Psychologie in Erziehung und Unterricht, 2013, 60, 163 -183 DOI 10.2378/ peu2013.art14d © Ernst Reinhardt Verlag München Basel n Übersichtsartikel Die Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen Internationale und nationale Befunde Hanna Dumont 1 , Marko Neumann 1 , Kai Maaz 1 , Ulrich Trautwein 2 1 Universität Potsdam 2 Universität Tübingen The Effect of Student Body Composition on Academic Achievement: International and National Evidence Summary: This paper reviews empirical evidence on the effect of the composition of a student body on academic achievement of students. After defining the term composition effect, methodological aspects regarding the study of composition effects are considered. International and national evidence for the composition of a student body with respect to students’ abilities, social, and ethnic background is then presented. Whereas international studies find evidence for social, ethnic, and achievement composition variables, national studies reveal that mean achievement level of a school or class is the most important composition variable in Germany. However, this effect is confounded with school track and social composition, which itself exerts a small incremental effect. Ethnic composition, however, does not seem to play an important role. The paper closes with a presentation of the underlying processes of composition effects and a discussion on how the composition of a student body is considered in school governance practices. Keywords: Composition effects, academic achievement, tracking Zusammenfassung: Der vorliegende Beitrag fasst die Befundlage zu der Frage, ob die Zusammensetzung der Schülerschaft einer Schule bzw. Schulklasse einen Einfluss auf die Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern hat, zusammen. Dazu wird zunächst der Begriff Kompositionseffekt definiert und von anderen Kontexteffekten abgegrenzt. Darauf aufbauend erfolgt eine Erörterung methodischer Aspekte der Untersuchung von Kompositionseffekten. Bei der anschließenden Darstellung der internationalen und nationalen Befunde wird zwischen der leistungsbezogenen, sozialen und ethnischen Komposition unterschieden. Während sich in internationalen Studien Belege für alle Kompositionsmerkmale finden lassen, zeigt sich für Deutschland insbesondere die leistungsbezogene Komposition einer Schülerschaft als bedeutsamster Einflussfaktor, die jedoch in hohem Maße mit der Schulformzugehörigkeit sowie der sozialen Komposition, die einen kleinen zusätzlichen Effekt ausübt, konfundiert ist. Die ethnische Komposition hat hingegen keinen spezifischen Effekt auf Schulleistungen. Der Beitrag schließt mit einer Darstellung der Wirkmechanismen von Kompositionseffekten und einer Diskussion, inwiefern die Zusammensetzung von Schülerschaften gegenwärtig in der Steuerung von Schulen berücksichtigt wird. Schlüsselbegriffe: Kompositionseffekte, Leistungsentwicklung, gegliedertes Schulsystem In den vergangenen Jahren hat sich in Deutschland zunehmend ein Bewusstsein dafür entwickelt, dass sich Schulen und Schulklassen oftmals bedeutsam hinsichtlich der Zusammensetzung ihrer Schülerschaft unterscheiden. So berichteten Baumert und Schümer (2001) auf Basis der PISA-2000-Studie von substanziellen Zusammenhängen zwischen dem mittleren sozioökonomischen Status sowie dem durchschnittlichen kognitiven Fähigkeitsni- 164 Hanna Dumont et al. veau einer Schule und der Lesekompetenz von Schülerinnen und Schülern (vgl. auch Baumert, Stanat & Watermann, 2006). Spätestens seitdem das Lehrerkollegium der Berliner Rütli- Schule in einem Brandbrief an die Senatsverwaltung auf die hohe Quote von leistungsschwachen Kindern aus sozial benachteiligten Familien und die damit einhergehenden pädagogischen Herausforderungen aufmerksam gemacht hat, wird das Thema auch in der Öffentlichkeit und der Bildungspolitik - unter Verwendung von Begriffen wie Risikoschulen oder Problemschulen aber auch vorsichtiger formulierten Bezeichnungen wie „Schulen mit besonderer pädagogischer und sozialer Aufgabenstellung“ oder „Schulen mit besonderer Belastung“ - verstärkt diskutiert, wovon insbesondere die Hauptschulen betroffen sind (Trautwein, Baumert & Maaz, 2007). Als Folge dieser öffentlichen Diskussion gab es in den letzten Jahren vermehrt Bemühungen, die Zusammensetzung der Schülerschaft einer Schule bei der Ressourcenallokation und der Evaluation ihrer Arbeit zu berücksichtigen (Bonsen, Bos & Gröhlich, 2007; Bonsen et al., 2010; Bos, Pietsch, Gröhlich & Janke, 2006; Schräpler, 2009). In der Regel stehen bei der Frage nach negativen Effekten der Zusammensetzung von Schülerschaften insbesondere der Anteil von Schülerinnen und Schülern aus sozial schwachen Familien sowie der Anteil von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund im Fokus des Interesses, wobei davon ausgegangen wird, dass eine Konzentration von Schülerinnen und Schülern aus sozial schwierigen Milieus negative Konsequenzen für die Leistungsentwicklung aller Schülerinnen und Schüler hat. Die Frage nach dem Einfluss der Zusammensetzung einer Klasse oder Schule hat in der sozialwissenschaftlichen Forschung, insbesondere im US-amerikanischen Raum, eine lange Tradition. So stellte Coleman bereits vor über 40 Jahren in seiner einflussreichen, aus methodischer Sicht allerdings inzwischen überholten Studie Equality of Educational Opportunity (Coleman et al., 1966) fest, dass die soziale Komposition einer Schule einen entscheidenden Einfluss auf die Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern hat. Seit der Veröffentlichung dieser Ergebnisse beschäftigen sich verschiedene Disziplinen - Erziehungswissenschaft, Soziologie, Psychologie und Ökonomie - mit der Frage nach sogenannten Kompositionseffekten (siehe z. B. Van Ewijk & Sleegers, 2010 a). Obwohl mittlerweile aufgrund der Vielzahl von empirischen Studien zum Thema außer Zweifel steht, dass die Zusammensetzung der Schülerschaft einer Klasse oder Schule unterschiedliche Lernbedingungen schafft und damit - zusätzlich zu den individuellen Voraussetzungen der Schülerinnen und Schüler - einen Einfluss auf die Schulleistungen haben kann, herrscht hinsichtlich der Wirkungsweise und Größe solcher Effekte noch kein Konsens (Thrupp, Lauder, & Robinson, 2002). Die Befunde variieren in der Regel in Abhängigkeit der untersuchten Leistungsdomäne, der verwendeten Leistungsindikatoren, der Stichprobe und der hinsichtlich der Zusammensetzung der Schülerschaft untersuchten Merkmale. Ziel des vorliegenden Beitrags ist es daher, einen differenzierten Überblick über den internationalen und nationalen empirischen Kenntnisstand zum Einfluss der Zusammensetzung der Schülerschaft auf die Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern zu geben. Kompositionseffekte - Definition und Abgrenzung In der empirischen Bildungsforschung hat sich für den Einfluss der Zusammensetzung der Schülerschaft einer Schule oder Schulklasse auf Schulleistungen der Begriff Kompositionseffekt (englisch: composition effect oder compositional effect) 1 etabliert (Baumert et al., 2006; Van 1 In einigen Studien findet man auch den Begriff schoolmix effect oder peer effect als Bezeichnung für einen Kompositionseffekt (Harker & Tymss, 2004). Da der Begriff peer effect bereits eine Wirkung der peers impliziert, die Komposition einer Schülerschaft jedoch auch über andere Mechanismen Einfluss nehmen kann, scheint es nach Wilkinson (2002) konzeptuell sinnvoller, diesen Begriff lediglich für die Beeinflussung durch peers zu verwenden und nicht als äquivalente Bezeichnung für einen Kompositionseffekt. Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 165 Ewijk & Sleegers, 2010 a). Die Komposition einer Schülerschaft wird dabei in der Regel durch das Aggregieren individueller Merkmale der betreffenden Schülerinnen und Schüler erfasst. Als zentrale Kompositionsmerkmale, hinsichtlich derer man eine Schülerschaft analysieren kann, nennen Baumert, Stanat und Watermann (2006) fünf Dimensionen: die soziokulturelle Zusammensetzung, die Konzentration sozialer Risikofaktoren durch belastende Familienverhältnisse, die ethnisch-kulturelle Zusammensetzung, das Fähigkeits- und Leistungsniveau der Schülerschaft und die Konzentration lernbiografischer Belastungsfaktoren. Der Großteil der Forschung zu Kompositionseffekten konzentriert sich auf die soziale und ethnische Zusammensetzung sowie das Fähigkeits- und Leistungsniveau der Schülerschaft. Dabei wird davon ausgegangen, dass die Zusammensetzung der Schülerschaft über Auswirkungen auf den Unterricht, die Interaktionen zwischen Schülerinnen und Schülern und die zur Verfügung stehenden materiellen und immateriellen Ressourcen einer Klasse bzw. Schule die Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern beeinflussen kann (vgl. Abschnitt zu Wirkmechanismen). Wichtig ist, dass man nur dann von Kompositionseffekten spricht, wenn die auf Klassen- oder Schulebene aggregierten Individualmerkmale zusätzlich zu den gleichen Merkmalen auf Individualebene einen Einfluss haben: „In many school effects studies, achievement differences are found to be related to differences in the composition of the body of students. This is known as the ,compositional‘ effect. Such an effect is often reported when a school-level aggregate of an individual-level variable makes an independent contribution to the explanation of outcome variance. In other words, the schoollevel aggregated variable makes a significant contribution to the explanatory model over and above the contribution of the same variable at the individual level.“ (Harker & Tymms, 2004, S. 177). Ein Kompositionseffekt würde also vorliegen, wenn zwei Schülerinnen bzw. Schüler, die die identischen individuellen Lernvoraussetzungen haben, zwei verschiedene Schulen mit unterschiedlicher Schülerschaft besuchen und trotz gleicher individueller Voraussetzungen - und unter Konstanthaltung weiterer Einflussfaktoren - unterschiedlich viel hinzulernen. Darüber hinaus werden unter Kompositionseffekten vornehmlich Effekte auf Schulleistungen und Bildungsbeteiligung verstanden. Obwohl sich über eine trennscharfe Abgrenzung sicherlich streiten lässt (siehe z. B. Benner & Crosnoe, 2011), sind Effekte der Zusammensetzung einer Schülerschaft auf Variablen wie Noten, Schulformübergänge oder Fähigkeitsselbstkonzepte in der Literatur vielmehr als Referenzgruppeneffekte oder Big-Fish-Little- Pond Effekte bekannt (Köller & Baumert, 2001; Marsh, 2005; Marsh & Hau, 2003; Milek, Lüdtke, Trautwein, Maaz & Stubbe, 2009; Trautwein & Baeriswyl, 2007). Entsprechend liegt der Fokus des vorliegenden Beitrags auf dem Einfluss der Zusammensetzung der Schülerschaft auf Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern. Kompositionseffekte lassen sich der Gruppe sogenannter Kontexteffekte 2 , d. h. Einflüsse des Lernkontextes bzw. der Lernumwelt, zuordnen (Lüdtke et al., 2002). Daher ist es wichtig, Kompositionseffekte von weiteren verwandten Kontexteffekten, insbesondere Institutionseffekten und Nachbarschaftseffekten, abzugrenzen. Mit Institutionseffekten sind spezifische Fördereffekte der Lernumwelt gemeint, die auf unterschiedliche Stundentafeln, Lehrpläne oder die unterschiedliche Ausbildung der Lehrkräfte zurückzuführen sind, wie dies beispielsweise bei unterschiedlichen Schulformen der Fall ist 2 Einige Autoren verwenden den Begriff Kontexteffekt nicht als Oberbegriff, sondern in Abgrenzung von Kompositionseffekten für den Einfluss von Merkmalen des regionalen Kontextes (z. B. Hutchison, 2003) oder des Schul- oder Klassenkontextes, die nicht auf der Aggregation von Individualmerkmalen beruhen (z. B. Harker & Tymms, 2004). Im vorliegenden Beitrag wird der Begriff jedoch in Anlehnung an Lüdtke, Robitzsch und Köller (2002) als Oberbegriff für den Einfluss jeglicher Merkmale des Kontexts, inklusive der Zusammensetzung der Schülerschaft, verwendet. 166 Hanna Dumont et al. (Baumert, Maaz, Stanat & Watermann, 2009; Maaz, Trautwein, Lüdtke, & Baumert, 2008). Die Unterscheidung zwischen Kompositions- und Institutionseffekten ist besonders in Bildungssystemen mit institutionell getrennten Schulformen wie im deutschen Bildungssystem von Bedeutung, da die Verteilung der Schülerinnen und Schüler auf unterschiedliche Schulformen auf der Basis ihrer Leistungen, in der Regel auch im Hinblick auf andere Merkmale, wie dem sozialen Hintergrund, zu unterschiedlich zusammengesetzten Schülerschaften in den Schulformen führt. Institutions- und Kompositionsmerkmale wirken also gleichzeitig und sind häufig miteinander konfundiert (Maaz et al., 2008), so dass bei der Untersuchung von Kompositionseffekten in Schulsystemen mit unterschiedlichen Schulformen immer auch Institutionseffekte berücksichtigt werden müssen (vgl. Abschnitt zu nationalen Befunden). Von Kompositions- und Institutionseffekten lassen sich weiterhin sogenannte Nachbarschaftseffekte, die häufig auch als regionale Effekte bezeichnet werden, unterscheiden (Leventhal & Brooks-Gunn, 2000; Sampson, Morenoff, & Gannon-Rowley, 2002). Während erstere Effekte des schulischen Kontexts darstellen, beziehen sich letztere auf Effekte der sozialräumlichen Region, in der Kinder und Jugendliche aufwachsen. Regionen unterscheiden sich hinsichtlich der Zusammensetzung ihrer Bevölkerung; besonders in Stadtregionen kommt es häufig zu sozialräumlichen Ungleichheiten und einer Segregation der Bevölkerung in sozialer, ethnischer und demografischer Hinsicht (Bonsen et al., 2010; Kemper & Weishaupt, 2011). Da Schulen ihre Schülerschaft in der Regel aus der nahen Umgebung rekrutieren, spiegeln sich in der Komposition der Schülerschaft einer Schule häufig die sozialen Strukturen der Region bzw. des Wohngebiets wider und sind „ein Abbild der lokalen Strukturen und ihrer Disparitäten“ (Ditton & Krüsken, 2006, S. 154). Auch Kompositions- und Nachbarschaftseffekte sind also in hohem Maße miteinander konfundiert (Baumert, Carstensen & Siegle, 2005; Benson & Borman, 2010; Helbig, 2010; Owens, 2010). Nur wenige Studien haben jedoch Daten über die soziale Zusammensetzung des Einzugsgebiets von Schulen zur Verfügung und können die beiden Effekte empirisch trennen. Methodische Aspekte der Untersuchung von Kompositionseffekten Entsprechend der Definition von Kompositionseffekten erfolgt die empirische Untersuchung von Kompositionseffekten typischerweise über Mehrebenenanalysen (siehe Raudenbush & Bryk, 2002), in denen eine abhängige Variable (üblicherweise die Schülerleistung) durch individuelle Schülermerkmale (z. B. Vorwissen, soziale Herkunft) auf Ebene 1 und dem auf Schul- oder Schulklassenebene aggregierten Mittelwert der Schülermerkmale auf Ebene 2 vorhergesagt wird. Neben der Analyse der mittleren Zusammensetzung einer Schülerschaft auf Ebene 2 lassen sich insbesondere für die leistungsbezogene Zusammensetzung auch Studien ausmachen, die die Heterogenität einer Schülerschaft (meist operationalisiert über die Leistungsstreuung) fokussieren (siehe z. B. Hattie, 2009). Darüber hinaus gibt es Studien, die nichtlineare Effekte der Zusammensetzung einer Schülerschaft untersuchen. Dazu werden die Kompositionsmerkmale auf Ebene 2 kategorisiert (z. B. verschiedene Anteile von Kindern mit Migrationshintergrund pro Klasse bzw. Schule) und es wird überprüft, ob es eine bestimmte „Schwelle“ gibt, ab der negative Effekte zu beobachten sind. Insbesondere für die ethnische Zusammensetzung lassen sich solche Untersuchungen finden (siehe z. B. Stanat, Schwippert & Gröhlich, 2010; Walter, 2008). Schließlich werden in einigen Studien zusätzlich Interaktionseffekte zwischen individuellen und Kompositionseffekten spezifiziert, um zu überprüfen, ob bestimmte Schülergruppen besonders durch eine ungünstige Komposition ihrer Lerngruppe betroffen sind (siehe z. B. De Fraine, Van Damme, Van Landeghem, & Opdenakker, 2003). Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 167 Zusätzlich zu diesen inhaltlich-motivierten Unterschieden zwischen Studien lassen sich erhebliche Unterschiede in der methodischen Umsetzung zwischen den Studien ausmachen. Neben üblichen Variationen in den herangezogenen Leistungsindikatoren und der untersuchten Stichprobe gibt es hinsichtlich der verwendeten Schülerbzw. Kompositionsmerkmale große Unterschiede zwischen Studien. Dies ist insofern bedeutsam, als dass sich die Befunde erheblich unterscheiden, je nachdem, welche und wie viele Merkmale im Regressionsmodell berücksichtigt werden. Besonders die Tatsache, ob das Vorwissen oder die kognitiven Fähigkeiten von Schülerinnen und Schülern kontrolliert wurden, spielt eine wichtige Rolle dafür, wie stark beispielsweise die gemessenen Effekte der sozialen Zusammensetzung einer Schülerschaft ausfallen. So kommen Studien, in denen diese Variablen nicht kontrolliert wurden, zu wesentlich höheren - überschätzten - Effekten, wie in der jüngeren Forschung zu Kompositionseffekten wiederholt kritisch angemerkt wurde (Harker & Tymms, 2004; Thrupp et al., 2002) und von Van Ewijk und Sleegers (2010 a) in ihrer Metanalyse jüngst erneut empirisch gezeigt werden konnte. Ähnliches lässt sich für die Untersuchung von Effekten der ethnischen Zusammensetzung konstatieren: Da Schülerinnen und Schüler mit Migrationshintergrund in der Regel auch aus sozial schwächeren Familien stammen, ist die ethnische Zusammensetzung einer Schülerschaft in hohem Maße mit ihrer sozialen Zusammensetzung konfundiert. Ohne die simultane Berücksichtigung der sozialen Herkunft der Schülerinnen und Schüler sowie der sozialen Zusammensetzung der betreffenden Schülergruppe lässt sich folglich der spezifische Einfluss des Anteils von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund nicht korrekt abschätzen, sondern wird überschätzt (Stanat, 2006). Aus diesem Grund empfehlen Thrupp und Kollegen (2002) in ihrem theoretischmethodischen Referenzrahmen für Studien zu Kompositionseffekten: „ideally, studies seeking to measure the impact of school compositional effects should be constructing a range of compositional variables rather than simply one, as is often the case. In addition, they should indicate the degree of correlation between [these] variables“ (S. 486). Des Weiteren unterscheiden sich Studien zu Kompositionseffekten darin, ob sie die Schülerschaft einer Schule oder einer Schulklasse untersuchen. Während die meisten Studien aus den USA traditionell die Schülerschaft von Schulen untersuchen, gibt es gerade in den letzten Jahren, insbesondere im europäischen Raum, vermehrt Untersuchungen zur Zusammensetzung der Schülerschaft von Klassen (Bellin, 2009; De Fraine et al., 2003; Peetsma, Van der Veen, Koopman, & Van Schooten, 2006; Stanat et al., 2010). Diese Vorgehensweise wird durch die zentrale Metaanalyse zu Kompositionseffekten unterstützt, die zu dem Ergebnis kommt, dass Kompositionseffekte auf Ebene der Klasse größer ausfallen als Kompositionseffekte auf der Ebene der Schule (Van Ewijk & Sleegers, 2010 a). Die Autoren begründen diesen Befund wie folgt und argumentieren darüber hinaus, dass die Zusammensetzung einer Schulklasse die adäquatere Ebene zur Analyse von Kompositionseffekten ist: „Since a student’s relevant group of peers is formed by her classmates, with whom she interacts daily, and not by the cohort or school in its entirety, any measure of composition that does measure characteristics at a higher level than that of the class, is a noisy measure and using it, because of attenuation bias, leads to underestimation of the true peer effect“ (Van Ewijk & Sleegers, 2010 a, S. 145). Schließlich variieren Studien zur Untersuchung von Kompositionseffekten dahingehend, ob sie querschnittlich oder längsschnittlich angelegt sind. Da in querschnittlichen Studien nicht adäquat für das Vorwissen bzw. für individuelle Leistungsvoraussetzungen der Schülerinnen und Schüler kontrolliert werden kann, eignen sich längsschnittliche Studien deutlich besser zur korrekten Abschätzung von Kompositionseffekten (Thrupp et al., 2002). 168 Hanna Dumont et al. Empirische Befundlage zur Existenz von Kompositionseffekten Da davon auszugehen ist, dass Kompositionseffekte je nach kulturellem Kontext bzw. je nach Bildungssystem und demografischer Zusammensetzung des Untersuchungslandes variieren, wird im Folgenden zunächst ein Überblick über die empirische Befundlage zur Existenz von Kompositionseffekten aus internationalen Studien gegeben, bevor im Anschluss daran die Ergebnisse für den deutschsprachigen Raum im Detail dargestellt werden. Insbesondere für Letztere wird dabei auf methodische Unterschiede zwischen den Studien und daraus resultierende Konsequenzen für die Interpretation der Ergebnisse eingegangen. Sofern dies möglich ist (in vielen Studien wurden verschiedene Kompositionsmerkmale simultan untersucht), erfolgt die Darstellung der Studienergebnisse getrennt für die soziale, ethnische und leistungsbezogene Zusammensetzung von Schülerschaften. Internationale Befunde Soziale Komposition Die soziale Zusammensetzung einer Schülerschaft stellt das in internationalen Studien am häufigsten untersuchte Kompositionsmerkmal dar. In der Mehrzahl der Studien wird dabei die soziale Herkunft der Schülerinnen und Schüler über kombinierte Indikatoren erfasst, die Informationen zum Bildungshintergrund der Eltern, zum beruflichen Status der Eltern, zum Familieneinkommen bzw. zu Besitztümern beinhalten (Van Ewijk & Sleegers, 2010 a). Trotz einiger entgegengesetzter Befunde (siehe z. B. Crosnoe, 2009; Gamoran, 1987; Marks, 2010) hat es in den letzten 20 Jahren eine Reihe empirischer Belege dafür gegeben, dass Schülerinnen und Schüler, die von einer sozial besser gestellten Schülerschaft umgeben sind, bessere Schulleistungen aufweisen und mehr dazulernen als Schülerinnen und Schüler, die sich in einer Gruppe mit Kindern und Jugendlichen aus sozial schwachen Familien befinden. Die umfassendsten Studien und Befunde dafür, dass die soziale Zusammensetzung einer Schülerschaft einen wichtigen Einflussfaktor für Schulleistungen darstellt, stammen dabei aus den USA (Benson & Borman 2010; Bryk, Lee, & Holland, 1993; Caldas & Bankston, 1997, 1998; Palardy, 2008; Portes & Hao, 2004; Portes & MacLeod, 1996; Rumberger & Palardy, 2005; Rumberger & Willms, 1992). Ähnliche Ergebnisse finden sich jedoch auch für Australien (Perry & McConney, 2010 a, 2010 b), Neuseeland (Lauder, Hughes, & Watson, 1999), Großbritannien (Lauder, Kounali, Robinson, & Goldstein, 2010; Sammons, Thomas, & Mortimore, 1997; Willms, 1986), Belgien (De Fraine et al., 2003; Dumay & Dupriez, 2008; Opdenakker & Van Damme, 2001, 2006, 2007; Opdenakker, Van Damme, De Fraine, Van Landeghem, & Onghena, 2002), die Niederlande (Dronkers & Levels, 2007; Peetsma et al., 2006; Van der Slik, Driessen, & De Bot, 2006), die Schweiz (Neumann et al., 2007; Ramseier & Brühwiler, 2003), Kolumbien (Rangel & Lleras, 2010), Argentinien (Iturre, 2005) und Chile (McEwan, 2003). Die hier aufgeführten Studien unterscheiden sich jedoch stark in ihrer methodischen Umsetzung; insgesamt kommen dabei längsschnittliche Studien, die für das Vorwissen der Schülerinnen und Schüler sowie die leistungsbezogene Zusammensetzung der Schülerschaft kontrollieren, zu geringeren Effekten der sozialen Komposition. Studien, die mehrere Länder in ihren Analysen berücksichtigen, decken sich mit den Befunden aus empirischen Studien einzelner Länder. So kommen Zimmer und Toma (2000) auf der Basis einer Reanalyse des Längsschnittdatensatzes der Zweiten Mathematikstudie der IEA (SIMS) für die Länder Belgien, Frankreich, Neuseeland und Ontario, Kanada, zu dem Ergebnis, dass die soziale Zusammensetzung der Schülerschaft einer Klasse auch nach Kontrolle des mittleren Fähigkeitsniveaus einen positiven Effekt auf die Leistungsentwicklung hat. Problematisch an der Studie ist jedoch, dass die Mehrebenenstruktur der Daten nicht berücksichtigt wurde. Auch Willms (2010) findet über Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 169 57 Länder hinweg auf der Basis der PISA-2006- Daten einen Zusammenhang zwischen dem mittleren soziökonomischen Status einer Schule und den Schülerleistungen in Naturwissenschaften, allerdings muss dazu gesagt werden, dass nicht für das Vorwissen der Schülerinnen und Schüler kontrolliert wurde. Weiter untermauert werden diese Ergebnisse durch eine Metaanalyse jüngeren Datums zu den Effekten der sozialen Zusammensetzung einer Schülerschaft (Van Ewijk & Sleegers, 2010 a). Die Metaanalyse basierte auf 30 Studien aus verschiedenen Ländern, die zwischen 1986 und 2006 auf Englisch veröffentlich wurden. Für die analysierten Studien zeigte sich ein mittlerer Zusammenhang zwischen dem mittleren sozioökonomischen Status der Schülerschaft und den Schulleistungen der Schülerinnen und Schüler. Je nach methodischer Umsetzung schwankten die identifizierten Kompositionseffekte in den einzelnen Studien jedoch erheblich, was vor allem auf Unterschiede in der Operationalisierung der sozialen Herkunft und in der Kontrolle weiterer Variablen wie dem Vorwissen zurückgeführt werden konnte. Zwischen Leistungsdomänen und einzelnen Ländern ließen sich keine systematischen Unterschiede ausfindig machen. Zusammenfassend lässt sich demnach auf der Basis der internationalen Befundlage festhalten, dass es für verschiedene Länder gute empirische Belege für den Einfluss der sozialen Komposition von Schulen und Schulklassen auf Schulleistungen gibt. Darüber hinaus gibt es Hinweise darauf, dass insbesondere leistungsschwächere Schülerinnen und Schüler durch eine sozial ungünstige Zusammensetzung ihrer Lerngruppe beeinträchtigt sind (De Fraine et al., 2003; Zimmer & Toma, 2000). Ethnische Komposition Hinsichtlich der ethnischen Zusammensetzung, die entweder über den Anteil von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund unabhängig ihrer ethnischen Herkunft oder als Anteil von Schülerinnen und Schülern einer ethnischen Minderheit (z. B. Afroamerikaner in den USA) operationalisiert wird, ist die empirische Befundlage, die vor allem aus den USA und den Niederlanden stammt, weniger eindeutig. So kommen einige Studien zu dem Ergebnis, dass die ethnische Zusammensetzung der Schülerschaft bei Kontrolle der sozialen Zusammensetzung keinen zusätzlichen Einfluss auf die Schülerleistungen hat (Rumberger & Palardy, 2005; Van der Slik et al., 2006). Eine Reihe anderer Studien findet jedoch einen spezifischen negativen Effekt des Anteils von Schülerinnen und Schülern, die ethnischen Minderheiten angehören, auf Schulleistungen (Bankston & Caldas, 1996; Benson & Borman, 2010; Caldas & Bankston, 1997, 1998; Driessen, 2002; Goldsmith, 2011; Peetsma et al., 2006). Zwei Metaanalysen jüngeren Datums kommen zu dem Ergebnis, dass die ethnische Zusammensetzung einer Schülerschaft einen kleinen spezifischen Effekt auf Schulleistungen ausübt, der nicht über die soziale Komposition erklärt werden kann. Van Ewijk und Sleegers (2010 b) zogen für ihre Metaanalyse 13 Studien heran, die zwischen 1986 und 2006 publiziert wurden und den Einfluss der ethnischen Zusammensetzung einer Schülerschaft auf Schulleistungen untersuchten. Sie finden einen kleinen negativen Effekt des Anteils von Kindern mit Migrationshintergrund, der in Studien, die für die soziale Komposition kontrollierten, insgesamt nur leicht kleiner, allerdings unterschiedlich für verschiedene Gruppen von Schülerinnen und Schülern ausfiel. So scheint die ethnische Komposition vor allem die Schülerinnen und Schüler in ihren Schulleistungen zu beeinträchtigen, wenn sie der gleichen ethnischen Minderheit angehören. Gehören sie hingegen keiner oder einer anderen Minderheit an, zeigte sich fast kein Effekt. Insbesondere für Afroamerikaner in den USA konnte ein bedeutsamer negativer Effekt gezeigt werden. Mickelson, Bottia und Lambert (2013) untersuchten in ihrer Metaanalyse den Einfluss der ethnischen Zusammensetzung einer Schule auf die Mathematikleistungen von Schülerinnen und Schü- 170 Hanna Dumont et al. lern und fanden einen kleinen negativen Effekt der ethnischen Komposition einer Schule auf die Leistungen aller Schülerinnen und Schüler. Herangezogen wurden für die Metaanalyse 25 Studien, die aus den Jahren zwischen 1990 und 2010 stammten, und für die soziale Herkunft der Schülerinnen und Schüler auf Individualebene und - bis auf fünf Studien - auch auf Schulebene kontrollierten. Es lässt sich demnach auf der Basis der internationalen Studien festhalten, dass Schülerinnen und Schüler, die auf Schulen mit hohen Anteilen von Kindern mit Migrationshintergrund gehen, schlechtere Lernergebnisse erzielen als hinsichtlich ihrer individuellen Charakteristika vergleichbare Schülerinnen und Schüler, die von weniger Kindern mit Migrationshintergrund umgeben sind. Allerdings fallen die Effekte vergleichsweise gering aus, sofern für soziale Zusammensetzung der Schülerschaft kontrolliert wird. Abschließend sei jedoch auch darauf hingewiesen, dass die Auswirkungen des gemeinsamen Lernens mit Kindern aus ethnischen Minderheiten äußerst komplexer Natur sein können. So finden Benner und Crosnoe (2011) beispielsweise Hinweise darauf, dass auch der Grad an Diversität einer Schule einen positiven Effekt für die Mathematik- und Leseleistung hat. Darüber hinaus finden einige Studien, dass erst bei besonders hohen Anteilen von Kindern mit Migrationshintergrund mit bedeutsamen negativen Effekten zu rechnen ist (Caldas & Bankston, 1998; Luyten, Schildkamp, & Folmer, 2009) und dass Schülerinnen und Schüler bestimmter ethnischer Gruppen in besonderer Weise von negativen Effekten ethnischer Segregation betroffen sind (Dronkers & Levels, 2007). Leistungsbezogene Komposition Die internationale Befundlage zu den Effekten der leistungsbezogenen Zusammensetzung von Schülerschaften ist relativ konsistent. So kommen Studien aus den USA (Burns & Mason, 2002; Hanushek, Kain, Markman, & Rivkin, 2003; Hoxby, 2000), Australien (Marks, 2010), Belgien (De Fraine et al., 2003; Dumay & Dupriez, 2008; Opdenakker & Van Damme, 2001; Opdenakker et al., 2002), Frankreich (Duru-Bellat & Mingat, 1998), den Niederlanden (De Jong, Westerhof, & Creemers, 2000) und Südkorea (Kang, 2007) übereinstimmend zu dem Ergebnis, dass das mittlere Fähigkeitsbzw. Leistungsniveau einer Schülerschaft einen bedeutsamen Einfluss auf die individuellen Schülerleistungen hat: Schülerinnen und Schüler in leistungsstärkeren Schülerschaften haben im Mittel höhere Leistungen als vergleichbare Schülerinnen und Schüler, die von leistungsschwächeren Mitschülerinnen und -schülern umgeben sind. Dies findet sich selbst dann, wenn für die soziale Zusammensetzung der Schülerschaft sowie das individuelle Vorwissen kontrolliert wurde. Generalisierbare Aussagen über die Größe solcher Kompositionseffekte sind jedoch aufgrund der großen Heterogenität in der methodischen Umsetzung zwischen den Studien kaum möglich. Neben Studien, die den Einfluss des mittleren Leistungsniveaus einer Schülerschaft als Einflussfaktor untersuchen, finden sich darüber hinaus in der Literatur zahlreiche Studien zu der Frage, welche Konsequenzen die Leistungsheterogenität einer Schülerschaft für die Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern hat. Diese Frage wird in der Regel in Zusammenhang mit der Untersuchung der Effektivität von Leistungsgruppierungen (englisch: ability grouping) gestellt - ein Thema, das die internationale Bildungsforschung seit Jahrzehnten beschäftigt (Ireson & Hallam, 2001; Kulik & Kulik, 1982; Schofield, 2010; Slavin, 1987, 1990; Walberg, Reynolds, & Wang, 2004). Das große Forschungsinteresse liegt vermutlich in der Tatsache begründet, dass die Schaffung homogener Lerngruppen eine schulorganisatorische Maßnahme darstellt, die sich in nahezu allen Ländern der Welt findet, wenngleich die Art und Weise, das Ausmaß sowie der Zeitpunkt des Einsetzens der Gruppierungsmaßnahmen deutlich zwischen den Ländern variieren (Hattie, 2002). Allen Gruppierungsmaßnahmen liegt jedoch die implizite Annahme Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 171 zugrunde, dass es in Lerngruppen mit homogenem Leistungsniveau einfacher ist, den Unterricht an den individuellen Lernvoraussetzungen auszurichten und so eine bessere Förderung aller Schülerinnen und Schüler zu erreichen. Trotz dieser theoretisch plausiblen Annahme und der umfangreichen empirischen Datenbasis ist die Frage, ob leistungshomogene oder -heterogene Schülerschaften mit einer günstigeren Leistungsentwicklung einhergehen, nicht abschließend geklärt. So findet beispielsweise eine Studie jüngeren Datums leicht positive (Mulkey, Catsambis, Steelman, & Crain, 2005), eine andere keine Effekte der Leistungsgruppierung (Burris, Heubert, & Levin, 2006). Die einschlägigen Metaanalysen und Review-Artikel deuten insgesamt darauf hin, dass das Schaffen von homogenen Lerngruppen durch Maßnahmen der Leistungsgruppierung geringe Auswirkungen auf Schulleistungen hat, zumindest dann, wenn die Gruppierungsmaßnahmen nicht mit curricularen Differenzierungsmaßnahmen einhergehen (Hattie, 2009; Kulik & Kulik, 1982; Lou et al., 1996; Schofield, 2010; Slavin, 1987, 1990). Anders ausgedrückt: Es scheint vielmehr auf die Qualität des Unterrichts als auf die Frage, wie homogen die Schülerschaft einer Lerngruppe ist, anzukommen (Hattie, 2002). Gleichwohl fanden sich in mehreren Studien Hinweise auf differenzielle Auswirkungen der Leistungsgruppierung in Abhängigkeit der individuellen Lernvoraussetzungen. So scheinen eher leistungsstarke Schülerinnen und Schüler von einer Leistungsgruppierung zu profitieren, während leistungsschwächere Schülerinnen und Schüler in Gruppen mit einer heterogenen Schülerschaft besser zu lernen scheinen (Hattie, 2002; Lou et al., 1996). Nationale Befunde Betrachtet man die nationale Befundlage zum Einfluss der Zusammensetzung der Schülerschaft auf Schulleistungen, fällt auf, dass es noch vor 10 - 15 Jahren kaum Studien zu dieser Fragestellung gab. Dies ist verwunderlich, da für Deutschland die Analyse von Kompositionseffekten aufgrund der Existenz institutionell getrennter Bildungsgänge von besonderer Bedeutung ist. So führt die Verteilung von Schülerinnen und Schülern auf unterschiedliche Schulformen im Anschluss an die Grundschule nicht nur im Hinblick auf die Leistungen, sondern auch in Bezug auf die soziale Herkunft zu sehr unterschiedlich zusammengesetzten Schülerschaften in den Schulformen der Sekundarstufe I (Baumert, Trautwein & Artelt, 2003). Obwohl demnach bei allen Schulstrukturfragen Kompositionseffekte eine zentrale Rolle spielen, war die Forschungslage in Deutschland noch vor einigen Jahren - mit den Worten von Baumert et al. (2006) - geprägt durch „starke Überzeugungen und schwache Daten“ (S. 107). Erst seit etwa zehn Jahren wird die Frage nach Kompositionseffekten im Rahmen von Schulleistungsstudien in Deutschland untersucht. Als wegweisend für die Analyse von Kompositionseffekten in Deutschland können die Arbeiten aus der Arbeitsgruppe um Jürgen Baumert gelten, die im Rahmen von Reanalysen der PISA-Daten als erste systematisch die Zusammensetzung der Schülerschaft an Schulen unterschiedlicher Schulformen der Sekundarstufe I untersuchte (Baumert & Schümer, 2001; Baumert et al., 2006; Baumert et al., 2003). Trotz des noch jungen Forschungsfeldes, befinden sich die vorliegenden nationalen Studien zu Kompositionseffekten auf einem methodisch hohen Niveau, wodurch man von belastbaren Befunden ausgehen kann. So nehmen die meisten deutschen Studien soziale, ethnische und leistungsbezogene Merkmale simultan in den Blick und berücksichtigen darüber hinaus Institutionseffekte der Schulformzugehörigkeit. Bei vielen Studien handelt es sich zudem um längsschnittlich angelegte Untersuchungen. Im Folgenden werden zunächst die Befunde hinsichtlich der sozialen und leistungsbezogenen Zusammensetzung - getrennt für die Grundschule und die Sekundarstufe I - zusammenfassend dargestellt. Im Anschluss daran erfolgt die Darstellung der nationalen Befunde zur ethnischen Zusammensetzung. 172 Hanna Dumont et al. Effekte der leistungsbezogenen und sozialen Komposition in der Grundschule Hinsichtlich der leistungsbezogenen und sozialen Komposition von Grundschulen bzw. Grundschulklassen wurden in den letzten Jahren mehrere Studien durchgeführt. Im Rahmen der querschnittlichen Hannoverschen Grundschulstudie untersuchten Tiedemann und Billmann-Mahecha (2004) neben anderen Klassenmerkmalen den Effekt der mittleren kognitiven Fähigkeiten einer Klasse auf die Mathematik- und Rechtschreibleistungen von Schülerinnen und Schülern und fanden einen positiven Effekt. Im Rahmen einer weiteren querschnittlichen Studie untersuchten Ditton und Krüsken (2006) die soziale Zusammensetzung Berliner Grundschulklassen und kamen zu dem Ergebnis, dass der mittlere Buchbesitz sowie der mittlere Bildungshintergrund von Schulklassen in einem bedeutsamen Zusammenhang mit den Leseleistungen von Schülerinnen und Schülern standen. Die Autoren kontrollierten in ihrer Studie jedoch nicht für die kognitiven Fähigkeiten auf Schüler- und Klassenebene, sodass die Abschätzung des spezifischen Effekts der sozialen Zusammensetzung nicht möglich ist. Treutlein, Zöllner, Roos und Schöler (2007) finden auf der Basis einer querschnittlichen Untersuchung Heidelberger Grundschulklassen bei simultaner Berücksichtigung der mittleren kognitiven Fähigkeiten sowie des mittleren sozioökonomischen Hintergrunds von Klassen keine Zusammenhänge dieser Kompositionsmerkmale mit den Leseleistungen von Kindern. Für das Leseverständnis zeigte sich hingegen, dass leistungsschwache Schülerinnen und Schüler in Klassen mit einem hohen sozioökonomischen Status weniger dazulernten als in Klassen mit niedrigerem soziökonomischem Status. In der Studie wurden insgesamt jedoch nur vergleichsweise wenige Schulklassen untersucht. Aussagekräftiger als diese querschnittlichen Studien sind zwei längsschnittliche Untersuchungen jüngeren Datums. Auf der Basis von Daten der Berliner Längsschnittstudie zur Lesekompetenzentwicklung von Grundschulkindern findet Bellin (2009) einen positiven Effekt der mittleren kognitiven Fähigkeiten einer Klasse. Darüber hinaus erwies sich der mittlere sozioökonomische Status ebenfalls als statistisch signifikanter Prädiktor der Lesekompetenzen, der jedoch nicht länger signifikant war, sobald die mittleren kognitiven Fähigkeiten simultan berücksichtigt wurden. Zu nahezu identischen Ergebnissen kommt Nikolova (2011) anhand von Daten der Berliner ELEMENT-Studie: Es zeigten sich sowohl positive Effekte des mittleren Leistungsniveaus von Schulklassen als auch einer günstigen sozialen Zusammensetzung der Schulklassen, wobei Letztere unter Kontrolle der leistungsbezogenen Zusammensetzung nicht länger signifikant war. Zusammenfassend lässt sich demnach für die Komposition von Grundschulklassen festhalten, dass die leistungsbezogene Zusammensetzung das bedeutsamste Kompositionsmerkmal darstellt, jedoch in hohem Maße mit der sozialen Zusammensetzung konfundiert ist. Einschränkend muss jedoch darauf hingewiesen werden, dass der Großteil dieser Befunde auf Berliner Studien basiert und möglicherweise nicht ohne Weiteres auf andere Bundesländer übertragen werden kann. Effekte der leistungsbezogenen und sozialen Komposition in der Sekundarstufe I Nachdem Köller und Baumert (2001) im Rahmen der BIJU-Studie einen Effekt des mittleren Leistungsniveaus von Schulen in der 7. Jahrgangsstufe auf die Mathematikleistung am Ende der 10. Jahrgangsstufe, der jedoch vollständig mit der Schulform konfundiert war, nachweisen konnten, wurde die Komposition von Schulen unterschiedlicher Schulformen der Sekundarstufe I auf der Basis der deutschen PISA-2000- Stichprobe von Baumert und Schümer (2001) das erste Mal systematisch untersucht. Die Autoren berichteten von substanziellen Zusammenhängen zwischen dem durchschnittlichen kognitiven Fähigkeitsniveau einer Schule und der Lesekompetenz von Schülerinnen und Schülern: Je höher das mittlere Fähigkeitsniveau Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 173 einer Schule, desto besser die individuellen Kompetenzen. Dieser Effekt blieb auch dann bestehen, wenn für den mittleren sozioökonomischen Status sowie die Schulformzugehörigkeit kontrolliert wurde. Der Effekt des mittleren sozioökonomischen Status verschwand bei Kontrolle der Schulformzugehörigkeit, nicht jedoch bei Kontrolle der mittleren kognitiven Fähigkeiten einer Schule. Ähnliche Ergebnisse ließen sich auch für die deutsche Erweiterungsstichprobe von PISA 2000 feststellen (Baumert et al., 2006). So wies das mittlere kognitive Fähigkeitsniveau einer Schule den größten Zusammenhang mit der Lesekompetenz von Schülerinnen und Schülern auf, selbst bei Kontrolle der sozialen Zusammensetzung einer Schule und der Schulform. Darüber hinaus übte auch die soziale Komposition einer Schule einen spezifischen, wenn auch kleinen, Einfluss aus. Die querschnittlichen Befunde aus PISA konnten in den letzten Jahren anhand von längsschnittlichen Daten der KESS-Studie untermauert werden. So kamen Gröhlich, Guill, Scharenberg und Bos (2010) für Schülerinnen und Schüler der 7. bis 8. Jahrgangsstufe zu dem Ergebnis, dass die leistungsbezogene Zusammensetzung der Schülerschaft von Schulen den bedeutsamsten Kompositionseffekt darstellt. Unter Kontrolle individueller Ausgangsleistungen und bei simultaner Berücksichtigung der Schulformzugehörigkeit war das mittlere Vorwissen der Schule, welches am Anfang der 7. Jahrgangsstufe gemessen wurde, ein statistisch signifikanter Prädiktor für die Lesekompetenz von Schülerinnen und Schülern am Ende der 8. Jahrgangsstufe; der mittlere sozioökonomische Status einer Schule erwies sich hingegen nicht als zusätzlicher Einflussfaktor. Stanat, Schwippert und Gröhlich (2010) fanden hinsichtlich der Zusammensetzung von Schulklassen für Schülerinnen und Schüler der 4. bis 7. Jahrgangsstufe der KESS-Studie sowohl Effekte der leistungsbezogenen als auch spezifische Effekte der sozialen Zusammensetzung von Schulklassen. Unter Kontrolle individueller Ausgangsleistungen und bei simultaner Berücksichtigung der Schulformzugehörigkeit zeigten sich hier nicht nur Effekte des mittleren Vorwissens, gemessen am Ende der 4. Jahrgangsstufe, sondern auch des mittleren sozioökonomischen Status einer Klasse auf die Lesekompetenz von Schülerinnen und Schülern der 7. Jahrgangsstufe. Zusätzlich zur sozialen Komposition und zum mittleren Leistungsniveau von Schulklassen wurde im Rahmen der KESS-Studie auch die Leistungsheterogenität von Schulklassen verschiedener Schulformen untersucht (Bos & Scharenberg, 2010; Gröhlich, Scharenberg & Bos, 2009). Insgesamt ließen sich unter Kontrolle des mittleren Leistungsniveaus, der mittleren sozialen Lage und der Schulform kaum Hinweise für einen bedeutsamen Einfluss der Streuung der kognitiven Fähigkeiten oder Streuung des Vorwissens innerhalb einer Klasse auf die Leistungsentwicklung finden. Somit konnten die Autoren die querschnittlichen Befunde von Lehmann (2006), der einen positiven Effekt der kognitiven Heterogenität von Klassen auf Schulleistungen finden konnte, nicht bestätigen. Zusammenfassend lässt sich demnach für die Sekundarstufe I - wie schon für die Grundschule - festhalten, dass das mittlere Leistungsniveau einer Schule bzw. Klasse einen bedeutsamen Effekt auf die Leistungsentwicklung von Schülerinnen und Schülern ausübt und entscheidender zu sein scheint als die soziale Zusammensetzung, die bei Kontrolle des Leistungs- und Fähigkeitsniveaus nur einen kleinen Effekt ausübt. Beide Kompositionsmerkmale sind jedoch in hohem Maße miteinander konfundiert (Baumert et al., 2006; Bellin, 2009). Effekte der ethnischen Komposition Neben der sozialen und leistungsbezogenen Komposition von Schülerschaften wurde auch die ethnische Komposition in vielen der bereits erwähnten Studien untersucht. Die erste umfassende Arbeit zu diesem Thema stammt von Stanat (2006). Auf der Basis der deutschen Erweiterungsstichprobe von PISA 2000 untersuchte sie, inwiefern der Anteil von Kindern, deren Familiensprache nicht Deutsch ist, pro Schule einen Einfluss auf die Lesekompetenz hat. Ob- 174 Hanna Dumont et al. wohl ein hoher Migrantenanteil in Schulen tatsächlich mit geringeren Lesekompetenzen der Schülerinnen und Schüler einherging, ist dieser Befund nicht an den Migrantenanteil gekoppelt. So konnte bei Kontrolle der mittleren kognitiven Fähigkeiten und des mittleren sozioökonomischen Status kein Effekt der ethnischen Zusammensetzung einer Schule mehr gefunden werden. Dieser Befund konnte durch Gröhlich und Kollegen (2010) anhand von längsschnittlichen Daten der KESS-Studie bestätigt werden. Auch Studien, die den Anteil von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund pro Klasse untersucht haben, kommen zu ähnlichen Ergebnissen. Auf der Basis der Neuntklässlerstichprobe von PISA 2006 berichtete auch Walter (2008) nach Kontrolle des mittleren sozioökonomischen Status und der mittleren kognitiven Fähigkeiten keinen eigenständigen Einfluss des Migrantenanteils pro Klasse auf die Lese- und Naturwissenschaftskompetenz. Für die Mathematikkompetenz fand sich hingegen ein kleiner Effekt, der jedoch erst bei einem sehr hohen Migrantenanteil von über 70 Prozent statistisch bedeutsam wurde. In ihrer querschnittlichen Untersuchung Berliner Grundschulen finden Ditton und Krüsken (2006) nach Kontrolle der sozialen Zusammensetzung keinen Kompositionseffekt des Anteils der Nicht-Muttersprachler. Auch in einer längsschnittlichen Untersuchung Berliner Grundschulklassen zeigt sich der Anteil von Schülerinnen und Schülern nichtdeutscher Herkunftssprache pro Klasse nach Einbeziehung ihrer sozialen und fähigkeitsbezogenen Zusammensetzung nicht länger als statistisch signifikanter Prädiktor für die Leseleistung (Bellin, 2009). Gleiches beobachteten Stanat und Kollegen (2010) in ihrer längsschnittlichen Analyse des Anteils von Kindern mit Migrationshintergrund in Hamburger Schulklassen, die im Rahmen der KESS-Studie untersucht wurden. Treutlein, Roos und Schöler (2012) finden für ihre querschnittliche Untersuchung von Heidelberger Grundschulen auch ohne Kontrolle der sozialen oder leistungsbezogenen Zusammensetzung von Klassen keinen Effekt des Anteils von Schülerinnen und Schülern mit mangelnden Deutschkenntnissen auf die Leseleistungen. Zusammenfassend sprechen demnach alle nationalen Befunde dafür, dass der Anteil von Kindern mit Migrationshintergrund bzw. nichtdeutscher Muttersprache einer Schülerschaft zwar mit geringeren Schulleistungen einhergeht, dieser Effekt jedoch auf das geringe Fähigkeitsniveau und die soziale Herkunft von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund zurückzuführen ist. Die ethnische Zusammensetzung stellt demnach keinen eigenständigen Kompositionseffekt dar. Eine Ausnahme sind jedoch möglicherweise Schülerschaften mit einer hohen Konzentration von Schülerinnen und Schülern mit türkischem Migrationshintergrund, d. h. einer ethnisch homogenen Gruppe. So fanden Walter und Stanat (2008) auf der Basis der nationalen Erweiterungsstichprobe von PISA 2003 Hinweise darauf, dass bei Anteilen von Jugendlichen türkischer Herkunft von über 40 Prozent pro Schule mit einem negativen Effekt auf die Lesekompetenz zu rechnen ist. Bellin (2009) untersuchte in ihrer Studie zwar nicht direkt den Anteil von Schülerinnen und Schülern türkischer Herkunft, konnte aber zeigen, dass bei sehr hohem Anteil von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshintergrund von über 70 Prozent türkische Schülerinnen und Schüler Einbußen in der Lesegeschwindigkeit haben. Stanat und Kollegen (2010) fanden jedoch in ihrer Untersuchung Hamburger Schulklassen keinen Effekt des Anteils von Schülerinnen und Schülern türkischer Herkunft, der über das Fähigkeitsniveau und die soziale Zusammensetzung der Klassen hinausging. Komposition und Institution: Die Existenz differenzieller Lern- und Entwicklungsmilieus In allen deutschsprachigen Studien zu Kompositionseffekten in der Sekundarstufe I wurde deutlich, dass die Komposition einer Schülerschaft in erheblichem Maße mit der Schulform konfundiert ist. So ließen sich neben Kom- Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 175 positionseffekten immer auch Effekte institutionell getrennter Bildungsgänge, d. h. Institutionseffekte, finden (Baumert et al., 2006; Gröhlich et al., 2010; Köller & Baumert, 2001; Stanat et al., 2010; Walter, 2008; Walter & Stanat, 2008), sodass Baumert und Kollegen (2006) zu folgendem Fazit gelangen: „Komposition und Institution: Beides zählt für die Leistungsentwicklung - gemeinsam und in spezifischer Weise“ (S. 174). Darüber hinaus sind nicht alle Schulformen in gleichem Maße von kritischen Kompositionsmerkmalen beeinflusst. Neben der Analyse der Kompositionseffekte über alle Schulformen hinweg untersuchten Baumert und Kollegen (2006) in ihrer Studie anhand der Erweiterungsstichprobe von PISA 2000 auch, ob die Schülerzusammensetzungen in den verschiedenen Schulformen die gleichen Auswirkungen haben. Während sich das Gymnasium als relativ resistent gegenüber Veränderungen in der Schülerzusammensetzung erwies, zeigte sich, dass die Hauptschule am meisten durch ungünstige Kompositionen der Schülerschaft beeinträchtigt ist. Die Autoren kamen darüber hinaus zu dem Schluss, dass für viele Hauptschulen von einer kumulativen Wirkung unterschiedlicher Kompositionsmerkmale (niedriges Leistungs- und Fähigkeitsniveau, Konzentration von Schülerinnen und Schülern aus bildungsfernen Familien mit sozialen und privaten Belastungen, hoher Anteil von Wiederholern) auszugehen ist. Insbesondere in Regionen, in denen der Anteil an Hauptschülerinnen und -schülern sehr niedrig ausfällt, kommt es zu ungünstigen Kompositionen der Schülerschaft (Baumert et al., 2006). Dies ist nicht zuletzt ein Ergebnis der seit den 1950er Jahren zu beobachtenden Schrumpfung von Hauptschulen: Seit der Bildungsexpansion besuchen immer mehr Schülerinnen und Schüler höhere Schulformen. Damit einhergehend ist es an Hauptschulen zu einer Homogenisierung der Schülerschaft gekommen - in dem Sinne, dass vor allem leistungsschwache Schülerinnen und Schüler aus sozial weniger begünstigten Familien „zurückgelassen“ wurden (Solga & Wagner, 2001, 2008). Für den Tatbestand, „dass junge Menschen unabhängig von und zusätzlich zu ihren unterschiedlichen persönlichen, intellektuellen, kulturellen, sozialen und ökonomischen Ressourcen je nach besuchter Schulform differenzielle Entwicklungschancen erhalten, die schulmilieubedingt sind und sowohl durch den Verteilungsprozess als auch durch die institutionellen Arbeits- und Lernbedingungen und die schulformspezifischen pädagogisch-didaktischen Traditionen erzeugt werden“ (Baumert et al., 2006, S. 99), hat sich der Begriff der differenziellen Lern- und Entwicklungsmilieus in der deutschen Bildungsforschung etabliert (Baumert et al., 2006; Gröhlich et al., 2010; Kulik & Kulik, 1982). In der Tat konnten mehrere Studien zeigen, dass die Leistungsentwicklung von Schülerinnen und Schülern bei vergleichbaren individuellen Eingangsvoraussetzungen je nach besuchter Schulform unterschiedlich verläuft (Becker, Lüdtke, Trautwein & Baumert, 2006; Köller & Baumert, 2001; Kulik & Kulik, 1982), wodurch es zu einer strukturellen und damit „doppelten Benachteiligung von Schülern aus unterprivilegierten Gesellschaftsschichten im deutschen Schulwesen“ (Schümer, 2004, S. 73) kommt. Wirkungsmechanismen von Kompositionseffekten Wie lassen sich die im Rahmen der internationalen und nationalen Studien gefundenen Kompositionseffekte erklären? Insgesamt lässt sich feststellen, dass die Forschungslage zur Erklärung der Wirkungsweise von Kompositionseffekten vergleichsweise dünn ist. Die Tatsache, dass viele Studien den Effekt als eine „black box“ behandeln (Van Ewijk & Sleegers, 2010 a, S. 135), ist vermutlich auf die Komplexität des Gegenstands und die Schwierigkeit, die zugrunde liegenden Prozesse empirisch zu erfassen, zurückzuführen. Dennoch existiert in der Literatur eine Reihe von theoretischen Annahmen über die Wirkungsmechanismen von Kompositionseffekten, die zum Teil auch empirisch untermauert werden konnten (im Überblick siehe z. B. Harris, 2010). Sie lassen sich 176 Hanna Dumont et al. grob in drei Gruppen einteilen, die im Folgenden detailliert dargestellt werden sollen. Eine zentrale und weit verbreitete Theorie bezüglich der Wirkung der Zusammensetzung einer Schülerschaft auf die individuellen Schülerleistungen betrifft organisatorische, curriculare und didaktische Reaktionen des Unterrichts der Lehrkräfte. Das heißt, es wird davon ausgegangen, dass Lehrkräfte ihr Verhalten und ihre Leistungserwartungen an die Schülerschaft, die sie unterrichten, anpassen und demnach in leistungsschwachen Klassen langsamer und weniger anspruchsvoll unterrichten (Dreeben & Barr, 1988; Harker & Tymms, 2004; Harris, 2010). Erste empirische Belege für diese Hypothese lieferten Dreeben und Barr (1988) in ihrer viel zitierten Studie, in der sie den Zusammenhang zwischen der leistungsbezogenen Komposition von Lerngruppen und der Leseleistung von Erstklässlern in Chicago untersuchten. Zu ähnlichen Befunden kamen auch Zimmer und Toma (2000), die Schulprozessmerkmale wie Lehrerkooperation und Lernklima identifizierten, sowie Rumberger und Palardy (2005), die beobachteten, dass der Einfluss der sozialen Komposition einer Schule auf Schulleistungen über die Erwartungen der Lehrkräfte und das vorherrschende akademische Klima mediiert wurde. Auch Opdenakker und Kollegen konnten mehrfach zeigen, dass die Schülerschaft von Klassen und Schulen ihren Einfluss auf Schulleistungen über die Veränderung von Schulprozessvariablen wie dem Lernklima, den Lehrererwartungen und der Kooperation zwischen Lehrkräften nimmt (Opdenakker & Van Damme, 2001, 2006, 2007; Opdenakker et al., 2002). Es ist davon auszugehen, dass Unterrichtseffekte insbesondere für die fähigkeits- und leistungsbezogene Zusammensetzung von Schülerschaften eine große Rolle spielen. Aber auch für die soziale und ethnische Zusammensetzung ist denkbar, dass Lehrkräfte niedrigere Erwartungen an Klassen mit hohen Anteilen von Schülerinnen und Schülern aus sozial weniger begünstigten Familien haben und sich dies im Sinne eines Pygmalion-Effekts (Rosenthal & Lenore, 1966) auf die Schulleistungen der Schülerinnen und Schüler niederschlägt. Insgesamt gilt jedoch zu beachten, dass es im Kontext von Leistungsgruppierungen - insbesondere in Bildungssystemen mit institutionell gegliederten Bildungsgängen wie dem deutschen - ungemein schwierig ist, Unterrichtsmerkmale, die eine Reaktion auf die Zusammensetzung der Schülerschaft darstellen, von intendierten Unterschieden im Unterricht zwischen verschiedenen Bildungsgängen zu trennen (Gamoran, Nystrand, Berends, & Le- Pore, 1995; Schofield, 2010). Ein zweiter postulierter Wirkungsmechanismus von Kompositionseffekten betrifft die täglich stattfindenden Interaktionen zwischen den Schülerinnen und Schülern einer Schule oder Schulklasse bzw. die gegenseitige Beeinflussung durch Mitschülerinnen und -schüler, der in der englischsprachigen Literatur unter peer effect bekannt ist (Wilkinson, 2002). 3 Zum einen ist hiermit die normative Kultur von Schülergruppen gemeint (Harker & Tymms, 2004; Harris, 2010). So wird davon ausgegangen, dass Schülerinnen und Schüler, die aus sozial starken Elternhäusern kommen und über ein hohes Fähigkeits- und Leistungsniveau verfügen, in der Regel auch hohe Bildungsaspirationen und eine hohe schulische Motivation haben. Dies wiederum wirkt „ansteckend“ auf die übrigen Schülerinnen und Schüler einer Lerngruppe und schafft somit eine Lern- und Leistungskultur, in der alle Schülerinnen und Schüler höhere Schulleistungen erzielen. Im Gegensatz dazu kann das Erreichen von guten Leistungen in Schulen oder Schulklassen, in denen eine große Anzahl von Schülerinnen und Schülern ein Gefühl der Chancenlosigkeit empfindet, schwierig sein. Trotz dieser theoretisch plausiblen Annahme wurde sie empirisch bisher kaum untersucht. Die wenigen Arbeiten, 3 Im vorliegenden Beitrag wird der Begriff peer effect für alle Wirkmechanismen von Kompositionseffekten verwendet, die auf der Interaktion zwischen Schülerinnen und Schülern bzw. einer direkten Beeinflussung durch Mitschülerinnen und -schülern basieren. Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 177 die dieser Fragestellung nachgingen, konnten darüber hinaus keine eindeutigen empirischen Hinweise auf ihre Richtigkeit finden (Baumert et al., 2006; Thrupp et al., 2002). Neben der normativen Kultur von Schülerschaften können auch zwischen Schülerinnen und Schülern stattfindende Vergleichsprozesse, die Auswirkungen auf selbstbezogene Kognitionen der Schülerinnen und Schüler haben, zu peer effects gezählt werden (Harker & Tymms, 2004; Wilkinson, 2002). Hinsichtlich der ethnischen Zusammensetzung von Schülerschaften ist darüber hinaus postuliert worden, dass eine hohe Konzentration von Migrantinnen und Migranten mit derselben Muttersprache dazu führt, dass sich die betreffenden Schülerinnen und Schüler seltener in der Unterrichtssprache unterhalten und damit besonders im Hinblick auf ihre sprachlichen Leistungen weniger lernen (Esser, 2006; Van Ewijk & Sleegers, 2010 b). Schließlich lässt sich eine dritte Gruppe von Wirkmechanismen identifizieren, die alle davon ausgehen, dass Schulen und Schulklassen mit einer sozial benachteiligten Schülerschaft weniger Ressourcen zur Verfügung haben als Schulen und Schulklassen mit einer günstigen Komposition. Insbesondere in den USA ist dieser Wirkmechanismus hinsichtlich der materiellen bzw. finanziellen Ressourcen von großer Bedeutung, da die Schulen in großen Teilen durch die zugehörige community finanziert werden (Harris, 2010). Aber auch das Vorhandensein anderer Ressourcen, wie ein erhöhtes elterliches Engagement an Schulen mit einer sozial begünstigten Schülerschaft (Opdenakker et al., 2002) oder das Gewinnen von gutem und qualifiziertem Personal an Schulen mit einer positiv selektierten Schülerklientel (Scafidi, Sjoquist, & Stinebrickner, 2007), scheint mit der Komposition von Schülerschaften einherzugehen. Es gilt hervorzuheben, dass sich die hier dargestellten Wirkmechanismen gegenseitig nicht ausschließen. Darüber hinaus ist davon auszugehen, dass sie miteinander in Wechselwirkung stehen (Hallinan, 1988). So kann beispielsweise eine Konzentration von leistungsschwachen Schülerinnen und Schülern mit niedrigen Erfolgserwartungen eine ungünstige Atmosphäre in der Schülerschaft schaffen, was wiederum Auswirkungen auf den Unterricht der Lehrkraft haben kann (Driessen, 2002). Das Zusammenspiel der einzelnen Wirkmechanismen macht eine vergleichsweise aktuelle Studie von Goddard, Salloum und Berebitsky (2009) deutlich. Die Autoren konnten zeigen, dass das an einer Schule vorherrschende Klima zwischen Schülerinnen und Schülern, Lehrkräften und Eltern die Wirkung der sozialen und ethnischen Komposition von Schulen auf die Schulleistungen mediiert. Diskussion Betrachtet man die internationale und nationale Befundlage zu Kompositionseffekten, so lässt sich feststellen, dass die Zusammensetzung der Schülerschaft einer Schule oder Schulklasse in der Tat ein Einflussfaktor auf die Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern ist. Wichtig ist dabei jedoch, trotz ihrer Konfundierung miteinander zwischen den einzelnen Kompositionsmerkmalen zu unterscheiden und den jeweiligen institutionellen Kontext des Bildungssystems eines Landes zu berücksichtigen: So ist beispielsweise für Deutschland die leistungsbezogene Komposition ein bedeutsameres Merkmal als die soziale Komposition, was nicht zuletzt auf die institutionelle Differenzierung in verschiedene Schulformen in der Sekundarstufe zurückgeführt werden kann. Darüber hinaus ist in Deutschland die leistungsbezogene Komposition in hohem Maße mit der Schulform, d. h. mit Institutionseffekten, konfundiert; dies ist beispielsweise in den Ländern wie den USA, in denen es keine äußere Differenzierung von Schülerinnen und Schülern nach ihren Leistungen gibt, nicht der Fall. Gleichzeitig finden sich im Gegensatz zu Studien aus anderen Ländern in deutschen Studien nur wenige Belege dafür, dass die ethnische Zusammensetzung einer Schülerschaft über die soziale Zusammensetzung hinaus einen spezifischen Effekt auf Schülerleistungen ausübt. Da jedoch die leistungsbezogene, soziale und eth- 178 Hanna Dumont et al. nische Komposition häufig miteinander konfundiert ist, ist davon auszugehen, dass es in einigen Schulen bzw. Schulklassen, insbesondere an Hauptschulen, zu einer Kumulation von Kompositionsmerkmalen kommt (Baumert et al., 2006). Darüber hinaus muss mit einer zeitlichen Kumulation der Effekte gerechnet werden: Auch wenn die Effekte im Vergleich zu individuellen Einflussfaktoren auf die Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern vergleichsweise klein ausfallen, wirken sie doch über die gesamte Schullaufbahn eines Kindes (Van Ewijk & Sleegers, 2010 a). Somit können Ungleichheiten zwischen Kindern, die bereits aufgrund unterschiedlicher familiärer Kontexte existieren, je nach Schulbzw. Klassenkontext, der unter anderem über die Zusammensetzung der Schülerschaft bestimmt wird, verstärkt oder kompensiert werden (Solga & Wagner, 2008). Obwohl im vorliegenden Beitrag der Einfluss der Schülerzusammensetzung auf die Schulleistungen betrachtet wurde und sich diesbezüglich vor allem negative Effekte beispielsweise eines niedrigen mittleren Leistungsniveaus einer Schule bzw. Schulklasse zeigten, soll nicht unerwähnt bleiben, dass solch eine Komposition auch positive Effekte für Schülerinnen und Schüler haben kann. Betrachtet man nicht die Leistungen, sondern psychosoziale Variablen, so zeigt sich, dass leistungsschwache Schulen oder Schulklassen auch positive Effekte haben können. So entwickeln bei gleichen Fähigkeiten und Leistungen Schülerinnen und Schüler, die in einer leistungsschwachen Gruppe lernen, ein höheres Fähigkeitsselbstkonzept als Schülerinnen und Schüler die in einer leistungsstarken Gruppe lernen. Dieses Phänomen, welches in der Literatur unter Big-Fish-Little-Pond-Effect (BFLPE) bekannt ist (Marsh, 1987), konnte sowohl im internationalen Kontext als auch für Deutschland mehrfach gezeigt werden (Köller, 2004; Köller & Baumert, 2001; Marsh & Hau, 2003; Trautwein, Lüdtke, Marsh, Köller, & Baumert, 2006). Nicht nur die leistungsbezogene Zusammensetzung scheint einen positiven Einfluss auf die psychosoziale Entwicklung von Schülerinnen und Schülern ausüben zu können. So fand beispielsweise Crosnoe (2009) Hinweise darauf, dass Schülerinnen und Schüler an Schulen mit einer Schülerschaft aus sozial schwachen Familien sich weniger sozial isoliert fühlten als Schülerinnen und Schüler an Schulen mit einer Schülerschaft aus sozial begünstigten Familien. Demnach kann eine bestimmte Zusammensetzung einer Schülerschaft je nach betrachteter abhängiger Variable unterschiedliche, jedoch gleichzeitig wirkende Einflüsse haben. Trotz dieser mehrdimensionalen Wirkung der Zusammensetzung von Schülerschaften ist für die Schulleistungen mit negativen Effekten zu rechnen, wenn die Schülerschaft durch ein niedriges Leistungs- und Fähigkeitsniveau sowie durch einen hohen Anteil von Schülerinnen und Schülern aus sozial weniger begünstigten Familien gekennzeichnet ist. Vor dem Hintergrund, dass vor allem Hauptschulen durch eine solche Schülerschaft gekennzeichnet sind (Baumert et al., 2006), lässt sich die derzeit in vielen Bundesländern zu beobachtende Zusammenlegung von Haupt- und Realschulen auch als Versuch verstehen, eine „günstigere“ Schülerzusammensetzung an Schulen zu erzielen. Darüber hinaus gibt es gegenwärtig eine Reihe von Bemühungen, die Zusammensetzung der Schülerschaft von Schulen bzw. Schulklassen in der Steuerung einzelner Schulen zu berücksichtigen. Insbesondere bei der Ergebnisrückmeldung von Vergleichsarbeiten, die u. a. der Qualitätsprüfung von Schulen und Schulklassen dienen soll, hat sich in den letzten Jahren in den einzelnen Bundesländern die Auffassung durchgesetzt, dass die Zusammensetzung der Schülerschaft berücksichtigt werden sollte, um einen „fairen Vergleich“ zwischen Schulen bzw. eine faire Evaluation der pädagogischen Arbeit von Schulen und Lehrkräften zu ermöglichen (Fiege, Reuther & Nachtigall, 2011). Begleitet und zum Teil angestoßen wurde diese Entwicklung durch die empirische Bildungsforschung und ist mittlerweile auch in wissenschaftlichen Fachbeiträgen gut dokumentiert (Fiege et al., 2011; Isaac & Hosenfeld, 2008; Nachtigall & Kröhne, 2006; Nachtigall, Kröhne, Enders, & Steyer, 2008; Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 179 Nachtigall, Storbeck & Landmann, 2009). Ein weiterer zentraler Bereich, in dem die Zusammensetzung der Schülerschaft Berücksichtigung findet, ist die Ressourcenallokation. So bekommen in vielen Bundesländern Schulen mit hohen Anteilen von leistungsschwachen Schülerinnen und Schülern aus sozial weniger begünstigten Familien mehr Sach-, Finanz- und Personalmittel zur Verfügung als Schulen mit einer günstigen Schülerschaft. Um den Grad der „Belastung“ von Schulen aufgrund ihrer Schülerschaft quantifizieren und damit in der Steuerung von Schulen berücksichtigen zu können, wurden in einigen Bundesländern sogenannte Schulsozialindizes entwickelt. Ein prominentes Beispiel ist der Schulsozialindex aus Hamburg, der ursprünglich auf der Basis von Fragebogendaten der KESS-Studie konstruiert wurde (Bos, Gröhlich & Bonsen, 2009; Bos et al., 2006) und mittlerweile auf der Basis einer neuen Fragebogenerhebung aktualisiert wurde (Schulte, Pietsch & Hartig, 2013). Neben Fragebogendaten werden jedoch auch zunehmend Daten der Schul- und Bevölkerungsstatistik herangezogen, um die Zusammensetzung der Schülerschaft von Schulen in ökonomischer Weise zu erfassen (Bonsen et al., 2010; Isaac & Hosenfeld, 2008; Kuhl, Lenkeit, Pant & Wendt, 2011). Obwohl die hier dargestellten internationalen und nationalen Befunde zum Einfluss der Zusammensetzung der Schülerschaft von Schulen bzw. Schulklassen auf Schulleistungen in den letzten Jahren in das Bewusstsein der Öffentlichkeit sowie der Bildungspolitik und -administration vorgedrungen sind und in der Steuerung von Schulen bereits Berücksichtigung finden, steht die Untersuchung von Kompositionseffekten in der deutschsprachigen empirischen Bildungsforschung immer noch am Anfang. Insbesondere im Hinblick auf die zugrunde liegenden Wirkmechanismen von Kompositionseffekten gibt es noch viele offene Fragen; doch erst durch das Verständnis, wie eine Schülerschaft Einfluss auf die Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern ausübt, wird es möglich sein, den potenziell negativen Effekten mit adäquaten Maßnahmen zu begegnen. Literatur Bankston, C., & Caldas, S. J. (1996). Majority African American schools and social injustice: The influence of de facto segregation on academic achievement. Social Forces, 75 (2), 535 - 555. Baumert, J., Carstensen, C. H. & Siegle, T. (2005). Wirtschaftliche, soziale und kulturelle Lebensverhältnisse und regionale Disparitäten des Kompetenzerwerbs. In M. Prenzel, J. Baumert, W. Blum, R. Lehmann, D. Leutner, M. Neubrand, … U. Schiefele (Hrsg.), PISA 2003. Der zweite Vergleich der Länder in Deutschland - Was wissen und können Jugendliche? (S. 323 - 365). Münster: Waxmann. Baumert, J., Maaz, K., Stanat, P. & Watermann, R. (2009). Schulkomposition oder Institution - was zählt? Schulstrukturen und die Entstehung schulformspezifischer Entwicklungsverläufe. Die deutsche Schule, 101, 33 - 46. Baumert, J. & Schümer, G. (2001). Schulformen als selektionsbedingte Lernmilieus. In J. Baumert, E. Klieme, M. Neubrand, M. Prenzel, U. Schiefele, W. Schneider, … M. Weiß (Hrsg.), PISA 2000 (S. 454 - 467). Opladen: Leske + Budrich. Baumert, J., Stanat, P. & Watermann, R. (2006). Schulstruktur und die Entstehung differenzieller Lern- und Entwicklungsmilieus. In J. Baumert, P. Stanat & R. Watermann (Hrsg.), Herkunftsbedingte Disparitäten im Bildungswesen: Differenzielle Bildungsprozesse und Probleme der Verteilungsgerechtigkeit (S. 95 - 188). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Baumert, J., Trautwein, U. & Artelt, C. (2003). Schulumwelten - institutionelle Bedingungen des Lehrens und Lernens. In J. Baumert, C. Artelt, E. Klieme, M. Neubrand, M. Prenzel, U. Schiefele, … M. Weiß (Hrsg.), PISA 2000. Ein differenzierter Blick auf die Länder der Bundesrepublik Deutschland (S. 261 - 331). Opladen: Leske + Budrich. Becker, M., Lüdtke, O., Trautwein, U. & Baumert, J. (2006). Leistungszuwachs in Mathematik. Evidenz für einen Schereneffekt im mehrgliedrigen Schulsystem. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 20 (4), 233 - 242. Bellin, N. (2009). Klassenkomposition, Migrationshintergrund und Leistung. Mehrebenenanalysen zum Sprach- und Leseverständnis von Grundschülern. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Benner, A. D., & Crosnoe, R. (2011). The racial/ ethnic composition of elementary schools and young children’s academic and socioemotional functioning. American Educational Research Journal, 48 (3), 621 - 646. Benson, J., & Borman, G. D. (2010). Family, neighborhood, and school settings across seasons: When do socioeconomic context and racial composition matter for the reading achievement growth of young children? Teachers College Record, 112 (5), 1338 - 1390. Bonsen, M., Bos, W. & Gröhlich, C. (2007). Die Relevanz von Kontextmerkmalen bei der Evaluation der Effektivität von Schulen. Zeitschrift für Evaluation, 1, 165 - 174. Bonsen, M., Bos, W., Gröhlich, C., Harney, B., Imhäuser, K., Makles, A., … Wendt, H. (2010). Zur Konstruktion von Sozialindizes. Ein Beitrag zur Analyse sozialräumlicher Benachteiligung von Schulen als Voraussetzung für qualitative Schulentwicklung. Berlin: Bundesministerium für Bildung und Forschung. 180 Hanna Dumont et al. Bos, W., Gröhlich, C. & Bonsen, M. (2009). Der Belastungsindex für die Schulen der Sekundarstufe I in Hamburg. In W. Bos, M. Bonsen & C. Gröhlich (Hrsg.), KESS 7 - Kompetenzen und Einstellungen von Schülerinnen und Schülern an Hamburger Schulen zu Beginn der Jahrgangsstufe 7 (S. 123 - 131). Münster: Waxmann. Bos, W., Pietsch, M., Gröhlich, C. & Janke, N. (2006). Ein Belastungsindex für Schulen als Grundlage der Ressourcenzuweisung am Beispiel von KESS 4. Versuch einer Klassifizierung von Schultypen. In G. Holtappels, W. Bos, H. Pfeiffer, H.-G. Rolff & R. Schulz- Zander (Hrsg.), Jahrbuch der Schulentwicklung (S. 149 - 160). Weinheim: Juventa. Bos, W. & Scharenberg, K. (2010). Lernentwicklung in leistungshomogenen und -heterogenen Schulklassen. In W. Bos, E. Klieme & O. Köller (Hrsg.), Schulische Lerngelegenheiten und Kompetenzentwicklung. Festschrift für Jürgen Baumert (S. 173 - 194). Münster: Waxmann. Bryk, A. S., Lee, B. A., & Holland, P. B. (1993). Catholic schools and the common good. Cambridge, MA: Harvard University Press. Burns, R., & Mason, D. A. (2002). Class Composition and Student Achievement in Elementary Schools. American Educational Research Journal, 39 (1), 207 - 233. Burris, C. C., Heubert, J. P., & Levin, H. M. (2006). Accelerating mathematics achievement using heterogenous grouping. American Educational Research Journal, 43 (1), 105 - 136. Caldas, S. J., & Bankston, C. (1997). Effect of school population socioeconomic status on individual academic achievement. The Journal of Educational Research, 90 (5), 269 - 277. Caldas, S. J., & Bankston, C. (1998). The Inequality of Separation: Racial Composition of Schools and Academic Achievement. Educational Administration Quarterly, 34 (4), 533 - 557. Coleman, J. S., Campbell, E. Q., Hobson, C. J., McPartland, J., Mood, A. M., Weinfeld, F. D., & York, R. L. (1966). Equality of educational opportunity. Washington, DC: US Government Printing Office. Crosnoe, R. (2009). Low-income students and the socioeconomic composition of puplic high schools. American Sociological Review, 74, 709 - 730. De Fraine, B., Van Damme, J., Van Landeghem, G., & Opdenakker, M. C. (2003). The effects of schools and classes on language achievement. British Educational Research Journal, 29 (6), 841 - 859. De Jong, R., Westerhof, K. J., & Creemers, B. P. M. (2000). Homework and student math achievement in junior high schools. Educational Research and Evaluation, 6, 130 - 157. Ditton, H. & Krüsken, J. (2006). Sozialer Kontext und schulische Leistungen - zur Bildungsrelevanz segregierter Armut. Zeitschrift für Soziologie der Erziehung und Sozialisation, 26 (2), 135 - 157. Dreeben, R., & Barr, R. (1988). Classroom composition and the design of instruction. Sociology of Education, 61 (3), 129 - 142. Driessen, G. (2002). School composition and achievement in primary education: A large-scale multilevel approach. Studies in Educational Evaluation, 28, 347 - 368. Dronkers, J., & Levels, M. (2007). Do school segregation and school resources explain region-of-origin differences in the mathematics achievement of immigrant students? Educational Research and Evaluation, 13 (5), 435 - 462. Dumay, X., & Dupriez, V. (2008). Does the school composition effect matter? Evidence from Belgian data. British Journal of Educational Studies, 56 (4), 440 - 477. Duru-Bellat, M., & Mingat, A. (1998). Importance of ability grouping in french “Collèges” and its impact upon pupils’ academic achievement. Educational Research and Evaluation, 4 (4), 348 - 368. Esser, H. (2006). Sprache und Integration. Die sozialen Bedingungen und Folgen des Spracherwerbs von Migranten. Frankfurt am Main: Campus. Fiege, C., Reuther, F. & Nachtigall, C. (2011). Faire Vergleiche? - Berücksichtigung von Kontextbedingungen des Lernens beim Vergleich von Testergebnissen aus deutschen Vergleichsarbeiten. Zeitschrift für Bildungsforschung, 1 (2), 133 - 149. Gamoran, A. (1987). The stratification of high school learning opportunities. Sociolog y of Education, 60 (3), 135 - 155. Gamoran, A., Nystrand, M., Berends, M., & LePore, L. (1995). An organizational analysis of the effects of ability grouping. American Educational Research Journal, 32 (4), 687 - 715. Goddard, R. D., Salloum, S. J., & Berebitsky, D. (2009). Trust as a mediator of the relationships between poverty, racial composition, and academic achievement evidence from Michigan’s public elementary schools. Educational Administration Quarterly, 45 (2), 292 - 311. Goldsmith, P. R. (2011). Coleman revisited: School segregation, peers, and frog ponds. American Educational Research Journal, 48 (3), 508 - 535. Gröhlich, C., Guill, K., Scharenberg, K. & Bos, W. (2010). Differenzielle Lern- und Entwicklungsmilieus beim Erwerb der Lesekompetenz in den Jahrgangsstufen 7 und 8. In W. Bos & C. Gröhlich (Hrsg.), KESS 8 - Kompetenzen und Einstellungen von Schülerinnen und Schülern am Ende der Jahrgangsstufe 8 (S. 100 - 106). Münster: Waxmann. Gröhlich, C., Scharenberg, K. & Bos, W. (2009). Die Bedeutung der Leistungsheterogenität von Schulklassen für die Lernentwicklung in der Sekundarstufe. Journal für Bildungsforschung Online, 1 (1), 86 - 105. Hallinan, M. (1988). School composition and learning: A critique of Dreeben-Barr model. Sociology of Education, 61, 143 - 146. Hanushek, E. A., Kain, J. F., Markman, J. M., & Rivkin, S. G. (2003). Does peer ability affect student achievement? Journal of Applied Econometrics, 18, 527 - 544. Harker, R., & Tymms, P. (2004). The effects of student composition on school outcomes. School Effectiveness and School Improvement, 15 (2), 177 - 199. Harris, D. N. (2010). How do school peers influence student educational outcomes? Theory and evidence from economics and other social sciences. Teachers College Record, 112 (4), 1163 - 1197. Hattie, J. (2002). Classroom composition and peer effects. International Journal of Educational Research, 37 (5), 449 - 481. Hattie, J. (2009). Visible learning. A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. London, New York: Routledge. Helbig, M. (2010). Neighborhood does matter! Sozialstrukturelle Nachbarschaftscharakteristika und Bildungserfolg. Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 62, 655 - 679. Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 181 Hoxby, C. M. (2000). Peer effects in the classroom: Learning from gender and race variation (Working Paper No. 7867). Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research. Hutchison, D. (2003). The effect of group-level influences on pupils’ progress in reading. British Educational Research Journal, 29 (1), 25 - 40. Ireson, J., & Hallam, S. (2001). Ability grouping in education. London: Sage. Isaac, K. & Hosenfeld, I. (2008). Faire Ergebnisrückmeldungen bei Vergleichsarbeiten. In J. Ramseger & M. Wagener (Hrsg.), Chancenungleichheit in der Grundschule - Ursachen und Wege aus der Krise (S. 143 - 146). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Iturre, R. A. C. (2005). The relationship between school composition, school process and mathematics achievement in secondary education in Argentina. International Review of Education, 51, 173 - 200. Kang, C. (2007). Classroom peer effects and academic achievement: Quasi-randomization evidence from South Korea. Journal of Urban Econometrics, 61 (3), 458 - 495. Kemper, T. & Weishaupt, H. (2011). Region und soziale Ungleichheit. In H. Reinders, H. Ditton, C. Gräsel & B. Gniewosz (Hrsg.), Empirische Bildungsforschung: Gegenstandsbereiche (S. 210 - 219). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Köller, O. (2004). Konsequenzen von Leistungsgruppierungen. Münster: Waxmann. Köller, O. & Baumert, J. (2001). Leistungsgruppierungen in der Sekundarstufe I. Ihre Konsequenzen für die Mathematikleistung und das mathematische Selbstkonzept der Begabung. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 15 (2), 99 - 110. Kuhl, P., Lenkeit, J., Pant, H. A. & Wendt, W. (2011). Die Kontextuierung von Leistungswerten bei Vergleichs- und Prüfungsarbeiten. Verschiedene Wege, die Zusammensetzung der Schülerschaft in den Rückmeldungen an Schulen und die Schulinspektion zu berücksichtigen. In S. Müller, M. Pietsch & W. Bos (Hrsg.), Schulinspektion in Deutschland: Eine Zwischenbilanz aus empirischer Sicht (S. 237 - 259). Münster: Waxmann. Kulik, C.-L. C., & Kulik, J. A. (1982). Effects of ability grouping on secondary school students: A meta-analysis of evaluation findings. American Educational Research Journal, 19 (3), 415 - 428. Lauder, H., Hughes, D., & Watson, S. (1999). The introduction of educational markets in New Zealand: Questions and consequences. New Zealand Journal of Educational Studies, 34 (1), 86 - 98. Lauder, H., Kounali, D., Robinson, T., & Goldstein, H. (2010). Pupil composition and accountability: An analysis in English primary schools. International Journal of Educational Research, 49 (2 - 3), 49 - 68. Lehmann, R. (2006). Zur Bedeutung der kognitiven Heterogenität von Schulklassen für den Lernstand am Ende der Klassenstufe 4. In A. Schründer-Lenzen (Hrsg.), Risikofaktoren kindlicher Entwicklung. Migration, Leistungsangst und Schulübergang (S. 109 - 121). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Leventhal, T., & Brooks-Gunn, J. (2000). The neighborhoods they live in: the effects of neighborhood residence on child and adolescent outcomes. Psychological Bulletin, 126 (2), 309 - 337. Lou, Y., Abrami, P. C., Spence, J. C., Poulsen, C., Chambers, B., & d’Apollonia, S. (1996). Within-class grouping: A meta-analysis. Review of Educational Research, 66 (4), 423 - 458. Lüdtke, O., Robitzsch, A. & Köller, O. (2002). Statistische Artefakte bei Kontexteffekten in der pädagogischpsychologischen Forschung. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 16 (3/ 4), 217 - 231. Luyten, H., Schildkamp, K., & Folmer, E. (2009). Cognitive development in Dutch primary education, the impact of individual background and classroom composition. Educational Research and Evaluation, 15 (3), 265 - 283. Maaz, K., Trautwein, U., Lüdtke, O., & Baumert, J. (2008). Educational transitions and differential learning environments: How explicit between-school tracking contributes to social inequality in educational outcomes. Child Development Perspectives, 2 (2), 99 - 106. Marks, G. N. (2010). What aspects of schooling are important? School effects on tertiary entrance performance. School Effectiveness and School Improvement, 21 (3), 267 - 287. Marsh, H. W. (1987). The Big-Fish-Little-Pond Effect on academic self-concept. Journal of Educational Psychology, 79 (3), 280 - 295. Marsh, H. W. (2005). Big-Fish-Little-Pond effect on academic self-concept. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 19 (3), 119 - 127. Marsh, H. W., & Hau, K.T. (2003). Big-Fish-Little-Pond effect on academic self-concept: A cross-cultural (26-country) test of the negative effects of academically selective schools. American Psychologist, 58 (5), 364 - 376. McEwan, P. J. (2003). Peer effects on student achievement: evidence from Chile. Economics of Education Review, 22, 131 - 141. Mickelson, R. A., Bottia, M. C., & Lambert, R. (2013). Effects of school racial composition on K-12 mathematics outcomes: A metaregression analysis. Review of Educational Research, 83 (1), 121 - 158. Milek, A., Lüdtke, O., Trautwein, U., Maaz, K. & Stubbe, T. C. (2009). Wie konsistent sind Referenzgruppeneffekte bei der Vergabe von Schulformempfehlungen? Bundeslandspezifische Analysen mit Daten der IGLU- Studie. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, Sonderheft 12, 282 - 301. Mulkey, L. M., Catsambis, S., Steelman, L. C., & Crain, R. L. (2005). The long-term effects of ability grouping in mathematics: A national investigation. Social Psychology of Education, 8, 137 - 177. Nachtigall, C. & Kröhne, U. (2006). Methodische Anforderungen an schulische Leistungsmessung - Auf dem Weg zu fairen Vergleichen. In H. Kuper & J. Schneewind (Hrsg.), Rückmeldung und Rezeption von Forschungsergebnissen - Zur Verwendung wissenschaftlichen Wissens im Bildungssystem (S. 59 - 74). Münster: Waxmann. Nachtigall, C., Kröhne, U., Enders, U., & Steyer, R. (2008). Causal effects and fair comparisons: Considering the influence of context variables on student competencies. In J. Hartig, E. Klieme, & D. Leutner (Hrsg.), Assessment of competencies in educational contexts: State of the art and future prospects (S. 315 - 336). Göttingen: Hogrefe. Nachtigall, C., Storbeck, I. & Landmann, M. (2009). Belastung oder Chance? Zur Nutzung von Vergleichsar- 182 Hanna Dumont et al. beiten, Lernstandserhebungen, Kompetenztests, Orientierungsarbeiten und Co. Schulleitung und Schulentwicklung, 45, 1 - 17. Neumann, M., Schnyder, I., Trautwein, U., Niggli, A., Lüdtke, O. & Cathomas, R. (2007). Schulformen als differenzielle Lernmilieus. Institutionelle und kompositionelle Effekte auf die Leistungsentwicklung im Fach Französisch. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 10 (3), 399 - 420. Nikolova, R. (2011). Grundschulen als differenzielle Entwicklungsmilieus. Objektive Kontextmerkmale der Schülerzusammensetzung und deren Auswirkungen auf die Mathematik- und Leseleistungen. Münster: Waxmann. Opdenakker, M.-C., & Van Damme, J. (2001). Relationship between school composition and characteristics of school process and their effect on mathematics achievement. British Educational Research Journal, 27 (4), 407 - 432. Opdenakker, M.-C., & Van Damme, J. (2006). Differences between secondary schools: A study about school context, group composition, school practice, and school effects with special attention to public and catholic schools and types of schools. School Effectiveness and School Improvement, 17 (1), 87 - 117. Opdenakker, M.-C., & Van Damme, J. (2007). Do school context, student composition and school leadership affect school practice and outcomes in secondary education? British Educational Research Journal, 33 (2), 179 - 206. Opdenakker, M.-C., Van Damme, J., De Fraine, B., Van Landeghem, G., & Onghena, P. (2002). The effect of schools and classes on mathematics achievement. School Effectiveness and School Improvement, 13 (4), 399 - 427. Owens, A. (2010). Neighborhoods and schools as competing and reinforcing contexts for educational attainment. Sociology of Education, 83 (4), 287 - 311. Palardy, G. J. (2008). Differential school effects among low, middle, and high social class composition schools: a multiple group, multilevel latent growth curve analysis. School Effectiveness and School Improvement, 19 (1), 21 - 49. Peetsma, T., Van der Veen, I., Koopman, P., & Van Schooten, E. (2006). Class composition influences on pupils’ cognitive development. School Effectiveness and School Improvement, 17 (3), 275 - 302. Perry, L. B., & McConney, A. (2010a). Does the SES of the school matter? An examination of socioeconomic status and student achievement using PISA 2003. Teachers College Record, 112 (4), 1137 - 1162. Perry, L. B., & McConney, A. (2010b). School socio-economic composition and student outcomes in Australia: Implications for educational policy. Australian Journal of Education, 54 (1), 72 - 85. Portes, A., & Hao, L. (2004). The schooling of children of immigrants: contextual effects on the educational attainment of the second generation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101 (3), 11920 - 11927. Portes, A., & MacLeod, D. (1996). Educational progress of children of immigrants: The roles of class, ethnicity, and school context. Sociology of Education, 69 (4), 255 - 275. Ramseier, E. & Brühwiler, C. (2003). Zukunft, Leistung und Bildungschancen im gegliederten Bildungssystem. Vertiefte PISA-Analyse unter Einbezug der kognitiven Grundfähigkeiten. Schweizerische Zeitschrift für Bildungswissenschaften, 25, 23 - 56. Rangel, C., & Lleras, C. (2010). Educational inequality in Colombia: Family background, school quality and student achievement in Cartagena. International Studies in Sociology of Education, 20 (4), 291 - 317. Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models. Thousand Oaks, CA: Sage. Rosenthal, R., & Lenore, J. (1966). Teachers’ expectancies: Determinants of Pupils’ IQ Gains. Psychological Reports, 19, 115 - 118. Rumberger, R. W., & Palardy, G. (2005). Does Segregation still matter? The impact of student composition on academic achievement in high school. Teachers College Record, 107, 1999 - 2045. Rumberger, R. W., & Willms, J. D. (1992). The impact of racial and ethnic segregation on the achievement gap in California high schools. Educational Evaluation and Policy Analysis, 14 (4), 377 - 396. Sammons, P., Thomas, S., & Mortimore, P. (1997). Forging links: Effective schools and effective departments. London: Paul Chapman. Sampson, R. J., Morenoff, J. D., & Gannon-Rowley, T. (2002). Assessing “neighborhood effects”: Social processes and new directions in research. Annual Review of Sociology, 28, 443 - 478. Scafidi, B., Sjoquist, D. L., & Stinebrickner, T. R. (2007). Race, poverty, and teacher mobility. Economics of Education Review, 26, 145 - 159. Schofield, J. W. (2010). International evidence on ability grouping with curriculum differentiation and the achievement gap in secondary schools. Teachers College Record, 112 (5), 1492 - 1528. Schräpler, J.-P. (2009). Verwendung von SGB II-Dichten als Raumindikator für die Sozialberichterstattung am Beispiel der „sozialen Belastung“ von Schulstandorten in NRW. Düsseldorf: Information und Technik Nordrhein-Westfalen. Schulte, K., Pietsch, M. & Hartig, J. (2013, März). Der Sozialindex für Hamburger Schulen - Der Versuch eines standard settings. Vortrag auf der 1. Tagung der Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung (GEBF), Kiel. Schümer, G. (2004). Zur doppelten Benachteiligung von Schülern aus unterprivilegierten Gesellschaftsschichten im deutschen Schulwesen. In G. Schümer, K.-J. Tillmann & M. Weiß (Hrsg.), Die Institution Schule und die Lebenswelt der Schüler. Vertiefende Analysen der PISA-2000- Daten zum Kontext von Schülerleistungen (S. 73 - 114). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Slavin, R. E. (1987). Ability grouping and student achievement in elementary schools: A best-evidence synthesis. Review of Educational Research, 57 (3), 293 - 336. Slavin, R. E. (1990). Achievement effects of ability grouping in secondary schools: A best-evidence synthesis. Review of Educational Research, 60 (3), 471 - 499. Solga, H. & Wagner, S. (2001). Paradoxie der Bildungsexpansion: Die doppelte Benachteiligung von Hauptschülern. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 4 (1), 107 - 127. Solga, H. & Wagner, S. (2008). Die Zurückgelassenen - die soziale Verarmung der Lernumwelt von Hauptschülerinnen und Hauptschülern. In R. Becker & W. Lauterbach (Hrsg.), Bildung als Privileg? Erklärungen und Befunde zu den Ursachen von Bildungsungleichheit (S. 191 - 219). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Stanat, P. (2006). Schulleistungen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund: Die Rolle der Zusammenset- Zusammensetzung der Schülerschaft als Einflussfaktor für Schulleistungen 183 zung der Schülerschaft. In J. Baumert, P. Stanat & R. Watermann (Hrsg.), Herkunftsbedingte Disparitäten im Bildungswesen: Differenzielle Bildungsprozesse und Probleme der Verteilungsgerechtigkeit (S. 189 - 219). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Stanat, P., Schwippert, K. & Gröhlich, C. (2010). Der Einfluss des Migrantenanteils in Schulklassen auf den Kompetenzerwerb: Längsschnittliche Überprüfung eines umstrittenen Effekts. Zeitschrift für Pädagogik, 55. Beiheft, 147 - 164. Tiedemann, J. & Billmann-Mahecha, E. (2004). Kontextfaktoren der Schulleistung im Grundschulalter. Ergebnisse aus der Hannoverschen Grundschulstudie. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 18, 113 - 124. Thrupp, M., Lauder, H., & Robinson, T. (2002). School composition and peer effects. International Journal of Educational Research, 37, 483 - 504. Trautwein, U. & Baeriswyl, F. (2007). Wenn leistungsstarke Klassenkameraden ein Nachteil sind. Referenzgruppeneffekte bei Übertrittsentscheidungen. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 21 (2), 119 - 133. Trautwein, U., Baumert, J. & Maaz, K. (2007). Hauptschulen = Problemschulen? Aus Politik und Zeitgeschichte, 28, 3 - 9. Trautwein, U., Lüdtke, O., Marsh, H. W., Köller, O., & Baumert, J. (2006). Tracking, grading, and student motivation: Using group composition and status to predict self-concept and interest in ninth-grade mathematics. Journal of Educational Psychology, 98 (4), 788 - 806. Treutlein, A., Roos, J. & Schöler, H. (2012). Lese- und Rechtschreibleistungen und ihre Abhängigkeit von indviduellen Deutschkenntnissen, sprachlicher Zusammensetzung der Klasse und Klassengröße. Psychologie in Erziehung und Unterricht, 59 (2), 122 - 131. Treutlein, A., Zöllner, I., Roos, J. & Schöler, H. (2007). Die Zusammensetzung einer Grundschulklasse als Risikofaktor für den Schriftspracherwerb. Empirische Pädagogik, 21 (1), 58 - 77. Van der Slik, F., Driessen, G., & De Bot, K. (2006). Ethnic and Socioeconomic Class Composition and Language Proficiency: a longitudinal multilevel examination in dutch elementary schools. European Sociological Review, 22 (3), 293 - 308. Van Ewijk, R., & Sleegers, P. (2010a). The effect of peer socioeconomic status on student achievement: A metaanalysis. Educational Research Review, 5, 134 - 150. Van Ewijk, R., & Sleegers, P. (2010b). Peer ethnicity and achievement: a meta-analysis into the compositional effect. School Effectiveness and School Improvement, 21 (3), 237 - 265. Walberg, H. J., Reynolds, A. J., & Wang, M. C. (Hrsg.). (2004). Can unlike students learn together? Greenwich: Information Age Publishing. Walter, O. (2008). Ethno-linguale Kompositionseffekte in neunten Klassen: Befunde aus der Klassenstichprobe von PISA 2006. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 10, 169 - 184. Walter, O. & Stanat, P. (2008). Der Zusammenhang des Migrantenanteils in Schulen mit der Lesekompetenz: Differenzierte Analysen der erweiterten Migrantenstichprobe von PISA 2003. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 11 (1), 84 - 105. Wilkinson. (2002). Introduction: peer effects on learning: Where are they? International Journal of Educational Research, 37, 395 - 401. Willms, J. D. (1986). Social class segregation and its relationship to pupils’ examination results in Scotland. American Sociological Review, 51, 224 - 241. Willms, J. D. (2010). School composition and contextual effects on student outcomes. Teachers College Record, 112 (4), 1008 - 1037. Zimmer, R. W., & Toma, E. F. (2000). Peer effects in private and public schools across countries. Journal of Policy, 19 (1), 75 - 92. Dr. Hanna Dumont Dr. Marko Neumann Prof. Dr. Kai Maaz Universität Potsdam Department Erziehungswissenschaften Quantitative Methoden in den Bildungswissenschaften Karl-Liebknecht-Str. 24 -25 14476 Potsdam E-Mail: hanna.dumont@uni-potsdam.de E-Mail: marko.neumann@uni-potsdam.de E-Mail: kai.maaz@uni-potsdam.de Prof. Dr. Ulrich Trautwein Universität Tübingen Abteilung Empirische Bildungsforschung und Pädagogische Psychologie Europastraße 6 72072 Tübingen Tel.: (0 70 71) 29 73 931 Fax: (0 70 71) 29 53 71 E-Mail: ulrich.trautwein@uni-tuebingen.de