Die Frage, welche Inhalte Lehrpersonen für ihren professionsbezogenen Kompetenzaufbau erwerben müssen, hat eine längere Tradition (vgl. z. B. Darling-Hammon, Wise, & Klein, 1999; Gräsel & Trempler, 2017). Zu ihrer Beantwortung hat u.a. die Formulierung von professionellen Kompetenzen beigetragen, bei der u.a. Oser einen wichtigen Beitrag geleistet hat. Im Gegensatz zu Ansätzen, die ihren Schwerpunkt auf die Modellierung der Handlungsprämissen legen (z.B. Baumert & Kunter 2006; Blömeke, Gustafsson, & Shavelson, 2015), geht Oser von den situativen Anforderungen an das Lehrpersonenhandeln aus und identifiziert zu deren professionellen Bewältigung Kompetenzen bzw. Kompetenzprofile (vgl. z.B. Oser, Curcio, & Düggeli, 2007). Diese deskriptive Darstellung professionellen Handelns ist zum einen praxisnah angelegt, zum anderen aber auch theorieanschlussfähig (vgl. Oser, 2005), weil darin Rückschlüsse auf handlungsrelevantes Wissen möglich werden, das gezielt in Aus- und Weiterbildungssettings vermittelt werden kann.

Über diese Stärken hinausgehend liegt die Relevanz dieses Ansatzes in seiner Dynamik, d.h. dass es auf sich fortlaufend verändernden Schul- und Unterrichtsrealitäten zu reagieren vermag, insbesondere dort, wo die professionelle Bewältigung situativer Anforderungen für die Lehrpersonen zur Herausforderung wird. Die Identifikation solcher Handlungsherausforderungen steht im Mittelpunkt des Beitrags, und zwar aufgrund einer pilotierten Reform des Schulsystems im Kanton Tessin.

Im weitgehend integriert organisierten Schulsystem des Kantons Tessin, werden die Lernenden bislang in den Fächern Mathematik und Deutsch als Fremdsprache in den letzten zwei Schuljahren der obligatorischen Schule in zwei Leistungsgruppen eingeteilt (EDK, 2024; SKFB, 2023). Mit dem Ziel, die integrierte Beschulung durchgängig zu organisieren, wurde diese Aufteilung mit der gleichen Kohorte während den Schuljahren 2023/2024 und 2024/2025 (11. und 12. Klasse nach HarmoS) an sechs über den gesamten Kanton verteilten Schulstandorten versuchsweise zugunsten leistungsheterogener Klassen aufgehoben.

In der längsschnittlichen Mixed-Methods-Begleitstudie (SCATT-Studie; vgl. Düggeli et al., 2024; Crameri et al., 2025a, 2025b) wurden Lehrpersonen (N = 47), Lernende (N = 356) und Eltern (N = 134) aus sechs Schulstandorten einbezogen. Neben Merkmale zur Unterrichtsqualität ging es u.a. darum, zentrale Herausforderungen im Umgang mit der Leistungsheterogenität in der Klasse aus Sicht der Lehrpersonen zu identifizieren. Mit Blick auf die professionelle Entwicklung von Lehrpersonen und theoretisch im situativen Ansatz eingebettet, wird im Beitrag die Frage aufgeworfen:

Welche Herausforderungen ergeben sich aus Sicht der Lehrpersonen im Umgang mit der durch die Systemänderung neu entstandenen Situation der Leistungsheterogenität in der Klasse?

Die Klärung dieser Frage basiert auf Interviewdaten aus problemzentrierten Leitfadeninterviews, welche sechs Monate nach Beginn der Pilotierung (März 2024) durchgeführt wurden. Hier wurden die Lehrpersonen u.a. gezielt nach den Herausforderungen im Umgang mit der Leistungsheterogenität in der Klasse gefragt. Alle Interviews wurden auf Tonband aufgezeichnet und wortgetreu transkribiert. Die Auswertung der Daten sowie die Festlegung der tatsächlich in die Analyse einbezogenen Interviews stehen zum jetzigen Zeitpunkt noch aus. Die Auswertung wird mit der Software MAXQDA 24 nach dem Vorgehen der zusammenfassenden Inhaltsanalyse nach Mayring (2022) erfolgen.

Entsprechend sind die Ergebnisse derzeit noch offen. Erste explorative Analysen liefern Hinweise auf didaktische Herausforderungen, insbesondere im Bereich der Binnendifferenzierung. Besonders herausfordernd scheint die gezielte Förderung leistungsstärkerer Lernenden. Diese und weitere Befunde werden im Rahmen des Beitrags vorgestellt und dahingehend diskutiert, inwiefern die Identifikation von Herausforderungen aus der Schulpraxis zur Stärkung professioneller Handlungskompetenzen beitragen kann. Dabei wird ausgehend von den Befunden exemplarisch aufgezeigt, inwieweit sich aus den identifizierten Herausforderungen handlungsrelevante Wissensbestände ableiten lassen, die gezielt in Aus- und Weiterbildungssettings vermittelt werden können.

Guter Unterricht entfaltet seine Wirkung nur dann, wenn er von den Schüler:innen im Sinne des Angebots-Nutzungs-Modells tatsächlich aufgegriffen und verarbeitet wird (Lipowsky, 2020; Vieluf et al., 2020). Unterricht wird dabei nicht einheitlich wahrgenommen, sondern individuell interpretiert und genutzt, dies in enger Abhängigkeit von kognitiven, motivationalen und emotionalen Lernvoraussetzungen der Schüler:innen (Helmke, 2022). Empirische Befunde zeigen konsistent, dass individuelle Merkmale die Leistungsentwicklung in hohem Masse vorhersagen, wobei insbesondere die Vorleistung zu den stärksten Prädiktoren zählt (Hattie, 2009). Darüber hinaus leisten motivationale und selbstbezogene Überzeugungen wie Selbstwirksamkeit und akademisches Selbstkonzept einen eigenständigen Beitrag zur Erklärung von Leistungszuwächsen, auch unter Kontrolle früherer Leistungen (Huang, 2011, 2016).

Unterrichtsqualität manifestiert sich wesentlich in den Interaktionen zwischen Lehrpersonen und Schüler:innen. Einen interaktionsorientierten Zugang bietet das Framework Teaching Through Interaction, das davon ausgeht, dass Lernprozesse primär durch die Qualität alltäglicher Unterrichtsinteraktionen bestimmt werden (Hamre et al., 2013). Der Ansatz unterscheidet drei zentrale Dimensionen wirksamer Unterrichtsqualität: emotionale Unterstützung, Klassenmanagement und Lernunterstützung, die mit dem Beobachtungsinstrument CLASS empirisch erfasst werden (Pianta & Hamre, 2009). Wie andere Modelle der Unterrichtsqualität ist auch Teaching Through Interaction generisch angelegt. Da Unterricht jedoch stets fachgebunden ist, könnten ohne die Berücksichtigung fachdidaktischer Aspekte zentrale Facetten der Unterrichtsqualität nur unvollständig erfasst werden (Praetorius & Gräsel, 2021).

Die vorliegende Studie untersucht mit der Frage nach den Zusammenhängen zwischen der Profilen und den Lerneffekten und den Interaktionen mit der Unterrichtsqualität, ob Schüler:innen mit unterschiedlichen kognitiven und motivationalen Voraussetzungen unterschiedlich responsiv auf allgemeine und fachdidaktische Unterrichtsqualität reagieren. Die Studie trägt in mehrfacher Hinsicht zur bisherigen Forschung bei: Erstens liegen bislang nur wenige Studien vor, die Effekte allgemeiner und fachdidaktischer Unterrichtsqualität simultan in den Blick nehmen. Zweitens werden differenzielle Effekte von Unterrichtsqualität häufig anhand einzelner, isoliert betrachteter Schüler:innenmerkmale untersucht. In dieser Studie wird hingegen ein personenorientierter Ansatz gewählt, um unterschiedliche Profile kognitiver und motivationaler Voraussetzungen zu identifizieren und deren Bedeutung für Lernzuwächse differenziert zu analysieren.

Die Daten stammen aus dem TUFA-Projekt[1] und umfassen 52 Klassen der 4. Primarstufe. In den Schulklassen wurden Fragebogendaten, Leistungstests und Unterrichtsvideos erhoben. Vorgegebenes Unterrichtsthema während der Datenerfassung war die halbschriftliche Division. Das Vorwissen zur halbschriftlichen Division wurde vor der Unterrichtseinheit zusammen mit einem standardisierte Leistungstests erfasst. Der Leistungstest wurde nach der Unterrichtseinheit wiederholt. Eine Doppellektion zur Einführung der halbschriftlichen Division wurde videographiert. Im Anschluss an die Unterrichtseinheit füllten die Schüler:innen, begleitet durch geschulte Testleiterinnen, einen Fragebogen u. A. zu motivationalen und selbstbezogenen Merkmalen im Fach Mathematik aus.

Die Unterrichtsvideos wurden mit dem CLASS-Instrument sowie mit einem eigens entwickelten fachdidaktischen Rating zur halbschriftlichen Division geratet. Auf Basis der Schüler:innendaten wurden in einer projektbezogenen Vorgängerstudie mittels latenter Profilanalyse vier Profile identifiziert, die sich durch konsistente bzw. inkonsistente Kombinationen von Vorwissen, Selbstwirksamkeit und intrinsischer Motivation unterscheiden (Ruelmann et al., 2021). Für die vorliegenden Analysen wurden die manifesten Profilzuordnungen verwendet. Die Zusammenhänge zwischen Unterrichtsqualität, Profilzugehörigkeit und Leistungsentwicklung wurden mithilfe schrittweiser Mehrebenen-Regressionen berechnet.

Die Ergebnisse zeigen differenzielle Effekte der Unterrichtsqualität. Insbesondere ein qualitativ hochwertiges Klassenmanagement wirkt sich positiv auf die Leistungsentwicklung von Schüler:innen mit niedrigen Ausgangsvoraussetzungen aus, während Lernende mit inkonsistenten Profilen weniger stark profitieren. Effekte der fachdidaktischen Qualitätsmerkmale verschwinden, sobald Cross-Level-Interaktionen berücksichtigt werden. Insgesamt deuten die Befunde darauf hin, dass Unterrichtsqualität, insbesondere Klassenmanagement, die Leistungsentwicklung in Abhängigkeit von der Profilzugehörigkeit der Schüler:innen moderiert. Diese Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer adaptiven Unterrichtsgestaltung, die sowohl die Qualität des Unterrichts als auch die unterschiedlichen Lernvoraussetzungen der Schüler:innen berücksichtigt.

[1] «Teachers‘ Use of Formative Assessment and its Effects on Student Learning», SNF-Nr. 100019 169771, Projektleitung: Prof. Dr. Alois Buholzer, PH Luzern.

Eine zentrale Herausforderung in Bildungsforschung und Unterrichtspraxis besteht darin, Lernumgebungen so zu gestalten, dass Lernziele, Unterricht und Leistungsbewertung konsistent aufeinander abgestimmt sind (engl. “constructive alignment”, Biggs, 1996). Vorhandene Taxonomien und Alignment-Modelle (z.B. Anderson et al., 2001; Koedinger et al., 2012; Marzano & Kendall, 2007) bieten stark differenzierte Kategorien, sind damit aber oft zu spezifisch für die Unterrichtsplanung im Alltag und zu heterogen für Vergleiche zwischen Studien. Lehrpersonen greifen daher auf Vereinfachungen zurück, Forschende beschreiben Ziele und Interventionen in je eigener Terminologie – das erschwert kumulative Evidenzbildung und den Transfer zwischen Forschung und Praxis (z.B. Shulman, 2002).

Die Constructive Alignment Taxonomy for Learning and Instruction (CAT4LearnIn) soll diese Lücke schliessen. Es ist eine theoretisch fundierte, bewusst einfache Heuristik für Unterrichtsentscheidungen unter realistischen Bedingungen. Anstatt eine weitere fein granulare Taxonomie vorzuschlagen, bietet die CAT4LearnIn einen minimalen pragmatischen Rahmen, um abgestimmte Lernumgebungen zu beschreiben, zu planen und zu analysieren.

Theoretischer Hintergrund
Die CAT4LearnIn knüpft an die Idee des “constructive alignment” an, die stimmige Relationen zwischen Lernzielen, Lernaktivitäten und Leistungsaufgaben betont. Bestehende Taxonomien und Modelle heben vor allem kognitive Prozesse, Wissensarten und die Struktur des Lerngegenstands hervor, unterscheiden sich jedoch in Terminologie und Detailgrad. Die psychologische Lernforschung liefert ergänzend Evidenz zu Mechanismen wie Gedächtnisabruf, Konzeptwandel, Wissenstransfer etc. Ausgehend davon abstrahieren wir die Vielfalt bestehender Modelle auf zwei orthogonale Dimensionen:

Kognitive Prozesse

• erwerben: Neues aufnehmen und enkodieren.

• üben: Gelerntes festigen, abrufen und flexibel nutzen.

Informationskomplexität

• niedrig: relativ unabhängige Elemente (z.B. einzelne Vokabeln, einfache Fakten).

• hoch: mehrere, in Beziehung zu verarbeitende Elemente (z.B. kausale Mechanismen, mathematische Strukturen).

Die Bestimmung der Informationskomplexität ist abhängig vom Vorwissen: Die Komplexität kann damit für verschiedene Lernende oder zu unterschiedlichen Zeiten für eine Lernende niedrig oder hoch sein.

Die Kreuzung beider Dimensionen ergibt vier Felder:

• erwerben × niedrig – „assoziieren“: erste Verknüpfungen mit einfachen Informationen.

• üben × niedrig – „abrufen“: Abruf und Automatisierung einfacher Elemente.

• erwerben × hoch – „restrukturieren“: Aufbau oder Revision zusammenhängenden Verständnisses.

• üben × hoch – „anwenden“: Nutzung komplexen Wissens zum Problemlösen und Wissenstransfer.

Methodik
Die CAT4LearnIn-Entwicklung basiert auf einem konzeptionell-integrativen Prozess in drei Schritten. Erstens wurden prominente Taxonomien und Frameworks hinsichtlich ihrer Differenzierungen verglichen, um redundante und für Unterrichtsentscheidungen wenig relevante Unterscheidungen zu bündeln. Zweitens identifizierten wir – gestützt auf kognitions- und instruktionspsychologische Theorien – kognitive Prozesse (erwerben vs. üben) und Informationskomplexität (niedrig vs. hoch) als zwei unabhängige Dimensionen. Wissensarten und -typen wurden bewusst ausgelassen, um Prozesse und Inhalte domänenübergreifend kombinierbar zu halten. Drittens wurden die vier Felder konkretisiert und mit typischen Lernzielen, Unterrichtsmethoden und Prüfungsformaten hinterlegt. Unterrichtsplanung mithilfe der CAT4LearnIn startet ausgehend vom Wissen über Lernende (u. a. Vorwissen, Motivation, Rahmenbedingungen), sodass Prozesse und Informationskomplexität basierend auf Lernendencharakteristika individuell definiert werden können.

Diskussion
Die CAT4LearnIn dient als Brücke zwischen detaillierten Theoriemodellen und der Unterrichtspraxis. Für Lehrpersonen bietet die Vier-Felder-Matrix ein kompaktes Planungswerkzeug: Sie können bestimmen, ob ein Lernziel auf erwerben oder üben und auf niedrige oder hohe Informationskomplexität gerichtet ist, und dazu passende Methoden und (Über-)Prüfungen wählen. Die CAT4LearnIn unterstützt kohärentes constructive alignment und bleibt - durch die Einfachheit - leicht und flexibel nutzbar.

Für Forschung und Forschungs-Praxis-Dialog stellt die CAT4LearnIn eine gemeinsame Sprache bereit. Indem Informationskomplexität explizit an das Wissen über die Lernenden gebunden wird, unterstreicht die Taxonomie die Bedeutung diagnostischer und adaptiver Instruktion. Die CAT4LearnIn ist dabei nicht als Ersatz, sondern als übergreifende, pragmatische Heuristik gedacht, die von detaillierteren Modellen abstrahiert und gleichzeitig in vielen Kontexten ausreichend differenziert ist.