Eine empirische Bedingungsanalyse von Lernstörungen.

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Autor/inn/en	Lauth, Gerhard W.; Hammes-Schmitz, Edeltraud; Lebens, Morena
Titel	Eine empirische Bedingungsanalyse von Lernstörungen. Paralleltitel: Investigating the multifactorial origins of learning disorders: a structural equation approach.
Quelle	In: Empirische Sonderpädagogik, 6 (2014) 4, S. 350-364Infoseite zur Zeitschrift PDF als Volltext kostenfreie Datei Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	1869-4845; 1869-4934
URN	urn:nbn:de:0111-pedocs-100239
Schlagwörter	Empirische Untersuchung; Multivariate Analyse; Aufmerksamkeits-Defizit-Hyperaktivitäts-Störung; Kognitive Kompetenz; Lerntherapie; Familie; Schuljahr 02; Schuljahr 03; Schuljahr 04; Schulkind; Auffälligkeit; Motivation; Lernschwierigkeit; Leseschwäche; Lese-Rechtschreib-Schwäche; Rechtschreibschwäche; Rechenschwäche; Sozioökonomischer Faktor; Grundfertigkeit; Einflussfaktor; Modellanalyse; Strategie; Strukturanalyse; Vorwissen
Abstract	Die vorliegende Untersuchung prüft anhand einer multivariaten Strukturanalyse, welche Lernkomponenten sich als Prädiktoren einer Lernstörung bestätigen lassen und wie die einzelnen Komponenten in einem Bedingungsgefüge zusammenwirken. Dazu wurden bei 111 Grundschulkindern mit Lernstörungen (zweite bis vierte Klasse; Altersdurchschnitt 9.8 Jahre) Daten zur Art und Schwere ihrer Auffälligkeiten, zu ihrem Vorwissen, zu ihrer Motivation, zu ihren Lernstrategien, zu ihren Grundfertigkeiten und zu den sie umgebenden sozialökologischen Bedingungen erhoben. Die Schulkinder wiesen Störungen im Bereich des Lesens, der Rechtschreibung, des Rechnens und der Aufmerksamkeitsleistung (ADHD) auf. In 71 % der Fälle lagen komorbide Störungen vor. Zum Zeitpunkt der Erhebung befanden sie sich in lerntherapeutischer Behandlung. Die Daten entstammen z. T. den Patientenakten der Schulkinder. Zusätzlich wurden Daten zu kognitiven Kompetenzen, zu motivational-emotionalen Charakteristika, zu persönlichen Merkmalen sowie zum familiären und schulischen Kontext erhoben. Es wurden drei Strukturgleichungsmodelle auf die Kriteriumsvariablen "verbale Schulleistung", "mathematische Schulleistung" und "Schwere der Lernstörung" berechnet. Diese erklären zwischen 62 % (allgemeine Schwere der Lernstörung) und 72 % (verbale Schulleistung) der Varianz. Das bereichsspezifische Wissen sowie die sozial-ökologischen Merkmale erwiesen sich als die mit Abstand bedeutendsten Prädiktoren für die Lernstörung. Zwischen den einzelnen Prädiktoren gibt es darüber hinaus beträchtliche Wechselwirkungen. (DIPF/Autor). The aetiology, presentation and treatment of learning disorders in schoolchildren have attracted extensive research coverage during the past decades. More recently, a new line of research has emerged to reveal the immediate cognitive, affective-motivational and contextual antecedents of these disorders. Indeed, the identification of predictor variables can substantially advance our understanding why some individuals are susceptible to learning disorders. Hence, the present study aims to determine the predictors of learning disorders together with their interaction effects by utilizing a structural equation modelling technique. For this purpose, a sample consisting of 111 primary schoolchildren with either a diagnosis of dyslexia, dyscalculia, attention deficit hyperactive disorder (ADHD) or a comorbid learning disorder has been inspected. Data extracted from clinical documentation files informed about the type and severity of learning disorder, their knowledge, motivation, learning strategies, basic skills and socio-economic status. Additionally, the data contains cognitive, affective-motivational and personal background measures together with family and school variables. A total of three structural equation models have been calculated with the criteria "verbal school achievement", "mathematical school achievement" and "severity of disorder." Overall, these models account for 62 % of variance in the severity of the disorder and 72 % concerning verbal achievement. Among the different predictors, domain-specific knowledge and socio-economic parameters emerged as the major ones, although substantial interactions have been observed. Implications for the design of effective interventions are discussed together with future research avenues. (DIPF/Autor).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2015/2