TY  - JOUR
A1  - Heisig, Jan Paul
A1  - Matthewes, Sönke Hendrik
T1  - No evidence that strict educational tracking improves student performance through classroom homogeneity
BT  - a critical reanalysis of Esser and Seuring (2020)
BT  - eine kritische Reanalyse von Esser und Seuring (2020)
JF  - Zeitschrift für Soziologie
N2  - In a recent contribution to this journal, Esser and Seuring (2020) draw on data from the National Educational Panel Study to attack the widespread view that tracking in lower secondary education exacerbates inequalities in student outcomes without improving average student performance. Exploiting variation in the strictness of tracking across 13 of the 16 German federal states (e. g., whether teacher recommendations are binding), Esser and Seuring claim to demonstrate that stricter tracking after grade 4 results in better performance in grade 7 and that this can be attributed to the greater homogeneity of classrooms under strict tracking. We show these conclusions to be untenable: Esser and Seuring's measures of classroom composition are highly dubious because the number of observed students is very small for many classrooms. Even when we adopt their classroom composition measures, simple corrections and extensions of their analysis reveal that there is no meaningful evidence for a positive relationship between classroom homogeneity and student achievement - the channel supposed to mediate the alleged positive effect of strict tracking. We go on to show that students from more strictly tracking states perform better already at the start of tracking (grade 5), which casts further doubt on the alleged positive effect of strict tracking on learning progress and leaves selection or anticipation effects as more plausible explanations. On a conceptual level, we emphasize that Esser and Seuring's analysis is limited to states that implement different forms of early tracking and cannot inform us about the relative performance of comprehensive and tracked systems that is the focus of most prior research.
N2  - In einem kürzlich in dieser Zeitschrift veröffentlichten Artikel attackieren Esser und Seuring (2020) die verbreitete Auffassung, dass eine frühe Leistungsdifferenzierung in den ersten Jahren der Sekundarstufe Ungleichheiten zwischen Schüler*innen verstärkt, ohne sich positiv auf das durchschnittliche Leistungsniveau auszuwirken. Auf Basis einer Analyse von Daten des Nationalen Bildungspanels für 13 Bundesländer kommen die Autoren zu dem Ergebnis, dass sich eine strenge Leistungsdifferenzierung (z. B. durch bindende Grundschulempfehlungen) positiv auf das Leistungsniveau in Klasse 7 auswirkt und dass dies auf die homogenere Klassenzusammensetzung in strikt differenzierenden Ländern zurückgeführt werden kann. Der vorliegende Beitrag zeigt, dass diese Schlussfolgerungen nicht haltbar sind: Esser und Seurings Indikatoren für die Klassenzusammensetzung sind qualitativ fragwürdig, da die Anzahl gültiger Beobachtungen für viele Klassen sehr klein ist. Selbst bei Verwendung ihrer Indikatoren wird durch einfache Korrekturen und Ergänzungen ihrer Analyse schnell deutlich, dass es keine belastbaren empirischen Belege für den theoretisch zentralen positiven Zusammenhang zwischen homogener Klassenzusammensetzung und Leistungsniveau gibt. Zudem können wir zeigen, dass Schüler*innen in streng differenzierenden Ländern bereits zu Beginn der Sekundarstufe bessere Leistungen erzielen, ein weiteres Ergebnis, das gegen einen (kausalen) positiven Zusammenhang zwischen strenger Differenzierung und Lernfortschritt und für Alternativerklärungen wie Selektions- oder Antizipationseffekte spricht. In konzeptioneller Hinsicht heben wir hervor, dass sich die Analyse von Esser und Seuring auf verschiedene leistungsdifferenzierende Systeme beschränkt und insofern keine unmittelbaren Implikationen für den in der Literatur zentralen Vergleich zwischen differenzierenden und Gesamtschulsystemen (comprehensive systems) haben kann.
T2  - Keine Belege für leistungsfördernde Effekte von strikter Leistungsdifferenzierung durch kognitive Homogenisierung
KW  - Ability Tracking
KW  - Secondary Education Systems
KW  - Peer Effects
KW  - Classroom
KW  - Composition
KW  - Mediation Analysis
KW  - Replication
KW  - Leistungsdifferenzierung
KW  - Sekundarbildungssysteme
KW  - Peer-Effekte
KW  - Klassenzusammensetzung
KW  - Mediationsanalyse
KW  - Replikation
Y1  - 2022
U6  - https://doi.org/10.1515/zfsoz-2022-0001
SN  - 0340-1804
SN  - 2366-0325
VL  - 51
IS  - 1
SP  - 99
EP  - 111
PB  - de Gruyter Oldenbourg
CY  - Berlin
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Filacchione, Gianrico
A1  - Groussin, Olivier
A1  - Herny, Clemence
A1  - Kappel, David
A1  - Mottola, Stefano
A1  - Oklay, Nilda
A1  - Pommerol, Antoine
A1  - Wright, Ian
A1  - Yoldi, Zurine
A1  - Ciarniello, Mauro
A1  - Moroz, Lyuba
A1  - Raponi, Andrea
T1  - Comet 67P/CG Nucleus Composition and Comparison to Other Comets
JF  - Space science reviews
N2  - We review our current knowledge of comet 67P/Churyumov–Gerasimenko nucleus composition as inferred from measurements made by remote sensing and in-situ instruments aboard Rosetta orbiter and Philae lander. Spectrophotometric properties (albedos, color indexes and Hapke parameters) of 67P/CG derived by Rosetta are discussed in the context of other comets previously explored by space missions. Composed of an assemblage made of ices, organic materials and minerals, cometary nuclei exhibit very dark and red surfaces which can be described by means of spectrophotometric quantities and reproduced with laboratory measurements. The presence of surface water and carbon dioxide ices was found by Rosetta to occur at localized sites where the activity driven by solar input, gaseous condensation or exposure of pristine inner layers can maintain these species on the surface. Apart from these specific areas, 67P/CG’s surface appears remarkably uniform in composition with a predominance of organic materials and minerals. The organic compounds contain abundant hydroxyl group and a refractory macromolecular material bearing aliphatic and aromatic hydrocarbons. The mineral components are compatible with a mixture of silicates and fine-grained opaques, including Fe-sulfides, like troilite and pyrrhotite, and ammoniated salts. In the vicinity of the perihelion several active phenomena, including the erosion of surface layers, the localized activity in cliffs, fractures and pits, the collapse of overhangs and walls, the transfer and redeposition of dust, cause the evolution of the different regions of the nucleus by inducing color, composition and texture changes.
KW  - Comets
KW  - Composition
KW  - Ices
KW  - Organic matter
KW  - Minerals
Y1  - 2019
U6  - https://doi.org/10.1007/s11214-019-0580-3
SN  - 0038-6308
SN  - 1572-9672
VL  - 215
IS  - 19
PB  - Springer
CY  - Dordrecht
ER  - 
TY  - THES
A1  - Seibel, Andreas
T1  - Traceability and model management with executable and dynamic hierarchical megamodels
T1  - Traceability und Modell Management mit ausführbaren und dynamischen Megamodellen
N2  - Nowadays, model-driven engineering (MDE) promises to ease software development by decreasing the inherent complexity of classical software development. In order to deliver on this promise, MDE increases the level of abstraction and automation, through a consideration of domain-specific models (DSMs) and model operations (e.g. model transformations or code generations). DSMs conform to domain-specific modeling languages (DSMLs), which increase the level of abstraction, and model operations are first-class entities of software development because they increase the level of automation. Nevertheless, MDE has to deal with at least two new dimensions of complexity, which are basically caused by the increased linguistic and technological heterogeneity. The first dimension of complexity is setting up an MDE environment, an activity comprised of the implementation or selection of DSMLs and model operations. Setting up an MDE environment is both time-consuming and error-prone because of the implementation or adaptation of model operations. The second dimension of complexity is concerned with applying MDE for actual software development. Applying MDE is challenging because a collection of DSMs, which conform to potentially heterogeneous DSMLs, are required to completely specify a complex software system. A single DSML can only be used to describe a specific aspect of a software system at a certain level of abstraction and from a certain perspective. Additionally, DSMs are usually not independent but instead have inherent interdependencies, reflecting (partial) similar aspects of a software system at different levels of abstraction or from different perspectives. A subset of these dependencies are applications of various model operations, which are necessary to keep the degree of automation high. This becomes even worse when addressing the first dimension of complexity. Due to continuous changes, all kinds of dependencies, including the applications of model operations, must also be managed continuously. This comprises maintaining the existence of these dependencies and the appropriate (re-)application of model operations. The contribution of this thesis is an approach that combines traceability and model management to address the aforementioned challenges of configuring and applying MDE for software development. The approach is considered as a traceability approach because it supports capturing and automatically maintaining dependencies between DSMs. The approach is considered as a model management approach because it supports managing the automated (re-)application of heterogeneous model operations. In addition, the approach is considered as a comprehensive model management. Since the decomposition of model operations is encouraged to alleviate the first dimension of complexity, the subsequent composition of model operations is required to counteract their fragmentation. A significant portion of this thesis concerns itself with providing a method for the specification of decoupled yet still highly cohesive complex compositions of heterogeneous model operations. The approach supports two different kinds of compositions - data-flow compositions and context compositions. Data-flow composition is used to define a network of heterogeneous model operations coupled by sharing input and output DSMs alone. Context composition is related to a concept used in declarative model transformation approaches to compose individual model transformation rules (units) at any level of detail. In this thesis, context composition provides the ability to use a collection of dependencies as context for the composition of other dependencies, including model operations. In addition, the actual implementation of model operations, which are going to be composed, do not need to implement any composition concerns. The approach is realized by means of a formalism called an executable and dynamic hierarchical megamodel, based on the original idea of megamodels. This formalism supports specifying compositions of dependencies (traceability and model operations). On top of this formalism, traceability is realized by means of a localization concept, and model management by means of an execution concept.
N2  - Die modellgetriebene Softwareentwicklung (MDE) verspricht heutzutage, durch das Verringern der inhärenten Komplexität der klassischen Softwareentwicklung, das Entwickeln von Software zu vereinfachen. Um dies zu erreichen, erhöht MDE das Abstraktions- und Automationsniveau durch die Einbindung domänenspezifischer Modelle (DSMs) und Modelloperationen (z.B. Modelltransformationen oder Codegenerierungen). DSMs sind konform zu domänenspezifischen Modellierungssprachen (DSMLs), die dazu dienen das Abstraktionsniveau der Softwareentwicklung zu erhöhen. Modelloperationen sind essentiell für die Softwareentwicklung da diese den Grad der Automatisierung erhöhen. Dennoch muss MDE mit Komplexitätsdimensionen umgehen die sich grundsätzlich aus der erhöhten sprachlichen und technologischen Heterogenität ergeben. Die erste Komplexitätsdimension ist das Konfigurieren einer Umgebung für MDE. Diese Aktivität setzt sich aus der Implementierung und Selektion von DSMLs sowie Modelloperationen zusammen. Eine solche Aktivität ist gerade durch die Implementierung und Anpassung von Modelloperationen zeitintensiv sowie fehleranfällig. Die zweite Komplexitätsdimension hängt mit der Anwendung von MDE für die eigentliche Softwareentwicklung zusammen. Das Anwenden von MDE ist eine Herausforderung weil eine Menge von heterogenen DSMs, die unterschiedlichen DSMLs unterliegen, erforderlich sind um ein komplexes Softwaresystem zu spezifizieren. Individuelle DSMLs werden verwendet um spezifische Aspekte eines Softwaresystems auf bestimmten Abstraktionsniveaus und aus bestimmten Perspektiven zu beschreiben. Hinzu kommt, dass DSMs sowie DSMLs grundsätzlich nicht unabhängig sind, sondern inhärente Abhängigkeiten besitzen. Diese Abhängigkeiten reflektieren äquivalente Aspekte eines Softwaresystems. Eine Teilmenge dieser Abhängigkeiten reflektieren Anwendungen diverser Modelloperationen, die notwendig sind um den Grad der Automatisierung hoch zu halten. Dies wird erschwert wenn man die erste Komplexitätsdimension hinzuzieht. Aufgrund kontinuierlicher Änderungen der DSMs, müssen alle Arten von Abhängigkeiten, inklusive die Anwendung von Modelloperationen, kontinuierlich verwaltet werden. Dies beinhaltet die Wartung dieser Abhängigkeiten und das sachgerechte (wiederholte) Anwenden von Modelloperationen. Der Beitrag dieser Arbeit ist ein Ansatz, der die Bereiche Traceability und Model Management vereint. Das Erfassen und die automatische Verwaltung von Abhängigkeiten zwischen DSMs unterstützt Traceability, während das (automatische) wiederholte Anwenden von heterogenen Modelloperationen Model Management ermöglicht. Dadurch werden die zuvor erwähnten Herausforderungen der Konfiguration und Anwendung von MDE überwunden. Die negativen Auswirkungen der ersten Komplexitätsdimension können gelindert werden indem Modelloperationen in atomare Einheiten zerlegt werden. Um der implizierten Fragmentierung entgegenzuwirken, erfordert dies allerdings eine nachfolgende Komposition der Modelloperationen. Der Ansatz wird als erweitertes Model Management betrachtet, da ein signifikanter Anteil dieser Arbeit die Kompositionen von heterogenen Modelloperationen behandelt. Unterstützt werden zwei unterschiedliche Arten von Kompositionen. Datenfluss-Kompositionen werden verwendet, um Netzwerke von heterogenen Modelloperationen zu beschreiben, die nur durch das Teilen von Ein- und Ausgabe DSMs komponiert werden. Kontext-Kompositionen bedienen sich eines Konzepts, das von deklarativen Modelltransformationen bekannt ist. Dies ermöglicht die Komposition von unabhängigen Transformationsregeln auf unterschiedlichsten Detailebenen. Die in dieser Arbeit eingeführten Kontext-Kompositionen bieten die Möglichkeit eine Menge von unterschiedlichsten Abhängigkeiten als Kontext für eine Komposition zu verwenden -- unabhängig davon ob diese Abhängigkeit eine Modelloperation repräsentiert. Zusätzlich müssen die Modelloperationen, die komponiert werden, selber keine Kompositionsaspekte implementieren, was deren Wiederverwendbarkeit erhöht. Realisiert wird dieser Ansatz durch einen Formalismus der Executable and Dynamic Hierarchical Megamodel genannt wird und auf der originalen Idee der Megamodelle basiert. Auf Basis dieses Formalismus' sind die Konzepte Traceability (hier Localization) und Model Management (hier Execution) umgesetzt.
KW  - Traceability
KW  - Modell Management
KW  - Megamodell
KW  - Modellgetriebene Entwicklung
KW  - Komposition
KW  - Traceability
KW  - Model Management
KW  - Megamodel
KW  - Model-Driven Engineering
KW  - Composition
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-64222
ER  -