Struktur und Niveaus des Fachwissens von Kfz-Mechatronikern gegen Ende der formalen Ausbildung

Autor/innen

  • Stefan Behrendt
  • Stephan Abele
  • Reinhold Nickolaus Universität Stuttgart, Institut für Erziehungswissenschaft Abteilung Berufs-, Wirtschafts- und Technikpädagogik

DOI:

https://doi.org/10.48513/joted.v5i1.97

Abstract

Zusammenfassung


In diesem Beitrag stellen wir Ergebnisse zum Fachwissen von Kfz-Mechatronikern vor, das sich als in hohem Grade prädiktiv für berufsfachliche Leistungen in den zentralen Handlungsfeldern von Kfz-Mechatronikern erweist. Die Analysen gründen auf einer Stichprobe von rund 1000 Auszubildenden. Die in früheren Modellierungen dokumentierten Strukturen des Fachwissens können weitgehend repliziert werden, die in früheren Modellierungen beobachtbaren Inkonsistenzen zur Ausdifferenzierung des Fachwissens an fachsystematischen Inhaltsbereichen einerseits und tätigkeitsbezogenem Wissen andererseits können aufgelöst werden. Die in anderen Untersuchungen identifizierten Schwierigkeits-merkmale der berufsfachlichen Aufgaben können partiell repliziert werden, einen besonders hohen Erklärungsanteil erbringen Merkmale des Aufgabenformats. Als schwierig erwies es sich, diese Aufgabenmerkmale für die Modellierung von Fachwissensniveaus zu nutzen, was abschließend eingehend diskutiert wird.

Schlüsselwörter: Kfz-Mechatroniker, Fachwissen, Strukturmodellierung, schwierigkeits-bestimmende Aufgabenmerkmale, Niveaumodellierung


Structure and Levels of Car Mechatronics Technicians’ Professional Knowledge towards the End of Vocational Training


Abstract


This paper examines the results of modeling professional knowledge of car mechatronics technicians. Professional knowledge is highly predictive for explaining professional competences in key areas in the work of car mechatronics technicians. The analyses are based on a sample of 1000 trainees. The structure of the professional knowledge found in previous studies could largely be replicated. Hereby we were able to resolve the inconsistencies between content specific dimensions and activity specific dimensions that existed in previous models. The difficulty features of the profession specific tasks that were identified in previous studies could partially be replicated. Features of the item format predict the item difficulty particularly well. It turned out to be very difficult to take those features as a basis for proficiency scaling which we finally discuss in detail.


Keywords: car mechatronics technicians, professional knowledge, knowledge structure, difficulty features of items, proficiency scaling

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Veröffentlicht

2017-06-14