen.
Die Befunde von ICILS 2013 zeigen weiterhin, dass in Deutschland etwa
40 Prozent der Lehrpersonen, die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, die vor-
handene technische Ausstattung an ihren Schulen eher kritisch einschätzen und als ver-
altet bewerten. Auch wenn im Gegenzug etwa 60 Prozent der Lehrpersonen mit der
Computerausstattung zufrieden sind, ist der Anteil derer, die die Ausstattung bemän-

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann190
geln, ernstzunehmend hoch. Zu ergänzen ist, dass rein quantitative Ausstattungsmaße
noch keine hinreichenden Indikatoren für eine angemessene Beschreibung der
Ausstattungssituation in Schulen darstellen, sondern dass vor allem die durch die ver-
schiedenen schulischen Akteure eingeschätzte Qualität der vorhandenen Technologien
von Bedeutung ist.
Der in ICILS 2013 erneut bestätigte Befund, dass in Deutschland nahe-
zu alle Schulen über einen Internetzugang verfügen und zudem durchschnittlich
in Sekundarstufenschulen 83 Computer mit dem Internet verbunden sind, wird da-
durch relativiert, dass fast die Hälfte der Lehrpersonen in Deutschland angeben, dass
der Internetzugang in ihrer Schule durch langsame oder instabile Verbindungen ein-
geschränkt ist. Da das Lernen mit internetbasierten Technologien zunehmend an
Relevanz gewinnt, zeigen sich in Deutschland deutliche Entwicklungsbedarfe, die An-
knüpfungspunkte zur Digitalen Agenda 2014–2017 für Deutschland (vgl. Bundes-
ministerium für Wirtschaft und Energie, 2014) aufzeigen. So sollten auch die Schulen
in Deutschland von den angestrebten Innovationen und Investitionen zur Verbesserung
der fl ächendeckenden Verfügbarkeit von schnellen Internetanschlüssen profi tieren, um
die Qualität der schulischen Infrastruktur zur Unterstützung schulischer Lehr- und
Lernprozesse mit digitalen Medien zu verbessern.
Hinsichtlich der Ausstattung mit IT-Ressourcen kann mit ICILS 2013 weiter ge-
zeigt werden, dass Schulen in Deutschland für die achte Jahrgangsstufe, wie auch
in den anderen ICILS-2013-Teilnehmerländern, sehr gut mit computerbasierten
Informationsquellen (z.B. Internetseiten, Wikis, Enzyklopädien) sowie Programmen
zur Textverarbeitung, Tabellenkalkulation sowie zur Erstellung von Präsentationen
ausgestattet sind. Im internationalen Vergleich unterdurchschnittlich erweist sich
dagegen für Deutschland beispielsweise die Ausstattungssituation in Bezug auf
Kommunikationsprogramme oder Lern-Management-Systeme.
Hinsichtlich der Computerstandortlösungen an Schulen zeigt sich, dass fl ächende-
ckend alle Sekundarstufenschülerinnen und -schüler in der achten Jahrgangsstufe in
Deutschland eine Schule besuchen, an der Computerräume vorhanden sind. Allerdings
zeigt sich auch, dass mehr als zwei Fünftel der Schülerinnen und Schüler eine Schule
besuchen, an der fl exible Lösungen durch transportable Computer zwischen den
Klassenräumen vorzufi nden sind. Damit liegt Deutschland signifi kant über dem inter-
nationalen Mittelwert sowie dem Vergleichswert der an ICILS 2013 teilnehmenden EU-
Länder. In den skandinavischen Ländern Dänemark und Norwegen sowie in Kanada
(Ontario) werden unterrichtsnahe Konzepte wie mobile Endgeräte oder Computer in
den Klassen- und Fachräumen deutlich häufi ger als in Deutschland verfolgt. Hier fällt
auf – und dies haben auch die Ausstattungskennwerte für die Verfügbarkeit von Tablets
in Schulen deutlich gemacht –, dass besondere Entwicklungsbedarfe für Deutschland
bestehen, um einerseits hinsichtlich der Lehr- und Lernbedingungen für den Erwerb
von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen international anschlussfähig
zu bleiben und um andererseits modernen Unterricht, der das Potenzial hat, den kompe-
tenten Umgang mit neuen Technologien besser zu unterstützen, zu ermöglichen.

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 191
Die auf der Grundlage der Studie ICILS 2013 präsentierten Befunde zum tech-
nischen und pädagogischen Support zeigen, dass sich die Lehr- und Lernbedingungen
im internationalen Vergleich sehr heterogen darstellen. Dabei lassen sich die verschie-
denen Bedingungsfaktoren nur begrenzt miteinander vergleichen, da in verschiedenen
Ländern unterschiedliche Strategien und Konzepte verfolgt werden. Hinsichtlich des
technischen sowie auch des pädagogischen Supports sind es in Deutschland vor allem
die jeweiligen IT-Koordinatorinnen und IT-Koordinatoren in den Schulen, die entspre-
chenden Support für die Lehrpersonen übernehmen. Der technische Support wird zudem
häufi g durch externe Firmen geleistet, während sich für den pädagogischen Support
zeigt, dass dieser auch durch andere Lehrpersonen geleistet wird. Es zeigt sich, dass
die konzeptionelle Verankerung von Supportsystemen zentral ist, die reine Betrachtung
der Verfügbarkeit jedoch nichts über die Qualität oder eingeschätzte Nützlichkeit aus-
sagt. Diesen Schluss lässt der Befund zu, dass mehr als ein Fünftel der Lehrpersonen,
die in der achten Jahrgangsstufe in Deutschland unterrichten, angibt, dass es in ih-
rer Schule nicht genügend Unterstützung bei der Wartung der IT-Ausstattung gibt. Als
Zukunftsaufgabe zur Unterstützung der Schulen und der Lehrpersonen stellt sich zu-
sammenfassend nochmals heraus, dass Konzepte sowohl auf Schulebene als auch auf
übergeordneter Ebene fortgeschrieben oder entwickelt werden sollten, die sowohl
Aspekte des technischen als auch des pädagogischen Supports enthalten.
Mit ICILS 2013 werden auch Sichtweisen der Lehrpersonen zum Einsatz von IT
im Unterricht aufgegriffen und dazu aktuelle Informationen für Deutschland im inter-
nationalen Vergleich zur Verfügung gestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass mehr als die
Hälfte der Lehrpersonen in Deutschland, die in der achten Jahrgangsstufe unterrich-
ten, Potenziale des Einsatzes digitaler Medien in den Unterricht für Schülerinnen und
Schüler wahrnimmt, wobei von Lehrpersonen in Deutschland vor allem der Vorteil des
Zugangs zu besseren Informationsquellen für Schülerinnen und Schüler betont wird.
Bedenken werden hingegen vor allem in Bezug auf die Möglichkeiten des unrefl ek-
tierten Kopierens von Inhalten aus dem Internet geäußert. In keinem anderen ICILS-
2013-Teilnehmerland wird dieser Vorbehalt häufi ger geäußert. Vor dem Hintergrund,
dass Lehrpersonen mit positiven Einstellungen bezüglich des Einsatzes digitaler Medien
auch eher geneigt sind, diese im Unterricht nutzen, kann an dieser Stelle vermu-
tet werden, dass die Bedenken der Lehrpersonen einen möglichen Grund für die un-
terdurchschnittliche Nutzung digitaler Medien im Unterricht in Deutschland darstellen
(siehe Kapitel VII in diesem Band). Hier kann an der Entwicklung der didaktischen
Kompetenzen der Lehrpersonen angesetzt werden, zukünftig den refl ektierten Umgang
mit Inhalten aus dem Internet zu vermitteln.
Die Befunde zur Selbsteinschätzung der eigenen Fähigkeiten im Umgang mit neu-
en Technologien zeigen weiterhin, dass sich Lehrpersonen in Deutschland vor allem
in der Lage sehen, Textverarbeitungsprogramme zu nutzen. Nur knapp die Hälfte der
Lehrpersonen gibt an, Tabellenkalkulationsprogramme nutzen zu können. Fast drei
Viertel der Lehrpersonen geben an, Präsentationen mit einer Software erstellen zu kön-
nen. Ergänzend zu diesen eher technischen Bedienfähigkeiten zeigt sich für unterrichts-
bezogene Fähigkeiten, dass sich zwar fast alle Lehrpersonen in der Lage sehen, brauch-

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann192
bare Unterrichtsmittel im Internet zu fi nden. Hingegen sehen sich nur zwei Drittel
auch in der Lage, Unterricht vorzubereiten, in dem digitale Medien eingesetzt werden.
Zukünftig gilt es daher, im Rahmen der Lehreraus- und -fortbildung in Deutschland
stärker über die Vermittlung von Wissen und Fertigkeiten bezüglich des didaktischen
Einsatzes digitaler Medien in den Unterricht in den Fächern nachzudenken und dabei
auch den Bereich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zu berück-
sichtigen.
Die Fortbildungsaktivität der Lehrpersonen in Deutschland, die eine achte
Jahrgangsstufe unterrichten, ist im internationalen Vergleich gering. Die Befunde ver-
deutlichen aber auch, dass Lehrpersonen in Deutschland durchaus Interesse haben, sich
in diesem Bereich fortzubilden. Dieses Ergebnis kann auf der Grundlage der im ersten
Teil dieses Kapitels angeführten Erklärungsansätze vorangegangener Studien so inter-
pretiert werden, dass in Deutschland zahlreichere und von den Lehrpersonen als ge-
eigneter eingeschätzte Fortbildungsangebote die Teilnahmerate an Fortbildungen erhö-
hen könnten. Vor dem Hintergrund, dass es im Kontext digitaler Medien in der Schule
nicht ausreicht, einzelne Fortbildungen zu besuchen, sondern durch den technologischen
Wandel eine kontinuierliche Fortbildungsaktivität der Lehrpersonen eine zentrale Rolle
spielt, ist zukünftig zu überlegen, wie diese konzeptionell und eventuell verpfl ichtend
zu verankern sind.
Hinsichtlich der diesbezüglichen möglichen Formen der Lehrerkooperation, wie bei-
spielsweise gegenseitige Unterrichtsbeobachtungen und die gemeinsame Entwicklung
von Unterrichtsplanungen zur Nutzung digitaler Medien, zeigen sich in Deutschland
bisher aus Sicht der Lehrpersonen die niedrigsten Anteile aller an ICILS 2013 betei-
ligten Länder. Das weist darauf hin, dass diese Potenziale schulinterner Kooperationen
in den meisten Schulen in Deutschland bisher noch ungenutzt sind. Eine zukünf-
tige Aufgabe der Schulen und der Bildungsadministration wird sein, für schulische
Kooperationen in Bezug auf den Einsatz digitaler Medien besser als bisher geeig-
nete Rahmenbedingungen zu schaffen (vgl. Eickelmann & Schulz-Zander, 2008). Des
Weiteren können für die Lehrpersonen organisatorische Regelungen geschaffen werden,
die Kooperationen ermöglichen, z.B. durch relativ einfache Maßnahmen wie geeignete
Stundenpläne oder Freistellungen für gegenseitige Unterrichtsbesuche.
Entwicklungsbedarfe ergeben sich für das deutsche Schulsystem einerseits hinsicht-
lich der Modernisierung der IT-Ausstattung und der Verfügbarkeit von Technologien, die
sich an den pädagogischen Bedürfnissen und dem Stand der technischen Entwicklung
orientieren und die reibungslos und fl exibel im Unterricht eingesetzt werden kön-
nen. Allerdings reicht es nicht aus, den Schulen nur die Technologien zur Verfügung
zu stellen. Vielmehr scheint die Verzahnung von Ausstattungsaspekten mit pädago-
gischen Konzepten im Rahmen gesteuerter Schulentwicklung zielführend zu sein. Im
Zuge des rasanten technologischen Wandels sollte der Schwerpunkt nicht nur auf der
technologischen Modernisierung von Schulen liegen. Anzudenken wäre, Schulen durch
vielfältige Maßnahmen, die auch auf der Ebene der Professionalisierung ansetzen, zu
befähigen, kompetenzorientierten Unterricht anzustreben, der fächerübergreifend com-
puter- und informationsbezogene Kompetenzen unterstützt und in dem Technologien im

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 193
Rahmen eines pädagogischen Konzepts eingesetzt werden (vgl. auch Davis, Eickelmann
& Zaka, 2013; Fullan, 2012).
Andererseits ergeben sich Entwicklungsbedarfe hinsichtlich der Lehreraus- und
-fortbildung zur kompetenzorientierten Nutzung neuer Technologien im Unterricht und
zu schulischen Lehr- und Lernprozessen sowie Maßnahmen auf Schulebene wie der
Weitergabe von Expertise im Lehrerkollegium. Hier zeigt sich, dass sich das Lernen mit
digitalen Medien anders darstellt als andere schulische Innovationen, die sich nicht über
die Zeit derart rasant verändern, wie sich dies für den Bereich des Lernens mit digitalen
Medien beobachten lässt (vgl. u.a. Eickelmann, 2010). Das wird auch dadurch deut-
lich, dass in ICILS 2013 besonders erfolgreiche Länder wie beispielsweise Australien
auf kontinuierliche Fortbildungsprogramme setzen.
Die in diesem Kapitel dargestellten Befunde zu Lehr- und Lernbedingungen des
Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen bilden Ansätze für ver-
tiefende Analysen, in denen das Zusammenspiel der einzelnen Bedingungen betrachtet
wird, um für Schulen sowie die Bildungsadministration weitere Empfehlungen abzulei-
ten. An dieser Stelle kann auf Kapitel VII in diesem Band verwiesen werden, in dem
das Zusammenwirken von Lehr- und Lernbedingungen im Hinblick auf die Nutzung di-
gitaler Medien durch die Lehrpersonen untersucht wird.
Als eine der größten Herausforderungen ergibt sich, es allen Schulen und al-
len Lehrpersonen zu ermöglichen, neue Technologien zielgerichtet und kompetenz-
orientiert in schulisches Lehren und Lernen zu integrieren. Dabei spielt zunehmend
das Verschwinden der Grenzen zwischen Lernen in formalen und in informellen
Kontexten eine Rolle, die viele Schülerinnen und Schüler bereits durch die persönliche
Verwendung von z.B. internetfähigen mobilen Endgeräten überwunden haben. Bei der
Gestaltung geeigneter schulischer Lehr- und Lernbedingungen gilt es daher zukünftig,
die vorgenannten Kontexte besser zu verzahnen und deren Potenziale zu nutzen (vgl.
u.a. Eickelmann, Aufenanger & Herzig, 2014).
Literatur
Anderson, R. & Ainley, J. (2010). Technology and learning: Access in schools around the
world. In B. McGaw, E. Baker & P. Peterson (Hrsg.), International encyclopaedia of ed-
ucation (S. 21–33). Amsterdam: Elsevier.
BITKOM [Bundesverband Informationswirtschaft, Telekomunikation und neue Medien e.V.]
(Hrsg.). (2011). Schule 2.0. Eine repräsentative Untersuchung zum Einsatz elektronischer
Medien an Schulen aus Lehrersicht. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://www.bit-
kom.org/fi les/documents/BITKOM_Publikation_Schule_2.0.pdf
BMBF [Bundesministerium für Bildung und Forschung]. (2005). IT-Ausstattung der allgemein-
bildenden und berufsbildenden Schulen in Deutschland. Bonn: Bundesministerium für
Bildung und Forschung. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter: http://www.bmbf.de/pub/it-
ausstattung_der_schulen_2006.pdf
BMBF [Bundesministerium für Bildung und Forschung]. (2006). IT-Ausstattung der allgemein
bildenden und berufsbildenden Schulen in Deutschland. Bestandsaufnahme 2006 und

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann194
Entwicklung 2001 bis 2006. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://www.bmbf.de/pub/
it-ausstattung_der_schulen_2006.pdf
Breiter, A., Fischer, A. & Stolpmann, B.E. (2006). IT-Service-Management – neue Heraus-
forderungen für kommunale Schulträger. In M. Wind & D. Kröger (Hrsg.), Handbuch IT
in der Verwaltung (S. 254–274). Berlin: Springer.
Breiter, A., Welling, B. & Stolpmann, B.E. (2010). Medienkompetenz in der Schule. Integration
von Medien in den weiterführenden Schulen in Nordrhein-Westfalen. Zugriff am 16.
Oktober 2014 unter www.lfm-nrw.de/fi leadmin/lfm-nrw/Forschung/LfM-Band-64.pdf
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Hrsg.). (2014). Digitale Agenda 2014 –
2017. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://www.bmwi.de/BMWi/Redaktion/PDF/
Publikationen/digitale-agenda-2014-2017,property=pdf,bereich=bmwi2012,sprache=de,r
wb=true.pdf
Celik, V. & Yesilyurt, E. (2013). Attitudes to technology, perceived computer self-effi ca-
cy and computer anxiety as predictors of computer supported education. Computers &
Education, 60(1), 148–158.
Davis, N., Eickelmann, B. & Zaka, P. (2013). Restructuring of educational systems in the
digital age from a co-evolutionary perspective. Journal of Computer Assisted Learning,
29(5), 438–450.
Dexter, S., Seashore, K.R. & Anderson, R.E. (2002). Contributions of professional learning
community to exemplary use of ICT. Journal of Computer Assisted Learning, 18(4),
489–497.
Eickelmann, B. (2010). Digitale Medien in Schule und Unterricht erfolgreich implementieren.
Münster: Waxmann.
Eickelmann, B., Aufenanger, S. & Herzig, B. (2014). Medienbildung entlang der Bildungskette.
Ein Rahmenkonzept für eine subjektorientierte Förderung von Medienkompetenz im
Bildungsverlauf von Kindern und Jugendlichen. Bonn: Deutsche Telekom Stiftung.
Eickelmann, B. & Schulz-Zander, R. (2006). Schulentwicklung mit digitalen Medien – natio-
nale Entwicklungen. In W. Bos, H.G. Holtappels, H. Pfeiffer, H.-G. Rolff & R. Schulz-
Zander (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 14, S. 277–309). Weinheim:
Juventa.
Eickelmann, B. & Schulz-Zander, R. (2008). Schuleffektivität, Schulentwicklung und digita-
len Medien. In W. Bos, H.G. Holtappels, H. Pfeiffer, H.-G. Rolff & R. Schulz-Zander
(Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 15, S. 157–193). Weinheim: Juventa.
Ertmer, P.A. (2005). Teacher pedagogical beliefs: The fi nal frontier in our quest for technology
integration? Educational Technology Research and Development, 53(4), 25–39.
Europäische Kommission. (2013). Survey of schools: ICT in education. Benchmarking access,
use and attitudes to technology in Europe’s schools. Luxemburg: Publications Offi ce of
the European Union.
Fraillon, J., Schulz, W. & Ainley, J. (2013). International Computer and Information Literacy
Study. Assessment framework. Amsterdam: IEA.
Fullan, M. (2012). Stratosphere: Integrating technology, pedagogy, and change knowledge.
Scarborough: Prentice-Hall.
Gerick, J., Eickelmann, B. & Vennemann, M. (2014). Zum Wirkungsbereich digitaler Medien
in Schule und Unterricht. Internationale Entwicklungen, aktuelle Befunde und empiri-
sche Analysen zum Zusammenhang digitaler Medien mit Schülerleistungen im Kontext
internationaler Schulleistungsstudien. In H.G. Holtappels, M. Pfeifer, A. Willems, W.
Bos & N. McElvany (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung Band (Bd. 18, S. 209–242).
Weinheim: Juventa.

Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen 195
Gerick, J. & Eickelmann, B. (2014). Schulische Bedingungsfaktoren für den unterrichtlichen
Einsatz digitaler Medien und Schülerleistungen im internationalen Vergleich – PISA-
Ergebnisse zum Mathematikunterricht. Tertium Comparationis, 20(2), 152–181.
Herzig, B. & Grafe, S. (2006). Digitale Medien in der Schule. Standortbestimmung und
Handlungsempfehlungen für die Zukunft. Studie zur Nutzung digitaler Medien in allge-
mein bildenden Schulen in Deutschland. Bonn: Deutsche Telekom AG. Zugriff am 16.
Oktober 2014 unter: https://www.uni-paderborn.de/fi leadmin/kw/Institute/Erziehungs
wissenschaft/mepaed/downloads/forschung/Studie_Digitale_Medien.pdf
KMK [Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutsch-
land] (2008). Dataset – IT-Ausstattung der Schulen. Schuljahr 2007/2008. Zu-
griff am 16. Oktober 2014 unter http://www.kmk.org/fi leadmin/veroeffentlichungen_
beschluesse/2008/2008_12_08-Dataset-IT-Ausstattung-07-08.pdf
Kommission der Europäischen Gemeinschaften (2001). Mitteilung der Kommission an den Rat
und das Europäische Parlament. Aktionsplan eLearning. Gedanken zur Bildung von mor-
gen. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://www.digitale-chancen.de/assets/includes/
sendtext.cfm?aus=11&key=422
Kubicek, H. & Breiter, A. (1998). Schule am Netz – und dann? Informationsmanagement
als kritischer Erfolgsfaktor für den Multimediaeinsatz in Schulen. In H. Kubicek, H.J.
Braczyk, D. Klumpp, G. Müller, W. Neu & E. Raubold (Hrsg.), Lernort Multimedia.
Jahrbuch Telekommunikation und Gesellschaft 1998 (S. 120–129). Heidelberg: R.V.
Decker.
Law, N. & Chow, A. (2008). Teacher characteristics, contextual factors, and how these affect
the pedagogical use of ICT. In N. Law, W.J. Pelgrum & T. Plomp (Hrsg.), Pedagogy and
ICT use in schools around the world. Findings from the IEA-SITES 2006 (S. 182–221).
Hongkong: CERC-Springer.
Lawson, T. & Comber, C. (1999). Superhighways technology: Personnel factors leading to suc-
cessful integration of ICT in schools and colleges. Journal of Information Technology for
Teacher Education 8(1), 41–53.
OECD. (2013). PISA 2012. What makes schools successful? Resources, policies and practic-
es. Paris: OECD.
Pacher, S. & Kern, A. (2005). Medienpläne entwickeln. Computer + Unterricht, 58, 6–10.
Pelgrum, W.J. (2008). School practices and conditions for pedagogy and ICT. In N. Law,
W.J. Pelgrum & T. Plomp (Hrsg.), Pedagogy and ICT use in schools around the world.
Findings from the IEA-SITES 2006 (S. 67–121). Hongkong: CERC-Springer.
Pelgrum, W.J. & Doornekamp, B.D. (2009). Indicators on ICT in primary and secondary edu-
cation. Belgium: European Commission. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter: http://eacea.
ec.europa.eu/llp/studies/documents/study_on_indicators_on_ict_education/fi nal_report_
eacea_2007_17.pdf
Petko, D. (2012). Hemmende und förderliche Faktoren des Einsatzes digitaler Medien
im Unterricht: Empirische Befunde und forschungsmethodische Probleme. In R.
Schulz-Zander, B. Eickelmann, H. Moser, H. Niesyto & P. Grell (Hrsg.), Jahrbuch
Medienpädagogik 9 (S. 29–50). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Prasse, D. (2012). Bedingungen innovativen Handelns an Schulen. Münster: Waxmann.
Riel, M. & Becker, H. (2000). The beliefs, practices, and computer use of teacher leaders.
Irvine, CA: University of California.
Rösner, E., Bräuer, H. & Riegas-Staackmann, A. (2004). Neue Medien in den Schulen
Nordrhein-Westfalens. Ein Evaluationsbericht zur Arbeit der e-nitiative.nrw. Dortmund:
IFS-Verlag.

Gerick, Schaumburg, Kahnert und Eickelmann196
Schaumburg, H. (2003). Konstruktivistischer Unterricht mit Laptops? Eine Fallstudie zum
Einfl uss mobiler Computer auf die Methodik des Unterrichts. Dissertation. Berlin: Freie
Universität Berlin.
Schaumburg H. & Issing, L.J. (2002). Lernen mit Laptops. Ergebnisse einer Evaluationsstudie.
Gütersloh: Verlag Bertelsmann Stiftung.
Schulz-Zander, R. (2001). Neue Medien als Bestandteil von Schulentwicklung. In S.
Aufenanger, R. Schulz-Zander & D. Spanhel (Hrsg.), Jahrbuch der Medienpädagogik
(Bd. 1, S. 263–281). Opladen: Leske + Budrich.
Schulz-Zander, R., Büchter, A. & Dalmer, R. (2002). The role of ICT as a promoter of stu-
dents’ cooperation. Journal of Computer Assisted Learning, 18(4), 438–448.
Schulz-Zander, R., Schmialek, P. & Stolz, T. (2013). Evaluation zur Umsetzung der Medien-
entwicklungsplanung der Stadt Detmold. Zugriff am 16. Oktober unter http://ifs-dort
mund.de/assets/fi les/Evaluationsbericht_MEP_Detmold_Langfassung2013_Schulz-Zander
%20Schmialek%20Stolz.pdf
Wiggenborn, G. & Vorndran, O. (2003). Computer in die Schule. Eine internationale Studie zu
regionalen Implementationsstrategien. Gütersloh: Verlag Bertelsmann Stiftung.

1. Einleitung
Seit mehr als 40 Jahren wird national und international die Nutzung von Computern und
digitalen Medien in schulischen Lehr- und Lernkontexten betrachtet (vgl. u.a. Voogt &
Knezek, 2008). Werden digitale Medien in fachliche Lehr- und Lernkontexte eingebun-
den, erfolgt dies bisher vielfach mit dem Ziel, das fachliche Lernen sowie den Erwerb
fächerübergreifender Kompetenzen zu unterstützen und die Qualität des Unterrichts
und des Lernens zu verbessern (vgl. Eickelmann & Schulz-Zander, 2010). In den letz-
ten Jahren wird in Deutschland die Förderung des kompetenten Umgangs mit neuen
Technologien nicht zuletzt aufgrund der technischen Entwicklungen wieder verstärkt
als schulische Aufgabe in den Fokus gerückt (vgl. u.a. KMK, 2012). Die Forschung
zeigt, dass sich vor allem in den fachlichen Kontexten, also in den Unterrichtsfächern,
Anlässe bieten, den kompetenten Umgang mit digitalen Medien zu erlernen (vgl. u.a.
Tulodziecki, Herzig & Grafe, 2010). Zu unterscheiden ist dabei zwischen dem Lernen
mit Medien und dem Lernen über Medien (vgl. Herzig, 2012; Tulodziecki et al.,
2010). Das Lernen mit Medien zielt dabei auf die Verbesserung von Lernergebnissen
und Lernprozessen ab und das Lernen über Medien auf die Entwicklung von
Medienkompetenz. In dem zweiten Bereich ist auch der Erwerb von computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen, wie sie mit der Studie ICILS 2013 konzeptioniert
sind, zu verorten (siehe dazu auch Kapitel IV in diesem Band).
Im vorliegenden Kapitel wird von diesen Überlegungen ausgehend im Kontext
der Studie ICILS 2013 die Nutzung von digitalen Medien in der Schule und im
Unterricht fokussiert, wobei sowohl Schüler- als auch Lehrerangaben analysiert wer-
den. Entlang des theoretischen Rahmenmodells der Studie (vgl. Fraillon, Schulz &
Ainley, 2013; siehe auch Kapitel III in diesem Band) werden Einblicke in die schu-
lische Nutzung neuer Technologien in Deutschland und im internationalen Vergleich in
der achten Jahrgangsstufe gegeben. Zentraler Ausgangspunkt ist dabei die Annahme,
dass die Nutzung von neuen Technologien selbst hohes Potenzial birgt, Kenntnisse und
Fähigkeiten im Bereich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zu ent-
wickeln (vgl. Fletcher, Schaffhauser & Kevin, 2012; Fraillon et al., 2013). Demnach
Kapitel VII
Schulische Nutzung von neuen Technologien in
Deutschland im internationalen Vergleich
Birgit Eickelmann, Heike Schaumburg, Kerstin Drossel und Ramona Lorenz

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz198
kann in der Schule ein zielgerichteter und refl ektierter Umgang mit Technologien
und computerbasierten Informationen unterstützt werden. So gehen die vorliegende
Forschung sowie das Rahmenkonzept von ICILS 2013 davon aus, dass durch die schu-
lische Nutzung digitaler Medien die Fähigkeiten, Informationen zu analysieren, nutz-
bar zu machen, zu selektieren, zu verarbeiten, aufzubereiten und in verschiedenen
Darstellungsformen zu präsentieren, gefördert werden (vgl. Fraillon et al., 2013; Herzig,
2010). Diesem Verständnis folgend kann der Einsatz digitaler Medien in der Schule so-
wohl eine motivierende, zeitgemäße und interessante Unterrichtsgestaltung ermöglichen
als auch zur Chancengerechtigkeit beitragen, gesellschaftliche Teilhabe durch gezielten
Kompetenzaufbau ermöglichen und gewährleisten sowie zur Vorbereitung auf die
Berufswelt dienen (vgl. KMK, 1997; Plomp, Anderson, Law & Quale, 2009; Senkbeil
& Drechsel, 2004). Die letztgenannten Aspekte schulischer Nutzung digitaler Medien
erfahren aufgrund der rasanten technischen Entwicklungen stetig steigende Relevanz
(vgl. Cox, 2008), woraus sich neue Entwicklungsaufgaben und Anforderungen für das
Bildungssystem ergeben (vgl. u.a. Eickelmann, 2010; Greenhow, Robelia & Hughes,
2009).
Im theoretischen Rahmenmodell von ICILS 2013 ist die schulische Mediennutzung
durch Lehrpersonen sowie durch Schülerinnen und Schüler als Prozess auf der
Ebene der Schule und der Klasse verortet (siehe dazu Kapitel III in diesem Band).
Die schulischen Lehr- und Lernbedingungen und andere Voraussetzungen auf Bil-
dungs systemebene sowie auf der Ebene des familiären Hintergrunds und der Ebene
der Schülerinnen und Schüler beeinfl ussen die schulischen Prozesse der Medien-
nutzung. Dabei wird angenommen, dass diese als Prozessfaktoren direkten Einfl uss
auf das Kompetenzniveau der Schülerinnen und Schüler im Sinne der an ge-
strebten Leistungsergebnisse haben. In diesem Verständnis beeinfl usst wiederum das
Kompetenzniveau der Schülerinnen und Schüler wechselseitig die Medien nutzung
in schulischen Lehr- und Lernprozessen. Diese Zusammenhänge zwischen Voraus-
setzungen, Prozessen und Leistungsergebnissen werden in Ausschnitten in dem vor-
liegenden Kapitel untersucht und es wird hier als Gelenkstelle die schulische
Medien nutzung fokussiert. Dazu werden sowohl Effekte schulischer Lehr- und Lern-
bedingungen auf die Nutzung digitaler Medien durch Lehrpersonen untersucht als
auch der Effekt der schulischen Computernutzung durch Schülerinnen und Schüler
auf ihre computer- und informationsbezogenen Kompetenzen. Diesen Analysen wird
eine Beschreibung der schulischen Nutzung digitaler Medien durch Lehrpersonen und
Schülerinnen und Schüler vorangestellt. Die vorgenannten Zusammenhänge werden
für Deutschland und in Bezug auf den Zusammenhang mit dem Kompetenzniveau der
Schülerinnen und Schüler auch im internationalen Vergleich betrachtet. Damit greift
das vorliegende Kapitel die zweite internationale Forschungsfrage von ICILS 2013 auf
und untersucht die Identifi kation und Beschreibung schulischer Rahmenbedingungen im
Kontext des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen und fokus-
siert dabei die schulische Mediennutzung (siehe auch Kapitel III in diesem Band).

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 199
2. Aktuelle Befunde zur schulischen Nutzung digitaler Medien
und dem kompetenten Umgang mit neuen Technologien
Im Folgenden werden aktuelle, bereits vorliegende Befunde einerseits zur schu-
lischen Nutzung neuer Technologien und andererseits zu Zusammenhängen zwischen
der Nutzung digitaler Medien und dem kompetenten Umgang von Schülerinnen und
Schülern mit diesen Technologien zusammengetragen.
2.1 Zur schulischen Nutzung neuer Technologien durch
Schülerinnen und Schüler
Für Deutschland ist die Untersuchung der schulischen Nutzung neuer Technologien
insofern von besonderer Relevanz, da bisherige Studien vielfach darauf hingewie-
sen haben, dass in Deutschland der Einsatz digitaler Medien in schulischen Lehr-
und Lernprozessen noch nicht zum Schulalltag gehört und eine regelmäßige Nutzung
von Computern durch Schülerinnen und Schüler vergleichsweise selten berichtet
wird (vgl. u.a. Gerick, Eickelmann & Vennemann, 2014; Kahnert & Endberg, 2014;
Senkbeil & Wittwer, 2008). So zeigte sich für die Sekundarstufe I bereits in der ers-
ten PISA-Studie 2000 sowie in den nachfolgenden Zyklen, dass die Nutzungsfrequenz
von Computern in Schulen in Deutschland im internationalen Vergleich unterdurch-
schnittlich war: In PISA 2003 berichtete nur etwa ein Fünftel der Schülerinnen und
Schüler in Deutschland eine regelmäßige, mindestens wöchentliche Nutzung digi-
taler Medien. Dies entsprach dem geringsten Schüleranteil im Vergleich zu allen an-
deren beteiligten OECD-Staaten (vgl. Senkbeil & Drechsel, 2004). Obwohl in PISA
2006 ein Anstieg der regelmäßigen Computernutzung zu verzeichnen war, blieb
Deutschland das OECD-Land, in dem Computer am seltensten im Unterricht einge-
setzt wurden. Hinzu kam, dass die Zuwachsrate um nur acht Prozent in drei Jahren
erneut im internationalen Vergleich unterdurchschnittlich ausfi el (vgl. Eickelmann,
2010). Im Rahmen von PISA 2009 berichteten schließlich weiterhin nur etwa zwei
Drittel der Schülerinnen und Schüler der neunten Jahrgangsstufe in Deutschland,
dass sie Computer in der Schule nutzten. Damit lag Deutschland erneut unter dem
OECD-Mittelwert von über 70 Prozent. In einigen Ländern, wie beispielsweise in
Australien, Dänemark, den Niederlanden und in Norwegen, berichteten jeweils sogar
über 90 Prozent der Schülerinnen und Schüler eine regelmäßige Computernutzung in
der Schule (vgl. OECD, 2011). Weiter wurde ersichtlich, dass mehr als drei Viertel der
Schülerinnen und Schüler der neunten Jahrgangsstufe in Deutschland für Kernfächer
wie Mathematik und Deutsch berichteten, nie Computer im Unterricht zu nutzen.
Insbesondere im Fach Deutsch – als Unterrichtsfach für die Testsprache – konn-
te damit eine deutlich geringere Nutzungsrate als im OECD-Durchschnitt festge-
stellt werden (vgl. OECD, 2011). Senkbeil und Wittwer (2007) berichten zudem für
die Sekundarstufe I auf Grundlage von Schülerangaben aus PISA 2006 deutliche

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz200
Differenzen in der Häufi gkeit der schulischen Computernutzung zwischen den einzel-
nen Schulformen. Während Schülerinnen und Schüler an Realschulen und integrier-
ten Gesamtschulen mit 31 Prozent im Durchschnitt Deutschlands lagen, berichteten nur
15 Prozent der Gymnasiastinnen und Gymnasiasten eine regelmäßige, das heißt mehr-
mals wöchentliche schulische Computernutzung. Schülerinnen und Schüler, die Schulen
mit mehreren Bildungsgängen (41%) und Hauptschulen (39%) besuchten, nutzten di-
gitale Medien am häufi gsten. Wenngleich in PISA die schulische Computernutzung als
Rahmenbedingung des bereichsspezifi schen Kompetenzerwerbs erhoben wurde und da-
mit ein anderer Fokus als in ICILS 2013 gelegt wird, spiegeln diese repräsentativen
Zahlen dennoch wider, dass Deutschland bezüglich der Nutzung neuer Technologien
in Schulen der Sekundarstufe I im ersten Jahrzehnt des neuen Jahrtausends drohte, den
internationalen Anschluss zu verlieren (vgl. Eickelmann, 2012). Über diese rein zah-
lenmäßige Erfassung der Häufi gkeit der Computernutzung hinaus zeigten Studien,
die auf die inhaltliche Verwendung digitaler Medien im Unterricht abzielen und da-
mit nicht nur die Nutzungsquantität, sondern auch die Nutzungsqualität in den Blick
nahmen, dass in Deutschland die Informationsrecherche im Internet sowie die
Nutzung von Präsentations- und Textverarbeitungsprogrammen durch Schülerinnen
und Schüler zu den häufi gsten computerbezogenen Tätigkeiten in der Schule zählten
(vgl. u.a. Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien
e.V. [BITKOM], 2011; Eickelmann & Vennemann, 2014; Lorenz & Gerick, 2014;
Schaumburg, Prasse, Tschackert & Blömeke, 2007).
Weiterhin deuten Befunde nationaler wie internationaler Studien, die das Unter-
richts geschehen detaillierter untersucht haben, darauf hin, dass Schülerinnen und
Schüler bei der Arbeit mit dem Internet von den Lehrpersonen häufi g nur unzureichend
unterstützt werden (vgl. u.a. Ladbrook & Probert, 2011; Schaumburg et al., 2007) und
auch im computergestützten Unterricht vielfach die Nutzung der neuen Technologien
den Lehrpersonen vorbehalten ist (vgl. Müller, Blömeke & Eichler, 2006). In der
Zusammenschau der vorliegenden Ergebnisse zur Nutzung neuer Technologien in der
Schule kann vermutet werden, dass nicht zuletzt aufgrund der geringen Nutzungsraten
von digitalen Medien im Unterricht – sowohl durch Schülerinnen und Schüler als auch
durch Lehrpersonen – vor allem in Deutschland bisher vielfach die Potenziale digitaler
Medien zur Verbesserung fachlicher Kompetenzen aber vor allem auch im Hinblick auf
die Unterstützung des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen nur
unzureichend ausgeschöpft werden.
2.2 Schulische Nutzung und der Zusammenhang mit dem kompetenten
Umgang mit neuen Technologien
In zahlreichen Studien wurde der Zusammenhang zwischen schulischer Mediennutzung
und dem Erwerb fachlicher Kompetenzen untersucht (vgl. u.a. Eickelmann & Schulz-
Zander, 2008; Fuchs & Wößmann, 2004; Haug, 2012; Schulz-Zander, Eickelmann &
Goy, 2010; Song & Kang, 2012). Studien, die hingegen die schulische Nutzung di-

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 201
gitaler Medien und deren Wirkung auf Zusammenhänge mit computerbezogenen
Kompetenzen oder Konstrukten wie der Informations- oder Computerkompetenz un-
tersuchen, fi nden sich bisher nur vereinzelt. In Deutschland liegen solche Studien
vor allem im Zusammenhang mit der Erforschung des Einsatzes von Notebooks im
Unterricht der Sekundarstufe I vor (vgl. u.a. Schaumburg et al., 2007). Im Bereich
der Computerkompetenz zeigte sich, dass Schülerinnen und Schüler aus Notebook-
Klassen ein höheres Computerwissen und eine höhere subjektive Einschätzung ih-
rer Kompetenzen aufwiesen als Schülerinnen und Schüler in den Vergleichsklassen
(vgl. Schaumburg et al., 2007). In der ersten Studie in diesem Kontext in Deutschland
zeigte ein Vergleich von Notebook-Klassen und einer Kontrollgruppe, dass die Medien-
kompetenz der Schülerinnen und Schüler in den Notebook-Klassen in den Bereichen
Systemsoftware, Offi ce-Programme und Internet signifi kant über denen der Kontroll-
gruppe lag (vgl. Schaumburg & Issing, 2002). Auch Häuptle (2007) kam in einer
Einzel fallstudie mit 141 Schülerinnen und Schülern der siebten, neunten und zehn-
ten Klasse einer Hauptschule zu dem Ergebnis, dass die Nutzung von Notebooks im
Unterricht von Notebook-Klassen den Erwerb von Medienkompetenz unterstützt. Im
angloamerikanischen Raum liegen ebenfalls Untersuchungen zur schulischen Nutzung
von Notebooks vor. So zeigte beispielsweise Warschauer (2007), dass Schülerinnen
und Schüler in Notebookschulen (Primar- und Sekundarstufenschulen) besser ler-
nen, auf Informationen zuzugreifen, diese zu verarbeiten, zu nutzen und in schrift-
liche oder multimediale Präsentationen zu integrieren. Die Autorinnen und Autoren
dieser Notebookstudien sehen die positive Entwicklung der Medienkompetenz darin be-
gründet, dass sich die Schülerinnen und Schüler zielgerichtet mit neuen Technologien
auseinandersetzten. Dabei wendeten sie verschiedene Strategien an und bildeten
Anwendungsfertigkeiten aus. Zudem motivierte die schulische Notebooknutzung
die Schülerinnen und Schüler, sich verstärkt mit digitalen Medien auseinanderzuset-
zen und ihr diesbezügliches Wissen auszubauen (vgl. Häuptle, 2007; Warschauer,
2007). Neben diesen auf Tests basierenden Studien wurde in den bisherigen PISA-
Studien als internationale Option ein sogenannter Computervertrautheitsfragebogen
eingesetzt. Schülerinnen und Schüler der neunten Jahrgangsstufe schätzten darin un-
ter anderem ihre computerbezogenen Verhaltensweisen und Kompetenzen hinsicht-
lich Computeranwendungen ein (vgl. u.a. Senkbeil & Wittwer, 2006, 2007). Als zen-
trales Ergebnis hat sich herausgestellt, dass nach Einschätzung der Schülerinnen und
Schüler in Deutschland die Schule – wenn man die oben betrachteten Modellversuche
mit Notebook-Klassen ausklammert – beim Erwerb computerbezogener Kenntnisse
und Fähigkeiten eine eher untergeordnete Rolle spielt. Jugendliche, die dennoch an-
gaben, diese Fähigkeiten vorrangig in der Schule erlernt zu haben, schätzten die ei-
genen Kompetenzen geringer ein als diejenigen, die ihre Kompetenzen außerhalb der
Schule erworben haben (vgl. Prenzel et al., 2004). Dieser Befund konnte durch den
Einsatz eines national ergänzten, papierbasierten Computerwissenstests mit 14 Multiple-
Choice-Fragen gestützt werden (vgl. Prenzel et al., 2004). An diese Befundlage schließt
auch die aktuellere australische Studie des National Assessment Program ICT Literacy
an, die durch den Einsatz von computerbasierten Schülertests zeigen konnte, dass die

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz202
Häufi gkeit der häuslichen Computernutzung mit höheren Kompetenzen einhergeht (vgl.
MCEECDYA, 2010). Gleichzeitig zeigte sich, dass die schulische Computernutzung
ebenfalls positiv mit den entwickelten Kompetenzen im Bereich ICT-Literacy zusam-
menhängt.
Abschließend ist darauf hinzuweisen, dass die Befunde zur schulischen Medien-
nutzung und zum kompetenten Umgang mit neuen Technologien häufi g auf Selbst-
einschätzungen der Befragten beruhen. In den – vor allem früheren – Studien, in denen
eine Testung mittels standardisierter Testverfahren erfolgte, wurden häufi g Fähigkeiten
erfasst, die sich in erster Linie auf die technische Bedienung gängiger Hard- und
Software bezogen. Der komplexere Bereich der computer- und infor mations bezogenen
Kompetenzen wurde in bisherigen Forschungsvorhaben noch nicht untersucht. Wohl
aber wurden in den vorgenannten Notebookstudien Computer- und Infor mations-
kompetenz getestet oder – wie in der australischen Studie, auf die ICILS 2013 auch
konzeptionell aufbaut – ICT-Literacy erfasst und erste Zusammen hänge zwischen der
schulischen Nutzung neuer Technologien und dem Kompetenz erwerb untersucht. Die
bisherigen Ergebnisse zeigen, dass die schulische Nutzung digitaler Medien den kom-
petenten Umgang mit neuen Technologien unterstützen kann. Für den Zusammenhang
zwischen schulischer Computernutzung und dem in ICILS 2013 präzisierten und de-
fi nierten Kompetenzbereich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
werden in den nachfolgenden Abschnitten Ergebnisse präsentiert.
Die nachfolgenden Analysen greifen die vorgestellten Befunde auf. Sie fokussieren
die unterrichtliche und schulische Nutzung neuer Technologien durch Lehrpersonen so-
wie durch Schülerinnen und Schüler und den Zusammenhang mit dem Erwerb com-
puter- und informationsbezogener Kompetenzen. Dazu wurde in ICILS 2013 die
schulische Nutzung neuer Technologien über Lehrer- und Schülerfragebögen mittels
standardisierter Befragungen erhoben. Mit dem Ziel, die schulische Mediennutzung
als Bedingungsfaktor für den Erwerb von computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen in der Schule zu erfassen, werden sowohl die Häufi gkeit – und damit die
Quantität – als auch zusätzlich mit der Frage, wie und wozu Computer im Unterricht
oder in schulischen Lehr- und Lernprozessen eingesetzt werden, die Qualität der
Nutzung betrachtet. In diesem Zusammenhang werden in der Schülerbefragung unter
Computern Desktop-Computer, Notebooks oder Laptops, Netbooks und Tablet-Geräte
verstanden. Zunächst werden Analysen zur schulischen Mediennutzung der Lehrkräfte
und der Nutzung neuer Technologien zur Unterstützung des Kompetenzerwerbs darge-
stellt (Abschnitt 3). Dabei wird in diesem und den folgenden Abschnitten für natio-
nal vertiefende Analysen auch zwischen dem Alter der Lehrpersonen sowie den ver-
schiedenen Schulformen der Sekundarstufe I unterschieden, wobei Förderschulen
für diese Auswertungen aufgrund der geringen Anzahl in der Stichprobe für die
Schulformanalysen nicht berücksichtigt werden können. Außerdem werden vertiefend
für Deutschland unter Hinzunahme der Informationen aus dem Schulfragebogen re-
gressionsanalytisch Zusammenhänge zwischen schulischen Lehr- und Lernbedingungen
und der schulischen Mediennutzung untersucht (Abschnitt 4). Daran anschließend wird
die schulische Nutzung neuer Technologien aus der Perspektive der Schülerinnen und

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 203
Schüler betrachtet und die Befunde werden mit den Angaben der Lehrpersonen in
Bezug gesetzt (Abschnitt 5). Zusätzlich wird für Deutschland und im internationalen
Vergleich regressionsanalytisch untersucht, in welcher Weise computer- und informa-
tionsbezogene Kompetenzen mit der schulischen Computernutzung sowie mit in der
Schule erlernten computerbezogenen Tätigkeiten der Schülerinnen und Schüler im be-
trachteten Kompetenzbereich zusammenhängen (Abschnitt 6). Das Kapitel schließt in
Abschnitt 7 in einer Zusammenschau der Befunde und zeigt Perspektiven für die schu-
lische Nutzung neuer Technologien in Deutschland auf.
3. Befunde zur schulischen Nutzung neuer Technologien durch
Lehrpersonen in den Teilnehmerländern von ICILS 2013
Im folgenden Abschnitt werden Analysen zur Perspektive der Lehrkräfte auf die schu-
lische Nutzung neuer Technologien in Deutschland und im internationalen Vergleich
präsentiert.1 Dazu wird zunächst die von den Lehrpersonen angegebene Häufi gkeit der
Computernutzung zum Unterrichten fokussiert, wobei zusätzlich für Deutschland nach
der Schulform sowie nach dem Alter der Lehrpersonen differenziert wird. Abbildung 7.1
zeigt, mit welcher Regelmäßigkeit Lehrpersonen, die in der achten Jahrgangsstufe un-
terrichten, digitale Medien in ihrem Unterricht verwenden, wobei die Teilnehmerländer
in der Abbildung absteigend nach dem Anteil der Lehrpersonen sortiert sind, die ange-
ben, Computer mindestens wöchentlich zu nutzen (Zusammenfassung der Kategorien
mindestens einmal in der Woche, aber nicht jeden Tag und jeden Tag). Es zeigt sich,
dass die Lehrpersonen in Deutschland am seltensten eine mindestens wöchentliche
Nutzung berichten (34.4%) und der Anteil nicht nur signifi kant unter dem internationa-
len Mittelwert (61.5%) und den Mittelwerten der Anteile für die Vergleichsgruppen EU
(58.8%) und OECD (64.6%) liegt, sondern auch signifi kant unter dem Wert aller ande-
ren ICILS-2013-Teilnehmerländer.
Insgesamt verwenden nur 9.1 Prozent der Lehrkräfte in Deutschland täglich digi-
tale Medien in ihrem Unterricht (vgl. Abbildung 7.1). In Ländern und Benchmark-
Teilnehmern wie Australien, Kanada (Neufundland und Labrador sowie Ontario), den
Niederlanden oder der Republik Korea gehört eine tägliche Nutzung für mehr als die
Hälfte der Lehrpersonen zum Unterrichtsalltag. Der Anteil der Lehrkräfte, der nie einen
Computer in der Schule im Unterricht nutzt, liegt in Deutschland bei 8.3 Prozent und
unterscheidet sich nicht signifi kant vom internationalen Mittelwert und dem Mittelwert
der Vergleichsgruppe EU.
Zusammenfassend kann basierend auf den Angaben der Lehrpersonen, die in der
achten Jahrgangsstufe unterrichten, festgehalten werden, dass Lehrkräfte in keinem an-
1 Der Rücklauf der Lehrerstichprobe in Deutschland erreicht nicht die IEA-Standards zur
Schul- und Lehrergesamtteilnahmequote. Zur Besonderheit der Lehrerstichprobe und zu
Hinweisen hinsichtlich der Analyse von Schulformunterschieden siehe Kapitel III in diesem
Band.

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz204
Abbildung 7.1: Häufigkeit der Computernutzung durch Lehrpersonen im Unterricht im internationa-
len Vergleich (Angaben der Lehrpersonen in Prozent)
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
TeilnehmerAB
Kanada (N. & L.)
Australien
4Kanada (O.)
4Dänemark
4Hongkong
4Norwegen
4Niederlande
5Russische Föderation
Republik Korea
Litauen
Slowenien
Tschechische Republik
VG OECD
Chile
Internat. Mittelwert
VG EU
Slowakische Republik
Thailand
Türkei
Polen
Kroatien
4Deutschland
Jeden Tag
Mindestens einmal in der Woche, aber nicht jeden Tag
Mindestens einmal im Monat, aber nicht jede Woche
Weniger als einmal im Monat
Nie
4
5
A
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
Die Lehrer- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Abweichender Erhebungszeitraum.
Differenzen zu 100 Prozent sind im Rundungsverfahren begründet.
73.0
66.0
57.0
40.2
46.0
35.9
57.8
40.9
51.9
43.0
35.6
26.7
34.2
22.3
32.6
30.0
22.7
22.7
23.8
18.4
16.8
9.1
20.1
23.5
32.1
39.3
32.7
42.0
19.6
35.0
23.7
23.3
30.7
38.9
30.4
39.8
28.9
28.8
35.0
26.9
23.6
23.1
23.9
25.3
5.5
7.6
7.9
16.3
13.7
16.4
11.2
12.8
15.0
15.7
15.9
19.1
18.7
23.6
18.6
19.9
23.3
19.3
22.1
25.3
23.5
29.2
6.8
5.3
6.6
7.4
7.1
11.0
11.1
11.1
11.6
10.7
12.2
13.9
13.2
17.1
15.8
23.4
16.5
28.1
7.0
6.8
5.1
7.7
7.4
5.7
14.0
14.8
9.9
19.3
8.3
0 25 50 75 100
BAufgrund der sehr geringen Rücklaufquoten für die Lehrerbefragung können
keine Befunde für Argentinien (Buenos Aires) und die Schweiz angeführt werden.
deren an ICILS 2013 teilnehmenden Land Computer seltener im Unterricht einsetzen
als in Deutschland.
Betrachtet man die Angaben für Deutschland differenziert nach Schulformen,
zeigt sich, dass 34.4 Prozent der Lehrkräfte an Gymnasien Computer mindestens ein-
mal pro Woche in ihrem Unterricht einsetzen, an anderen Schulen der Sekundarstufe I
werden Computer von 33.9 Prozent der Lehrkräfte mindestens einmal pro Woche zum

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 205
Unterrichten verwendet (ohne Abbildung).2 Die Differenz ist mit etwa einem halben
Prozentpunkt gering und auch statistisch nicht signifi kant. Auch der Anteil der Nicht-
Nutzer ist mit 6.8 Prozent an Gymnasien und 9.6 Prozent an den anderen Schulformen
der Sekundarstufe I nicht signifi kant unterschiedlich. Es ergeben sich also mit Blick auf
die Lehrerschaft keine schulformspezifi schen Unterschiede hinsichtlich der selbst be-
richteten Häufi gkeit der Nutzung digitaler Medien im Unterricht.
Differenziert nach dem Alter der Lehrpersonen ergibt sich in Deutschland hingegen
ein signifi kanter Unterschied hinsichtlich der Nutzungshäufi gkeit von Computern im
Unterricht (ohne Abbildung). Lehrkräfte bis 49 Jahre nutzen digitale Medien häufi ger
regelmäßig als ältere Lehrkräfte. In der Gruppe der bis 49-Jährigen beträgt der Anteil
37.7 Prozent bei einer mindestens wöchentlichen Nutzung und bei Lehrkräften im Alter
von 50 Jahren und älter liegt er bei 29.7 Prozent. Die Beobachtung, dass das Alter der
Lehrpersonen eine Rolle in Bezug auf die Verwendung digitaler Medien spielt, wird
auch durch die Betrachtung der entsprechenden Anteile in der Gruppe der Nicht-Nutzer
deutlich. Der Anteil der Lehrkräfte, der nie Computer im Unterricht einsetzt, liegt bei
den Lehrkräften bis zu 49 Jahren bei 5.8 Prozent und in der Gruppe der Lehrkräfte, die
älter als 50 Jahre alt sind, bei 11.9 Prozent. Ein ähnliches Bild zeigt sich auch, abgese-
hen von den Niederlanden, in allen anderen ICILS-2013-Teilnehmerländern.
Alle nun folgenden Angaben der Lehrkräfte beziehen sich auf eine sogenannte
Referenzklasse3. Weiterhin werden in den folgenden Analysen auch die Angaben der-
jenigen Lehrkräfte eingeschlossen, die angeben, dass sie in ihrer Referenzklasse im
Unterricht nie digitale Medien einsetzen. Dies hat den Vorteil, dass sich die berich-
teten Anteile immer auf die Gesamtheit der Lehrpersonen, die in der achten Jahr-
gangs stufe unterrichten, beziehen. Es zeigt sich, dass im internationalen Mittel knapp
ein Viertel (24.4%) der Lehrkräfte nie digitale Medien im Unterricht oder für ande-
re Lernaktivitäten in der Referenzklasse einsetzt. In Deutschland liegt dieser Anteil mit
42.6 Prozent wieder deutlich und auch statistisch signifi kant höher als in den anderen
Teilnehmerländern (abgesehen von der Türkei) von ICILS 2013 (ohne Abbildung).
Da die Häufi gkeit der Computernutzung noch keinen Aufschluss darüber gibt,
wozu Lehrpersonen digitale Medien im Unterricht einsetzen, wird dies im Folgenden
betrachtet. Dabei werden sechs spezifi sche Technologien unterschieden (vgl. Tabelle
7.1), wobei sich drei der betrachteten Anwendungen auf Software – Übungssoftware,
Textverarbeitungsprogramme sowie Modellierungsprogramme – und die weiteren auf
internetbasierte Technologien – soziale Medien, Kommunikationsprogramme und com-
puterbasierte Informationsquellen – beziehen.
2 Die Inkonsistenz zwischen dem Gesamtmittelwert in Deutschland und den berichteten Mittel-
werten für Gymnasien und anderen Schulformen der Sekundarstufe I resultiert daraus, dass
Förderschulen für den Schulformvergleich nicht mit berücksichtigt wurden.
3 Als Referenzklasse wird in den internationalen Fragebögen auf die Klasse in der achten
Jahr gangsstufe fokussiert, die von den jeweiligen Lehrkräften am letzten Dienstag vor der
Befragung regulär unterrichtet wurde. Falls die Lehrkräfte an diesem Dienstag keine achte
Jahr gangsstufe unterrichtet haben, sollte die erste achte Klasse betrachtet werden, die danach
unterrichtet wurde. Dieses Vorgehen gewährleistet, dass die Lehrpersonen Angaben zu einer
Referenzklasse machen, die sie nicht selbst auswählen (z.B. eine Klasse, in der sie mögli-
cherweise besonders häufi g digitale Medien einsetzen).

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz206
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 7.1: Einsatz ausgewählter Technologien im Unterricht der achten Jahrgangsstufe (Angaben
der Lehrpersonen in Prozent, Kategorien in den meisten Unterrichtsstunden und in jeder
oder fast jeder Unterrichtsstunde zusammengefasst zu in den meisten Unter richts-
stunden)
In den meisten Unter-
richtsstunden A
In einigen Unterrichts-
stunden A
Nie A
Deutsch-
land
internat.
Mittelwert
Deutsch-
land
internat.
Mittelwert
Deutsch-
land
internat.
Mittelwert
% (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Übungssoftware oder
Trainingsprogramme 1.5 (0.4) 15.0 (0.4) 24.0 (1.8) 42.9 (0.5) 74.5 (1.8) 42.1 (0.5)
Textverarbeitungs- oder
Präsentationsprogram-
me (z.B. MS Word®
oder MS PowerPoint®)
9.8 (1.4) 30.4 (0.4) 37.5 (1.7) 38.3 (0.4) 52.7 (1.9) 31.3 (0.4)
Simulations- und Mo-
dellierungsprogramme 0.9 (0.3) 3.0 (0.1) 9.5 (0.9) 17.1 (0.4) 89.6 (0.9) 79.9 (0.4)
Soziale Medien
(z.B. Facebook®)0.6 (0.2) 3.8 (0.2) 5.1 (0.7) 16.6 (0.4) 94.3 (0.7) 79.5 (0.4)
Kommunikations-
programme (z.B. E-Mail,
Blog)
1.2 (0.3) 10.2 (0.3) 15.1 (1.1) 37.7 (0.5) 83.6 (1.2) 52.1 (0.5)
Computerbasierte In-
formationsquellen (z.B.
Internetseiten, Wikis,
Enzyklopädien)
8.9 (1.3) 23.2 (0.4) 41.1 (1.7) 44.8 (0.4) 50.0 (1.9) 32.0 (0.5)
A Differenzen zu 100 Prozent sind im Rundungsverfahren begründet.
Für Deutschland ist zunächst festzustellen, dass die betrachteten Technologien von der
Mehrzahl der Lehrkräfte nicht für unterrichtliche Zwecke genutzt werden. Am häu-
fi gsten werden in Deutschland computerbasierte Informationsquellen, wie beispiels-
weise Internetseiten oder Wikis, im Unterricht der achten Jahrgangsstufe eingesetzt
(50.0%). Auch Textverarbeitungsprogramme oder Präsentationssoftware kommen bei
nahezu der Hälfte der Lehrkräfte zum Einsatz (47.3%). Übungs- und Trainingssoftware
wird von einem Viertel der Lehrkräfte genutzt (25.5%). Der geringste Anteil der
Lehrkräfte setzt soziale Medien im Unterricht ein (5.7%). Auch Simulations- und
Modellierungsprogramme sowie Kommunikationsprogramme werden im Unterricht in
der achten Jahrgangsstufe in Deutschland kaum von den Lehrkräften eingesetzt.
Alle betrachteten Anwendungsmöglichkeiten digitaler Medien im Unterricht spie-
len in Deutschland im Vergleich zum internationalen Mittelwert eine deutlich gerin-
gere Rolle. Betrachtet man den Einsatz digitaler Medien in den anderen ICILS-2013-
Teilnehmerländern (ohne Abbildung), ist ersichtlich, dass der Anteil der Lehrkräfte in
Deutschland, der die genannten Technologien im Unterricht einsetzt, für fast alle be-
trachteten Tätigkeiten am geringsten ist. In den Teilnehmerländern, die in Bezug auf
computer- und informationsbezogene Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler si-
gnifi kant besser abschneiden als Deutschland (siehe Kapitel V in diesem Band), nut-

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 207
zen insbesondere die Lehrkräfte in Australien, Dänemark, Kanada (Ontario), Norwegen
und in der Republik Korea zu einem deutlich höheren Anteil die vorgenannten digitalen
Medien in ihrem Unterricht. Der Anteil der Nicht-Nutzer liegt in diesen Ländern signi-
fi kant unter dem Wert für Deutschland.
Im Folgenden wird betrachtet, mit wie viel Nachdruck die Lehrkräfte in ihrem
Unterricht in der Referenzklasse im betrachteten Schuljahr nach eigenen Angaben
verschiedene IT-bezogene Fähigkeiten der Schülerinnen und Schüler gefördert ha-
ben. Die nachfolgend betrachteten Fähigkeiten umfassen den effi zienten Zugriff auf
Informationen, die Angabe von Internetquellen, die Darstellung von Informationen
für ein bestimmtes Publikum bzw. für einen bestimmten Zweck, die Überprüfung
der Glaubwürdigkeit digitaler Informationen sowie die Erkundung und Nutzung ver-
schiedener digitaler Ressourcen zur Informationssuche. Die vier erhobenen Ant wort-
kategorien werden an dieser Stelle dichotomisiert, indem die Kategorien mit starkem
Nachdruck und mit etwas Nachdruck (in mit Nachdruck) sowie die Kategorien mit we-
nig Nachdruck und ohne Nachdruck (in ohne Nachdruck) zusammengefasst werden.
Für die zusammengefasste Kategorie mit Nachdruck werden in Abbildung 7.2 zunächst
für Deutschland die jeweiligen Anteile der Lehrerschaft berichtet und anschließend für
den internationalen Vergleich für alle Länder dargestellt (vgl. Tabelle 7.2).
Aus der Abbildung 7.2 ist zunächst ersichtlich, dass in Deutschland Schülerinnen
und Schüler am ehesten im Bereich des effi zienten Zugriffs auf Informationen unter-
stützt werden (36.2%). Auch in vielen anderen Ländern liegt hier ein Schwerpunkt in
der Förderung der Schülerinnen und Schüler durch die Lehrkräfte (vgl. Tabelle 7.2).
% (SE)
26.7 (2.0)
Überprüfung der
Glaubwürdigkeit digitaler
Informationen
Effizienter Zugriff auf
Informationen
Angabe der Quelle digitaler
Informationen
Erkunden und Nutzen
verschiedener digitaler
Ressourcen bei einer
Informationssuche
29.4 (1.4)
36.2 (2.3)
32.5 (1.7)
29.5 (2.0)
Darstellung von
Informationen für ein
bestimmtes Publikum/für
einen bestimmten Zweck
0 20406080100
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Abbildung 7.2: Förderung von IT-bezogenen Fähigkeiten in Deutschland (Angaben der Lehrpersonen
in Prozent, Kategorie mit Nachdruck)

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz208
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 7.2: Förderung IT-bezogener Fähigkeiten im internationalen Vergleich (Angaben der
Lehrpersonen in Prozent, Kategorie mit Nachdruck)
Effizienter
Zugriff auf
Informatio-
nen
Angabe der
Quelle
digitaler
Informatio-
nen
Darstellung
von Informa-
tionen für ein
bestimmtes
Publikum/
für einen
bestimmten
Zweck
Überprüfung
der Glaub-
würdig keit
digitaler
Infor ma-
tionen
Erkunden
und Nutzen
verschiede-
ner digitaler
Ressourcen
bei einer
Informa-
tionssuche
TeilnehmerB% (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Australien 75.8 (1.0) 58.4 (1.3) 70.1 (1.0) 61.7 (1.0) 61.6 (1.1)
Chile 72.4 (1.7) 57.8 (2.3) 62.5 (2.1) 61.4 (2.1) 63.8 (1.9)
4Dänemark 78.5 (1.7) 54.0 (2.7) 72.5 (2.2) 70.1 (2.0) 55.0 (2.8)
4Deutschland 36.2 (2.3) 32.5 (1.7) 29.5 (2.0) 29.4 (1.4) 26.7 (2.0)
4Hongkong 53.3 (1.7) 40.2 (1.4) 42.1 (1.5) 36.4 (1.6) 33.1 (1.6)
Kanada (N. & L.) 74.6 (2.5) 51.7 (2.4) 68.9 (2.7) 61.7 (2.4) 59.7 (2.4)
4Kanada (O.) 74.0 (2.6) 58.6 (3.2) 71.0 (2.6) 66.0 (3.4) 61.2 (3.0)
Kroatien 61.7 (1.3) 44.0 (1.1) 57.1 (1.5) 54.1 (1.2) 47.3 (1.3)
Litauen 40.3 (1.5) 34.0 (1.1) 34.5 (1.3) 25.0 (1.0) 37.9 (1.2)
4Niederlande 49.3 (1.9) 17.6 (1.4) 35.3 (1.8) 34.0 (1.6) 42.5 (1.5)
4Norwegen 72.2 (1.7) 62.3 (1.8) 69.8 (1.8) 67.0 (2.1) 49.4 (2.5)
Polen 61.5 (1.4) 43.8 (1.5) 49.7 (1.5) 52.0 (1.5) 52.4 (1.3)
Republik Korea 61.5 (1.4) 55.7 (1.1) 50.4 (1.3) 50.9 (1.8) 57.2 (1.2)
5Russische Föderation 68.1 (1.7) 51.0 (1.7) 59.6 (2.0) 65.2 (1.5) 58.1 (1.6)
Slowakische Republik 65.7 (1.7) 52.3 (1.6) 55.0 (1.5) 54.6 (1.4) 56.9 (1.6)
Slowenien 66.6 (1.1) 38.9 (1.0) 48.9 (1.3) 41.1 (1.5) 41.6 (1.2)
Thailand 58.8 (2.0) 54.5 (2.1) 51.6 (3.3) 49.9 (2.6) 52.5 (2.3)
Tschechische Republik 64.3 (1.4) 53.9 (1.4) 53.4 (1.6) 56.4 (1.4) 57.0 (1.3)
Türkei 55.7 (2.3) 48.9 (2.2) 53.4 (2.3) 52.0 (2.0) 50.9 (2.3)
Internat. Mittelwert 62.7 (0.5) 49.4 (0.5) 53.8 (0.5) 52.0 (0.5) 53.1 (0.5)
VG EU 58.2 (0.5) 41.2 (0.5) 48.4 (0.6) 46.3 (0.5) 46.4 (0.6)
VG OECD 63.3 (0.5) 48.0 (0.5) 54.2 (0.5) 52.6 (0.5) 51.2 (0.5)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
B Aufgrund der sehr geringen Rücklaufquoten für die Lehrerbefragung können keine Befunde für Argentinien
(Buenos Aires) und die Schweiz angeführt werden.
4 Die Lehrer- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75 Prozent.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
Weiterhin fördert fast ein Drittel (32.5%) der Lehrkräfte in Deutschland die Angabe von
Quellen zu digitalen Informationen mit Nachdruck. Dieser Anteil ist signifi kant gerin-
ger als im internationalen Mittel (49.4%). Die Erkundung und Nutzung verschiedener
digitaler Ressourcen bei der Informationssuche wird in Deutschland am wenigsten mit
Nachdruck gefördert (26.7%). Die entsprechenden Anteile der Lehrkräfte in den ande-
ren Ländern liegen auch hier überwiegend deutlich höher, was sich auch im internatio-
nalen Mittelwert widerspiegelt.

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 209
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich hinsichtlich der betrachteten geför-
derten Aspekte im internationalen Vergleich zeigt, dass Deutschland teilweise weit
unter den internationalen Vergleichswerten liegt (vgl. Tabelle 7.2). Hinsichtlich drei
der fünf betrachteten Aspekte ist Deutschland das Teilnehmerland in ICILS 2013 mit
dem geringsten Anteil an Lehrkräften, der diese computerbezogenen Fähigkeiten mit
Nachdruck fördert. Lediglich in Litauen wird die Überprüfung der Glaubwürdigkeit
digitaler Informationen signifi kant seltener mit Nachdruck gefördert (25.0%) so-
wie in den Niederlanden die Angabe von Quellen digitaler Informationen (17.6%). In
der Zusammenschau ergeben sowohl die Betrachtung der relativen Anteile als auch
der internationale Vergleich, dass das gezielte Fördern von Achtklässlerinnen und
Achtklässlern durch Lehrpersonen hinsichtlich IT-bezogener Fähigkeiten in Deutschland
mit wenig Nachdruck unterstützt wird.
4. Zum Zusammenhang der schulischen Nutzung neuer
Technologien der Lehrkräfte mit Lehr- und Lernbedingungen
in Deutschland
Im Verständnis des theoretischen Rahmenmodells zu ICILS 2013 ist die Nutzung di-
gitaler Medien durch Lehrpersonen immer im Zusammenhang mit den Lehr- und
Lernbedingungen in den Schulen zu betrachten, für die angenommen wird, dass sie als
Voraussetzungen für den Kompetenzerwerb Effekte auf die schulische Nutzung digitaler
Medien haben (siehe dazu auch Kapitel III in diesem Band).
Mit den nun nachfolgenden Analysen werden auf empirischer Ebene diese Effekte
regressionsanalytisch für Deutschland betrachtet, wobei dazu die zuvor im Kapitel
VI in diesem Band dargestellten Lehr- und Lernbedingungen des Erwerbs compu-
ter- und informationsbezogener Kompetenzen berücksichtigt werden. Zur Erfassung
und Beschreibung des Computereinsatzes der Lehrkräfte im Unterricht wird die
Nutzungshäufi gkeit, wie sie zu Beginn des Ergebnisteils dargestellt wurde, als abhän-
gige Variable betrachtet (vgl. Abbildung 7.1). In das Modell gehen gleichzeitig acht
Merkmale ein (vgl. Tabelle 7.3): (1) Die Angaben aus dem Schulfragebogen hin-
sichtlich des Schüler-Computer-Verhältnisses, um quantitative Rückschlüsse auf die
Ausstattungssituation in den Schulen zu berücksichtigen, (2) die wahrgenommenen
Beeinträchtigungen der Lehrkräfte durch eine unzureichende Computerausstattung, die
die in den Schulen wahrgenommene Qualität der technischen Ausstattung widerspie-
geln, (3) der technische sowie der (4) pädagogische IT-Support4, die die Lehrkräfte
beim Einsatz von digitalen Medien im Unterricht erfahren, (5) Angaben darüber, ob
Lehrkräfte in den letzten zwei Jahren an einer berufl ichen Weiterbildung zur Integration
von digitalen Medien in den Unterricht bzw. in schulische Lehr- und Lernprozesse teil-
4 Bei dem in diesem Kapitel verwendeten Begriff Support handelt es sich um einen Fachter-
minus, der im Handlungsfeld Schule gebräuchlich und in seinem inhaltlichen Zugang als
Oberbegriff für Unterstützungssysteme zu fassen ist (vgl. u.a. Breiter, Fischer & Stolpmann,
2006).

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz210
genommen haben, (6) die Selbsteinschätzung der Lehrkräfte hinsichtlich ihrer compu-
terbezogenen Kompetenzen und (7) die Einschätzung der Lehrkräfte darüber, in wel-
chem Maße der Einsatz von Informations-technologien (IT) im Unterricht an der
Schule Priorität hat. Ebenfalls wird (8) ein international gebildeter Index (vgl. Fraillon,
Ainley, Schulz, Friedmann & Gebhardt, 2014) zur positiven Sichtweise der Lehrkräfte
zum IT-Einsatz im Unterricht in das Modell aufgenommen. Dieser Index (mit
Cronbachs α = .83) besteht aus acht Einzelitems und umfasst u.a. die Einschätzungen
von Lehrkräften zu folgenden Aspekten: Der Einsatz von IT im Unterricht und zum
Lernen an Ihrer Schule ermöglicht den Schülerinnen und Schülern den Zugang zu bes-
seren Informationsquellen. / Der Einsatz von IT im Unterricht und zum Lernen verbes-
sert die Leistungen der Schülerinnen und Schüler. / Der Einsatz von IT an der Schule
hilft Schülerinnen und Schülern, ein größeres Interesse am Lernen zu entwickeln. Als
Hintergrundvariablen gehen das Alter und das Geschlecht der Lehrpersonen in das
Modell ein.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 7.3: Regressionsmodell zur Erklärung der IT-Nutzung von Lehrpersonen im Unterricht durch
Lehr- und Lernbedingungen in Schulen in Deutschland
ß (SE)
Schulische Merkmale
Ausstattungssituation: Schüler-Computer-VerhältnisA-0.10* 0.04
Beeinträchtigungen durch unzureichende IT-AusstattungB0.08 0.04
Technischer IT-Support in der Schule für LehrkräfteC 0.04 0.05
Pädagogischer IT-Support in der Schule für LehrkräfteC0.06 0.11
Teilnahme an Lehrerfortbildungen zur Integration von IT in den
Unterricht und das LernenD0.07* 0.03
Selbsteinschätzung der computerbezogenen LehrerkompetenzE0.35* 0.04
Priorität des Einsatzes von IT in der SchuleF0.20* 0.03
Positive Sichtweise zum IT-Einsatz im UnterrichtG 0.12* 0.03
Hintergrundvariablen
AlterH-0.06* 0.03
GeschlechtI-0.21* 0.04
R2.32
Anmerkungen:
ß – Regressionsgewichte (standardisiert).
Abhängige Variable: Häufigkeit der Computernutzung beim Unterrichten durch die Lehrpersonen: 0 – nie;
1 – weniger als einmal im Monat; 2 – mindestens einmal im Monat, aber nicht jede Woche; 3 – mindestens einmal in
der Woche, aber nicht jeden Tag; 4 – täglich.
* signifikante Koeffizienten (p<.05).
A Je niedriger das Schüler-Computer-Verhältnis, desto weniger Schülerinnen und Schüler teilen sich durchschnitt-
lich einen Computer in der Schule.
B 0 – Beeinträchtigungen vorhanden; 1 – keine Beeinträchtigungen.
C 0 – kein IT-Support; 1 – mindestens eine Art von IT-Support.
D 0 – keine Fortbildungsteilnahme in den letzten 2 Jahren; 1 – Fortbildungsteilnahme in den letzten 2 Jahren.
E 0 – negative Selbsteinschätzung; 1 – positive Selbsteinschätzung.
F Der Einsatz von IT im Unterricht hat keine Priorität. 0 – Zustimmung; 1 – Ablehnung.
G Skalierter und international auf M = 50 und SD = 10 transformierter Index (Min.: 9.3; Max.: 76.9).
H 0 – bis 49 Jahre; 1 – 50 Jahre oder älter.
I 0 – männlich; 1 – weiblich.

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 211
Die Regressionsanalyse zeigt, dass Lehrerfortbildungen zur Integration von digitalen
Medien in den Unterricht, eine positive Sichtweise seitens der Lehrkräfte zum Einsatz
von digitalen Medien im Unterricht, die Selbsteinschätzung der Lehrpersonen be-
züglich ihrer computerbezogenen Fähigkeiten und die Priorität des Einsatzes von IT
in der Schule auch unter Kontrolle der jeweils anderen Indikatoren signifi kante po-
sitive Effekte auf die unterrichtliche Nutzung des Computers durch Lehrkräfte ha-
ben (vgl. Tabelle 7.3). Zusätzlich hat eine umfangreichere IT-Ausstattung einen posi-
tiven Effekt. Der entsprechende Koeffi zient in der Regression ist negativ, da dort das
Schüler-Computer-Verhältnis betrachtet wird. Diejenigen Lehrpersonen, die also an ih-
rer Schule eine hohe Ausstattungsquantität hinsichtlich vorhandener Computer vor-
fi nden, verwenden diese auch häufi ger im Unterricht. Zu ergänzen ist, dass für die
Beeinträchtigungen durch unzureichende IT-Ausstattung sowie die technische und päda-
gogische Unterstützung der Lehrkräfte an den Schulen keine signifi kanten Effekte iden-
tifi ziert werden können. Diesem Befund ist weiter nachzugehen, nicht zuletzt, weil er
vor dem Hintergrund der geringen Nutzungsraten in Deutschland auch so interpretiert
werden kann, dass der Support für viele Lehrpersonen nicht hilfreich oder ausreichend
ist. Lehrpersonen, die digitale Medien im Unterricht nutzen, sind möglicherweise eher
diejenigen, die weder auf technischen noch pädagogischen Support angewiesen sind.
Betrachtet man die beiden Hintergrundvariablen, wird deutlich, dass sowohl
das Alter als auch das Geschlecht der Lehrkräfte Effekte auf die Häufi gkeit des
Computereinsatzes haben und der eingangs berichtete Befund (vgl. Abschnitt 3) hin-
sichtlich des Alters der Lehrpersonen und der Computernutzung im Unterricht nun in-
terpretiert werden kann. Dahingehend zeigt sich, dass Lehrkräfte, die älter als 50 Jahre
sind, auch unter Kontrolle der benannten Merkmale, im Mittel signifi kant seltener
im Vergleich zu ihren jüngeren Kolleginnen und Kollegen angeben, Computer im
Unter richt einzusetzen. Dies zeigt letztlich für Deutschland, dass die Häufi gkeit des
Computer einsatzes – nicht die Qualität – auch eine Altersfrage ist. Weiterhin wird deut-
lich, dass Lehrerinnen, unter Kontrolle von Lehr- und Lernbedingungen, signifi kant sel-
tener Computer einsetzen als ihre männlichen Kollegen.
5. Befunde zur schulischen Nutzung neuer Technologien durch
Schülerinnen und Schüler in den Teilnehmerländern von
ICILS 2013
Nachdem die Nutzung neuer Technologien durch die Lehrkräfte betrachtet wurde
(vgl. die Abschnitte 3 und 4), folgen nun Analysen zur schulischen Computernutzung
durch die Schülerinnen und Schüler. Abbildung 7.3, die absteigend nach der min-
destens wöchentlichen Nutzungshäufi gkeit sortiert ist, zeigt, dass sich auch aus
der Schülerperspektive die Häufi gkeit der schulischen Computernutzung in den
Teilnehmerländern von ICILS 2013 sehr heterogen darstellt. Auffällig ist, dass in
Dänemark (33.4%) und in Australien (33.3%) jeweils ein Drittel der Schülerinnen und
Schüler eine sehr häufi ge, d.h. tägliche Computernutzung in der Schule berichtet und

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz212
Abbildung 7.3: Häufigkeit der Computernutzung der Schülerinnen und Schüler in der Schule im
internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent)
TeilnehmerA
Australien
Polen
Slowakische Republik
3Dänemark
25
Russische Föderation
5Thailand
3Niederlande
Kroatien
Tschechische Republik
Kanada (O.)
VG EU
23 Hongkong
3Argentinien (B. A.)
Litauen
2Kanada (N. & L.)
Internat. Mittelwert
12 Norwegen
VG OECD
Türkei
Chile
3Schweiz
Deutschland
Slowenien
Republik Korea
Jeden Tag
Mindestens einmal in der Woche, aber nicht jeden Tag
Mindestens einmal im Monat, aber nicht jede Woche
Weniger als einmal im Monat
Nie
1
2
3
5
A
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
Differenzen zu 100 Prozent sind im Rundungsverfahren begründet.
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Abweichender Erhebungszeitraum.
33.3
33.4
8.0
12.8
10.1
6.6
11.2
5.9
5.4
8.4
8.2
47.2
78.1
73.4
43.1
65.4
61.5
50.0
59.8
58.1
49.4
52.2
54.6
45.8
53.2
48.0
48.2
43.9
43.2
32.0
32.9
33.8
29.8
24.6
15.3
14.0
8.2
14.1
18.9
11.5
16.7
23.3
7.9
22.4
29.0
18.2
25.0
10.2
15.8
32.9
17.9
37.6
21.0
9.6
26.9
32.6
24.0
29.7
12.0
5.4
6.8
7.8
12.3
11.8
8.3
13.5
10.5
15.5
12.9
9.7
17.8
11.7
17.2
9.1
18.3
16.7
26.9
27.9
34.8
37.2
39.4
7.2
7.3
5.1
22.4
7.5
23.1
11.0
11.3
9.3
38.5
11.1
5.0
9.9
7.5
30.4
0 25 50 75 100
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
insgesamt mit etwa vier Fünfteln ein Großteil der Schülerinnen und Schüler eine re-
gelmäßige, d.h. mindestens wöchentliche Nutzung angibt. Auch wenn eine tägliche
Nutzung nicht gleichermaßen in anderen Teilnehmerländern von ICILS 2013 verbreitet
ist, berichten auch Schülerinnen und Schüler in Polen, der Russischen Föderation und
der Slowakischen Republik mit Anteilen von etwa 75 Prozent eine mindestens wöchent-
liche Computernutzung. Der Blick auf die Befunde für Deutschland zeigt, dass lediglich
1.6 Prozent der Schülerinnen und Schüler angeben, täglich in der Schule einen Computer
zu nutzen. Etwas weniger als ein Drittel (31.4%) der Schülerinnen und Schüler gibt an,
mindestens einmal wöchentlich einen Computer in der Schule zu nutzen.

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 213
Im internationalen Vergleich liegt Deutschland in Bezug auf eine regelmäßige, min-
destens wöchentliche Nutzung von Computern in der Schule zusammen mit Chile,
der Republik Korea, der Schweiz, Slowenien und der Türkei im unteren Bereich der
Länderrangfolge. Der Anteil der Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland,
der eine mindestens wöchentliche schulische Computernutzung berichtet (31.4%),
liegt signifi kant mit einer deutlichen Differenz von gut 22 Prozentpunkten un-
ter dem internationalen Mittelwert (53.6%). Da der Mittelwert der Schüleranteile
in der Vergleichsgruppe EU (58.8%) signifi kant höher ausfällt als der internationale
Mittelwert, ist damit der Abstand Deutschlands zum Mittelwert dieser Vergleichsgruppe
EU noch größer: Es zeigt sich, dass anteilig nahezu doppelt so viele Schülerinnen und
Schüler in der Vergleichsgruppe EU eine regelmäßige Computernutzung berichten wie
Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland. Nur in Slowenien (25.7%) und in
der Republik Korea (18.3%) nutzen im Vergleich zu Deutschland signifi kant geringere
Anteile der Schülerinnen und Schüler regelmäßig, mindestens wöchentlich Computer in
der Schule. Betrachtet man die regelmäßige mindestens wöchentliche Computernutzung
der Schülerinnen und Schüler in Deutschland nach Schulformen (ohne Abbildung), so
zeigen sich keine statistisch signifi kanten Schulformunterschiede.
In der Zusammenschau zeigt sich für Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutsch-
land, dass nur ein vergleichsweise geringer Anteil der Schülerschaft eine mindestens
wöchentliche Computernutzung in der Schule berichtet und damit die Häufi g keit der
Nutzung neuer Technologien auch durch Schülerinnen und Schüler in Deutschland im
internationalen Vergleich unterdurchschnittlich ist. Diese Befunde stehen im Einklang
mit den Ergebnissen für die Lehrpersonen in Deutschland. Es liegen Hinweise dazu vor,
dass in einigen Ländern die Nutzung digitaler Medien eher lehrerzentriert ausgerich-
tet ist und die Lehrpersonen in diesen Ländern eine durchaus regelmäßige Nutzung di-
gitaler Medien im Unterricht berichten, die Anteile der Schülerinnen und Schüler, die
eine häufi ge Nutzung berichten, allerdings sowohl in relativen Anteilen als auch im in-
ternationalen Vergleich in diesen Ländern gering ausfallen. Hier sei beispielsweise die
Republik Korea angeführt, in der ein Großteil der Lehrpersonen, aber nur ein kleiner
Teil der Schülerschaft angibt, regelmäßig digitale Medien im Unterricht zu nutzen.
Die nachfolgenden Analysen beziehen sich auf die Nutzung von Computern
in den Unterrichtsfächern. In Tabelle 7.4 ist angegeben, in welchen Fächern bzw.
Fächergruppen Schülerinnen und Schüler mit welcher Häufi gkeit Computer im
Unterricht nutzen. Für die Darstellung in der Tabelle werden die drei Antwortkategorien
in einigen Stunden, in den meisten Stunden und in jeder beziehungsweise fast jeder
Stunde der Übersicht halber zur Kategorie mindestens in einigen Stunden zusammenge-
fasst, sodass die Differenz zu 100 Prozent der Kategorie nie entspricht.

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz214
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Es zeigt sich, dass Schülerinnen und Schüler in Deutschland am häufi gsten ange-
ben, Computer im Fach Informatik (58.3%) zu nutzen. In der geisteswissenschaft-
lichen Fächergruppe mit Geschichte, Erdkunde, Politik- und Sozialwissenschaften
(44.3%) sowie in den naturwissenschaftlichen Fächern (39.5%) liegt der Schüleranteil
darunter. Diese Ergebnisse sind auch so zu lesen, dass beispielsweise der Anteil der
Achtklässlerinnen und Achtklässler, der in Deutschland nie in den Naturwissenschaften
Computer nutzt, mit mehr als drei Fünfteln (60.5%) relativ hoch ist und da-
Tabelle 7.4: Häufigkeit der Nutzung von Computern in den Fächern im internationalen Vergleich
(Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie mindestens in einigen
Stunden)
Teilnehmer
Deutsch
bzw. Test-
sprache
Fremd-
sprache
Mathe-
matik
Natur-
wissen-
schaften
Geistes-
wissen-
schaften
Informatik
3Argentinien (B. A.) 33.8 33.1 28.4 30.2 30.4 65.2
Australien 88.8 66.0 68.9 85.0 86.3 82.9
Chile 56.6 45.0 44.7 45.4 49.4 55.4
3Dänemark 92.8 86.3 79.6 83.0 87.3 50.6
Deutschland 33.1 33.8 29.4 39.5 44.3 58.3
23 Hongkong 32.1 40.4 28.4 33.4 34.3 92.4
2Kanada (N. & L.) 81.2 72.7 40.8 69.2 76.6 83.7
Kanada (O.) 81.7 63.2 54.3 76.2 76.8 69.9
Kroatien 20.7 23.3 19.8 32.7 33.8 78.3
Litauen 43.4 51.8 39.1 57.0 57.6 84.9
3Niederlande 57.9 60.4 11.4 36.5 63.7 44.6
12 Norwegen 87.1 68.1 62.3 64.2 73.3 -B
Polen 23.7 31.5 25.8 38.9 30.7 90.8
Republik Korea 48.1 53.5 37.0 50.6 42.8 63.4
25
Russische Föderation 48.1 51.2 40.7 52.2 52.2 83.6
3Schweiz 52.9 54.4 38.1 42.3 47.0 63.6
Slowakische Republik 43.8 65.1 39.0 55.0 58.4 93.1
Slowenien 52.9 66.4 45.7 70.8 67.0 85.2
5Thailand 85.5 85.0 78.4 84.6 79.2 89.7
Tschechische Republik 39.9 60.1 34.0 54.0 55.1 72.4
Türkei 61.2 66.5 58.2 69.7 60.5 68.7
Internat. Mittelwert 52.3 54.8 44.5 57.1 56.5 77.4
VG EU 45.4 53.2 36.0 51.9 55.3 73.1
VG OECD 56.8 58.2 44.2 56.5 58.9 69.1
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
B Für Norwegen liegen keine Angaben zur Computernutzung im Fach Informatik vor.

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 215
mit signifi kant höher als im internationalen Vergleich (42.9%) sowie in den beiden
Vergleichsgruppen EU (48.1%) und OECD (43.5%). Der Anteil der Schülerinnen und
Schüler in Deutschland, der nie Computer in den Naturwissenschaften nutzt, liegt damit
vor allem auch deutlich höher als in Ländern wie Dänemark (17.0%), Thailand (15.4%)
und Australien (15.0%).
Weiterhin gibt etwa ein Drittel der Achtklässlerinnen und Achtklässler in
Deutschland an, in den Fremdsprachen (33.8%) und im Fach Deutsch (33.1%)
Computer mindestens in einigen Stunden im Unterricht zu nutzen. Auch diese
Anteile sind im internationalen Vergleich gering. Am seltensten nutzen Schülerinnen
und Schüler in Deutschland Computer im Fach Mathematik (29.4%). Mit diesen aus
Schülersicht berichteten Nutzungshäufi gkeitswerten liegt Deutschland jeweils mit ca.
15 bis 21 Prozentpunkten Unterschied deutlich und jeweils signifi kant unter dem in-
ternationalen Mittelwert (vgl. Tabelle 7.4). An der vergleichsweise seltenen Nutzung
wird aus der Darstellung in Tabelle 7.4 gleichsam deutlich, dass die Mehrheit der
Schülerinnen und Schüler in Deutschland in den genannten Fächergruppen, abgesehen
vom Fach Informatik, nie mit Computern im Unterricht lernt. So nutzen beispielsweise
66.9 Prozent der Schülerinnen und Schüler nie im Fach Deutsch und 70.6 Prozent der
Schülerinnen und Schüler nie im Fach Mathematik einen Computer. Diese Prozentsätze
für die Nicht-Nutzung im Fach der Testsprache sind nur in Kroatien und Polen sowie
für das Fach Mathematik in Kroatien und in den Niederlanden signifi kant höher als in
Deutschland.
Schaut man sich weiter in der Gruppe der Schülerinnen und Schüler diejenigen ge-
nauer an, die überhaupt angeben, mit Computern in dem jeweiligen Fach zu lernen, fällt
auf, dass in Deutschland die Antwortkategorie in einigen Stunden (ohne Tabelle), ab-
gesehen vom Fach Informatik, bei weitem überwiegt. Dies deutet wiederum auf eine
geringe Nutzungsintensität hin. Beispielsweise bedeutet diese vertiefende Betrachtung
für das Fach Mathematik, dass sich die in der Tabelle 7.4 berichteten Befunde über-
wiegend aus Angaben in der Kategorie in einigen Stunden ergeben. Die Kategorien in
den meisten Stunden und jeder/fast jeder Stunde geben für das Fach Mathematik nur
3.8 Prozent der Schülerinnen und Schüler an. Dies ist deshalb besonders erwähnens-
wert, da Deutschland in dieser auch international betrachteten (Doppel-)Kategorie, die
im Kern eine regelmäßige Nutzung widerspiegelt, deutlich unter dem internationalen
Mittelwert für das Fach Mathematik von 14.1 Prozent liegt. Diese Beobachtung lässt
sich auch für die anderen berichteten Fächergruppen bestätigen, in denen Deutschland
jeweils signifi kant und mit mindestens zehn Prozentpunkten deutlich unter den interna-
tionalen Mittelwerten liegt.
In der Zusammenschau wird deutlich, dass abgesehen von Australien, Dänemark
(abgesehen vom Fach Informatik), Kanada (Neufundland und Labrador sowie Ontario),
Norwegen und Thailand die Computernutzung in den schulischen Kernfächern nicht
sehr verbreitet ist und Deutschland hier in allen Fächern und Fächergruppen im unteren
Bereich liegt. Entsprechend lässt sich auf der Grundlage der Angaben der Schülerinnen
und Schüler in Deutschland festhalten, dass die Anteile der Achtklässlerinnen und
Achtklässler, die angeben, nie in den verschiedenen Fächern bzw. Fächergruppen

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz216
Computer zu nutzen, sowohl relativ als auch im internationalen Vergleich hoch ausfal-
len.
Unabhängig von den Fächern oder Fachbereichen gelten computer- und informati-
onsbezogene Kompetenzen als fächerübergreifende Schlüsselkompetenz. Bevor daher
im Zuge vertiefender Analysen der Zusammenhang der schulischen Computernutzung
mit Schülerleistungen in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen be-
trachtet wird (vgl. Abschnitt 6), erfolgt zunächst – nach der bereits dargestellten fach-
spezifi schen Betrachtung der Computernutzung – die Darstellung computerbezogener,
fachübergreifender Einsatzmöglichkeiten neuer Technologien für schulisches Lernen,
z.B. die Nutzung von Computern zur Vorbereitung von Referaten. Im Folgenden wird
betrachtet, wie häufi g Schülerinnen und Schüler Computer für fächerübergreifen-
de, schulbezogene Aktivitäten nutzen, wobei in Abbildung 7.4 für Deutschland und in
Tabelle 7.5 im internationalen Vergleich die Antwortkategorien mindestens einmal im
Monat und mindestens einmal in der Woche zusammengefasst berichtet werden. Dem
gegenüber – als Ergänzung zu 100 Prozent – stehen die Antwortkategorien nie und we-
niger als einmal im Monat. Es werden vier Aktivitäten im internationalen Vergleich be-
trachtet: (1) die Vorbereitung von Referaten und Aufsätzen, (2) die Vorbereitung von
Präsentationen, (3) die computergestützte Zusammenarbeit mit anderen Schülerinnen
und Schülern der eigenen Schule und (4) die computergestützte Dokumentation des ei-
genen Lernfortschritts.
Abbildung 7.4: Häufigkeit der Computernutzung für schulbezogene Aktivitäten in Deutschland
(Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorien mindestens einmal
im Monat und mindestens einmal in der Woche zusammengefasst)
% (SE)
Den eigenen Lernfortschritt
dokumentieren (z.B.
Lerntagebuch)
Vorbereiten von Referaten
und Aufsätzen
Vorbereiten von
Präsentationen
5.1 (0.6)
41.7 (1.3)
32.2 (1.2)
29.4 (1.2)
Zusammenarbeit mit
Schülerinnen und Schülern
aus der eigenen Schule
0 20406080100
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Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 217
Tabelle 7.5: Häufigkeit der Computernutzung für schulbezogene Aktivitäten im internationalen
Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorien mindestens
einmal im Monat und mindestens einmal in der Woche zusammengefasst)
Vorbereiten von
Referaten und
Aufsätzen
Vorbereiten von
Präsentationen
Zusammen-
arbeit mit
Schülerinnen
und Schülern
aus der eigenen
Schule
Den eigenen
Lernfortschritt
dokumentieren
(z.B. Lerntage-
buch)
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
3Argentinien (B. A.) 44.3 (2.3) 40.4 (2.5) 49.3 (2.2) 21.4 (1.7)
Australien 69.9 (1.0) 68.1 (1.1) 55.9 (1.2) 22.2 (0.9)
Chile 54.0 (1.5) 60.8 (1.4) 55.3 (1.3) 21.1 (1.0)
3Dänemark 83.8 (1.3) 69.1 (1.6) 69.2 (1.5) 27.6 (1.5)
Deutschland 41.7 (1.3) 32.2 (1.2) 29.4 (1.2) 5.1 (0.6)
23 Hongkong 43.5 (1.7) 35.7 (1.4) 44.0 (1.8) 17.4 (1.1)
2Kanada (N. & L.) 54.7 (2.2) 50.3 (2.3) 41.4 (1.4) 18.7 (1.2)
Kanada (O.) 66.7 (1.6) 58.9 (1.6) 52.5 (1.5) 19.5 (1.0)
Kroatien 23.9 (1.0) 40.6 (1.4) 32.9 (0.8) 9.8 (0.5)
Litauen 27.6 (1.4) 30.2 (1.3) 32.8 (1.2) 14.3 (0.9)
3Niederlande 47.5 (1.8) 36.0 (1.8) 51.8 (2.1) 11.8 (1.1)
12 Norwegen 60.8 (1.4) 63.7 (1.6) 58.3 (1.6) 8.7 (0.7)
Polen 43.1 (1.1) 31.3 (1.2) 31.8 (1.1) 15.6 (0.8)
Republik Korea 21.0 (1.0) 23.1 (1.1) 16.5 (0.8) 15.8 (0.7)
25
Russische Föderation 68.0 (1.5) 49.7 (1.7) 39.6 (1.2) 29.3 (0.7)
3Schweiz 29.7 (1.8) 30.2 (2.2) 28.8 (1.5) 6.0 (0.9)
Slowakische Republik 51.5 (1.5) 51.2 (1.3) 41.3 (1.2) 12.5 (0.7)
Slowenien 25.8 (1.0) 39.9 (1.3) 32.4 (1.2) 10.7 (0.6)
5Thailand 59.6 (1.4) 51.3 (1.4) 61.3 (1.4) 36.2 (1.2)
Tschechische Republik 41.3 (1.4) 36.5 (1.6) 35.2 (1.1) 17.3 (1.0)
Türkei 39.9 (1.2) 44.0 (1.4) 42.0 (1.3) 50.2 (1.1)
Internat. Mittelwert 44.9 (0.3) 44.5 (0.4) 40.3 (0.3) 19.2 (0.2)
VG EU 42.9 (0.4) 40.8 (0.5) 39.6 (0.4) 13.9 (0.3)
VG OECD 46.9 (0.4) 45.1 (0.4) 42.1 (0.4) 17.3 (0.3)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
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Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz218
Im Ergebnis zeigt sich, dass der Anteil der Achtklässlerinnen und Achtklässler in
Deutschland, der Computer regelmäßig für die Vorbereitung von Referaten und Auf-
sätzen nutzt, am größten ist (vgl. Abbildung 7.4).
Auch in den anderen Teilnehmerländern werden die vier betrachteten Aktivitäten
von den Schülerinnen und Schülern unterschiedlich häufi g durchgeführt (vgl. Tabelle
7.5), wobei im internationalen Mittel jeweils ein signifi kant höherer Anteil als in
Deutschland über eine regelmäßige Nutzung in Bezug auf die vier betrachteten schul-
bezogenen, computergestützten Aktivitäten berichtet. Besonders in Dänemark und
Australien fi nden sich hohe Anteile.
Um die Nutzung neuer Technologien vertiefend aus der Perspektive der Schülerinnen
und Schüler zu untersuchen, wird dargestellt, welche computerbasierten Tätigkeiten die
Jugendlichen nach eigener Einschätzung in der Schule erlernt haben. Dazu wird zu-
nächst die Perspektive der Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland aufgegrif-
fen (vgl. Abbildung 7.5), die im Anschluss durch den internationalen Vergleich erweitert
und verortet wird (vgl. Tabelle 7.6). Die Einschätzungen der Schülerinnen und Schüler
beziehen sich auf folgende computerbasierte Tätigkeiten: (1) die computer gestützte
Informationsbeschaffung, (2) die Angabe von Internetquellen, (3) das Präsentieren von
Informationen mit dem Computer, (4) die Suche nach digitalen Informationen zu einem
Thema sowie (5) die Beurteilung der Vertrauenswürdigkeit von Informationen aus dem
Internet.
% (SE)
Angeben von
Internetquellen
Herausfinden, ob
Informationen aus dem
Internet vertrauenswürdig
sind
45.5 (1.5)
52.5 (1.4)
82.7 (1.0)
77.7 (1.2)
74.9 (1.5)
Präsentieren von
Informationen mit einem
Computer
Suchen nach unterschied-
lichen digitalen Informations-
arten zu einem Thema
Beschaffen von
Informationen mithilfe von
Computern
0 20406080100
Abbildung 7.5: Verschiedene computerbasierte Tätigkeiten, die von Schülerinnen und Schülern in
der Schule erlernt wurden, in Deutschland (Angaben der Schülerinnen und Schüler
in Prozent, Kategorie ja)
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Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 219
Tabelle 7.6: Verschiedene computerbasierte Tätigkeiten, die von Schülerinnen und Schülern in der
Schule erlernt wurden, im internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und
Schüler in Prozent, Kategorie ja)
Beschaffen
von Infor-
mationen
mithilfe von
Computern
Angeben
von Inter-
netquellen
Präsentieren
von Infor-
mationen
mit einem
Computer
Suchen nach
unterschied-
lichen digi-
talen Infor-
mationsarten
zu einem
Thema
Herausfinden,
ob Informa-
tionen aus
dem Internet
vertrauens-
würdig sind
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
3Argentinien (B. A.) 80.8 (1.9) 68.7 (2.1) 64.5 (1.8) 67.4 (1.8) 61.7 (2.4)
Australien 96.0 (0.4) 87.3 (0.9) 91.7 (0.6) 73.8 (1.0) 82.4 (0.8)
Chile 85.8 (1.0) 72.8 (1.3) 76.1 (1.0) 78.2 (1.1) 67.8 (1.0)
3Dänemark 89.6 (0.8) 85.9 (1.1) 86.3 (0.9) 78.7 (1.1) 77.1 (1.4)
Deutschland 82.7 (1.0) 77.7 (1.2) 74.9 (1.5) 52.5 (1.4) 45.5 (1.5)
23 Hongkong 80.9 (1.4) 72.2 (1.4) 66.1 (1.9) 64.0 (1.8) 53.0 (1.4)
2Kanada (N. & L.) 91.4 (0.8) 83.4 (0.9) 86.8 (0.9) 71.1 (1.8) 72.9 (1.6)
Kanada (O.) 93.5 (0.7) 84.5 (1.1) 89.2 (0.9) 70.9 (1.3) 79.5 (1.2)
Kroatien 85.0 (0.8) 45.1 (1.2) 70.4 (1.1) 68.1 (1.1) 77.8 (0.8)
Litauen 88.9 (0.7) 75.4 (1.2) 78.0 (1.0) 70.5 (1.2) 70.8 (1.5)
3Niederlande 76.2 (1.3) 65.2 (1.4) 78.7 (1.2) 65.1 (1.2) 57.9 (1.7)
12 Norwegen 86.0 (0.8) 84.9 (0.9) 88.1 (0.9) 70.8 (1.0) 78.8 (1.2)
Polen 80.2 (0.8) 72.1 (1.0) 76.2 (1.1) 74.9 (1.0) 69.6 (1.1)
Republik Korea 73.9 (1.0) 69.7 (1.0) 59.9 (1.1) 53.5 (1.1) 60.3 (1.0)
25
Russische Föderation 89.6 (0.7) 72.0 (1.3) 73.0 (1.0) 74.4 (1.1) 70.3 (1.4)
3Schweiz 83.9 (1.9) 72.5 (1.7) 70.7 (2.1) 65.6 (1.8) 49.3 (1.9)
Slowakische Republik 83.8 (0.9) 66.7 (1.6) 76.2 (1.1) 68.0 (1.2) 59.4 (1.8)
Slowenien 83.2 (1.1) 80.6 (1.2) 70.8 (1.0) 57.9 (1.1) 73.2 (1.0)
5Thailand 94.2 (0.7) 90.8 (0.7) 83.5 (1.1) 71.4 (1.3) 83.8 (1.0)
Tschechische Republik 78.0 (1.2) 70.3 (1.3) 79.8 (1.1) 66.3 (1.1) 58.8 (1.3)
Türkei 87.9 (0.9) 59.9 (1.2) 68.7 (1.2) 64.3 (1.2) 79.3 (1.2)
Internat. Mittelwert 85.4 (0.2) 73.2 (0.3) 76.2 (0.3) 67.5 (0.3) 69.8 (0.3)
VG EU 83.1 (0.3) 71.0 (0.4) 76.8 (0.4) 66.9 (0.4) 65.6 (0.5)
VG OECD 83.6 (0.3) 74.3 (0.3) 76.8 (0.3) 66.9 (0.3) 66.1 (0.4)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
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In Bezug auf die fünf betrachteten Bereiche gibt der größte Anteil der Acht klässle-
rinnen und Achtklässler in Deutschland an, in der Schule gelernt zu haben, mithilfe des
Computers Informationen zu beschaffen (82.7%) (vgl. Abbildung 7.5). Auch hinsicht-
lich der Angabe von Internetquellen (77.7%) und des computerbasierten Präsentierens
von Informationen (74.9%) geben die Schülerinnen und Schüler zu einem Großteil an,
dies in der Schule erlernt zu haben. Hingegen zeigt sich, dass ein geringerer Anteil
der Jugendlichen die Bewertung der Vertrauenswürdigkeit von Informationen (45.5%)
sowie das gezielte Suchen nach Informationen zu einem bestimmten Thema unter
Einbezug unterschiedlicher Informationsarten (52.5%) in der Schule erlernt hat.
Im internationalen Vergleich zeigt sich, dass Schülerinnen und Schüler in
Deutschland signifi kant häufi ger als im internationalen Mittel und signifi kant häufi ger
als in den beiden Vergleichsgruppen EU und OECD in der Schule lernen, Internet-
quellen anzugeben. Nur für Schülerinnen und Schüler in Australien, Dänemark,
Norwegen, Thailand sowie in den kanadischen Provinzen Ontario sowie Neufundland
und Labrador liegt der entsprechende Anteil signifi kant höher als in Deutschland
(vgl. Tabelle 7.6). Zu ergänzen ist, dass für die vorgenannten Teilnehmerländer bzw.
Benchmark-Teilnehmer in allen fünf untersuchten Bereichen jeweils signifi kant hö-
here Werte als in Deutschland gezeigt werden können. Andere Fähigkeiten, wie z.B. die
Überprüfung der Vertrauenswürdigkeit von Informationen, werden nach Angaben der
Schülerinnen und Schüler in Deutschland nicht im gleichen Maße in der Schule erlernt
wie in den anderen Teilnehmerländern von ICILS 2013. In Bezug auf die Überprüfung
der Vertrauenswürdigkeit von Informationen geben in allen anderen Teilnehmerländern,
außer der Schweiz, signifi kant mehr Schülerinnen und Schüler als in Deutschland an,
dies in der Schule erlernt zu haben. Ähnlich verhält es sich im Bereich des Suchens un-
terschiedlicher digitaler Informationsarten zu einem Thema. Diesbezüglich liegt nur der
Anteil in der Republik Korea auf einem ähnlich niedrigen Niveau wie in Deutschland;
in allen anderen Ländern fallen die Schüleranteile signifi kant höher aus.
Ein Vergleich der Schülerangaben, welche Tätigkeiten sie in der Schule erlernt ha-
ben, mit den diesbezüglichen Angaben der Lehrkräfte, die darüber Auskunft geben,
mit welchem Nachdruck sie verschiedene computerbezogene Fähigkeiten fördern (vgl.
Tabelle 7.2) zeigt für Deutschland, dass die Einschätzungen der Schülerinnen und
Schüler mit denen der Lehrkräfte, die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, ten-
denziell übereinstimmen. Die Bereiche, die Lehrkräfte angeben zu fördern, werden auch
von den Schülerinnen und Schülern als die Bereiche wahrgenommen, die sie in der
Schule erlernt haben. So ist der effi ziente Zugriff auf Informationen die Fertigkeit, die
nach Angabe der meisten Lehrkräfte mit Nachdruck gefördert wird. Im Vergleich geben
die Schülerinnen und Schüler an, am häufi gsten das Beschaffen von Informationen mit-
hilfe von Computern in der Schule erlernt zu haben. Der Bereich der Informationssuche,
der im Lehrerfragebogen als Erkunden und Nutzen verschiedener digitaler Ressourcen
bei einer Informationssuche erfasst wird, und im Schülerfragebogen inhaltliche Passung
zum Suchen nach unterschiedlichen digitalen Informationsarten zu einem Thema zeigt,
erfolgt nach Angaben der Lehrkräfte mit geringstem Nachdruck und wird auch von re-

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 221
lativ wenigen Schülerinnen und Schülern als eine Tätigkeit eingeschätzt, die sie in der
Schule erlernt haben.
6. Zum Zusammenhang der schulischen Nutzung neuer
Technologien der Schülerinnen und Schüler mit computer-
und informationsbezogenen Kompetenzen in Deutschland
Im folgenden Abschnitt wird der Frage nachgegangen, inwieweit die schulische
Computernutzung der Schülerinnen und Schüler mit ihren computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen zusammenhängt. Damit wird der im theoretischen Rahmen-
modell zu ICILS 2013 betrachtete Zusammenhang zwischen den Prozessen auf
schulischer Ebene (hier: Prozesse auf Schul- und Klassenebene) und den Leistungs-
ergebnissen (computer- und informationsbezogene Kompetenzen) betrachtet (siehe dazu
auch Kapitel III in diesem Band).
Um für Deutschland den Zusammenhang der schulischen Computernutzung
durch Schülerinnen und Schüler mit ihren computer- und informationsbezogenen
Kom petenzen (als abhängige Variable) zu untersuchen, werden im Rahmen ei-
ner Regressionsanalyse sowohl die Angaben der Achtklässlerinnen und Achtklässler
zur Häufi gkeit der Computernutzung berücksichtigt als auch ein Index, in den acht
Variablen eingehen. Dieser international gebildete Index ‚schulisch erlernte com-
puterbezogene Tätigkeiten‘ führt die diesbezügliche Einschätzung der Schülerinnen
und Schüler zusammen. In diesen Index fl ießen einerseits die Variablen ein, die in
Abschnitt 5 bereits analysiert wurden (vgl. auch Abbildung 7.5 und Tabelle 7.6) sowie
andererseits zusätzlich drei weitere Variablen: die Entscheidung, welche Informationen
für Hausaufgaben wichtig sind; das Zusammenstellen von Informationen aus Internet-
quellen sowie das Entscheiden, wo nach Informationen zu unbekannten Themen gesucht
werden kann. Dieser Index weist international mit einem Cronbachs α = .81 eine zufrie-
denstellende Reliabilität auf (vgl. Fraillon et al., 2014).
In Tabelle 7.7 werden die unstandardisierten Regressionskoeffi zienten berichtet. So
ist es möglich, die Regressionskoeffi zienten inhaltlich als Punktwert zu interpretieren,
um den sich die Schülerleistung (Konstante) unter Kontrolle aller anderen berücksich-
tigten Merkmale im Modell verändert.

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz222
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Tabelle 7.7: Regressionsmodell zur Erklärung der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler durch die Häufigkeit der schulischen
Computernutzung und schulisch erlernte computerbezogene Tätigkeiten im internatio-
nalen Vergleich (Angabe in Skalenpunkten)
Häufigkeit der schuli-
schen Computernut-
zungB
Schulisch erlernte
computerbezogene
TätigkeitenC
Teilnehmer KonstanteAb (SE) b (SE) R2
3Argentinien (B. A.) 439.1 55.4* (12.0) -0.3 (0.4) .09
Australien 409.1 23.6* (3.7) 2.1* (0.2) .06
Chile 457.6 3.4 (5.3) 0.6* (0.2) .01
3Dänemark 514.0 15.1* (5.5) 0.4 (0.2) .01
Deutschland 541.7 -13.0* (6.3) -0.2 (0.2) .01
23 Hongkong 420.8 8.2 (6.0) 1.8* (0.3) .05
2Kanada (N. & L.) 482.8 0.6 (5.8) 0.9* (0.3) .01
Kanada (O.) 494.1 -2.0 (4.0) 1.1* (0.2) .01
Kroatien 461.5 16.8* (3.9) 0.8* (0.2) .03
Litauen 481.1 17.9* (5.5) 0.1 (0.2) .01
3Niederlande 521.1 -19.4* (5.5) 0.6* (0.2) .02
12 Norwegen 515.4 10.2* (3.8) 0.3 (0.2) .01
Polen 558.4 9.3 (5.8) -0.6* (0.2) .01
Republik Korea 513.8 2.0 (7.1) 0.5* (0.1) .01
25
Russische Föderation 488.0 15.8* (4.2) 0.3 (0.2) .01
3Schweiz 529.1 -14.3* (5.2) 0.0 (0.3) .01
Slowakische Republik 468.9 10.8* (5.2) 0.9* (0.2) .01
Slowenien 487.5 -2.8 (3.4) 0.5* (0.2) .01
5Thailand 264.8 26.7* (6.4) 1.8* (0.4) .04
Tschechische Republik 548.9 5.4 (3.2) 0.0 (0.1) .00
Türkei 225.4 13.6 (7.8) 2.7* (0.3) .08
Anmerkungen:
b – Regressionsgewichte (unstandardisiert).
* signifikante Koeffizienten (p < .05).
A Geschätzter Mittelwert in der Gruppe der Schülerinnen und Schüler, die monatlich oder seltener Computer in der
Schule nutzen und die wenige computerbezogene Tätigkeiten in der Schule erlernen.
B 0 – monatlich oder seltener; 1 – mindestens wöchentlich.
C Skalierter und international auf M = 50 und SD = 10 transformierter Index (Min.: 24.1; Max.: 60.1).
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 223
Die Analysen zeigen für Deutschland, dass eine häufi ge (mindestens wöchent-
liche) schulische Computernutzung einen negativen Effekt auf die computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler aufweist. Der
Leistungsunterschied zwischen Schülerinnen und Schülern, die monatlich oder sel-
tener Computer in der Schule nutzen und Schülerinnen und Schülern, die mindes-
tens wöchentlich Computer in der Schule nutzen, beträgt 13 Leistungspunkte zu-
ungunsten der letztgenannten Schülergruppe. Kein statistisch signifi kanter Effekt
zeigt sich für Deutschland hinsichtlich des schulischen Erlernens computerbezogener
Tätigkeiten. Auf der Grundlage dieser Analysen lassen sich Hinweise ableiten, dass die
Computernutzung in der Schule in Deutschland, so wie sie die meisten Schülerinnen
und Schüler erfahren, den Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen
derzeit nicht fördert. Auf internationaler Ebene zeigt sich hingegen im Rahmen
der Regressionsanalysen für neun der anderen Teilnehmerländer von ICILS 2013,
dass die Häufi gkeit der schulischen Computernutzung einen positiven Effekt auf das
Kompetenzniveau der Schülerinnen und Schüler hat (vgl. Tabelle 7.7). Auch für die
lern- und prozessbezogene Computernutzung im Hinblick auf Tätigkeiten, die in der
Schule erlernt werden, können in mehr als der Hälfte der Teilnehmerländer positive
Effekte identifi ziert werden. Lediglich in der Schweiz und in den Niederlanden weist
die schulische Computernutzung, so wie in Deutschland, einen signifi kant negativen
Effekt auf die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen
und Schüler auf. Die Varianzaufklärung des Modells variiert in den Teilnehmerländern
von ICILS 2013 zwischen null und neun Prozent.
7. Zusammenschau der Befunde
Der zentrale Ausgangspunkt des vorliegenden Kapitels ist die Annahme, dass die schu-
lische Nutzung neuer Technologien das Potenzial birgt, den Kompetenzerwerb von
Schülerinnen und Schülern im Bereich der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen zu unterstützen. Damit knüpfen die in diesem Kapitel präsentierten
Analysen an das theoretische Rahmenmodell von ICILS 2013 an.
Um die Situation der schulischen Mediennutzung für Deutschland zu beschrei-
ben, wurden zunächst die Angaben der Lehrkräfte hinsichtlich der Häufi gkeit der
Nutzung digitaler Medien in der Schule im internationalen Vergleich betrachtet. Im
Ergebnis zeigt sich, dass die Lehrkräfte in Deutschland Computer vergleichsweise sel-
ten im Unterricht nutzen. Lediglich rund ein Drittel der Lehrkräfte setzt Computer
mindes tens wöchentlich im Unterricht ein. Im internationalen Vergleich ist der Anteil
mit 61.5 Prozent fast doppelt so hoch. Insgesamt kann basierend auf den Selbst aus-
künften der Lehrerinnen und Lehrer, die in der achten Jahrgangsstufe unterrichten, fest-
gehalten werden, dass in keinem anderen Teilnehmerland von ICILS 2013 Lehr kräfte
Computer seltener einsetzen als in Deutschland. In den Analysen möglicher Schul-
formunterschiede zeigen sich keine statistisch signifi kanten Unterschiede zwischen
der Häufi gkeit der Computernutzung im Unterricht von Lehrkräften an Gymnasien im

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz224
Vergleich zu Lehrkräften an anderen Schulformen der Sekundarstufe I. Es ergibt sich
jedoch, dass in Deutschland der Anteil jüngerer Lehrkräfte (bis 49 Jahre), die regelmä-
ßig einen Computer im Unterricht einsetzen, höher ist als der ihrer älteren Kolleginnen
und Kollegen (50 Jahre oder älter). Computerbasierte Technologien, wie beispielswei-
se Übungs-, Trainings-, Simulations- und Modellierungsprogramme, werden von einem
Großteil der Lehrkräfte in Deutschland nicht eingesetzt. Die Lehrkräfte, die angeben,
solche Technologien im Unterricht zu verwenden, praktizieren dies größtenteils nicht
regelmäßig in ihrem Unterricht und liegen damit im internationalen Vergleich weit un-
ter dem Durchschnitt. Eine nachdrückliche Förderung von verschiedenen Tätigkeiten im
Zusammenhang mit der Nutzung neuer Technologien durch Schülerinnen und Schüler,
wie die Überprüfung der Glaubwürdigkeit digitaler Informationen, wird lediglich von
etwa einem Drittel der Lehrkräfte in Deutschland praktiziert. In der Zusammenschau
ergeben sowohl die Betrachtung der relativen Anteile als auch der internationale
Vergleich, dass die gezielte Förderung von Achtklässlerinnen und Achtklässlern durch
Lehrpersonen hinsichtlich der Tätigkeiten, die im Kontext des Erwerbs von computer-
und informationsbezogenen Kompetenzen relevant sind, in Deutschland mit vergleichs-
weise wenig Nachdruck verfolgt wird. Weiterhin zeigt sich in Regressionsanalysen,
dass Lehrerinnen seltener digitale Medien einsetzen als ihre männlichen Kollegen.
Aus den Ergebnissen des Regressionsmodells geht weiter hervor, dass die selbstein-
geschätzten computerbezogenen Fähigkeiten der Lehrkräfte einen positiven Effekt
auf die Nutzung digitaler Medien im Unterricht dieser Lehrpersonen haben. Zudem
zeigt sich ein negativer Effekt des Schüler-Computer-Verhältnisses auf die unterricht-
liche Computernutzung. Da für das Schüler-Computer-Verhältnis – als Indikator für
die Ausstattungsquantität – gilt, dass je geringer die Ausstattungskennziffer ist, desto
weniger Schülerinnen und Schüler teilen sich durchschnittlich an einer Schule ei-
nen Computer (siehe dazu auch Kapitel VI in diesem Band), kann dieser Befund so
interpretiert werden, dass Lehrpersonen, die in einer Schule mit einer günstigen
Ausstattungssituation arbeiten, häufi ger Computer im Unterricht verwenden. Es zeigt
sich also, dass eine umfangreiche Ausstattung eine notwendige Voraussetzung für
den Computereinsatz im Unterricht darstellt. Für die weitere Forschung wäre es da-
ran anknüpfend zum einen lohnenswert zu betrachten, welche Rolle die Standorte der
Computer in der Schule spielen sowie zum anderen, die Lehr- und Lernbedingungen
des Erwerbs computer- und informationsbezogener Kompetenzen auch für andere
Länder im Zusammenhang mit der Computernutzung der Lehrkräfte zu untersuchen,
um mögliche Unterschiede zu den Ergebnissen in Deutschland aufzudecken.
Auch die meisten Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland berich-
ten eine eher seltene Computernutzung in der Schule. Der Blick auf die Befunde in
Deutschland zeigt, dass lediglich 1.6 Prozent der Schülerinnen und Schüler täglich in
der Schule einen Computer nutzen und nur etwas weniger als ein Drittel (31.4%) der
Schülerinnen und Schüler angeben, mindestens einmal wöchentlich einen Computer
in der Schule zu nutzen. Dieser Anteil liegt für Deutschland mit einer Differenz von
gut 22 Prozentpunkten signifi kant unter dem internationalen Mittelwert (53.6%) und
auch dem Mittelwert der Schüleranteile in der Vergleichsgruppe EU (58.8%). Im

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 225
Schulformvergleich zwischen Gymnasien und anderen Schulformen der Sekundarstufe I
zeigen sich keine signifi kanten Unterschiede.
Hinsichtlich der Häufi gkeit der Computernutzung differenziert nach verschie-
denen Fächern und Fachgruppen ist ersichtlich, dass der Computer von Schülerinnen
und Schülern in Deutschland am häufi gsten mit rund drei Fünfteln der Schülerschaft
im Fach Informatik, gefolgt von Unterricht in den geisteswissenschaftlichen Fächern
genutzt wird. Am seltensten erfolgt die Computernutzung im Mathematikunterricht
(29.4%). Die fachbezogene Nutzung fällt im internationalen Vergleich für Deutschland
sehr gering aus. Ein Großteil der Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland
gibt – abgesehen vom Fach Informatik – zudem an, Computer nie in den verschiedenen
Fächern bzw. Fächergruppen zu nutzen.
Im Hinblick auf schulbezogene Aktivitäten nutzen die Schülerinnen und Schüler
in Deutschland digitale Medien am häufi gsten für das Vorbereiten von Referaten und
Aufsätzen. Dabei liegt Deutschland jedoch erneut, wie auch in allen anderen betrach-
teten Nutzungsaspekten, unter dem internationalen Durchschnitt. Bezüglich der in der
Schule erlernten computerbezogenen Tätigkeiten geben Schülerinnen und Schüler si-
gnifi kant häufi ger als im internationalen Mittel an, dass sie in der Schule vor allem ge-
lernt haben, Internetquellen anzugeben. Andere Tätigkeiten, wie z.B. die Überprüfung
der Vertrauenswürdigkeit von Informationen, werden nach Angaben der Schülerinnen
und Schüler in Deutschland in der Schule nicht im gleichen Maße und im internationa-
len Vergleich unterdurchschnittlich häufi g erlernt.
Zusätzlich wurde in diesem Kapitel für Deutschland und im internationalen
Vergleich regressionsanalytisch untersucht, in welcher Weise die schulische Com-
puter nutzung sowie die in der Schule erlernten computerbezogenen Tätigkeiten der
Schülerinnen und Schüler mit ihren computer- und informationsbezogenen Kom-
petenzen zusammenhängen. Anders als in den meisten Teilnehmerländern von
ICILS 2013 hat die schulische Computernutzung in Deutschland einen negativen Effekt
auf den Kompetenzerwerb der Schülerinnen und Schüler. Auf internationaler Ebene
zeigt sich hingegen für fast die Hälfte der Teilnehmerländer, dass die Häufi gkeit der
schulischen Computernutzung einen positiven Effekt auf das Kompetenzniveau der
Schülerinnen und Schüler hat. In insgesamt neun Ländern zeigen sich keine signifi -
kanten Effekte. In anderen Ländern scheint auch die gezielte Unterstützung des
Erlernens computerbezogener Tätigkeiten, die inhaltlich eng mit den Aspekten compu-
ter- und informationsbezogener Kompetenzen (siehe dazu auch Kapitel IV in diesem
Band) verknüpft sind, dagegen hilfreich zu sein. Für weitere Forschungen in diesem
Bereich ist es vor dem Hintergrund, dass die Nutzung digitaler Medien in Schulen in
Deutschland bisher nur in geringem Maße verbreitet ist, notwendig, der vertiefenden
Klärung des Zusammenhangs zwischen schulischer Mediennutzung und dem Erwerb
computer- und informationsbezogener Kompetenzen nachzugehen. Unter der Prämisse
einer zukünftig steigenden Nutzungshäufi gkeit neuer Technologien in Schulen bleibt die
Erforschung dieses Zusammenhangs eine wichtige Zukunftsaufgabe. Relevant scheint
auch die Art und Weise des Computereinsatzes zu sein. Diese erweist sich bisher in
Deutschland nicht als förderlich für den Erwerb computer- und informationsbezogener

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz226
Kompetenzen. Hier zeigen sich möglicherweise Entwicklungsbedarfe auf der Ebene der
Unterrichtsentwicklung und der Lehrerbildung.
Vor dem Hintergrund, dass eine günstige Ausstattungssituation mit Computern eine
höhere Nutzung von Computern im Unterricht mit sich bringt, allerdings die Nutzung
einen negativen Effekt auf das Kompetenzniveau der Schülerinnen und Schüler auf-
weist, muss es zukünftig um die Klärung der Frage gehen, wie der Einsatz neuer
Technologien in Schulen auch in Deutschland kompetenzförderlich sein kann. Ohne
entsprechende IT-Ausstattung sowie eine zeitgemäße Qualifi kation von Lehrkräften
kann eine kompetenzorientierte Nutzung digitaler Medien im Unterricht durch das
Engagement der Lehrpersonen allein wahrscheinlich nicht bewerkstelligt werden.
Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass Lehrkräfte sowie Schülerinnen und Schüler
in Deutschland Computer vergleichsweise selten für schulische Zwecke nutzen und
Deutschland oftmals sogar das Schlusslicht des internationalen Vergleichs bildet. Dies
bestätigen schon vorliegende Forschungsergebnisse zur schulischen Nutzung digi-
taler Medien. Diese machen deutlich, dass diesbezüglich in Deutschland in den letzten
Jahren kaum eine Entwicklung beobachtet werden kann. Der Blick auf aktuelle interna-
tionale Entwicklungen veranschaulicht nicht nur, wie digitale Medien im Unterricht ge-
nutzt werden können, sondern zeigt auch, wie schulisches Lernen vor dem Hintergrund
des technischen Wandels insgesamt neu gedacht werden kann (vgl. Eickelmann &
Erstad, 2013; Erstad, Eickelmann & Eichhorn, in Druck; Gerick et al., 2014). Hier wird
für Deutschland ein dringender Entwicklungsbedarf deutlich, um Diskussionen über
die schulische Nutzung neuer Technologien unter einer erweiterten Perspektive wieder
anzustoßen mit der Vision, dass sich technische und pädagogische Entwicklungen vor
dem Hintergrund des gesellschaftlichen Wandels nicht getrennt voneinander betrachten
lassen (vgl. Davis, Eickelmann & Zaka, 2013; Fullan, 2012).
Literatur
BITKOM [Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V.].
(Hrsg.). (2011). Schule 2.0 – Eine repräsentative Untersuchung zum Einsatz elektroni-
scher Medien an Schulen aus Lehrersicht. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://
www.bitkom.org/fi les/documents/BITKOM_Publikation_Schule_2.0.pdf
Breiter, A., Fischer, A. & Stolpmann, B.E. (2006). IT-Service-Management – neue Heraus-
forderungen für kommunale Schulträger. In M. Wind & D. Kröger (Hrsg.), Handbuch IT
in der Verwaltung (S. 254–274). Berlin: Springer.
Cox, M. (2008). Researching IT in education. In J. Voogt & G. Knezek (Hrsg.), International
hand book of information technology in primary and secondary education (S. 965–982).
New York, NY: Springer.
Davis, N., Eickelmann, B. & Zaka, P. (2013). Restructuring of educational systems in the
digital age from a co-evolutionary perspective. Journal of Computer Assisted Learning,
29(5), 438–450.
Eickelmann, B. (2010). Digitale Medien in Schule und Unterricht erfolgreich implementieren.
Münster: Waxmann.

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 227
Eickelmann, B. (2012). Lernen 2.0. Das Lernpotenzial der Neuen Medien. In Brockhaus
Perspektiv, Wahnsinn Bildung. Brauchen wir eine neue Lernkultur? (S. 134–155). Güters-
loh: F. A. Brockhaus/wissenmedia.
Eickelmann, B. & Erstad, O. (2013). Towards new systems for schooling in the digital age.
Summary report and action agenda. Results EduSummIT 2013, Thematic Working
Group 1.
Eickelmann, B. & Schulz-Zander, R. (2008). Schuleffektivität, Schulentwicklung und digita-
le Medien. In W. Bos, H.G. Holtappels, H. Pfeiffer, H.-G. Rolff & R. Schulz-Zander
(Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 15, S. 157–194). Weinheim: Juventa.
Eickelmann, B. & Schulz-Zander, R. (2010). Qualitätsentwicklung im Unterricht – zur Rolle
digitaler Medien. In N. Berkemeyer, W. Bos, H.G. Holtappels, N. McElvany & R.
Schulz-Zander (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 16, S. 235–259). Weinheim:
Juventa.
Eickelmann, B. & Vennemann, M. (2014). Nutzung digitaler Medien im naturwissenschaft-
lichen Unterricht der Grundschule. In B. Eickelmann, R. Lorenz, M. Vennemann, J.
Gerick & W. Bos (Hrsg.), Grundschule in der digitalen Gesellschaft (S. 73–83). Münster:
Waxmann.
Erstad, O., Eickelmann, B. & Eichhorn, K. (in Druck). Towards new systems of schooling in
the digital age – research-informed strategies to address 21st century challenges [Special
Issue]. Education and Information Technologies.
Fletcher, G., Schaffhauser, D. & Kevin, D. (2012). Out of print: Reimagining the K-12 textbook
in a digital age. Washington, DC: State Educational Technology Directors Association
(SETDA).
Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T. & Gebhardt, E. (2014). Preparing for life in a
digital age. The IEA International Computer and Information Literacy Study internatio-
nal report. Springer.
Fraillon, J., Schulz, W. & Ainley, J. (2013). International Computer and Information Study:
Assessment framework. Amsterdam: International Association for the Evaluation of
Educational Achievement (IEA).
Fuchs, T. & Wößmann, L. (2004). Computers and student learning. Bivariate and multivari-
ate evidence on the availability and use of computers at home and at school. Brussels
Economic Review, 47(3/4), 359–385.
Fullan, M. (2012). Stratosphere: Integrating technology, pedagogy and change knowledge.
London: Pearson.
Gerick, J., Eickelmann, B. & Vennemann, M. (2014). Zum Wirkungsbereich digitaler Medien
in Schule und Unterricht. In H.G. Holtappels, M. Pfeiffer, A.S. Willems, W. Bos & N.
McElvany (Hrsg.), Jahrbuch Schulentwicklung (Bd. 18, S. 209–242). Weinheim/Basel:
Beltz Juventa.
Greenhow, C., Robelia, B. & Hughes, J. (2009). Learning, teaching, and scholarship in a di-
gital age: Web 2.0 and classroom research. What path should we take now? Educational
Researcher, 38(4), 246–259.
Haug, R. (2012). Problemlösen lernen mit digitalen Medien. Förderung grundlegender
Problemlösetechniken durch den Einsatz dynamischer Werkzeuge. Wiesbaden: Vieweg +
Teubner.
Häuptle, E. (2007). Notebook-Klassen an einer Hauptschule. Eine Einzelfallstudie zur Wirkung
eines Notebook-Einsatzes auf Unterricht, Schüler und Schule. Saarbrücken: VDM Verlag.

Eickelmann, Schaumburg, Drossel und Lorenz228
Herzig, B. (2010). Digitale Medien im Unterricht. In T. Bohl, W. Helsper, H.G. Holtappels
& C. Schelle (Hrsg.), Handbuch Schulentwicklung (S. 342–345). Bad Heilbrunn:
Klinkhardt.
Herzig, B. (2012). Medienbildung. Grundlagen und Anwendungen. Handbuch Medien-
pädagogik (Bd. 1). München: kopäd.
Kahnert, J. & Endberg, M. (2014). Fachliche Nutzung digitaler Medien im Mathematik unter-
richt der Grundschule. In B. Eickelmann, R. Lorenz, M. Vennemann, J. Gerick & W. Bos
(Hrsg.), Grundschule in der digitalen Gesellschaft. Befunde aus den Schulleistungsstudien
IGLU und TIMSS 2011 (S. 85–96). Münster: Waxmann.
KMK [Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland].
(1997). Neue Medien und Telekommunikation im Bildungswesen. Bonn: KMK.
KMK [Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland].
(2012). Medienbildung in der Schule. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://www.
kmk.org/fi leadmin/veroeffentlichungen_beschluesse/2012/2012_03_08_Medienbildung.
pdf
Ladbrook, J. & Probert, E. (2011). Information skills and critical literacy: Where are our
digikids at with online searching and are their teachers helping? Australasian Journal of
Edu cational Technology, 27(1), 105–121.
Lorenz, R. & Gerick, J. (2014). Neue Technologien und die Leseleistung von Grund schul-
kindern. Zur Bedeutung der schulischen und außerschulischen Nutzung digitaler Medien.
In B. Eickelmann, R. Lorenz, M. Vennemann, J. Gerick & W. Bos (Hrsg.), Grundschule
in der digitalen Gesellschaft (S. 59–71). Münster: Waxmann.
MCEECDYA [Ministerial Council for Education, Early Childhood Development and Youth
Affairs]. (2010). National Assessment Program. ICT literacy. Years 6 and 10. Report
2008. Carlton South: MCEECDYA.
Müller, C., Blömeke, S. & Eichler, D. (2006). Unterricht mit digitalen Medien – zwischen
Innovation und Tradition? Eine empirische Studie zum Lehrerhandeln im Medien-
zusammenhang. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 9(4), 632–650.
OECD. (2011). PISA 2009 results: Students on line: Digital technologies and performance.
Paris: OECD.
Plomp, T., Anderson, R.E., Law, N. & Quale, A. (2009). Cross-national information and com-
munication technology. Policies and practices in education. Charlotte, NC: Information
Age Publishing.
Prenzel, M., Baumert, J., Blum, W., Lehmann, R., Leutner, D., Neubrand, M., Pekrun, R.,
Rolff, H.-G., Rost, J. & Schiefele, U. (Hrsg.). (2004). PISA 2003. Ergebnisse des zwei-
ten internationalen Vergleichs. Der Bildungsstand der Jugendlichen in Deutschland –
Ergebnisse des zweiten internationalen Vergleichs. Münster: Waxmann.
Schaumburg, H. & Issing, L.J. (2002). Verbessern neue Medien die Lern- und Unter-
richtsqualität? Methoden und Ergebnisse einer Langzeitstudie am Evangelisch Stiftischen
Gymnasium. Präsentation beim 10. Medienpädagogischen Gespräch der Bertelsmann
Stiftung, Gütersloh.
Schaumburg, H., Prasse, D., Tschackert, K. & Blömeke, S. (2007). Lernen in Notebook-
Klassen. Endbericht zur Evaluation des Projekts 1000x1000 – Notebooks im Schulranzen.
Bonn: Schulen ans Netz.
Schulz-Zander, R., Eickelmann, B. & Goy, M. (2010). Mediennutzung, Medieneinsatz und
Lesekompetenz. In W. Bos, S. Hornberg, K.-H. Arnold, G. Faust, L. Fried, E.-M. Lankes,
K. Schwippert, I. Tarelli & R. Valtin (Hrsg.), IGLU 2006. Die Grundschule auf dem

Schulische Nutzung von neuen Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich 229
Prüfstand. Vertiefende Analysen zu Rahmenbedingungen schulischen Lernens (S. 91–
119). Münster: Waxmann.
Senkbeil, M. & Drechsel, B. (2004). Vertrautheit mit dem Computer. In M. Prenzel, J.
Baumert, W. Blum, R. Lehmann, D. Leutner, M. Neubrand, R. Pekrun, H.-G. Rolff,
J. Rost & U. Schiefele (Hrsg.), PISA 2003. Der Bildungsstand der Jugendlichen in
Deutschland – Ergebnisse des zweiten internationalen Vergleichs (S. 177–190). Münster:
Waxmann.
Senkbeil, M. & Wittwer, J. (2006). Beeinfl usst der Computer die Entwicklung mathema-
tischer Kompetenzen? In M. Prenzel, J. Baumert, W. Blum, R. Lehmann, D. Leutner,
M. Neubrand, R. Pekrun, J. Rost & U. Schiefele (Hrsg.), PISA 2003. Untersuchung zur
Kompetenzentwicklung im Verlauf eines Schuljahres (S. 139–160). Münster: Waxmann.
Senkbeil, M. & Wittwer, J. (2007). Die Computervertrautheit von Jugendlichen und Wirkungen
der Computernutzung auf den fachlichen Kompetenzerwerb. In M. Prenzel, C. Artelt,
J. Baumert, W. Blum, M. Hamman, E. Klieme & R. Pekrun (Hrsg.), PISA 2006. Die
Ergebnisse der dritten internationalen Vergleichsstudie (S. 277–307). Münster: Waxmann.
Senkbeil, M. & Wittwer, J. (2008). Antezedenzien und Konsequenzen informellen Lernens am
Beispiel der Mediennutzung von Jugendlichen [Sonderheft]. Zeitschrift für Erziehungs-
wissenschaft, 10, 109–128.
Song, H., & Kang, T. (2012). Evaluating the impacts of ICT use: A multi-level analysis with
hierarchical linear modeling. The Turkish Online Journal of Educational Technology,
11(4), 132–140.
Tulodziecki, G., Herzig, B., Grafe, S. (2010). Medienbildung in Schule und Unterricht. Bad
Heilbrunn: Klinkhardt.
Voogt, J. & Knezek, G. (2008). International handbook of information technology in primary
and secondary education. New York, NY: Springer.
Warschauer, M. (2007). Information literacy in the laptop classroom. Teacher College Record,
109(11), 2511–2540.

1. Einleitung
Unverändert weisen nationale und internationale Studien der letzten Jahre auf bestehen-
de Geschlechterdisparitäten im Bildungsbereich, vor allem in Bezug auf den fachlichen
Kompetenzerwerb von Schülerinnen und Schülern, hin (vgl. u.a. Bos, Valtin, Hornberg,
Buddeberg, Goy & Voss, 2007; Brehl, Wendt & Bos, 2012; Pant, Stanat, Schroeders,
Roppelt, Siegle & Pöhlmann, 2013; Prenzel, Sälzer, Klieme & Köller, 2013). Für das
Bildungssystem in Deutschland konnte gezeigt werden, dass in den meisten fachspezi-
fi schen Kompetenzbereichen signifi kante Unterschiede in den Schülerleistungen beste-
hen, die je nach Disziplin entweder zugunsten der Mädchen (Lesen) oder der Jungen
(Mathematik und teilweise auch in den Naturwissenschaften) ausfallen. Die Befunde
weisen weiter darauf hin, dass sich die am Ende der Grundschulzeit vergleichsweise
geringen geschlechtsspezifi schen Unterschiede in den Kompetenzniveaus im Laufe der
Sekundarstufe I verstärken (vgl. OECD, 2009).
Im Zuge des Wandels hin zu einer Informations- und Wissensgesellschaft steigt die
Relevanz der kompetenten Nutzung digitaler Medien in allen Bereichen der Lebens-
und Arbeitswelt. Der kompetente Umgang mit neuen Technologien im Sinne com-
puter- und informationsbezogener Kompetenzen gilt sowohl für Jungen als auch für
Mädchen als fächerübergreifende Schlüsselkompetenz und stellt eine Voraussetzung
für die erfolgreiche Teilhabe an der Gesellschaft dar (siehe dazu vertiefend Kapitel
II und IV in diesem Band). Auf der Individualebene ergibt sich daher die Frage nach
Chancengerechtigkeit und Bildungspartizipation von Mädchen und Jungen zur Erfüllung
von persönlichen und berufl ichen Zielsetzungen. Dieser Untersuchungsbereich ist auch
aus gesellschaftlicher Perspektive im Hinblick auf Aspekte wie den Fachkräftemangel
und die Forderung gleicher gesellschaftlicher und berufl icher Teilhabe beider
Geschlechter relevant. Festzustellen ist, dass Frauen besonders in technologiebezogenen
Berufen noch immer unterrepräsentiert sind (vgl. u.a. Anderson, Lankshear, Timms &
Courtney, 2008; Best, Sanwald, Ihsen, Ittel & Schraudner, 2013). Daher erscheint eine
Betrachtung geschlechtsspezifi scher Disparitäten auch in diesem Kompetenzbereich als
relevant. Bisherige Studien in diesem Zusammenhang haben aufgezeigt, dass Jungen in
Kapitel VIII
Computer- und informationsbezogene
Kompetenzen von Mädchen und Jungen
im internationalen Vergleich
Ramona Lorenz, Julia Gerick, Renate Schulz-Zander und Birgit Eickelmann

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann232
der Regel über eine höhere computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung verfügen
als Mädchen (vgl. u.a. Papastergiou, 2008; Senkbeil & Wittwer, 2007; Simsek, 2011;
Tømte & Hatlevik, 2011; Tsai & Tsai, 2010; Vekiri & Chronaki, 2008). Allerdings fehlt
es an Befunden, die über die Selbsteinschätzungen hinausgehen und auf Kompetenztests
beruhen. Wie sich die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Mädchen und Jungen tatsächlich abbilden, konnte aufgrund fehlender Testinstrumente
bisher noch nicht umfassend gezeigt werden. Diese Forschungs- und Informationslücke
wird im Rahmen von ICILS 2013 aufgegriffen. Mit dieser Studie kann erstmalig auf
der Grundlage von computerbasierten Tests international vergleichend untersucht wer-
den, ob sich zwischen Mädchen und Jungen Unterschiede hinsichtlich der compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen identifi zieren lassen. Im theoretischen
Rahmenmodell zum Erwerb von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen,
das ICILS 2013 zugrunde liegt (vgl. Fraillon, Schulz & Ainley, 2013; siehe dazu auch
Kapitel III in diesem Band), wird das Geschlecht der Jugendlichen als eine relevante
Voraussetzung auf der Ebene der Schülermerkmale betrachtet. Bezüglich dieser Ebene
wird davon ausgegangen, dass sie Lernprozesse beeinfl usst und somit relevant für den
Erwerb von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen ist. Im vorliegenden
Kapitel wird empirisch untersucht, wie sich der beschriebene Zusammenhang zwi-
schen dem individuellen Schülermerkmal Geschlecht und dem fächerübergreifenden
Bereich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen im Schulsystem in
Deutschland darstellt und wie er sich im internationalen Vergleich abbildet.
Dieses Kapitel gibt in Abschnitt 2 zunächst einen Überblick über die aktuelle
Forschungslage zu geschlechtsspezifi schen Disparitäten im Bereich der Kompetenzen
im Umgang mit digitalen Medien, des Zugangs zu und des Nutzungsverhaltens von
neuen Technologien sowie der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung.
Anschließend werden in Abschnitt 3 auf Grundlage der Daten von ICILS 2013
Leistungs disparitäten von Mädchen und Jungen im internationalen Vergleich unter-
sucht. Diese Analysen werden in Abschnitt 4 um die Untersuchung von geschlechts-
spezifi schen Unterschieden in der Häufi gkeit der Computernutzung und in der Dauer
der Computererfahrung ergänzt. Mit einem anschließenden Fokus auf die computer-
bezogene Selbstwirksamkeitserwartung der Schülerinnen und Schüler in Deutschland
werden individuelle Rahmenbedingungen des Kompetenzerwerbs im Bereich der
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen betrachtet (Abschnitt 5).
Dieser Zusammenhang wird für Schülerinnen und Schüler in Deutschland vertie-
fend analysiert, wobei die Dauer der Computererfahrung sowie die computerbezo-
gene Selbstwirksamkeitserwartung als mögliche Prädiktoren für geschlechtsspezifi sche
Kompetenzunterschiede herangezogen werden (Abschnitt 6).

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 233
2. Einblick in Befunde zu geschlechtsspezifischen Disparitäten
im Bereich digitaler Medien
Geschlechtsspezifi sche Disparitäten im Kontext der Nutzung neuer Technologien und
des kompetenten Umgangs mit digitalen Medien wurden in den letzten Jahren be-
reits in unterschiedlichen Studien untersucht. Im Fokus der Forschung der vergange-
nen Jahre standen Untersuchungen zu Kompetenzunterschieden im Umgang mit neu-
en Technologien (vgl. u.a. ACARA, 2012; Pelgrum, Reinen & Plomp, 1993), zur
Häufi gkeit und der Art der Computernutzung (vgl. u.a. Senkbeil & Wittwer, 2007), zu
geschlechtsspezifi schen Unterschieden in Einstellungen zu digitalen Medien (vgl. u.a.
Meelissen, 2008; Schulz-Zander, 2002), zum Interesse an der Nutzung des Computers
und des Internets (vgl. u.a. Abbiss, 2009; Anderson et al., 2008; Eickelmann &
Rollett, 2012; Lorenz & Kahnert, 2014; Luca & Aufenanger, 2007; Whitley, 1997;
Wirth & Klieme, 2002) sowie zur Selbstwirksamkeitserwartung im Umgang mit digi-
talen Medien (vgl. u.a. Sáinz & Eccles, 2012; Tsai & Tsai, 2010; Vekiri & Chronaki,
2008). In den folgenden drei Abschnitten wird auf Befunde zu geschlechtsspezi-
fi schen Disparitäten hinsichtlich des kompetenten Umgangs mit digitalen Medien, der
Computernutzung sowie der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung fokus-
siert. Neben den zentralen Ergebnissen werden dabei auch die Begründungsansätze zur
Erklärung der Befunde näher ausgeführt.
2.1 Geschlechtsspezifische Disparitäten hinsichtlich Kompetenzen im
Umgang mit digitalen Medien
Zahlreiche Untersuchungen zu Kompetenzen im Umgang mit digitalen Medien basie-
ren auf subjektiven Selbsteinschätzungen von Mädchen und Jungen im Rahmen von
Befragungen. Hingegen liegen nur wenige Studien vor, denen Tests zugrunde lie-
gen, mit denen die Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler gemessen werden.
Im folgenden Abschnitt werden diese Forschungsbefunde zu geschlechtsspezifi schen
Disparitäten referiert, die testbasiert Kompetenzen im Umgang mit digitalen Medien er-
fassen.
Eine der ersten Studien, die Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern im
Umgang mit neuen Technologien untersucht hat, ist die zu Beginn der 1990er Jahre in
der fünften und achten Jahrgangsstufe durchgeführte IEA-Studie COMPED (Computers
in Education Study). Diese Studie konnte international vergleichend auf der Basis
von standardisierten papierbasierten Wissenstests zeigen, dass Jungen in allen teilneh-
menden Ländern, so auch in Deutschland, bessere Testergebnisse im Bereich der com-
puter literacy erzielten als Mädchen (vgl. Janssen, Reinen & Plomp, 1997; Lang &
Schulz-Zander, 1994; Pelgrum et al., 1993). Die Testinhalte dieser Studie fokussier-
ten auf Anwendungswissen und Kenntnisse über den Umgang mit dem Computer. In
Deutschland konnte im Rahmen dieser Studie zudem ein Zusammenhang zwischen ei-

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann234
ner höheren Testleistung der Jungen und der häufi geren häuslichen Verfügbarkeit von
Computern aufgezeigt werden (vgl. Lang, 1997). Geschlechtsspezifi sche Unterschiede
in der Ausstattung mit digitalen Medien wurden in Deutschland auch noch zu Beginn
des 21. Jahrhunderts deutlich: Im Jahr 2004 gaben in einer repräsentativen Befragung
nur 43 Prozent der Mädchen aber 64 Prozent der Jungen an, einen Computer zu be-
sitzen (vgl. MPFS, 2004). In einer quasi-experimentellen Längsschnittuntersuchung
in Deutschland mit Kontrollklassen zur berufsvorbereitenden Maßnahme „Workshop
Zukunft“ in den achten und neunten Jahrgangsstufen in Nordrhein-Westfalen und
Thüringen konnten Fußangel, Schulz-Zander und Bauer (2007) in einem papierbasierten
Wissenstest über Computer und Internet signifi kante Unterschiede zugunsten der Jungen
sowie einen größeren Lernzuwachs der Jungen im betrachteten Zeitraum ermitteln.
Als Begründungen für die höheren Kompetenzen von Jungen im Umgang mit digi-
talen Medien werden neben Ausstattungsmerkmalen oftmals auch Geschlechterstereo-
type und daraus resultierende geschlechtsspezifi sche Einstellungen und Selbstwirk sam-
keitserwartungen angeführt (vgl. u.a. Metz-Göckel, 1990; Tigges, 2008). Basierend
auf einem Überblick über Forschungsbefunde aus mehr als 20 Jahren zur Analyse von
Geschlechterdifferenzen im Bereich der digitalen Medien resümiert Cooper (2006),
dass Mädchen im Vergleich zu Jungen beim Lernen über und mit Computern benach-
teiligt sind. Er führt seine Erkenntnisse mit dem Schluss zusammen, dass geschlechts-
spezifi sche Stereotype ursächlich auf weniger positive Einstellungen und geringere
Fähigkeiten der Mädchen zurückzuführen seien.
Aktuellere Studien deuten zunehmend auf eine Annäherung oder sogar auf ei-
nen Ausgleich der Kompetenzniveaus von Mädchen und Jungen hin und weisen teil-
weise sogar einen Vorsprung der Mädchen im kompetenten Umgang mit neuen
Technologien aus. So zeigte eine Studie in Norwegen mit mehr als 4.000 Schülerinnen
und Schülern auf Basis eines webbasierten Testmoduls zur digital competence in der
siebten Jahrgangsstufe keine geschlechtsspezifi schen Unterschiede (vgl. Hatlevik
& Christophersen, 2013). Landesweite Studien zur ICT-Literacy in Australien mit
Erhebungszyklen in den Jahren 2005, 2008 und 2011 konnten anhand von com-
puterbasierten Testmodulen in der sechsten und zehnten Jahrgangsstufe im ersten
Zyklus zunächst keine geschlechtsspezifi schen Unterschiede ermitteln. In den bei-
den darauffolgenden Zyklen konnte allerdings in beiden Jahrgangsstufen ein höheres
Kompetenzniveau der Mädchen aufgezeigt werden (vgl. ACARA, 2012; MCEECDYA,
2010; MCEETYA, 2007). In den USA untersuchten Hohlfeld, Ritzhaupt und Barron
(2013) die technology literacy von mehr als 1.500 Schülerinnen und Schülern in der
achten Jahrgangsstufe. Sie ermittelten hinsichtlich geschlechtsspezifi scher Unterschiede,
dass Schülerinnen sowohl im Gesamttest als auch in allen Subdimensionen eines in-
ternetbasierten Performanztests – mit u.a. Softwareanwendungen, Testaufgaben zur
sicheren und angemessenen Nutzung von Informationen, Aufgaben zur Tabellen-
kalkulation, Internetnutzung sowie zur Textverarbeitung – besser abschnitten. Die
Ergänzungsstudie zu IGLU 2001 zum Lesen am Computer (LaC) hat auf der Grundlage
von Lesetests anhand von Print- und inhaltsgleichen computerbasierten Hypertexten ge-

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 235
zeigt, dass Mädchen auch beim Lesen von Hypertexten höhere Testleistungen erzielten
als Jungen (vgl. Voss, 2006).
Auch noch über das Jugendalter hinaus können Geschlechterunterschiede festgestellt
werden. So kamen Hargittai und Shafer (2006) für die Altersgruppe der Erwachsenen in
den USA zu dem Ergebnis, dass Frauen trotz einer geringeren Selbsteinschätzung ihrer
Kompetenzen im Vergleich zu Männern Aufgaben zur Erfassung von online skills, bei
denen im Internet Informationen zu verschiedenen Themen wie kulturellen Ereignissen
oder Stellenangeboten gesucht werden sollten, gleich gut bearbeiteten. Die Autoren
schließen daraus, dass die geringere Selbsteinschätzung der Kompetenzen dazu führt,
dass Frauen dazu tendieren, das Internet seltener zu nutzen als Männer und somit durch
weniger Erfahrungen im Umgang mit diesem Medium ihr Potenzial nicht ausschöp-
fen (vgl. Hargittai & Shafer, 2006). In den Niederlanden konnte eine Untersuchung mit
Erwachsenen, die auf Tests zu internet skills basiert, ebenfalls keine geschlechtsspezi-
fi schen Disparitäten zeigen (vgl. van Deursen, van Dijk & Peters, 2011). Die Autoren
dieser Studie weisen darauf hin, dass geschlechtsspezifi sche Unterschiede in diesem
Bereich in den Niederlanden kaum noch existent sind.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass bisherige Befunde zu Kompetenzen im
Umgang mit neuen Technologien ambivalente Hinweise im Hinblick auf Geschlechter-
differenzen geben, wobei in früheren Studien vor allem Begründungsansätze in
der häuslichen Ausstattungssituation und stereotype Rollenzuweisungen ange-
führt wurden. Seit sich die Ausstattungssituation von Kindern und Jugendlichen
zwischen den Geschlechtern angeglichen hat – für Deutschland siehe dazu bei-
spielsweise die aktuelle JIM-Studie (vgl. MPFS, 2013a) –, wird in neueren kompetenz -
bezogenen Untersuchungen vielmehr davon ausgegangen, dass die Häufi gkeit und
Art der Computernutzung zwischen Mädchen und Jungen einerseits sowie die
Selbsteinschätzung der eigenen Kompetenzen andererseits zur Erklärung von Unter-
schieden in den Kompetenzen zwischen den Geschlechtern angeführt werden können.
Die vorliegenden Befunde und die damit aufgezeigte nicht eindeutige Forschungslage
geben Hinweise darauf, dass zunächst keine gerichteten Annahmen darüber getroffen
werden können, ob in ICILS 2013 Mädchen oder Jungen höhere computer- und infor-
mationsbezogene Kompetenzen aufweisen. Fest steht jedoch, dass die vor Jahren noch
vertretbare Erwartungshaltung, dass Jungen in Kompetenztests besser abschneiden,
nicht mehr uneingeschränkt zu halten ist. Die vorgestellten Forschungsbefunde sind al-
lerdings insgesamt nur eingeschränkt an ICILS 2013 anschlussfähig zu interpretieren,
da diese sich lediglich auf verwandte Konzepte technologiebezogener Kompetenzen
und nicht auf computer- und informationsbezogene Kompetenzen, so wie sie für
ICILS 2013 defi niert sind, beziehen (siehe dazu auch Kapitel IV in diesem Band).

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann236
2.2 Zugang zu neuen Technologien und die Häufigkeit der
Computernutzung von Mädchen und Jungen
Bezüglich des Zugangs zu neuen Technologien lässt sich im letzten Jahrzehnt ins-
gesamt ein Wandel ausmachen: Während für Mädchen noch vor etwa zehn Jahren
Nachteile im Zugang zu digitalen Medien bestanden (vgl. MPFS, 2004; Papastergiou
& Solomonidou, 2005; Schulz-Zander, 2002; Volman, van Eck, Heemskerk & Kuiper,
2005), zeigt sich im Zeitverlauf, dass diese Geschlechtsunterschiede sowohl im
Grundschulalter als auch im Jugendalter deutlich geringer geworden sind (vgl. u.a.
Lorenz & Kahnert, 2014; Luca & Aufenanger, 2007). Neuere Befunde und amtliche
Statistiken belegen, dass die Unterschiede zwischen den Geschlechtern in Bezug auf die
Zugangsmöglichkeiten zu digitalen Medien und auf die Nutzungshäufi gkeit zu Hause
für die in ICILS 2013 fokussierte Altersgruppe der Achtklässlerinnen und Achtklässler
ausgeglichen sind (vgl. MPFS, 2013b; Statistisches Bundesamt, 2012).
Hinsichtlich der Dauer der Computererfahrung zeigten Studien in den letzten
Jahren, dass Jungen über eine durchschnittlich längere Computererfahrung verfügen
als Mädchen, also im Altersverlauf tendenziell früher beginnen, neue Technologien zu
nutzen (vgl. u.a. Livingstone & Helsper, 2010; Senkbeil & Wittwer, 2007). In Bezug
auf die Computernutzung in der Freizeit zeigt sich sowohl für Kinder am Ende der
Grundschulzeit als auch für Jugendliche in der Sekundarstufe I ein Unterschied hinsicht-
lich der Häufi gkeit der häuslichen Computernutzung zwischen Mädchen und Jungen,
der allerdings in den letzten Jahren geringer geworden ist (vgl. Lorenz & Kahnert,
2014; MPFS, 2013b; Senkbeil & Wittwer, 2007). Dabei sind für beide Geschlechter
Zuwächse in der Häufi gkeit der häuslichen Computernutzung zu verzeichnen, die für
die Mädchen höher ausfallen, was zu einem Angleich der Nutzungshäufi gkeit geführt
hat. Hinsichtlich der schulischen Computernutzung haben Eickelmann und Rollett
(2012) für Sekundarstufenschulen gezeigt, dass Schülerinnen signifi kant seltener berich-
ten an Ganztagsangeboten mit dem Computer teilzunehmen und die Differenz zwischen
Mädchen und Jungen mit steigendem Alter zunimmt. Auch hinsichtlich der Häufi gkeit
der Computernutzung im Unterricht zeigt sich an Ganztagsschulen ein leichter Vorteil
der Schüler gegenüber den Schülerinnen.
2.3 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung
von Mädchen und Jungen
Motivationale und affektive Determinanten von Schulleistungen wurden im
Zusammenhang mit digitalen Medien unter dem Gesichtspunkt von Geschlechter-
disparitäten bereits vergleichsweise umfassend untersucht. In der bisherigen Forschung
wird in der Regel zwischen Differenzen in der computerbezogenen Selbst wirk-
samkeitserwartung (vgl. u.a. ACARA, 2012; Senkbeil & Wittwer, 2007; Sieverding
& Koch, 2009; Tømte & Hatlevik, 2011; Tsai & Tsai, 2010; Vekiri, 2010; Wirth &
Klieme, 2002), im Hinblick auf das computerbezogene Selbstkonzept (vgl. u.a. Dick-

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 237
häuser & Stiensmeier-Pelster, 2002; Rösner, Bräuer & Riegas-Staackmann, 2004; Sáinz
& Eccles, 2012; Schaumburg & Issing, 2002; Schulz-Zander, 2002, 2005; Schulz-
Zander & Riegas-Staackmann, 2004) und bezüglich geschlechtsspezifi scher Disparitäten
in den computerbezogenen Einstellungen (vgl. Cooper, 2006; Fußangel et al., 2007; Li
& Kirkup, 2007; Loocker, 2008; Meelissen, 2008; Meelissen & Drent, 2008; Plumm,
2008; Sáinz & López-Sáez, 2010; Whitley, 1997) unterschieden. Im Folgenden wird auf
den Bereich der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung fokussiert.
Obwohl die Befundlage zeigt, dass sich geschlechtsspezifi sche Differenzen in
den Zugangsmöglichkeiten zu digitalen Medien in den letzten Jahren verringert ha-
ben, fi nden sich in Bezug auf die computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung der
Schülerinnen und Schüler immer noch geschlechtsspezifi sche Unterschiede zugunsten
der Jungen, die ihre Kompetenzen im Umgang mit digitalen Medien höher einschät-
zen als Mädchen (vgl. Hargittai & Shafer, 2006; Ilomäki, 2011; Luca & Aufenanger,
2007; Papastergiou, 2008; Senkbeil & Wittwer, 2007; Simsek, 2011; Vekiri &
Chronaki, 2008; Zhong, 2011). Noch vor gut zehn Jahren konnte ermittelt werden, dass
Geschlechter unterschiede in der Selbsteinschätzung der computerbezogenen Kenntnisse
und Fähigkeiten stark durch die häusliche Nutzungshäufi gkeit des Computers beein-
fl usst wurden (vgl. Wirth & Klieme, 2002). Des Weiteren konnten Sekundäranalysen
von Daten aus PISA 2006 für Finnland und Norwegen zeigen, dass geschlechtsspe-
zifi sche Unterschiede in der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung je
nach Nutzungstyp unterschiedlich – zugunsten der Mädchen oder der Jungen – aus-
fi elen, wobei sechs Nutzungstypen unter Berücksichtigung der Häufi gkeit der
Computer nutzung sowie der computerbezogenen Aktivitäten differenziert wur-
den (vgl. Tømte & Hatlevik, 2011). Tsai und Tsai (2010) konnten in einer Studie
mit mehr als 1 000 Jugendlichen in der achten Jahrgangsstufe in Taiwan zeigen, dass
die unterschiedliche inhaltliche Nutzung des Internets von Mädchen und Jungen ei-
nen Zusammenhang zur Selbstwirksamkeitserwartung aufweist. So konnten kei-
ne geschlechtsspezifi schen Unterschiede in der allgemein betrachteten computerbezo-
genen Selbstwirksamkeitserwartung berichtet werden. Allerdings hat sich mit Fokus
auf die jeweiligen Internetaktivitäten bei der Unterscheidung zwischen explorativer
Selbstwirksamkeit (z.B. hinsichtlich des Navigierens im Internet und des Suchens
von Informationen) und kommunikativer Selbstwirksamkeit (in Bezug auf die Kom-
munikation im Internet) gezeigt, dass sich Mädchen hinsichtlich der kommunikativen
Selbstwirksamkeit signifi kant höher einschätzen. Weitere Analysen weisen darauf hin,
dass Mädchen und Jungen in ihrer computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung
in unterschiedlichem Maße von den Erwartungen der Eltern und Lehrkräfte beeinfl usst
werden (vgl. Vekiri, 2010). Aktuelle Befunde einer Studie aus Australien zeigen in
Bezug auf die Selbstwirksamkeitserwartung allerdings keine signifi kanten Unterschiede
zwischen Mädchen und Jungen in der sechsten und zehnten Jahrgangsstufe (vgl.
ACARA, 2012). Moos und Azevedo (2009) schließen aus ihrer Metaanalyse, dass die
computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung von Schülerinnen und Schülern für
beide Geschlechter eine wesentliche Rolle für Lernprozesse auch in Bezug auf die er-
zielten Leistungen spielt. Betrachtet man die Entwicklung unter Berücksichtigung der

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann238
steigenden Selbstwirksamkeitserwartung der Mädchen, die in den letzten Jahren deut-
lich wird und die eine besonders hohe Relevanz für schulische Leistungen hat (vgl.
u.a. Bandura, 1993; Helmke & Weinert, 1997), ist in den Befunden eine Tendenz da-
hingehend zu erkennen, dass sich der Vorsprung der Jungen verringert bzw. sich das
Verhältnis sogar umgekehrt hat. Zukünftig kann möglicherweise erwartet werden, dass
Mädchen über höhere Kompetenzen im Umgang mit digitalen Medien verfügen (vgl.
Ertl & Helling, 2013).
Hinsichtlich der dargestellten Ergebnisse zu geschlechtsspezifi schen Unterschieden
lässt sich zusammenfassend festhalten, dass (a) nur wenige testbasierte Befunde zu
Kompetenzunterschieden im Umgang mit digitalen Medien vorliegen, wobei sich in der
zeitlichen Entwicklung die geschlechtsspezifi schen Unterschiede eher verringert haben
und je nach Testkonzeption bzw. Testgebiet stellenweise auch Vorteile zugunsten der
Mädchen auszumachen sind, dass (b) Mädchen und Jungen in Deutschland mittlerwei-
le vergleichbare Zugangsmöglichkeiten zu digitalen Medien haben, Jungen derzeit den-
noch häufi ger neue Technologien nutzen und früher als Mädchen damit beginnen und
dass (c) Jungen eine höhere Selbstwirksamkeitserwartung berichten, Mädchen sich nach
aktuellen Befunden allerdings diesbezüglich dem Niveau der Jungen annähern.
In diesem Kapitel werden die Befunde aus ICILS 2013 hinsichtlich geschlechtsspe-
zifi scher Unterschiede zwischen Achtklässlerinnen und Achtklässlern dargestellt. Dazu
werden zunächst geschlechtsspezifi sche Leistungsunterschiede in den computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen in Deutschland im internationalen Vergleich und die
Verteilung der Mädchen und Jungen auf die Kompetenzstufen betrachtet. Anschließend
werden die Nutzungshäufi gkeit neuer Technologien, die Dauer der Computererfahrung
und die computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung von Mädchen und Jungen in
den Blick genommen. Der Analyseteil wird mit Regressionsanalysen zur Erklärung
von geschlechtsspezifi schen Unterschieden in computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen unter Kontrolle der Dauer der Computererfahrung und der computerbe-
zogenen Selbstwirksamkeitserwartung abgeschlossen, die gesondert für Gymnasien und
andere Schulformen der Sekundarstufe I durchgeführt werden.
3. Geschlechterdisparitäten in den computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen in Deutschland
und im internationalen Vergleich
Anknüpfend an die vierte internationale Forschungsfrage von ICILS 2013, die auf die
Klärung der Bedeutsamkeit von Schülerhintergrundmerkmalen – wie dem Geschlecht
– für die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen abzielt, wird zunächst
jeweils die Leistung der Schülerinnen und Schüler im Bereich der computer- und in-
formationsbezogenen Kompetenzen im internationalen Vergleich in den Blick genom-
men. In Abbildung 8.1 werden Differenzen in den Leistungsniveaus von Mädchen und
Jungen in Deutschland im internationalen Vergleich dargestellt. In Deutschland errei-
chen die Mädchen durchschnittlich 532 Punkte und liegen damit um 16 Punkte signi-

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 239
Abbildung 8.1: Leistungsdifferenzen in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
zwischen Mädchen und Jungen im internationalen Vergleich
fi kant über dem Leistungswert der Jungen, die durchschnittlich 516 Punkte erreichen.
Es wird ersichtlich, dass auch für einen Großteil der an ICILS 2013 teilnehmenden
Länder ein signifi kanter Leistungsvorsprung der Mädchen gegenüber den Jungen be-
steht. Lediglich für Argentinien (Buenos Aires), die Schweiz, Thailand und die Türkei
liegen keine signifi kanten Leistungsunterschiede vor.
Teilnehmer
M1(SE) M2(SE) M –M
12
(SE)
Republik Korea 556 (3.1) 517 (3.7) 38 (4.1) p
2Kanada (N. & L.) 544 (4.1) 509 (3.7) 35 (6.0) p
Slowenien 526 (2.8) 497 (2.8) 29 (3.6) p
Chile 499 (3.9) 474 (3.9) 25 (4.8) n
23 Hongkong 523 (7.5) 498 (9.2) 25 (8.3) n
Kanada (O.) 560 (4.0) 535 (3.4) 25 (3.8) n
Australien 554 (2.8) 529 (3.3) 24 (4.0) n
12 Norwegen 548 (2.8) 525 (3.1) 23 (3.5) n
3Niederlande 546 (5.1) 525 (5.4) 20 (4.9) n
VG OECD 525 (1.1) 507 (1.1) 18 (1.1) n
Internat. Mittelwert 509 (1.0) 491 (1.0) 18 (1.0) n
Litauen 503 (4.2) 486 (3.8) 17 (3.4) n
VG EU 534 (1.3) 517 (1.3) 17 (1.3) n
Deutschland 532 (2.9) 516 (3.2) 16 (3.8) n
Kroatien 520 (3.1) 505 (3.6) 15 (3.5) n
3Dänemark 549 (4.7) 534 (4.1) 15 (5.4) n
25
Russische Föderation 523 (2.8) 510 (3.4) 13 (2.4) n
Slowakische Republik 524 (4.8) 511 (5.1) 13 (4.1) n
Polen 544 (2.9) 531 (3.1) 13 (3.7) n
Tschechische Republik 559 (2.0) 548 (2.8) 12 (2.7) n
5Thailand 378 (5.7) 369 (5.3) 9 (5.6) n
3Schweiz 529 (5.5) 522 (4.6) 6 (4.3) n
3Argentinien (B. A.) 453 (8.9) 448 (9.7) 5 (6.9) n
Türkei 362 (5.2) 360 (5.4) 2 (3.8) q
1
2
3
5
AInkonsistenzen in berichteten Differenzen sind im Rundungsverfahren begründet.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Abweichender Erhebungszeitraum.
Mädchen Jungen Leistungs-
differenzA
Leistungsdifferenz signifikant größer als in Deutschland (p < .05).
Kein signifikanter Unterschied zur Leistungsdifferenz in Deutschland.
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Teilnehmer mit signifikanter Leistungsdifferenz (p < .05).
Teilnehmer ohne signifikante Leistungsdifferenz.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
Leistungsdifferenz signifikant kleiner als in Deutschland (p < .05).
-50 -25 0 25 50
p
n
q
Leistungsvorsprung
zugunsten der
Jungen Mädchen
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann240
Deutschland liegt hinsichtlich der geschlechtsspezifi schen Leistungsdifferenz im in-
ternationalen Vergleich im Bereich der Vergleichsgruppen EU (17 Punkte) und OECD
sowie des internationalen Werts (beide 18 Punkte). Die Leistungsdifferenz zugunsten
der Mädchen ist in der Republik Korea (gerundet 38 Punkte), Kanada (Neufundland
und Labrador; 35 Punkte) und in Slowenien (29 Punkte) am größten und zudem signi-
fi kant höher als in Deutschland. In der Türkei fällt die Leistungsdifferenz mit durch-
schnittlich zwei Punkten am niedrigsten und signifi kant geringer aus als in Deutschland.
Zusammengefasst lässt sich festhalten, dass Jungen im Mittel in keinem Teil-
nehmer land über höhere computer- und informationsbezogene Kompetenzen verfü-
gen als Mädchen und in den meisten Ländern die Mädchen signifi kant bessere Leis-
tungen zeigen. Darüber hinaus zeigt sich, dass sowohl die Leistungen der Mädchen
als auch die der Jungen in Deutschland signifi kant über den jeweiligen internationa-
len Vergleichswerten von durchschnittlich 509 Punkten für Mädchen bzw. 491 Punkten
für Jungen liegen. Zudem wird deutlich, dass sich die Leistungen der Schülerinnen und
Schüler in Deutschland im Bereich des Vergleichswerts für die EU einordnen lassen
(mit durchschnittlich 534 Leistungspunkten für Mädchen und 517 Leistungspunkten für
Jungen).
Betrachtet man vertiefend die prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler
auf die Kompetenzstufen differenziert nach Geschlecht (vgl. Abbildung 8.2), wird
für Deutschland deutlich, dass sich der oben beschriebene Leistungsvorsprung von
Mädchen auch in der Verteilung auf den Kompetenzstufen widerspiegelt. So ist der
Anteil der Mädchen, die Leistungen auf dem Niveau der oberen Kompetenzstufen IV
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
II III IV V
ââââ
Deutschland 94.0 74.7 29.6 1.9
Internat. Mittelwert 84.9 64.5 26.0 2.5
VG OECD 89.7 71.1 30.3 3.2
VG EU 93.6 74.3 30.6 2.7
Deutschland 91.3 67.1 21.5 1.1
Internat. Mittelwert 81.1 56.2 19.3 1.5
VG OECD 86.3 63.0 22.8 1.7
VG EU 90.4 66.5 23.6 1.6
MädchenA
JungenA
6.0
15.1
10.3
6.4
8.7
18.9
13.7
9.6
19.3
20.4
18.5
19.3
24.2
25.0
23.3
23.9
45.1
38.4
40.8
43.8
45.6
36.8
40.2
42.9
27.8
23.5
27.1
27.8
20.5
17.9
21.1
22.0
0% 25% 50% 75% 100%
áááá
II III IV V
Kompetenzstufe II
Kompetenzstufe III
Kompetenzstufe I
Kompetenzstufe IV
Kompetenzstufe V
Anteil der Schülerinnen und
Schüler, der mindestens diese
Kompetenzstufe erreicht
ADifferenzen zu 100 Prozent sind im Rundungsverfahren begründet.
Abbildung 8.2: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen nach
Geschlecht in Deutschland im internationalen Vergleich

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 241
(27.8%) und V (1.9%) erzielen, höher als der Anteil der Jungen (20.5% bzw. 1.1%).
Hingegen ist auf den unteren Kompetenzstufen I und II der Anteil der Jungen (8.7%
bzw. 24.2%) höher als der der Mädchen (6.0% bzw. 19.3%). Dieses Disparitätenmuster
ist nahezu in allen an ICILS 2013 teilnehmenden Ländern und Benchmark-Teilnehmern
gleichermaßen erkennbar. Eine Ausnahme bilden Thailand und die Türkei, wo der
Anteil der Mädchen auf der Kompetenzstufe II höher ist als der Anteil der Jungen
(ohne Abbildung). In diesen beiden Ländern ist im internationalen Vergleich das
Leistungsniveau insgesamt am niedrigsten und nur wenige Jugendliche erreichen dort
durchschnittlich Leistungen, die über die Kompetenzstufe II hinausgehen (siehe hierzu
auch Kapitel V in diesem Band).
In Deutschland liegt der Anteil der Mädchen auf der höchsten Kompetenzstufe V
geringfügig unter dem internationalen Vergleichswert der Mädchen (2.5%) sowie unter
den entsprechenden Vergleichswerten der EU (2.7%) und der OECD (3.2%). Betrachtet
man die Jungen in Deutschland, so ist der Anteil von 1.1 Prozent auf Kompetenzstufe
V geringer als der internationale Mittelwert für Jungen (1.5%) und die entspre-
chenden durchschnittlichen Anteile in den Vergleichsgruppen der EU (1.6%) und der
OECD (1.7%). Schülerinnen und Schüler, die diese Kompetenzstufe erreichen, sind
u.a. in der Lage, Informationen selbstständig zu ermitteln, sicher zu bewerten und da-
raus anspruchsvolle Informationsprodukte (z.B. Präsentationen) zu erzeugen. Der
Kompetenzstufe IV lässt sich etwas mehr als ein Viertel (27.8%) der Mädchen in der
achten Jahrgangsstufe in Deutschland zuordnen. Dieser Anteil liegt über dem interna-
tionalen Mittelwert für Mädchen von 23.5 Prozent und ist vergleichbar mit dem ent-
sprechenden Anteil in den Vergleichsgruppen der EU (27.8%) und der OECD (27.1%).
Auf der Kompetenzstufe IV ist der Anteil der Jungen in Deutschland mit etwa einem
Fünftel (20.5%) größer als der internationale Vergleichswert für Jungen (17.9%) und
vergleichbar mit den Anteilen der Vergleichsgruppen der EU (22.0%) und der OECD
(21.1%). Schülerinnen und Schüler auf der Kompetenzstufe IV sind in der Lage, ei-
genständig Informationen zu ermitteln und zu organisieren sowie Dokumente und
Informationsprodukte zu erzeugen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass im internationalen Vergleich und im
Vergleich mit den an ICILS 2013 teilnehmenden Ländern der EU sowohl geringere
Anteile an Mädchen als auch an Jungen in Deutschland die oberste Kompetenzstufe V
erreichen. Bezieht man allerdings die Kompetenzstufe IV mit ein, zeigt sich, dass
Mädchen und Jungen in Deutschland häufi ger dort zugeordnet sind als im internatio-
nalen Mittel, jedoch seltener als in den Vergleichsgruppen der EU und OECD. Zu er-
gänzen ist, dass auf der untersten Kompetenzstufe I der Anteil der Jungen (8.7%) in
Deutschland höher ist als der der Mädchen (6.0%) und beide Anteile unter dem entspre-
chenden Anteil der Vergleichsgruppe EU (9.6% bzw. 6.4%) liegen.

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann242
4. Computernutzung von Mädchen und Jungen in Deutschland
und im internationalen Vergleich
Im Folgenden werden Unterschiede in der Häufi gkeit der Computernutzung von
Mädchen und Jungen an verschiedenen Orten betrachtet. Zudem wird auf die Dauer
der Computererfahrung von Mädchen und Jungen eingegangen. Damit wird, neben dem
Anliegen, auf beschreibender und vergleichender Ebene die Situation von Mädchen
und Jungen zu erfassen, gleichsam der Versuch unternommen, Anhaltspunkte für das
Zustandekommen der beschriebenen Leistungsvorsprünge der Mädchen zu identifi zieren.
4.1 Häufigkeit der Computernutzung von Mädchen und Jungen
Im folgenden Abschnitt wird für Deutschland im internationalen Vergleich zunächst die
Häufi gkeit der Computernutzung von Mädchen und Jungen zu Hause, in der Schule und
an anderen Orten betrachtet (vgl. Tabelle 8.1). Dabei wird der Fokus auf die regelmäßi-
ge Computernutzung, defi niert als mindestens wöchentliche Nutzung, gelegt. Tabelle 8.1
ist nach Häufi gkeit der Computernutzung von Mädchen in der Schule absteigend sor-
tiert. Betrachtet man zunächst die regelmäßige Computernutzung zu Hause, zeigt sich,
dass der Anteil der Jungen, der den Computer zu Hause regelmäßig nutzt, in sieben
der Teilnehmerländer signifi kant höher ist als der Anteil der Mädchen. Eine Ausnahme
stellt Kanada (Ontario) dar, wo Mädchen signifi kant öfter berichten, den Computer zu
Hause mindestens einmal in der Woche zu nutzen. In den anderen Teilnehmerländern
liegt kein signifi kanter Unterschied zwischen Mädchen und Jungen vor.
In Deutschland ist der Anteil der Jungen (90.5%), der regelmäßig zu Hause einen
Computer nutzt, signifi kant höher als der entsprechende Anteil der Mädchen (84.9%). In
Deutschland liegt der Anteil der Mädchen im Bereich des entsprechenden internationa-
len Mittelwerts (85.1%) sowie der Vergleichsgruppe OECD (86.1%), allerdings deutlich
unter dem Anteil in der Vergleichsgruppe EU (93.8%). Für die Jungen in Deutschland
kann festgehalten werden, dass ihr Anteil vergleichbar mit dem etwas geringeren inter-
nationalen Vergleichswert (87.9%) sowie dem der Vergleichsgruppe OECD (89.8%) ist,
allerdings wie für die Mädchen geringer ausfällt als der Anteil in der Vergleichsgruppe
EU (95.4%).
In Bezug auf die schulische Computernutzung wird deutlich, dass der Anteil der
Jungen, der den Computer mindestens einmal in der Woche in der Schule nutzt, in fünf
der Teilnehmerländer signifi kant über dem Anteil der Mädchen liegt. Dazu zählt neben
Kanada (Ontario), Kroatien, Norwegen und Slowenien auch Deutschland. Dabei liegt
in Deutschland der Anteil der Mädchen, der den Computer regelmäßig in der Schule
nutzt, bei 28.4 Prozent und der Anteil der Jungen bei 34.2 Prozent. Beide Anteile lie-
gen deutlich unter den Durchschnittswerten der Vergleichsgruppen. Auch im internati-
onalen Vergleichswert fällt der Anteil der Jungen hinsichtlich der regelmäßigen schu-
lischen Computernutzung mit 54.8 Prozent signifi kant höher aus als der Anteil der
Mädchen mit 52.4 Prozent. Dieser Befund zeigt sich auch für die Vergleichsgruppen
EU (Mädchen 57.1%, Jungen 60.4%) und OECD (Mädchen 49.8%, Jungen 52.9%).

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 243
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 8.1: Häufigkeit der Computernutzung von Mädchen und Jungen an verschiedenen Orten im
internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie
mindestens einmal in der Woche)
Mädchen Jungen
zu
Hause
in der
Schule
an anderen
Orten
zu
Hause
in der
Schule
an anderen
Orten
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Australien 87.6 (0.8) 79.8 (1.6) 8.1 (0.8) 86.3 (1.1) 81.2 (1.4) 10.9 (0.8)
Polen 96.3 (0.6) 78.5 (2.4) 4.1 (0.6) 96.6 (0.6) 79.9 (2.2) 5.5 (0.6)
Slowakische Republik 94.4 (0.8) 77.8 (2.4) 14.4 (1.1) 96.0 (0.6) 75.9 (2.1) 10.1 (0.8)
3Dänemark 93.8 (0.9) 76.0 (2.4) 7.1 (0.9) 97.0 (0.6) 76.9 (2.3) 8.3 (1.1)
25
Russische Föderation 94.3 (0.8) 73.0 (1.7) 20.0 (1.2) 94.4 (0.7) 73.8 (1.5) 15.2 (1.0)
5Thailand 58.3 (2.1) 68.0 (2.1) 25.4 (1.6) 59.8 (1.8) 63.9 (2.0) 36.5 (2.0)
3Niederlande 94.3 (0.9) 61.4 (2.9) 3.8 (0.8) 95.1 (0.7) 64.2 (2.7) 5.8 (0.8)
Kroatien 94.8 (0.7) 58.8 (2.3) 6.3 (0.8) 95.6 (0.6) 63.9 (1.6) 8.5 (0.9)
Tschechische Republik 96.2 (0.6) 58.2 (2.5) 6.8 (0.7) 96.8 (0.5) 61.4 (2.3) 7.5 (0.6)
3Argentinien (B. A.) 89.3 (1.6) 57.7 (3.6) 12.2 (1.9) 89.2 (1.4) 56.3 (4.2) 14.2 (1.9)
VG EU 93.8 (0.3) 57.1 (0.8) 6.6 (0.3) 95.4 (0.2) 60.4 (0.8) 7.7 (0.3)
Kanada (O.) 92.4 (0.9) 57.0 (2.5) 10.9 (0.9) 88.9 (0.9) 62.0 (2.4) 11.4 (1.1)
23 Hongkong 85.6 (1.7) 55.8 (2.6) 5.1 (0.9) 91.0 (0.9) 59.1 (2.1) 11.5 (1.2)
Litauen 94.7 (0.6) 55.5 (2.7) 6.7 (0.8) 95.0 (0.7) 55.4 (2.6) 10.8 (0.8)
2Kanada (N. & L.) 91.6 (1.5) 55.0 (2.0) 11.6 (1.6) 91.3 (1.3) 52.6 (2.5) 10.8 (1.6)
Internat. Mittelwert 85.1 (0.3) 52.4 (0.6) 9.7 (0.2) 87.9 (0.3) 54.8 (0.6) 15.6 (0.3)
12 Norwegen 94.4 (0.6) 50.3 (2.7) 6.7 (0.7) 97.1 (0.5) 54.3 (2.6) 7.2 (0.8)
VG OECD 86.1 (0.3) 49.8 (0.7) 7.3 (0.2) 89.8 (0.3) 52.9 (0.7) 12.8 (0.3)
Türkei 60.3 (1.7) 34.9 (2.9) 15.2 (1.2) 63.5 (1.7) 35.5 (2.8) 30.3 (1.4)
Chile 80.2 (1.4) 34.7 (2.3) 7.9 (0.8) 81.6 (1.5) 35.5 (2.5) 7.6 (0.8)
3Schweiz 82.3 (2.1) 31.7 (3.4) 6.1 (1.0) 89.6 (1.0) 37.0 (3.5) 5.1 (1.3)
Deutschland 84.9 (1.2) 28.4 (2.9) 4.9 (0.9) 90.5 (1.2) 34.2 (2.8) 4.5 (0.7)
Slowenien 95.2 (0.6) 19.3 (1.2) 5.3 (0.6) 96.4 (0.5) 31.8 (1.8) 8.3 (0.8)
Republik Korea 59.9 (1.6) 16.7 (2.5) 4.6 (0.6) 81.2 (1.3) 19.8 (2.5) 54.8 (1.5)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
Hinsichtlich der Häufi gkeit der Computernutzung an anderen Orten als zu Hause oder
in der Schule (z.B. in Bibliotheken oder Internetcafés) lässt sich feststellen, dass sich
in Deutschland die Anteile der Mädchen (4.9%) und der Jungen (4.5%) nicht signi-
fi kant voneinander unterscheiden. Die Anteile beider Gruppen liegen signifi kant un-
ter den Anteilen in der Vergleichsgruppe EU (Mädchen 6.6%, Jungen 7.7%). In der
Vergleichsgruppe OECD zeigen sich nochmals höhere Anteile an Mädchen (7.3%) und

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann244
Jungen (12.8%), die den Computer regelmäßig an anderen Orten nutzen. Auf inter-
nationaler Ebene ist in der Russischen Föderation und in der Slowakischen Republik
der Anteil der Mädchen, der den Computer mindestens einmal in der Woche an an-
deren Orten nutzt, signifi kant höher als der Anteil der Jungen. In weiteren acht
Teilnehmerländern – zu denen Australien, Hongkong, die Republik Korea, Litauen,
die Niederlande, Slowenien, Thailand und die Türkei gehören – nutzen Jungen signi-
fi kant häufi ger den Computer an anderen Orten. Die höchste Differenz zwischen den
Geschlechtern zeigt sich für die Republik Korea: Lediglich 4.6 Prozent der Mädchen,
jedoch mehr als die Hälfte der Jungen (54.8%) nutzt dort den Computer mindestens
einmal in der Woche an anderen Orten.
4.2 Dauer der Computererfahrung von Mädchen und Jungen in
Deutschland im internationalen Vergleich
Ergänzend zur Häufi gkeit der Computernutzung wird die Dauer der Computererfahrung
als ein weiteres Merkmal im Hinblick auf die Nutzung digitaler Medien betrachtet
und nachfolgend hinsichtlich geschlechtsspezifi scher Unterschiede in den Blick ge-
nommen. In Abbildung 8.3 wird die Dauer der Computererfahrung als Angabe der
Schülerinnen und Schüler für die zusammengefasste Kategorie 5 Jahre oder mehr be-
richtet. Diese Zeitspanne entspricht etwa dem Beginn der Computernutzung gegen Ende
der Grundschulzeit in der dritten oder vierten Klasse.
Im internationalen Vergleich zeigt sich, dass Jungen durchschnittlich über eine
längere Computererfahrung verfügen als Mädchen: Der Anteil der Jungen, der den
Computer fünf Jahre oder länger nutzt, ist in den meisten Ländern signifi kant höher
als der Anteil der Mädchen. In Deutschland berichtet deutlich weniger als die Hälfte
der Schülerinnen der achten Jahrgangsstufe, den Computer seit fünf Jahren oder län-
ger zu nutzen (43.8%). Der Anteil der Schüler liegt dagegen mit 53.4 Prozent signifi -
kant über dem Anteil der Mädchen. Neben Deutschland ist diese Geschlechterdifferenz
bezüglich der Dauer der Computererfahrung in zwölf weiteren an ICILS 2013 betei-
ligten Bildungssystemen signifi kant. Nur für den Benchmark-Teilnehmer Kanada
(Neufundland und Labrador) zeigt sich eine signifi kante Differenz zugunsten der
Mädchen. Im internationalen Durchschnitt verfügen 62.3 Prozent der Mädchen und
68.0 Prozent der Jungen über eine Computererfahrung von mindestens fünf Jahren.
Geringfügig höher ist der jeweilige Anteil in den Vergleichsgruppen EU (Mädchen
70.0%, Jungen 77.1%) und OECD (Mädchen 65.0%, Jungen 71.5%).
Abschließend lässt sich festhalten, dass sich im Bereich der Computernutzung – im
Einklang mit früheren Forschungsbefunden – zeigt, dass Jungen tendenziell häufi ger
den Computer regelmäßig (mindestens einmal in der Woche) nutzen. In Deutschland
trifft dies insbesondere für die häusliche Computernutzung, aber auch in einer nicht
unbedingt zu erwartenden Deutlichkeit für die schulische Computernutzung zu. Eine
Angleichung der Häufi gkeit der Computernutzung beider Geschlechter, wie sie vor
dem Hintergrund des aktuellen Forschungsstandes zu vermuten war, lässt sich auf der

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 245
Grundlage der ICILS-2013-Daten für Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland
nicht erkennen. Betrachtet man die Ergebnisse gemeinsam mit den Ergebnissen zu
den Kompetenzniveaus von Mädchen und Jungen – hier zeigt sich für Deutschland
ein signifi kanter Leistungsvorsprung zugunsten der Mädchen (vgl. Abschnitt 3) –
liegen Hinweise dafür vor, dass die Häufi gkeit der Computernutzung allein kei-
nen Anhaltspunkt für die Ausprägung der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen darstellt.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Teilnehmer
% (SE) % (SE)
2Kanada (N. & L.) 86.2 (1.9) 79.8 (2.1)
Kanada (O.) 85.1 (1.0) 82.4 (1.2)
Polen 83.7 (1.0) 85.3 (1.2)
3Niederlande 82.4 (1.3) 83.2 (1.1)
Australien 78.3 (1.1) 77.4 (1.0)
12 Norwegen 76.3 (1.1) 81.3 (1.1)
3Dänemark 74.1 (1.8) 82.1 (1.3)
Kroatien 71.7 (1.2) 79.6 (1.2)
Slowenien 71.3 (1.4) 80.2 (1.3)
VG EU 70.0 (0.5) 77.1 (0.5)
Tschechische Republik 69.3 (1.5) 81.3 (1.2)
23 Hongkong 68.6 (2.0) 74.7 (1.4)
Litauen 68.6 (1.8) 72.3 (1.4)
Republik Korea 67.8 (1.4) 70.7 (1.3)
VG OECD 65.0 (0.4) 71.5 (0.4)
Slowakische Republik 64.9 (1.7) 76.3 (1.4)
Internat. Mittelwert 62.3 (0.4) 68.0 (0.4)
3Argentinien (B. A.) 61.5 (2.8) 67.2 (3.0)
25
Russische Föderation 57.5 (1.5) 63.5 (1.3)
Chile 51.4 (1.6) 55.0 (1.5)
3Schweiz 48.4 (2.4) 61.9 (2.1)
Deutschland 43.8 (1.9) 53.4 (2.0)
5Thailand 33.6 (2.1) 34.5 (1.6)
Türkei 33.5 (1.6) 41.5 (1.7)
Mädchen
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1
2
3
5
Jungen
Mädchen Jungen
Abweichender Erhebungszeitraum.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
0 255075100
5 Jahre oder mehr
Abbildung 8.3: Dauer der Computererfahrung von Mädchen und Jungen im internationalen
Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie 5 Jahre
oder mehr)

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann246
5. Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung von
Mädchen und Jungen in Deutschland und im internationalen
Vergleich
Mit ICILS 2013 ist es erstmals international vergleichend möglich, die computer-
bezogene Selbstwirksamkeitserwartung von Schülerinnen und Schülern der ach-
ten Jahrgangsstufe sowie den Zusammenhang mit computerbasiert getesteten compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen zu untersuchen. Im Folgenden wird
daher zunächst die computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung von Schülerinnen
und Schülern näher betrachtet. Dazu werden zwei auf internationaler Ebene konzi-
pierte und skalierte Indizes herangezogen, die die Selbstwirksamkeitserwartung von
Mädchen und Jungen (1) hinsichtlich basaler und (2) hinsichtlich fortgeschrittener
Fähigkeiten in Bezug auf den Umgang mit digitalen Medien abbilden (vgl. Fraillon,
Ainley, Schulz, Friedmann & Gebhardt, 2014). Die Schülerinnen und Schüler wurden
im Rahmen der schriftlichen Befragung im Anschluss an die Leistungstestung gebe-
ten, ihre computerbezogenen Fähigkeiten hinsichtlich verschiedener Tätigkeiten anhand
der drei Antwortkategorien Ich weiß, wie man das macht sowie Ich könnte herausfi n-
den, wie man das macht und Ich denke nicht, dass ich das kann einzuschätzen. In den
ersten Index zu basalen Fähigkeiten gehen die Selbsteinschätzungen der Schülerinnen
und Schüler zu sechs Tätigkeiten ein, u.a. zum Suchen und Finden von Dateien auf
dem Computer, zum Erstellen und Bearbeiten von Dokumenten oder zur Erstellung ei-
ner Multimedia-Präsentation. Der zweite Index zu fortgeschrittenen Fähigkeiten um-
fasst sieben Variablen wie z.B. die Softwarenutzung zur Beseitigung von Viren, die
Erstellung und Bearbeitung einer Internetseite und die Nutzung einer Tabelle für
Berechnungen, zur Datenverwaltung oder zur Erstellung eines Diagramms. Die Index-
Werte wurden nach der Skalierung international auf eine Metrik von 50 (Mittelwert)
und 10 (Standardabweichung) transformiert. Die Reliabilitäten der Indizes sind zufrie-
denstellend (Cronbachs α = .76 bzw. α = .80; vgl. Fraillon et al., 2014).
5.1 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich
basaler Fähigkeiten im Umgang mit neuen Technologien
Im Ergebnis zeigt Abbildung 8.4, dass sich die computerbezogene Selbstwirk sam keits-
erwartung hinsichtlich selbsteingeschätzter basaler Fähigkeiten im Umgang mit neu-
en Technologien im internationalen Vergleich nur in geringem Maße (maximal zwei
Punkte auf der Metrik des Index) zwischen Mädchen und Jungen unterscheidet. Für die
an ICILS 2013 teilnehmenden Länder können sowohl zugunsten der Mädchen als auch
zugunsten der Jungen Unterschiede aufgezeigt werden.
In elf teilnehmenden Ländern unterscheiden sich Mädchen und Jungen hinsichtlich
der Einschätzung ihrer basalen Fähigkeiten im Umgang mit neuen Technologien stati-
stisch signifi kant voneinander (vgl. Abbildung 8.4). Für Deutschland ist in Bezug auf

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 247
Teilnehmer
(SE) (SE) (SE)
Chile 54 (0.3) 52 (0.3) 2 (0.3)
Republik Korea 50 (0.3) 48 (0.3) 2 (0.3)
3Argentinien (B. A.) 52 (0.6) 50 (0.6) 2 (0.6)
2Kanada (N. & L.) 52 (0.5) 50 (0.5) 2 (0.6)
23 Hongkong 49 (0.5) 48 (0.6) 1 (0.7)
Kroatien 53 (0.3) 52 (0.3) 1 (0.3)
25
Russische Föderation 52 (0.2) 51 (0.3) 1 (0.3)
5Thailand 40 (0.4) 39 (0.4) 1 (0.4)
Australien 52 (0.2) 51 (0.2) 1 (0.3)
Slowenien 54 (0.3) 53 (0.3) 1 (0.4)
Internat. Mittelwert 50 (0.1) 50 (0.1) 1 (0.1)
Slowakische Republik 51 (0.4) 51 (0.3) 1 (0.4)
Kanada (O.) 52 (0.3) 51 (0.3) 0 (0.4)
VG OECD 51 (0.1) 51 (0.1) 0 (0.1)
Polen 54 (0.3) 54 (0.2) 0 (0.3)
Tschechische Republik 51 (0.2) 51 (0.2) 0 (0.3)
Litauen 49 (0.3) 49 (0.3) 0 (0.4)
VG EU 52 (0.1) 52 (0.1) 0 (0.1)
Türkei 44 (0.5) 44 (0.4) 0 (0.6)
12 Norwegen 51 (0.2) 52 (0.3) -1 (0.3)
3Niederlande 52 (0.4) 52 (0.4) -1 (0.4)
3Dänemark 51 (0.3) 52 (0.3) -1 (0.3)
Deutschland 49 (0.4) 50 (0.3) -1 (0.5)
3Schweiz 48 (0.4) 50 (0.6) -2 (0.7)
Teilnehmer mit signifikanter Differenz in der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung (p<.05).
Teilnehmer ohne signifikante Differenz in der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung.
1
2
3
5
AInkonsistenzen in berichteten Differenzen sind im Rundungsverfahren begründet.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Abweichender Erhebungszeitraum.
Mädchen Jungen DifferenzA
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
-10 -5 0 5 10
M1M2M–M
12 Jungen Mädchen
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Abbildung 8.4: Differenzen in der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung von Mädchen
und Jungen hinsichtlich basaler Fähigkeiten im internationalen Vergleich
(Mittelwerte nach Angaben der Schülerinnen und Schüler)
die computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich basaler Fähigkeiten
keine signifi kante Differenz in der Einschätzung zwischen Mädchen und Jungen fest-
zustellen.
Die Befunde auf Basis des international skalierten und transformierten Index bie-
ten einen ersten Einblick in geschlechtsspezifi sche Disparitäten hinsichtlich der
computer bezogenen Selbstwirksamkeitserwartung von Mädchen und Jungen (vgl.
Fraillon et al., 2014). Allerdings lassen sich die identifi zierten Unterschiede in den

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann248
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Indexwerten nur wenig anschaulich interpretieren. Daher wird an dieser Stelle ergän-
zend ein Summenscore über die einzelnen Items der computerbezogenen Selbst wirk-
sam keitserwartung hinsichtlich basaler Fähigkeiten gebildet und dabei dann zwi-
schen niedriger und hoher computerbezogener Selbstwirksamkeitserwartung der
Schülerinnen und Schüler im Umgang mit neuen Technologien unterschieden. Für
jede der sechs Variablen, die auch in den internationalen Index eingehen, liegen drei
Antwortmöglichkeiten vor, denen Punktzahlen zugeordnet werden (2 – Ich weiß, wie
man das macht, 1 – Ich könnte herausfi nden, wie man das macht, 0 – Ich denke nicht,
dass ich das kann). Als Kriterium für die Einteilung in eine niedrige und hohe com-
puterbezogene Selbstwirksamkeitserwartung wird festgelegt, dass mehr als die Hälfte
der maximal zu erreichenden Punktzahl von 12 Punkten erreicht werden muss, um der
Gruppe der Schülerinnen und Schüler mit einer hohen Selbstwirksamkeitserwartung
hinsichtlich basaler Fähigkeiten zugeordnet zu werden.
In Tabelle 8.2 zeigt sich, dass in Deutschland sehr hohe Anteile sowohl der
Mädchen (93.9%) als auch der Jungen (93.1%) über eine hohe computerbezogene
Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich basaler Fähigkeiten im Umgang mit neu-
en Technologien verfügen und sich hier, vergleichbar mit den Ergebnissen basierend
auf dem internationalen Index, keine signifi kanten Unterschiede zwischen den Mädchen
und Jungen zeigen. Die jeweiligen Leistungsdifferenzen sowohl für Mädchen als auch
für Jungen zwischen Schülerinnen und Schülern, die ihre basalen computerbezogenen
Fähigkeiten niedrig einschätzen, zu denen, die diese als hoch einschätzen, sind signifi -
kant.
Tabelle 8.2: Anteile von Mädchen und Jungen mit niedriger und hoher computerbezogener Selbst-
wirksamkeitserwartung hinsichtlich basaler Fähigkeiten und mittlere Leistung in
Deutschland
Mädchen Jungen
% (SE) M (SE) % (SE) M (SE)
Niedrige computerbezogene
Selbstwirksamkeitserwartung
hinsichtlich basaler Fähigkeiten
6.1 (0.9) 503 (11.4) 6.9 (0.8) 477 (12.3)
Hohe computerbezogene Selbst-
wirksamkeitserwartung hinsichtlich
basaler Fähigkeiten
93.9 (0.9) 538 (2.9) 93.1 (0.8) 522 (3.2)

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 249
5.2 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich
fortgeschrittener Fähigkeiten im Umgang mit neuen Technologien
Im Gegensatz zu der Einschätzung der basalen Fähigkeiten zeigt sich für die compu-
terbezogene Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten
auf Grundlage des international gebildeten Index ein einheitliches Disparitätenmuster:
Jungen verfügen in allen Teilnehmerländern über eine signifi kant höhere computer-
bezogene Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten als
Mädchen (vgl. Abbildung 8.5). Dieser Befund ist vor allem vor dem Hintergrund,
dass in keinem an ICILS 2013 teilnehmenden Land die Jungen signifi kant höhere
Kompetenzwerte erzielen als Mädchen (vgl. Abbildung 8.1), bemerkenswert. Die ge-
ringste Differenz in den selbsteingeschätzten Fähigkeiten von je etwa zwei Punkten
ist in Argentinien (Buenos Aires) und Thailand zu fi nden. Neben Dänemark und den
Niederlanden zählt Deutschland zu den Teilnehmerländern, in denen die Differenz
zwischen Mädchen und Jungen mit etwa sieben Punkten auf der Metrik des Index
am höchsten ausfällt. Für Deutschland liegt der Mittelwert des Index zu fortgeschrit-
tenen Fähigkeiten für Jungen in Deutschland durchschnittlich bei 51 Punkten und für
Mädchen bei 44 Punkten. Die Differenz zwischen den betrachteten Mittelwerten von
Mädchen und Jungen in Deutschland ist statistisch signifi kant (mittlere Effektstärke,
Cohen’s d = .74).
Auch für die Differenzierung der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung
hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten in hohe und niedrige Selbstwirksamkeits-
erwartung wird das oben beschriebene vertiefende Kriterium, nämlich die Betrachtung
eines Summenscores, differenziert in niedrige und hohe Selbstwirksamkeitserwartung
herangezogen. Bezüglich der Einschätzung der fortgeschrittenen computerbezogenen
Fähigkeiten gilt ebenfalls, dass mehr als die Hälfte der möglichen Gesamtpunktzahl
in Bezug auf die hier jetzt insgesamt sieben Variablen erreicht werden muss, um der
Gruppe der Schülerinnen und Schüler mit einer hohen Selbstwirksamkeitserwartung
hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten zugeordnet zu werden (Gesamtpunktzahl ma-
ximal 14 Punkte). Somit können wiederum die Verteilung der Geschlechter auf die bei-
den gebildeten Kategorien der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung (nied-
rig, hoch) sowie die entsprechenden Leistungsmittelwerte der jeweiligen Gruppen
betrachtet werden (vgl. Tabelle 8.3).
Es wird deutlich, dass etwa ein Drittel der Mädchen in Deutschland (34.6%) seine
Kompetenzen hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten als hoch einschätzt, wäh-
rend zwei Drittel der Jungen (63.3%) eine hohe Selbstwirksamkeitserwartung in die-
sem Bereich berichten. Der Vergleich der Selbstwirksamkeitserwartung hinsicht-
lich fortgeschrittener Fähigkeiten mit dem Leistungsmittelwert der jeweiligen Gruppe
zeigt, dass Jungen, die ihre Fähigkeiten gering einschätzen, mit 512 Punkten eine si-
gnifi kant niedrigere mittlere Leistung erreichen als Jungen, die ihre Fähigkeiten hoch
einschätzen (523 Punkte). Für Mädchen hingegen zeigt sich, dass diejenigen, die ihre
Fähigkeiten gering einschätzen, über vergleichbare computer- und informationsbezo-
gene Kompetenzen (537 Punkte) verfügen wie Mädchen, die ihre Fähigkeiten hoch ein-

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann250
Teilnehmer
(SE) (SE) (SE)
3Argentinien (B. A.) 48 (0.6) 50 (0.6) -2 (0.8)
5Thailand 46 (0.4) 48 (0.4) -2 (0.5)
Chile 51 (0.4) 53 (0.3) -3 (0.4)
23 Hongkong 50 (0.4) 52 (0.5) -3 (0.6)
2Kanada (N. & L.) 48 (0.5) 51 (0.5) -3 (0.8)
Republik Korea 50 (0.2) 53 (0.2) -3 (0.3)
Türkei 48 (0.4) 52 (0.4) -4 (0.5)
25
Russische Föderation 50 (0.3) 54 (0.3) -4 (0.3)
Australien 46 (0.2) 50 (0.3) -4 (0.3)
Kanada (O.) 47 (0.3) 51 (0.4) -4 (0.5)
Kroatien 50 (0.3) 55 (0.3) -4 (0.4)
Internat. Mittelwert 48 (0.1) 52 (0.1) -5 (0.1)
Litauen 48 (0.3) 53 (0.3) -5 (0.4)
Slowenien 49 (0.3) 54 (0.4) -5 (0.4)
VG OECD 47 (0.1) 52 (0.1) -5 (0.1)
3Schweiz 44 (0.5) 50 (0.5) -5 (0.5)
VG EU 47 (0.1) 53 (0.1) -6 (0.1)
Polen 46 (0.3) 52 (0.3) -6 (0.4)
Tschechische Republik 45 (0.3) 51 (0.3) -6 (0.4)
12 Norwegen 46 (0.3) 52 (0.3) -6 (0.4)
Slowakische Republik 47 (0.4) 54 (0.3) -6 (0.5)
Deutschland 44 (0.4) 51 (0.3) -7 (0.5)
3Niederlande 45 (0.3) 52 (0.4) -7 (0.5)
3Dänemark 45 (0.3) 53 (0.3) -7 (0.4)
Teilnehmer mit signifikanter Differenz in der computerbezogenen Selbstwirksamkeit (p<.05).
1
2
3
5
A
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
Mädchen Jungen DifferenzA
Inkonsistenzen in berichteten Differenzen sind im Rundungsverfahren begründet.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Abweichender Erhebungszeitraum.
-10 -5 0 5 10
M1M2M–M
12 Jungen Mädchen
Abbildung 8.5: Differenzen in der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung von Mädchen
und Jungen hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten im internationalen Vergleich
(Mittelwerte nach Angaben der Schülerinnen und Schüler)
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
schätzen (533 Punkte). Zieht man zum Vergleich andere an ICILS 2013 teilnehmende
Länder heran, zeigt sich für einen Großteil ein ähnlicher Befund (ohne Tabelle). In der
Tschechischen Republik, als Beispiel für ein Teilnehmerland, in dem sowohl Jungen
als auch Mädchen ein hohes Leistungsniveau aufweisen und die Leistungsdifferenz
mit 12 Punkten vergleichsweise gering ausfällt (vgl. Abbildung 8.1), schätzen eben-
falls ein Drittel der Mädchen und zwei Drittel der Jungen ihre Kompetenzen hin-
sichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten hoch ein. Dabei zeigt sich kein signifi kanter
Leistungsunterschied, weder für Jungen noch für Mädchen. In Australien, wo die

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 251
Leistungsdifferenz mit 24 Punkten vergleichsweise groß ist, schätzen 60.2 Prozent
der Jungen und 43.2 Prozent der Mädchen ihre Kompetenzen als hoch ein, wo-
bei hier innerhalb der Gruppen ein signifi kanter Leistungsunterschied zwischen den
Jungen, allerdings nicht zwischen den Mädchen festgestellt werden kann. Somit kann
insgesamt herausgestellt werden, dass Mädchen ihre Fähigkeiten hinsichtlich fortge-
schrittener Fähigkeiten im Umgang mit neuen Technologien nicht entsprechend ih-
rer gemessenen Kompetenzen einschätzen. Dies trifft auch auf Länder zu, in denen
die Leistungsmittelwerte generell hoch sind und ist ebenfalls zu beobachten, wenn der
Leistungsvorsprung der Mädchen besonders hoch ausfällt.
Ergänzend wird in Abbildung 8.6 die Verteilung der Mädchen und Jungen in
Deutschland auf die Kompetenzstufen, differenziert nach niedriger und hoher computer-
bezogener Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten, dar-
gestellt. Für Mädchen wird deutlich, dass auf den jeweiligen Kompetenzstufen sowohl
für diejenigen mit niedriger computerbezogener Selbstwirksamkeitserwartung als auch
für diejenigen, die eine hohe Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschritte-
ner Fähigkeiten zeigen, ein vergleichbarer Anteil festzustellen ist (jeweils 28.9% auf
Kompetenzstufe IV und 2.4% bzw. 1.8% auf Kompetenzstufe V).
Weiterhin zeigt sich, dass Jungen, die ihre Fähigkeiten hoch einschätzen, auch zu
einem höheren Anteil auf den oberen Kompetenzstufen vertreten sind (22.4% bzw.
19.5% auf Kompetenzstufe IV und 1.2% bzw. 1.0% auf Kompetenzstufe V). Diese
Verteilung der Mädchen und Jungen auf die Kompetenzstufen wird auch in einem
überwiegenden Teil der weiteren an ICILS 2013 teilnehmenden Länder deutlich (ohne
Abbildung). Im Vergleich zeigt sich, dass sich Mädchen und Jungen in ihrer mittle-
ren computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich basaler Fähigkeiten
kaum unterscheiden. Jungen, die sich hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten durch-
schnittlich hoch einschätzen, erzielen signifi kant höhere Leistungsmittelwerte im
Bereich computer- und informationsbezogener Kompetenzen als Jungen, die ihre ent-
sprechenden Fähigkeiten niedrig einschätzen. Für Mädchen zeigt sich in Deutschland
differenziert nach hoher und niedriger computerbezogener Selbstwirksamkeitserwartung
hingegen kein signifi kanter Leistungsunterschied.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 8.3: Anteile von Mädchen und Jungen mit niedriger und hoher computerbezogener
Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten und mittlere
Leistung in Deutschland
Mädchen Jungen
% (SE) M (SE) % (SE) M (SE)
Niedrige computerbezogene
Selbst wirksamkeitserwartung
hin sichtlich fortgeschrittener
Fähigkeiten
65.4 (2.1) 537 (3.7) 36.7 (1.5) 512 (4.4)
Hohe computerbezogene Selbst-
wirksamkeitserwartung hinsichtlich
fortgeschrittener Fähigkeiten
34.6 (2.1) 533 (4.5) 63.3 (1.5) 523 (3.7)

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann252
II III IV V
ââââ
niedrig 95.9 77.5 30.6 1.8
hoch 93.3 74.6 31.2 2.4
niedrig 91.2 64.5 20.5 1.0
hoch 93.2 71.2 23.6 1.2
Mädchen
Jungen
6.7
8.8
6.8
18.5
18.7
26.7
22.0
46.8
43.3
44.0
47.6
28.9
28.9
19.5
22.4
0% 25% 50% 75% 100%
áááá
II III IV V
Kompetenzstufe II
Kompetenzstufe III
Kompetenzstufe I
Kompetenzstufe IV
Kompetenzstufe V
Anteil der Schülerinnen und
Schüler, der mindestens diese
Kompetenzstufe erreicht
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Abbildung 8.6: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen nach
Geschlecht und computerbezogener Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich nie-
driger und hoher fortgeschrittener Fähigkeiten in Deutschland
6. Vertiefende Analysen zu geschlechtsspezifischen
Leistungsunterschieden in Deutschland
Im folgenden Abschnitt werden vertiefend multivariate Analysen für Deutschland
zum Zusammenhang des Geschlechts mit computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler im Rahmen eines Regressionsmodells, unter
Kontrolle von zwei Indikatoren, Dauer der Computererfahrung und computerbezogene
Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten im Umgang mit
neuen Technologien, untersucht. Die Analysen werden getrennt für Gymnasien und an-
dere Schulformen der Sekundarstufe I durchgeführt. Förderschulen können dabei auf-
grund der zu geringen Fallzahl in der Stichprobe für den Schulformvergleich nicht be-
rücksichtigt werden (siehe dazu auch Kapitel III in diesem Band). Im Folgenden wird
somit der Frage nachgegangen, ob sich die gefundenen Kompetenzunterschiede auf die
oben genannten Indikatoren zurückführen lassen und wie sich diese Unterschiede für
die beiden vorgenannten Schulformen darstellen.
Tabelle 8.4 zeigt zunächst den Leistungsmittelwert der jeweiligen Gruppe nach
Schulform sowie die Verteilung zwischen Mädchen und Jungen in Deutschland in-
nerhalb der Schulformen. Der Leistungsunterschied zwischen Gymnasiastinnen und
Gymnasiasten (570 Punkte) gegenüber den Schülerinnen und Schülern an anderen
Schulformen der Sekundarstufe I (503 Punkte) beträgt 67 Punkte (siehe auch Kapitel
V in diesem Band). Die Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die beiden
Schulformen ist verhältnismäßig ausgeglichen. Allerdings besucht ein leicht höherer
Anteil an Mädchen in Deutschland ein Gymnasium (53.0%), während Jungen an ande-
ren Schulformen der Sekundarstufe I etwas häufi ger vertreten sind (53.6%).

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 253
Tabelle 8.4: Mittlere Leistung und Schülerzusammensetzung an Gymnasien und anderen
Schulformen der Sekundarstufe I nach Geschlecht
Leistung Geschlecht (Anteile in %)
Mädchen Jungen
M (SE) % (SE) % (SE)
Gymnasien 570 (2.2) 53.0 (1.8) 47.0 (1.8)
Andere Schulformen der Sekundarstufe I 503 (2.7) 46.4 (1.4) 53.6 (1.4)
Im Weiteren werden Regressionsmodelle differenziert nach Schulform spezifi ziert
(vgl. Tabelle 8.5 und Tabelle 8.6). Dabei wird zunächst nur die Geschlechtervariable
in das Modell einbezogen (Modell I). Anschließend wird das Modell um die Dauer
der Computererfahrung erweitert, wobei die Kategorie weniger als fünf Jahre die
Referenzkategorie darstellt (Modell II). Zudem wird um die computerbezogene Selbst-
wirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten kontrolliert, wobei
eine niedrige computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung die Referenzkategorie
bildet (Modell III). Wie in Abschnitt 5.1 dargestellt zeigt sich hinsichtlich basaler
selbsteingeschätzter Fähigkeiten kaum Varianz zwischen den Geschlechtern, sodass die-
se nicht für diese vertiefenden Analysen herangezogen werden. Zunächst werden die
Ergebnisse für Gymnasien dargestellt (vgl. Tabelle 8.5).
Tabelle 8.5: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen zwischen Mädchen und Jungen an Gymnasien in Deutschland
(Angaben in Skalenpunkten)
Modell I Modell II Modell III
b (SE) b (SE) b (SE)
GeschlechtA6.3 (4.6) 6.9 (4.6) 8.5 (4.4)
Dauer der ComputererfahrungB- - 4.6 (4.8) 3.7 (4.8)
Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung –
fortgeschrittene FähigkeitenC- - - - 7.1 (5.2)
Konstante 566.6 564.7 561.2
R2.00 .01 .01
Anmerkungen:
b – Regressionsgewichte (unstandardisiert).
Abhängige Variable: Computer- und informationsbezogene Kompetenzen.
* signifikante Koeffizienten (p<.05).
A 0 – Junge; 1 – Mädchen.
B 0 – weniger als 5 Jahre; 1 – 5 Jahre oder mehr.
C 0 – niedrige Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten; 1 – hohe Selbstwirksamkeits-
erwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann254
Die Ergebnisse der Regressionsanalysen für Gymnasien zeigen, dass sich hier hin-
sichtlich computer- und informationsbezogener Kompetenzen keine statistisch si-
gnifi kanten geschlechtsspezifi schen Disparitäten zwischen Mädchen und Jungen er-
geben. Auch für die Dauer der Computererfahrung sowie die computerbezogene
Selbst wirksamkeitserwartung lassen sich keine Effekte zufallskritisch absichern. Die
Varianz aufklärung ist vernachlässigbar gering.
Tabelle 8.6: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen zwischen Mädchen und Jungen an nicht gymnasialen
Schulformen der Sekundarstufe I in Deutschland (Angaben in Skalenpunkten)
Modell I Modell II Modell III
b (SE) b (SE) b (SE)
GeschlechtA10.7* (5.2) 11.1* (5.3) 15.5* (5.4)
Dauer der ComputererfahrungB- - 1.3 (4.6) -1.2 (4.5)
Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung –
fortgeschrittene FähigkeitenC- - - - 8.7 (4.6)
Konstante 497.8 498.8 494.8
R20.01 0.01 0.01
Anmerkungen:
b – Regressionsgewichte (unstandardisiert).
Abhängige Variable: Computer- und informationsbezogene Kompetenzen.
* signifikante Koeffizienten (p<.05).
A 0 – Junge; 1 – Mädchen.
B 0 – weniger als 5 Jahre; 1 – 5 Jahre oder mehr.
C 0 – niedrige Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten; 1 – hohe Selbstwirksamkeits-
erwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten.
Für nicht gymnasiale Schulformen der Sekundarstufe I ist im Gegensatz zu den
Befunden für Gymnasien ein signifi kanter Leistungsunterschied zwischen Mädchen
und Jungen feststellbar (vgl. Tabelle 8.6). Die Ergebnisse des Modells I zeigen, dass
Mädchen eine um 10.7 Punkte höhere mittlere Leistung erzielen als die Referenzgruppe
der Jungen. Ein Prozent der Varianz in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen lässt sich durch das Geschlecht erklären. Modell II berücksichtigt ne-
ben dem Geschlecht die Dauer der Computererfahrung. Dabei lässt sich feststellen, dass
unter Berücksichtigung der Dauer der Computererfahrung die geschlechtsspezifi schen
Unterschiede in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen weiterhin si-
gnifi kant bleiben und mit 11.1 Punkten sogar leicht höher ausfallen als in Modell I. Die
im Modell III zusätzlich einbezogene computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung
der Schülerinnen und Schüler hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten stellt eben-
falls keinen signifi kanten Prädiktor für die computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen dar. Der Leistungsunterschied zwischen Mädchen und Jungen bleibt wei-
terhin bestehen und steigt sogar auf 15.5 Punkte an.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 255
7. Zusammenschau der Befunde
In diesem Kapitel wurde untersucht, ob sich in Bezug auf computer- und informati-
onsbezogene Kompetenzen Unterschiede zwischen Mädchen und Jungen in der ach-
ten Jahrgangsstufe in Deutschland im internationalen Vergleich zeigen. Vor dem
Hintergrund der aktuellen Forschungslage zum kompetenten Umgang mit digitalen
Medien wurden zudem als relevante Faktoren die Häufi gkeit der Computernutzung
an verschiedenen Orten, die Dauer der Computererfahrung sowie die computerbezo-
gene Selbstwirksamkeitserwartung von Jugendlichen differenziert nach Geschlecht be-
trachtet, um mögliche Prädiktoren für geschlechtsspezifi sche Leistungsunterschiede zu
identifi zieren (vgl. Fußangel, Schulz-Zander & Bauer, 2007; Wirth & Klieme, 2002).
Vor allem die computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung wurde dabei in Bezug
auf Zusammenhänge mit den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Mädchen und Jungen untersucht.
In Deutschland erreichen Mädchen im Mittel 532 Leistungspunkte und Jungen
516 Leistungs punkte. Die mittlere Leistungsdifferenz von 16 Punkten zugunsten der
Mädchen ist signifi kant und vergleichbar mit dem Leistungsvorsprung der Mädchen
in den Ver gleichsgruppen EU (17 Punkte) und OECD (18 Punkte) sowie dem interna-
tionalen Wert (18 Punkte). Der für Deutschland identifi zierte Befund zeigt sich auch
in einem Großteil der anderen an ICILS 2013 teilnehmenden Länder. In der Republik
Korea (gerundet 38 Punkte), Kanada (Neufundland und Labrador; 35 Punkte) und in
Slowenien (29 Punkte) fällt der Leistungsvorsprung der Mädchen am größten aus und
ist zudem signifi kant höher als in Deutschland. In keinem Teilnehmerland schneiden
Jungen hinsichtlich computer- und informationsbezogener Kompetenzen besser ab als
Mädchen.
Die Betrachtung der Verteilung auf die Kompetenzstufen verdeutlicht, dass der Anteil
der Mädchen mit 1.9 Prozent auf der höchsten Kompetenzstufe V höher ist als der der
Jungen (1.1%). Sowohl der Anteil der Mädchen als auch der der Jungen auf dieser
höchsten Kompetenzstufe fällt geringer aus als im internationalen Mittel (2.5% bzw.
1.5%). In Deutschland ist der Anteil der Jungen im unteren Kompetenzbereich höher
als der der Mädchen: Rund ein Drittel (32.9%) der Jungen in der achten Jahrgangsstufe
zeigt Leistungen, die den unteren beiden Kompetenzstufen I und II zugeordnet werden
können, und verfügt damit nur über sehr geringe computer- und informationsbezogene
Kompetenzen. Diese Jungen werden es voraussichtlich schwer haben, erfolgreich am
privaten, berufl ichen sowie gesellschaftlichen Leben des 21. Jahrhunderts teilzuhaben.
Der Anteil der Mädchen, der nicht über die Kompetenzstufe II hinauskommt, liegt bei
rund einem Viertel (25.3%) und ist damit zwar geringer als der Anteil der Jungen, aber
immer noch erheblich.
Ein möglicher Erklärungsansatz für den in Deutschland wie auch in den meisten an-
deren ICILS-2013-Teilnehmerländern feststellbaren Leistungsvorsprung der Mädchen
könnte in der bereits im Rahmen anderer Studien festgestellten durchschnittlich höheren
Lesekompetenz von Mädchen im Vergleich zu Jungen liegen (vgl. Fraillon et al., 2014).
Die Untersuchung des möglichen Zusammenhangs zwischen Lesekompetenz und den

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann256
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern
wird daher Gegenstand weiterführender Analysen sein.
Aus dem Befund, dass Mädchen bessere Leistungen erzielen, die zudem eher
auf den oberen Kompetenzstufen zu verorten sind als die der Jungen, ergeben sich
Herausforderungen – auf der Individualebene der Mädchen selbst, aber auch für das
Bildungssystem und die Gesellschaft – im MINT-Bereich: Da Mädchen im Mittel
über vergleichsweise hohe computer- und informationsbezogene Kompetenzen verfü-
gen, scheint es zielführend, Mädchen mit mehr Nachdruck als bislang zu ermutigen,
sich auch berufl ich stärker in technologiebasierten Bereichen zu orientieren. Hieraus er-
gibt sich als Zukunftsaufgabe für das Bildungssystem in Deutschland, die vorhandenen
Potenziale der Mädchen hinsichtlich des kompetenten Umgangs mit neuen Techno-
logien stärker zu nutzen.
Neben der Betrachtung von Kompetenzunterschieden zwischen Mädchen und Jungen
wurde in diesem Kapitel auch auf die Häufi gkeit der Computernutzung an verschiedenen
Orten fokussiert. Es ist festzustellen, dass der Anteil der Jungen (90.5%), der regelmä-
ßig, d.h. mindestens wöchentlich, zu Hause einen Computer nutzt, signifi kant höher ist
als der entsprechende Anteil der Mädchen (84.9%). Mögliche Gründe dafür könnten in
einem höheren technologiebezogenen Interesse der Jungen oder aber in der geschlechts-
spezifi schen Sozialisation liegen. Hinsichtlich einer regelmäßigen Computernutzung in
der Schule zeigt sich für Deutschland der deutliche, nicht unbedingt erwartbare, Befund,
dass der Anteil der Jungen (34.2%) ebenfalls signifi kant höher ausfällt als der der
Mädchen (28.4%). Auch wenn ein ähnlicher Befund bereits von Eickelmann und Rollett
(2012), die die unterrichtliche und außerunterrichtliche Nutzung digitaler Medien an
Ganztagsschulen in Deutschland untersuchten, vorgelegt wurde, bleibt zu klären, auf
welche Gründe geschlechtsspezifi sche Unterschiede in der Nutzungshäufi gkeit di-
gitaler Medien in der Schule zurückgehen könnten. Zu vermuten ist, dass sich die-
se Unterschiede neben Prozessen auf der Unterrichtsebene möglicherweise auch da-
durch ergeben könnten, dass Jungen in Wahlpfl ichtbereichen eher Fächer mit stärkerem
Technologiebezug auswählen als Mädchen. Auf der Unterrichtsebene nutzen darüber hi-
naus Jungen möglicherweise häufi ger digitale Medien in offenen Lernangeboten, in de-
nen sie ihre Lernwege und -methoden zumindest teilweise selbstständig aussuchen kön-
nen, wie z.B. Freiarbeit, Stationenlernen, in Arbeitsgemeinschaften oder im Rahmen
von Ganztagsangeboten. Als weiterer Erklärungsansatz kann angeführt werden, dass
Jungen möglicherweise häufi ger von Lehrpersonen gezielt durch den Einsatz computer-
basierter Lernmaterialien angesprochen werden.
Trotz der durchschnittlich häufi geren Nutzung von neuen Technologien sowohl
zu Hause als auch in der Schule verfügen Jungen in Deutschland im Mittel über ge-
ringere computer- und informationsbezogene Kompetenzen. Für die differenzierte-
re Betrachtung von Kompetenzunterschieden zwischen Mädchen und Jungen sollte da-
her zukünftig untersucht werden, für welche schulischen und außerschulischen Zwecke
Mädchen und Jungen den Computer nutzen und wie diese mit dem Kompetenzerwerb
zusammenhängen. Solche Untersuchungen könnten an dem Ergebnis anknüpfen, dass
Kinder auch in Deutschland immer früher beginnen, neue Technologien zu nutzen und

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 257
sich die Nutzungsmuster von Mädchen und Jungen unterscheiden (vgl. Eickelmann,
Aufenanger & Herzig, 2014; MPFS, 2012). Für den Schulbereich ergibt sich hieraus
die Aufgabe, die vorhandenen Nutzungserfahrungen der Schülerinnen und Schüler auf-
zugreifen und die kompetente Nutzung von digitalen Medien als Bildungsauftrag wahr-
zunehmen. Um die Kompetenzen von Mädchen und Jungen besser zu fördern, könnte
ein Weg die stärkere curriculare Verankerung digitaler Medien darstellen. Doch auch
in Ländern, die die schulische Nutzung digitaler Medien curricular verankert haben,
wie z.B. Dänemark, die Niederlande, Norwegen oder die Tschechische Republik, er-
geben sich Leistungsdifferenzen zwischen Mädchen und Jungen hinsichtlich computer-
und informationsbezogener Kompetenzen im Rahmen von ICILS 2013. Daher ist bei
der zukünftigen Entwicklung von Curricula bzw. der Auswahl von Inhalten zu beden-
ken, dass sich nicht automatisch durch vereinheitlichte Vorgaben auch eine Förderung
der Kompetenzen von Mädchen und Jungen gleichermaßen ergibt. Vielmehr kann bei
der Entwicklung von Curricula ein Augenmerk darauf gelegt werden, dass diese an
Vorerfahrungen anknüpfen und die verschiedenen Interessenlagen von Mädchen und
Jungen berücksichtigen.
Hinsichtlich der Dauer der Computererfahrung konnte auf Grundlage der ICILS-
2013-Daten im Rahmen dieses Kapitels gezeigt werden, dass der Anteil der Jungen, der
über eine mindestens fünfjährige Computererfahrung verfügt (53.4%), signifi kant über
dem Anteil der Mädchen liegt (43.8%). Auch in der überwiegenden Anzahl der ande-
ren an ICILS 2013 teilnehmenden Länder lassen sich signifi kante Unterschiede in der
Dauer der Computererfahrung zugunsten der Jungen feststellen. Es zeigt sich zudem,
dass in den Ländern der internationalen Spitzengruppe (z.B. Australien, Dänemark,
die Niederlande, Norwegen oder Polen) sowohl Mädchen als auch Jungen zu einem
vergleichsweise hohen Anteil über eine längere Computererfahrung verfügen als in
Deutschland.
Im Rahmen dieses Kapitels wurde zudem die computerbezogene Selbstwirksamkeits-
erwartung von Mädchen und Jungen hinsichtlich basaler und fortgeschritte-
ner Fähigkeiten im Umgang mit neuen Technologien betrachtet und zudem auf den
Zusammenhang mit den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der
Schülerinnen und Schüler fokussiert. Dafür wurden zwei verschiedene Vorgehensweisen
gewählt: Einerseits wurden die Mittelwerte eines international gebildeten Index (vgl.
Fraillon et al., 2014) zur computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung differenziert
nach Geschlecht im internationalen Vergleich betrachtet und andererseits für eine vertie-
fende Betrachtung ein Summenscore gebildet, der zwischen niedriger und hoher compu-
terbezogener Selbstwirksamkeitserwartung differenziert. Die Befunde für die computer-
bezogene Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich basaler Fähigkeiten (u.a. Erstellen
eines Dokuments) zeigen für Deutschland im internationalen Vergleich keine signifi -
kanten Unterschiede zwischen Mädchen und Jungen. Die vertiefende Betrachtung macht
deutlich, dass in Deutschland sehr hohe Anteile sowohl der Mädchen (93.9%) als auch
der Jungen (93.1%) über eine hohe computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung
hinsichtlich basaler Fähigkeiten verfügen. Festzustellen ist zudem sowohl für Mädchen
als auch für Jungen, dass Schülerinnen und Schüler mit hoher computerbezogener

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann258
Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich basaler Fähigkeiten über signifi kant höhere
computer- und informationsbezogene Kompetenzen verfügen als Jugendliche mit ge-
ringer computerbezogener Selbstwirksamkeitserwartung. Eine andere Befundlage zeigt
sich hingegen für die computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fort-
geschrittener Fähigkeiten (z.B. Softwarenutzung zur Beseitigung von Viren). Jungen
verfügen in diesem Bereich in allen ICILS-2013-Teilnehmerländern über eine signi-
fi kant höhere computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung als Mädchen. Die ver-
tiefende Betrachtung für Deutschland zeigt auf, dass rund zwei Drittel (65.4%) der
Mädchen ihre Fähigkeiten hinsichtlich fortgeschrittener Anwendungen niedrig ein-
schätzen, allerdings nur 36.7 Prozent der Jungen. Im Zusammenhang mit compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen ist festzustellen, dass Jungen mit hoher
computerbezogener Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähig-
keiten auch signifi kant bessere Leistungen erzielen als Jungen mit niedriger Selbst-
wirksamkeitserwartung. Für die Mädchen lassen sich dagegen keine signifi kanten
Leistungsunterschiede zwischen Schülerinnen mit niedriger und hoher computerbe-
zogener Selbstwirksamkeitserwartung feststellen. Die Betrachtung der Verteilung auf
die Kompetenzstufen differenziert nach Geschlecht und niedriger bzw. hoher compu-
terbezogener Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten
im Umgang mit neuen Technologien unterstreicht den beschriebenen Befund für die
Jungen. Darüber hinaus wird deutlich, dass der Anteil der Mädchen mit niedriger com-
puterbezogener Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten
auf den Kompetenzstufen I und II mit 22.5 Prozent geringer ist als der Anteil der
Mädchen mit hoher Selbstwirksamkeitserwartung auf diesen untersten Kompetenzstufen
(25.4%). Dieser Befund gibt erste Hinweise darauf, dass Mädchen ihre computerbezo-
genen Fähigkeiten hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten trotz durchschnittlich hö-
herer computer- und informationsbezogener Kompetenzen als weniger gut einschätzen.
An dieser Stelle ist für die Interpretation der Ergebnisse jedoch zu berücksichtigen, dass
sich die selbsteingeschätzten Fähigkeiten und die im Rahmen der Kompetenzmessung
getesteten Fähigkeiten nicht vollständig deckungsgleich auf dieselben computer- und in-
formationsbezogenen Aufgabenbereiche beziehen.
Mittels Regressionsanalysen getrennt nach Schulform wurde abschließend der Frage
nachgegangen, wie sich geschlechtsspezifi sche Leistungsunterschiede an Gymnasien
und anderen Schulformen der Sekundarstufe I darstellen und ob Leistungsunterschiede
zwischen Mädchen und Jungen auf die Dauer der Computererfahrung oder die com-
puterbezogene Selbstwirksamkeitserwartung zurückgeführt werden können. Während
sich für Schülerinnen und Schüler an Gymnasien keine Leistungsunterschiede zwischen
Mädchen und Jungen identifi zieren lassen, ist der Leistungsvorsprung der Mädchen
an den andere Schulformen der Sekundarstufe I signifi kant und beträgt im Mittel 10.7
Leistungspunkte. Weiterhin konnte für die anderen Schulformen der Sekundarstufe I
gezeigt werden, dass der Leistungsvorsprung der Mädchen auch unter Kontrolle
der beiden berücksichtigten Prädiktoren bestehen bleibt und weder die Dauer der
Computererfahrung noch die computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung hinsicht-
lich fortgeschrittener Fähigkeiten zur Erklärung der Unterschiede beitragen. Somit wird

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 259
deutlich, dass Jungen an nicht gymnasialen Schulformen unter Kontrolle der Dauer der
Computererfahrung und der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung über si-
gnifi kant geringere computer- und informationsbezogene Kompetenzen verfügen als
Mädchen. Fördermaßnahmen für Jungen könnten möglicherweise also besonders an
nicht gymnasialen Schulformen ansetzen. Allerdings sei bereits an dieser Stelle darauf
hingewiesen, dass das Geschlecht als Prädiktor für Leistungsunterschiede vor allem
auch im Zusammenhang mit Indikatoren der sozialen Herkunft betrachtet werden muss
(siehe Kapitel IX und X in diesem Band).
Literatur
Abbiss, J. (2009). Gendering the ICT curriculum: The paradox of choice. Computers &
Education, 53(2), 343–354.
ACARA [Australian Curriculum, Assessment, and Reporting Authority]. (2012). National as-
sessment program – ICT literacy: Years 6 & 10 report 2011. Sydney: ACARA. Zugriff
am 16. Oktober 2014 unter http://www.nap.edu.au/verve/_resources/nap_ictl_2011_pub
lic_report_fi nal.pdf
Anderson, N., Lankshear, C., Timms, C. & Courtney, L. (2008). Because it’s boring, irrelevant
and I don’t like computers: Why high school girls avoid professionally-oriented ICT sub-
jects. Computers & Education, 50(4), 1304–1318.
Bandura, A. (1993). Perceived self-effi cacy in cognitive development and functioning.
Educational Psychologist, 28(2), 117–148.
Best, K., Sanwald, U., Ihsen, S., Ittel, A. & Schraudner, M. (2013). Gender and STEM in
Germany: Policies enhancing women‘s participation in academia [Sonderheft].
International Journal of Gender, Science and Technology, 5(3), 292–304.
Bos, W., Valtin, R., Hornberg, S., Buddeberg, I., Goy, M. & Voss, A. (2007). Internationaler
Vergleich 2006: Lesekompetenzen von Schülerinnen und Schülern am Ende der vierten
Jahrgangsstufe. In W. Bos, S. Hornberg, K.-H. Arnold, G. Faust, L. Fried, E.-M. Lankes,
K. Schwippert & R. Valtin (Hrsg.), IGLU 2006. Lesekompetenzen von Grundschulkindern
in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 109–160). Münster: Waxmann.
Brehl, T., Wendt, H. & Bos, W. (2012). Geschlechtsspezifi sche Unterschiede in mathemati-
schen und naturwissenschaftlichen Kompetenzen. In W. Bos, H. Wendt, O. Köller & C.
Selter (Hrsg.), TIMSS 2011. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen von
Grundschulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 203–230). Münster:
Waxmann.
Cooper, J. (2006). The digital divide: The special case of gender. Journal of Computer Assisted
Learning, 22(5), 320–334.
Dickhäuser, O. & Stiensmeier-Pelster, J. (2002). Gender differences in computer work:
Evidence for the model of achievement-related choices. Contemporary Educational
Psychology, 27(3), 486–496.
Eickelmann, B., Aufenanger, S. & Herzig, B. (2014). Medienbildung entlang der Bildungskette.
Ein Rahmenkonzept für eine subjektorientierte Förderung von Medienkompetenz im
Bildungsverlauf von Kindern und Jugendlichen. Bonn: Deutsche Telekom Stiftung.
Eickelmann, B. & Rollett, R. (2012). Angebote in Ganztagsschulen: Ein Weg zur Reduktion
von geschlechtstypischen Unterschieden in der schulischen Nutzung digitaler Medien?
In R. Schulz-Zander, B. Eickelmann, H. Moser, H. Niesyto & P. Grell (Hrsg.), Jahrbuch

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann260
Medienpädagogik 9. Qualitätsentwicklung in der Schule und medienpädagogische
Professionalisierung (S. 109–132). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Ertl, B. & Helling, K. (2013). Gleiche Chancen im Medienzeitalter? Genderdifferenzen in der
Digital Literacy von Jugendlichen. Computer + Unterricht, 92, 10–15.
Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T. & Gebhardt, E. (2014). Preparing for life in a
digital age. The IEA International Computer and Information Literacy Study internation-
al report. Cham: Springer.
Fraillon, J., Schulz, W. & Ainley, J. (2013). International Computer and Information Study:
Assessment framework. Amsterdam: International Association for the Evaluation of
Educational Achievement (IEA).
Fußangel, K., Schulz-Zander, R. & Bauer, K.-O. (2007). Vorbereitung auf die Arbeitswelt.
Evaluation eines Unterrichtsprojektes. In K.-O. Bauer (Hrsg.), Evaluation an Schulen
(S. 187–206). Weinheim: Juventa.
Hargittai, E. & Shafer, S. (2006). Differences in actual and perceived online skills: The role of
gender. Social Science Quarterly, 87(2), 432–448.
Hatlevik, O.E. & Christophersen, K.-A. (2013). Digital competence at the beginning of up-
per secondary school: Identifying factors explaining digital inclusion. Computers &
Education, 63, 240–247.
Helmke, A. & Weinert, F.E. (1997). Bedingungsfaktoren schulischer Leistungen. In F.E.
Weinert (Hrsg.), Psychologie des Unterrichts und der Schule. Enzyklopädie der
Psychologie. Serie Pädagogische Psychologie (Bd. 3, S. 71–176). Göttingen: Hogrefe.
Hohlfeld, T.N., Ritzhaupt, A.D. & Barron, A.E. (2013). Are gender differences in perceived
and demonstrated technology literacy signifi cant? It depends on the model. Educational
Technology Research and Development, 61(4), 639–663.
Ilomäki, L. (2011). Does gender have a role in ICT among fi nnish teachers and students?
Scandinavian Journal of Educational Research, 55(3), 325–340.
Janssen Reinen, I. & Plomp, T. (1997). Information technology and gender equality: A contra-
diction in terminis? Computers in Education, 28(2), 65–78.
Lang, M. (1997). Computernutzung in der Sekundarstufe I im internationalen Vergleich.
Unterrichtswissenschaft, 25(1), 70–88.
Lang, M. & Schulz-Zander, R. (1994). Informationstechnische Bildung in allgemeinbildenden
Schulen – Stand und Perspektiven. In H.G. Rolff, K.-O. Bauer, K. Klemm, H. Pfeiffer
& R. Schulz-Zander (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 8, S. 309–353).
Weinheim: Juventa.
Li, N. & Kirkup, G. (2007). Gender and cultural differences in internet use: A study of China
and the UK. Computers & Education, 48(2), 301–317.
Livingstone, S. & Helsper, E.J. (2010). Balancing opportunities and risks in teenagers’ use of
the internet: The role of online skills and internet self-effi cacy. New Media & Society,
12(2), 309–329.
Looker, E.D. (2008). Gender and information technology. In J. Voogt & G. Knezek (Hrsg.),
International handbook of information technology in primary and secondary education
(Bd. 2, S. 779–788). New York, NY: Springer.
Lorenz, R. & Kahnert, J. (2014). Computernutzung von Grundschulkindern – (k)eine
Geschlechterfrage? In B. Eickelmann, R. Lorenz, M. Vennemann, J. Gerick & W. Bos
(Hrsg.), Grundschule in der digitalen Gesellschaft. Befunde aus den Schulleistungsstudien
IGLU und TIMSS 2011 (S. 111–122). Münster: Waxmann.
Luca, R. & Aufenanger, S. (2007). Geschlechtersensible Medienkompetenzförderung, Medien-
nutzung und Medienkompetenz von Mädchen und Jungen sowie medienpädagogische

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 261
Handlungsmöglichkeiten. Schriftenreihe Medienforschung der Landesanstalt für Medien
Nordrhein-Westfalen (Bd. 58). Berlin: Vistas.
MCEECDYA [Ministerial Council for Education, Early Childhood Development and Youth
Affairs]. (2010). National Assessment Program. ICT literacy. Years 6 and 10. Report
2008. Carlton South: MCEECDYA. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://www.nap.
edu.au/verve/_resources/2008_nap_ ictl_public_report.pdf
MCEETYA [Ministerial Council on Education, Employment, Training and Youth Affairs].
(2007). National assessment program: ICT literacy. Years 6 and 10. Report 2005. Zugriff
am 16. Oktober 2014 unter http://research.acer.edu.au/ict_literacy/1
Meelissen, M.R.M. (2008). Computer attitudes and competencies among primary and second-
ary school students. In J. Voogt & G. Knezek (Hrsg.), International handbook of infor-
mation technology in primary and secondary education (Bd. 1, S. 381–396). New York,
NY: Springer.
Meelissen, M.R.M. & Drent, M. (2008). Gender differences in computer attitudes: Does the
school matter? Computers in Human Behavior, 24(3), 969–985.
Metz-Göckel, S. (1990). Von der Technikdistanz zur Technikkompetenz. In: S. Metz-Göckel
& E. Nyssen (Hrsg.), Frauen leben Widersprüche. Zwischenbilanz der Frauenforschung
(S. 139–152). Weinheim, Basel: Beltz.
Moos, D. & Azevedo, R. (2009). Learning with computer-based learning environments: A lite-
rature review of computer self-effi cacy. Review of Educational Research, 79(2), 576–600.
MPFS [Medienpädagogischer Forschungsverband Südwest]. (2004). JIM 2004. Jugend,
Information, (Multi-)Media. Basisstudie zum Medienumgang 12- bis 19-Jähriger in
Deutschland. Stuttgart: MPFS.
MPFS [Medienpädagogischer Forschungsverband Südwest]. (2012). KIM-Studie 2012.
Kinder + Medien, Computer + Internet. Basisuntersuchung zum Medienumgang 6- bis
13-Jähriger in Deutschland. Stuttgart: MPFS.
MPFS [Medienpädagogischer Forschungsverband Südwest]. (2013a). Jugend, Information,
(Multi-)Media. Basisstudie zum Medienumgang 12- bis 19-Jähriger in Deutschland.
Stuttgart: MPFS.
MPFS [Medienpädagogischer Forschungsverband Südwest]. (2013b). 15 Jahre JIM-
Studie. Jugend, Information, (Multi-)Media. Studienreihe zum Medienumgang 12- bis
19-Jähriger. Stuttgart: MPFS.
OECD. (2009). Equally prepared for life? How 15-year-old boys and girls perform in school.
Paris: OECD.
Pant, H.A., Stanat, P., Schroeders, U., Roppelt, A., Siegle, T. & Pöhlmann, C. (Hrsg.). (2013).
IQB-Ländervergleich 2012. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am
Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann.
Papastergiou, M. (2008). Are computer science and information technology still masculine
fi elds? High school students’ perceptions and career choices. Computers & Education,
51(2), 594–608.
Papastergiou, M. & Solomonidou, C. (2005). Gender issues in internet access and favourite in-
ternet activities among Greek high school pupils inside and outside school. Computers &
Education, 44(4), 377–393.
Pelgrum, W.J., Reinen, I.A.M.J. & Plomp, T. (Hrsg.). (1993). Schools, teachers, students
and computers: A cross-national perspective. IEA-Comped Study Stage 2. Enschede:
University of Twente.
Plumm, K.M. (2008). Technology in the classroom: Burning the bridges to the gaps in gender-
biased education? Computers & Education, 50(3), 1052–1068.

Lorenz, Gerick, Schulz-Zander und Eickelmann262
Prenzel, M., Sälzer, C., Klieme, E. & Köller, O. (Hrsg.). (2013). PISA 2012. Fortschritte und
Herausforderungen in Deutschland. Münster: Waxmann.
Rösner, E., Bräuer, H. & Riegas-Staackmann, A. (2004). Neue Medien in den Schulen
Nordrhein-Westfalens. Ein Evaluationsbericht zur Arbeit der e-nitiative.nrw. Dortmund:
IFS Verlag.
Sáinz, M. & Eccles, J. (2012). Self-concept of computer and math ability: Gender implications
across time and within ICT studies. Journal of Vocational Behavior, 80(2), 486–499.
Sáinz, M. & López-Sáez, M. (2010). Gender differences in computer attitudes and the choice
of technology-related occupations in a sample of secondary students in Spain. Computers
& Education, 54(2), 578–587.
Schaumburg, H. & Issing, L.J. (2002). Lernen mit Laptops. Ergebnisse einer Evaluationsstudie.
Gütersloh: Bertelsmann Verlag.
Schulz-Zander, R. (2002). Geschlecht und neue Medien im Bildungsbereich Schule –
Empirische Befunde zur Computernutzung, zu Interessen, Selbstkonzept, Interaktionen
und Fördermaßnahmen. In M. Kampshoff & B. Lumer (Hrsg.), Chancengleichheit im
Bildungswesen (S. 251–271). Opladen: Leske + Budrich.
Schulz-Zander, R. (2005). Nutzung Neuer Medien, Interesse und computerbezogene Selbst-
konzepte von Mädchen und Jungen. In K. Eble & I. Schumacher (Hrsg.), Mädchen mit
Medien aktiv. Medienarbeit in der außerschulischen Bildung (S. 13–23). München: ko-
paed.
Schulz-Zander R. & Riegas-Staackmann, A. (2004). Neue Medien im Unterricht – eine
Zwischen bilanz. In H.G. Holtappels, K. Klemm, H. Pfeiffer, H.-G. Rolff & R. Schulz-
Zander (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (Bd. 13, S. 291–330). Weinheim:
Juventa.
Senkbeil, M. & Wittwer, J. (2007). Die Computervertrautheit von Jugendlichen und Wirkungen
der Computernutzung auf den fachlichen Kompetenzerwerb. In M. Prenzel, C. Artelt,
J. Baumert, W. Blum, M. Hamman, E. Klieme & R. Pekrun (Hrsg.), PISA 2006. Die
Ergebnisse der dritten internationalen Vergleichsstudie (S. 277–307). Münster: Waxmann.
Sieverding, S. & Koch. C. (2009). (Self-)Evaluation of computer competence: How gender
matters. Computers & Education, 52(3), 696–701.
Simsek, A. (2011). The relationship between computer anxiety and computer self-effi cacy.
Contemporary Educational Technology, 2(3), 177–187.
Statistisches Bundesamt (2012). Statistisches Jahrbuch 2012. Deutschland und Internationales.
Wiesbaden: Statistisches Bundesamt.
Tigges, A. (2008). Geschlecht und digitale Medien. Entwicklung und Nutzung digitaler Medien
im hochschulischen Lehr-/Lernkontext. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Tømte, C. & Hatlevik, O.E. (2011). Gender-differences in self-effi cacy ICT related to various
ICT-user profi les in Finland and Norway. How do self-effi cacy, gender and ICT-user pro-
fi les relate to fi ndings from PISA 2006. Computers & Education, 57(1), 1416–1424.
Tsai, M.-J. & Tsai, C.-C. (2010). Junior high school students’ internet usage and self-effi cacy:
A re-examination of the gender gap. Computers & Education, 54(4), 1182–1192.
van Deursen, A., van Dijk, J., & Peters, O. (2011). Rethinking internet skills. The contribution
of gender, age, education, Internet experience, and hours online to medium- and content-
related Internet skills. Poetics, 39(2), 125–144.
Vekiri, I. (2010). Boys’ and girls’ ICT beliefs: Do teachers matter? Computers & Education,
55(1), 16–23.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen 263
Vekiri, I. & Chronaki, A. (2008). Gender issues in technology use: Perceived social support,
computer self-effi cacy and value beliefs, and computer use beyond school. Computers &
Education, 51(3), 1392–1404.
Volman, M., van Eck, E., Heemskerk, I. & Kuiper, E. (2005). New technologies, new differ-
ences. Gender and ethnic differences in pupils’ use of ICT in primary and secondary edu-
cation. Computers & Education, 45(1), 35–55.
Voss, A. (2006). Print- und Hypertextlesekompetenz im Vergleich. Münster: Waxmann.
Whitley, B. (1997). Gender differences in computer-related attitudes: It depends on what you
ask. Computers in Human Behavior, 12(2), 275–289.
Wirth, J. & Klieme, E. (2002). Computer literacy im Vergleich zwischen Nationen,
Schulformen und Geschlechtern. Unterrichtswissenschaft, 30(2), 136–157.
Zhong, Z.-J. (2011). From access to usage: The divide of self-reported digital skills among
adolescents. Computers & Education, 56(3), 736–746.

1. Einleitung
Einer der stabilsten Befunde der empirischen Bildungsforschung in den vergange-
nen Jahren, der weltweit in vielen Ländern identifi ziert wurde, ist die enge Kopplung
zwischen dem sozioökonomischen Status von Familien und dem Bildungserfolg der
Kinder und Jugendlichen (vgl. Müller & Ehmke, 2013; OECD, 2013; Stubbe, Tarelli
& Wendt, 2012; Wendt, Stubbe & Schwippert, 2012). Dieser Zusammenhang zwi-
schen dem sozioökonomischen Status von Familien und Schülerleistungen wird in der
Diskussion um Chancengerechtigkeit im Bildungssystem als soziale Disparität bezeich-
net. Ungleiche Startbedingungen – sogenannte primäre Herkunftseffekte – verstärken
sich dabei im Zeitverlauf vielfach noch durch herkunftsbedingte Unterschiede in den
familiären und institutionellen Bildungsverlaufsentscheidungen – sogenannte sekundä-
re Herkunftseffekte (vgl. Boudon, 1974; Stubbe, 2009). Kompetenzunterschiede in den
Bereichen Lesen, Mathematik und Naturwissenschaften werden seit Mitte der 1990er
Jahre durch eine Reihe von Schulleistungsstudien wie TIMSS (vgl. Baumert, Bos &
Lehmann, 2000a, 2000b), PISA (vgl. Baumert et al., 2001) und IGLU (vgl. Bos et al.,
2003) sehr deutlich.
Bei PISA 2000 schnitten die Schülerinnen und Schüler in Deutschland von al-
len Teilnehmerstaaten unter diesem Aspekt am ungünstigsten ab; der stärk-
ste Zusammenhang zeigte sich über alle Bildungssysteme hinweg zwischen sozia-
ler Herkunft und Schülerleistungen (vgl. Baumert & Schümer, 2001). In den weiteren
PISA-Zyklen war der Zusammenhang von sozialer Herkunft und den Leistungen in
Deutschland zwar etwas geringer, dennoch fi el er weiterhin verhältnismäßig stark ins
Gewicht (vgl. zum Überblick Ehmke & Jude, 2010; Prenzel, Sälzer, Klieme & Köller,
2013). Auch im Rahmen der bisherigen Berichtlegungen von IGLU und TIMSS wur-
de für den Primarbereich am Ende der Grundschulzeit für Deutschland im internatio-
nalen Vergleich ein überdurchschnittlich starker Zusammenhang zwischen der sozialen
Herkunft und dem Bildungserfolg der Schülerinnen und Schüler deutlich (vgl. Stubbe et
al., 2012; Wendt et al., 2012). In der Zusammenschau bisheriger Studien zu Leistungen
in den Kompetenzdomänen Lesen, Mathematik und Naturwissenschaften zeigt sich,
Kapitel IX
Soziale Herkunft und computer- und
informationsbezogene Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern im internationalen
Vergleich
Heike Wendt, Mario Vennemann, Knut Schwippert und Kerstin Drossel

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel266
dass es Schulen in Deutschland – wie auch in vielen anderen Ländern – bisher nicht ge-
lingt, die durch eine unterschiedliche soziale Herkunft der Schülerinnen und Schüler be-
dingten Disparitäten zu kompensieren (vgl. u.a. Müller & Ehmke, 2013; OECD, 2013).
Das folgende Kapitel geht auf der Grundlage der Daten der Studie ICILS 2013 erst-
malig der Frage nach, ob und in welchem Ausmaß sich diese Befunde auch für die
fächerübergreifende Schlüsselkompetenz der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern in der achten Jahrgangsstufe fi nden las-
sen.
2. Der Zusammenhang zwischen sozialer Herkunft und der
kompetenten Nutzung von digitalen Medien
Bisherige Forschungsergebnisse weisen darauf hin, dass sich soziale Ungleichheiten
auch im Kontext der kompetenten Nutzung von neuen Technologien zeigen (vgl. für ei-
nen Überblick z.B. Warschauer & Matuchniak, 2010). Im Hinblick auf das Bestreben,
Kindern und Jugendlichen Kompetenzen zu vermitteln, die ihnen eine selbstständige
und selbstbestimmte Zukunft ermöglichen, rücken diese Kompetenzen auch unter dem
Aspekt der Chancengerechtigkeit weiter in den Vordergrund. Seit Ende der 1990er Jahre
wird daher das bildungspolitische Ziel verfolgt, eine digitale Spaltung zu verringern –
die sich z.B. durch soziale Ungleichheiten im Zugang zu und in der Nutzung von digi-
talen Medien manifestiert –, indem sozial benachteiligten Heranwachsenden Laptops als
Lernmedien zur Verfügung gestellt werden. Eines der bekanntesten Beispiele hierfür ist
die Initiative One Laptop per Child, ursprünglich ein Forschungsprojekt des MIT Media
Lab, bei dem Kinder und Jugendliche in Entwicklungs- und Schwellenländern mit
kostengünstigen, speziell als Lernwerkzeug ausgerüsteten Laptops ausgestattet wurden
(vgl. Negroponte, 2007). In einem Überblick über europäische Ausstattungsinitiativen
stellen auch Balanskat, Bannister, Hertz, Sigillo und Vuorikari (2013) fest, dass mit der
Einführung von 1:1-Ausstattungen (in Form von Laptops oder Tablet-PCs) in vielen
europäischen Ländern die Zielsetzung verfolgt wird, ökonomisch bedingte Unterschiede
in der Ausstattung auszugleichen und damit die gesellschaftlichen Partizipationschancen
von benachteiligten Jugendlichen zu erhöhen.
Unterschiede, die sich in Abhängigkeit der sozialen Herkunft einerseits im Zugang
zu digitalen Medien und andererseits in ihrer Nutzung ergeben, werden im anglophonen
Sprachraum vielfach konzeptionell vor dem Hintergrund des digital divide diskutiert
(vgl. Hilbert, 2011; siehe dazu auch Kapitel X in diesem Band). Unter diesem Begriff
werden die Ungleichheiten subsumiert, die entlang der Differenzlinien Geschlecht,
Migration und soziale Herkunft bestehen (vgl. z.B. Attewell, 2001; Niesyto, 2010). Im
Folgenden wird eine Zusammenschau von Befunden einen Einblick davon vermitteln,
inwieweit soziale Disparitäten (a) bezogen auf Fähigkeiten und Fertigkeiten im Umgang
mit digitalen Medien und (b) hinsichtlich des Zugangs zu und der Nutzung von neuen
Technologien vorzufi nden sind.

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 267
2.1 Disparitäten im Bereich des kompetenten Umgangs mit neuen
Technologien
Vorliegende Studien, die auf herkunftsbezogene Unterschiede im Umgang mit neuen
Technologien fokussieren, werden im Folgenden nach ihren methodischen Zu gängen
differenziert. Einige Studien legen zur Operationalisierung von Fähigkeiten Selbst-
einschätzungen der Schülerinnen und Schüler zugrunde: Solche Studien zeigten, dass
sowohl die technischen Fähigkeiten und Fertigkeiten als auch das Wissen, welches
beispielsweise zum Gebrauch einer Suchmaschine benötigt wird, von der sozio-
ökonomischen Situation der Nutzerinnen und Nutzer bzw. ihrer Familien abhängen.
Nutzerinnen und Nutzer mit hohem sozioökonomischen Status gehen dabei versier-
ter mit Computern und dem Internet um (vgl. Zhong, 2011; Zillien, 2009; Zillien &
Hargittai, 2009). Studien, die zur Operationalisierung computerbasierte Fähigkeitstests –
hier sind insbesondere die Studien zur ICT-Literacy aus Australien zu nennen – einset-
zen, kamen durchgehend zu dem Ergebnis, dass Schülerinnen und Schüler aus Familien
mit einem hohen sozioökonomischen Status höhere Leistungen in dieser Domäne er-
zielen als ihre Mitschülerinnen und Mitschüler aus weniger sozial privilegierten
Elternhäusern (vgl. ACARA, 2012; MCEECDYA, 2010; MCEETYA, 2007). Auch
Schaumburg, Prasse, Tschackert und Blömeke (2007) untersuchten die Informations-
und Computerkompetenz von Schülerinnen und Schülern in Laptopklassen und bezogen
dabei auch die Bildungsnähe des Elternhauses ein. Es zeigte sich, dass sich der Besuch
von Laptopklassen für die Schülerinnen und Schüler aus bildungsfernen Elternhäusern
leicht positiv auf die Leistungsentwicklung der Informationskompetenz ausgewirkt hat-
te. Für die Entwicklung des Computerwissens konnte kein Zusammenhang mit der
Bildungsnähe des Elternhauses und dem Besuch einer Laptopklasse gefunden werden
(vgl. Schaumburg et al., 2007).
2.2 Unterschiede im Zugang zu und in der Nutzung von digitalen
Medien
Bezüglich der Untersuchung von Unterschieden im Zugang zu und in der Nutzung
von digitalen Medien konnten Studien in den letzten Jahren zeigen, dass in einem ers-
ten Zugang die Ausstattung von Schülerinnen und Schülern mit digitalen Medien in
Familien in Deutschland insgesamt nahezu fl ächendeckend ist. So verfügt ein Großteil
der Jugendlichen zu Hause zumindest über einen Computer (vgl. MPFS, 2013), wo-
bei hier keine signifi kanten Unterschiede (mehr) zwischen Schülerinnen und Schülern
aus unterschiedlichen sozialen Lagen festzustellen sind (vgl. Drossel, Gerick &
Eickelmann, 2014; Niesyto, 2009; OECD, 2005, 2010). Unterschiede zeigen sich hinge-
gen in der Art der häuslichen Nutzung. So konnten Senkbeil und Wittwer (2008) fest-
stellen, dass es unter anderem von der kommunikativen Praxis in der Familie, ihren
kulturellen Besitztümern, von dem Bildungsniveau der Eltern und von der sozioöko-
nomischen Stellung der Familie abhängt, ob digitale Medien zu Hause eher anspruchs-

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel268
voll (und damit eher bildungsbezogen) oder unterhaltungsbezogen genutzt werden (vgl.
dazu auch Vekiri, 2011; Zillien & Hargittai, 2009). Darüber hinaus sind Schülerinnen
und Schüler mit höherem sozioökonomischen Status eher in der Lage, medial ver-
mittelte Informationen schneller aufzunehmen und effi zienter für ihre Bedürfnisse zu
nutzen als Schülerinnen und Schüler mit niedrigem sozioökonomischen Status (vgl.
Bonfadelli, 2002; Tichenor, Donohue & Olien, 1970). Der Umstand, dass Schülerinnen
und Schüler aus verschiedenen sozialen Lagen die vorhandenen Geräte zu Hause un-
terschiedlich nutzen, wird dabei oftmals unter Bezugnahme auf eine unterschiedliche
(Medien-)Sozialisation in den Elternhäusern erklärt (vgl. Kammerl & King, 2010; Paus-
Hasebrink, 2011; Witzel, 2012).
Hinsichtlich der schulischen Ausstattung mit digitalen Medien, als notwendi-
ger Bedingung für die schulische Nutzung digitaler Medien durch Schülerinnen und
Schüler, zeigt der internationale Vergleich, dass diese in den Ländern unterschiedlich
ausgeprägt ist. So unterscheiden sich die an PISA teilnehmenden Länder der OECD
vornehmlich dadurch, wie viele Computer den Schülerinnen und Schülern für unter-
richtliche Zwecke zur Verfügung stehen (vgl. OECD, 2010). Insgesamt fanden bereits
2006 in allen OECD-Ländern (bis auf Mexiko) alle Schülerinnen und Schüler zumin-
dest einen Computer in ihrer Schule vor (vgl. OECD, 2010). Vertiefende Analysen in
anderen Studien zeigen aber, dass ein digital divide auf Schulebene darin bestehen
kann, dass sich das Ausstattungsniveau mit digitalen Medien und Lernsoftware teil-
weise signifi kant nach dem mittleren sozialen Status der Schülerschaft unterscheidet.
Es zeigen sich also Unterschiede zwischen solchen Schulen, in denen die Schülerinnen
und Schüler im Mittel einen hohen oder einen eher niedrigen sozialen Status aufwei-
sen, wobei sich in Schulen mit Schülerinnen und Schülern mit einem durchschnitt-
lich hohen sozialen Status in der Regel bessere Ausstattungssituationen – z.B. hin-
sichtlich Art und Umfang installierter Lernsoftware – fi nden lassen (vgl. z.B. Drossel
& Eickelmann, 2014; Hohlfeld, Ritzhaupt, Barron & Kemker, 2008; Sweeney & Geer,
2010; Warschauer & Matuchniak, 2010).
Die Befundlage hinsichtlich sozialer Disparitäten und der schulischen Nutzung di-
gitaler Medien ist jedoch nicht eindeutig. Einige Studien kommen zu dem Schluss,
dass sich Art und Dauer der schulischen Computernutzung zugunsten privilegier-
ter Schülergruppen (z.B. Jugendliche ohne Migrationshintergrund) unterscheidet (vgl.
Volman, van Eck, Heermskerk & Kuiper, 2005). Andere Studien belegen für sozi-
al benachteiligte Lernende, dass sich eine intensive schulische Computernutzung
in Laptopklassen positiv auf einzelne schulische Leistungen auswirkt, z.B. auf die
Lese- (vgl. Schaumburg et al., 2007) und Schreibleistung (vgl. Zheng, Warschauer
& Farkas, 2013) sowie auf Leistungen in Mathematik und im Fach Englisch als
Fremdsprache (vgl. Rosen & Wolf, 2011). Es werden jedoch häufi g nur geringe oder
keine Zusammenhänge zwischen Schulleistungen, sozialem Status und dem Besuch ei-
ner Laptopklasse festgestellt (vgl. Schaumburg et al., 2007; Warschauer, 2008).
Insgesamt zeigte sich in den letzten Jahren hinsichtlich der Computernutzung im in-
ternationalen Vergleich in den meisten Ländern, dass die heimische Computernutzung
gegenüber der schulischen Nutzung überwiegt (vgl. OECD, 2010). Nur in wenigen

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 269
Ländern (z.B. Bulgarien oder Serbien) wird der Computer in der Schule häufi ger ge-
nutzt als zu Hause (vgl. OECD, 2010), wobei bislang unklar ist, inwieweit sich hier so-
ziale Disparitäten zeigen.
Vor dem Hintergrund der vorliegenden Befunde erscheint es notwendig, vertiefend
mittels Kompetenztests und einer differenzierten Erfassung von Herkunftsindikatoren zu
untersuchen, inwieweit sich Jugendliche mit unterschiedlichen Herkunftsbedingungen
hinsichtlich ihrer computer- und informationsbezogenen Kompetenzen unterscheiden.
In Anlehnung an die vierte internationale Forschungsfrage zu Zusammenhängen zwi-
schen Schülerhintergrundmerkmalen und den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen (siehe Kapitel III in diesem Band) kann im Rahmen von ICILS 2013 die-
se Forschungslücke aufgearbeitet werden. Die Ergebnisse werden im Folgenden darge-
stellt.
3. Erfassung der sozialen Herkunft in ICILS 2013
Ein Kernaspekt bei der Analyse von sozialen Disparitäten besteht in der Frage, wie die
soziale Herkunft von Familien valide gemessen werden kann. Die Messung sozialer
Disparitäten in der empirischen Bildungsforschung lehnt sich oftmals an die Vorarbeiten
von Pierre Bourdieu (1983, 1986) und James Coleman (1988) an, die zur Beschreibung
des sozialen, kulturellen und ökonomischen Status, den eine Person bzw. eine Familie
besitzt, drei Kapitalformen unterscheiden: ökonomisches, kulturelles und soziales
Kapital (vgl. Müller & Ehmke, 2013; OECD, 2013; Stubbe et al., 2012; Wendt et al.,
2012).
Die Indikatoren, die zur Identifi zierung sozialer Disparitäten eingesetzt werden, las-
sen sich in der Rahmenkonzeption von ICILS 2013 verorten (siehe Kapitel III in die-
sem Band; Fraillon, Schulz & Ainley, 2013), welche theoretischer Bezugspunkt der
Studie ICILS 2013 ist und damit auch als Orientierungsrahmen für die Frage bogen-
entwicklung zugrunde gelegt wurde. Das internationale Rahmenkonzept berücksichtigt
die soziale Herkunft der Schülerinnen und Schüler als Merkmal auf der Ebene des häus-
lichen Umfelds. Verschiedene Indikatoren, die sich in den vergangenen Jahren in der
empirischen Bildungsforschung im Hinblick auf die Analyse sozialer Ungleichheiten
bewährt haben, die unterschiedliche Perspektiven einnehmen und auch im Rahmen von
ICILS 2013 eingesetzt wurden, werden im Folgenden vorgestellt.
3.1 Buchbestand im Haushalt als Indikator für das kulturelle Kapital
von Schülerfamilien
Einer der wichtigsten international genutzten Indikatoren zur Erfassung der sozia-
len Lage ist die Frage nach dem Buchbestand im Haushalt. Mit der Anzahl der in ei-
ner Familie vorhandenen Bücher wird im Sinne von Bourdieu das kulturelle, aber indi-
rekt auch das ökonomische Kapital von Familien abgebildet (vgl. Stubbe et al., 2012;

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel270
Wendt et al., 2012). Der Buchbesitz im Elternhaus hat sich in den letzten Jahrzehnten
in der empirischen Bildungsforschung als valide Messvariable für kulturelle Ressourcen
etabliert und verfügt darüber hinaus über adäquate Messeigenschaften, um die
Testleistungen der Schülerinnen und Schüler vorherzusagen (vgl. Hatlevik, Ottestad &
Throndsen, 2014; Lehmann & Peek, 1997). In ICILS 2013 wurde den Jugendlichen da-
her die Frage gestellt, wie viele Bücher in dem Haushalt ihrer Familie vorhanden sind.
Als Antwortkategorien standen den befragten Schülerinnen und Schülern keine oder
sehr wenige (0–10 Bücher), genug, um ein Regalbrett zu füllen (11–25 Bücher), genug
um ein Bücherregal zu füllen (26–100 Bücher), genug um zwei Bücherregale zu füllen
(101–200 Bücher) sowie die Kategorie genug um drei oder mehr Bücheregale zu füllen
(mehr als 200 Bücher) zur Auswahl.
3.2 Bildungsabschluss der Eltern als Indikator für das kulturelle Kapital
von Schülerfamilien
Beim Bildungsniveau der Eltern handelt es sich – im Sinne von Bourdieu – um einen
direkten Indikator für das kulturelle Kapital in der Schülerfamilie, obwohl es insofern
auch einen Hinweis auf das ökonomische Kapital im Haushalt bietet, als dass ein hö-
herer Bildungsabschluss oftmals auch mit einem höheren Einkommen einhergeht (vgl.
Stubbe et al., 2012; Wendt et al., 2012). Im Rahmen von ICILS 2013 wurde der höchste
Bildungsabschluss der Eltern anhand der internationalen Bildungsskala der UNESCO
(International Standard Classifi cation of Education – ISCED) erhoben (vgl. Schroedter,
Lechert & Lüttinger, 2006; UNESCO, 2003).
3.3 Der höchste Status des Berufs der Eltern als Indikator für den
sozioökonomischen Status von Schülerfamilien
Der International Socio-Economic Index of Occupational Status (ISEI, vgl. Ganze-
boom, De Graaf & Treiman, 1992) ist ein Instrument, welches den sozioökono-
mischen Status von Personen auf einer Skala erfasst und ebenfalls im Rahmen von
ICILS 2013 erhoben wurde. Dazu wurden die Schülerinnen und Schüler in ICILS 2013
nach dem Beruf ihrer Eltern gefragt. Der Berufsstatus von Personen lässt sich ge-
mäß Ganzeboom et al. (1992) als Eigenschaft erfassen, die Bildung eines Menschen
in Einkommen umzusetzen. Basierend auf der International Standard Classifi cation of
Occupations (ISCO; vgl. ILO, 2012) – welche für den internationalen Vergleich von
Berufen bzw. Berufsgruppen ein standardisiertes Instrumentarium zur Verfügung stellt
– werden die von Schülerinnen und Schülern im Rahmen von ICILS 2013 genannten
Berufe gemäß der ISCO-Kategorien in eine Rangfolge überführt. Diese Zuordnung bil-
det die Grundlage des ISEI. Da die Erfassung des ISEI von Mutter oder Vater für die
Erfassung des Familienstatus nur eingeschränkt aussagefähig ist, wird – wie auch in an-
deren Studien – in ICILS 2013 der höchste ISEI-Wert von Mutter oder Vater heran-

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 271
gezogen (HISEI, Highest International Socio-Economic Index of Occupational Status).
Diesem Ansatz liegt die Idee zugrunde, dass der Berufsstatus von Personen indirekt
auch Informationen über das kulturelle (Bildungsniveau, das für bestimmte Berufe not-
wendig ist) und über das ökonomische (Einkommen in den einzelnen Berufen) Kapital
liefert.
Zusammenfassend wird also in den folgenden Analysen die soziale Herkunft ei-
ner Schülerin bzw. eines Schülers in ICILS 2013 differenziert über drei verschie-
dene Indikatoren erfasst: Als Indikator für das kulturelle Kapital stehen die Variablen
Buchbesitz im Haushalt und der Bildungsabschluss der Eltern zur Verfügung, für das
ökonomische Kapital der HISEI. Im Folgenden werden diese Indikatoren für einen in-
ternationalen Vergleich genutzt.
Es wird mit den nachfolgenden Analysen auf der Grundlage der in ICILS 2013 er-
hobenen Daten der Frage nachgegangen, ob und inwieweit Schülerinnen und Schüler
mit unterschiedlicher sozialer Herkunft über verschieden ausgeprägte computer- und in-
formationsbezogene Kompetenzen verfügen. Auf diese deskriptiven Betrachtungen fol-
gen Ergebnisse zur Häufi gkeit der Nutzung und zur Dauer der Computererfahrung von
Schülerinnen und Schülern, bevor vertiefende Regressionsanalysen für Deutschland
die Indikatoren der sozialen Herkunft und die computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen gleichzeitig in den Blick nehmen.
4. Zusammenhänge zwischen der sozialen Herkunft und
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in
Deutschland im internationalen Vergleich
Im Folgenden soll zunächst der Zusammenhang zwischen der sozialen Herkunft
und computer- und informationsbezogenen Kompetenzen unter Verwendung des
Buchbesitzes als Indikator für das kulturelle Kapital in Deutschland und im internatio-
nalen Vergleich betrachtet werden.
4.1 Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von
Achtklässlerinnen und Achtklässlern in Abhängigkeit vom
Buchbestand im Elternhaus
Verglichen werden die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern, die angeben, maximal 100 Bücher zu Hause zu haben, mit
den Leistungen der Schülerinnen und Schüler, denen ihrer eigenen Angabe nach mehr
als 100 Bücher zu Hause zur Verfügung stehen. Abbildung 9.1 zeigt für die beiden
Schülergruppen die prozentualen Anteile in den einzelnen Bildungssystemen sowie die
Leistungsmittelwerte. Zudem ist die Differenz zwischen den Leistungsmittelwerten gra-
phisch dargestellt.

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel272
Abbildung 9.1: Leistungsvorsprung in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern aus Familien mit mehr als 100 Büchern vor denen mit
maximal 100 Büchern im internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und
Schüler in Prozent)
Teilnehmer
% (SE) (SE)
Türkei 81.5 353 (4.3) 405 (7.8) n
3Argentinien (B. A.) 66.8 436 (8.7) 487 (8.0) n
Slowakische Republik 71.4 505 (5.4) 552 (4.4) n
5Thailand 90.4 369 (4.5) 415 (9.7) n
Deutschland 51.6 505 (2.7) 550 (2.7) n
Polen 60.1 520 (2.7) 564 (3.1) n
Australien 52.8 522 (2.8) 565 (2.2) n
Chile 83.4 481 (3.1) 520 (5.3) n
Internat. Mittelwert 65.7 488 (0.9) 526 (1.2) n
2Kanada (N. & L.) 56.3 513 (4.0) 549 (5.1) n
3Niederlande 69.2 525 (4.5) 559 (6.3) n
VG OECD 61.7 503 (1.0) 540 (1.2) q
VG EU 65.7 513 (1.1) 550 (1.3) q
12 Norwegen 50.0 520 (2.6) 554 (2.9) q
Kroatien 77.3 505 (3.0) 539 (3.7) q
Litauen 73.2 486 (3.7) 519 (4.8) q
3Dänemark 59.9 531 (3.0) 563 (3.6) q
Republik Korea 33.9 515 (3.8) 547 (2.7) q
Kanada (O.) 51.1 533 (3.6) 565 (3.0) q
25
Russische Föderation 65.6 506 (3.4) 537 (2.9) q
Tschechische Republik 61.1 542 (2.5) 572 (2.2) q
Slowenien 68.0 502 (2.2) 529 (3.3) q
3Schweiz 59.7 517 (4.8) 539 (5.3) q
23 Hongkong 70.2 505 (6.8) 525 (7.1) q
1
2
3
5
A
48.4
39.9
47.2
16.6
48.9
34.4
34.3
100 Bücher 100 Bücher
%
18.5
33.2
28.6
9.6
38.9
43.7
30.8
38.3
34.3
50.0
22.7
26.8
40.1
66.1
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Abweichender Erhebungszeitraum.
Inkonsistenzen in berichteten Differenzen sind im Rundungsverfahren begründet.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
Maximal Mehr als
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
32.0
40.3
29.8
Teilnehmer mit signifikanter Leistungsdifferenz (p < .05).
0 102030405060
p
n
q
Leistungsdifferenz signifikant größer als in Deutschland (p < .05).
Kein signifikanter Unterschied zur Leistungsdifferenz in Deutschland.
Leistungsdifferenz signifikant kleiner als in Deutschland (p < .05).
LeistungsdifferenzA
M1M2M–M
21
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Bezogen auf die Verteilung von Schülerinnen und Schülern, die angeben, mehr als 100
Bücher im Haushalt vorzufi nden, lassen sich im internationalen Vergleich deutliche
Unterschiede feststellen. Der höchste Anteil an Familien mit mehr als 100 Büchern fi n-
det sich mit 66.1 Prozent in der Republik Korea. Auch in Deutschland (48.4%) ist der
Anteil an Familien mit vielen Büchern – insbesondere im Vergleich zum Durchschnitt
der teilnehmenden EU-Mitgliedsländer (34.3%) – überdurchschnittlich hoch und liegt

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 273
auf einem vergleichbaren Niveau mit Norwegen (50.0%), Australien (47.2%) und
Kanada (Ontario; 48.9%). Besonders wenige Familien mit mehr als 100 Büchern gibt
es in Thailand (9.6%), Chile (16.6%), der Türkei (18.5%) und Kroatien (22.7%).
In allen Teilnehmerländern von ICILS 2013 fi ndet sich für die Achtklässlerinnen
und Achtklässler mit mehr als 100 Büchern ein signifi kanter Leistungsvorsprung bezüg-
lich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen vor den Schülerinnen und
Schülern, die angeben, zu Hause über maximal 100 Bücher zu verfügen. In Deutschland
liegt die Differenz bei 45 Punkten. Im internationalen Vergleich zählt Deutschland damit
zu der Gruppe von Ländern, in denen die sozialen Disparitäten deutlich ausgeprägter
sind als im EU- oder OECD-Durchschnitt. Im internationalen Vergleich fi nden sich die
größten Disparitäten in der Türkei (gerundet 53 Punkte), in Argentinien (Buenos Aires;
gerundet 52 Punkte), in der Slowakischen Republik (47 Punkte) sowie in Thailand (46
Punkte). Diese liegen nominell, aber nicht statistisch signifi kant über der Differenz in
Deutschland. Im Vergleich zu den anderen teilnehmenden EU-Mitgliedsländern zeigt
sich, dass in vielen EU-Ländern, wie in Kroatien (34 Punkte), Litauen (33 Punkte),
Dänemark (gerundet 33 Punkte), der Tschechischen Republik (gerundet 29 Punkte) und
Slowenien (27 Punkte), signifi kant geringere Unterschiede zu beobachten sind. Nur in
der Slowakischen Republik (47 Punkte), in Polen (44 Punkte) und in den Niederlanden
(34 Punkte) sind die herkunftsbezogenen Disparitäten auf einem mit den Schülerinnen
und Schülern in Deutschland statistisch vergleichbar hohen Niveau.
Abbildung 9.2 zeigt die Anteile von Schülerinnen und Schülern auf den fünf compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzstufen für die Gruppe der Achtklässlerinnen
und Achtklässler, die einen geringen Buchbestand im Elternhaus berichten (maxi-
mal 100 Bücher) im Vergleich zu den Jugendlichen, die einen hohen Buchbestand
im Elternhaus (mehr als 100 Bücher) angeben. Für Deutschland ergibt sich, dass
9.8 Prozent aller Jugendlichen aus Familien mit geringerem kulturellen Kapital (ma-
ximal 100 Bücher) nicht die Kompetenzstufe II erreichen, während dieser Anteil bei
Jugendlichen aus Familien mit höherem kulturellen Kapital (mehr als 100 Bücher) mit
lediglich 3.2 Prozent deutlich geringer ist. Entsprechend dazu sind in Deutschland die
Anteile von Jugendlichen auf der Kompetenzstufe II für Jugendliche aus Familien mit
niedrigerem kulturellen Kapital deutlich höher (28.5%) als für Jugendliche aus Familien
mit höherem kulturellen Kapital (13.4%). Während sich nur geringe Unterschiede in
den Schüleranteilen auf der Kompetenzstufe III (45.1% vs. 46.5%) ergeben, zeigen
sich für die Schüleranteile auf Kompetenzstufe IV ebenso deutliche herkunftsbezogene
Unterschiede: Während im Mittel nur 16.0 Prozent aller Jugendlichen aus Familien mit
geringem kulturellen Kapital vergleichsweise hohe Kompetenzwerte auf dem Niveau
der Kompetenzstufe IV und 0.6 Prozent auf Kompetenzstufe V erzielen, sind es mit
34.3 Prozent auf Kompetenzstufe IV bzw. 2.6 Prozent auf Kompetenzstufe V durch-
schnittlich mehr als doppelt so viele Jugendliche aus Familien mit hohem kulturel-
len Kapital. Für alle Vergleichsgruppen ergeben sich bezüglich der Verteilung auf die
Kompetenzstufen ähnliche Muster für Jugendliche unterschiedlicher sozialer Herkunft.

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel274
Abbildung 9.2: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen nach
Buchbestand im Haushalt im internationalen Vergleich
II III IV V
ââââ
Deutschland 90.2 61.6 16.5 0.6
Internat. Mittelwert 80.8 54.9 17.4 1.1
VG OECD 85.9 61.5 20.3 1.3
VG EU 90.5 65.1 21.2 1.2
Deutschland 96.8 83.4 36.9 2.6
Internat. Mittelwert 89.3 71.4 31.5 3.4
VG OECD 92.6 77.0 36.2 4.0
VG EU 95.6 81.3 38.2 4.1
Maximal 100 Bücher
Mehr als 100 Bücher
Buchbesitz im Haushalt
A
9.8
19.2
14.1
9.5
10.7
7.4
28.5
25.9
24.5
25.3
13.4
18.0
15.7
14.4
45.1
37.5
41.2
44.0
46.5
39.9
40.7
43.1
16.0
16.3
19.0
20.0
34.3
28.1
32.2
34.1
0% 25% 50% 75% 100%
áááá
II III IV V
Kompetenzstufe II
Kompetenzstufe III
Kompetenzstufe I
Kompetenzstufe IV
Kompetenzstufe V
Anteil der Schülerinnen und
Schüler, der mindestens diese
Kompetenzstufe erreicht
A
Differenzen zu 100 Prozent sind im Rundungsverfahren begründet.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
4.2 Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von
Achtklässlerinnen und Achtklässlern in Abhängigkeit vom
sozioökonomischen Status der Schülerfamilien
Im Folgenden wird nun der Zusammenhang zwischen der sozialen Herkunft und den
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen unter Nutzung des HISEI als
Indikator für das ökonomische Kapital in Deutschland im internationalen Vergleich be-
trachtet. Verglichen werden die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
von Schülerinnen und Schülern, denen nach Angaben zu den Berufen ihrer Eltern ein
niedriger HISEI-Wert (unter 40 Punkten, z.B. Briefträgerinnen und Briefträger, Zug-
begleitpersonal, Frisörinnen und Frisöre), ein mittlerer HISEI-Wert (40 bis 59 Punkte,
z.B. Polizeibeamte, Krankenschwestern/-pfl eger, Sozialarbeiterinnen und Sozial arbeiter,
Verwaltungsfachkräfte) oder ein hoher HISEI-Wert (60 und mehr Punkte, z.B. Lehr-
kräfte, Journalistinnen und Journalisten, Anwältinnen und Anwälte) zugewiesen wurde.
In Abbildung 9.3 sind für die drei Schülergruppen die prozentualen Anteile in den
einzelnen Bildungssystemen dargestellt. Die Teilnehmerländer sind dabei nach den
Anteilen an Jugendlichen aus Familien aus ökonomisch privilegierter Lage (hoher
HISEI-Wert) geordnet. Bezogen auf die Verteilung von Schülerinnen und Schülern las-
sen sich – wie bereits für den Indikator des kulturellen Kapitals (vgl. Abbildung 9.1)
– im internationalen Vergleich deutliche Unterschiede feststellen. Die höchsten Anteile

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 275
Abbildung 9.3: Anteile der Schülerinnen und Schüler nach HISEI-Wert im internationalen Vergleich
(Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent)
Teilnehmer
% (SE) % (SE) % (SE)
Kanada (O.) 21.9 (1.6) 34.3 (1.2) 43.8 (1.8) p
Litauen 33.2 (1.3) 27.0 (1.0) 39.8 (1.3) p
12 Norwegen 21.4 (1.2) 40.6 (1.1) 38.0 (1.2) p
3Schweiz 28.8 (2.0) 33.7 (1.4) 37.4 (1.9) p
23 Hongkong 36.8 (1.9) 26.5 (1.3) 36.8 (1.9) p
3Dänemark 25.6 (1.3) 37.8 (1.0) 36.6 (1.5) p
Australien 24.8 (1.1) 39.0 (1.1) 36.2 (1.1) p
25
Russische Föderation 30.9 (1.0) 37.6 (1.0) 31.5 (0.9) p
2Kanada (N. & L.) 28.5 (1.4) 40.0 (2.1) 31.5 (1.8) p
3Argentinien (B. A.) 40.8 (3.7) 29.7 (1.8) 29.5 (3.3) p
Republik Korea 18.0 (1.0) 55.9 (1.1) 26.1 (1.0) p
VG OECD 36.0 (0.4) 38.3 (0.3) 25.6 (0.3) p
Slowenien 39.2 (1.1) 35.8 (0.9) 25.0 (1.0) n
VG EU 37.7 (0.5) 37.6 (0.4) 24.7 (0.4) n
Internat. Mittelwert 39.0 (0.3) 36.9 (0.3) 24.0 (0.3) n
Deutschland 34.8 (1.3) 42.7 (1.2) 22.6 (1.1) n
Slowakische Republik 41.2 (1.5) 38.0 (1.0) 20.8 (1.0) n
Chile 45.4 (1.3) 34.5 (1.1) 20.1 (1.1) n
Kroatien 43.5 (1.4) 37.5 (1.0) 19.0 (0.9) q
Tschechische Republik 34.8 (1.2) 47.3 (1.1) 17.9 (0.8) q
Polen 49.6 (1.2) 34.7 (1.1) 15.7 (0.7) q
5Thailand 60.6 (1.7) 26.5 (1.2) 12.8 (1.1) q
Türkei 68.9 (1.6) 20.1 (1.1) 10.9 (1.0) q
3NiederlandeB-- -- ---
p
n
q
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1
2
3
5
B
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Abweichender Erhebungszeitraum.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Für die Niederlande werden aufgrund von Schwierigkeiten bei der Testadministration keine Daten zum sozioökonomischen Status berichtet.
Mittlerer
HISEI-Wert
Anteil „hoher HISEI-Wert“ signifikant höher als in Deutschland (p < .05).
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Kein signifikanter Unterschied zum Anteil in Deutschland.
Anteil „hoher HISEI-Wert“ signifikant kleiner als in Deutschland (p < .05).
HoherNiedriger
Niedriger HISEI-Wert (<40; z.B. Zugbegleitpersonal).
Mittlerer HISEI-Wert (40-59; z.B. Verwaltungsfachkräfte).
Hoher HISEI-Wert (>60; z.B. Lehrkräfte).
HISEI-WertHISEI-Wert
0 25 50 75 100
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
von Familien mit hohen HISEI-Werten fi nden sich in Kanada (Ontario; 43.8%), Litauen
(39.8%), Norwegen (38.0%), der Schweiz (37.4%), Hongkong (36.8%), Dänemark
(36.6%) und Australien (36.2%). In Deutschland ist der Anteil an Familien aus ökono-
misch privilegierter Lage (hoher HISEI-Wert) mit 22.6 Prozent vergleichsweise gering
und liegt auf einem vergleichbaren Niveau mit Slowenien (25.0%), der Slowakischen
Republik (20.8%), Chile (20.1%) sowie dem internationalen Mittelwert (24.0%) und
dem Mittelwert der teilnehmenden EU-Mitgliedsländer (24.7%). Im Vergleich zu
Deutschland fi nden sich signifi kant weniger Familien aus ökonomisch privilegier-

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel276
ter Lage (hoher HISEI-Wert) lediglich in der Türkei (10.9%), Thailand (12.8%), Polen
(15.7%), der Tschechischen Republik (17.9%) und Kroatien (19.0%). Die Rangreihung
der Teilnehmerländer sowie die Verteilungen innerhalb der Bildungssysteme entspre-
chen weitestgehend den Befunden, wie sie seit Jahren bereits aus den Ergebnissen von
PISA bekannt sind (vgl. z.B. Müller & Ehmke, 2013).
Abbildung 9.4 zeigt die Leistungsmittelwerte für die drei Schülergruppen
(hohe, mittlere und niedrige HISEI-Werte für die Schülerfamilien) in den einzelnen
Bildungssystemen. Zudem ist die Differenz zwischen den Leistungsmittelwerten der
Jugendlichen aus Familien mit niedrigem ökonomischen Kapital (niedriger HISEI-
Wert) im Vergleich zu Jugendlichen aus Familien mit hohem ökonomischen Kapital
(hoher HISEI-Wert) graphisch dargestellt. In allen Teilnehmerländern (abgesehen von
Hongkong) fi ndet sich für die Achtklässlerinnen und Achtklässler aus Familien mit ho-
hem ökonomischen Kapital ein signifi kanter Leistungsvorsprung bezüglich der com-
puter- und informationsbezogenen Kompetenzen im Vergleich zu Jugendlichen aus
Familien mit niedrigem sowie mittlerem ökonomischen Kapital. In Deutschland liegt
die Leistungsdifferenz der Jugendlichen aus Familien mit niedrigem ökonomischen
Kapital (niedriger HISEI-Wert) im Vergleich zu Jugendlichen aus Familien mit hohem
ökonomischen Kapital (hoher HISEI-Wert) bei durchschnittlich 52 Punkten. Im inter-
nationalen Vergleich liegt Deutschland damit in einer großen Gruppe im Mittelfeld, zu
der auch die Vergleichswerte der teilnehmenden EU- und OECD-Mitgliedsländer so-
wie der internationale Mittelwert gehören. Signifi kant höher als in Deutschland sind
die sozialen Disparitäten zwischen diesen Schülergruppen in Thailand (96 Punkte),
Argentinien (Buenos Aires; 84 Punkte) und in Chile (gerundet 67 Punkte). Signifi kant
niedriger als in Deutschland sind die mittleren Differenzen in der Republik Korea (ge-
rundet 26 Punkte) und in Hongkong (15 Punkte). Unterschiede, jedoch geringere, zei-
gen sich auch zwischen den teilnehmenden EU-Mitgliedsländern bei der Betrachtung
der Leistungsdisparitäten zwischen Achtklässlerinnen und Achtklässlern aus Familien
mit hohem ökonomischen Kapital und Jugendlichen aus Familien mit mittlerem ökono-
mischen Kapital (ohne Abbildung). In Deutschland liegt die Differenz zwischen diesen
Schülergruppen bei 16 Punkten.
Im internationalen Vergleich zählt Deutschland damit zu einer Gruppe von
Ländern – zu der u.a. die Russische Föderation (19 Punkte), Dänemark (16 Punkte),
Slowenien (gerundet 13 Punkte) und die Schweiz (11 Punkte) gehören –, in denen die
Leistungsunterschiede zwischen Jugendlichen aus Familien mit mittlerem und hohem
ökonomischen Kapital vergleichsweise gering ausfallen. Signifi kant und teilweise auch
deutlich höhere Unterschiede lassen sich für elf ICILS-2013-Teilnehmer – u.a. Thailand
(46 Punkte), die Türkei (33 Punkte), Polen (gerundet 27 Punkte), Kroatien (26 Punkte),
Norwegen, Litauen, die Slowakische Republik und die Tschechische Republik (jeweils
22 Punkte) – und auch für die Werte der Vergleichsgruppen der teilnehmenden EU-
und OECD-Mitgliedsländer (20 bzw. 21 Punkte) beobachten. Für Hongkong zeigen sich
im Vergleich der Leistungen von Jugendlichen aus Familien mit hohem ökonomischen
Kapital und Jugendlichen aus Familien mit mittlerem ökonomischen Kapital keine si-
gnifi kanten Leistungsunterschiede.

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 277
Abbildung 9.4: Leistungsvorsprung in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern aus Familien mit niedrigem, mittlerem und hohem HISEI-
Wert im internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in
Prozent)
Teilnehmer
M1(SE) M2M3(SE)
5Thailand 349 (4.6) 399 445 (7.6) p
3Argentinien (B. A.) 421 (7.6) 470 505 (9.7) p
Chile 464 (4.1) 498 532 (3.8) p
Türkei 355 (4.3) 391 424 (9.0) n
Polen 517 (3.1) 550 576 (4.2) n
Slowakische Republik 498 (4.8) 534 556 (4.7) n
Australien 512 (3.2) 544 566 (2.7) n
Internat. Mittelwert 481 (1.1) 510 535 (1.3) n
Deutschland 501 (4.0) 537 553 (3.5) n
Kroatien 496 (3.9) 521 547 (5.2) n
VG OECD 495 (1.3) 524 545 (1.3) n
VG EU 505 (1.4) 534 554 (1.4) n
Tschechische Republik 533 (3.3) 560 582 (2.6) n
12 Norwegen 510 (3.9) 536 558 (2.6) n
Litauen 477 (4.9) 500 522 (3.5) n
25
Russische Föderation 495 (4.4) 520 539 (2.9) n
2Kanada (N. & L.) 509 (4.1) 532 552 (6.5) n
3Dänemark 523 (4.5) 547 563 (3.8) n
Slowenien 493 (2.8) 519 533 (4.0) n
Kanada (O.) 526 (4.7) 550 564 (3.1) n
3Schweiz 506 (8.1) 530 541 (4.3) n
Republik Korea 526 (4.4) 535 551 (4.1) q
23 Hongkong 517 (6.7) 535 532 (6.8) q
3NiederlandeB--- - --
1
2
3
5
A
B
Inkonsistenzen in berichteten Differenzen sind im Rundungsverfahren begründet.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
(7.2)
Abweichender Erhebungszeitraum.
LeistungsdifferenzA
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
(SE)
Teilnehmer mit signifikanter Leistungsdifferenz (p < .05).
Für die Niederlande werden aufgrund von Schwierigkeiten bei der Testadministration keine Daten zum sozioökonomischen Status berichtet.
(4.3)
(3.3)
Hoher und niedriger
HISEI-Wert M–M
31
(3.8)
(2.6)
(1.1)
HISEI-Wert
Hoher
(3.0)
(4.2)
(3.7)
(4.6)
(2.8)
(3.1)
-
(3.0)
(2.9)
(1.0)
(1.1)
(2.0)
(2.8)
Niedriger
HISEI-Wert
Mittlerer
HISEI-Wert
(3.0)
(7.7)
(8.7)
(3.3)
(6.6)
0 20406080100
p
n
q
Leistungsdifferenz signifikant größer als in Deutschland (p < .05).
Kein signifikanter Unterschied zur Leistungsdifferenz in Deutschland.
Leistungsdifferenz signifikant kleiner als in Deutschland (p < .05).
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel278
Abbildung 9.5 zeigt die Anteile von Schülerinnen und Schülern auf den fünf Kom-
petenz stufen der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen für die Gruppe
der Achtklässlerinnen und Achtklässler, denen nach Angaben zu den Berufen ih-
rer Eltern ein niedriger HISEI-Wert zugeordnet wurde, im Vergleich zu den Jugend-
lichen mit hohen HISEI-Werten. Für Deutschland ergibt sich, dass 10.9 Prozent al-
ler Jugendlichen aus Familien mit geringerem ökonomischen Kapital (niedriger
HISEI-Wert) nicht die Kompetenzstufe II erreichen, während dieser Anteil bei
Jugendlichen aus Familien mit hohem ökonomischen Kapital (hoher HISEI-Wert)
mit lediglich 1.9 Prozent deutlich geringer ist. Auch ist der Anteil an leistungsschwa-
chen Jugendlichen, deren computer- und informationsbezogene Kompetenzen auf dem
Niveau der Kompetenzstufe II liegen, mit 29.1 Prozent aller Jugendlichen aus Familien
mit geringerem ökonomischen Kapital deutlich höher als bei Jugendlichen aus Familien
mit hohem ökonomischen Kapital: Hier liegen die Kompetenzen von 13.5 Prozent al-
ler Jugendlichen auf dem Niveau der Kompetenzstufe II. Ähnlich wie für das kultu-
relle Kapital ergeben sich auch für das ökonomische Kapital nur geringe Unterschiede
in den Schüleranteilen auf der Kompetenzstufe III (44.8% vs. 46.8%). Allerdings zei-
gen sich auch hier für die Schüleranteile auf Kompetenzstufe IV wieder deutliche her-
kunftsbezogene Unterschiede: Während im Mittel nur 14.6 Prozent aller Jugendlichen
aus Familien mit geringem ökonomischen Kapital sehr gute Leistungen auf dem
Niveau der Kompetenzstufe IV erzielen, sind es mit 35.1 Prozent durchschnittlich mehr
Abbildung 9.5: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen nach
HISEI-Wert des Haushalts im internationalen Vergleich
Deutschland 89.1 60.0 15.2 0.6
Internat. Mittelwert 78.8 51.2 15.0 1.0
VG OECD 84.2 57.1 17.5 1.1
VG EU 88.9 60.8 17.4 0.8
Deutschland 98.1 84.5 37.8 2.7
Internat. Mittelwert 91.8 73.7 34.2 3.8
VG OECD 93.8 78.4 38.3 4.3
VG EU 97.1 82.4 40.6 4.2
Niedriger HISEI-Wert
Hoher HISEI-Wert
Höchster ISEI-Wert im HaushaltA
10.9
21.2
15.8
11.1
8.2
6.2
29.1
27.5
27.1
28.1
13.5
18.1
15.4
14.6
44.8
36.2
39.7
43.4
46.8
39.5
40.1
41.8
14.6
14.0
16.3
16.6
35.1
30.5
34.0
36.4
0% 25% 50% 75% 100%
II III IV V
ââââ
áááá
II III IV V
Kompetenzstufe II
Kompetenzstufe III
Kompetenzstufe I
Kompetenzstufe IV
Kompetenzstufe V
Anteil der Schülerinnen und
Schüler, der mindestens diese
Kompetenzstufe erreicht
AInkonsistenzen in berichteten Differenzen sind im Rundungsverfahren begründet.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 279
als doppelt so viele Jugendliche aus Familien mit hohem ökonomischen Kapital. Für
alle Vergleichsgruppen ergeben sich ähnliche Muster bezüglich der Verteilung von
Jugendlichen unterschiedlicher sozialer Herkunft auf die Kompetenzstufen. Für die
Kompetenzstufe V zeigen sich wiederum deutliche Unterschiede (0.6% vs. 2.7%).
Insgesamt zeigt sich für Deutschland – wie auch für die anderen Teilnehmerländer –,
dass unter Betrachtung der ökonomischen und kulturellen Verhältnisse in den Schüler-
familien deutliche herkunftsbezogene Disparitäten in den computer- und infor-
mationsbezogenen Kompetenzen zugunsten von Schülerinnen und Schülern aus
privilegierten sozialen Lagen festzustellen sind. Von den an ICILS 2013 teilneh-
menden Bildungssystemen zeigen sich nur in zwei Teilnehmerländern – nament-
lich in Hongkong und der Republik Korea – signifi kant kleinere herkunftsbezogene
Disparitäten als in Deutschland. Dies scheint jedoch kein genereller regionaler Effekt zu
sein, da in Thailand diese Differenz – im Vergleich zu allen anderen Bildungssystemen
– am stärksten ausgeprägt ist.
5. Häufigkeit der Computernutzung und Dauer der
Computererfahrung von Jugendlichen unterschiedlicher
sozialer Lagen in Deutschland im internationalen Vergleich
Im Folgenden soll im internationalen Vergleich betrachtet werden, ob und inwie-
fern sich Schülerinnen und Schüler der achten Jahrgangsstufe aus verschiedenen so-
zialen Lagen hinsichtlich der Häufi gkeit der Computernutzung und der Dauer der
Computererfahrung unterscheiden. Betrachtet werden dabei sowohl die Häufi gkeit der
Computernutzung als auch die Orte, an denen die Jugendlichen einen Computer nut-
zen. Tabelle 9.1 zeigt im internationalen Vergleich die Anteile von Schülerinnen und
Schülern der achten Jahrgangsstufe, die angeben, Computer mindestens einmal wö-
chentlich zu Hause, in der Schule oder an anderen Orten zu nutzen und die einen ge-
ringen Buchbestand im Elternhaus angeben (maximal 100 Bücher) im Vergleich zu den
Jugendlichen, die einen hohen Buchbestand im Elternhaus (mehr als 100 Bücher) be-
richten. Die Tabelle ist nach den Anteilen derjenigen Achtklässlerinnen und Achtklässler
geordnet, die über einen geringen Buchbestand im Elternhaus verfügen und angeben,
den Computer mindestens einmal wöchentlich in der Schule zu nutzen.
Die an ICILS 2013 teilnehmenden Länder und Benchmark-Teilnehmer unterscheiden
sich deutlich bezüglich der regelmäßigen, mindestens wöchentlichen Computernutzung
zu Hause und in der Schule, wobei die Unterschiede bezüglich der schulischen Nutzung
deutlich größer ausfallen. Deutschland gehört hier gemeinsam mit Slowenien zu den
beiden EU-Mitgliedsländern mit den extremsten Nutzungsmustern: Während gut neun
von zehn Jugendlichen sowohl mit maximal als auch mit mehr als 100 Büchern an-
geben, regelmäßig zu Hause den Computer zu nutzen, berichten fokusgruppenüber-
greifend nur rund drei von zehn Schülerinnen und Schülern von einer regelmäßigen
Nutzung in der Schule.

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel280
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
Tabelle 9.1: Häufigkeit der Computernutzung von Schülerinnen und Schülern an verschiedenen
Orten nach Buchbestand im Haushalt im internationalen Vergleich (Angaben der
Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie mindestens einmal in der Woche)
maximal 100 Bücher mehr als 100 Bücher
zu
Hause
in der
Schule
an anderen
Orten
zu
Hause
in der
Schule
an anderen
Orten
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Polen 96.0 (0.6) 79.0 (2.2) 5.2 (0.6) 97.2 (0.6) 79.6 (2.3) 4.2 (0.7)
Slowakische Republik 95.0 (0.6) 77.7 (2.2) 12.7 (1.0) 96.0 (0.9) 75.1 (2.7) 11.0 (1.0)
Australien 84.8 (1.0) 77.3 (1.6) 10.0 (0.7) 89.4 (0.9) 84.2 (1.3) 8.7 (0.7)
3Dänemark 94.1 (0.7) 74.3 (2.6) 8.0 (0.8) 97.4 (0.7) 79.9 (2.0) 7.1 (1.1)
25
Russische Föderation 93.6 (0.7) 72.8 (1.5) 15.8 (0.9) 95.9 (0.5) 74.5 (1.6) 21.1 (1.4)
5Thailand 57.2 (1.4) 65.4 (1.8) 31.8 (1.5) 76.6 (3.4) 70.7 (3.6) 23.3 (2.9)
3Niederlande 94.6 (0.7) 63.9 (2.7) 4.6 (0.8) 95.2 (0.9) 60.6 (3.8) 5.4 (0.8)
Kroatien 95.1 (0.6) 62.0 (1.7) 7.2 (0.7) 95.6 (0.7) 59.7 (2.6) 8.3 (1.3)
VG EU 94.3 (0.2) 59.1 (0.8) 7.5 (0.2) 95.4 (0.3) 58.1 (1.0) 6.8 (0.3)
Tschechische Republik 96.3 (0.5) 58.2 (2.4) 7.3 (0.6) 96.8 (0.6) 62.3 (2.4) 6.9 (0.7)
Kanada (O.) 90.0 (1.0) 56.8 (2.4) 12.1 (1.0) 91.4 (1.0) 62.4 (2.4) 10.2 (1.0)
23 Hongkong 89.0 (1.1) 56.6 (2.0) 8.0 (0.7) 87.8 (1.5) 59.2 (3.3) 9.0 (1.3)
Litauen 94.2 (0.6) 56.3 (2.5) 8.8 (0.6) 96.7 (0.5) 52.8 (3.5) 8.6 (1.0)
3Argentinien (B. A.) 87.3 (1.5) 53.8 (3.5) 13.5 (1.5) 93.0 (1.5) 64.2 (5.6) 11.7 (2.2)
Internat. Mittelwert 85.6 (0.3) 53.3 (0.6) 13.3 (0.3) 89.9 (0.4) 54.1 (0.7) 11.7 (0.4)
2Kanada (N. & L.) 91.9 (1.1) 51.8 (1.6) 12.3 (1.5) 90.7 (1.7) 56.6 (3.2) 9.5 (1.7)
VG OECD 87.1 (0.3) 51.1 (0.7) 10.9 (0.3) 90.3 (0.3) 51.7 (0.8) 9.1 (0.3)
12 Norwegen 96.2 (0.5) 49.7 (2.8) 7.2 (0.7) 95.4 (0.6) 54.7 (2.6) 6.7 (0.7)
3Schweiz 85.0 (1.6) 36.7 (3.6) 6.4 (1.3) 87.5 (1.4) 31.3 (3.2) 4.4 (1.1)
Türkei 58.8 (1.6) 35.5 (2.8) 23.8 (1.1) 76.4 (2.4) 34.5 (3.8) 19.9 (1.8)
Chile 79.7 (1.1) 34.6 (2.2) 7.9 (0.6) 87.2 (1.7) 37.5 (3.1) 7.1 (1.3)
Deutschland 87.4 (1.0) 34.1 (2.6) 6.3 (0.8) 88.4 (1.3) 28.6 (3.9) 3.0 (0.6)
Slowenien 96.0 (0.5) 26.2 (1.4) 7.0 (0.5) 95.3 (0.8) 24.7 (1.7) 6.5 (1.1)
Republik Korea 68.0 (1.8) 17.6 (2.5) 35.0 (2.0) 72.3 (1.3) 18.6 (2.2) 27.8 (1.3)
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Hinsichtlich darüber hinausgehender unterschiedlicher Muster der Computernutzung in
Abhängigkeit von der sozialen Lage der Schülerinnen und Schüler zeigen sich zwischen
und innerhalb der Hälfte der an ICILS 2013 teilnehmenden Länder und Benchmark-
Teilnehmer keine signifi kanten Unterschiede. Ausnahmen sind hier die Türkei,
Thailand, die Russische Föderation, die Republik Korea, Litauen, Dänemark, Chile,
Australien und Argentinien (Buenos Aires), für die sich im Sinne eines digital divide si-
gnifi kante Unterschiede bezüglich der Computernutzung zu Hause in Abhängigkeit des

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 281
kulturellen Kapitals der Schülerfamilien zeigen. In diesen Ländern berichten signifi kant
mehr Schülerinnen und Schüler mit einem hohen Buch bestand im Elternhaus (mehr
als 100 Bücher) von einer mindestens wöchentlichen Computernutzung zu Hause als
ihre Mitschülerinnen und Mitschüler aus kulturell weniger privilegierten Elternhäusern
(maximal 100 Bücher). Ein digital divide hinsichtlich der Computernutzung in
der Schule lässt sich hingegen für Australien, Dänemark, Kanada (Ontario) und
Norwegen feststellen: Beispielsweise berichten in Australien mit 84.2 Prozent signi-
fi kant mehr Schülerinnen und Schüler aus kulturell privilegierten Familien (mehr als
100 Bücher) von einer mindestens wöchentlichen Computernutzung in der Schule als
ihre Mitschülerinnen und Mitschüler aus kulturell weniger privilegierten Elternhäusern
(77.3%). Hinsichtlich der Computernutzung in der Schule stellt das Häufi gkeitsmuster
für Deutschland einen Ausnahmefall dar, allerdings sind die Unterschiede nicht signi-
fi kant und vermutlich auch von geringer praktischer Bedeutsamkeit. Im Gegensatz zu
Australien berichten in Deutschland die Jugendlichen aus kulturell weniger privilegier-
ten Elternhäusern mit 34.1 Prozent tendenziell etwas häufi ger als ihre Mitschülerinnen
und Mitschüler aus Elternhäusern mit einem höheren Buchbestand (28.6%) von ei-
ner mindestens einmal wöchentlichen Computernutzung in der Schule. Zu vermuten
ist, dass diese Tendenz refl ektiert, dass in Deutschland Computer in Schulen durchaus
häufi g für die Unterstützung von lernschwachen Schülerinnen und Schülern, beispiels-
weise durch gezieltes Üben mit Lernsoftware, genutzt werden (vgl. Schulz-Zander,
Eickelmann & Goy, 2010).
Betrachtet man die Nutzungsmuster hinsichtlich der täglichen Computernutzung
(ohne Abbildung) zeigt sich, dass sich die an ICILS 2013 beteiligten Länder deut-
lich bezüglich der regelmäßigen, einmal täglichen Computernutzung zu Hause
(Anteile zwischen 29.6% und 84.2%) und in der Schule (Anteile zwischen 0.6% und
37.6%) unterscheiden, wobei für die meisten Schülerinnen und Schüler in allen ande-
ren an ICILS 2013 teilnehmenden Bildungssystemen – mit Ausnahme von Australien
und Dänemark, wo etwa ein Drittel der Lernenden berichtet, den Computer täg-
lich in der Schule zu nutzen – die tägliche Computernutzung in der Schule eine
Ausnahme darstellt. In Bezug auf darüber hinausgehende unterschiedliche Muster
der Computernutzung zeigen sich auch für die Betrachtung der täglichen Nutzung
in Abhängigkeit der sozialen Lage der Schülerinnen und Schüler weder zwischen
noch innerhalb der meis ten Bildungssysteme signifi kante Unterschiede. Signifi kante
Unterschiede in der täglichen häuslichen Nutzungsprävalenz in Abhängigkeit von
der sozialen Lage zeigen sich lediglich für Thailand (Differenz: 13.6%), die Türkei
(Differenz: 11.6%), die Niederlande (Differenz: 5.6%), Dänemark (Differenz: 10.3%),
Chile (Differenz: 7.6%) und Australien (Differenz: 3.6%). In all diesen Ländern be-
richten signifi kant mehr Schülerinnen und Schüler mit einem hohen Buchbestand im
Elternhaus (mehr als 100 Bücher) von einer täglichen Computernutzung zu Hause als
ihre Mitschülerinnen und Mitschüler aus kulturell weniger privilegierten Elternhäusern
(maximal 100 Bücher). Für Deutschland zeigen sich bei der häuslichen Nutzung zwar
nominell gegensätzliche soziale Häufi gkeitsmuster, allerdings sind die Unterschiede
sehr klein und nicht signifi kant. Signifi kante Unterschiede in der täglichen schu-

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel282
lischen Computernutzung in Abhängigkeit von der sozialen Lage zeigen sich dabei nur
für Australien (Differenz: 8.1%), Dänemark (Differenz: 5.6%), Hongkong (Differenz:
2.2%), die Republik Korea (Differenz: 1.3%) sowie für Kanada (Ontario; Differenz:
2.9%). In diesen fünf Bildungssystemen berichten signifi kant mehr Schülerinnen und
Schüler mit einem hohen Buchbestand im Elternhaus (mehr als 100 Bücher) von ei-
ner täglichen Com puternutzung in der Schule als ihre Mitschülerinnen und Mitschüler
aus kulturell weniger privilegierten Elternhäusern (maximal 100 Bücher). Für die
Schülerinnen und Schüler in Deutschland zeigt sich in diesem Zusammenhang ein an-
derer Befund. Hier geben die Lernenden aus Familien mit mehr als 100 Büchern si-
gnifi kant weniger häufi g an, den Computer täglich in der Schule zu nutzen als ihre
Mitschülerinnen und Mitschüler aus Familien mit maximal 100 Büchern (0.9% vs.
2.3%). Allerdings ist der Unterschied vor dem Hintergrund der ohnehin sehr geringen
täglichen Nutzung kaum relevant.
Im Folgenden werden soziale Disparitäten in der Dauer der Computererfahrung
von Jugendlichen betrachtet. Diesbezüglich wird untersucht, seit wann die befragten
Achtklässlerinnen und Achtklässler, differenziert nach dem Buchbestand im Haushalt,
Computer nutzen. Die Schülerinnen und Schüler in ICILS 2013 wurden danach gefragt,
wie lange sie schon einen Computer benutzen. Hier konnten die Jugendlichen aus den
Antwortkategorien weniger als 1 Jahr; mindestens 1 Jahr, aber nicht länger als 3 Jahre;
mindestens 3 Jahre, aber nicht länger als 5 Jahre; mindestens 5 Jahre, aber nicht län-
ger als 7 Jahre und 7 Jahre oder mehr auswählen. Der Übersichtlichkeit halber wurden
die Antworten in ein dichotomes, nur noch zwei zusammengefasste Kategorien enthal-
tendes Antwortformat überführt, das Schülerinnen und Schüler mit 5 Jahren oder mehr
Computererfahrung mit denen vergleicht, die den Computer weniger als 5 Jahre nutzen.
Abbildung 9.6 stellt die Dauer der Computererfahrung der Schülerinnen und Schüler
(5 Jahre oder mehr) im internationalen Vergleich in Abhängigkeit vom Buchbesitz dar.
Die Analysen zeigen, dass in den meisten Bildungssystemen über die Hälfte der
Schülerinnen und Schüler beider Schülergruppen (maximal und mehr als 100 Bücher
im Haushalt) seit mehr als fünf Jahren Erfahrungen mit der Computernutzung hat. In
Deutschland liegt der Anteil mit 49.0 Prozent für Schülerinnen und Schüler mit ma-
ximal 100 Büchern im Haushalt und 48.6 Prozent der Schülerschaft mit mehr als 100
Büchern jeweils deutlich unter dem internationalen Mittelwert von 61.8 Prozent bzw.
74.1 Prozent. Damit ist Deutschland, neben der Schweiz, eines der beiden Länder,
in denen Schülerinnen und Schüler aus privilegierten Haushalten nominell über we-
niger Computererfahrung verfügen als Schülerinnen und Schüler mit maximal 100
Büchern im Haushalt, wobei der Unterschied – ebenso wie in der Schweiz – nicht si-
gnifi kant ist. In allen weiteren Teilnehmerländern zeigt sich hingegen zumeist eine si-
gnifi kant längere Dauer der Computererfahrung der Schülerschaft aus privilegier-
ten Haushalten (mehr als 100 Bücher). Hinsichtlich der Dauer der Computererfahrung
zeigen sich in Deutschland also keine sozialen Disparitäten. Allerdings ist die Dauer
der Computererfahrung in Deutschland offensichtlich deutlich geringer als in den zum
Vergleich zur Verfügung stehenden Bildungssystemen, in denen Jugendliche mehrheit-
lich über eine mehr als fünfjährige Computererfahrung verfügen und somit deutlich vor
Ende der Grundschulzeit bereits Computererfahrungen gemacht haben.

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 283
Abbildung 9.6: Dauer der Computererfahrung der Schülerinnen und Schüler nach Buchbestand im
Haushalt im internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in
Prozent, Kategorie 5 Jahre oder mehr)
Teilnehmer
% (SE) % (SE)
3Niederlande 82.1 (1.1) 84.5 (1.6)
Kanada (O.) 81.0 (1.2) 86.7 (1.1)
Polen 80.4 (1.1) 90.7 (1.3)
2Kanada (N. & L.) 78.6 (1.9) 89.3 (1.4)
12 Norwegen 75.9 (1.2) 81.5 (1.2)
3Dänemark 75.2 (1.8) 82.6 (1.6)
Tschechische Republik 74.3 (1.3) 76.9 (1.3)
Slowenien 74.1 (1.3) 79.5 (1.4)
Kroatien 73.4 (1.0) 83.5 (1.5)
Australien 73.0 (1.1) 83.4 (0.9)
VG EU 71.3 (0.5) 78.7 (0.5)
23 Hongkong 68.9 (1.5) 78.4 (2.0)
Litauen 66.8 (1.6) 80.7 (1.7)
Slowakische Republik 66.4 (1.5) 81.4 (1.4)
VG OECD 65.4 (0.4) 74.4 (0.5)
Republik Korea 62.1 (1.7) 73.0 (1.1)
Internat. Mittelwert 61.8 (0.4) 74.1 (0.5)
3Argentinien (B. A.) 57.6 (2.9) 76.6 (2.2)
3Schweiz 55.8 (2.2) 54.7 (2.3)
25
Russische Föderation 55.0 (1.3) 70.7 (1.5)
Chile 49.3 (1.3) 72.6 (2.6)
Deutschland 49.0 (1.7) 48.6 (2.2)
5
Türkei 33.0 (1.3) 58.4 (2.4)
Thailand 31.6 (1.3) 56.8 (4.0)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1
2
3
5
100 Bücher
Abweichender Erhebungszeitraum.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Maximal Mehr als
Maximal 100 Bücher
Mehr als 100 Bücher
100 Bücher
0 25 50 75 100
5 Jahre oder mehr
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Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel284
6. Zum Zusammenhang zwischen der sozialen Herkunft und
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern in Deutschland
Im Folgenden werden durch die soziale Lage der Jugendlichen bedingte Leistungs-
disparitäten in Deutschland anhand weiterer Indikatoren vertiefend betrachtet. Darüber
hinaus werden Unterschiede zwischen Schülerinnen und Schülern verschiedener Schul-
formen in den Blick genommen, wobei Förderschulen dabei wegen der zu geringen
Fallzahl nicht berücksichtigt werden können.
6.1 Computer- und informationsbezogene Kompetenzen der
Schülerinnen und Schüler nach Bildungsniveau der Eltern
Neben der Betrachtung des heimischen Buchbesitzes steht zur Beschreibung des kul-
turellen Kapitals in Schülerfamilien im Rahmen von ICILS 2013 auch der höchste
Bildungsabschluss beider Elternteile zur Verfügung (vgl. Abschnitt 3.2). Dabei werden
Schülerinnen und Schüler ausgehend von ihren Angaben zu den Bildungsabschlüssen
ihrer Eltern distinkten Gruppen zugeordnet. Tabelle 9.2 zeigt die mittleren compu-
ter- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern in
Deutschland differenziert nach dem maximalen Bildungsniveau beider Elternteile.
Zudem ist die Verteilung der Jugendlichen in Abhängigkeit vom Bildungsabschluss der
Eltern dargestellt.
Tabelle 9.2: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler nach höchstem Bildungsabschluss
der Eltern und mittlere Schülerkompetenzen in Deutschland
Höchster Bildungsabschluss der Eltern %A(SE) M (SE) SD
(Fach-)Hochschulabschluss 19.7 (1.2) 554 (4.4) 71
Abitur 21.5 (1.0) 535 (4.0) 72
BerufsausbildungB18.6 (1.0) 531 (5.4) 70
Realschulabschluss 27.7 (1.2) 518 (4.9) 72
Maximal Hauptschulabschluss 12.5 (1.0) 489 (8.4) 80
A Inkonsistenzen in berichteten Prozentwerten sind im Rundungsverfahren begründet.
B u.a. Fachoberschule, Berufs-/Technische Oberschule, Berufsakademie, Berufsschule, Berufsfachschule.
Aus der prozentualen Verteilung der Jugendlichen nach den Bildungsabschlüssen ih-
rer Eltern werden für diesen Indikator deutliche Unterschiede bezüglich der famili-
ären Lebensbedingungen von Achtklässlerinnen und Achtklässlern in Deutschland
ersichtlich. Für die mittleren Leistungsstände der Jugendlichen aus Familien mit dif-
ferenten kulturellen Ressourcen zeigen sich zwischen den Achtklässlerinnen und
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 285
Achtklässlern, deren Eltern über mittlere Bildungsabschlüsse (Abitur, Berufsausbildung
und Realschulabschluss) verfügen, zwar geringfügige nominelle, aber nicht signifi -
kante Leistungsunterschiede in den computer- und informationsbezogenen Kom pe-
tenzen. Sehr deutlich fallen allerdings die Unterschiede zwischen Jugendlichen aus
Akademikerfamilien (554 Punkte) und Schülerinnen und Schülern von Eltern mit
Abitur (535 Punkte) im Vergleich zu den Leistungen von Jugendlichen aus, deren
Eltern maximal über einen Hauptschulabschluss verfügen (489 Punkte). Die signi-
fi kanten Differenzen von gerundet 64 Punkten (SE: 11.5) bzw. 46 Punkten (SE: 8.3)
fallen hier etwas höher aus als die Leistungsdifferenz, die zwischen Schülerinnen und
Schülern auf Basis der HISEI-Werte (niedriger vs. hoher Wert) unterschieden wurde
(Differenz: 52 Punkte; SE: 5.7). Dieser Befund lässt vermuten, dass für den Erwerb
von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen weniger die ökonomischen,
mehr jedoch die kulturellen Ressourcen von Schülerinnen und Schülern relevant sind.
Als in ihren computer- und informationsbezogenen Kompetenzen benachteiligt können
damit insbesondere Achtklässlerinnen und Achtklässler aus Elternhäusern mit geringem
Bildungsniveau identifi ziert werden.
6.2 Zusammenhänge zwischen der sozialen Herkunft und der
besuchten Schulform in Deutschland
In Kapitel V in diesem Band wurden bereits Unterschiede in den Beteiligungsraten
und computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und
Schülern an Gymnasien und an anderen Schulformen der Sekundarstufe I vergleichend
gegenübergestellt. In Tabelle 9.3 sind für Gymnasien und andere Schulformen der
Sekundarstufe I die Schüleranteile für ausgewählte Indikatoren der sozialen Herkunft
dargestellt. Bei dem Vergleich der Schüleranteile wird der bereits aus Studien bekann-
te Befund (vgl. Autorengruppe Bildungsberichterstattung, 2012) offensichtlich, dass
Schülerinnen und Schüler mit privilegierten Lebensbedingungen an Gymnasien über-
repräsentiert sind und entsprechend Schülerinnen und Schüler aus weniger privilegier-
ten sozialen Lagen deutlich häufi ger eine Schulform besuchen, die nicht oder nicht
ausschließlich einen gymnasialen Bildungsgang anbietet: So zeigt sich beispielsweise,
dass im Durchschnitt etwa zwei Fünftel aller Schülerinnen und Schüler an Gymnasien
aus Familien mit hohen HISEI-Werten stammen. An den anderen Schulformen liegt
der mittlere Anteil von Jugendlichen aus Familien mit hohen HISEI-Werten hinge-
gen lediglich bei 11.5 Prozent, wobei an diesen Schulformen Jugendliche aus Familien
mit niedrigen HISEI-Werten mit 47.0 Prozent deutlich häufi ger vertreten sind als an
Gymnasien (14.5%). Bemerkenswert ist auch, dass Jugendliche, deren Eltern selbst
nur ein geringes Bildungsniveau aufweisen (maximal einen Hauptschulabschluss),
mit 4.0 Prozent an Gymnasien deutlich unterrepräsentiert sind, während sie mit rund
18 Prozent deutlich öfter an nicht gymnasialen Schulformen vertreten sind. Für die
Vermittlung von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen an Schulen be-
deutet dies, dass Schülerinnen und Schüler aus weniger privilegierten Lagen – denen

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel286
anscheinend auch seltener im Elternhaus ein anregungsreiches Lernmilieu zum Erwerb
dieser Kompetenzen geboten wird – insbesondere an Schulformen zu fi nden sind, die
nicht oder nicht ausschließlich einen gymnasialen Bildungsgang anbieten.
6.3 Erklärung von Unterschieden in den computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen durch Merkmale der
sozialen Herkunft auf Schülerebene in Deutschland
Wie bereits beschrieben sind die Lebensbedingungen, unter denen Schülerinnen und
Schüler in Deutschland aufwachsen und auch in der Schule lernen, durch Hetero-
genität gekennzeichnet, sodass die vorgenommenen vereinfachenden Zuordnungen
zu einzelnen Indikatoren immer nur einen Ausschnitt der Lebens bedingungen fokus-
sieren. Alle betrachteten Indikatoren der sozioökonomischen und kulturellen Herkunft
der Schülerinnen und Schüler weisen jeweils sowohl Zusammen hänge mit den in
ICILS 2013 gemessenen computer- und informationsbezogenen Kom petenzen als
auch untereinander auf. Um diese Zusammenhänge zwischen den unterschiedlichen
Indikatoren der sozialen Herkunft und ihre Bedeutung für die Leistungsunterschiede
zwischen Achtklässlerinnen und Achtklässlern in Deutsch land genauer zu untersu-
chen, werden in den Tabellen 9.4 und 9.5 die Ergeb nisse von schrittweise erweiterten
Regressionsanalysen für die beiden in ICILS 2013 differenzierten Schulformen im
Vergleich dargestellt.
Als Indikatoren für die soziale Herkunft der in ICILS 2013 untersuchten
Schülerinnen und Schüler wird zunächst der HISEI als Indikator für unterschiedliche
ökonomische Ressourcen im Elternhaus aufgenommen. Darüber hinaus werden über
die Indikatoren familiärer Buchbesitz (mehr als 200 Bücher) und Bildungsabschluss
der Eltern (mindestens Realschulabschluss) zwei Indikatoren aufgenommen, die unter-
schiedliche Dimensionen des kulturellen Kapitals in den Schülerfamilien abbilden. Als
Tabelle 9.3: Bildungsbeteiligung (in Spaltenprozent), mittlere Leistung und Schülerzusammensetzung
(in Zeilenprozent) an Gymnasien und anderen Schulen der Sekundarstufe I nach
Indikatoren der sozialen Herkunft
Beteiligung
(gesamt)
Leistung Indikatoren der sozialen Herkunft
Maximal
100
Bücher
Niedriger
HISEI-Wert
Hoher
HISEI-Wert
Maximal
Hauptschul-
abschluss
% (SE) M (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Gymnasien 39.0 (1.5) 570 (2.2) 30.3 (1.7) 14.5 (1.4) 40.5 (2.3) 4.0 (0.7)
Andere Schulformen
der Sekundarstufe I 61.0 (1.5) 503 (2.7) 64.4 (2.1) 47.0 (1.7) 11.5 (1.1) 17.7 (1.3)
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 287
weitere Kontrollvariablen werden die Dauer der Computererfahrung (5 Jahre und mehr),
das Geschlecht sowie die kognitiven Fähigkeiten der Jugendlichen berücksichtigt.
Im Vergleich der Modelle für Gymnasien und für andere Schulformen der Sekundar-
stufe I wird ersichtlich, dass sich die Erklärung von Leistungsunterschieden in den
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler
zwischen den Schulformen deutlich unterscheidet (vgl. Tabelle 9.4 und 9.5). So zeigt
sich an Gymnasien, dass mittels der gewählten Indikatoren der sozialen Herkunft keine
Unterschiede in den Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler erklärt werden können.
Abweichend erscheint dies in den anderen Schulformen: Soziale Disparitäten in Bezug
auf computer- und informationsbezogene Kompetenzen scheinen – vermutlich in Folge
der deutlich unterschiedlichen Schülerzusammensetzung – vor allem eine Problemlage
der Sekundarschulformen in Deutschland zu sein, die nicht oder nicht ausschließlich ei-
nen gymnasialen Bildungsgang anbieten. Inwiefern sich die besseren Ergebnisse für die
Gymnasien auf institutionelle Merkmale, wie zum Beispiel die Eingangsselektivität, zu-
rückführen lassen, muss Gegenstand zukünftiger vertiefender Analysen sein.
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 9.4: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und Schülern durch Merkmale der
sozialen Herkunft an Gymnasien in Deutschland (Angabe in Skalenpunkten)
Modell I Modell II Modell III Modell IV Modell V
b (SE) b (SE) b (SE) b (SE) b (SE)
Sozioökonomischer Status
Mittlerer HISEI-Wert 10.0 (11.9) 8.7 (12.2) 7.2 (12.3) 7.6 (12.4) 6.2 (11.4)
Hoher HISEI-Wert 4.0 (12.2) 0.0 (12.6) -1.4 (12.9) -0.2 (13.1) -0.4 (12.0)
Hintergrundvariablen
Bücher im HaushaltA- - 11.0* (4.3) 11.1* (4.4) 10.5* (4.3) 6.9 (4.5)
Bildungsabschluss der ElternB- - - - 10.3 (7.9) 9.4 (7.7) 10.8 (7.9)
Dauer der ComputererfahrungC- - - - - - 5.4 (4.9) 6.9 (4.5)
GeschlechtD- - - - - - 7.2 (4.4) 8.1 (4.3)
Kognitive FähigkeitenE- - - - - - - - 2.0* (0.3)
Konstante 564.6 561.7 553.1 547.0 443.9
R2.01 .02 .02 .02 .10
Anmerkungen:
b – Regressionsgewichte (unstandardisiert).
Abhängige Variable: Computer- und informationsbezogene Kompetenzen.
* signifikante Koeffizienten (p < .05).
A 0 – maximal 200 Bücher; 1 – mehr als 200 Bücher.
B 0 – maximal Hauptschulabschluss; 1 – mindestens Realschulabschluss.
C 0 – weniger als 5 Jahre; 1 – 5 Jahre und mehr.
D 0 – männlich; 1 – weiblich.
E Kognitiver Fähigkeitstest (Subtest: Figurale Analogien) T-Werte (21-71).

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel288
Da sich für die übrigen Schulformen der Sekundarstufe I deutliche Zusammenhänge
zwischen Merkmalen der sozialen Herkunft und computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen zeigen, werden im Folgenden die unterschiedlichen in Tabelle 9.5 darge-
stellten Ergebnisse der schrittweise erweiterten Regressionsanalysen beschrieben.
Bei ausschließlicher Betrachtung der ökonomischen Ressourcen in den Eltern-
häusern (Modell I) zeigt sich für Jugendliche an Sekundarschulformen, die nicht oder
nicht ausschließlich einen gymnasialen Bildungsgang anbieten, dass Jugendliche aus
ökonomisch privilegierten Elternhäusern signifi kant höhere Leistungen erzielen als
ihre Mitschülerinnen und Mitschüler, die unter ökonomisch weniger privilegierten
Bedingungen leben. Dieser Befund bleibt auch unter Kontrolle des Buchbestands im
Haushalt bestehen (Modell II). Bei gleichzeitiger Berücksichtigung beider Indikatoren
des kulturellen Kapitals – Buchbesitz im Haushalt und Bildungsabschluss der Eltern
(Modell III) – verschwinden diese Effekte jedoch und es wird deutlich, dass sich die
Leistungsdisparitäten der sozialen Herkunft weniger auf die ökonomischen Ressourcen,
sondern vielmehr auf die kulturellen Lebensbedingungen der Jugendlichen zurückfüh-
ren lassen. In Modell III lassen sich somit zwei Effekte für die Indikatoren des kul-
turellen Kapitals ablesen: (1) Ein sehr hoher Buchbesitz erweist sich bei gleichzei-
tiger Berücksichtigung von Indikatoren des ökonomischen Kapitals als sehr bedeutsam
für den Erwerb von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen und (2) ein
niedriger Bildungsabschluss der Eltern erweist sich hingegen als hinderlich. Diese
Zusammenhänge bleiben auch unter Kontrolle von Geschlecht und der Dauer der
Computererfahrung (Modell IV) sowie der kognitiven Fähigkeiten bestehen (Modell V).
Modell V ist zudem zu entnehmen, dass auch unter Berücksichtigung der anderen
Indikatoren bei niedrigeren ökonomischen Ressourcen Schülerinnen und Schüler der
niedrigsten HISEI-Kategorie – auch bei gleichen kognitiven Fähigkeiten – signifi kant
niedrigere Leistungen erzielen als Schülerinnen und Schüler aus den mittleren und ho-
hen HISEI-Kategorien. Dieser Befund verweist darauf, dass insbesondere Schülerinnen
und Schüler aus Familien mit wenigen kulturellen und ökonomischen Ressourcen in
Bezug auf ihre computer- und informationsbezogenen Kompetenzen besonders be-
nachteiligt sind. Die Analysen (Modell IV und V) verdeutlichen zudem, dass die von
den Jugendlichen beschriebene Dauer der Computererfahrung keinen signifi kanten
Effekt auf ihre computer- und informationsbezogenen Kompetenzen ausübt. Bezüglich
der Effekte für das Geschlecht der Jugendlichen (Modell IV und V) zeigen sich un-
ter Kontrolle aller anderen Indikatoren noch deutliche Effekte zuungunsten der Jungen.
Es ist zu vermuten, dass dieser Effekt durch einen Zusammenhang von computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen und dem Leseverständnis bedingt sein könnte
– eine Hypothese, deren Überprüfung jedoch zukünftigen Analysen vorbehalten ist.
Zusammenfassend lässt sich somit feststellen, dass insbesondere männliche Jugendliche
aus Familien mit wenigen kulturellen und ökonomischen Ressourcen, die Schulen besu-
chen, die nicht oder nicht ausschließlich einen gymnasialen Bildungsgang anbieten, der-
zeit zu der Schülergruppe zählen, die besorgniserregend niedrige computer- und infor-
mationsbezogene Kompetenzen aufweist.

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 289
Tabelle 9.5: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und Schülern durch Merkmale der
sozialen Herkunft an anderen Schulen der Sekundarstufe I in Deutschland (Angabe in
Skalenpunkten)
Modell I Modell II Modell III Modell IV Modell V
b (SE) b (SE) b (SE) b (SE) b (SE)
Sozioökonomischer Status
Mittlerer HISEI-Wert 17.4* (5.1) 15.4* (5.1) 10.3 (5.3) 10.2* (5.1) 10.9* (5.0)
Hoher HISEI-Wert 20.4* (6.6) 15.4* (6.5) 8.8 (6.5) 8.1 (6.6) 6.6 (5.6)
Hintergrundvariablen
Bücher im HaushaltA- - 21.5* (6.1) 20.0* (6.2) 20.7* (6.3) 13.2* (6.0)
Bildungsabschluss der ElternB- - - - 17.3* (4.8) 17.9* (4.9) 15.5* (4.5)
Dauer der ComputererfahrungC- - - - - - 2.4 (4.2) 2.8 (4.2)
GeschlechtD- - - - - - 13.1* (5.3) 10.6* (5.0)
Kognitive FähigkeitenE- - - - - - - - 3.0* (0.4)
Konstante 498.0 496.0 486.2 478.5 352.1
R2.02 .03 .04 .05 .17
Anmerkungen:
b – Regressionsgewichte (unstandardisiert).
Abhängige Variable: Computer- und informationsbezogene Kompetenzen.
* signifikante Koeffizienten (p < .05).
A 0 – maximal 200 Bücher; 1 – mehr als 200 Bücher.
B 0 – maximal Hauptschulabschluss; 1 – mindestens Realschulabschluss.
C 0 – weniger als 5 Jahre; 1 – 5 Jahre und mehr.
D 0 – männlich; 1 – weiblich.
E Kognitiver Fähigkeitstest (Subtest: Figurale Analogien) T-Werte (21-71).
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7. Zusammenschau der Befunde
In dem vorliegenden Kapitel des nationalen Berichtbands zur Studie ICILS 2013 steht
die Frage im Vordergrund, ob und in welchem Ausmaß sich auch im Sinne eines di-
gital divide Unterschiede in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
sowie in der Nutzung digitaler Medien und der Dauer der Computererfahrung von
Schülerinnen und Schülern aus verschiedenen sozialen Lagen fi nden lassen.
Zur Untersuchung sozialer Disparitäten wurde zunächst auf Grundlage des in
den Elternhäusern zur Verfügung stehenden kulturellen Kapitals (erfasst über den
Buchbestand im Elternhaus) sowie des sozioökonomischen Status (erfasst über den
HISEI) in den Schülerfamilien im internationalen Vergleich dargestellt, inwieweit
Unterschiede in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen ersichtlich
werden. Weiterhin wurde für vertiefende nationale Analysen eine Differenzierung der
sozialen Lage über die Betrachtung des höchsten Bildungsabschlusses der Eltern die
Bedeutung von weiteren kulturellen Ressourcen in Elternhäusern in den Blick genom-
men. Alle verwendeten Indizes zur Erfassung der sozialen Herkunft (vgl. Abschnitt 3)
zeigen, obwohl sie unterschiedliche Perspektiven und verschiedene Schwerpunkte

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel290
in den Betrachtungen einnehmen, für Deutschland deutliche herkunftsbezogene
Disparitäten zwischen gleichaltrigen Jugendlichen aus niedrigeren und höheren sozialen
Lagen auf. Herkunftsbedingte Unterschiede unter Berücksichtigung der sozialen Lage
zeigen sich auch für die anderen Teilnehmerländer der Studie. Die für Deutschland ge-
fundenen Zusammenhänge liegen in international vergleichender Perspektive auf einem
mittleren Niveau.
Betrachtet man die Situation in Deutschland, so stehen insgesamt etwa der Hälfte der
Achtklässlerinnen und Achtklässler mehr als 100 Bücher zu Hause zur Verfügung. Dies
liegt über dem internationalen Vergleichswert und dem Durchschnitt der an ICILS 2013
teilnehmenden EU-Staaten und weist auf ein überdurchschnittlich hohes kulturelles
Kapital der Schülerfamilien in Deutschland hin. Betrachtet man die Differenzen in den
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler,
zeigt sich, dass die herkunftsbedingten Disparitäten auf Grundlage des Indikators für
kulturelles Kapital in Deutschland verhältnismäßig stark ausgeprägt sind. Für andere
EU-Länder lassen sich hingegen signifi kant geringere Leistungsdifferenzen beobach-
ten. Die sozialen Disparitäten lassen sich am Beispiel der Schülerinnen und Schüler in
Deutschland ebenfalls an der Kompetenzstufenzuordnung verdeutlichen: Schülerinnen
und Schüler aus privilegierten Familien erzielen wesentlich häufi ger Leistungen, die
auf dem Niveau der beiden höchsten Kompetenzstufen IV und V liegen, und seltener
Leistungen auf dem Niveau der unteren Kompetenzstufen I und II.
Der internationale Vergleich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
in Abhängigkeit vom sozioökonomischen Status (HISEI) zeigt ähnliche Ergebnisse: Es
gibt in ICILS 2013 lediglich drei Teilnehmerländer der EU, die sich durch signifi kant
kleinere Anteile von Schülerinnen und Schülern mit einem hohen HISEI-Wert charak-
terisieren lassen. Insgesamt sind auch die Leistungsunterschiede zwischen Schülerinnen
und Schülern mit niedrigem und hohem sozioökonomischen Status in Deutschland deut-
lich ausgeprägt: Nur in drei Bildungssystemen (Argentinien [Buenos Aires], Chile,
Thailand) lassen sich signifi kant höhere Leistungsdifferenzen feststellen. Gleichzeitig
sind nur in Hongkong und der Republik Korea signifi kant kleinere Leistungsdifferenzen
als in Deutschland zu beobachten. Diesem Befund ist zu entnehmen, dass herkunftsbe-
zogene Disparitäten – nicht nur in Deutschland – beim Erwerb computer- und infor-
mationsbezogener Kompetenzen eine Herausforderung für das Bildungssystem darstel-
len. Auch nach Maßgabe des HISEI sind Schülerinnen und Schüler in Deutschland mit
einem niedrigen sozioökonomischen Status häufi ger den unteren Kompetenzstufen und
gleichzeitig seltener den oberen Kompetenzstufen IV und V zuzuordnen.
Hinsichtlich der Häufi gkeit der Computernutzung an verschiedenen Orten (zu Hause,
in der Schule und an anderen Orten) lässt sich vor dem Hintergrund eines internatio-
nalen Vergleichs zunächst der Befund festhalten, dass in Deutschland der Computer in
der Schule deutlich weniger genutzt wird als in einer Mehrzahl der an ICILS 2013 teil-
nehmenden Länder (siehe dazu Kapitel VII in diesem Band). Hinsichtlich der Nutzung
des Computers in der Schule ist für die Schülerinnen und Schüler in Deutschland wei-
terhin der Befund zu konstatieren, dass hier die Schülerinnen und Schüler mit maximal
und mit mehr als 100 Büchern seltener als in vielen anderen Teilnehmerländern ange-

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 291
ben, den Computer mindestens wöchentlich zu nutzen. Für die Nutzung des Computers
in der Schule lassen sich keine signifi kanten Unterschiede zwischen Schülerinnen und
Schülern aus privilegierten bzw. weniger privilegierten Familien beobachten. Auch hin-
sichtlich herkunftsbezogener Disparitäten der heimischen Nutzung von Computern lässt
sich für die Schülerinnen und Schüler in Deutschland kein Unterschied zwischen pri-
vilegierten und weniger privilegierten Familien fi nden. Gleichsam sind auf Basis des
internationalen Vergleichs durchaus Länder zu identifi zieren, in denen die Nutzung
des Computers im Elternhaus mit dem kulturellen Kapital der Schülerfamilien zusam-
menhängt (z.B. in Thailand und in der Türkei). Die Nutzung des Computers an an-
deren Orten (z.B. Internetcafé, Stadtbibliothek o.Ä.) – dies kann dem internationalen
Vergleich entnommen werden – spielt für die Schülerinnen und Schüler in ICILS 2013
eine eher untergeordnete Rolle. Dennoch kann für Achtklässlerinnen und Achtklässler
in Deutschland tendenziell beobachtet werden, dass Computer an anderen Orten häu-
fi ger genutzt werden, wenn im Elternhaus weniger kulturelles Kapital (maximal 100
Bücher) vorhanden ist.
Hinsichtlich der Dauer der Computererfahrung zeigt sich im internationalen Ver-
gleich, dass diese in den meisten an ICILS 2013 teilnehmenden Ländern in einem po-
sitiven Zusammenhang mit dem Buchbesitz steht. So verfügen oftmals Schülerinnen
und Schüler, die zu Hause mehr als 100 Bücher vorfi nden, über eine signifi kant län-
gere Dauer der Computererfahrung. In Deutschland unterscheiden sich die Angaben
der Schülerinnen und Schüler dahingehend allerdings nicht, sodass keine herkunftsbe-
dingten Disparitäten bezüglich der Dauer der Computererfahrung festgestellt werden
können.
Die vertiefenden nationalen Analysen erweitern die Hinweise auf herkunftsbedingte
Ungleichheiten beim Erwerb von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
in Deutschland. Bei Betrachtung der Leistungsunterschiede von Jugendlichen
in Abhängigkeit vom höchsten Bildungsniveau ihrer Eltern zeigt sich, dass die
Disparitäten etwas deutlicher ausfallen als unter Betrachtung der Indikatoren des ökono-
mischen Kapitals. Dies kann als Hinweis darauf gedeutet werden, dass für den Erwerb
von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen in Deutschland über ökono-
mische Bedingungen hinaus vor allem die kulturellen Ressourcen von Schülerinnen und
Schülern bedeutsam sind.
Den vertiefenden Regressionsanalysen kann entnommen werden, dass sich die
Erklärungskraft von Leistungsunterschieden in den computer- und informationsbezo-
genen Kompetenzen deutlich zwischen den Schulformen unterscheidet. So zeigt sich
an Gymnasien, dass mittels der gewählten Indikatoren der sozialen Herkunft kei-
ne Unterschiede in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der
Schülerinnen und Schüler erklärt werden können. Abweichend erscheint dies in den
anderen Schulformen der Sekundarstufe I: Soziale Disparitäten in Bezug auf com-
puter- und informationsbezogene Kompetenzen sind damit vornehmlich für die
Sekundarschulformen in Deutschland ersichtlich, die nicht oder nicht ausschließlich
einen gymnasialen Bildungsgang anbieten. Ob und inwiefern diese Unterschiede zwi-
schen den Schulformen durch institutionelle Merkmale (z.B. Schülerkomposition) er-

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel292
klärt werden können, wird eine Zielperspektive künftiger Forschung darstellen. Vor all-
zu deutlicher positiver Betonung dieses Befundes sei allerdings gewarnt: Un abhängig
davon, ob für einzelne Schülergruppen beim Übertritt in die Sekundar schulen bereits
Leistungsunterschiede bestehen – wozu aufgrund fehlender Studien in Deutsch land
keine empirischen Befunde vorliegen –, ist doch zu vermuten, dass sich die posi tiven
Befunde – nämlich keine sozialen Disparitäten – für Gymnasien vermutlich weniger
als institutionelle Leistungen, im Sinne von Kompensations- oder Instruktions effekten,
der Gymnasien verbuchen lassen, als vielmehr auf Effekte der Peergruppen oder außer-
schulischer Lerngelegenheiten zurückzuführen sind. Diese These stützen zumindest die
in Kapitel VII in diesem Band dargestellten Befunde, wonach auch an Gymnasien zwei
Drittel aller Schülerinnen und Schüler bisher nicht regelmäßig mindes tens einmal wö-
chentlich die Gelegenheit haben, computer- und informationsbezogene Kompetenzen im
Rahmen schulischer Angebote zu erwerben.
Den vertiefenden Regressionsanalysen kann weiterhin entnommen werden, dass sich
für die 60 Prozent aller Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland, die eine an-
dere Schulform der Sekundarstufe I besuchen, deutliche soziale Disparitäten beobach-
ten lassen. Für diese Schülergruppe zeigt sich, dass ein nicht unerheblicher Teil der
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Jugendlichen durch die ko-
gnitiven Fähigkeiten, das kulturelle Kapital sowie durch den sozioökonomischen Status
und das Geschlecht der Schülerin bzw. des Schülers vorhergesagt werden können, wo-
bei den kognitiven Fähigkeiten und den Indikatoren des kulturellen Kapitals die bedeu-
tendsten Effekte zukommen. Für die Dauer der Computererfahrung der Schülerinnen
und Schüler lässt sich kein signifi kanter Effekt auf die Kompetenzen der Jugendlichen
feststellen. Als Risikogruppe – also Jugendliche, die besorgniserregend niedrige com-
puter- und informationsbezogene Kompetenzen aufweisen – lassen sich auf Basis die-
ser Analysen insbesondere männliche Jugendliche aus Familien mit wenigen kulturellen
und ökonomischen Ressourcen ausmachen, die Schulen besuchen, die nicht oder nicht
ausschließlich einen gymnasialen Bildungsgang anbieten.
Insgesamt stützen die in diesem Kapitel referierten Befunde die Hinweise aus bereits
vorliegenden Studien, die ebenfalls herkunftsspezifi sche Unterschiede im kompetenten
Umgang mit digitalen Medien zeigen konnten (vgl. ACARA, 2012; MCEECDYA,
2010; MCEETYA, 2007; Zhong, 2011; Zillien, 2009). Dabei ist es mittels ICILS 2013
erstmalig möglich, diese Zusammenhänge auch unter Nutzung von standardisier-
ten Leistungstests für eine repräsentative Stichprobe aufzuzeigen. Bezugnehmend auf
die für Deutschland festzustellenden deutlichen sozialen Disparitäten wird es – möch-
te man sozialer Ungleichheit entgegenwirken – für die an Bildung beteiligten Akteure
notwendig sein, Strategien zu entwickeln, mit denen sich die ungleichen Bedingungen
beim Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen durch schulische
Maßnahmen kompensieren lassen (siehe auch Kapitel I in diesem Band). Aber auch
auf notwendige Voraussetzungen zur Nutzung von Computern – wie zum Beispiel
die Lesekompetenz – wird insbesondere mit Blick auf schwächere Schülerinnen
und Schüler zu fokussieren sein. Grundlagen dafür könnten im Bildungssystem in

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 293
Deutschland zukünftig sicherlich bereits mit mehr Nachdruck als bisher im Grund-
schulalter gelegt werden.
Literatur
ACARA [Australian Curriculum, Assessment, and Reporting Authority]. (2012). National
Assessment Program – ICT literacy. Years 6 & 10 report 2011. Sydney: ACARA.
Attewell, P. (2001). The fi rst and second divides. Sociology of Education, 74(3), 252–259.
Autorengruppe Bildungsberichterstattung (Hrsg.). (2012). Bildung in Deutschland 2012. Ein
indikatorengestützter Bericht mit einer Analyse zur kulturellen Bildung im Lebenslauf.
Bielefeld: Bertelsmann.
Balanskat, J., Bannister, D., Hertz, B., Sigillo, E. & Vuorikari, R. (2013). Overview and analy-
ses of 1:1 learning initiatives in Europe. JRC Scientifi c and Policy Reports. Sevilla:
Eurpean Commission.
Baumert, J., Bos, W. & Lehmann, R.H. (Hrsg.). (2000a). TIMSS/III. Dritte internationale
Mathematik- und Naturwissenschaftsstudie – Mathematische und naturwissenschaftliche
Bildung am Ende der Schullaufbahn. Band 1: Mathematische und naturwissenschaftliche
Grundbildung am Ende der Pfl ichtschulzeit. Opladen: Leske + Budrich.
Baumert, J., Bos, W. & Lehmann, R.H. (Hrsg.). (2000b). TIMSS/III: Dritte internationale
Mathematik- und Naturwissenschaftsstudie – Mathematische und naturwissenschaftliche
Bildung am Ende der Schullaufbahn. Band 2: Mathematische und naturwissenschaftliche
Grundbildung am Ende der gymnasialen Oberstufe. Opladen: Leske + Budrich.
Baumert, J., Klieme E., Neubrand, M., Prenzel, M., Schiefele, U., Schneider, W. et al. (Hrsg.).
(2001). PISA 2000: Basiskompetenzen von Schülerinnen und Schülern im internationalen
Vergleich. Opladen: Leske + Budrich.
Baumert, J. & Schümer, G. (2001). Familiäre Lebensverhältnisse, Bildungsbeteiligung und
Kompetenzerwerb. In J. Baumert, E. Klieme, M. Neubrand, M. Prenzel, U. Schiefele,
W. Schneider et al. (Hrsg.), PISA 2000. Basiskompetenzen von Schülerinnen und
Schülern im internationalen Vergleich (S. 323–407). Opladen: Leske + Budrich.
Bonfadelli, H. (2002). The Internet and knowledge gaps. A theoretical and empirical investiga-
tion. European Journal of Communication, 17(1), 65–84.
Boudon, R. (1974). Education, opportunity, and social inequality: Changing prospects in west-
ern society. New York, NY: Wiley.
Bourdieu, P. (1983). Ökonomisches Kapital, kulturelles Kapital, soziales Kapital. In R. Kreckel
(Hrsg.), Soziale Ungleichheiten (S. 183–198). Göttingen: Schwartz.
Bourdieu, P. (1986). The forms of capital. In J.G. Richardson (Hrsg.), Handbook of theory and
research for the sociology of education. New York, NY: Greenwood.
Bos, W., Lankes, E.-M., Prenzel, M., Schwippert, K., Walther, G. & Valtin, R. (Hrsg.). (2003).
Erste Ergebnisse aus IGLU. Schülerleistungen am Ende der vierten Jahrgangsstufe im
internationalen Vergleich. Münster: Waxmann.
Coleman, J.S. (1988). Social capital in the creation of human capital. American Journal of
Sociology, 94(1), 95–120.
Drossel, K. & Eickelmann, B. (2014). Digitale Medien in der Schule. Eine Frage der ökonomi-
schen Ressourcen der SchülerInnenschaft. Medienimpulse, (3), 1–15.
Drossel, K., Gerick, J. & Eickelmann, B. (2014). Digitale Kluft in der Grundschule? Die
Ausstattung und Nutzung digitaler Medien von Kindern vor dem Hintergrund sozialer
Disparitäten. In B. Eickelmann, R. Lorenz, M. Vennemann, J. Gerick & W. Bos (Hrsg.),

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel294
Grundschule in der digitalen Gesellschaft. Befunde aus den Schulleistungsstudien IGLU
und TIMSS 2011 (S. 123–140). Münster: Waxmann.
Ehmke, T. & Jude, N. (2010). Soziale Herkunft und Kompetenzerwerb. In E. Klieme, C. Artelt,
J. Hartig, N. Jude, O. Köller, M. Prenzel et al. (Hrsg.), PISA 2009. Bilanz nach einem
Jahrzehnt (S. 231–254). Münster: Waxmann.
Fraillon, J., Schulz, W. & Ainley, J. (2013). International Computer and Information Study:
Assessment framework. Amsterdam: International Association for the Evaluation of
Educational Achievement (IEA).
Ganzeboom, H.B.G., De Graaf, P.M. & Treiman, D.J. (1992). A standard international socio-
economic index of occupational status. Social Science Research, 21(1), 1–56.
Hatlevik, O.E., Ottestad, G. & Throndsen, I. (2014). Predictors of digital competence in 7th gra-
de: A multilevel analysis. Journal of Computer Assisted Learning, 30(2), 1–12.
Hilbert, M. (2011). The end justifi es the defi nition: The manifold outlooks on the digital divide
and their practical usefulness for policy making. Telecommunications Policy, 35(8), 715–
736.
Hohlfeld, T.N., Ritzhaupt, A.D., Barron, A.E. & Kemker, K. (2008). Examining the digital
divide in K-12 public schools: Four-year trends for supporting ICT literacy in Florida.
Computers and Education, 51(4), 1648–1663.
ILO [International Labour Offi ce]. (2012). International standard classifi cation of occupations.
ISCO-08. Genf: International Labour Offi ce.
Kammerl, R. & King, V. (2010). Bildung, Sozialisation und soziale Ungleichheiten: Welche
Rolle spielen die Medien? In H. Theunert (Hrsg.), Medien, Bildung, Soziale Ungleichheit.
Differenzen und Ressourcen im Mediengebrauch Jugendlicher. München: kopaed.
Lehmann, R.H. & Peek, R. (1997). Aspekte der Lernausgangslage von Schülerinnen und
Schülern der fünften Klassen an Hamburger Schulen. Hamburg: Behörde für Schule,
Jugend und Berufsbildung (BSJB).
MCEECDYA [Ministerial Council for Education, Early Childhood Development and Youth
Affairs]. (2010). National Assessment Programm: ICT literacy. Years 6 & 10. Report
2008. Carlton South: MCEECDYA.
MCEETYA [Ministerial Council on Education, Employment, Training and Youth Affairs].
(2007). National Assessment Programm: ICT literacy. Years 6 & 10. Report 2005.
Carlton South: MCEETYA.
MPFS [Medienpädagogischer Forschungsverbund Südwest]. (2013). JIM-Studie 2013. Jugend,
Information, (Multi-)Media. Stuttgart: MPFS.
Müller, K. & Ehmke, T. (2013). Soziale Herkunft als Bedingung der Kompetenzentwicklung.
In M. Prenzel, C. Sälzer, E. Klieme & O. Köller (Hrsg.), PISA 2012. Fortschritte und
Heraus forderungen in Deutschland (S. 245–274). Münster: Waxmann.
Negroponte, N. (2007). The 100$-Laptop. In M. Sánchez Soronde, E. Malinvaud & P. Léna
(Hrsg.), Proceedings of the Joint Working Group (S. 19–23). Berlin: de Gruyter.
Niesyto, H. (2009). Digitale Medien, soziale Benachteiligung und soziale Distinktion.
MedienPädagogik, 17, 1–19.
Niesyto, H. (2010). Digitale Medienkulturen und soziale Ungleichheit. In B. Bachmair (Hrsg.),
Medienbildung in neuen Kulturräumen (S. 313–324). Wiesbaden: VS Verlag.
OECD. (2005). Are students ready for a technology-rich world? What PISA studies tell us.
Paris: OECD.
OECD. (2010). Are the new millenium learners making the grade. Paris: OECD.
OECD. (2013). PISA 2012 results: Excellence through equity: Giving every student the chance
to succeed (Volume II). Paris: OECD.

Soziale Herkunft und computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern 295
Paus-Hasebrink, I. (2011). Zur Mediennutzung in sozial benachteiligten Familien. In A. Lange
& M. Xyländer (Hrsg.), Bildungswelt und Familie. Theoretische Rahmung, empirische
Befunde und disziplinäre Perspektiven (S. 167–189). Weinheim: Juventa.
Prenzel, M., Sälzer, C., Klieme, E. & Köller, O. (Hrsg.). (2013). PISA 2012. Fortschritte und
Herausforderungen in Deutschland. Münster: Waxmann.
Rosen, Y. & Wolf, I. (2011). Bridging the social gap through educational technology.
Educational Technology, 51(5), 39–43.
Schaumburg, H., Prasse, D., Tschackert, K. & Blömeke, S. (2007). Lernen in Notebook-
Klassen. Endbericht zur Evaluation des Projekts „1000x1000: Notebooks im Schul-
ranzen“. Bonn: Schulen ans Netz.
Schroedter, J.H., Lechert, Y. & Lüttinger, P. (2006). Die Umsetzung der Bildungsskala
ISCED-1997 für die Volkszählung 1970, die Mikrozensus-Zusatzerhebung 1971 und die
Mikrozensen 1976– 2004. ZUMA-Methodenbericht 2006/08. Zugriff am 16. Oktober 2014
unter http://www.gesis.org/fi leadmin/upload/forschung/publikationen/gesis_reihen/gesis_
methodenberichte/2006/06_08_Schroedter.pdf
Schulz-Zander, R., Eickelmann, B. & Goy, M. (2010). Mediennnutzung, Medieneinsatz und
Lesekompetenz. In W. Bos, S. Hornberg, K.-H. Arnold, G. Faust, L. Fried, E.-M. Lankes
et al. (Hrsg.), IGLU 2006 – die Grundschule auf dem Prüfstand. Vertiefende Analysen zu
Rahmenbedingungen schulischen Lernens (S. 91–119). Münster: Waxmann.
Senkbeil, M. & Wittwer, J. (2008). Antezedenzien und Konsequenzen informellen Lernens
am Beispiel der Mediennutzung von Jugendlichen. In M. Prenzel & J. Baumert (Hrsg.),
Vertiefende Analysen zu PISA 2006. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft. Sonderheft 10
(S. 107–128). Wiesbaden: VS Verlag.
Stubbe, T.C. (2009). Bildungsentscheidungen und sekundäre Herkunftseffekte. Soziale
Disparitäten bei Hamburger Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe I. Münster:
Waxmann.
Stubbe, T.C., Tarelli, I. & Wendt, H. (2012). Soziale Disparitäten der Schülerleistungen
in Mathe matik und Naturwissenschaften. In W. Bos, H. Wendt, O. Köller & C. Selter
(Hrsg.), TIMSS 2011. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen von
Grund schulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 231–246). Münster:
Waxmann.
Sweeney, T. & Geer, R. (2010). Student capabilities and attitudes towards ICT in the early
years. Australian Educational Computing, 25(1), 18–24.
Tichenor, P.J., Donohue, G.A. & Olien, C.N. (1970). Mass media fl ow and differential growth
in knowledge. Public Opinion Quarterly, 34(2), 159–170.
UNESCO. (2003). International standard classifi cation of education. In J.H.P. Hoffmeyer-
Zlotnik & C. Wolf (Hrsg.), Advances in cross-national comparison. A european work-
ing-book for demographic and socio-economic variables (S. 195–220). New York, NY:
Plenum Press.
Vekiri, I. (2011). Socioeconomic differences in elementary students’ ICT beliefs and out-of-
school experiences. Computers and Education, 54(4), 941–950.
Volman, M., van Eck, E., Heermskerk, I. & Kuiper, E. (2005). New technologies, new diffe-
rences. Gender and ethnic differences in pupils’ use of ICT in primary and secondary ed-
ucation. Computers and Education, 45(1), 35–55.
Warschauer, M. (2008). Laptops and literacy: A multi-site case study. Pedagogies: An Inter-
national Journal, 3(1), 52–67.

Wendt, Vennemann, Schwippert und Drossel296
Warschauer, M. & Matuchniak, T. (2010). New technology and digital worlds: Analyzing
evidence of equity in access, use and outcomes. Review of Research in Education, 34(1),
179–225.
Wendt, H., Stubbe, T.C. & Schwippert, K. (2012). Soziale Herkunft und Lesekompetenzen von
Schülerinnen und Schülern. In W. Bos, I. Tarelli, A. Bremerich-Vos & K. Schwippert
(Hrsg.), IGLU 2011. Lesekompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im inter-
nationalen Vergleich (S. 175–190). Münster: Waxmann.
Witzel, M. (2012). Medienhandeln, digitale Ungleichheit und Distinktion. merz. medien + er-
ziehung, 56(6), 81–92.
Zheng, B., Warschauer, M. & Farkas, G. (2013). Digital writing and diversity: The effects
of school laptop programs on literacy processes and outcomes. Journal of Educational
Computing Research, 48(3), 267–299.
Zhong, Z.-J. (2011). From access to usage: The divide of self reported digital skills among
adolescents. Computers and Education, 56(3), 736–746.
Zillien, N. (2009). Digitale Ungleichheit. Neue Technologien und alte Ungleichheiten in der
Informations- und Wissensgesellschaft. Wiesbaden: VS Verlag.
Zillien, N. & Hargittai, E. (2009). Digital distinction: Status-specifi c types of internet usage.
Social Science Quarterly, 90(2), 274–291.

1. Einleitung
Der Zugang zu digitalen Medien und ein kompetenter Umgang mit Informations- und
Kommunikationstechnologien gilt als wichtige Voraussetzung für eine erfolgreiche ge-
sellschaftliche Teilhabe und die Integration von Personen mit Migrations hintergrund
in das jeweilige Gastland (vgl. Codagnone & Kluzer, 2011; Kluzer & Rissola, 2009).
Allerdings ist bisher für den Bereich der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen nicht international vergleichend untersucht worden, ob und in welchem
Maße Kompetenzunterschiede zwischen Personen mit und ohne Migrationshintergrund
vorliegen. Für diese fachübergreifende Schlüsselkompetenz liegen mit der Studie
ICILS 2013 erstmalig belastbare Daten für Deutschland im internationalen Vergleich
vor, die diesbezügliche Analysen für Achtklässlerinnen und Achtklässler ermögli-
chen. Für bereichsspezifi sche Kompetenzen sind migrationsspezifi sche Unterschiede
in Deutschland und im Sinne eines Bildungsmonitorings im internationalen Vergleich
bereits umfassend untersucht worden (vgl. u.a. Gebhardt, Rauch, Mang, Sälzer &
Stanat, 2013; Schwippert, Wendt & Tarelli, 2012; Tarelli, Schwippert & Stubbe, 2012).
Die Diskussion der Ergebnisse dieser und weiterer Studien hat in den letzten Jahren
zu einem Umdenken im deutschen Bildungssystem geführt und zahlreiche Förder-
und Entwicklungsprogramme hervorgebracht. Die erfolgreiche Unterstützung von
Schülerinnen und Schülern mit und ohne Migrationshintergrund sowie die Frage, wie
es Schulen gelingen kann, mögliche migrationsspezifi sche Differenzen zu reduzieren,
stellt eine zentrale Herausforderung für das deutsche Bildungssystem dar (vgl. Gebhardt
et al., 2013).
Im vorliegenden Kapitel wird auf der Grundlage der Studie ICILS 2013 der
Frage nachgegangen, ob sich migrationsspezifi sche Disparitäten von Schülerinnen
und Schülern in Bezug auf computer- und informationsbezogene Kompetenzen in
Deutschland im internationalen Vergleich identifi zieren lassen. Im theoretischen
Rahmenmodell zu ICILS 2013 (siehe dazu Kapitel III in diesem Band) sind Merkmale
zum Hintergrund der Schülerinnen und Schüler auf der Ebene der Voraussetzungen
des Kompetenzerwerbs von computer- und informationsbezogenen Kompetenzen ver-
Kapitel X
Computer- und informationsbezogene Kompetenzen
von Jugendlichen mit Migrationshintergrund
Birgit Eickelmann, Heike Schaumburg, Martin Senkbeil, Knut Schwippert
und Mario Vennemann

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann298
ortet. Die migrationsspezifi schen Merkmale ordnen sich auf der Ebene des familiären
Umfeldes der Schülerinnen und Schüler ein. Im Rahmen der Studie werden diese mit
der vierten internationalen Forschungsfrage zu Zusammenhängen von Schüler merk-
malen und computer- und informationsbezogenen Kompetenzen adressiert (siehe dazu
ausführlich Kapitel III in diesem Band sowie Fraillon, Ainley, Schulz, Friedman &
Gebhardt, 2014).
Hinweise darauf, dass sich im Zugang zu digitalen Medien und in den computer-
und informationsbezogenen Kompetenzen migrationsbedingte Disparitäten ergeben,
lassen sich nicht nur aus der theoretischen Rahmung von ICILS 2013, sondern auch
aus dem bereits vorliegenden Forschungsstand ableiten. In den folgenden Abschnitten
wird dieser vorgestellt und im ersten Schritt Einblicke in den Forschungsstand zu mi-
grationsspezifi schen Disparitäten im Kontext der Nutzung und des kompetenten
Umgangs mit neuen Technologien dargestellt (Abschnitt 2). Anschließend wird erläu-
tert, wie in ICILS 2013 der Migrationshintergrund der Schülerinnen und Schüler er-
fasst wird (Abschnitt 3). Es folgen Analysen zu migrationsspezifi schen Disparitäten
im Hinblick auf computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen
und Schülern in Deutschland und im internationalen Vergleich (Abschnitt 4) sowie
zur Häufi gkeit der Computernutzung und der Dauer der Computererfahrungen von
Jugendlichen mit Zuwanderungshintergrund (Abschnitt 5). Daran anschließend wer-
den für Deutschland vertiefende Analysen dargestellt, die auch schulformspezifi sche
Fragestellungen einbeziehen (Abschnitt 6). Vielfach gehen mit migrationsspezifi schen
Disparitäten auch Unterschiede in Merkmalen der sozialen Herkunft einher. Dies unter-
streicht die Relevanz, beide Merkmale auch im Rahmen der hier präsentierten Analysen
differenziert zu betrachten. In Bezug auf mögliche migrationsspezifi sche Disparitäten
im Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen kann weiterhin ver-
mutet werden, dass sich – ähnlich wie für die Untersuchung bereichsspezifi scher
Kompetenzen – die Ergebnisse der an ICILS 2013 beteiligten Länder unterschiedlich
darstellen (vgl. OECD, 2013). Die Begründungen für Zusammenhänge in den verschie-
denen Bildungssystemen sind daher sehr differenziert zu betrachten, da sich hier auch
unterschiedliche Zugänge zur Einwanderungspolitik in den Ländern widerspiegeln (vgl.
Boswell, 2007; Gebhardt et al., 2013). Vertiefend werden vor diesem Hintergrund in
ICILS 2013 mögliche migrationsspezifi sche Disparitäten unter Kontrolle der sozialen
Herkunft der Schülerinnen und Schüler untersucht.
Ergänzend sei an dieser Stelle erwähnt, dass die IEA-Studie ICILS 2013 nicht so
angelegt ist, dass von einer grundsätzlichen Benachteiligung von bestimmten Schüler-
gruppen ausgegangen wird. Vielmehr wird auf der Datengrundlage für Deutsch land und
für die an ICILS 2013 teilnehmenden Bildungssysteme diese Frage für den betrachteten
Kompetenzbereich erstmals umfassend empirisch untersucht.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 299
2. Forschungsstand zu migrationsspezifischen Disparitäten
im Kontext der Nutzung und des kompetenten Umgangs mit
neuen Technologien
Im Zuge des Wandels zur Informations- und Wissensgesellschaft werden in der
Literatur und Forschung sozial- oder migrationsbedingte Disparitäten auch als digital
divide (digitale Kluft oder digitale Spaltung; Zilien, 2009) bezeichnet. Benachteiligte
Personengruppen werden vornehmlich anhand soziodemografi scher Indikatoren wie
Einkommen, Bildung, Alter und Geschlecht identifi ziert (vgl. z.B. NTIA, 1998; Yu,
2006). Während in der Diskussion anfänglich vor allem soziale Ungleichheiten hinsicht-
lich des Zugangs zu digitalen Technologien im Mittelpunkt standen (vgl. zusammen-
fassend z.B. Yu, 2006), wird unter digital divide mittlerweile ein mehrdimensionales
Konzept verstanden (vgl. z.B. Harper, 2003; Tien & Fu, 2008; van Dijk & Hacker,
2003). In diesem werden neben (a) Benachteiligungen im Zugang zu Computer und
Internet, (b) die Nutzungshäufi gkeit und -arten, (c) motivationale Orientierungen (z.B.
Selbstkonzept und Interesse) sowie (d) das computer- und internetbezogene Wissen als
zu betrachtende Aspekte berücksichtigt. Gemäß dem hierarchischen Modell von van
Dijk (cumulative model of successive kinds of access to digital technologies; van Dijk,
2005) können die ersten drei Dimensionen – Zugang, Nutzungshäufi gkeit und -arten und
motivationale Orientierungen – als notwendige Voraussetzungen bzw. Prädiktoren zur
Unterstützung des kompetenten Umgangs mit digitalen Medien und neuen Technologien
verstanden werden (vgl. z.B. Kuhlemeier & Hemker, 2007; van Dijk & Hacker, 2003).
Die vierte Dimension, das computer- und internetbezogene Wissen, weist dabei die
größte Affi nität zu dem in ICILS 2013 betrachteten Kompetenzbereich auf. Weitgehend
ungeklärt ist bislang, inwieweit die Gruppe der Migrantinnen und Migranten – bei-
spielsweise aufgrund sozioökonomischer und bildungsbezogener Disparitäten oder so-
zio- und ethnisch-kultureller Merkmale wie dem häuslichen Sprachgebrauch – einem
digital divide in einer oder mehrerer der oben angeführten Dimensionen unterworfen ist
(vgl. z.B. Bonfadelli, Bucher & Piga, 2007; d’Haenens, 2003; d’Haenens, Koeman &
Saeys, 2007).
Beobachtbare Disparitäten lassen sich in strukturelle und prozessuale Merkmale un-
terscheiden (vgl. z.B. Baumert, Watermann & Schümer, 2003). Zu den strukturellen
Merkmalen zählen der sozioökonomische Status und das Bildungsniveau. Zu den pro-
zessualen Merkmalen gehören die kulturelle und die kommunikative Praxis sowie die
in den Familien gesprochene Sprache. Familien mit Migrationshintergrund weisen in
vielen Gesellschaften einen niedrigeren sozioökonomischen Status und ein geringeres
Bildungsniveau auf als die einheimische Bevölkerung (vgl. z.B. Kao & Thompson,
2003; Walter & Taskinen, 2007). Unterschiede sind auch hinsichtlich der in den
Familien gesprochenen Sprache sowie der kulturellen Normen und Gesprächsinhalte
zwischen Eltern und Kindern festzustellen (vgl. z.B. Walter, 2008; Walter & Taskinen,
2008), die als wichtige Bedingungsfaktoren für den Bildungserfolg gelten (vgl. z.B.
Kao & Tienda, 1995; Waters & Jimenéz, 2005; Zhou, 1997). Den bisher vorliegenden
Forschungsergebnissen lassen sich auch unter Berücksichtigung dieser Aspekte allen-

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann300
falls indirekte Hinweise auf mögliche Disparitäten im kompetenten Umgang mit di-
gitalen Medien in Abhängigkeit vom Migrationshintergrund entnehmen. Insbesondere
weisen die meisten Studien in diesem Bereich die Problematik auf, dass die Messung
computerbezogenen Wissens (z.B. „computer knowledge“; vgl. Tien & Fu, 2008) häu-
fi g auf einer Selbsteinschätzung der Jugendlichen beruht. Diese Einschätzungen un-
terliegen aber systematischen Verzerrungen beispielsweise in Abhängigkeit von
Geschlecht oder sozialer Herkunft und stellen daher kein valides Maß dar (vgl.
Kuhlemeier & Hemker, 2007). Hinsichtlich der anderen Dimensionen des digital divi-
de – Zugang zu und Nutzungshäufi gkeit von Computer und Internet, computerbezogene
Motivationen – weist eine Reihe von Studien auf keine oder nur geringe Unterschiede
in Abhängigkeit des Migrationshintergrunds hin (vgl. z.B. Baier, Pfeiffer, Rabold,
Simonson & Kappes, 2010; Bonfadelli et al., 2007; dʼHaenens et al., 2007; Hugger
& Hugger, 2010; MPFS, 2013; Trebbe, Heft & Weiß, 2010; Vennemann, Gerick &
Eickelmann, 2014). Gleichwohl gibt es vor allem Hinweise auf Unterschiede in den
privaten Aneignungspraxen und Nutzungsweisen von Computer und Internet zwischen
Jugendlichen mit und ohne Migrationshintergrund (vgl. Hugger, 2009; Hacke, 2012).
3. Zur Erfassung des Migrationshintergrunds von
Jugendlichen in ICILS 2013
Vor dem Hintergrund des Forschungsstandes wird im Folgenden untersucht, ob und
inwieweit in der Sekundarstufe I migrationsspezifi sche Leistungsdifferenzen hin-
sichtlich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von Schülerinnen
und Schülern bestehen. Dazu wird im folgenden Abschnitt zunächst dargestellt, wie
der Migrationshintergrund in ICILS 2013 erfasst wird. Der Migrationshintergrund
der untersuchten Schülerinnen und Schüler wird im Rahmen der internationalen
Hintergrundfragebögen von ICILS 2013 (1) über das Geburtsland der Eltern und der
Schülerin bzw. des Schülers (Zuwanderungshintergrund) erfasst sowie (2) über die in
der Schülerfamilie am häufi gsten gesprochene Sprache (Familiensprache) beschrieben.
Erfassung des Zuwanderungshintergrunds der Schülerinnen und Schüler in ICILS 2013
Im Rahmen des Schülerhintergrundfragebogens werden die Schülerinnen und Schüler
sowohl nach dem Geburtsland der Eltern als auch nach ihrem eigenen Geburtsland ge-
fragt. Für die internationale Berichterstattung werden aus diesen Angaben nur zwei
Kategorien gebildet: Schülerinnen und Schüler mit Zuwanderungshintergrund (immi-
grant background) und ohne Zuwanderungshintergrund (no immigrant background)
(vgl. Fraillon et al., 2014). Für die vorliegende nationale Berichterstattung wird dage-
gen eine differenziertere Herangehensweise gewählt, mit der die durch die Datenlage
gegebene Möglichkeit der Differenzierung in verschiedene Zuwanderergenerationen
genutzt wird. Diese Unterscheidung ist für die nachfolgenden Analysen auch vor
dem Hintergrund interessant, dass sich in Übereinstimmung mit verschiedenen theo-
retischen Ansätzen die Benachteiligungen im Bildungserfolg von Migrantinnen und

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 301
Migranten und deren Kindern nach bisherigen Beobachtungen mit aufsteigender Ein-
wanderergeneration verringern (straight-line assimilation hypothesis, vgl. z.B. Alba &
Nee, 2003; Gordon, 1964). Ein weiterer Vorteil, der mit dieser Operationalisierung des
Zuwanderungshintergrunds einhergeht, ist, dass dieser in mehrere graduelle Abstufungen
überführt und damit vergleichsweise differenziert erfasst werden kann. Je nachdem,
ob die Mutter und/oder der Vater der Schülerin bzw. des Schülers im Ausland gebo-
ren wurden, lassen sich verschiedene Kategorien des Zuwanderungshintergrunds unter-
scheiden. Wird wie in ICILS 2013 darüber hinaus die Information des Geburtslandes
der Jugendlichen aufgenommen, können – entsprechend der Defi nition des Ansatzes in
PISA – vier Kategorien unterschieden werden (vgl. Gebhardt et al., 2013; Stanat, Rauch
& Segeritz, 2010):
(1) Ohne Zuwanderungshintergrund: Kein Elternteil wurde im Ausland geboren.
(2) Mit partiellem Zuwanderungshintergrund: Ein Elternteil (also entweder der Vater
oder die Mutter der Schülerin bzw. des Schülers) wurde im Ausland geboren.
(3) Der zweiten Zuwanderergeneration: Beide Eltern wurden im Ausland geboren, die
bzw. der Jugendliche wurde in Deutschland (bzw. dem jeweiligen ICILS-2013-
Teilnehmerland) geboren.
(4) Der ersten Zuwanderergeneration: Beide Elternteile und die bzw. der Jugend liche
wurden im Ausland geboren.
Mit dieser Kategorisierung ist es sowohl möglich, den Zusammenhang zwischen com-
puter- und informationsbezogenen Kompetenzen und dem Migrationshintergrund der
Schülerinnen und Schüler differenziert zu beschreiben als auch die Anschlussfähigkeit
der Berichtlegung von ICILS 2013 an andere international vergleichende Schul leis-
tungs studien zu gewährleisten.
Zur Erfassung der Familiensprache in ICILS 2013
Die Beherrschung der Unterrichtssprache gilt als Gradmesser für die Integration ei-
ner Person (vgl. Schwippert et al., 2012) und hat sich darüber hinaus als bedeutsamer
Faktor für den schulischen Kompetenzerwerb herausgestellt (vgl. Schwippert, Hornberg,
Freiberg & Stubbe, 2007; Stanat et al., 2010). Im Rahmen der Schülerbefragung von
ICILS 2013 wurden die Achtklässlerinnen und Achtklässler gefragt, welche Sprache
sie zu Hause am häufi gsten sprechen. Dabei konnten in jedem Teilnehmerland im
Schülerfragebogen nationale Optionen gewählt werden. Den Schülerinnen und Schülern
in Deutschland standen die folgenden Antwortkategorien zur Auswahl: Deutsch, eine
Sprache der ehemaligen Sowjetunion (z.B. Russisch, Ukrainisch, Weißrussisch),
Türkisch und Polnisch sowie eine andere europäische Sprache und eine ande-
re nicht europäische Sprache. Für die vorliegende Berichtlegung werden daraus zwei
Schülerkategorien gebildet: (1) Jugendliche, die angeben, dass Deutsch die zu Hause
am häufi gsten gesprochene Sprache ist, und (2) Jugendliche, die angeben, dass sie
eine andere Sprache als Deutsch am häufi gsten in der Familie sprechen. Für den im
Folgenden dargestellten internationalen Vergleich wird somit zwischen Schülerinnen
und Schülern mit der Testsprache als Familiensprache sowie Schülerinnen und Schülern
mit einer anderen Familiensprache als der Testsprache differenziert.

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann302
4. Migrationsspezifische Disparitäten hinsichtlich computer- und
informationsbezogener Kompetenzen von Jugendlichen in
Deutschland im internationalen Vergleich
Auf der Grundlage der Daten von ICILS 2013 wird der Frage nachgegangen, ob und in
welchem Maße sich migrationsspezifi sche Disparitäten in Deutschland im internationa-
len Vergleich zwischen Schülerinnen und Schülern mit und ohne Migrationshintergrund
identifi zieren lassen. Dabei wird im Folgenden zum einen auf das Leistungsniveau
und die Leistungsstreuung hinsichtlich der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen fokussiert und zum anderen die Häufi gkeit der Computernutzung sowie
die Dauer der Computererfahrung der Schülerinnen und Schüler betrachtet. Wie im vor-
herigen Abschnitt ausgeführt stehen als Indikatoren für den Migrationshintergrund für
diese Analysen sowohl Informationen über den Zuwanderungshintergrund als auch über
die in der Schülerfamilie am häufi gsten gesprochenen Sprache zur Verfügung.
4.1 Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern nach Zuwanderungshintergrund
In Tabelle 10.1 sind für alle ICILS-2013-Teilnehmerländer die prozentuale Verteilung
nach Zuwanderungshintergrund der Schülerinnen und Schüler sowie die jewei-
ligen Leistungsmittelwerte hinsichtlich der computer- und informationsbezo-
genen Kompetenzen dargestellt. Der Anteil der Schülerinnen und Schüler der achten
Jahrgangsstufe ohne Zuwanderungshintergrund (kein Elternteil im Ausland geboren)
liegt in Deutsch land bei etwas über zwei Dritteln (69.1%). Geringere Schüleranteile
ohne Zuwande rungs hintergrund zeigen sich in Australien (56.4%), Kanada (Ontario;
53.7%), der Schweiz (52.1%) und Hongkong (43.8%). Deutschland gehört damit zu den
ICILS-2013-Teilnehmerländern mit dem höchsten Anteil an Schülerinnen und Schülern
mit Zuwande rungshintergrund.
Mehr als ein Zehntel der Jugendlichen in Deutschland hat ein Elternteil, das im
Ausland geboren ist (11.4%). Etwa ein Zwanzigstel (4.5%) der Schülerinnen und
Schüler der achten Jahrgangsstufe in Deutschland stammt aus erster Zuwanderer-
generation und weitere 15 Prozent aus zweiter Zuwanderergeneration. Die jeweiligen
Schüleranteile nach Zuwanderungshintergrund entsprechen damit in etwa den Ver-
teilungen in anderen aktuellen Studien mit vergleichbarer Operationalisierung (vgl. u.a.
Gebhardt et al., 2013). Für die internationale Perspektive ist zu ergänzen, dass in Chile,
Polen, der Republik Korea, Thailand und in der Türkei jeweils weniger als fünf Prozent
der Schülerinnen und Schüler einen Zuwanderungshintergrund aufweisen. Hier wird
nachfolgend auch an anderen Stellen deutlich, dass sich die Ergebnisse in Bezug auf
migrationsbedingte Disparitäten im Kompetenzerwerb nur bedingt international verglei-
chen lassen.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 303
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 10.1: Prozentuale Anteile von Schülerinnen und Schülern der achten Jahrgangsstufe nach
Zuwanderungshintergrund im internationalen Vergleich
Kein Elternteil
im Ausland
geboren
Ein Elternteil im
Ausland geboren
2. Zuwanderer-
generation
1. Zuwanderer-
generation
Teilnehmer % M (SE) % M (SE) % M (SE) % M (SE)
Republik Korea 99.1 537 (2.6) 0.7 - - 0.1 - - 0.1 - -
Polen 98.4 537 (2.5) 1.4 549 (16.2) 0.1 - - 0.1 - -
Türkei 96.1 365 (4.5) 1.8 410 (22.4) 1.1 388 (21.6) 1.0 - -
Chile 95.4 488 (3.0) 2.9 503 (12.9) 0.5 - - 1.1 488 (18.1)
5Thailand 95.1 377 (4.7) 2.5 357 (17.3) 1.7 325 (15.0) 0.7 - -
2Kanada (N. & L.) 94.9 529 (2.8) 3.4 546 (14.0) 0.2 - - 1.5 523 (29.8)
Slowakische Republik 94.1 521 (4.3) 4.6 502 (10.0) 0.6 - - 0.7 - -
Litauen 91.6 498 (3.4) 6.3 491 (7.9) 1.7 475 (13.0) 0.4 - -
Tschechische Republik 89.5 554 (2.0) 7.8 548 (6.6) 1.2 564 (9.9) 1.5 541 (12.1)
25
Russische Föderation 86.5 515 (3.0) 8.1 530 (5.1) 3.2 529 (7.9) 2.2 509 (10.4)
Internat. Mittelwert 85.9 503 (0.9) 7.1 502 (3.1) 4.3 482 (3.6) 2.6 503 (3.8)
VG EU 84.2 530 (1.1) 8.2 524 (2.8) 5.4 505 (3.4) 2.2 495 (4.9)
VG OECD 82.5 520 (0.9) 8.0 520 (3.0) 6.0 501 (3.7) 3.6 499 (4.0)
Slowenien 82.3 515 (2.2) 7.9 514 (6.0) 5.5 482 (7.0) 4.3 464 (7.7)
3Dänemark 81.2 549 (2.7) 9.5 544 (6.7) 6.2 501 (8.7) 3.0 500 (11.2)
3Niederlande 80.7 541 (4.8) 8.7 539 (6.7) 8.0 505 (11.5) 2.7 478 (18.5)
12 Norwegen 77.9 543 (2.3) 9.6 546 (5.9) 7.1 502 (11.0) 5.4 493 (9.0)
3Argentinien (B. A.) 73.1 469 (7.7) 10.3 461 (10.3) 11.0 425 (10.0) 5.6 382 (15.9)
Kroatien 71.4 513 (3.1) 15.9 517 (4.9) 10.1 502 (5.2) 2.7 509 (9.7)
Deutschland 69.1 538 (3.2) 11.4 515 (6.2) 15.1 504 (5.3) 4.5 480 (9.1)
Australien 56.4 540 (2.5) 19.1 547 (3.5) 12.8 552 (6.9) 11.7 543 (5.2)
Kanada (O.) 53.7 543 (3.1) 15.0 550 (5.7) 19.8 554 (6.5) 11.4 561 (6.5)
3Schweiz 52.1 535 (4.5) 18.6 528 (5.7) 19.3 513 (10.2) 10.1 505 (10.4)
23 Hongkong 43.8 506 (9.0) 19.8 516 (7.5) 22.2 525 (7.0) 14.2 511 (8.0)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
- Für Gruppen mit Schüleranteilen unter 1% werden in Anlehnung an Fraillon et al. (2014) keine Mittelwerte
angegeben.
Schülerinnen und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund erreichen einen Leis tungs-
mittel wert computer- und informationsbezogener Kompetenzen von 538 Punkten.
Schülerinnen und Schüler mit einem im Ausland geborenen Elternteil erreichen durch-
schnittlich 515 Punkte. Schülerinnen und Schüler aus zweiter Zuwanderergeneration er-
reichen im Mittel 504 Leistungspunkte. Das niedrigste Leistungsniveau in Deutschland
erreichen Jugendliche aus der ersten Zuwanderergeneration mit 480 Punkten. Ihre
mittleren Leistungen unterscheiden sich signifi kant von denen der Jugendlichen ohne
Zuwanderungshintergrund. Die Leistungsdifferenz nach Zuwanderungshintergrund
(ohne Zuwanderungshintergrund vs. erste Zuwanderergeneration) umfasst damit durch-

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann304
schnittlich 58 Punkte. Die Mittel wert differenz zwischen Jugendlichen ohne Zu wande-
rungshintergrund und mit partiellem Zuwanderungshintergrund (ein Elternteil im
Ausland geboren) ist mit 23 Punkten ebenfalls signifi kant. Zusammenfassend lässt sich
sagen, dass sich in Deutschland signifi kante Unterschiede auch in den Vergleichen zwi-
schen Jugendlichen ohne Migrations hintergrund und denen der zweiten und ersten
Zuwanderergeneration ergeben. Die Leistungen der Achtklässlerinnen und Achtklässler,
die angeben, ein im Ausland geborenes Elternteil zu haben, unterscheiden sich dabei
nicht statistisch signifi kant von denen der zweiten Zuwanderergeneration.
An den in Tabelle 10.1 dargestellten Befunden wird deutlich, dass die Schüleranteile
aus erster und zweiter Zuwanderergeneration in den meisten ICILS-2013-Teil-
nehmer ländern eher gering sind. Daher werden für die nachfolgende Betrachtung der
Differenzen im Leistungsniveau der Schülerinnen und Schüler zwischen Jugendlichen
mit und ohne Zuwanderungshintergrund im internationalen Vergleich die Schülerinnen
und Schüler der ersten und zweiten Zuwanderergeneration zu der Kategorie bei-
de Elternteile im Ausland geboren zusammengefasst und ihre Leistungen denen der
Schülerinnen und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund gegenübergestellt (vgl.
Abbildung 10.1).
Hinsichtlich der Leistungsdifferenzen zwischen Schülerinnen und Schülern nach
Zuwanderungshintergrund zeigen sich große Unterschiede zwischen den teilnehmenden
Ländern (vgl. Abbildung 10.1). Zu den Ländern mit den größten und auch signifi kanten
Leistungsdifferenzen zugunsten der Jugendlichen ohne Zuwanderungshintergrund gehö-
ren die Slowakische Republik (95 Punkte), Thailand (67 Punkte) und der Benchmark-
Teilnehmer Argentinien (Buenos Aires; 59 Punkte). Die Leistungsdifferenz in
Deutschland beträgt 39 Punkte und ist ebenfalls signifi kant. Damit liegt Deutschland im
Bereich des internationalen Vergleichswerts (35 Punkte) sowie im Bereich der Mittel-
werte der Vergleichsgruppen EU (41 Punkte) und OECD (gerundet 36 Punkte). Nur
für die Slowakische Republik zeigt sich eine signifi kant größere Differenz zwischen
Jugend lichen ohne Zuwanderungshintergrund und Jugendlichen, deren Eltern bei-
de im Ausland geboren wurden. In sieben Teilnehmerländern fällt die Differenz da-
gegen signifi kant geringer aus als in Deutschland. Diese Länder sind Kroatien, Chile,
die Tschechische Republik, die Russische Föderation, Australien, Hongkong und der
Benchmark-Teilnehmer Kanada (Ontario). Für die beiden letztgenannten ICILS-2013-
Teilnehmerländer zeigen sich zudem signifi kante Leistungsunterschiede zugunsten der
Jugendlichen mit Zuwanderungshintergrund.
Es zeigt sich zudem der Befund, dass in Australien, einem klassischen Ein wan de-
rungsland mit einem höheren Anteil an Schülerinnen und Schülern mit Zuwan derungs-
hintergrund als in Deutschland, keine signifi kanten Leistungsunterschiede in den com-
puter- und informationsbezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und Schülern
mit und ohne Zuwanderungshintergrund identifi ziert werden können. Auch für die
Türkei, den Benchmark-Teilnehmer Kanada (Neufundland und Labrador), Chile, die
Tschechische Republik und die Russische Föderation fi nden sich keine signifi kanten
Leistungsunterschiede zwischen den beiden betrachteten Schülergruppen.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 305
Abbildung 10.1: Leistungsdifferenzen in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der
Schülerinnen und Schüler nach Zuwanderungshintergrund im internationalen
Vergleich
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Teilnehmer
%M
1(SE) M2(SE)
Slowakische Republik 1.3 426 (27.9) 521 (4.3) p
5Thailand 2.4 310 (14.8) 377 (4.7) n
3Argentinien (B. A.) 17.0 410 (9.1) 469 (7.7) n
3Dänemark 9.2 501 (7.2) 549 (2.7) n
12 Norwegen 12.5 498 (6.3) 543 (2.3) n
3Niederlande 10.7 498 (11.7) 541 (4.8) n
VG EU 7.6 489 (4.6) 530 (1.1) n
Slowenien 9.9 474 (5.9) 515 (2.2) n
Litauen 2.1 458 (15.4) 498 (3.4) n
Deutschland 19.6 499 (4.6) 538 (3.2) n
VG OECD 9.5 485 (3.7) 520 (0.9) n
Internat. Mittelwert 7.0 468 (3.7) 503 (0.9) n
3Schweiz 29.3 510 (8.6) 535 (4.5) n
Türkei 2.1 345 (15.8) 365 (4.5) n
2Kanada (N. & L.) 1.7 521 (26.2) 529 (2.8) n
Kroatien 12.7 503 (5.0) 513 (3.1) q
Chile 1.6 482 (13.7) 488 (3.0) q
Tschechische Republik 2.7 551 (9.7) 554 (2.0) q
25
Russische Föderation 5.4 520 (7.1) 515 (3.0) q
Australien 24.6 547 (5.1) 540 (2.5) q
23 Hongkong 36.5 519 (6.7) 506 (9.0) q
Kanada (O.) 31.3 557 (5.4) 543 (3.1) q
Republik Korea 0.2 -B-B537 (2.6) -
Polen 0.1 -B-B537 (2.5) -
1
2
3
5
A
B
Teilnehmer mit signifikanter Leistungsdifferenz (p < .05).
Teilnehmer ohne signifikante Leistungsdifferenz.
80.6
84.2
82.3
77.9
53.7
95.0
72.8
89.5
86.5
71.4
95.4
52.1
96.1
94.9
43.7
56.3
99.1
98.4
Für Gruppen mit Schüleranteilen unter 1% werden in Anlehnung an Fraillon et al. (2014) keine Mittelwerte angegeben.
Beide Elternteile im
Ausland geboren
81.2
94.1
%
91.6
69.0
82.5
85.9
Kein Elternteil im
Ausland geboren
Abweichender Erhebungszeitraum.
Inkonsistenzen in berichteten Differenzen sind im Rundungsverfahren begründet.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
-20 0 20 40 60 80 100
Leistungsdifferenz signifikant größer als in Deutschland (p < .05).
Kein signifikanter Unterschied zur Leistungsdifferenz in Deutschland.
Leistungsdifferenz signifikant kleiner als in Deutschland (p < .05).
LeistungsdifferenzA
p
n
q
M–M
21
Im Folgenden wird für Deutschland vertiefend betrachtet, wie sich die Schülerinnen
und Schüler nach Zuwanderungshintergrund (kein Elternteil, ein Elternteil, beide
Elternteile im Ausland geboren) auf die fünf im Rahmen von ICILS 2013 abgebildeten
Kompetenzstufen computer- und informationsbezogener Kompetenzen verteilen (vgl.
Abbildung 10.2). Es werden große Unterschiede in den Schüleranteilen auf der untersten
Kompetenzstufe I deutlich: Während in Deutschland nur 4.6 Prozent der Schülerinnen
und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund der untersten Kompetenzstufe I zugeord-

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann306
net werden, ist der Anteil von 9.1 Prozent der Schülerinnen und Schüler mit einem im
Ausland geborenen Elternteil und 10.9 Prozent der Achtklässlerinnen und Achtklässler,
deren Eltern beide im Ausland geboren sind, in etwa mehr als doppelt so hoch. So
lässt sich festhalten, dass mit etwa einem Zehntel der Schülerinnen und Schüler mit
Zuwanderungshintergrund ein besorgniserregender Anteil von Jugendlichen nur über
sehr einfache Fertigkeiten im kompetenten Umgang mit digitalen Medien verfügt, die
sich vor dem Hintergrund des in ICILS 2013 entwickelten Kompetenzmodells als rudi-
mentäre rezeptive Fertigkeiten beschreiben lassen und die nur einfache Anwendungs-
kompetenzen wie das Anklicken eines Links oder einer E-Mail umfassen. Auch hin-
sichtlich der Verteilung auf die Kompetenzstufe II zeigen sich große Unterschiede
zwischen den betrachteten Schülergruppen (vgl. Abbildung 10.2). So fällt auch hier
der Anteil der Schülerinnen und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund am gerings-
ten aus (17.7%). Etwa ein gutes Viertel der Schülerinnen und Schüler mit einem im
Ausland geborenen Elternteil (25.6%) sowie deutlich über ein Viertel der Schülerinnen
und Schüler, deren Eltern beide im Ausland geboren sind (29.7%), lässt sich nur der
Kompetenzstufe II zuordnen und verfügt damit über basale Wissensbestände und
sehr einfache Fertigkeiten hinsichtlich der Identifi kation von Informationen und der
Bearbeitung von Dokumenten. Die Verteilung auf die Kompetenzstufe III ist dagegen
zwischen den drei betrachteten Schülergruppen ausgeglichen. Schülerinnen und Schüler
ohne Zuwanderungshintergrund sowie Schülerinnen und Schüler, deren Eltern beide
im Ausland geboren wurden, verteilen sich annähernd gleich (46.4% vs. 46.6%). Der
Anteil der Schülerinnen und Schüler mit einem im Ausland geborenen Elternteil liegt
mit 44.1 Prozent leicht darunter. Schülerinnen und Schüler aller drei Gruppen befi nden
sich damit am häufi gsten auf der Kompetenzstufe III und sind somit in der Lage, ange-
leitet bzw. mit Hilfestellungen Informationen zu ermitteln, Dokumente zu bearbeiten so-
wie einfache Informationsprodukte zu erstellen. Große Unterschiede in der Verteilung
Abbildung 10.2: Prozentuale Verteilung auf die Kompetenzstufen nach Zuwanderungshintergrund der
Schülerinnen und Schüler in Deutschland
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
II III IV V
ââââ
Kein Elternteil 95.4 77.7 31.3 2.0
Ein Elternteil 90.9 65.4 21.3 0.7
Beide Elternteile 89.1 59.4 12.8 0.2
Im Ausland geborene Elternteile
9.1
10.9
17.7
25.6
29.7
46.4
44.1
46.6
29.3
20.5
12.6
0% 25% 50% 75% 100%
áááá
II III IV V
Kompetenzstufe II
Kompetenzstufe III
Kompetenzstufe I
Kompetenzstufe IV
Kompetenzstufe V
Anteil der Schülerinnen und
Schüler, der mindestens diese
Kompetenzstufe erreicht

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 307
auf die Kompetenzstufen nach Zuwanderungshintergrund zeigen sich wiederum für die
beiden oberen Kompetenzstufen IV und V. Der Anteil der Schülerinnen und Schüler auf
der Kompetenzstufe IV, deren Eltern beide im Ausland geboren wurden, ist deutlich ge-
ringer als für die Schülerinnen und Schüler mit einem im Ausland geborenen Elternteil
bzw. ohne Zuwanderungshintergrund (12.6% vs. 20.5% bzw. 29.3%). So lässt sich vor
allem für Schülerinnen und Schüler dieser Gruppe festhalten, dass nur etwa ein Zehntel
von ihnen in der Lage ist, eigenständig Informationen zu ermitteln und zu organisieren
sowie Dokumente und Informationsprodukte selbstständig zu erzeugen.
Der abschließende Blick auf die Verteilung auf die höchste Kompetenzstufe V zeigt,
dass zehnmal so viele Schülerinnen und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund diese
Kompetenzstufe erreichen als Schülerinnen und Schüler, deren Eltern beide im Ausland
geboren wurden (2.0% vs. 0.2%). Nur ein verschwindend geringer Anteil Jugendlicher
mit Zuwanderungshintergrund kann selbstständig ermittelte Informationen sicher bewer-
ten und organisieren sowie inhaltlich und formal anspruchsvolle Informationsprodukte
erstellen.
4.2 Computer- und informationsbezogene Kompetenzen der
Schülerinnen und Schüler nach Familiensprache
Als zweiter Indikator für den Migrationshintergrund der Schülerinnen und Schüler
wird, wie oben ausgeführt, in ICILS 2013 die Familiensprache herangezogen (vgl.
Abschnitt 3). Die computer- und informationsbezogenen Kompetenzen der Schülerin nen
und Schüler nach Familiensprache sowie die Leistungsunterschiede zwischen den beiden
betrachteten Gruppen sind in Abbildung 10.3 dargestellt. Zudem sind aus der Abbildung
die entsprechenden Anteile der Schülerinnen und Schüler ersichtlich. Demnach sprechen
in Deutschland 14.0 Prozent der Schülerinnen und Schüler der achten Jahrgangsstufe
in der Familie am häufi gsten eine andere Sprache als Deutsch. Lediglich in Kanada
(Ontario) und in der Schweiz – also in traditionell mehrsprachigen Ländern – spricht ein
größerer Anteil von Schülerinnen und Schülern in der Familie hauptsächlich eine andere
Sprache als die Testsprache. In den an ICILS 2013 beteiligten Ländern der Europäischen
Union fällt dieser Anteil meist geringer aus. So ist für jeweils nur einen vergleichswei-
se geringen Anteil der Schülerinnen und Schüler in Dänemark (6.0%), der Slowakischen
Republik (5.4%), in Polen (2.9%), Kroatien (2.8%) und der Tschechischen Republik
(2.8%) die Familiensprache eine andere als die Testsprache.
Hinsichtlich der Leistungsdifferenzen zwischen Schülerinnen und Schülern nach
Familiensprache im internationalen Vergleich zeigt sich wiederum ein heterogenes Bild
(vgl. Abbildung 10.3). Einerseits lassen sich für einige Teilnehmerländer keine signifi -
kanten Leistungsdifferenzen zwischen Schülerinnen und Schülern mit der Testsprache
als Familiensprache und denen mit einer anderen Familiensprache ausmachen. Zu die-
sen Ländern gehören Australien, Chile, der Benchmark-Teilnehmer Kanada (Ontario),
Polen, die Russische Föderation sowie die Tschechische Republik. Andererseits fal-
len die Leistungsdifferenzen in der Mehrzahl der an ICILS 2013 teilnehmenden

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann308
Abbildung 10.3: Leistungsdifferenzen in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern nach Familiensprache im internationalen Vergleich
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Teilnehmer % (SE) (SE)
Slowakische Republik 5.4 449 (18.2) 522 (4.2) n
Türkei 6.1 304 (14.7) 365 (4.7) n
2Kanada (N. & L.) 2.1 472 (17.0) 529 (2.9) n
3Argentinien (B. A.) 3.9 400 (15.4) 455 (8.3) n
Slowenien 8.8 467 (6.3) 515 (2.1) n
3Dänemark 6.0 500 (8.2) 546 (3.0) n
Deutschland 14.0 488 (7.7) 532 (3.0) n
12 Norwegen 9.5 500 (6.4) 541 (2.4) n
5Thailand 3.9 336 (13.3) 375 (4.6) n
3Niederlande 8.3 501 (14.6) 539 (4.7) n
Litauen 11.4 462 (8.8) 499 (3.7) n
VG EU 6.9 491 (3.8) 529 (1.1) n
Internat. Mittelwert 6.2 469 (3.3) 503 (0.9) n
VG OECD 7.7 486 (3.3) 519 (0.9) n
25
Russische Föderation 6.3 491 (14.0) 518 (2.6) n
23 Hongkong 10.8 486 (12.8) 512 (7.3) n
Kroatien 2.8 488 (11.9) 513 (3.0) n
3Schweiz 23.3 513 (7.2) 530 (4.5) q
Tschechische Republik 2.8 541 (8.4) 554 (2.1) q
Polen 2.9 525 (12.1) 538 (2.4) q
Australien 11.0 534 (6.9) 543 (2.2) q
Kanada (O.) 16.5 544 (6.1) 549 (3.0) q
Chile 1.4 508 (16.4) 487 (3.1) q
Republik Korea 0.6 -B-B537 (2.7) -
1
2
3
5
A
B
89.2
97.2
%
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Für Gruppen mit Schüleranteilen unter 1% werden in Anlehnung an Fraillon et al. (2014) keine Mittelwerte angegeben.
Sprache Testsprache
96.1
91.7
88.6
93.1
93.8
92.3
93.7
98.6
76.7
97.2
99.4
Abweichender Erhebungszeitraum.
Inkonsistenzen in berichteten Differenzen sind im Rundungsverfahren begründet.
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
97.1
91.2
94.0
86.0
90.5
89.0
83.5
96.1
Eine andere
94.6
93.9
97.9
Teilnehmer mit signifikanter Leistungsdifferenz (p < .05).
Teilnehmer ohne signifikante Leistungsdifferenz.
-40 -20 0 20 40 60 80
Leistungsdifferenz signifikant größer als in Deutschland (p < .05).
Kein signifikanter Unterschied zur Leistungsdifferenz in Deutschland.
Leistungsdifferenz signifikant kleiner als in Deutschland (p < .05).
LeistungsdifferenzA
p
n
q
M1M2M–M
21
Länder – wie auch in Deutschland – signifi kant unterschiedlich aus und liegen für die
Slowakische Republik (73 Punkte), die Türkei (61 Punkte), Kanada (Neufundland und
Labrador, 57 Punkte) und Argentinien (Buenos Aires; 55 Punkte) jeweils im Mittel bei
mehr als 50 Punkten. Schülerinnen und Schüler in Deutschland, deren Familiensprache
Deutsch ist, haben gegenüber den Schülerinnen und Schülern, die zu Hause am häu-
fi gsten eine andere Sprache sprechen, einen Leistungsvorsprung in den computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen von 44 Punkten. Diese Differenz liegt im Bereich

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 309
der Vergleichsgruppen EU (gerundet 37 Punkte) und OECD (33 Punkte) sowie im
Bereich des internationalen Vergleichswerts (34 Punkte).
Abbildung 10.4 zeigt für Deutschland die Verteilung von Schülerinnen und Schülern
auf die in ICILS 2013 gebildeten Kompetenzstufen nach gesprochener Familiensprache.
Für die unterste Kompetenzstufe I zeigt sich, dass der Anteil der Jugendlichen, der in
der Familie eine andere Sprache als Deutsch spricht, mit 14.8 Prozent sehr hoch ist und
im Vergleich etwa dreimal höher als der Anteil der Schülerinnen und Schüler, der in
der Familie Deutsch spricht (5.5%). Der Anteil mit nur sehr rudimentären Fertigkeiten
im Umgang mit modernen Technologien (z.B. nur einen Link oder eine E-Mail ankli-
cken können, s.o.) ist für Schülerinnen und Schüler, deren Familiensprache eine andere
Sprache als Deutsch ist, vergleichsweise hoch. In Abschnitt 6 werden diese Ergebnisse
vertiefend unter Kontrolle weiterer Variablen, wie z.B. Indikatoren der sozialen
Herkunft, untersucht. Auch auf der Kompetenzstufe II zeigt sich wie für Kompetenzstufe
I ein deutlicher Unterschied. So lässt sich fast ein Drittel der Schülerinnen und Schüler
mit einer anderen Familiensprache als Deutsch dieser Kompetenzstufe zuordnen
(31.2%). Im Verständnis des Kompetenzmodells von ICILS 2013 verfügt damit ein er-
heblicher Teil dieser Schülerinnen und Schüler nur über basale Wissensbestände und
sehr einfache Fertigkeiten hinsichtlich der Identifi kation von Informationen sowie der
Bearbeitung von Dokumenten. Der Anteil der Schülerinnen und Schüler mit Deutsch
als Familiensprache, der sich auf der Kompetenzstufe II befi ndet, liegt bei etwa einem
Fünftel (19.6%). Auf der Kompetenzstufe III lässt sich, wie auch vorstehend diffe-
renziert nach Zuwanderungshintergrund dargestellt (siehe Abschnitt 4.1), eine durch-
aus vergleichbare Verteilung zwischen den beiden betrachteten Schülergruppen fest-
stellen. So liegt der Anteil der Schülerinnen und Schüler, deren Familiensprache nicht
Deutsch ist, bei 42.5 Prozent, gegenüber 46.2 Prozent der Schülerinnen und Schüler,
deren Familiensprache Deutsch ist. Für die beiden oberen Kompetenzstufen IV und V
Abbildung 10.4: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen nach
Familiensprache in Deutschland
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
II III IV V
ââââ
85.2 53.9 11.4 0.2
Deutsch 94.5 74.9 28.7 1.7
Zu Hause am häufigsten gesprochene SpracheA
Eine andere Sprache 14.8 31.2
19.6
42.5
46.2
11.2
27.0
5.5
0% 25% 50% 75% 100%
áááá
II III IV V
Kompetenzstufe II
Kompetenzstufe III
Kompetenzstufe I
Kompetenzstufe IV
Kompetenzstufe V
Anteil der Schülerinnen und
Schüler, der mindestens diese
Kompetenzstufe erreicht
AInkonsistenzen in berichteten Differenzen sind im Rundungsverfahren begründet.

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann310
zeigt sich wiederum, ähnlich wie für den Zuwanderungshintergrund, dass Schülerinnen
und Schüler, deren Familiensprache eine andere Sprache als Deutsch ist, weit weniger
stark vertreten sind. Der Anteil der Schülerinnen und Schüler, deren Familiensprache
Deutsch ist und der der Kompetenzstufe IV zuzuordnen ist, ist im Vergleich zum
Anteil der Schülerinnen und Schüler mit einer anderen Familien sprache als Deutsch
mehr als doppelt so groß (27.0% vs. 11.2%). Somit gelingt es nur etwa einem Neuntel
der Schülerinnen und Schüler, die zu Hause hauptsächlich eine andere Sprache als
Deutsch sprechen, Informationen eigenständig zu ermitteln und zu organisieren sowie
Dokumente und Informationsprodukte selbstständig zu erzeugen.
Der abschließende Blick auf die Verteilung der Schülerinnen und Schüler nach
Familien sprache auf Kompetenzstufe V zeigt ebenfalls deutliche Unterschiede. Während
mit nur 0.2 Prozent ein äußerst geringer Teil der Jugendlichen, deren Familiensprache
eine andere als Deutsch ist, die höchste Kompetenzstufe erreicht, liegt der Anteil für
Jugendliche mit Deutsch als Familiensprache etwa achtmal so hoch (1.7%).
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass sowohl die Betrachtung des Leistungs-
niveaus der Schülerinnen und Schüler nach Zuwanderungshintergrund als auch nach
Familien sprache migrationsspezifi sche Disparitäten aufzeigt.
5. Häufigkeit der Computernutzung und Dauer der
Computererfahrungen von Jugendlichen nach
Zuwanderungshintergrund
Im folgenden Abschnitt wird untersucht, ob sich migrationsspezifi sche Dis pa-
ritäten in der Nutzungshäufi gkeit von Computern sowie in der Dauer der Computer-
erfahrung von Schülerinnen und Schülern zeigen. Dazu wird der Indikator des Zu-
wan derungshintergrunds herangezogen und die Befunde differenziert nach den drei
Kategorien kein Elternteil im Ausland geboren, ein Elternteil im Ausland geboren
und beide Elternteile im Ausland geboren betrachtet. Da für die Schülergruppe mit
Zuwanderungshintergrund (beide Elternteile im Ausland geboren) und einer anderen
Familiensprache als Deutsch eine hohe Übereinstimmung vorliegt (81.3%), wird an die-
ser Stelle auf eine vertiefende Analyse der Häufi gkeit der Computernutzung und der
Dauer der Computererfahrung nach Familiensprache verzichtet.
5.1 Häufigkeit der Computernutzung von Jugendlichen nach
Zuwanderungshintergrund
Tabelle 10.2 zeigt, inwieweit Schülerinnen und Schüler mit und ohne Zuwan de rungs-
hintergrund den Computer zu Hause, in der Schule und an anderen Orten nutzen. Dabei
wird die regelmäßige Nutzung als mindestens wöchentliche Nutzung verstanden.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 311
Tabelle 10.2: Häufigkeit der Computernutzung von Schülerinnen und Schülern an verschiedenen Orten nach Zuwanderungshintergrund im internatio-
nalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie mindestens einmal in der Woche)
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Beide Elternteile Ein Elternteil Kein Elternteil
Zu Hause In der
Schule
An anderen
Orten
Zu Hause In der
Schule
An anderen
Orten
Zu Hause In der
Schule
An anderen
Orten
Teilnehmer % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Australien 91.3 (1.0) 78.0 (2.1) 12.2 (1.0) 88.7 (1.2) 81.6 (1.8) 8.1 (0.9) 84.6 (1.0) 81.3 (1.6) 8.5 (0.7)
25
Russische Föderation 96.9 (1.0) 70.2 (3.2) 17.3 (3.1) 95.1 (1.5) 74.5 (3.0) 17.9 (2.2) 94.3 (0.6) 73.4 (1.4) 17.7 (1.0)
3Niederlande 94.6 (1.6) 67.4 (4.3) 9.4 (2.6) 94.1 (1.9) 60.8 (5.2) 5.0 (1.8) 94.9 (0.7) 62.4 (2.6) 4.1 (0.5)
Tschechische Republik 92.2 (3.0) 65.2 (5.6) 13.1 (2.6) 96.7 (1.3) 58.0 (4.4) 9.5 (2.2) 96.6 (0.4) 59.8 (2.2) 6.7 (0.5)
3Dänemark 87.9 (2.8) 63.8 (7.1) 7.3 (2.2) 96.6 (1.5) 72.0 (3.5) 9.5 (2.6) 96.2 (0.5) 78.5 (2.1) 7.5 (0.8)
5Thailand 44.1 (7.8) 59.9 (7.1) 30.4 (6.9) 61.5 (6.8) 77.0 (5.8) 30.8 (6.1) 59.8 (1.5) 66.3 (1.8) 31.0 (1.5)
Kroatien 94.5 (1.9) 59.3 (3.2) 6.1 (1.3) 95.6 (0.9) 62.3 (2.4) 8.3 (1.5) 95.3 (0.5) 61.7 (1.7) 7.4 (0.7)
23 Hongkong 90.3 (1.2) 57.7 (2.3) 7.1 (1.0) 87.8 (1.8) 55.6 (3.0) 7.8 (1.4) 87.2 (1.3) 59.0 (2.6) 9.7 (1.1)
Slowakische Republik 85.8 (5.8) 55.1 (9.0) 39.0 (7.4) 91.2 (3.5) 77.4 (3.7) 8.6 (2.5) 95.6 (0.5) 77.0 (2.1) 12.1 (0.7)
Kanada (O.) 94.4 (0.9) 52.6 (3.2) 13.9 (1.5) 91.8 (2.2) 57.4 (3.8) 9.7 (1.8) 88.3 (0.9) 64.3 (2.3) 9.7 (1.0)
3Argentinien (B. A.) 77.0 (3.3) 49.5 (5.3) 14.6 (2.8) 85.6 (4.0) 59.1 (6.0) 16.2 (3.6) 93.6 (1.1) 59.7 (3.7) 12.7 (1.6)
VG EU 88.0 (3.1) 48.6 (3.3) 11.7 (1.1) 93.9 (0.9) 57.2 (1.6) 8.2 (0.8) 95.1 (0.2) 59.0 (0.8) 6.8 (0.2)
12 Norwegen 93.2 (1.0) 48.2 (5.9) 9.3 (2.1) 98.2 (0.8) 55.4 (4.2) 8.8 (1.9) 95.9 (0.4) 52.5 (2.5) 6.2 (0.5)
Internat. Mittelwert 81.9 (2.6) 47.6 (2.9) 17.0 (1.8) 86.2 (1.4) 54.4 (1.5) 11.2 (0.9) 86.7 (0.2) 53.8 (0.6) 12.4 (0.2)
VG OECD 84.4 (2.7) 46.1 (3.2) 15.1 (1.9) 87.6 (1.4) 50.8 (1.6) 8.2 (0.9) 88.1 (0.3) 51.5 (0.7) 9.6 (0.2)
Litauen 82.9 (5.5) 43.4 (6.3) 13.6 (4.0) 92.1 (2.4) 58.5 (3.8) 13.2 (2.6) 95.6 (0.4) 55.7 (2.6) 8.3 (0.6)
2Kanada (N. & L.) 97.4 (2.2) 41.9 (12.3) 7.9 (3.7) 97.6 (1.4) 82.1 (6.6) 10.5 (6.2) 91.1 (1.1) 53.2 (1.8) 11.2 (1.1)
Republik Korea 67.1 (21.0) 37.3 (25.8) 35.1 (21.1) 59.0 (13.7) 44.3 (12.4) 9.7 (6.4) 71.1 (1.2) 18.1 (2.1) 30.4 (1.3)
Chile 81.3 (5.9) 37.2 (8.2) 15.2 (5.8) 82.3 (4.5) 26.8 (5.2) 6.6 (2.3) 80.9 (1.0) 35.6 (2.1) 7.4 (0.5)
3Schweiz 86.4 (1.9) 34.5 (4.5) 8.5 (2.3) 84.8 (2.7) 37.7 (4.4) 5.8 (2.1) 86.2 (1.8) 32.8 (3.0) 3.6 (0.8)
Deutschland 82.8 (2.6) 31.0 (2.8) 8.1 (2.1) 89.5 (2.0) 31.7 (3.9) 7.1 (1.7) 89.1 (0.9) 31.4 (3.2) 3.4 (0.5)
Türkei 62.9 (7.0) 29.9 (6.9) 30.3 (5.6) 68.3 (7.8) 20.2 (6.1) 15.1 (5.6) 62.3 (1.6) 35.2 (2.8) 22.8 (1.0)
Slowenien 94.7 (1.7) 29.1 (2.4) 8.7 (1.9) 97.4 (1.1) 27.6 (2.8) 5.9 (1.2) 95.8 (0.5) 25.2 (1.4) 6.8 (0.5)
Polen 76.6 (26.1) 22.7 (25.4) 0.0 (0.0) 91.9 (5.8) 66.7 (9.8) 7.0 (4.0) 96.5 (0.4) 79.5 (2.1) 4.8 (0.5)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2Die Gesamtausschlussquote liegt über 5 Prozent.
3Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75 Prozent.
4Die Lehrer- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75 Prozent.
5Abweichender Erhebungszeitraum.

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann312
Es wird deutlich, dass Achtklässlerinnen und Achtklässler in Deutschland den Computer
unabhängig vom Zuwanderungshintergrund in hohem Umfang zu Hause nutzen.
Fast 90 Prozent der Jugendlichen ohne Zuwanderungshintergrund geben an, mindes-
tens wöchentlich einen Computer zu Hause zu nutzen. Der Anteil der Jugendlichen
mit partiellem Zuwanderungshintergrund (ein Elternteil im Ausland geboren) liegt bei
89.5 Prozent und der der Jugendlichen, deren Eltern beide im Ausland geboren sind,
bei 82.8 Prozent. Signifi kante Unterschiede in der Häufi gkeit der häuslichen Computer-
nutzung in Deutschland liegen wieder im Vergleich zwischen Jugendlichen ohne
Zuwanderungshintergrund und Jugendlichen, deren Eltern beide im Ausland geboren
wurden, vor. Gleichartige Unterschiede ergeben sich für Dänemark, Litauen, Norwegen,
Thailand, den Benchmark-Teilnehmer Argentinien (Buenos Aires) sowie für die
Vergleichsgruppe EU. Bei den Teilnehmern, in denen sich die Befunde bezüglich der
Häufi gkeit der häuslichen Computernutzung zugunsten der Schülerinnen und Schüler
mit Zuwanderungshintergrund abbilden, handelt es sich um Australien, Hongkong, die
Russische Föderation sowie die beiden Benchmark-Regionen Kanadas (Ontario sowie
Neu fundland und Labrador).
Bezogen auf die regelmäßige schulische Computernutzung (vgl. Tabelle 10.2) kann
zunächst generell festgestellt werden, dass Jugendliche, unabhängig von ihrem Zu-
wanderungs hintergrund, Computer deutlich seltener in der Schule nutzen als zu Hause
und dass – wie auch in Kapitel VII in diesem Band ausführlich dargestellt – die Häufi g-
keit der schulischen Computernutzung in Deutschland insgesamt im internationalen
Vergleich unterdurchschnittlich ist. Differenziert nach dem Zuwanderungs hinter grund
zeigen sich auf Schülerebene keine signifi kanten Unterschiede in der Häufi gkeit der re-
gelmäßigen schulischen Computernutzung. Für alle drei Schüler gruppen liegt der Anteil
der Achtklässlerinnen und Achtklässler, die angeben, mindestens einmal in der Woche
in der Schule einen Computer zu nutzen, bei etwa einem Drittel (31.4%; 31.7% bzw.
31.0%) (vgl. Tabelle 10.2). Teilnehmerländer, in denen sich signifi kante und zum Teil
erhebliche Unterschiede in der Häufi gkeit der schulischen Computernutzung zuunguns-
ten der Schülerinnen und Schüler zeigen, deren Eltern beide im Ausland geboren wur-
den (im Vergleich zu Jugendlichen ohne Zuwanderungshintergrund), sind Dänemark,
der Benchmark-Teilnehmer Kanada (Ontario), Litauen, Polen sowie die Slowakische
Republik.
Die Nutzung von Computern an anderen Orten (z.B. in der Stadtbibliothek oder
in einem Internetcafé) ist für die Schülerinnen und Schüler in allen ICILS-2013-Teil-
nehmerländern deutlich weniger von Bedeutung als die Computernutzung zu Hause
oder in der Schule (vgl. Tabelle 10.2). Hier spielt sicherlich auch die mittlerweile ver-
breitete Ausstattung der Jugendlichen mit internetfähigen Mobiltelefonen (Smartphones)
eine Rolle, mit denen ständig steigende Anteile ortsunabhängig auf das Internet, web-
basierte Kommunikationsstrukturen und soziale Medien zugreifen können (vgl.
MPFS, 2013). In Deutschland geben nur 3.4 Prozent der Schülerinnen und Schüler
ohne Zuwanderungshintergrund an, Computer regelmäßig, d.h. mindestens wöchent-
lich, an anderen Orten als zu Hause oder in der Schule zu nutzen. Etwa doppelt so
viele Schülerinnen und Schüler mit Zuwanderungshintergrund (8.1%; mit partiellem

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 313
Zuwanderungshintergrund: 7.1%), nutzen den Computer an anderen Orten. Dabei sind
diese Unterschiede im Vergleich zu Schülerinnen und Schülern ohne Zuwanderungs-
hintergrund jeweils statistisch signifi kant.
5.2 Dauer der Computererfahrung von Jugendlichen nach
Zuwanderungshintergrund
Im Folgenden wird die Dauer der Computererfahrung der Schülerinnen und Schüler
nach Zuwanderungshintergrund näher betrachtet (vgl. Abbildung 10.5). Dahinter
steht die Frage, wann die Jugendlichen mit der Computernutzung begonnen ha-
ben und ob es diesbezüglich Unterschiede zwischen den in diesem Kapitel betrach-
teten Schülergruppen gibt. Die Ergebnisse zeigen, dass Schülerinnen und Schüler
in Deutschland – unabhängig vom Zuwanderungshintergrund – im internationalen
Vergleich über eine kürzere Dauer der Computererfahrung verfügen. Dies spiegelt sich
auch in der Betrachtung nach Zuwanderungshintergrund wider: Nur fast die Hälfte
(47.4%) der Schülerinnen und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund in Deutschland
gibt an, mehr als fünf Jahre Erfahrung im Umgang mit Computern zu haben. Das
heißt, dass etwa die Hälfte der zum Zeitpunkt der Erhebung etwa 13 bis 14 Jahre alten
Schülerinnen und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund erstmalig frühestens mit un-
gefähr 8 bis 9 Jahren einen Computer genutzt haben.
Signifi kant höher ist der Anteil der Jugendlichen mit partiellem Zuwanderungs hinter-
grund (55.3%), die angeben, eine fünfjährige oder längere Erfahrung im Umgang mit
Computern zu haben. Die Hälfte der Schülerinnen und Schüler, deren Eltern beide im
Ausland geboren wurden, verfügt über eine mindestens fünfjährige Computererfahrung
(50.8%). Allerdings unterscheidet sich dieser Anteil in Deutschland nicht signifi -
kant von dem der Jugendlichen ohne Zuwanderungshintergrund sowie mit partiellem
Zuwanderungshintergrund.

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann314
Abbildung 10.5: Dauer der Computererfahrung der Schülerinnen und Schüler der achten Jahr gangs-
stufe nach Zuwanderungshintergrund im internationalen Vergleich (Angaben der
Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie 5 Jahre oder mehr)
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Teilnehmer
% (SE) % (SE) % (SE)
Polen 84.4 (0.9) 92.5 (4.5) 100.0 (0.0)
2Kanada (N. & L.) 83.5 (1.4) 80.4 (9.2) 73.9 (14.7)
3Niederlande 83.5 (1.0) 84.9 (2.8) 76.6 (3.0)
Kanada (O.) 83.3 (1.0) 83.8 (2.4) 84.1 (1.4)
Australien 79.8 (1.1) 78.6 (1.5) 73.6 (1.5)
3Dänemark 79.0 (1.3) 74.4 (3.2) 75.2 (4.0)
12 Norwegen 78.7 (0.9) 83.3 (2.2) 76.1 (2.6)
Kroatien 76.8 (0.9) 76.4 (2.4) 68.9 (2.6)
Slowenien 76.6 (1.2) 76.9 (2.8) 68.3 (3.8)
Tschechische Republik 75.8 (1.0) 72.5 (3.1) 62.9 (5.7)
23 Hongkong 74.6 (1.4) 69.1 (2.7) 70.1 (2.0)
VG EU 73.9 (0.4) 75.1 (1.2) 70.5 (2.0)
Slowakische Republik 71.3 (1.2) 66.2 (4.8) 61.9 (12.6)
3Argentinien (B. A.) 70.7 (2.1) 65.7 (5.5) 42.0 (4.9)
Litauen 70.7 (1.3) 76.3 (3.6) 69.8 (8.0)
Republik Korea 69.5 (1.0) 51.8 (12.4) 65.8 (24.5)
VG OECD 68.6 (0.3) 69.6 (1.5) 66.3 (2.4)
Internat. Mittelwert 65.5 (0.3) 68.2 (1.4) 62.2 (2.3)
25
Russische Föderation 60.2 (1.2) 60.7 (3.2) 66.5 (2.6)
3Schweiz 55.7 (2.1) 52.7 (3.3) 56.6 (2.4)
Chile 52.8 (1.2) 60.4 (5.7) 58.4 (5.7)
Deutschland 47.4 (1.5) 55.3 (3.7) 50.8 (3.2)
Türkei 37.9 (1.4) 55.3 (7.9) 35.8 (7.0)
5Thailand 34.7 (1.4) 48.5 (6.9) 12.2 (3.8)
Kursiv gesetzt sind die Benchmark-Teilnehmer.
1
2
3
5
Im Ausland geborene Elternteile
Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
Kein Elternteil im Ausland geboren.
Ein Elternteil im Ausland geboren.
Beide Elternteile im Ausland geboren.
Abweichender Erhebungszeitraum.
Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
Kein
ElternteilElternteil
Ein Beide
Elternteile
0 25 50 75 100
5 Jahre oder mehr

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 315
6. Zusammenhang zwischen dem Migrationshintergrund und
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen von
Schülerinnen und Schülern in Deutschland
Im folgenden Abschnitt werden für Deutschland vertiefende Analysen zum Zusam-
menhang zwischen dem Migrationshintergrund und den computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern ausgeführt. Unter Kontrolle
von Indikatoren der sozialen Herkunft, des Geschlechts, der kognitiven Fähigkeiten
sowie der Dauer der Computererfahrung werden Regressionsmodelle differenziert
nach Gymnasien sowie nach anderen Schulformen der Sekundarstufe I betrachtet.
Förderschulen werden im Folgenden aufgrund der zu geringen Fallzahl in der Stich-
probe in den Analysen nicht berücksichtigt (siehe Kapitel III in diesem Band). In die-
sem Abschnitt wird der Frage nachgegangen, ob sich die gefundenen Kompetenz-
unterschiede zwischen Schülerinnen und Schülern mit und ohne Migra tionshintergrund
auf andere Merkmale zurückführen lassen und wie sich diese Unter schiede in den bei-
den vorgenannten Schulformen darstellen.
Tabelle 10.3 zeigt zunächst in einer Übersicht die Schülerzusammensetzung nach
Migrations hintergrund nach Gymnasien und anderen Schulformen der Sekundarstufe I.
An Gymnasien beträgt der Anteil an Achtklässlerinnen und Achtklässlern mit
Zuwanderungshintergrund etwas mehr als ein Fünftel und ist damit deutlich nied-
riger als an den anderen Schulformen, an denen der Anteil insgesamt bei gut einem
Drittel liegt. Dabei ist der Anteil der Schülerinnen und Schüler mit einem bzw. zwei
im Ausland geborenen Elternteilen vergleichbar (9.6% bzw. 10.0%). Der Anteil
der Schülerinnen und Schüler an Gymnasien, die der Schülergruppe der ersten
Zuwanderergeneration zuzurechnen sind, liegt bei 1.8 Prozent. Schaut man auf die
Familien sprache, so liegt der Anteil der Schülerinnen und Schüler an Gymnasien, deren
Familien sprache nicht Deutsch ist, bei 7.6 Prozent.
Für die nicht gymnasialen Schulformen der Sekundarstufe I zeigt sich, dass der größ-
te Anteil der Schülerinnen und Schüler mit Zuwanderungshintergrund aus der zweiten
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 10.3: Mittlere Leistung und Schülerzusammensetzung an Gymnasien und anderen
Schulformen der Sekundarstufe I nach Indikatoren des Migrationshintergrunds
Leistung Migrationshintergrund (Anteile von Jugendlichen in %)
Zuwanderungshintergrund Familien-
sprache
Ein Elternteil
im Ausland
geboren
2. Zuwanderer-
generation
1. Zuwanderer-
generation
Andere
Sprache als
Deutsch
M (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Gymnasien 570 (2.2) 9.6 (1.7) 10.0 (1.5) 1.8 (0.6) 7.6 (1.2)
Andere Schulformen
der Sekundarstufe I 503 (2.7) 11.9 (1.3) 18.3 (1.8) 6.3 (0.7) 18.3 (1.9)

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann316
Zuwanderergeneration stammt (18.3%). Es wird zudem deutlich, dass auch der Anteil
der Schülerinnen und Schüler aus der ersten Zuwanderergeneration mit 6.3 Prozent si-
gnifi kant höher ausfällt als an Gymnasien. In Bezug auf die Familiensprache ergibt sich,
dass fast ein Fünftel (18.3%) der Schülerinnen und Schüler an anderen Schulformen
der Sekundarstufe I zu Hause häufi ger eine andere Sprache als Deutsch spricht. Dieser
Anteil ist mehr als doppelt so hoch wie an Gymnasien.
Bereits zu Beginn dieses Kapitels wurde darauf hingewiesen, dass von einer
Kopplung des Migrationshintergrunds der Schülerinnen und Schüler und ihrer so-
zialen Herkunft auszugehen ist (siehe Abschnitt 1). Tabelle 10.4 zeigt diesbezüg-
lich die Anteile der Schülerinnen und Schüler nach Migrationshintergrund differen-
ziert nach Indikatoren der sozialen Herkunft (siehe zu den Indikatoren Kapitel IX in
diesem Band). Dabei werden Indikatoren des kulturellen Kapitals (Bildungsabschluss
der Eltern, Buchbesitz im Haushalt) sowie des ökonomischen Kapitals betrachtet
(HISEI). Differenziert nach Zuwanderungshintergrund wird hinsichtlich des kulturellen
Kapitals zunächst ersichtlich, dass Familien mit partiellem Zuwanderungshintergrund
(ein Elternteil im Ausland geboren) im Vergleich zu anderen Schülerfamilien am häu-
fi gsten einen hohen Bildungsabschluss (mindestens (Fach-)Hochschulabschluss) auf-
weisen. Der Anteil der Schülerinnen und Schüler aus zweiter Zuwanderergeneration
mit Eltern, die einen entsprechend hohen Bildungsabschluss aufweisen, ist wesentlich
geringer (8.6%). Deutlich wird auch, dass das kulturelle Kapital der Schülerfamilien
der ersten Zuwanderergeneration im Vergleich zur zweiten Generation höher ist. Dies
Tabelle 10.4: Merkmale der sozialen Herkunft von Schülerinnen und Schülern nach Indikatoren des
Migrationshintergrunds (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent)
Kulturelles Kapital Ökonomisches Kapital
Bildungsabschluss
der Eltern
Buchbesitz im
Haushalt
Sozioökonomischer
Status
maximal
Hauptschule
mindestens
(Fach-)
Hochschule
mehr als 200
Bücher
niedriger
HISEI-Wert
hoher
HISEI-Wert
% (SE) % (SE) % (SE) % (SE) % (SE)
Zuwanderungshintergrund
Kein Elternteil im
Ausland geboren 9.6 (1.3) 21.0 (1.5) 34.8 (1.6) 27.0 (1.5) 26.7 (1.5)
Ein Elternteil im
Ausland geboren 9.7 (2.3) 26.0 (3.6) 20.6 (3.0) 35.9 (3.7) 23.5 (2.9)
2. Zuwanderer-
generation 26.5 (3.1) 8.6 (1.8) 6.6 (1.6) 63.3 (2.4) 5.9 (1.3)
1. Zuwanderer-
generation 18.6 (4.3) 20.9 (4.1) 13.5 (3.9) 58.2 (5.3) 9.5 (3.2)
Familiensprache
Deutsch 10.8 (1.1) 20.3 (1.3) 30.5 (1.5) 31.1 (1.4) 24.7 (1.2)
Nicht Deutsch 23.8 (2.2) 15.6 (2.2) 11.2 (1.7) 58.9 (3.1) 8.1 (1.8)
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Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 317
ist vor allem in Bezug auf den höchsten Bildungsabschluss der Eltern sichtbar (20.9%
vs. 8.6% mindestens (Fach-)Hochschulabschluss). Hinsichtlich des Buchbestands zeigt
sich, dass in Deutschland in Familien ohne Zuwanderungshintergrund am häufi gsten
mehr als 200 Bücher vorhanden sind (34.8%). Am seltensten ist dies in Familien der
zweiten Zuwanderergeneration der Fall (6.6%).
Die Betrachtung des ökonomischen Kapitals differenziert nach Zuwanderungs-
hintergrund verdeutlicht, dass Familien von Jugendlichen der zweiten Zuwanderer-
generation im Vergleich zu anderen Schülerfamilien einen geringeren sozioökono-
mischen Status aufweisen. Für Familien ohne Zuwanderungshintergrund sowie Familien
mit partiellem Zuwanderungshintergrund zeigen sich vor allem hinsichtlich eines hohen
sozioökonomischen Status (hoher HISEI-Wert) ähnlich große Anteile.
Hinsichtlich der Familiensprache als zweitem gewählten Indikator zur Beschreibung
des Migrationshintergrunds in diesem Kapitel wird deutlich, dass die Eltern von
Schülerinnen und Schülern aus Familien, in denen zu Hause eine andere Sprache als
Deutsch gesprochen wird, im Mittel seltener über einen hohen Bildungsabschluss ver-
fügen, weniger Bücher besitzen sowie einen niedrigeren sozioökonomischen Status auf-
weisen als Eltern von Schülerinnen und Schüler, deren Familiensprache Deutsch ist.
Die deskriptiven Befunde geben bereits erste Hinweise auf bivariate Zusammen-
hänge des Zuwanderungshintergrunds mit Merkmalen der sozialen Herkunft der
Schülerinnen und Schüler. Da allerdings von multivariaten Zusammenhängen ausgegan-
gen werden muss, die zudem schulformspezifi sch betrachtet werden sollten (vgl. Tabelle
10.3), werden diese im Folgenden im Rahmen von Regressionsmodellen zur Erklärung
von migrationsspezifi schen Unterschieden in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen zwischen Schülerinnen und Schülern mit und ohne Migrationshintergrund
analysiert. Dabei erfolgt eine getrennte Analyse nach Schulform (Gymnasien sowie an-
dere Schulformen der Sekundarstufe I).
In die schrittweisen Regressionsanalysen geht zunächst der Migrationshintergrund
der Schülerinnen und Schüler anhand der beiden im Rahmen dieses Kapitels heran-
gezogenen Indikatoren ein: Zuwanderungshintergrund (Modell I) und Familiensprache
(Modell II). Da die Gruppe der ersten Zuwanderergeneration in Deutschland insge-
samt, und ganz besonders an Gymnasien, sehr klein ist (vgl. Tabelle 10.3), werden
die Schülerinnen und Schüler der ersten und der zweiten Zuwanderergeneration er-
neut gemeinsam betrachtet und zur Gruppe beide Elternteile im Ausland geboren zu-
sammengefasst und im Vergleich zur Gruppe der Schülerinnen und Schüler ohne
Zuwanderungshintergrund betrachtet. Um zu untersuchen, ob ein möglicher Effekt
des Migrationshintergrunds auch unter Kontrolle der sozialen Herkunft weiterhin
Bestand hat, werden drei Indikatoren eingeführt: der HISEI (Highest International
Socio-Economic Index of Occupational Status, siehe Kapitel IX in diesem Band) als
Indikator für das ökonomische Kapital der Schülerfamilien (Modell III) sowie die
beiden Indikatoren Buchbesitz im Haushalt (mehr als 200 Bücher; Modell IV) und
Bildungsabschluss der Eltern (mindestens Realschulabschluss, mindestens (Fach-)
Hochschulabschluss; Modell V), die unterschiedliche Dimensionen des kulturellen
Kapitals der Schülerfamilien abbilden. Neben der sozialen Herkunft werden schließlich

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann318
auch die Dauer der Computererfahrung der Schülerinnen und Schüler (weniger bzw.
mehr als 5 Jahre) und das Geschlecht (Modell VI) sowie die kognitiven Fähigkeiten der
Schülerinnen und Schüler in das Regressionsmodell aufgenommen (Modell VII).
Die Regressionsanalysen werden zunächst für Gymnasien ausgeführt: Tabelle 10.5
stellt die Befunde der regressionsanalytischen Betrachtung für die Schülerinnen und
Schüler der achten Jahrgangsstufe an Gymnasien in Deutschland dar. Es wird zunächst
deutlich, dass Schülerinnen und Schüler, deren Elternteile beide im Ausland gebo-
ren sind, 34.5 Leistungspunkte weniger und damit signifi kant geringere Kompetenzen
als Schülerinnen und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund aufweisen (Modell I).
Die Leistungsdifferenz wird zwar unter Kontrolle der Familiensprache kleiner
(25.2 Punkte), der Effekt des Zuwanderungshintergrunds bleibt allerdings signifi kant.
Die Familiensprache selbst stellt hingegen keinen signifi kanten Prädiktor für Leistungs-
unterschiede in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen an Gymnasien
dar (Modell II). Ein Grund für dieses letzte Teilergebnis könnte in dem vergleichsweise
geringen Anteil an Schülerinnen und Schülern an Gymnasien liegen, die zu Hause eine
andere Sprache als Deutsch sprechen.
Die Ergebnisse des Modells III zeigen, dass das ökonomische Kapital der
Schüler familien keinen signifi kanten Effekt aufweist und der negative Effekt des
Zuwanderungshintergrunds der Schülerinnen und Schüler (beide Elternteile im Ausland
geboren) bestehen bleibt. Auch unter Kontrolle der Indikatoren des kulturellen Kapitals
in den Schülerfamilien (Buchbestand im Haushalt, Bildungsabschluss der Eltern,
Modell IV und V) verändern sich die Leistungsdifferenzen in den Schülerleistungen
zwischen Schülerinnen und Schülern, deren Eltern beide im Ausland geboren wurden,
und Schülerinnen und Schülern ohne Zuwanderungshintergrund kaum.
Unter Kontrolle der verschiedenen Indikatoren der sozialen Herkunft (Modelle
III bis V), der Dauer der Computererfahrung und des Geschlechts (Modell VI) so-
wie der kognitiven Fähigkeiten (Modell VII) kann zusammenfassend festgehalten wer-
den, dass der gefundene Effekt des Zuwanderungshintergrunds an Gymnasien auch
unter Kontrolle der angeführten Indikatoren bestehen bleibt. Vor allem Jugendliche
an Gymnasien, deren Elternteile beide im Ausland geboren wurden, zählen zu der
Schülergruppe, die besorgniserregend niedrige computer- und informationsbezogene
Kompetenzen aufweisen.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 319
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 10.5: Regressionsmodelle zur Erklärung von Unterschieden in den computer- und informa-
tionsbezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und Schülern mit und ohne
Migrationshintergrund an Gymnasien in Deutschland (Angabe in Skalenpunkten)
Modell I Modell II Modell III Modell IV Modell V Modell VI Modell VII
b (SE) b (SE) b (SE) b (SE) b (SE) b (SE) b (SE)
Migrationshintergrund
Zuwanderungs-
hintergrund:
Beide Elternteile
im Ausland
geborenA
-34.5* (14.2) -25.2* (8.4) -25.7* (7.7) -24.8* (8.1) -25.8* (8.7) -26.0* (8.4) -24.9* (8.4)
FamilienspracheB- - -21.6 (19.8) -20.4 (21.1) -20.6 (21.1) -21.4 (21.9) -21.8 (22.0) -20.0 (21.1)
Hintergrundvariablen
Mittlerer HISEI-
Wert - - - - 4.7 (7.7) 4.5 (7.8) 3.3 (7.7) 3.4 (7.9) 2.3 (7.3)
Hoher HISEI-Wert - - - - -5.2 (8.3) -6.1 (8.8) -14.7 (9.5) -13.5 (9.4) -12.5 (9.5)
Bücher im
HaushaltC------ 3.2(5.1) -0.5 (5.3) -0.9 (5.3) -3.3 (5.3)
Bildungsab-
schluss der
ElternD: Mindes-
tens Realschule
-------- 4.2(9.0) 3.3 (9.4) 4.0 (9.7)
Bildungsab-
schluss der
ElternD: min-
destens (Fach-)
Hochschule
--------20.8 (11.1) 19.6 (11.3) 17.3 (12.5)
Dauer der Com-
putererfahrungE---------- 6.2(4.7) 7.8 (4.6)
GeschlechtF---------- 4.0(4.7) 5.2 (4.7)
Kognitive
FähigkeitenG------------1.8* (0.3)
Konstante 576.4 576.6 576.5 575.3 571.6 566.9 473.5
R2.05 .06 .06 .06 .08 .08 .14
Anmerkungen:
b – Regressionsgewichte (unstandardisiert).
Abhängige Variable: Computer- und informationsbezogene Kompetenzen.
* signifikante Koeffizienten (p<.05).
A Referenzkategorie: Kein Elternteil im Ausland geboren.
B 0 – Testsprache; 1 – andere Sprache.
C 0 – maximal 200 Bücher; 1 – mehr als 200 Bücher.
D 0 – Referenzkategorie: maximal Hauptschulabschluss.
E 0 – weniger als 5 Jahre; 1 – mehr als 5 Jahre.
F 0 – männlich; 1 – weiblich.
G Kognitiver Fähigkeitstest (Subtest: Figurale Analogien), T-Werte (21-71).

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann320
In einem weiteren Regressionsmodell werden nun die Effekte für die anderen
Schulformen der Sekundarstufe I betrachtet (vgl. Tabelle 10.6). Dabei werden wie oben
beschrieben analog zu den Analysen für Gymnasien dieselben sieben Modellansätze
betrachtet. Dem Ergebnis der nachfolgenden Analysen ist vorwegzunehmen, dass
sich bezüglich der nicht gymnasialen Schulformen nun andere Ergebnisse ergeben. Es
zeigt sich für Schülerinnen und Schüler an diesen Schulformen, dass vor allem un-
ter Kontrolle von Indikatoren der sozialen Herkunft die in den oberen Abschnitten
(Abschnitte 4.1 und 4.2) durch bivariate Zusammenhänge beschriebenen Befunde zwi-
schen Migrationshintergrund und Kompetenzerwerb im Bereich computer- und informa-
tionsbezogener Kompetenzen nicht mehr Bestand haben und vielmehr Indikatoren der
sozialen Herkunft, insbesondere das kulturelle Kapital der Schülerfamilien, ausschlag-
gebend sind.
Die Ergebnisse der Regressionsanalysen zeigen, dass Achtklässlerinnen und
Achtklässler, die eine andere Schulform der Sekundarstufe I als ein Gym na sium
in Deutschland besuchen und deren Eltern beide im Ausland geboren sind, etwa
22 Leistungs punkte weniger als Schülerinnen und Schüler ohne Zuwande rungs hinter-
grund (Modell I) erreichen. Unter Kontrolle der Familien sprache verschwindet der
Effekt des Zuwanderungshintergrunds, der nicht mehr signifi kant wird (Modell II).
Stattdessen zeigt sich, dass an diesen Schulformen nicht der Zuwanderungshintergrund,
sondern die Familiensprache der Schülerinnen und Schüler statistisch signifi kant zur
Erklärung von Leistungsunterschieden in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern beiträgt. Die Leistungsdifferenz beträgt,
unter Kontrolle des Zuwanderungshintergrunds, 22.1 Punkte zwischen Jugendlichen mit
der Familiensprache Deutsch und Jugendlichen, die zu Hause überwiegend eine andere
Sprache als Deutsch sprechen (Modell II). Unter Kontrolle des ökonomischen Kapitals
der Schülerfamilien (Modell III) wird der Leistungsunterschied zwar leicht geringer
(19.0 Punkte), bleibt jedoch statistisch signifi kant. Unter der weiteren Berücksichtigung
des kulturellen Kapitals der Schülerfamilien zeigt sich unter Kontrolle des Buchbestands
im Haushalt (Modell IV) weiterhin ein signifi kanter Effekt der Familiensprache
(19.4 Punkte), der unter weiterer Berücksichtigung des Bildungsabschlusses der Eltern
(Modell V) verschwindet.
Zusammenfassend lässt sich für die anderen, nicht gymnasialen Schulformen der
Sekundarstufe I festhalten, dass unter Kontrolle der sozialen Herkunft, der Dauer der
Computererfahrung und des Geschlechts (Modell VI) sowie der kognitiven Fähigkeiten
(Modell VII) der Schülerinnen und Schüler keine migrationsspezifi schen Disparitäten in
den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen zu identifi zieren sind und sich
in Bezug auf die Untersuchung der Relevanz des Migrationshintergrunds in Deutschland
eine andere Befundlage als an Gymnasien ergibt. Besonders zeigt sich, dass an den an-
deren Schulformen der Sekundarstufe I insbesondere Jugendliche aus Familien mit ge-
ringen kulturellen Ressourcen besonders niedrige computer- und informationsbezogene
Kompetenzen aufweisen und somit als Gruppe betrachtet werden müssen, die besonde-
rer Förderung bedarf (siehe dazu auch Kapitel IX in diesem Band).

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 321
IEA: International Computer and Information Literacy Study 2013 © ICILS 2013
Tabelle 10.6: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer- und informations-
bezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und Schülern mit und ohne
Migrations hintergrund an nicht gymnasialen Schulformen der Sekundarstufe I in
Deutschland (Angabe in Skalenpunkten)
Modell I Modell II Modell III Modell IV Modell V Modell VI Modell VII
b (SE) b (SE) b (SE) b (SE) b (SE) b (SE) b (SE)
Migrationshintergrund
Zuwanderungs-
hintergrund:
Beide Elternteile
im Ausland
geborenA
-21.9* (5.9) -8.2 (8.3) -5.8 (8.3) -3.3 (8.4) -3.3 (8.8) -3.7 (8.6) -1.6 (7.8)
FamilienspracheB- - -22.1* (8.4) -19.0* (8.5) -19.4* (8.6) -16.4 (8.9) -16.5 (8.8) -13.9 (9.2)
Hintergrundvariablen
Mittlerer HISEI-
Wert - - - - 12.2* (4.9) 10.7* (4.9) 6.8 (5.0) 6.6 (4.9) 8.8 (5.0)
Hoher HISEI-Wert - - - - 15.9* (6.8) 11.8 (6.7) 6.4 (7.0) 5.9 (7.0) 6.1 (6.2)
Bücher im
HaushaltC------18.6* (6.1) 17.2* (6.3) 17.7* (6.4) 12.3* (6.1)
Bildungsab-
schluss der
ElternD: mindes-
tens Realschule
--------15.9* (4.9) 16.4* (4.9) 14.5* (4.7)
Bildungsab-
schluss der
ElternD: min-
destens (Fach-)
Hochschule
--------16.4* (8.1) 17.1* (8.2) 10.6 (8.1)
Dauer der Com-
putererfahrungE----------1.8(4.4) 2.3 (4.5)
GeschlechtF----------9.9(5.4) 8.1 (5.0)
Kognitive
FähigkeitenG------------2.8* (0.3)
Konstante 512.2 512.4 506.8 504.1 494.1 488.5 367.5
R2.02 .03 .04 .05 .05 .06 .17
Anmerkungen:
b – Regressionsgewichte (unstandardisiert).
Abhängige Variable: Computer- und informationsbezogene Kompetenzen.
* signifikante Koeffizienten (p<.05).
A Referenzkategorie: Kein Elternteil im Ausland geboren.
B 0 – Testsprache; 1 – andere Sprache.
C 0 – maximal 200 Bücher; 1 – mehr als 200 Bücher.
D 0 – Referenzkategorie: maximal Hauptschulabschluss.
E 0 – weniger als 5 Jahre; 1 – mehr als 5 Jahre.
F 0 – männlich; 1 – weiblich.
G Kognitiver Fähigkeitstest (Subtest: Figurale Analogien), T-Werte (21-71).

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann322
7. Zusammenschau der Befunde
Für den Bereich der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen wird im
Kontext von ICILS 2013 in dem vorliegenden Kapitel untersucht, ob und in wel-
chem Maße Kompetenzunterschiede zwischen Achtklässlerinnen und Achtklässlern
mit und ohne Migrationshintergrund vorhanden sind. Für die diesbezüglichen natio-
nalen und internationalen Analysen wurden zur Erfassung des Migrationshintergrunds
zwei Indikatoren herangezogen: (1) der Zuwanderungshintergrund – erfasst in vier
Kategorien nach Geburtsland beider Elternteile bzw. der oder des Jugendlichen – sowie
(2) die Sprache, die am häufi gsten in den Familien der Jugendlichen gesprochen wird,
kurz: Familiensprache.
Die Ergebnisse zeigen, dass das Niveau computer- und informationsbezogener
Kompetenzen von Achtklässlerinnen und Achtklässlern ohne Zuwanderungshintergrund
im Mittel 538 Leistungspunkte beträgt. Jugendliche mit partiellem Zuwanderungs-
hintergrund (ein Elternteil im Ausland geboren) erreichen durchschnittlich 515 Punkte.
Die Schülerinnen und Schüler aus zweiter Zuwanderergeneration (beide Eltern im
Ausland geboren) erzielen durchschnittlich 504 Leistungspunkte. Jugendliche aus er-
ster Zuwanderergeneration (Eltern und Jugendliche selbst im Ausland geboren) errei-
chen im Mittel 480 Leistungspunkte. Es zeigen sich also im Vergleich der betrachteten
Schülergruppen teilweise erhebliche Leistungsunterschiede. Dabei stellen sich die beob-
achteten Leistungsdifferenzen zwischen Jugendlichen ohne Zuwanderungshintergrund
und der Gruppe der Jugendlichen aus erster und zweiter Zuwanderergeneration als
statistisch signifi kant heraus. Hingegen lassen sich Leistungsunterschiede zwischen
Schülerinnen und Schülern mit partiellem Zuwanderungshintergrund und der zweiten
Zuwanderergeneration nicht zufallskritisch absichern.
Für die internationale Einordnung der Leistungsunterschiede wird hinsichtlich eines
Vergleichs zwischen Schülerinnen und Schülern ohne Zuwanderungshintergrund und
Schülerinnen und Schülern aus erster und zweiter Zuwanderergeneration – nun auf-
grund der teilweise kleinen Gruppengröße in den betrachteten Bildungssystemen und in
Deutschland als eine Gruppe zusammengefasst – deutlich, dass die Leistungsdifferenz
in Deutschland bei 39 Leistungspunkten liegt und statistisch signifi kant ist. Diese mitt-
lere Leistungsdifferenz für Deutschland liegt im Bereich des internationalen Mittelwerts
(35 Punkte) sowie der Werte der Vergleichsgruppen EU (41 Punkte) und OECD (ge-
rundet 36 Punkte). Signifi kant höhere Leistungsdifferenzen als in Deutschland fi nden
sich nur für die Slowakische Republik, wobei allerdings angemerkt werden muss, dass
dort der Anteil an Schülerinnen und Schülern mit Zuwanderungshintergrund nur sehr
gering ist. Bezugnehmend auf den internationalen Vergleich sei ergänzt, dass bei der
Interpretation von Befunden hinsichtlich migrationsspezifi scher Disparitäten vorgenann-
te Informationen sowie immer auch die jeweiligen Einwanderungstraditionen sowie
die Einwanderungspolitik der Länder berücksichtigt werden müssen. In vertiefenden
Analysen werden daher vor diesem Hintergrund die Befunde zu migrationsspezifi schen
Disparitäten in der Regel in diesem Kapitel nur für Deutschland vertiefend interpretiert.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 323
Im Hinblick auf die Verteilung der Achtklässlerinnen und Achtklässler auf die in
ICILS 2013 gebildeten Kompetenzstufen (siehe Kapitel III in diesem Band) zeigt sich
für Deutschland, dass Schülerinnen und Schüler ohne Zuwanderungshintergrund häu-
fi ger als Schülerinnen und Schüler mit Zuwanderungshintergrund Leistungen erzielen,
die den höheren Kompetenzstufen IV und V zuzuordnen sind. Ebenso zeigen sich große
Unterschiede in den Schüleranteilen auf der untersten Kompetenzstufe I und auf der
Kompetenzstufe II, die die im Mittel geringeren Leistungsstände von Schülerinnen und
Schülern mit Migrationshintergrund noch einmal unterstreichen. So lässt sich festhal-
ten, dass etwa jeder zehnte Jugendliche mit Zuwanderungshintergrund – und damit ein
besorgniserregend hoher Anteil – nur über sehr einfache Fertigkeiten im kompetenten
Umgang mit digitalen Medien verfügt, die sich vor dem Hintergrund des in ICILS 2013
entwickelten Kompetenzmodells auf Kompetenzstufe I als rudimentäre rezeptive
Fertigkeiten beschreiben lassen, welche nur sehr einfache Anwendungskompetenzen
wie das Anklicken eines Links oder einer E-Mail umfassen.
Auch die Betrachtungen und Analysen hinsichtlich der in den Schülerfamilien
am häufi gsten gesprochenen Sprache weisen auf Kompetenzunterschiede hin:
Achtklässlerinnen und Achtklässler, deren Familiensprache Deutsch ist, haben in den
computer- und informationsbezogenen Kompetenzen gegenüber den Schülerinnen und
Schülern, die zu Hause am häufi gsten eine andere Sprache sprechen, einen mittle-
ren Leistungsvorsprung von 44 Punkten. Diese Leistungsdifferenz zwischen den bei-
den Schülergruppen ist signifi kant. Die Leistungsdifferenz als solche unterscheidet
sich allerdings nicht signifi kant von der Vergleichsgruppe EU oder vom internationa-
len Vergleichswert. Schülerinnen und Schüler, die zu Hause eine andere Sprache als
Deutsch sprechen, lassen sich zudem wesentlich häufi ger den unteren Kompetenzstufen
I und II zuordnen, Schülerinnen und Schüler, die zu Hause überwiegend Deutsch spre-
chen, dagegen deutlich häufi ger den oberen Kompetenzstufen. Zusammenfassend
lässt sich an dieser Stelle sagen, dass für die Analysen nach Familiensprache ähnliche
Tendenzen wie für den Zuwanderungshintergrund ausgemacht werden können und diese
Befunde nochmals die gefundenen migrationsspezifi schen Disparitäten unterstreichen.
Vertiefende Analysen, die eine genauere Differenzierung nach Herkunftsländern sowie
die verschiedenen gesprochenen Sprachen in Familien den Blick nehmen, können nun
an diesen Befunden anknüpfen.
Besonders zu beachten ist der Befund, dass der Anteil der Schülerinnen und Schüler
mit Migrationshintergrund, der nicht über Kompetenzstufe II hinauskommt, bei mehr
als 40 Prozent (Zuwanderungshintergrund beide Elternteile im Ausland geboren: 40.6%;
Familiensprache eine andere Sprache als Deutsch: 46.1%) liegt. Für diese Jugendlichen
kann aufgrund des niedrigen Niveaus ihrer computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen angenommen werden, dass sie es voraussichtlich schwer haben wer-
den, erfolgreich am privaten, berufl ichen sowie gesellschaftlichen Leben des 21. Jahr-
hunderts teilzuhaben.
Über die Analysen zu den Leistungsvergleichen hinausgehend wird in ICILS 2013
auch auf die Häufi gkeit der schulischen und außerschulischen Computernutzung sowie
auf die Dauer der Computererfahrung der Achtklässlerinnen und Achtklässler fokus-

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann324
siert. Insgesamt zeigt sich über alle Schülergruppen hinweg, dass die Computernutzung
zu Hause für die meisten Jugendlichen – unabhängig vom Migrationshintergrund – zum
festen Bestandteil ihrer Freizeitgestaltung gehört. Für Deutschland ergibt sich weiterhin,
dass Jugendliche, deren Elternteile beide im Ausland geboren wurden, signifi kant sel-
tener im Vergleich zu Jugendlichen, deren Eltern beide in Deutschland geboren wurden,
regelmäßig den Computer zu Hause nutzen (82.8% vs. 89.1%). Interessant ist, dass sich
das Computernutzungsverhalten an anderen Orten (z.B. Internetcafés, Stadtbibliotheken)
von Schülerinnen und Schülern mit einem oder zwei im Ausland geborenen Elternteilen
signifi kant von dem der Jugendlichen ohne Zuwanderungshintergrund unterschei-
det: Hier ist der Anteil mehr als doppelt so hoch wie der entsprechende Anteil in der
Gruppe der Jugendlichen ohne Zuwanderungshintergrund. Für zukünftige For schung
lohnt daher vor allem auch ein vertiefender Blick auf die außerschulischen Nutzungs-
orte von Jugendlichen mit Zuwanderungshintergrund, um diesen Hin weisen auf
Unter schiede im außerschulischen Medienhandeln nachzugehen und mög licherweise
auch Folgerungen für den Kompetenzerwerb ableiten zu können. Hin sichtlich der
Häufi gkeit der schulischen Computernutzung zeigen sich schließlich keine migra-
tions spezifi schen Disparitäten. Diesbezüglich ist zu ergänzen, dass die Häufi gkeit der
schulischen Nutzung neuer Technologien in Deutschland im internationalen Vergleich
unterdurchschnitt lich ist und dies alle Jugendlichen – unabhängig vom Migrations-
hinter grund – betrifft.
In Bezug auf die Dauer der Computererfahrung der Jugendlichen in Deutschland
wird deutlich, dass ein signifi kant höherer Anteil an Schülerinnen und Schülern mit par-
tiellem Zuwanderungshintergrund angibt, fünf Jahre oder länger einen Computer zu
nutzen als Jugendliche ohne Zuwanderungshintergrund. Auch dieser Befund bedarf hin-
sichtlich der Erschließung von Begründungszusammenhängen weiterer Erforschung.
Zusätzlich wurden im Rahmen des vorliegenden Kapitels die Kompetenzunterschiede
zwischen den betrachteten Schülergruppen multivariat mit Regressionsanalysen nach
Schulform getrennt für Gymnasien und andere Schulformen der Sekundarstufe I un-
tersucht. So zeigen sich für Gymnasien auch u.a. unter Kontrolle der sozialen Herkunft
Leistungsunterschiede zuungunsten von Schülerinnen und Schülern, deren Eltern beide
im Ausland geboren sind. Für Gymnasiastinnen und Gymnasiasten lassen sich demnach
auch unter Berücksichtigung weiterer Indikatoren migrationsspezifi sche Disparitäten in
den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen ausmachen. Zudem fi ndet sich
der im Kapitel VIII identifi zierte Befund wieder, dass das Geschlecht der Schülerinnen
und Schüler keinen relevanten Prädiktor für die Erklärung von Leistungsunterschieden
am Gymnasium darstellt. Hingegen lassen sich an anderen Schulformen der
Sekundarstufe I keine Leistungsunterschiede zwischen Jugendlichen mit und ohne Zu-
wan derungshintergrund ausmachen, wenn zusätzlich andere Indikatoren berücksichtigt
werden. Vielmehr zeigen sich signifi kante Zusammenhänge, die auf das kulturelle bzw.
sozioökonomische Kapital der Schülerfamilien zurückgeführt werden können. Für die
nicht gymnasialen Schulformen fi nden sich unter Kontrolle anderer Variablen also keine
migrationsspezifi schen, sondern vielmehr schichtbezogene Disparitäten (siehe dazu ver-
tiefend auch Kapitel IX in diesem Band).

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 325
Die Analysen zu migrationsspezifi schen Disparitäten in Bezug auf computer- und in-
formationsbezogene Kompetenzen weisen vor allem auf Entwicklungsbedarfe hinsicht-
lich der Aufgabe des Bildungssystems hin, Jugendliche mit Migrationshintergrund bes-
ser zu fördern, indem an der Kompetenzentwicklung von Schülerinnen und Schülern
auch mit anderem sprachlichen Hintergrund oder mehrsprachigen Hintergründen ge-
zielt angesetzt wird. Hier bietet es sich an, die Potenziale digitaler Medien in ih-
rer Interaktivität, Multimedialität (Kombination verschiedener Medien durch com-
puterbasierte Angebote) und Multicodierung (Kombination von verschiedenen
Dar stellungs weisen, z.B. Texte und Bilder) sowie hinsichtlich der Verfügbarkeit von
Internetressourcen gezielt auch zur individuellen Förderung zu nutzen. Zukünftig wären
Forschungen lohnend, die untersuchen, in welchen Sprachkontexten Jugendliche mit ei-
ner anderen Familiensprache als Deutsch digitale Medien nutzen, also z.B. in sozialen
Netzwerken oder bei der Nutzung von Kommunikationstools, und wie diese Nutzung
mit dem Erwerb computer- und informationsbezogener Kompetenzen zusammenhängt.
Schulische Kompetenzförderung kann an dem Interesse und der Motivation der
Kinder und Jugendlichen mit Migrationshintergrund im Umgang mit neuen Techno-
logien anknüpfen und dazu auch ihre außerschulischen Nutzungserfahrungen aufneh-
men, um diese zur Förderung der computer- und informationsbezogenen Kom petenzen
zukünftig gezielter zu nutzen. Dabei könnte durch die schulische Computer nutzung
auch der fachliche Kompetenzaufbau von Schülerinnen und Schülern mit Migrations-
hintergrund gefördert werden und durch den didaktisch und fachdidaktisch gezielten
Einsatz könnten gegebenenfalls vorhandene fachliche Lücken geschlossen werden.
Literatur
Alba, R. & Nee, V. (2003). Remaking the American mainstream. Assimilation and contempo-
rary immigration. Cambridge, MA: Harvard University Press.
Baier, D., Pfeiffer, C., Rabold, S., Simonson, J. & Kappes, C. (2010). Kinder und Jugendliche
in Deutschland: Gewalterfahrungen, Integration, Medienkonsum. Zweiter Bericht zum
gemeinsamen Forschungsprojekt des Bundesministeriums des Innern und des KFN.
Hannover: Kriminologisches Forschungsinstitut Niedersachsen (KFN).
Baumert, J., Watermann, R. & Schümer, G. (2003). Disparitäten der Bildungsbeteiligung
und des Kompetenzerwerbs. Ein institutionelles und individuelles Mediationsmodell.
Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 6(1), 46–72.
Bonfadelli, H., Bucher, P. & Piga, A. (2007). Use of old and new media in ethnic minority
youth in Europe with a special emphasis on Switzerland. Communications, 32(2), 141–
170.
Boswell, C. (2007). Theorizing migration policy: Is there a third way? International Migration
Review, 41(1), 75–100.
Codagnone, C. & Kluzer, S. (2011). ICT for the social and economic integration of migrants
into Europe. Luxembourg: Publication Offi ce of the European Union.
dʼHaenens, L. (2003). ICT in multicultural society. The Netherlands: A context for sound mul-
tiform media policy? Gazette, 65(4-5), 401–421.

Eickelmann, Schaumburg, Senkbeil, Schwippert und Vennemann326
dʼHaenens, L., Koeman, J. & Saeys, F. (2007). Digital citizenship among ethnic minority
youths in the Netherlands and Flanders. New Media & Society, 9(2), 278–299.
Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T. & Gebhardt, E. (2014). Preparing for life in a
digital age. The IEA International Computer and Information Literacy Study internation-
al report. Cham: Springer.
Gebhardt, M., Rauch, D., Mang, J., Sälzer, C. & Stanat, P. (2013). Mathematische Kom-
petenzen von Schülerinnen und Schülern mit Zuwanderungshintergrund. In M. Prenzel,
C. Sälzer, E. Klieme & O. Köller (Hrsg.), PISA 2012. Fortschritte und Heraus-
forderungen in Deutschland (S. 275–308). Münster: Waxmann.
Gordon, M.M. (1964). Assimilation in American life: The role of race, religion, and national
origins. New York, NY: Oxford University Press.
Hacke, S. (2012). Medienaneignung von Jugendlichen aus deutschen und türkischen Familien.
Eine qualitativ-rekonstruktive Studie. Freiburg: Centaurus.
Harper, V. (2003). The digital divide: A reconceptualization for educators. Education
Technology Review, 11, 96–103.
Hugger, K.-U. (2009). Junge Migranten Online. Suche nach sozialer Anerkennung und
Vergewisserung von Zugehörigkeit. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Hugger, K.-U. & Hugger, M. (2010). Familie als Ressource wahrnehmen. Die Bedeutung von
Computern und Internet in Migrantenfamilien. Computer + Unterricht, 80(10), 32–35.
Kao, G. & Thompson, J.S. (2003). Racial and ethnic stratifi cation in educational achievement
and attainment. Annual Review of Sociology, 29, 417–442.
Kao, G. & Tienda, M. (1995). Optimism and achievement: The educational performance of im-
migrant youth. Social Science Quarterly, 76(1), 1–19.
Kluzer, S. & Rissola, G. (2009). E-Inclusion policies and initiatives in support of employability
of migrants and ethnic minorities in Europe. Information Technologies and International
Development, 5(2), 67–76.
Kuhlemeier, H. & Hemker, B. (2007). The impact of computer use at home on studentsʼ inter-
net skills. Computers & Education, 49(2), 460–480.
MPFS [Medienpädagogischer Forschungsverbund Südwest]. (2013). KIM-Studie 2012.
Kinder + Medien. Computer + Internet. Basisuntersuchung zum Medienumgang 6- bis
13-Jähriger in Deutschland. Stuttgart: Medienpädagogischer Forschungsverbund Süd-
west.
NTIA [National Telecommunications & Information Administration]. (1998). Falling through
the Net II: New data on the digital divide. Zugriff am 16. Oktober 2014 unter http://
www.ntia.doc.gov/ntiahome/net2/
OECD. (2013). PISA 2012 Results: Excellence through equity: Giving every student the chance
to succeed (Volume II). Paris: OECD.
Schwippert, K., Hornberg, S., Freiberg, M. & Stubbe, T.C. (2007). Lesekompetenzen von
Kindern mit Migrationshintergrund im internationalen Vergleich. In W. Bos, S. Hornberg,
K.-H. Arnold, G. Faust, L. Fried, E.-M. Lankes, K. Schwippert & R. Valtin (Hrsg.),
IGLU 2006. Lesekompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen
Vergleich (S. 249–269). Münster: Waxmann.
Schwippert, K., Wendt, H. & Tarelli, I. (2012). Lesekompetenzen von Schülerinnen und
Schülern mit Migrationshintergrund. In W. Bos, I. Tarelli, A. Bremerich-Vos & K.
Schwippert (Hrsg.), IGLU 2011. Lesekompetenzen von Grundschulkindern in Deutsch-
land im internationalen Vergleich (S. 191–207). Münster: Waxmann.
Stanat, P., Rauch, D. & Segeritz, M. (2010). Schülerinnen und Schüler mit Migrations-
hintergrund. In E. Klieme, C. Artelt, J. Hartig, N. Jude, O. Köller, M. Prenzel, W.

Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund 327
Schneider & P. Stanat (Hrsg.), PISA 2009. Bilanz nach einem Jahrzehnt (S. 200–230).
Münster: Waxmann.
Tarelli, I., Schwippert, K. & Stubbe, T.C. (2012). Mathematische und naturwissenschaftliche
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund. In W. Bos,
H. Wendt, O. Köller & C. Selter (Hrsg.), TIMSS 2011. Mathematische und naturwis-
senschaftliche Kompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen
Vergleich (S. 247–267). Münster: Waxmann.
Tien, F.F. & Fu, T.-T. (2008). The correlates of the digital divide and their impact on college
student learning. Computers & Education, 50(1), 421–436.
Trebbe, J., Heft, A. & Weiß, H.-J. (2010). Mediennutzung junger Menschen mit Migrations-
hintergrund. Umfragen und Gruppendiskussionen mit Personen türkischer Herkunft und
russischen Aussiedlern im Alter zwischen 12 und 29 Jahren in Nordrhein-Westfalen.
Düsseldorf: VISTAS.
van Dijk, J. (2005). The deepening divide: Inequality in the information society. Thousand
Oaks, CA: Sage Publications.
van Dijk, J. & Hacker, K. (2003). The digital divide as a complex dynamic phenomenon.
Information Society, 19(4), 315–326.
Vennemann, M., Gerick, J. & Eickelmann, B. (2014). Computer und Internet im Spiegel mi-
grationsspezifi scher Disparitäten. In B. Eickelmann, R. Lorenz, M. Vennemann, J. Gerick
& W. Bos (Hrsg.), Grundschule in der digitalen Gesellschaft. Befunde aus den Schul-
leistungsstudien IGLU und TIMSS 2011 (S. 141–156). Münster: Waxmann.
Walter, O. (2008). Herkunftsassoziierte Disparitäten im Lesen, der Mathematik und den
Naturwissenschaften: Ein Vergleich zwischen PISA 2000, PISA 2003 und PISA 2006
[Sonderheft]. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 10, 149–168.
Walter, O. & Taskinen, P. (2007). Kompetenzen und bildungsrelevante Einstellungen von
Jugendlichen mit Migrationshintergrund in Deutschland. Ein Vergleich mit ausgewähl-
ten OECD-Staaten. In M. Prenzel, C. Artelt, J. Baumert, W. Blum, M. Hamman, E.
Klieme & R. Pekrun (Hrsg.), PISA 2006. Die Ergebnisse der dritten internationalen
Vergleichsstudie (S. 337–366). Münster: Waxmann.
Walter, O. & Taskinen, P. (2008). Naturwissenschaftsbezogene Motivationen und Kompetenzen
von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund in Deutschland: der Einfl uss
der Generation, der Herkunft und des Elternhauses [Sonderheft]. Zeitschrift für
Erziehungswissenschaft, 10, 185–203.
Waters, M.C. & Jimenéz, T.R. (2005). Assessing immigration assimilation: New empirical and
theoretical challenges. Annual Review of Sociology, 31, 105–125.
Yu, L. (2006). Understanding information inequality: Making sense of the literature of the in-
formation and digital divides. Journal of Librarianship and Information Science, 38(4),
229–252.
Zhou, M. (1997). Growing up American: The challenge confronting immigrant children and
children of immigrants. Annual Review of Sociology, 23, 63–95.
Zilien, N. (2009). Digitale Ungleichheit. Neue Technologien und alte Ungleichheiten in der
Informations- und Wissensgesellschaft. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Anhang 1: Besonderheiten bezüglich der nationalen Zielpopulationen der Schülerinnen und Schüler
Schülerinnen und Schüler
Teilnehmer
Getestete
Jahrgangsstufe
Durch-
schnittsalter
Ausschöp-
fungsgrad*
Ausschlüsse**
Australien 8 14.0 100 5.0
Chile 8 14.2 100 4.5
Dänemark 8 15.1 100 4.8
Deutschland 8 14.5 100 1.5
Hongkong 8 14.1 100 6.5
Kroatien 8 14.6 100 3.7
Litauen 8 14.7 100 3.3
Niederlande 8 14.3 100 4.7
Norwegen 9 14.8 100 6.1
Polen 8 14.8 100 4.6
Republik Korea 8 14.2 100 1.3
Russische Föderation 8 15.2 100 5.9
Schweiz 8 14.7 100 3.9
Slowakische Republik 8 14.3 100 5.1
Slowenien 8 13.8 100 2.3
Thailand 8 13.9 100 1.1
Tschechische Republik 8 14.3 100 1.7
Türkei 8 14.1 100 3.2
Benchmark-Teilnehmer
Argentinien (Buenos Aires) 8 14.2 100 1.6
Kanada (Neufundland & Labrador) 8 13.8 100 7.6
Kanada (Ontario) 8 13.8 100 5.0
* Ausschöpfungsgrad der nationalen Zielpopulation (Schülerinnen und Schüler) in Prozent bezogen auf die interna-
tionale Vorgabe (100%).
** Ausschlüsse von der nationalen Zielpopulation (Gesamtquote) in Prozent.
Anhang

Anhang330
Anhang 2: Schul- und Schülerteilnahmequoten in den an ICILS 2013 teilnehmenden
Bildungssystemen
Schulteilnahme-
quote in %
Schüler-
teilnahme-
quote in %
Gesamtteilnahme-
quote in %
Teilnehmer
ohne
Ersatz-
schulen
mit
Ersatz-
schulen
ohne
Ersatz-
schulen
mit
Ersatz-
schulen
Australien 97.5 98.0 88.1 85.9 86.3
Chile 94.8 100.0 93.4 88.5 93.4
3Dänemark 41.8 73.0 87.8 36.7 64.1
Deutschland 70.9 91.3 82.4 58.4 75.2
23 Hongkong 72.4 77.0 89.1 64.5 68.6
Kroatien 94.7 94.7 85.6 81.1 81.1
Litauen 90.9 96.6 92.0 83.6 88.8
3Niederlande 50.1 81.9 87.7 44.0 71.9
12 Norwegen 84.8 92.8 89.8 76.2 83.4
Polen 84.7 99.3 87.0 73.6 86.3
Republik Korea 100.0 100.0 96.3 96.3 96.3
25
Russische Föderation 99.2 99.2 93.6 92.8 92.8
3Schweiz 30.3 48.5 89.7 27.2 43.5
Slowakische Republik 94.9 99.6 92.7 87.9 92.3
Slowenien 90.7 98.4 91.5 83.0 90.0
5Thailand 89.5 94.9 93.6 83.8 88.8
Tschechische Republik 99.5 100.0 93.7 93.3 93.7
Türkei 93.3 93.9 91.4 85.2 85.8
Benchmark-Teilnehmer
3Argentinien (Buenos Aires) 67.5 67.5 80.2 54.2 54.2
2Kanada (Neufundland & Labrador) 98.3 98.3 87.8 86.3 86.3
Kanada (Ontario) 94.5 96.7 92.1 87.0 89.1
1 Die nationale Zielpopulation entspricht nicht der 8. Jahrgangsstufe.
2 Die Gesamtausschlussquote liegt über 5%.
3 Die Schüler- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.

Anhang 331
An hang 3: Besonderheiten bezüglich der nationalen Schul- und Lehrerteilnahmequoten in den an
ICILS 2013 teilnehmenden Bildungssystemen
Schulteilnahme-
quote in %
Lehrerteil-
nahme-
quote in %
Gesamtteilnahme-
quote in %
Teilnehmer
ohne
Ersatz-
schulen
mit
Ersatz-
schulen
ohne
Ersatz-
schulen
mit
Ersatz-
schulen
Australien 90.9 91.3 86.5 78.6 79.0
Chile 95.1 100.0 95.9 91.2 95.9
4Dänemark 32.8 58.2 85.5 28.0 49.7
4Deutschland 66.0 81.7 79.5 52.5 64.9
4Hongkong 65.0 70.8 82.2 53.5 58.3
Kroatien 99.6 99.6 96.5 96.0 96.0
Litauen 91.2 96.8 88.4 80.7 85.6
4Niederlande 41.6 64.9 76.3 31.7 49.5
4Norwegen 70.8 77.6 83.1 58.9 64.5
Polen 86.4 99.4 94.1 81.3 93.6
Republik Korea 100.0 100.0 99.9 99.9 99.9
5Russische Föderation 99.9 99.9 98.5 98.4 98.4
Schweiz B 20.9 36.6 74.2 15.5 27.2
Slowakische Republik 93.1 99.5 98.2 91.4 97.7
Slowenien 88.2 94.8 92.9 82.0 88.1
Thailand 79.8 89.0 95.9 76.5 85.4
Tschechische Republik 99.3 100.0 99.9 99.2 99.9
Türkei 99.1 100.0 95.8 94.9 95.8
Benchmark-Teilnehmer
Argentinien (Buenos Aires)B49.5 49.5 77.8 38.6 38.6
Kanada (Neufundland & Labrador) 85.8 85.8 92.6 79.4 79.4
4Kanada (Ontario) 73.3 77.4 92.9 68.1 71.9
4 Die Lehrer- und Schulgesamtteilnahmequote liegt unter 75%.
5 Abweichender Erhebungszeitraum.
B Die Schul- und Lehrergesamtteilnahmequote ist so gering, dass keine Lehrerdaten für Analysen zur Verfügung
gestellt wurden.

Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1.1 Einführungsbildschirm für eine Autorenaufgabe (Screenshot) .....................................11
Abbildung 2.1: An ICILS 2013 beteiligte Länder und Benchmark-Teilnehmer ......................................37
Abbildung 3.1: Theoretisches Rahmenmodell von ICILS 2013 ...........................................................47
Abbildung 3.2: Testumgebung in der Schüleransicht .........................................................................52
Abbildung 3.3: Beispiel für eine Performanzaufgabe (Screenshot des Tests) ......................................54
Abbildung 3.4: Details zur Autorenaufgabe im Modul Sportprogramm nach der Schule
(Screenshot des Tests) ................................................................................................55
Abbildung 3.5: Arbeitsoberfläche der Autorenaufgabe im Modul Sportprogramm nach
der Schule (Screenshot des Tests) ..............................................................................55
Abbildung 3.6: Normalverteilung mit Perzentilen .................................................................................77
Abbildung 4.1: Das Konstrukt der computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
in ICILS 2013 (Teilbereiche und zugehörige Aspekte) .................................................89
Abbildung 4.2: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe I (Zuordnung zum Aspekt I.1) ............................98
Abbildung 4.3: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe II (Zuordnung zum Aspekt II.3) ..........................99
Abbildung 4.4: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe III (Zuordnung zum Aspekt I.1) ........................100
Abbildung 4.5: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe IV (Zuordnung zum Aspekt II.4) .......................101
Abbildung 4.6: Beispielaufgabe zur Kompetenzstufe V (Zuordnung zum Aspekt II.4) ........................102
Abbildung 5.1: Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen
und Schülern im internationalen Vergleich ................................................................126
Abbildung 5.2: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen .......131
Abbildung 5.3: Leistungsniveau von Schülerinnen und Schülern in Deutschland nach Schulform ...133
Abbildung 5.4: Testleistungen in den computer- und informationsbezogenen Kompetenzen
differenziert nach Schulform ......................................................................................134
Abbildung 5.5: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler in Deutschland auf die
Kompetenzstufen nach Schulform ............................................................................135
Abbildung 6.1: Rolle der Person, die den technischen Teil des Schulfragebogens in
ICILS 2013 ausgefüllt hat (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent,
Angaben aus dem technischen Teil des Schulfragebogens) .....................................157
Abbildung 6.2: Dauer des schulischen Einsatzes von IT für Unterrichts- und/oder Lernzwecke
in der achten Jahrgangsstufe in den beteiligten Bildungssystemen im
internationalen Vergleich (Anteile der Schülerinnen und Schüler
in Prozent, Kategorie seit 10 Jahren oder länger, Angaben aus dem
technischen Teil des Schulfragebogens) ...................................................................158
Abbildung 6.3: Beeinträchtigung des Einsatzes von IT im Unterricht durch verschiedene
Aspekte in Deutschland (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent,
Kategorie stark, Angaben aus dem technischen Teil des Schulfragebogens)............168
Abbildung 6.4: Einschätzung technischer Probleme mit der schulischen IT-Ausstattung
in Deutschland (Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorie Zustimmung).......169
Abbildung 6.5: Bedenken von Lehrpersonen hinsichtlich des IT-Einsatzes im Unterricht im
internationalen Vergleich (Angaben der Lehrpersonen in Prozent,
Kategorie Zustimmung) .............................................................................................. 179
Abbildung 6.6: Besuch von Lehrerfortbildungen in den letzten zwei Jahren zum Einsatz von
IT in Deutschland (Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorie ja) .................186
Abbildung 6.7: Kooperation von Lehrpersonen in Bezug auf den Einsatz digitaler Medien
im Unter richt in Deutschland (Angaben der Lehrpersonen in Prozent,
Kategorie Zustimmung) .............................................................................................. 187

333Abbildungsverzeichnis
Abbildung 7.1: Häufigkeit der Computernutzung durch Lehrpersonen im Unterricht im
internationalen Vergleich (Angaben der Lehrpersonen in Prozent) ............................204
Abbildung 7.2: Förderung von IT-bezogenen Fähigkeiten in Deutschland (Angaben der
Lehrpersonen in Prozent, Kategorie mit Nachdruck) ..................................................207
Abbildung 7.3: Häufigkeit der Computernutzung der Schülerinnen und Schüler in der Schule
im internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent) ....212
Abbildung 7.4: Häufigkeit der Computernutzung für schulbezogene Aktivitäten in Deutschland
(Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorien mindestens
einmal im Monat und mindestens einmal in der Woche zusammengefasst) ............216
Abbildung 7.5: Verschiedene computerbasierte Tätigkeiten, die von Schülerinnen und Schülern
in der Schule erlernt wurden, in Deutschland (Angaben der Schülerinnen
und Schüler in Prozent, Kategorie ja) ........................................................................218
Abbildung 8.1: Leistungsdifferenzen in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen zwischen Mädchen und Jungen im internationalen Vergleich ............239
Abbildung 8.2: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen
nach Geschlecht in Deutschland im internationalen Vergleich .................................240
Abbildung 8.3: Dauer der Computererfahrung von Mädchen und Jungen im
internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler
in Prozent, Kategorie 5 Jahre oder mehr) ..................................................................245
Abbildung 8.4: Differenzen in der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung
von Mädchen und Jungen hinsichtlich basaler Fähigkeiten im internationalen
Vergleich (Mittelwerte nach Angaben der Schülerinnen und Schüler) ......................247
Abbildung 8.5: Differenzen in der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung von
Mädchen und Jungen hinsichtlich fortgeschrittener Fähigkeiten im
internationalen Vergleich (Mittelwerte nach Angaben der Schülerinnen und
Schüler) .....................................................................................................................250
Abbildung 8.6: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die
Kompetenzstufen nach Geschlecht und computerbezogener
Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich niedriger und hoher
fortgeschrittener Fähigkeiten in Deutschland ............................................................252
Abbildung 9.1: Leistungsvorsprung in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern aus Familien mit mehr als
100 Büchern vor denen mit maximal 100 Büchern im internationalen
Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent) ..................................272
Abbildung 9.2: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die Kompetenzstufen
nach Buchbestand im Haushalt im internationalen Vergleich ....................................274
Abbildung 9.3: Anteile der Schülerinnen und Schüler nach HISEI-Wert im internationalen
Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent) ..................................275
Abbildung 9.4: Leistungsvorsprung in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern aus Familien mit niedrigem,
mittlerem und hohem HISEI-Wert im internationalen Vergleich (Angaben der
Schülerinnen und Schüler in Prozent) ........................................................................277
Abbildung 9.5: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die
Kompetenzstufen nach HISEI-Wert des Haushalts im internationalen Vergleich .......278
Abbildung 9.6: Dauer der Computererfahrung der Schülerinnen und Schüler nach
Buchbestand im Haushalt im internationalen Vergleich (Angaben der
Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie 5 Jahre oder mehr) ........................283
Abbildung 10.1: Leistungsdifferenzen in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler nach Zuwanderungshintergrund
im internationalen Vergleich ......................................................................................305

334 Abbildungsverzeichnis
Abbildung 10.2: Prozentuale Verteilung auf die Kompetenzstufen nach
Zuwanderungshintergrund der Schülerinnen und Schüler in Deutschland .................306
Abbildung 10.3: Leistungsdifferenzen in den computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern nach Familiensprache
im internationalen Vergleich .....................................................................................308
Abbildung 10.4: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf die
Kompetenzstufen nach Familiensprache in Deutschland ...........................................309
Abbildung 10.5: Dauer der Computererfahrung der Schülerinnen und Schüler der
achten Jahr gangs stufe nach Zuwanderungshintergrund im internationalen
Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent,
Kategorie 5 Jahre oder mehr) ...................................................................................314
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1.1: Teilnehmerländer und Benchmark-Teilnehmer an ICILS 2013 ......................................13
Tabelle 1.2: Kompetenzstufen in ICILS 2013 und deren Skalenbereiche der
computer- und informa tionsbezogenen Kompetenzen .................................................15
Tabelle 2.1: Zusammensetzung Vergleichsgruppe EU und Vergleichsgruppe OECD
in ICILS 2013 ...............................................................................................................38
Tabelle 3.1: Rotation der Testmodule ............................................................................................50
Tabelle 3.2: Überblick über die Themen und Beschreibung der ICILS-2013-Testmodule
und der jeweiligen Autorenaufgaben ...........................................................................50
Tabelle 3.3: Überblick über die Aufgabentypen im Kompetenztest von ICILS 2013
und Beispiele ..............................................................................................................52
Tabelle 4.1: Verteilung der Testaufgaben auf die Teilbereiche und Aspekte computer-
und informationsbezogener Kompetenzen ..................................................................93
Tabelle 4.2: Kompetenzstufen computer- und informationsbezogener Kompetenzen und
deren Skalenbereiche .................................................................................................94
Tabelle 4.3: Vergleich der Testkonzeptionen von ICILS 2013, TILT (NEPS) und CavE-ICT-PISA ....108
Tabelle 5.1: Skalierungsmodelle in ICILS 2013 .............................................................................129
Tabelle 6.1: IT-Ausstattung von Schulen im internationalen Vergleich (Mittelwerte,
Angaben aus dem technischen Teil des Schulfragebogens) .....................................161
Tabelle 6.2: Verfügbarkeit von IT-Ressourcen für das schulische Lehren und Lernen in
der achten Jahrgangsstufe im internationalen Vergleich (Anteile der
Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie verfügbar, Angaben aus
dem technischen Teil des Schul frage bogens) ...........................................................164
Tabelle 6.3: Standorte schuleigener Computer im internationalen Vergleich (Anteile der
Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie ja, Angaben aus dem
technischen Teil des Schul frage bogens) ...................................................................166
Tabelle 6.4: Hauptverantwortung der IT-Koordination für verschiedene Aspekte
in der Schule im internationalen Vergleich (Anteile der Schülerinnen und
Schüler in Prozent, Kategorie angekreuzt, Angaben der Schulleitung) ......................171
Tabelle 6.5: Zuständigkeiten für den technischen Support für die Lehrkräfte im
internationalen Vergleich (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent,
Kategorie ja, Angaben aus dem technischen Teil des Schulfragebogens) ................173

335Tabellenverzeichnis
Tabelle 6.6: Zuständigkeiten für den pädagogischen Support für die Lehrkräfte im
internationalen Vergleich (Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent,
Kategorie ja, Angaben aus dem technischen Teil des Schulfragebogens) ................174
Tabelle 6.7: Wahrgenommene Potenziale des IT-Einsatzes im Unterricht für
Schülerinnen und Schüler aus Lehrersicht im internationalen Vergleich
(Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorie Zustimmung) ...............................177
Tabelle 6.8: Selbsteinschätzung von Lehrkräften zu ihren technischen sowie
unterrichtsbezogenen IT-Fähigkeiten im internationalen Vergleich
(Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorie Das kann ich) ..............................181
Tabelle 6.9: Schulische Priorität von Fortbildungen zum Einsatz von IT im Unterricht
und Fort bildungs teilnahme der Lehrpersonen im internationalen Vergleich
(Anteile der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorien hohe Priorität
bzw. viele oder alle Lehrpersonen, Angaben der Schulleitungen) .............................183
Tabelle 7.1: Einsatz ausgewählter Technologien im Unterricht der achten Jahrgangsstufe
(Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorien in den meisten
Unterrichtsstunden und in jeder oder fast jeder Unterrichtsstunde
zusammengefasst zu in den meisten Unter richts stunden) .........................................206
Tabelle 7.2: Förderung IT-bezogener Fähigkeiten im internationalen Vergleich
(Angaben der Lehrpersonen in Prozent, Kategorie mit Nachdruck) ...........................208
Tabelle 7.3: Regressionsmodell zur Erklärung der IT-Nutzung von Lehrpersonen im
Unterricht durch Lehr- und Lernbedingungen in Schulen in Deutschland .................210
Tabelle 7.4: Häufigkeit der Nutzung von Computern in den Fächern im internationalen
Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie
mindestens in einigen Stunden) ................................................................................214
Tabelle 7.5: Häufigkeit der Computernutzung für schulbezogene Aktivitäten im
internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent,
Kategorien mindestens einmal im Monat und mindestens einmal in der
Woche zusammengefasst) ........................................................................................217
Tabelle 7.6: Verschiedene computerbasierte Tätigkeiten, die von Schülerinnen und
Schülern in der Schule erlernt wurden, im internationalen Vergleich
(Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie ja) ...........................219
Tabelle 7.7: Regressionsmodell zur Erklärung der computer- und informationsbezogenen
Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler durch die Häufigkeit der
schulischen Computernutzung und schulisch erlernte computerbezogene
Tätigkeiten im internationalen Vergleich (Angabe in Skalenpunkten) ........................222
Tabelle 8.1: Häufigkeit der Computernutzung von Mädchen und Jungen an verschiedenen
Orten im internationalen Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler
in Prozent, Kategorie mindestens einmal in der Woche) ..........................................243
Tabelle 8.2: Anteile von Mädchen und Jungen mit niedriger und hoher
computerbezogener Selbst wirksamkeitserwartung hinsichtlich basaler
Fähigkeiten und mittlere Leistung in Deutschland .....................................................248
Tabelle 8.3: Anteile von Mädchen und Jungen mit niedriger und hoher
computerbezogener Selbstwirksamkeitserwartung hinsichtlich fortgeschrittener
Fähigkeiten und mittlere Leistung in Deutschland .....................................................251
Tabelle 8.4: Mittlere Leistung und Schülerzusammensetzung an Gymnasien und anderen
Schulformen der Sekundarstufe I nach Geschlecht ...................................................253
Tabelle 8.5: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer-
und informationsbezogenen Kompetenzen zwischen Mädchen und
Jungen an Gymnasien in Deutschland (Angaben in Skalenpunkten) ........................253

336 Tabellenverzeichnis
Tabelle 8.6: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen zwischen Mädchen und Jungen an
nicht gymnasialen Schulformen der Sekundarstufe I in Deutschland
(Angaben in Skalenpunkten) ......................................................................................254
Tabelle 9.1: Häufigkeit der Computernutzung von Schülerinnen und Schülern an
verschiedenen Orten nach Buchbestand im Haushalt im internationalen
Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent, Kategorie
mindestens einmal in der Woche) .............................................................................280
Tabelle 9.2: Prozentuale Verteilung der Schülerinnen und Schüler nach höchstem
Bildungsabschluss der Eltern und mittlere Schülerkompetenzen
in Deutschland ...........................................................................................................284
Tabelle 9.3: Bildungsbeteiligung (in Spaltenprozent), mittlere Leistung und
Schülerzusammensetzung (in Zeilenprozent) an Gymnasien und
anderen Schulen der Sekundarstufe I nach Indikatoren der sozialen Herkunft ..........286
Tabelle 9.4: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer-
und informationsbezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und
Schülern durch Merkmale der sozialen Herkunft an Gymnasien in
Deutschland (Angabe in Skalenpunkten) ...................................................................287
Tabelle 9.5: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer-
und informationsbezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und
Schülern durch Merkmale der sozialen Herkunft an anderen Schulen
der Sekundarstufe I in Deutschland (Angabe in Skalenpunkten) ...............................289
Tabelle 10.1: Prozentuale Anteile von Schülerinnen und Schülern der achten
Jahrgangsstufe nach Zuwanderungshintergrund im internationalen Vergleich ..........303
Tabelle 10.2: Häufigkeit der Computernutzung von Schülerinnen und Schülern
an verschiedenen Orten nach Zuwanderungshintergrund im internationalen
Vergleich (Angaben der Schülerinnen und Schüler in Prozent,
Kategorie mindestens einmal in der Woche) .............................................................311
Tabelle 10.3: Mittlere Leistung und Schülerzusammensetzung an Gymnasien und
anderen Schulformen der Sekundarstufe I nach Indikatoren des
Migrationshintergrunds ..............................................................................................315
Tabelle 10.4: Merkmale der sozialen Herkunft von Schülerinnen und Schülern nach
Indikatoren des Migrationshintergrunds (Angaben der Schülerinnen und
Schüler in Prozent) ....................................................................................................316
Tabelle 10.5: Regressionsmodelle zur Erklärung von Unterschieden in den computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und Schülern
mit und ohne Migrationshintergrund an Gymnasien in Deutschland
(Angabe in Skalenpunkten) .......................................................................................319
Tabelle 10.6: Regressionsmodell zur Erklärung von Unterschieden in den computer- und
informationsbezogenen Kompetenzen zwischen Schülerinnen und Schülern
mit und ohne Migrations hintergrund an nicht gymnasialen Schulformen der
Sekundarstufe I in Deutschland (Angabe in Skalenpunkten) .....................................321