Höheres Interesse, schlechtere Leistung: Geschlechtsspezifische Leistungserwartungen in der Mathematik und ihr Einfluss auf die Testleistung in der PISA-Studie 2003

Mathematische Fähigkeiten werden in einer modernen Gesellschaft zur Bewältigung zahlreicher Anforderungen benötigt. Trotz wachsender Berufsorientierung und Berufstätigkeit der Frauen sind die mathematisch-naturwissenschaftlichen Berufe mit ihren guten Aufstiegs- und Einkommenschancen noch immer eine Männerdomäne. Liegt die niedrige Zahl von Mathematikerinnen an einer durchschnittlich geringeren Begabung, an einem natürlichen Vorteil des männlichen Geschlechts bei mathematischen Aufgaben oder an dem Geschlechtsstereotyp, wonach Mädchen mathematisch unbegabt seien, das mathematisch durchaus fähige und interessierte Mädchen während der Schulzeit entmutigt? Die bisherige Forschung zur Erklärung von geschlechtsspezifischen Leistungsunterschieden in der Mathematik lässt sich grob den Polen Nature und Nurture zuordnen. Auf der Nature-Seite sind Ansätze anzusiedeln, die geschlechtsspezifische Leistungsdifferenzen auf biologische Faktoren zurückführen, während sich auf der Nurture-Seite Erklärungen finden, die diese Unterschiede als Resultat von unterschiedlichen Sozialisationseinflüssen ansehen. Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht ein relativ neuer Ansatz, der die Wirkung von gesellschaftlichen Erwartungen in der Testsituation betont. Claude Steele (1997) geht davon aus, dass Mitglieder von Gruppen, über die ein negatives Stereotyp bezüglich ihrer Kompetenz existiert, allein durch das Wissen um die Existenz dieses Stereotyps in ihren Leistungen beeinträchtigt werden können. Ein immer noch weit verbreitetes Stereotyp spricht Frauen im Vergleich zu Männern geringere mathematische Fähigkeiten zu. Nach Steele werden in Situationen, in denen sich eine Frau der Gefahr ausgesetzt sieht, dieses Stereotyp zu bestätigen, Prozesse ausgelöst, die von der korrekten Bewältigung der Aufgabe ablenken. Dieses Phänomen wird als Stereotype Threat bezeichnet. In zahlreichen experimentellen Studien konnte der Stereotype-Threat-Effekt bereits nachgewiesen werden. Gegenüber der Stereotype-Threat-Theorie wird jedoch kritisch eingewendet, dass die Forschung unter künstlichen Bedingungen stattfindet, deren Ergebnisse nicht auf das tatsächliche Leben übertragen werden können (Davies & Spencer, 2005). Diese Arbeit versucht die Kritik bezüglich selektiver Stichproben und künstlichen Testbedingungen zu überwinden. Anstatt die Stereotype-Threat-Theorie einem weiteren experimentellen Test zu unterziehen, wird regressionsanalytisch geprüft, ob sich bei einem repräsentativen Mathematiktest Hinweise finden, die mit der Stereotype-Threat-Theorie kompatibel sind. Für die empirischen Analysen greift diese Arbeit in erster Linie auf das Programme for International Student Assessment 2003 (PISA) zurück, der PISA-Datensatz wurde im Dezember 2004 vom internationalen PISA-Konsortium freigegeben. Als repräsentative Untersuchung ermöglicht die PISA-Studie einerseits eine Überprüfung der Stereotype-Threat-Theorie unter normalen Testbedingungen, andererseits aber auch in verschiedenen Ländern