Originalarbeit 793
Einfluss der nonverbalen Intelligenz und des Migrationshintergrundes auf die sprachlichen Fähigkeiten
Autoren
J. Melzer1, J.-K. Rißling1, F. Petermann2
Institute
1
Schlüsselwörter ▶ Sprachstand ● ▶ Sprachentwicklungsstörung ● ▶ nonverbale Intelligenz ● ▶ Migrationshintergrund ● ▶ Diagnostik ●
Zusammenfassung
Abstract
Ziel der Studie: Mit der vorliegenden Studie wird belegt, welche Bedeutung die nonverbale Intelligenz für die sprachlichen Fähigkeiten eines Kindes besitzt. Methodik: N = 414 Kinder im Alter zwischen 4 und 5 Jahren wurden bezüglich ihrer lexikalisch-grammatikalischen Fähigkeiten und im Bereich Emotionserkennung und Empathievermögen als Basiskompetenzen der Pragmatik überprüft; zudem wurde die nonverbale Intelligenz erhoben. Anhand von Korrelations- und Regressionsanalysen wurde ermittelt, ob der nonverbale IQ zur Varianzauferklärung in den einzelnen Sprachbereichen beiträgt. Dabei wurden zusätzlich das mütterliche Bildungsniveau und der Migrationshintergrund berücksichtigt. Ergebnisse: Es zeigt sich, dass die nonverbale Intelligenz zur Varianzaufklärung in allen 3 Sprachbereichen beträgt, insgesamt aber als gering einzuschätzen ist. Ein verhältnismäßig hoher Anteil der Varianz für die lexikalisch-grammatikalischen Fähigkeiten kann durch den Migrationshintergrund erklärt werden, wobei besonders die Kontaktzeit zur deutschen Sprache entscheidend ist. Schlussfolgerung: Die Modelle zur Vorhersage der lexikalisch-grammatikalischen Fähigkeiten weisen auf die Bedeutsamkeit der nonverbalen Intelligenz und des Migrationshintergrundes im Zusammenhang mit der Kontaktzeit zum Deutschen hin. Im Bereich der Emotionserkennung und des Empathievermögens scheint der Migrationshintergrund keinen Einfluss zu besitzen. Von den untersuchten Merkmalen ist lediglich die nonverbale Intelligenz von Bedeutung.
Aim of the study: The aim of this study was to investigate the importance of nonverbal intelligence for child language skills. Methods: 414 children aged between 4 and 5 years were examined regarding their lexical-grammatical skills, their emotion recogni tion and empathic skill as a basic competence of their pragmatic as well as nonverbal intelligence. Correlations and regression analyses were performed to determine whether the nonverbal IQ contributes to variance explanation in each language area. Additionally, maternal educational level and the migration background were taken into account. Results: Nonverbal intelligence contributed to variance explanation, but to a low degree. A relatively high proportion of variance for the lexical-grammatical skills could be explained by the migration background; contact time with the German language played an essential role here. Conclusions: The models for lexical-grammatical skills prediction indicate the importance of migration background in relation to the contact time with the German language and nonverbal intelligence. The migration background does not seem to influence emotion recognition competence and empathic skills; nonverbal intelligence represents the only relevant factor.
Key words ▶ language development ● ▶ developmental language ● disorder ▶ nonverbal intelligence ● ▶ migration background ● ▶ diagnostic ●
Bibliografie DOI http://dx.doi.org/ 10.1055/s-0035-1564148 Gesundheitswesen 2015; 77: 793–798 © Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York ISSN 0941-3790 Korrespondenzadresse Jessica Melzer, Master of Science Zentrum für Klinische Psychologie und Rehabilitation (ZKPR) Universität Bremen Grazer Straße 6 28359 Bremen [email protected]
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Zentrum für Klinische Psychologie und Rehabilitation (ZKPR), Universität Bremen, Bremen University of Bremen, ZKPR, Bremen
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Melzer J et al. Einfluss der nonverbalen Intelligenz … Gesundheitswesen 2015; 77: 793–798
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Influence of Nonverbal Intelligence and Migration Background on Language Abilities
Einleitung
▼
Für die kognitive, psychosoziale und schulische Entwicklung eines Kindes ist die Sprachkompetenz entscheidend [1–3]. Defi zite in der Sprache gehen mit zahlreichen Folgeproblemen einher und beeinflussen bis ins Erwachsenenalter die schulische bzw. berufliche Laufbahn der Betroffenen [4–6]. Mit einer Prävalenz von 5 bis 8 % gehören die Umschriebenen Entwicklungsstörungen des Sprechens und der Sprache (UESS) zu den häufigsten Entwicklungsstörungen [7]. Die ICD-10 unterscheidet bei den UESS (F80) im Wesentlichen zwischen der Artikulationsstörung (F80.0), der expressiven Sprachentwicklungsstörung (F80.1) und der rezeptiven Sprachentwicklungsstörung (F80.2). Sowohl für die expressive als auch rezeptive Sprachentwicklungsstörung wird in der ICD-10 [7] als auch im DSM-5 [8] eine deutliche Diskrepanz zwischen der Sprachentwicklung und den allgemeinen kognitiven Fähigkeiten vorausgesetzt, wobei sich die kognitiven Fähigkeiten eines Kindes mindestens im durchschnittlichen Bereich befinden müssen. Demnach besitzen Verfahren zur Erfassung der nonverbalen Intelligenzleistung besonders in der Diagnostik von UESS einen hohen Stellenwert, da diese unabhängig von den sprachlichen Kompetenzen den allgemeinen kognitiven Entwicklungsstand eines Kindes abbilden sollen. Allerdings steht das Intelligenzniveau in enger Beziehung zum sprachlichen Entwicklungsstand. Kinder, die über eine niedrige Intelligenz verfügen, zeigen häufig auch schlechtere sprachliche Kompetenzen [9, 10]. Darüber hinaus können das elterliche Bildungsniveau, ein möglicher Migrationshintergrund bzw. die Familiensprache den Spracherwerb maßgeblich beeinflussen [11, 12]. So weisen die Ergebnisse zur Einschulungsuntersuchung in Baden-Württemberg insbesondere auf die Familiensprache als Risikofaktor für Defizite in der Sprachentwicklung hin. Im Gegensatz dazu stellt ein hohes mütterliches Bildungsniveau einen protektiven Einfluss auf die Sprachentwicklung dar [11]. Die vorliegende Studie geht der Fragestellung nach, inwiefern nonverbale kognitive Kompetenzen unterschiedliche sprachliche Bereiche bei sprachunauffälligen Kindern beeinflussen. Dabei wird untersucht, ob sich zwischen Kindern mit und ohne Migrationshintergrund (MGH) Unterschiede feststellen lassen. Das mütterliche Bildungsniveau wird in den Analysen berücksichtigt.
Methode
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Design
Die Erhebung erfolgte von September 2014 bis Februar 2015 in Kindergärten und Kindertagesstätten in Bremen und Niedersachsen und wurde im Rahmen der Normierung des Sprachstandserhebungstests für Kinder im Alter zwischen 3 und 5 Jahren (SET 3–5) [13] durchgeführt. Die Teilnahme der Kinder war freiwillig. Es wurden nur Leistungen von Kindern überprüft, für die ein schriftliches Einverständnis der Eltern vorlag. Mit den Kindern wurde neben dem SET 3–5 auch die Wechsler Nonverbal Scale of Ability (WNV) [14] durchgeführt.
Messinstrumente Sprachstandserhebungstest für Kinder im Alter zwischen 3 und 5 Jahren (SET 3–5)
Der SET 3–5 ermöglicht als Sprachtest für Kinder im Alter zwischen 3;0 und 5;11 Jahren eine an den Entwicklungsstand angepasste, umfassende Beurteilung sprachlicher Fähigkeiten und zentraler Basiskompetenzen des Spracherwerbs [13]. Die Durch-
führung erfolgt im Einzelsetting und dauert etwa 30–45 min. Für die Studie wurden 3 spezifische Untertests (UT) ausgewählt: mit dem UT 2 Bildbenennung (BB) wird der aktive Wortschatz erfasst. Zur Einschätzung des rezeptiven Satzverständnisses (Grammatik) wurde der UT 9 Handlungssequenzen nachspielen (HN) herangezogen. Mit dem UT 12 Emotion und Empathie (EE) wird die Emotionserkennung und das Empathievermögen als Basiskompetenz der Pragmatik erhoben. Für die vorliegenden Analysen wurden die standardisierten Werte (T-Werte) genutzt. Die Normierung des Verfahrens basiert auf den Sprachleistungen von N = 1,095 Kindern. Es liegen separate Normen für 6 Altersgruppen vor. Die internen Konsistenzen nach Cronbachs Alpha (α = 0,63-0,93) sprechen für eine zufriedenstellende bis gute Homogenität der einzelnen UT. Analysen zur Retest-Reliabilität und Kriteriumsvalidität weisen auf eine gute Stabilität und Aussagekraft des Verfahrens hin [13].
Wechsler Nonverbal Scale of Ability (WNV)
Die WNV [14] ist ein nonverbaler Intelligenztest für die Altersgruppe von 4;0 bis 21;11 Jahren. Die Bearbeitung dauert etwa 40 min und erfolgt im Einzelsetting. Durch bildunterstützte Instruktionen können mit der WNV auch die Leistungen von Testpersonen erfasst werden, die die deutsche Sprache nicht oder nicht ausreichend verstehen. Das Verfahren liegt in 2 altersspezifischen Versionen vor (4;0– 7;11 Jahre und 8;0–21;11 Jahre). Der nonverbale IQ wurde anhand der 4 UT Matrizen-Test, Zahlen-Symbol-Test, Figuren legen und Formen wiedererkennen bestimmt. Für die UT liegen die Kennwerte zur Messgenauigkeit zwischen r = 0,72–0,90. Die Reliabilität für die 4-UT-Batterie liegt bei 0,90. Für die Retest- Reliabilität wird ein Kennwert von 0,78 angegeben [14]. Darüber hinaus wurden die Eltern gebeten anhand eines Fragebogens Auskunft zu demografischen Daten, dem eigenen Bildungshintergrund sowie zur Sprachentwicklung i hres Kindes zu geben. Dabei wurden insbesondere Fragen zum Migrationshintergrund, als auch zum monolingualen und bilingualen Spracherwerb, z. B. die Kontaktzeit zur deutschen Sprache, berücksichtigt.
Statistische Methoden
In der vorliegenden Studie wird der Einfluss verschiedener möglicher Prädiktoren auf die lexikalisch-grammatikalischen Fähigkeiten sowie die Emotionserkennung und das Einschätzen der Gefühle anderer als Basiskompetenz der Pragmatik überprüft. Hierzu werden deskriptive Analysen für die Kinder mit und ohne MGH betrachtet sowie die Mittelwerte der Gruppen auf Untertestebene für den SET 3–5 und die WNV verglichen. Zur Identifikation, der am jeweiligen Vorhersagemodell beteiligten Variablen, wurden hierarchische Regressionen gerechnet, für die im Vorfeld die bivariaten Korrelationen betrachtet und anschließend die Voraussetzungen überprüft wurden. Als Zusammenhangsmaß zwischen den möglichen Prädiktoren und den UT des SET 3–5 wurde der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman berechnet.
Ergebnisse
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Stichprobe
Die Stichprobe besteht aus 199 Jungen und 215 Mädchen (N = 414) mit einem durchschnittlichen Alter von 59,4 Monaten
Melzer J et al. Einfluss der nonverbalen Intelligenz … Gesundheitswesen 2015; 77: 793–798
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794 Originalarbeit
Originalarbeit 795 (SD = 7,1, min: 48, max: 71), von denen 85 Kinder (20,5 %) einen MGH aufweisen. Ein Kind besitzt einen MGH, wenn mindestens ein Elternteil im Ausland geboren wurde. 61 Kinder (71,8 %) der Migrationsgruppe sprechen und/oder verstehen nach Angabe ▶ Tab. 1). Weiter der Eltern eine weitere Sprache außer Deutsch ( ● wurde das mütterliche Bildungsniveau (höchster Schulabschluss der Mutter) erfasst. Etwa 45 % der Mütter besaßen das Abitur, 46 % die mittlere Reife und 9 % einen niedrigen oder keinen Schulabschluss. In der vorliegenden Studie wurden nur vollständige Datensätze berücksichtigt. Zudem wurden nur Kinder einbezogen, die einen nonverbalen IQ ≥ 70 aufwiesen.
schen den Gruppen (Kinder mit und ohne MGH) identifizieren lässt. Es zeigt sich ein signifikanter Zusammenhang zwischen dem Bildungsniveau und dem Vorliegen eines MGH, χ2(3) = 12,44, p 0,05). Für die UT BB und HN zeigen sich zwischen Kindern mit und ohne MGH deutliche ▶ Tab. 2). Kinder, die keinen MGH beMittelwertsunterschiede ( ● sitzen, erzielen durchschnittlich einen höheren Mittelwert als ihre Vergleichsgruppe. Im UT EE erzielt die Gruppe ohne MGH ebenfalls einen höheren Mittelwert als die Kinder mit MGH. Allerdings ist dieser Unterschied nicht signifikant. Varianzanalytisch zeigen sich für die einzelnen Untertests der WNV zwischen den Kindern mit MGH und ohne MGH keine signifikanten Leistungsunterschiede (Matrizen-Test: F(1, 412) = 0,002, p > 0,05; Zahlen-Symbol-Test: F(1, 412) = 0,33, p > 0,05; Figuren legen: F(1, 412) = 1,26, p > 0,05; Formen wiedererkennen: F(1,412) = 0,06, p > 0,05). Anhand eines Chi-Quadrat-Tests wird überprüft, ob sich ein Verteilungsunterschied für das mütterliche Bildungsniveau zwi-
Vorhersage der Wortschatzleistung
Als bedeutsame Variablen für die Vorhersage der Leistungen im Wortschatz konnten in der hierarchischen Regression der MGH, das mütterliche Bildungsniveau und die nonverbale Intelligenz▶ Tab. 4). Mit diesem Modell könleistung identifiziert werden ( ● nen 19 % der Varianz (korrigiertes R2; R = 0,44) der Wortschatzleistung erklärt werden (F(3, 410) = 32,46; p = 0,000). Anhand der standardisierten Beta-Koeffizienten wird deutlich, dass der MGH die größte Varianzaufklärung (11 %) besitzt. Im Vergleich dazu trägt das mütterliche Bildungsniveau lediglich 5 % und der nonverbale IQ weitere 3 % zur Varianzaufklärung in dem Modell bei. Aufgrund der Ergebnisse wurde eine weitere hierarchische Regressionsanalyse zur Vorhersage der Wortschatzleistung gerechnet, die nur die Kinder mit MGH berücksichtigt. Zusätzlich zum mütterlichen Bildungsniveau und zum nonverbalen IQ wurde die Kontaktzeit zur deutschen Sprache als möglicher Prädiktor in das Modell aufgenommen. Dabei erweist sich die Kontaktzeit zum Deutschen als der einzige Prädiktor, der in dieser speziellen Gruppe zur Varianzaufklärung beiträgt (β = − 0,47, t = 12,40, p = 0,000). Mit diesem Modell werden 21 % der Wortschatzleistung (korrigiertes R2; R = 0,47) in der Gruppe der Kinder mit MGH aufgeklärt (F(1, 83) = 23,71; p = 0,000). Der mütterliche Bildungsstand (β = 0,15, t = 1,57, p = 0,121) und der nonverbale IQ (β = 0,16, t = 1,62, p = 0,110) wurden für dieses Modell ausgeschlossen.
Tab. 1 Merkmale der Gesamtstichprobe sowie der Teilstichproben. MGH N Geschlecht Jungen Mädchen Durchschnittliches Alter (Monate) Bildungsabschluss der Mutter Keinen oder Hauptschule Mittel-/Realschule Abitur Sprachen Nur Deutsch Deutsch und eine andere
Gesamt
Ja
Nein
85
329
414
37 48 60,3
162 167 59,1
199 215 59,4
13 (15,3 %) 38 (44,7 %) 34 (40 %)
26 (7,9 %) 152 (46,2 %) 151 (45,9 %)
39 (9,4 %) 190 (45,9 %) 185 (44,7 %)
24 (28,2 %) 61 (71,8 %)
318 (96,4 %) 11 (3,6 %)
342 (82,6 %) 72 (17,4 %)
MGH = Migrationshintergrund
Tab. 2 Mittelwerte für die UT des SET 3–5 unter Berücksichtigung des MGH. Gesamt (N = 414) Wortschatz (UT2:BB) Grammatik (UT9:HN) Emotionserkennung (UT12:EE)
Kein MGH (n = 329)
MGH (n = 85)
M
SD
M
SD
M
SD
T
df
p
51,99 55,26 51,67
10,63 13,53 10,13
53,78 57,34 52,03
10,05 13,19 10,18
45,04 47,22 50,28
9,99 11,82 9,91
− 7,190 − 6,436 1,419
131 412 412
0,000*** 0,000*** 0,157
BB = Bildbenennung; EE = Emotion und Empathie; HN = Handlungssequenzen nachspielen; MGH = Migrationshintergrund
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Zusammenhang zwischen Sprachleistung und möglichen Prädiktoren
796 Originalarbeit
Kriterien Prädiktor
Aktiver
Grammatik Emotions-
Wortschatz
(UT9:HN)
(UT12:EE)
(UT2:BB) Geschlecht MGH Mütterliches Bildungsniveau Intelligenzleistung Interaktionsterm Bildungsniveau* MGH
rs p rs p rs p rs p rs p
erkennung
0,066 0,180 − 0,317** 0,000 0,217** 0,000 0,216** 0,000 − 0,042 0,400
0,048 0,325 − 0,319** 0,000 0,288** 0,000 0,183** 0,000 − 0,053 0,278
0,069 0,160 − 0,058 0,239 0,079 0,109 0,222** 0,000 − 0,061 0,212
BB = Bildbenennung; EE = Emotion und Empathie; HN = Handlungssequenzen nachspielen; MGH = Migrationshintergrund; p = Signifikanzniveau, * p
Einfluss der nonverbalen Intelligenz und des Migrationshintergrundes auf die sprachlichen Fähigkeiten
Autoren
J. Melzer1, J.-K. Rißling1, F. Petermann2
Institute
1
Schlüsselwörter ▶ Sprachstand ● ▶ Sprachentwicklungsstörung ● ▶ nonverbale Intelligenz ● ▶ Migrationshintergrund ● ▶ Diagnostik ●
Zusammenfassung
Abstract
Ziel der Studie: Mit der vorliegenden Studie wird belegt, welche Bedeutung die nonverbale Intelligenz für die sprachlichen Fähigkeiten eines Kindes besitzt. Methodik: N = 414 Kinder im Alter zwischen 4 und 5 Jahren wurden bezüglich ihrer lexikalisch-grammatikalischen Fähigkeiten und im Bereich Emotionserkennung und Empathievermögen als Basiskompetenzen der Pragmatik überprüft; zudem wurde die nonverbale Intelligenz erhoben. Anhand von Korrelations- und Regressionsanalysen wurde ermittelt, ob der nonverbale IQ zur Varianzauferklärung in den einzelnen Sprachbereichen beiträgt. Dabei wurden zusätzlich das mütterliche Bildungsniveau und der Migrationshintergrund berücksichtigt. Ergebnisse: Es zeigt sich, dass die nonverbale Intelligenz zur Varianzaufklärung in allen 3 Sprachbereichen beträgt, insgesamt aber als gering einzuschätzen ist. Ein verhältnismäßig hoher Anteil der Varianz für die lexikalisch-grammatikalischen Fähigkeiten kann durch den Migrationshintergrund erklärt werden, wobei besonders die Kontaktzeit zur deutschen Sprache entscheidend ist. Schlussfolgerung: Die Modelle zur Vorhersage der lexikalisch-grammatikalischen Fähigkeiten weisen auf die Bedeutsamkeit der nonverbalen Intelligenz und des Migrationshintergrundes im Zusammenhang mit der Kontaktzeit zum Deutschen hin. Im Bereich der Emotionserkennung und des Empathievermögens scheint der Migrationshintergrund keinen Einfluss zu besitzen. Von den untersuchten Merkmalen ist lediglich die nonverbale Intelligenz von Bedeutung.
Aim of the study: The aim of this study was to investigate the importance of nonverbal intelligence for child language skills. Methods: 414 children aged between 4 and 5 years were examined regarding their lexical-grammatical skills, their emotion recogni tion and empathic skill as a basic competence of their pragmatic as well as nonverbal intelligence. Correlations and regression analyses were performed to determine whether the nonverbal IQ contributes to variance explanation in each language area. Additionally, maternal educational level and the migration background were taken into account. Results: Nonverbal intelligence contributed to variance explanation, but to a low degree. A relatively high proportion of variance for the lexical-grammatical skills could be explained by the migration background; contact time with the German language played an essential role here. Conclusions: The models for lexical-grammatical skills prediction indicate the importance of migration background in relation to the contact time with the German language and nonverbal intelligence. The migration background does not seem to influence emotion recognition competence and empathic skills; nonverbal intelligence represents the only relevant factor.
Key words ▶ language development ● ▶ developmental language ● disorder ▶ nonverbal intelligence ● ▶ migration background ● ▶ diagnostic ●
Bibliografie DOI http://dx.doi.org/ 10.1055/s-0035-1564148 Gesundheitswesen 2015; 77: 793–798 © Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York ISSN 0941-3790 Korrespondenzadresse Jessica Melzer, Master of Science Zentrum für Klinische Psychologie und Rehabilitation (ZKPR) Universität Bremen Grazer Straße 6 28359 Bremen [email protected]
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Zentrum für Klinische Psychologie und Rehabilitation (ZKPR), Universität Bremen, Bremen University of Bremen, ZKPR, Bremen
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Melzer J et al. Einfluss der nonverbalen Intelligenz … Gesundheitswesen 2015; 77: 793–798
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Influence of Nonverbal Intelligence and Migration Background on Language Abilities
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Für die kognitive, psychosoziale und schulische Entwicklung eines Kindes ist die Sprachkompetenz entscheidend [1–3]. Defi zite in der Sprache gehen mit zahlreichen Folgeproblemen einher und beeinflussen bis ins Erwachsenenalter die schulische bzw. berufliche Laufbahn der Betroffenen [4–6]. Mit einer Prävalenz von 5 bis 8 % gehören die Umschriebenen Entwicklungsstörungen des Sprechens und der Sprache (UESS) zu den häufigsten Entwicklungsstörungen [7]. Die ICD-10 unterscheidet bei den UESS (F80) im Wesentlichen zwischen der Artikulationsstörung (F80.0), der expressiven Sprachentwicklungsstörung (F80.1) und der rezeptiven Sprachentwicklungsstörung (F80.2). Sowohl für die expressive als auch rezeptive Sprachentwicklungsstörung wird in der ICD-10 [7] als auch im DSM-5 [8] eine deutliche Diskrepanz zwischen der Sprachentwicklung und den allgemeinen kognitiven Fähigkeiten vorausgesetzt, wobei sich die kognitiven Fähigkeiten eines Kindes mindestens im durchschnittlichen Bereich befinden müssen. Demnach besitzen Verfahren zur Erfassung der nonverbalen Intelligenzleistung besonders in der Diagnostik von UESS einen hohen Stellenwert, da diese unabhängig von den sprachlichen Kompetenzen den allgemeinen kognitiven Entwicklungsstand eines Kindes abbilden sollen. Allerdings steht das Intelligenzniveau in enger Beziehung zum sprachlichen Entwicklungsstand. Kinder, die über eine niedrige Intelligenz verfügen, zeigen häufig auch schlechtere sprachliche Kompetenzen [9, 10]. Darüber hinaus können das elterliche Bildungsniveau, ein möglicher Migrationshintergrund bzw. die Familiensprache den Spracherwerb maßgeblich beeinflussen [11, 12]. So weisen die Ergebnisse zur Einschulungsuntersuchung in Baden-Württemberg insbesondere auf die Familiensprache als Risikofaktor für Defizite in der Sprachentwicklung hin. Im Gegensatz dazu stellt ein hohes mütterliches Bildungsniveau einen protektiven Einfluss auf die Sprachentwicklung dar [11]. Die vorliegende Studie geht der Fragestellung nach, inwiefern nonverbale kognitive Kompetenzen unterschiedliche sprachliche Bereiche bei sprachunauffälligen Kindern beeinflussen. Dabei wird untersucht, ob sich zwischen Kindern mit und ohne Migrationshintergrund (MGH) Unterschiede feststellen lassen. Das mütterliche Bildungsniveau wird in den Analysen berücksichtigt.
Methode
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Design
Die Erhebung erfolgte von September 2014 bis Februar 2015 in Kindergärten und Kindertagesstätten in Bremen und Niedersachsen und wurde im Rahmen der Normierung des Sprachstandserhebungstests für Kinder im Alter zwischen 3 und 5 Jahren (SET 3–5) [13] durchgeführt. Die Teilnahme der Kinder war freiwillig. Es wurden nur Leistungen von Kindern überprüft, für die ein schriftliches Einverständnis der Eltern vorlag. Mit den Kindern wurde neben dem SET 3–5 auch die Wechsler Nonverbal Scale of Ability (WNV) [14] durchgeführt.
Messinstrumente Sprachstandserhebungstest für Kinder im Alter zwischen 3 und 5 Jahren (SET 3–5)
Der SET 3–5 ermöglicht als Sprachtest für Kinder im Alter zwischen 3;0 und 5;11 Jahren eine an den Entwicklungsstand angepasste, umfassende Beurteilung sprachlicher Fähigkeiten und zentraler Basiskompetenzen des Spracherwerbs [13]. Die Durch-
führung erfolgt im Einzelsetting und dauert etwa 30–45 min. Für die Studie wurden 3 spezifische Untertests (UT) ausgewählt: mit dem UT 2 Bildbenennung (BB) wird der aktive Wortschatz erfasst. Zur Einschätzung des rezeptiven Satzverständnisses (Grammatik) wurde der UT 9 Handlungssequenzen nachspielen (HN) herangezogen. Mit dem UT 12 Emotion und Empathie (EE) wird die Emotionserkennung und das Empathievermögen als Basiskompetenz der Pragmatik erhoben. Für die vorliegenden Analysen wurden die standardisierten Werte (T-Werte) genutzt. Die Normierung des Verfahrens basiert auf den Sprachleistungen von N = 1,095 Kindern. Es liegen separate Normen für 6 Altersgruppen vor. Die internen Konsistenzen nach Cronbachs Alpha (α = 0,63-0,93) sprechen für eine zufriedenstellende bis gute Homogenität der einzelnen UT. Analysen zur Retest-Reliabilität und Kriteriumsvalidität weisen auf eine gute Stabilität und Aussagekraft des Verfahrens hin [13].
Wechsler Nonverbal Scale of Ability (WNV)
Die WNV [14] ist ein nonverbaler Intelligenztest für die Altersgruppe von 4;0 bis 21;11 Jahren. Die Bearbeitung dauert etwa 40 min und erfolgt im Einzelsetting. Durch bildunterstützte Instruktionen können mit der WNV auch die Leistungen von Testpersonen erfasst werden, die die deutsche Sprache nicht oder nicht ausreichend verstehen. Das Verfahren liegt in 2 altersspezifischen Versionen vor (4;0– 7;11 Jahre und 8;0–21;11 Jahre). Der nonverbale IQ wurde anhand der 4 UT Matrizen-Test, Zahlen-Symbol-Test, Figuren legen und Formen wiedererkennen bestimmt. Für die UT liegen die Kennwerte zur Messgenauigkeit zwischen r = 0,72–0,90. Die Reliabilität für die 4-UT-Batterie liegt bei 0,90. Für die Retest- Reliabilität wird ein Kennwert von 0,78 angegeben [14]. Darüber hinaus wurden die Eltern gebeten anhand eines Fragebogens Auskunft zu demografischen Daten, dem eigenen Bildungshintergrund sowie zur Sprachentwicklung i hres Kindes zu geben. Dabei wurden insbesondere Fragen zum Migrationshintergrund, als auch zum monolingualen und bilingualen Spracherwerb, z. B. die Kontaktzeit zur deutschen Sprache, berücksichtigt.
Statistische Methoden
In der vorliegenden Studie wird der Einfluss verschiedener möglicher Prädiktoren auf die lexikalisch-grammatikalischen Fähigkeiten sowie die Emotionserkennung und das Einschätzen der Gefühle anderer als Basiskompetenz der Pragmatik überprüft. Hierzu werden deskriptive Analysen für die Kinder mit und ohne MGH betrachtet sowie die Mittelwerte der Gruppen auf Untertestebene für den SET 3–5 und die WNV verglichen. Zur Identifikation, der am jeweiligen Vorhersagemodell beteiligten Variablen, wurden hierarchische Regressionen gerechnet, für die im Vorfeld die bivariaten Korrelationen betrachtet und anschließend die Voraussetzungen überprüft wurden. Als Zusammenhangsmaß zwischen den möglichen Prädiktoren und den UT des SET 3–5 wurde der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman berechnet.
Ergebnisse
▼
Stichprobe
Die Stichprobe besteht aus 199 Jungen und 215 Mädchen (N = 414) mit einem durchschnittlichen Alter von 59,4 Monaten
Melzer J et al. Einfluss der nonverbalen Intelligenz … Gesundheitswesen 2015; 77: 793–798
Dieses Dokument wurde zum persönlichen Gebrauch heruntergeladen. Vervielfältigung nur mit Zustimmung des Verlages.
794 Originalarbeit
Originalarbeit 795 (SD = 7,1, min: 48, max: 71), von denen 85 Kinder (20,5 %) einen MGH aufweisen. Ein Kind besitzt einen MGH, wenn mindestens ein Elternteil im Ausland geboren wurde. 61 Kinder (71,8 %) der Migrationsgruppe sprechen und/oder verstehen nach Angabe ▶ Tab. 1). Weiter der Eltern eine weitere Sprache außer Deutsch ( ● wurde das mütterliche Bildungsniveau (höchster Schulabschluss der Mutter) erfasst. Etwa 45 % der Mütter besaßen das Abitur, 46 % die mittlere Reife und 9 % einen niedrigen oder keinen Schulabschluss. In der vorliegenden Studie wurden nur vollständige Datensätze berücksichtigt. Zudem wurden nur Kinder einbezogen, die einen nonverbalen IQ ≥ 70 aufwiesen.
schen den Gruppen (Kinder mit und ohne MGH) identifizieren lässt. Es zeigt sich ein signifikanter Zusammenhang zwischen dem Bildungsniveau und dem Vorliegen eines MGH, χ2(3) = 12,44, p 0,05). Für die UT BB und HN zeigen sich zwischen Kindern mit und ohne MGH deutliche ▶ Tab. 2). Kinder, die keinen MGH beMittelwertsunterschiede ( ● sitzen, erzielen durchschnittlich einen höheren Mittelwert als ihre Vergleichsgruppe. Im UT EE erzielt die Gruppe ohne MGH ebenfalls einen höheren Mittelwert als die Kinder mit MGH. Allerdings ist dieser Unterschied nicht signifikant. Varianzanalytisch zeigen sich für die einzelnen Untertests der WNV zwischen den Kindern mit MGH und ohne MGH keine signifikanten Leistungsunterschiede (Matrizen-Test: F(1, 412) = 0,002, p > 0,05; Zahlen-Symbol-Test: F(1, 412) = 0,33, p > 0,05; Figuren legen: F(1, 412) = 1,26, p > 0,05; Formen wiedererkennen: F(1,412) = 0,06, p > 0,05). Anhand eines Chi-Quadrat-Tests wird überprüft, ob sich ein Verteilungsunterschied für das mütterliche Bildungsniveau zwi-
Vorhersage der Wortschatzleistung
Als bedeutsame Variablen für die Vorhersage der Leistungen im Wortschatz konnten in der hierarchischen Regression der MGH, das mütterliche Bildungsniveau und die nonverbale Intelligenz▶ Tab. 4). Mit diesem Modell könleistung identifiziert werden ( ● nen 19 % der Varianz (korrigiertes R2; R = 0,44) der Wortschatzleistung erklärt werden (F(3, 410) = 32,46; p = 0,000). Anhand der standardisierten Beta-Koeffizienten wird deutlich, dass der MGH die größte Varianzaufklärung (11 %) besitzt. Im Vergleich dazu trägt das mütterliche Bildungsniveau lediglich 5 % und der nonverbale IQ weitere 3 % zur Varianzaufklärung in dem Modell bei. Aufgrund der Ergebnisse wurde eine weitere hierarchische Regressionsanalyse zur Vorhersage der Wortschatzleistung gerechnet, die nur die Kinder mit MGH berücksichtigt. Zusätzlich zum mütterlichen Bildungsniveau und zum nonverbalen IQ wurde die Kontaktzeit zur deutschen Sprache als möglicher Prädiktor in das Modell aufgenommen. Dabei erweist sich die Kontaktzeit zum Deutschen als der einzige Prädiktor, der in dieser speziellen Gruppe zur Varianzaufklärung beiträgt (β = − 0,47, t = 12,40, p = 0,000). Mit diesem Modell werden 21 % der Wortschatzleistung (korrigiertes R2; R = 0,47) in der Gruppe der Kinder mit MGH aufgeklärt (F(1, 83) = 23,71; p = 0,000). Der mütterliche Bildungsstand (β = 0,15, t = 1,57, p = 0,121) und der nonverbale IQ (β = 0,16, t = 1,62, p = 0,110) wurden für dieses Modell ausgeschlossen.
Tab. 1 Merkmale der Gesamtstichprobe sowie der Teilstichproben. MGH N Geschlecht Jungen Mädchen Durchschnittliches Alter (Monate) Bildungsabschluss der Mutter Keinen oder Hauptschule Mittel-/Realschule Abitur Sprachen Nur Deutsch Deutsch und eine andere
Gesamt
Ja
Nein
85
329
414
37 48 60,3
162 167 59,1
199 215 59,4
13 (15,3 %) 38 (44,7 %) 34 (40 %)
26 (7,9 %) 152 (46,2 %) 151 (45,9 %)
39 (9,4 %) 190 (45,9 %) 185 (44,7 %)
24 (28,2 %) 61 (71,8 %)
318 (96,4 %) 11 (3,6 %)
342 (82,6 %) 72 (17,4 %)
MGH = Migrationshintergrund
Tab. 2 Mittelwerte für die UT des SET 3–5 unter Berücksichtigung des MGH. Gesamt (N = 414) Wortschatz (UT2:BB) Grammatik (UT9:HN) Emotionserkennung (UT12:EE)
Kein MGH (n = 329)
MGH (n = 85)
M
SD
M
SD
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df
p
51,99 55,26 51,67
10,63 13,53 10,13
53,78 57,34 52,03
10,05 13,19 10,18
45,04 47,22 50,28
9,99 11,82 9,91
− 7,190 − 6,436 1,419
131 412 412
0,000*** 0,000*** 0,157
BB = Bildbenennung; EE = Emotion und Empathie; HN = Handlungssequenzen nachspielen; MGH = Migrationshintergrund
Melzer J et al. Einfluss der nonverbalen Intelligenz … Gesundheitswesen 2015; 77: 793–798
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Zusammenhang zwischen Sprachleistung und möglichen Prädiktoren
796 Originalarbeit
Kriterien Prädiktor
Aktiver
Grammatik Emotions-
Wortschatz
(UT9:HN)
(UT12:EE)
(UT2:BB) Geschlecht MGH Mütterliches Bildungsniveau Intelligenzleistung Interaktionsterm Bildungsniveau* MGH
rs p rs p rs p rs p rs p
erkennung
0,066 0,180 − 0,317** 0,000 0,217** 0,000 0,216** 0,000 − 0,042 0,400
0,048 0,325 − 0,319** 0,000 0,288** 0,000 0,183** 0,000 − 0,053 0,278
0,069 0,160 − 0,058 0,239 0,079 0,109 0,222** 0,000 − 0,061 0,212
BB = Bildbenennung; EE = Emotion und Empathie; HN = Handlungssequenzen nachspielen; MGH = Migrationshintergrund; p = Signifikanzniveau, * p
