Graphen der Lernverlaufsdiagnostik interpretieren und anwenden – Leseförderung mit der Onlineverlaufsmessung Levumi (In: Forschung Sprache 6(2). 84-91.)

Abstract

Viele Schüler mit sonderpädagogischem Förderbedarf entwickeln Schwierigkeiten im sprachlichen Bereich. Dies hat zur Folge, dass insbesondere der Leseerwerb einer pädagogischen Au$ereitung bedarf. In dieser pädagogischen Arbeit bietet der problemlösende Ansatz der Lernverlaufsdiagnostik (engl. Curriculum- Based Measurement) Lehrkräften eine Unterstützung bei der Überprüfung der Effektivität ihres Unterrichts durch kurze und leicht handhabbare Tests. Diese Unterstützung kann durch weiterführende Materialien (z. B. Interpretationshilfen, Fördermaterialien) bestärkt werden. Für eine erfolgreiche Etablierung der Lernverlaufsdiagnostik und der damit verbundenen computergestützten Testsysteme in der Praxis müssen die aus dem Schulsystem bedingten Anforderungen berücksichtigt werden. Dieser Beitrag thematisiert literaturbasiert die Chancen und Grenzen bei der Implementation der Lernverlaufsdiagnostik in der pädagogischen Praxis. Dafür werden digitale Testsysteme, die Perspektive der Lehrkräfte sowie Schwierigkeiten bei der Interpretation von Lernverlaufsgraphen fokussiert betrachtet. Als Praxisbeispiel wird das Angebot der kostenlosen Onlineplattform Levumi (www.levumi.de), ihre Lernverlaufstests im Bereich Lesen, die Interpretation der Klassen- und Individualgraphen und Fördermaterialien vorgestellt. Damit sich der Ansatz der Lernverlaufsdiagnostik in Deutschland im inklusiven Schulsystem etablieren kann, müssen Barrieren durch Kosten oder einen fehlenden technischen Support abgebaut werden. Zusätzlich können adaptive Testsysteme die Leseförderung durch automatisierte Empfehlungen von Fördermaterialien, schülergerechte Rückmeldungen und Analysen der Kompetenzprofile der Schüler den Unterricht bereichern.

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Forschung Sprache 2/2018 Urheberrechtlich geschütztes Material – © Deutsche Gesellschaft für Sprachheilpädagogik e. V. (dgs)
84
* Dieser Beitrag hat das Peer-Review-Verfahren durchlaufen.
Graphen der Lernverlaufsdiagnostik interpretieren
und anwenden – Leseförderung mit der
Onlineverlaufsmessung Levumi*
Interpretation and use of graphs of
curriculum-based measurement –
reading support with the online platform Levumi
Jana Jungjohann, Kirsten Diehl, Andreas Mühling & Markus Gebhardt
Zusammenfassung
Viele Schüler mit sonderpädagogischem Förderbedarf entwickeln Schwierigkeiten im sprachlichen Be-
reich. Dies hat zur Folge, dass insbesondere der Leseerwerb einer pädagogischen Auereitung bedarf. In
dieser pädagogischen Arbeit bietet der problemlösende Ansatz der Lernverlaufsdiagnostik (engl. Curri-
culum-Based Measurement) Lehrkräen eine Unterstützung bei der Überprüfung der Eektivität ihres
Unterrichts durch kurze und leicht handhabbare Tests. Diese Unterstützung kann durch weiterführen-
de Materialien (z. B. Interpretationshilfen, Fördermaterialien) bestärkt werden. Für eine erfolgreiche Eta-
blierung der Lernverlaufsdiagnostik und der damit verbundenen computergestützten Testsysteme in der
Praxis müssen die aus dem Schulsystem bedingten Anforderungen berücksichtigt werden. Dieser Bei-
trag thematisiert literaturbasiert die Chancen und Grenzen bei der Implementation der Lernverlaufsdi-
agnostik in der pädagogischen Praxis. Dafür werden digitale Testsysteme, die Perspektive der Lehrkräe
sowie Schwierigkeiten bei der Interpretation von Lernverlaufsgraphen fokussiert betrachtet. Als Praxis-
beispiel wird das Angebot der kostenlosen Onlineplattform Levumi (www.levumi.de), ihre Lernverlaufs-
tests im Bereich Lesen, die Interpretation der Klassen- und Individualgraphen und Fördermaterialien
vorgestellt. Damit sich der Ansatz der Lernverlaufsdiagnostik in Deutschland im inklusiven Schulsystem
etablieren kann, müssen Barrieren durch Kosten oder einen fehlenden technischen Support abgebaut
werden. Zusätzlich können adaptive Testsysteme die Leseförderung durch automatisierte Empfehlungen
von Fördermaterialien, schülergerechte Rückmeldungen und Analysen der Kompetenzprole der Schü-
ler den Unterricht bereichern.
Schlüsselwörter
Lernverlaufsdiagnostik, formative Evaluation, Leseentwicklung, Lesediagnostik, Lernverlaufsgraphen,
Grapheninterpretation
Abstract
Many students with special educational needs develop diculties in language. As a result, extra prepa-
ration by teachers is needed to support the development of reading skills. Curriculum-based measure-
ment (CBM) helps evaluate teacher lessons with short and easy-to-handle tests. Further materials, such
as handbooks and other supporting materials, can mean better outcomes. School system requirements
must also be considered for a successful implementation of CBM instruments and their linked digital
test systems. With a basis in prior work, the following article addresses opportunities and boundaries of
CBM implementation in the classroom. We focus on digital test systems, the perspective of the teachers,
and problems within the interpretation of CBM graphs. As an example, we present the online platform

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Levumi (www.levumi.de) and its CBM reading tests, the interpretation of its CBM graphs (individual
and group graphs), and its supporting materials. We conclude that the CBM approaches can be establis-
hed in Germany, but barriers, costs must be reduced, and technical support must be more available. Ad-
ditionally, adaptive test systems can enhance the school lessons by automatically providing lesson mate-
rial suggestions, feedback for students, and analyses of student competency proles.
Keywords
curriculum-based measurement, formative evaluation, reading development, reading diagnostic, graphs
of curriculum-based measurement, graph interpretation
1 Herausforderungen im inklusiven Leseunterricht
Heterogene Lernvoraussetzungen und Lernbedürfnisse sind eine hohe Herausforderung für
Lehrkräe. Insbesondere im inklusiven Unterricht individualisieren Lehrkräe stärker und pas-
sen ihre Förderungen noch mehr an die individuellen Bedürfnisse der Schüler an als im regulären
Unterricht (Gebhardt, Schwab, Krammer, Gasteiger-Klicpera & Sälzer, 2014). Die schulische Um-
gebung ist dominiert durch Sprache, sowohl als Medium sowie als Gegenstand, sodass Schwierig-
keiten im sprachlichen Bereich den Bildungserfolg negativ beeinussen können (Lütje-Klose &
Mehlem, 2015). Die Mehrheit der Schüler unterschiedlicher sonderpädagogischer Förderbedarfe
(SPF) haben oder entwickeln Schwierigkeiten im sprachlichen Bereich (Lindsay & Stand, 2016,
Lütje-Klose, 2012), sodass sie insbesondere im Anfangsunterricht Lesen eine erhöhte pädagogi-
sche Unterstützung benötigten. Diese Schüler starten mit geringeren Vorläuferfähigkeiten in den
Leseerwerb (Klicpera, Ehgartner, Gasteiger-Klicpera & Schabmann, 1993) und ihre Lernproble-
me manifestieren sich größtenteils über die Schuljahre hinweg bis ins Erwachsenenalter (Taylor,
2012, Landerl & Wimmer, 2008). Die Aufgabe der Lehrkräe im inklusiven Leseunterricht ist es,
frühzeitig potentielle Schwierigkeiten aufzudecken und den Leseerwerb fortlaufend mit eekti-
ven Fördermaßnahmen zu unterstützen (Diehl, 2011). Ein neuer vielversprechender Ansatz ist
die Lernverlaufsdiagnostik. Lernverlaufsdiagnostik ist eine Brücke zwischen Förderdiagnostik,
Förderung und ihrer fortlaufenden Evaluierung (Jungjohann & Gebhardt, 2018).
2 Lernverlaufsdiagnostik im Bereich Lesen
2.1 Lernverlaufsdiagnostik von Leseleistungen
Das Konzept der Lernverlaufsdiagnostik (engl. curriculum-based measurement) wurde in den
USA in den 1970er-Jahren von der Forschergruppe um Stanley Deno entwickelt und ist dort ein
etabliertes System zur Erfassung und Evaluation des schulischen Lernens (Deno, 2003). Instru-
mente, die den Leseerwerb und die weiterführende Leseentwicklung begleiten, sind besonders
weit verbreitet und erforscht (Ardoin, Christ, Morena, Cormier & Klingbeil 2013; Fuchs, 2017;
Reschly, Busch, Betts, Deno und Long, 2009; Wayman, Wallace, Wiley, Tichá & Espin, 2007).
Lernverlaufsdiagnostik stellt einen ‚problemlösenden Ansatz‘ dar, der durch unterrichtsimma-
nente Messungen des Lernens die Eektivität von Fördermaßnahmen überprü (Fuchs, 2017).
Für die Schulpraxis geht es dabei um die Beantwortung folgender zentraler Fragestellungen:
 Was sollen Schüler lernen?
 Wie erfahren Lehrkräe, dass sich die Leistungen der Schüler verbessern?
 Was wird getan, wenn die Schüler etwas nicht ausreichend lernen?
Der Grundgedanke der Lernverlaufsdiagnostik besteht darin, dass der Unterricht zum Kind pas-
sen muss und er als eektiv bewertet werden kann, wenn die Schüler Fortschritte im Lernen
machen. Dafür werden curriculumsrelevante Konstrukte erhoben, die stellvertretend für eine
übergeordnete Kompetenz sind. Zur Erfassung basaler Lesekompetenzen wird beispielsweise der
robuste Indikator des üssigen lauten Lesens stellvertretend gemessen (Deno, Mirkin & Chiang,
1982; Fuchs, Fuchs, Hosp & Jenkins, 2001). Charakteristisch für die Lernverlaufsdiagnostik ist,
dass sich die nur wenige Minuten dauernden Messungen leicht in den alltäglichen Unterricht
einbinden lassen und sie hochfrequent (bis zu wöchentlich) durchgeführt werden. Ein weite-
res Merkmal ist die visuelle Darstellung der Messergebnisse in einem Lernverlaufsgraphen, um
die Interpretation für Lehrkräe zu erleichtern. Die Interpretationen der Lernverlaufsgraphen

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ermöglichen den Lehrkräen die frühzeitigte Interpretation von Non-Responder (Gebhardt,
Diehl, Mühling, 2016). Als Non-Responder werden Schülerinnen und Schüler bezeichnet, die
nicht in gewünschter Weise von einer Förderung protieren. Im Bereich der Leseüssigkeit sind
eine anhaltenden geringe Dekodiergenauigkeit sowie eine nicht steigende Lesegeschwindigkeit
Hinweise auf einen Non-Responder. Nach der Identikation können die Lehrkräe anhand des
individuellen Kompetenzprols ihre Leseförderungen unmittelbar an die individuellen Bedürf-
nisse anpassen.
2.2 Chancen und Grenzen von Lernverlaufsdiagnostik
Seit der Jahrtausendwende wird ebenfalls in Deutschland zur Lernverlaufsdiagnostik geforscht
und die Forschungsbemühungen nehmen zu (Jungjohann, Gegenfurtner & Gebhardt, 2018; Wal-
ter, 2011). Besonders digitale und onlinebasierte Testsysteme gewinnen in der Schullandscha an
Bedeutung (Maier, 2014), da immer mehr Schulen eine technische Ausstattung erhalten. Bei der
Einführung von Lernverlaufsmessung in Deutschland ergeben sich somit neue Anforderungen
an die Testsysteme und die Lehrkräe.
Anforderungen an die Testsysteme
In Deutschland sind die etablierten und überwiegend verbreiteten Testverfahren ausschließlich
als Papierversion verfügbar. Allerdings verursachen analoge Tests im Schultagalltag bei Lehr-
kräen zusätzlichen Dokumentations- und Verwaltungsaufwand, der durch digitale Medien ver-
ringert werden kann (Gebhardt & Jungjohann, 2018). Die digitalen Testsysteme übernehmen
Verwaltungsaufgaben, wie die Dokumentation über bereits gelöste Tests, und bereiten Schüler-
ergebnisse in vielfältiger Weise auf. Gleichzeitigt erfordern digitale Testsysteme von Lehrkräen
neben der inhaltlichen Einarbeitung eine technische Einarbeitung. Eine technische Einarbeitung
verläu unterschiedlich, je nachdem wie vertraut Lehrkräe bereits mit digitalen Medien sind.
Ein explorativer Zugang ist besonders für Lehrkräe geeignet, die bereits mit digitalen Medien
vertraut sind. Sie probieren die Technik intuitiv aus und benötigten Hilfestellungen nur bei expli-
ziten Fragen. Andere Lehrkräe hingegen wünschen sich eine detaillierte Anleitung, die sie bei
der Einarbeitung eng begleitet. Zusätzlich müssen onlinebasierte Testsysteme den Datenschutz
gewährleisten, damit sie überhaupt in deutschen Schule genutzt werden dürfen. Beispielsweise
schließt dieser in Nordrhein-Westfalen die ausschließliche Nutzung von in Europa liegenden
Servern und die sichere Verschlüsselung der Daten ein (Medienberatung NRW, 2015). Für Lehr-
kräe ist die Einhaltung dieser Vorschrien unumgänglich. Folglich müssen die Testsysteme die-
se Anforderungen berücksichtigen und ihre Datenschutzrichtlinien für Lehrkräe verständlich
und transparent oenlegen.
Die Ausstattung in deutschen Schulen ist nicht einheitlich geregelt und hängt von vielen Fakto-
ren ab. Die Nutzung von Lernverlaufsdiagnostik wird einerseits durch die nanziellen und ande-
rerseits durch die technischen Ressourcen beeinusst. Kosten und Lizenzen reglementieren die
Einsatzmöglichkeiten von Lernverlaufsdiagnostik maßgeblich. Schulen haben bisher ein Budget
für Fördermaterial und Bücher, welche sie dauerha erwerben. Viele digitale Testsysteme sind
meist nur über eine zeitlich begrenzte Lizenz verfügbar, sodass sie bei einer langfristigen Nut-
zung im jährlichen Rhythmus Kosten verursachen. Ein Ausweg stellen Testsysteme dar, die auf-
grund staatlicher Förderung für die Schulen kostenlos angeboten werden können. In gut ausge-
statten Schulen können die Lehrkräe zwischen Tablets und Standcomputern wählen und haben
Zugang zu einer stabilen Internetverbindung. In anderen Fällen haben Lehrkräe keine Admi-
nistratorenrechte um Programme oder Apps zu installieren und müssen selbstständig die Funk-
tionalität der Endgeräte gewährleisten. In beiden Situationen kann es zu Komplikationen bei der
Benutzung kommen. Digitale Testsysteme müssen diese unterschiedlichen Ausgangslagen be-
rücksichtigen und einen ausreichenden Support für Lehrkräe bereitstellen. Ohne Unterstüt-
zung im Umgang mit den neuen Medien bauen diese Barrieren auf, die die Potentiale der Test-
systeme für den Unterricht mindern.
Neben der Unterstützung zum Umgang mit der digitalen Lernverlaufsdiagnostik, werden zu-
sätzlich weiterführende Materialien zur Interpretation und zur Förderung benötigt (Ardoin et al.,
2013). Im pädagogischen Kontext ist ein Statustest notwendig, um Problembereiche zu identi-
zieren, aber nicht ausreichend um einen Lernzuwachs oder eine Lernstagnation zu erfassen und
eektivere Fördermaßnahmen zu prüfen. Daher sollen aus den Ergebnissen der Lernverlaufstests
konkrete Hinweise auf die individuellen Schwierigkeiten der Schülerinnen und Schüler ableitbar
sein. Folglich ist eine Verknüpfung des eigentlichen Lernverlaufstests mit Hinweisen zur spezi-

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schen Interpretation der Ergebnisse sinnvoll. Weiterführend können Testsysteme über poten-
tielle Hürden im Lernbereich (z. B. Schwierigkeiten während des Leseerwerbs) und Fördermög-
lichkeiten (z. B. Übungen zur Erhöhung der Leseüssigkeit) empfehlenswert sein.
Die Entwicklung neuer Lernverlaufstests für das Lesen muss die Besonderheiten der jeweiligen
Sprache berücksichtigen. Die Struktur einer Sprache impliziert Regeln, die in der Testkonstruk-
tion entweder durch Dimensionen oder schwierigkeitsgenerierende Regeln nachgebildet werden.
Leseerwerbsprobleme im Deutschen können durch unterschiedliche Ursachen (z. B. Deutsch als
Zweitsprache, sozial benachteiligende Lebensbedingungen; Dirim, Hauenschild, Lütje-Klose,
2008) bedingt werden. In Deutschland ist die Varianz der sprachlichen Heterogenität in (inklusi-
ven Grundschul-)Klassen hoch (OECD, 2018), sodass die Auswahl des linguistischen Testmate-
rials sensibel erfolgt, um Benachteiligung einzelner Schülergruppen zu vermeiden. So benötigen
Lehrkräe eine breite Auswahl an Tests, um die unterschiedlichen Bedürfnisse der Schülerinnen
und Schüler zu messen. Zukünig können adaptive Testsysteme auf eine solche Heterogenität re-
agieren, indem sie Items oder Tests in Abhängigkeit eines Kompetenzprols einer Schülerin oder
eines Schülers automatisiert auswählen oder in einem weiteren Schritt die Lernverlaufstests an
die linguistischen Schwierigkeiten anpassen. Dadurch kann eine genauere Passung zwischen Be-
darfen in den Klassen und der Testentwicklung erreicht werden.
Anforderungen durch die Lehrkraftkultur
Da das Feld der Lernverlaufsdiagnostik in Deutschland erst seit wenigen Jahren erforscht wird
(Walter, 2011; Klauer, 2011), kennt bisher nur ein geringer Anteil der Lehrkräe konkrete Test-
systeme und ihre Einsatzzwecke. Fuchs (2004) ordnet der dritten Stufe der Erforschung von
Lernverlaufsdiagnostik den Nutzen und die Anwendung durch Lehrkräe im Feld zu. Bevor
Lehrkräe Lernverlaufsdiagnostik als Baustein ihres Unterrichts erwägen, prüfen sie die Systeme
mit folgenden Fragen:
 Welche Einsatzmöglichkeiten bietet ein Testsystem der Lernverlaufsdiagnostik?
 Inwiefern bereichert Lernverlaufsdiagnostik meinen Unterricht?
 Inwiefern beeinusst Lernverlaufsdiagnostik meinen bisherigen Unterricht?
Im inklusiven Unterricht ist es für die Lehrkräe von Vorteil, wenn die Testsysteme möglichst
breit und exibel einsetzbar sind. Manche Lehrkräe benötigten Instrumente, die mit ganzen
Klassen genutzt werden können und andere benötigten sie nur für einzelne, wenige Schülerin-
nen und Schüler. Zusätzlich erhöht ein zeitlich ungebundener Einsatz die Flexibilität im Unter-
richtsalltag, um Schülerinnen und Schüler je nach Kompetenzprol häuger oder seltener zu
testen. Im Fokus der Lernverlaufsdiagnostik steht die individuelle Bezugsnorm (Gebhardt, Diehl,
Mühling, 2016), sodass Schülerinnen und Schüler mit hohem Lerntempo mit größeren Abstän-
den getestet werden können, da diese sogenannte Responder sind. Responder protieren von der
angebotenen Förderung und sie zeigen einen erwarteten, positiven Lernverlauf. Schülerinnen
und Schüler mit Lernschwierigkeiten sollten dagegen solange häuger getestet werden bis ein
stetiger Lernzuwachs erkennbar und sichergestellt ist, dass die unterrichtliche Förderung wirkt.
Testsysteme, die für möglichst viele Schülerinnen und Schüler geeignet sind, verringern den Auf-
wand der Einarbeitung, Einführung und Koordination im Unterricht für die Lehrkräe.
Damit Lehrkräe neue Innovationen in ihren Unterricht etablieren, ist die Erkenntnis über
den Mehrwert für sie selbst und ihre Klassen Voraussetzung. Der Mehrwert der Lernverlaufsdi-
agnostik liegt für die Lehrkräe nicht alleine in den Informationen über ansteigende oder stag-
nierende Lernverläufe, sondern ebenfalls auf der Verknüpfung der Diagnostik mit Förderemp-
fehlungen und Fördermaterial. Besonders automatisierte Analysen der Schwierigkeiten im Lesen
und der verwendeten Strategien bei der Bearbeitung von Aufgaben liefern Lehrkräen Anregun-
gen für Alternativen in der Förderplanung. Zudem wünschen sich Lehrkräe, dass datenbasierte
Übungsformate (z. B. Arbeitsblätter, Aufgabenstellungen) und weiterführendes Übungsmaterial
(z. B. individueller Übungswortschatz, Lesetexte) bereitgestellt werden. Des Weiteren erhöht ein
schülergerechtes, fachbezogenes Feedback den Mehrwert für den Unterricht. Viele Schülerinnen
und Schüler möchten wissen, ob sie ihre Leistungen verbessern konnten. Automatisierte und al-
tersadäquate Rückmeldungen für Selbstkontrollen des Lernprozesses können den Workload der
Lehrkräe ebenfalls reduzieren und können Lernverlaufsdiagnostik im Unterrichtsalltag pro-
tabler machen.
Eine Etablierung von Lernverlaufsdiagnostik im Unterricht hängt ebenfalls davon ab, wie sehr
sie in das alltägliche Unterrichtsgeschehen eingrei. Lehrkräe mit viel Berufserfahrung greifen

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auf ein großes Repertoire an didaktischen sowie fachlichem Wissen zurück und haben eigene Un-
terrichtskonzepte mit bevorzugten Methoden und Materialien entwickelt. Für diese Lehrkräe
ist es wichtig, dass Lernverlaufsdiagnostik nicht als Zusatz zum bisherigen Unterricht verstanden
wird, sondern dass sie sich in bestehende Strukturen integrieren lässt. Hingegen ist für Berufsan-
fängerinnen und Berufsanfänger ein Testsystem attraktiv, welches sie in der Unterrichtsplanung
und -gestaltung unterstützt und leitet. Erst wenn diese Voraussetzungen geschaen sind, kön-
nen alle Lehrkräe die Eektivität ihres Unterrichts anhand der Lernverlaufsgraphen evaluieren.
2.3 Lernverlaufsgraphen
In den Lernverlaufsgraphen werden die Ergebnisse der Tests abgetragen, damit eine Interpretati-
on dieser gut gelingen kann. Viele Graphen haben einen einheitlichen Auau. Auf der Abszissen-
achse (x-Achse) wird meist der zeitliche Verlauf abgebildet (z. B. Anzahl der Schulwochen). Hier
können Lehrkräe die Zeitpunkte sowie die Zeitabstände der durchgeführten Lernverlaufstests
ablesen. Auf der Ordinatenachse (y-Achse) wird hingegen das Kompetenzmaß des jeweiligen
Lernverlaufstests abgetragen (z. B. Anzahl der richtig gelesenen Wörter pro Minute). Wenn meh-
rere Testergebnisse vorliegen, werden diese zu einer Lernverlaufskurve verbunden. Die Steigung
der Kurve zeigt an, ob der Lernverlauf einer Schülerin oder eines Schülers über die Zeit steigt,
stagniert oder negativ abfällt. Traditionell wird zwischen Klassengraphen und Individualgraphen
dierenziert (Klauer, 2014). Die Klassengraphen zeigen die Lernverläufe aller Schülerinnen und
Schüler einer sozialen Bezugsgruppe und die Individualgraphen eine Verlaufskurve im Sinne
der individuellen Bezugsnorm an. Mit einem Individualgraphen werden häug noch zusätzliche
Informationen angeboten, z. B. Angaben zur Anzahl falsch gelöster Antworten, eine Abbildung
der sozialen Bezugsnorm, eine Trendlinie (durchschnittliche Steigung des Lernverlaufs) und eine
Ziellinie (erwartete Steigung des Lernverlaufs vor Förderbeginn; van den Bosch, Espin, Chung &
Saab, 2017). Neben Erweiterung der schülerbezogenen Daten können auch unterrichtliche Maß-
nahmen in einem Lernverlaufsgraphen markiert werden. Hierzu nennen van den Bosch et al.
(2017) vertikale Linien, die Änderungen in der unterrichtlichen Förderung zueinander abgren-
zen. Zusätzlich können qualitative Informationen über einzelne Antworten bereitgestellt werden.
Alle zusätzlichen Informationen haben das Ziel, die Interpretation der Daten zu vereinfachen.
Lehrkräe benötigen diagnostische und förderpädagogische Kompetenzen, um Graphen rich-
tig zu interpretieren und mit einer Förderung in Bezug zu setzen. Grundsätzlich beschreiben
Wagner, Hammerschmidt-Snidarich, Espin, Seifert und McMaster (2017) die Grafeninterpre-
tation als drei aufeinander auauende Hauptprozesse. Der erste Prozess ist die visuelle Muster-
erkennung, bei dem der Verlauf des Graphens betrachtet wird. Im zweiten interpretativen Pro-
zess werden allgemeines Graphen- sowie Inhaltswissen miteinander verknüp. Im letzten inte-
grativen Prozess werden zusätzliche fachliche eorien (z. B. Wissen über die Leseentwicklung)
mit dem Verlauf des Graphens verbunden. Zeuch, Förster und Souvignier (2017) spezizieren
diese grundlegenden Kompetenzen und beschreiben drei Kompetenzstufen von Lehrkräen. In
der ersten Stufe Lesen der Daten ermitteln Lehrkräe wichtige Datenpunkte in einem Graphen
und beschreiben ihn. Dazu gehört, dass die Lehrkräe den Trend der Kurve erkennen und ver-
stehen. In der zweiten Stufe Lesen zwischen den Daten verbinden die Lehrkräe konkrete schü-
lerbezogene Fähigkeiten mit dem individuellen Lernverlauf. In der höchsten Kompetenzstufe Le-
sen über die Daten hinaus ziehen Lehrkräe fachlich begründete Schlüsse über zukünige Ent-
wicklungen, kindliche Schwierigkeiten und gestalten begründet Fördermaterialien und Übungs-
phasen.
Manche Lehrkräe erreichen auch ohne spezisches Training die erste Kompetenzstufe. Trotz-
dem benötigen die Lehrkräe besondere Unterstützung sowie Begleitmaterialien für die Inter-
pretation, damit es nicht zu Fehlinterpretation kommt (Ardoin et al., 2013). Lehrkräe kön-
nen Schwierigkeiten haben, Daten systematisch zu beschreiben oder neigen dazu, sich auf ein-
zelne, irrelevante Datenpunkte zu konzentrieren (Zeuch et al., 2017). Außerdem wird ihre Vor-
hersage des zukünigen Lernverlaufs durch Extremwerte, eine niedrige Variabilität der richtigen
Antworten, die Steigung der Kurve sowie die Ausprägung des letzten Datenpunkts beeinusst
(Klapproth, 2018). Optische Hilfsmittel (z. B. eine Trendlinie) helfen den Lehrkräen bei der In-
terpretation. Allerdings fokussieren sie sich so stark auf diese Hilfsmittel, dass andere Aspekte
vernachlässigt werden (Newell & Christ, 2017). Diese aktuellen Forschungsergebnisse müssen
allerdings zunächst noch in die Unterstützung der Lehrkräe übertragen werden. In Deutsch-
land ist der Einsatz der Lernverlaufsdiagnostik noch selten, sodass Unterstützung vor allem an
der Schnittstelle Grapheninterpretation und lesedidaktische Förderplanung benötigt wird (Jung-
johann, Gegenfurtner & Gebhardt, 2018).

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3 Die Onlineplattform Levumi
Die Onlineplattform Levumi (www.levumi.de) bietet kompetenzorientierte Lernverlaufstests an
und verbindet diese mit Fördermaßnahmen. Dieses ineinandergreifende Angebot verbindet För-
derdiagnostik, Förderplanung und deren Evaluierung für den inklusiven Unterricht in einem
Testsystem. Die Plattform ist 2015 in einem multidisziplinären Forscherteam entwickelt worden
und wird kontinuierlich erweitert (Mühling, Gebhardt & Diehl, 2017). Lehrkräe können sich
kostenlos einen Account anlegen und alle Funktionen explorativ in einer Testklasse kennenler-
nen. Zusätzlich stehen Handbücher sowie Video-Tutorials für die Benutzung, Interpretation und
Förderung zum Download bereit. Alle Lernverlaufstests und Fördermaterialien sind theoriege-
leitet konstruiert und werden in Schulstudien evaluiert. Neben den Tests im Lernbereich Lesen
stehen Lehrkräen Tests zur Erfassung mathematischer Kompetenzen sowie dem Verhalten zur
Verfügung.
3.1 Lernverlaufstests im Bereich Lesen
Im Lernbereich Lesen sind alle Tests am Kieler Leseauau orientiert (Dummer-Smoch & Ha-
ckental, 2016). Die Grapheme sind nach Schwierigkeitsgrad gestaelt und für die Levumi Platt-
form bis maximal zu fünf Niveaustufen zusammengefasst. Damit Lehrkräe die Levumi Tests
unabhängig zu ihrem sonstigen Unterrichtsmaterial nutzen können, wurde bei der Testkons-
truktion die Reihenfolge der Buchstabeneinführung verschiedener Leselehrwerke berücksichtig.
3.1.1 Leseflüssigkeitstests
Alle Leseüssigkeitstests sind lehrerzentriert und werden digital durchgeführt. Nach einer münd-
lichen Einführung startet die Lehrkra den Test, der dann eine Minute lang zufällig gezogene
Items anzeigt. Bei der zufälligen Ziehung werden schwierigkeitsgenerierende Regeln berücksich-
tigt, sodass beispielsweise zwei aufeinander folgende Items nicht das gleiche Anfangsgraphem
haben. Das Kind liest jedes Item laut vor und die Lehrkra bewertet über die Tastatur, ob das
Kind korrekt gelesen hat. Das Kompetenzmaß ist die Anzahl der richtig gelesenen Items. Nach
jeder Testung erhält das Kind leistungsbezogene Rückmeldung über den Drachen Levumi. Levu-
mi bietet mehrere Testtypen an, die unterschiedliche Teilfähigkeiten des basalen Lesens erfassen
(siehe Jungjohann & Gebhardt, 2018).
3.1.2 Tests zum sinnentnehmenden Lesen
Das sinnentnehmende Lesen wird in mehreren Niveaustufen auf Satzbasis erfasst. Das Satzlesen
ist das Bindeglied zwischen basalen Lesefähigkeiten und dem Textverstehen (Ecalle, Bouchafa,
Potocki & Magnan, 2013) und erhebt diese Teilfähigkeiten. Neben den Buchstaben der Niveau-
stufen werden zusätzlich unterschiedliche Argument-Prädikat-Strukturen innerhalb der Sätze
berücksichtigt. Die Kinder führen diese Tests eigenständig in einem individuellen Schüler account
durch. Alle schülerzentrierten Tests können als Gruppentest angeleitet werden. Analog zu den
Leseüssigkeitstests wird die Anzahl richtig gelöster Items als Kompetenzmaß herangezogen und
anschließend gibt der Drache Levumi Feedback.
3.2 Interpretation der Levumi Graphen
Die Plattform wertet alle Ergebnisse unmittelbar für die Lehrkräe aus und stellt drei unter-
schiedliche Ansichten zur Verfügung. Dazu zählt ein Klassengraph, ein Individualgraph sowie
eine qualitative Auswertung, in der alle Antworten sowie die Lösungswahrscheinlichkeiten für
jede Messung gelistet sind (siehe Gebhardt, Diehl & Mühling, 2016). Hilfestellungen zur Inter-
pretation werden im Lehrerhandbuch kontinuierlich aktualisiert. Die Klassengraphen werden
dazu genutzt um potentielle Förderkinder innerhalb der Klasse zu identizieren. Meist haben
die Lehrkräe zuvor subjektive eorien, die mithilfe der sozialen Bezugsnorm bestätigt wer-
den können. Zusätzlich können Kinder entdeckt werden, die ihre Schwierigkeiten im Unter-
richtsalltag kompensieren. Anhand des Individualgraphs wird das kindspezische Leseschwie-
rigkeitsprol ermittelt. Die qualitativen Auswertungen ergänzen die Individualgraphen, indem
sie systematisch linguistische Fehlerquellen aufdecken. Analysen zur Dekodiergenauigkeit oder
der Lesegeschwindigkeit können ebenfalls leicht mithilfe der Lehrerhandbücher erfolgen. Alle
gewonnenen Informationen dienen als Basis für die Förderplanung. Durch eine automatisierte
Auswertung der Plattform können zukünig gezielte Hilfen bei der Interpretation für Lehrkräe
angeboten werden. So könnten beispielsweise auällige Lernverläufe erkannt und visuell hervor-
gehoben oder spezische Hinweise auf mögliches Fördermaterial gegeben werden.

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3.3 Fördermaterialien
Für die Verschränkung von Diagnostik und Förderung bietet Levumi das Förderhandbuch Lesen
an, in dem zentrale Entwicklungsbereiche und Schwierigkeiten des Leseerwerbs sowie Angebote
zur Förderung dargestellt sind (siehe Jungjohann, Gebhardt, Diehl & Mühling, 2017). Zudem
enthält es exemplarische kopier- und bearbeitbare Formatvorlagen. Das Förderhandbuch stellt
stets eine Verbindung zwischen Aufgabentypen, deren Intentionen und den Niveaustufen der
Tests her. Die fachliche Begründung der Förderplanung geht damit einher und erfolgt nach lin-
guistischen Kriterien. Lehrkräe können sich durch dieses Material informieren und bei Bedarf
alternative Förderansätze entwickeln.
4 Fazit
Lehrkräe sind die Experten für das schulische Lernen ihrer Schülerinnen und Schüler. Sie ent-
scheiden frei über den Einsatz von Fördermaterialien und gestalten Förderungen auf der Basis
ihrer fachlichen und pädagogischen Kompetenzen. Der Ansatz der Lernverlaufsdiagnostik stellt
kein neues Unterrichtskonzept dar, sondern versteht sich als Erweiterungsangebot bekannter
Strukturen. Die Lernverlaufstests ermöglichen die Evaluation des eigenen Unterrichts und geben
Anlass zur Reexion. Für die Etablierung von Lernverlaufsdiagnostik in Deutschland müssen die
Besonderheiten des inklusiven Schulsystems berücksichtigt werden. Das angebotene Förderma-
terial sowie die Auereitung des lesedidaktischen Wissens dienen als Anregungen zur Förder-
planung. Die Intention der Onlineplattform Levumi ist es, Lehrkräe in der Erweiterung ihres
bestehenden Repertoires zu unterstützen um den Herausforderungen im inklusiven Leseunter-
richt eektiv begegnen zu können.
Literatur
Ardoin, S.P., Christ, T.J., Morena, L.S., Cormier, D.C., & Klingbeil, D.A. (2013). A Systematic Review and Summarization of the Recom-
mendations and Research Surrounding Curriculum-Based Measurement of Oral Reading Fluency (CBM-R) Decision Rules. Journal of
School Psychology, 51, 1-18. DOI: 10.1016/j.jsp.2012.09.004.
Deno, S. L. (2003). Curriculum-Based Measures: Development and Perspectives. Curriculum-Based Measures: Development and Perspectives:
28 (3-4), 3-12. https://doi.org/10.1177/073724770302800302.
Deno, S. L., Mirkin, P.K. & Chiang, B. (1982). Identifying a valid measure of reading. Exceptional Children, 49, 36-45.
Diehl, K. (2011). Innovative Lesediagnostik – ein Schlüssel zur Prävention von Lese-Rechtschreibschwierigkeiten. Zeitschri für Heilpä-
dagogik, 5, 164-172.
Dirim, I., Hauenschild, K. & Lütje-Klose, B. (2008). Ethnische Vielfalt und Mehrsprachigkeit an Schulen. Einführung. In Dirim, I., Hau-
enschmid, K. & Lütje-Klose, B., Löser, J. & Sievers, I. (Hrsg.) Ethnische Vielfalt und Mehrsprachigkeit an Schulen. Beispiel aus verschiede-
nen nationalen Kontexten. (9-12) Frankfurt am Main: Brandes & Apsel.
Dummer-Smoch, L., & Hackethal, R. (2016). Kieler Leseauau. Handbuch, 9. Auage. Kiel: Veris.
Ecalle, J., Bouchafa, H., Potocki, A., & Magnan, A. (2013). Comprehension of Written Sentences as a Core Component of Children‘s Read-
ing Comprehension. Journal of Research in Reading, 36(2), 117-131.
Fuchs, L. (2017). Curriculum-Based Measurement as the Emerging Alternative: ree Decades Later. Learning Disabilities Research &
Practice, 32(1), 5-7. DOI: 10.1111/1drp.12127.
Fuchs, L. S. (2004). e Past, Present, and Future of Curriculum-Based Measurement Research. School Psychology Review, 33(2), 188-192.
Fuchs, L. S., Fuchs, D., Hosp, M. K. & Jenkins, J. R. (2001). Oral Reading Fluency as an Indicator of Reading Competence. A eoretical,
Empirical, and Historical Analysis. Scientic Studies of Reading, 5(3), 239–256. doi:10.1207/S1532799XSSR0503_3.
Gebhardt, M. & Jungjohann, J. (2018, im Druck). Digitale Unterstützung bei der Dokumentation von Verhaltens- und Leistungsbeurtei-
lungen. In Meyer, B., Tretter, T., Englisch, U. (Hrsg.), Praxisleitfaden auällige Schüler und Schülerinnen. Weinheim, Basel: Beltz.
Gebhardt, M., Diehl, K., & Mühling, A. (2016). Lern-Verlaufs-Monitoring LEVUMI Lehrerhandbuch. Version 1.1. DOI: 10.17877/
DE290R-17792.
Gebhardt, M., Schwab, S., Krammer, M., Gasteiger-Klicpera, B., & Sälzer, C. (2014). Erfassung von individualisiertem Unterricht in der Se-
kundarstufe I. Eine quantitative Überprüfung der Skala „Individualisierter Unterricht“ in zwei Schuluntersuchungen in der Steiermark.
Zeitschri für Bildungsforschung, 4(3), S. 303-316. DOI: 10.1007/s35834-014-0095-7.
Jungjohann, J., & Gebhardt, M. (2018). Lernverlaufsdiagnostik im inklusiven Anfangsunterricht Lesen – Verschränkung von Lernverlaufs-
diagnostik, Förderplanung und Wochenplanarbeit. In F. Hellmich, G. Görel & M.F. Löper (Hrsg.), Inklusive Schul- und Unterrichtsent-
wicklung (160-173). Stuttgart: Kohlhammer.
Jungjohann, J., Gebhardt, M., Diehl, K., & Mühling, A. (2017). Förderansätze im Lesen mit LEVUMI. DOI: 10.17877/DE290R-18042.
Jungjohann, J., Gegenfurtner, A., & Gebhardt, M. (2018). Systematisches Review von Lernverlaufsmessung im Bereich der frühen Leseüs-
sigkeit. Empirische Sonderpädagogik, 10(1), 100-118.
Klapproth, F. (2018). Biased Predictions of Students’ Future Achievement: An Experimental Study on Pre-Service Teachers’ Interpretation
of Curriculum-Based Measurement Graphs. Studies in Educational Evaluations, 59, S. 67-75. DOI: 10.1016/j.stueduc.2018.03.004.
Klauer, K.J. (2014). Formative Leistungsdiagnostik: Historischer Hintergrund und Weiterentwicklung zur Lernverlaufsdiagnostik. In M.
Hasselhorn, W. Schneider & U. Trautwein (Hrsg.), Lernverlaufsdiagnostik, Tests und Trends N.F. Band 12 (1-17). Göttingen: Hogrefe.
Klauer, K.J. (2011). Lernverlaufsdiagnostik – Konzepte, Schwierigkeiten und Möglichkeiten. Empirische Sonderpädagogik, 3(3), 207-224.
Klicpera, C., Ehgartner, M., Gasteiger-Klicpera, B. & Schabmann, A. (1993). Voraussetzungen für das Leselernen bei lernbehinderten Kin-
dern in der Sonderschule und bei guten und schwachen Lesern in der Grundschule: Eine Längsschnittuntersuchung zur Entwicklung
des phonematischen Bewußtseins in der ersten Schulstufe. Heilpädagogische Forschung (3), 104-108.
Landerl, K., & Wimmer, H. (2008). Development of Word Reading Fluency and Spelling in a Consistent Orthography. An 8-year Fol-
low-Up. Journal of Educational Psychology, 100(1), 150-161. D OI: 10.1037/0022-0663.100.1.150.
Lindsay, G., & Strand, S. (2016). Children with Language Impairment. Prevalence, Associated Diculties, and Ethnic Disproportionality
in an English Population. Frontiers in Education 1, 1102. DOI: 10.3389/feduc.2016.00002.

Forschung Sprache 2/2018 Urheberrechtlich geschütztes Material – © Deutsche Gesellschaft für Sprachheilpädagogik e. V. (dgs)
J. Jungjohann, K. Diehl, A. Mühling & M. Gebhardt: Graphen der Lernverlaufsdiagnostik 91
Lütje-Klose, B. & Mehlem, U. (2015). Die Inklusion mehrsprachiger Kinder in der Grundschule. In Huf, C. Katzenbach, D. & Schnell, I.
(Hrsg.) Inklusive Bildung – Herausforderungen für Erziehungswissenscha, Fachdidaktik und pädagogische Psychologie. Bad Heilbrunn:
Klinkhardt.
Lütje-Klose, B. (2012). Sprachlich-kommunikative Beeinträchtigung bei Schülerinnen und Schülern mit dem Förderschwerpunkt Lernen.
In Braun, O. & Lütke, U. (Hrsg.) Sprache und Kommunikation. Behinderung, Bildung und Partizipation. Enzyklopädisches Handbuch der
Behindertenpädagogik: Band 8. Stuttgart: Kohlhammer, 646-652.
Maier, U. (2014). Computergestützte, formative Leistungsdiagnostik in Primar- und Sekundarschulen. Ein Forschungsüberblick zu Ent-
wicklung, Implementation und Eekten. Unterrichtswissenscha, 42(1), 69-86.
Medienberatung NRW (2015): Datenschutz an Schulen in NRW. Handreichung für Schulleitungen. Abruar unter: http://www.medien-
beratung.schulministerium.nrw.de/Medienberatung-NRW/Publikationen/Broschuere_Datenschutz_Schulen_NRW_Final.pdf_down-
load_web.pdf (Abruf: 19.10.18).
Mühling, A., Gebhardt, M., & Diehl, K. (2017). Formative Diagnostik durch die Onlineplattform Levumi. Informatik Spectrum, 40(6), S.
556-561. DOI: 10.1007/s00287-017-1069-7.
Newell, K.W., & Christ, T.J. (2017). Novice Interpretations of Progress Monitoring Graphs: Extreme Values and Graphical Aids. Assessment
for Eective Intervention. 42(4), 224-236. DOI: 10.1177/1534508417694855.
OECD (2018), e Resilience of Students with an Immigrant Background: Factors that Shape Well-being, OECD Reviews of Migrant
Education, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264292093-en.
Reschly, A. L., Busch, T. W., Betts, J., Deno, S. L. & Long, J. D. (2009). Curriculum-based measurement oral reading as an indicator of read-
ing achievement: a meta-analysis of the correlational evidence. Journal of school psychology, 47(6), 427–469. https://doi.org/10.1016/j.
jsp.2009.07.001.
Taylor, C.R. (2012). Engaging the struggling reader: Focusing on reading and success across the content areas. National Teacher Education
Journal. 5(2), 51-58.
van den Bosch, R.M., Espin, C.A., Chung, S., & Saab, N. (2017). Data-Based Decision-Making: Teachers’ Comprehension of Curricu-
lum-Based Measurement Progress-Monitoring Graphs. Learning Disabilities Research & Practice, 32(1), 46-60. DOI: 10.1111/ldrp.12122.
Wagner, D., Hammerschmidt-Snidarich, S.M., Espin, C.A., Seifert K. & McMaster K.L. (2017). Pre-service Teachers‘ Interpretation of CBM
Progress Monitoring Data. Learning Disabilities Research & Practice, 32 (1), 22-31.
Walter, J. (2011). Die Messung der Entwicklung der Lesekompetenz im Dienste der systematischen formativen Evaluation von Lehr- und
Lernprozessen. Zeitschri für Heilpädagogik (6), 204-217.
Wayman, M. M., Wallace, T., Wiley, H. I., Tichá, R. & Espin, C. A. (2007). Literature Synthesis on Curriculum-Based Measurement in
Reading. e Journal of Special Education, 41(2), 85-120. https://doi.org/10.1177/00224669070410020401.
Zeuch, N., Förster, N., & Souvignier, E. (2017). Assessing Teachers’ Competencies to Read and Interpret Graphs from Learning Progress
Assessment: Results from Tests and Interviews. Learning Disabilities Research & Practice, 32(1), S. 61-70. DOI: 10.1111/ldrp.12126.
Zu den Autoren
Jana Jungjohann hat 2015 das erste Staatsexamen für das Lehramt Sonderpädagogik mit der
Fachrichtung Sprache und Kommunikation sowie Lernen abgeschlossen. Seitdem arbeitet sie an
der Technischen Universität Dortmund als wissenschaliche Mitarbeiterin mit den Forschungs-
schwerpunkten Lernverlaufsdiagnostik im Anfangsunterricht Lesen in inklusiven Schulen und
Verknüpfung von Lernverlaufsdiagnostik, Dateninterpretation und Fördermaterialien.
Prof. Dr. Kirsten Diehl leitet die Abteilung Inklusion und pädagogische Entwicklungsförderung
an der Europa-Universität Flensburg. Ihre Arbeitsschwerpunkte sind u. a. Heterogenität und Bil-
dungsungleichheiten im Kontext Sonderpädagogik, Diagnostik und Förderung im Schrisprach-
erwerb und Lernfortschrittsdiagnostik.
Prof. Dr. Andreas Mühling ist Professor der Arbeitsgruppe Didaktik der Informatik an der Chris-
tian-Albrecht-Universität zu Kiel. Seine Arbeitsschwerpunkte sind u. a. Lehren und Lernen des
Programmierens, Konzeptionen der Informatik, Educational Data Mining sowie die selbst pro-
grammierte Onlineplattform www.levumi.de.
Prof. Dr. Markus Gebhardt ist Professor für die Entwicklung und Erforschung inklusiver Bil-
dungsprozesse an der Technischen Universität Dortmund. Seine Forschungsschwerpunkte liegen
in der Lernverlaufsdiagnostik (Schwerpunkt: die Onlineplattform www.levumi.de), Fragebogen
und Testkonstruktion für die inklusive Schule sowie in der Zusammenarbeit unterschiedlicher
Akteure im Feld schulischer Bildung.
Korrespondenzadresse
Jana Jungjohann, M.Ed.
Technische Universität Dortmund
Fakultät Rehabilitationswissenschaen
Entwicklung und Erforschung inklusiver Bildungsprozesse
Emil-Figge-Straße 50
44227 Dortmund
jana.jungjohann@tu-dortmund.de