STAR: Math
STAR: Math ist ein Verfahren der Verlaufsdiagnostik im Bereich „Mathematik“. Sprache des Instruments: Englisch. Im systematischen Review von Nitz et al. (2026, im Druck) wurden dazu 3 Studien aus den Jahren 2017 bis 2024 psychometrisch ausgewertet.
Zielgruppe (Klassenstufen in den Studien)
Primarstufe, Sekundarstufe I
Sprache des Instruments
Englisch
Modalität
computeradaptiv
Länder der Studien
USA
Messzeitpunkte in den Studien
max. 10, Median 8
Studien mit eigener Auswertung für Förderbedarf
1 von 3 Studien
Beschreibung
Computeradaptiver Mathematiktest der Renaissance-STAR-Plattform. Die Studien prüfen u. a. die Genauigkeit von Wachstumsschätzungen und Entscheidungsregeln.
Evidenzprofil
Zusammengefasst über 3 Studien: je Bereich der stärkste berichtete Kennwert und die Zahl der Studien mit Befund.
Reliabilität
stark (≥ .80)
2 von 3 Studien mit Befund, davon 2 stark · bis zu 2 von 4 Facetten
Interne Konsistenz, Retest, Paralleltest, Interrater
Validität
stark (≥ .80)
2 von 3 Studien mit Befund, davon 1 stark · bis zu 2 von 4 Facetten
Inhalt, Konstrukt, Kriterium, konvergent/diskriminant
Veränderungssensitivität
✓berichtet ohne Kennwert
1 von 3 Studien mit Befund · bis zu 1 von 2 Facetten
Wachstumssensitivität, Slope-Reliabilität
Klassifikationsgüte
stark (≥ .80)
1 von 3 Studien mit Befund, davon 1 stark · bis zu 4 von 5 Facetten
Sensitivität, Spezifität, PPV, NPV, AUC/ROC
Sterne zeigen je Bereich den stärksten berichteten Kennwert: ≥ .80 · .60–.79 · < .60 · ✓ berichtet ohne Kennwert · – nicht berichtet. Sie beschreiben die Stärke der Befunde, nicht die methodische Qualität der Studien.
Quelle: Nitz, J., Schubert, E., Müller, S. & Hennemann, T. (2026, im Druck). Psychometric properties of digital progress monitoring in special education: a COSMIN-guided systematic review. Frontiers in Education, 11, 1936281. doi:10.3389/feduc.2026.1936281 · Protokoll und Daten (OSF) ↗
Validierungsstudien
| Studie | Reliabilität | Validität | Veränderungssensitivität | Klassifikationsgüte | Instrument laut Studie | N | Klassenstufe | Stichprobe | Messzeitpunkte | Zeitraum | Design | Modalität |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Van Norman et al. (2017) | –0/4 | –0/4 | –0/2 | –0/5 | STAR Math | 1.810 | Primar- und Sekundarstufe I | Risikogruppe im MTSS | — | 4–28 Wochen | Validierung | computeradaptiv |
| Van Norman & Forcht (2023) | 2/4 | 2/4 | ✓1/2 | –0/5 | STAR Reading+STAR Math | 4.456 | Primar- und Sekundarstufe I | Risikogruppe im MTSSFörderbedarf separat ausgewertet | 6 | 1 Schuljahr | Längsschnitt | computeradaptiv |
| Van Norman & Forcht (2024) | 1/4 | 1/4 | –0/2 | 4/5 | STAR Reading+STAR Math | 3.889 | Primar- und Sekundarstufe I | Risikogruppe im MTSS | 10 | 1 Schuljahr (Aug.–Mai) | Validierung | computeradaptiv |
Je Bereich: Stärke des stärksten Kennwerts und Zahl der berichteten Facetten (z. B. 2/4). Angaben zu Klassenstufe, Stichprobe und Design wie im Review kodiert; „—“ = in der Studie nicht berichtet.
Literaturangaben (3)
- Van Norman, E. R., Nelson, P. M., and Parker, D. C. (2017). Technical adequacy of growth estimates from a computer adaptive test: implications for progress monitoring. Sch. Psychol. Q. 32 (3), 379–391. doi:10.1037/spq0000175
- Van Norman, E. R., and Forcht, E. R. (2023). An evaluation of the validity of growth on two computer adaptive tests to predict performance on end-of-year achievement tests using quantile regression. Assess. Eff. Interv. 48 (2), 80–89. doi:10.1177/15345084221100421
- Van Norman, E. R., and Forcht, E. R. (2024). Accuracy of progress monitoring decision rules to evaluate response to instruction with two computer adaptive tests. J. Sch. Psychol. 105, 101319. doi:10.1016/j.jsp.2024.101319