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Effekte der App Phontasia auf die Lese- und Rechtschreibleistungen von Zweitklässlern

Effects of the app Phontasia on the reading and spelling performance of second graders
Nadine Pflaumer

Résumés

Les performances en lecture et en orthographe des enfants de l’école primaire sont très variables ce qui nécessite la proposition d’une offre différenciée de méthodes d’apprentissage individuelles. L’utilisation d’applications méthodologiquement fondées et empiriquement vérifiées peut offrir un soutien dans ce domaine. Phontasia est une application pour l’iPad destinée à consolider la correspondance graphème-phonème jusqu’à la lecture lexicale et l’écriture orthographique. Sur la base de données de n = 50 enfants (âge moyen = 8,3 ans ; 28 garçons, 22 filles), l’efficacité à court et à long terme de l’application Phontasia a été examinée via un design de suivi pré-post. Pendant 6 semaines, les enfants du groupe Phontasia se sont entraînés une fois par semaine pendant 35 à 40 minutes avec l’application dans le cadre scolaire. Le groupe de contrôle a participé à des cours d’allemand réguliers. Les deux groupes avaient le même manuel, mais des enseignants différents. L’un des points forts de l’étude était l’analyse de l’influence de l’intervention sur les différents niveaux de développement des stratégies de traitement direct et indirect. Il était également intéressant de chercher à savoir si l’intervention augmentait la vitesse de dénomination des couleurs, des lettres et des chiffres et quelle était la relation corrélative entre la vitesse de dénomination et les performances en lecture et en orthographe. L’intervention a montré un effet significatif, signifiant, immédiat et durable de l’application Phontasia par rapport au groupe de contrôle sur les performances orthographiques en orthographe. Des effets à court terme sont apparus en lecture et en vitesse de dénomination de nombres. Ces effets n’ont pas pu être confirmés dans l’étude de suivi. Comme on pouvait s’y attendre, les corrélations ont confirmé les liens entre la vitesse de dénomination et la vitesse de lecture. Les résultats suggèrent que l’application Phontasia est un outil utile et économique pour le développement de compétences orthographiques, adapté aux styles d’apprentissage individuels dans le cadre de la classe.

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Texte intégral

1. Einführung

1Schriftsprachliche Fähigkeiten sind im Schulalltag allgegenwärtig. Daher gehört der Erwerb der Schriftsprache zu den wichtigsten schulischen Herausforderungen in der Grundschulzeit. Das Erlernen des flüssigen Lesens und korrekten Schreibens stellt eine zentrale Kompetenz für die schulische und berufliche Entwicklung dar. Aufgrund der großen Bedeutung der Schriftsprache in unserer Kultur ist eine frühe Intervention wünschenswert. Jedoch sind nach einer Studie von Fischbach et al. (2013) fast ein Viertel aller Grundschulkinder von basalen Schwierigkeiten im Lesen und Rechtschreiben betroffen. Diese Kinder erwerben die schulischen Basiskompetenzen nicht in ausreichender Qualität und benötigen zum Lernen auffallend viel Zeit, obwohl ihre Intelligenz unbeeinträchtigt ist (Lauth et al., 2004; Brandenburg et al., 2013). Nach Ergebnissen der länderübergreifend eingesetzten Lernstandserhebungen VERA 3 (VERgleichsArbeiten in der Grundschule) erreichen im Fach Deutsch in der dritten Klasse 20% der Grundschüler in Baden-Württemberg die Kompetenzstufe 1 nicht. Sie können damit den Mindeststandard im Lesen nicht aufweisen (Blank et al., 2017). Ähnliche Ergebnisse liefern internationale Vergleichsstudien: In der IGLU-Studie 2016 schneiden drei Viertel der EU-Teilnehmerstaaten besser ab als Deutschland (Hußmann et al., 2017, S. 16). Ein beachtlicher Teil der Grundschulkinder hat demnach große Schwierigkeiten mit dem Erwerb der Schriftsprache. Um diesem Umstand entgegenzuwirken, ist es von Bedeutung, die unterschiedlichen Teilkompetenzen der Schriftsprachentwicklung sowie die kognitiven Grundlagen zu erforschen. Bezüglich des Lesens lassen sich die Teilkomponenten Lesegenauigkeit, Lesegeschwindigkeit und Leseverständnis unterscheiden. In dem vorliegenden Beitrag wird das Hauptaugenmerk auf die Lesegeschwindigkeit gelegt, da in transparenten Sprachen Störungen im Leseerwerb vorwiegend durch eine reduzierte Lesegeschwindigkeit gekennzeichnet sind (Wimmer & Schurz, 2010). In Bezug auf das Schreiben kann zwischen lauttreuem und orthographisch korrektem Schreiben differenziert werden. In einer lauttreuen Schreibweise kann das Wort zwar erlesen werden, die Schreibweise entspricht aber nicht den Konventionen der deutschen Orthographie, zum Beispiel "Kint" für "Kind" oder "Wellda" für "Wälder". Auch nach dem Dual-Route-Model von Coltheart (1978) erfolgt Lesen und Schreiben auf zwei unterschiedlichen Wegen, dem lexikalischen (direkten) und dem nicht-lexikalischen (indirekten) Weg. Auf dem lexikalischen Weg nimmt der Lesende größere Einheiten, Silben und Morpheme im Wort wahr. Ein Eintrag im mentalen Lexikon wird direkt aktiviert und so das Lesetempo erhöht. Gelingt dieser direkte Zugriff nicht, wird die indirekte Route gewählt. Dabei muss ein Wort über die Phonem-Graphem-Korrespondenz Buchstabe für Buchstabe recodiert werden. Defizite in der nicht-lexikalischen Leseroute zeigen sich in einer ungesicherten Graphem-Phonem-Zuordnung und in Schwierigkeiten im Zusammenschleifen von Graphemen. Defizite in der lexikalischen Leseroute sind charakterisiert durch ein verlangsamtes Lesetempo mit fehlender Einspeicherung von Wörtern mit häufig vorkommenden Silben und/oder Graphemfolgen. Beim Schreiben führen Defizite in der nicht-lexikalischen Route dazu, dass Kinder Buchstaben hinzufügen oder Buchstaben auslassen und/oder Grapheme vertauschen. Defizite in der lexikalischen Route sind durch orthographische Fehler gekennzeichnet. Trotz deutlicher Korrelationen zwischen Lesen und Schreiben (Schneider, 2008) kann jedoch nicht von einem einheitlichen Schriftsprachsystem ausgegangen werden. Ein gundlegender Unterschied besteht in der Geschwindigkeit. Schreiben vollzieht sich wesentlich langsamer. Beim Lesen können Wörter als Ganzes erkannt oder sogar im Lesefluss übersprungen werden. Schreiben erfolgt Buchstabe für Buchstabe, egal, ob ein Wort bekannt oder unbekannt ist. Weiterhin gibt es Rechtschreibregeln, die beim Lesen keine Relevanz für die Aussprache besitzen, aber für die korrekte Orthographie eine große Rolle spielen. Zum Beispiel werden die Wörter "Wal" oder "Wahl" gleich artikuliert, aber unterschiedlich verschriftlicht. Phonem-Graphem-Korrespondenzen sind deutlich komplexer als Graphem-Phonem-Korrespondenzen (Holmes & Carruthers, 1998). Im Deutschen gibt es wesentlich mehr Phoneme als Grapheme, so dass eine 1:1 Zuordnung von Lautstruktur auf Schrift nicht immer möglich ist: Zum Beispiel könnte das Wort "Fuchs" auch Vuchs, Fux, Fuks, Vucks, Fugs, Pfux etc. geschrieben werden.

2Daher beschäftigt sich die Forschung ebenso intensiv mit sogenannten Vorläuferfähigkeiten des Schriftspracherwerbs (kognitive Basiskompetenzen), um Entstehungsbedingungen und Ursachen von Schriftsprachstörungen nachzugehen. Heute ist mehrfach belegt, dass Lese- und Rechtschreibschwierigkeiten vornehmlich auf Defiziten in den phonologischen Fähigkeiten basieren (Ennemoser et al., 2012; Mayer, 2014). Leseanfänger und wenig fortgeschrittene Leser haben Schwierigkeiten beim Decodieren, weil Ihnen die Verarbeitung der phonologischen Struktur der Wörter nicht gelingt. Zu den Komponenten der phonologischen Verarbeitung zählen die phonologische Bewusstheit, die Kapazität des phonologischen Arbeitsgedächtnisses sowie die Geschwindigkeit des phonologischen Abrufs aus dem Langzeitgedächtnis (Wagner & Torgesen, 1987). Alle drei Komponenten der phonologischen Informationsverarbeitung erweisen sich als signifikante Prädiktoren späterer Lese- und Rechtschreibleistungen (Stanovich, 1988; Näslund & Schneider, 1996). Häufig wird das Augenmerk jedoch auf die phonologische Bewusstheit gerichtet, obwohl auch die Benennungsgeschwindigkeit und das Arbeitsgedächtnis eine entscheidende Rolle für die Vorhersage von Schriftsprachleistungen einnehmen. Trotz eines mittlerweile guten Bewusstseins für phonologische Fähigkeiten als Förderelement scheint es Subgruppen von Schriftsprachstörungen zu geben, die von einem phonologisch basierten Training nicht profitieren. Sie weisen gute phonologische Bewusstseinsfähigkeiten auf, sind aber trotzdem langsame Leser oder haben Schwierigkeiten in der Rechtschreibung. Möglicherweise fallen diese Kinder durch ein Defizit in der Benennungsgeschwindigkeit, d.h. in der Geschwindigkeit des phonologischen Abrufs aus dem Langzeitgedächtnis, auf. Hier stellt sich allerdings das Problem, dass für Kinder mit Auffälligkeiten in der Benennungsgeschwindigkeit nur wenige empirisch gut belegte Interventionsverfahren vorliegen. Vorhandene Verfahren sind darüberhinaus meist aufwendig in der Durchführung (Wolf et al., 2000). Ferner zeigen diese Förderprogramme häufig nur kurzfristige Effekte und keinen Transfer auf die schriftsprachlichen Kompetenzen (Berglez, 2002; de Jong & Vrielink, 2004; Kirby et al., 2010). Im Falle eines Defizites in der Benennungsgeschwindigkeit wird direkt am Symptom beeinträchtigter Automatisierungsprozesse angesetzt. Trainiert wird die ganzheitliche Verarbeitung häufig vorkommender phonologischer und orthographischer Muster (z.B. Berkling & Pflaumer, 2016; Mayer, 2018).

3Eine Möglichkeit orthographische Muster zu automatisieren bietet die App Phontasia (Inline GmbH, 2015). Hauptziel der App ist das Training bzw. die Automatisierung der in der deutschen Orthographie bedeutsamen Vokallängenwahrnehmung sowie die ganzheitliche Verarbeitung häufig vorkommender Graphemeinheiten. Dabei trainiert die App das Phonembewusstsein der Kinder sowie das schnelle Erkennen von Graphemfolgen der deutschen Orthographie. Gleichzeitig erfolgt eine Aktivierung des Wortschatzes, da nur bedeutungstragende Wörter gesammelt werden dürfen. Dabei wird die Erkennungsgeschwindigkeit auf nicht-lexikalischer (alphabetischer) und lexikalischer Ebene (Erkennung orthographisch größerer Einheiten) gefördert.

2. Forschungsmotivation

4Die App Phontasia zeichnet sich durch ihre große theoretische Fundierung aus (Berkling et al., 2015; Berkling & Pflaumer, 2016). Phontasia ist speziell für Anforderungen beim Lesen und Schreiben konzipiert. In diesem Beitrag wird die Wirkung der App auf die Lese- und Rechtschreibfähigkeiten von Zweitklässlern und auf das schnelle Benennen untersucht. Der Beitrag befasst sich mit folgenden Forschungsfragen:

  • Welche kurz- und/oder langfristigen Effekte hat eine Intervention mit der App Phontasia auf die Lese- und Rechtschreibleistungen von Zweitklässlern? Gibt es Unterschiede in der direkten oder der indirekten Lese- oder Rechtschreibstrategie?

  • In welchem korrelativen Zusammenhang steht die Benennungsgeschwindigkeit mit den Lese- und Rechtschreibleistungen der Zweitklässler?

  • Erhöht eine Intervention mit Phontasia die Benennungsgeschwindigkeit für nicht alphanumerische Stimuli (Farben) oder alphanumerische Stimuli (Zahlen und/oder Buchstaben)?

5Die Grundlage für den empirischen Teil bildet der Datensatz aus der Evaluationsstudie im Sommer 2018 im Prä-Post-Follow-up-Design mit Zweitklässlern einer Grundschule in Baden-Württemberg. Anhand von Varianz- und Korrelationsanalysen wird die Wirksamkeit der Intervention auf die Lese- und Rechtschreibleistungen sowie die Wirkung auf die Benennungsgeschwindigkeit untersucht. Die Ausarbeitung und Diskussion der Ergebnisse sowie die Bedeutung der Studie für die Praxis beschließen den vorliegenden Artikel.

3. Methodik

3.1. Studiendesign und Stichprobe

6Die Datenerhebung erfolgte im Zeitraum Sommer 2018 bis im Frühjahr 2019 an einer unausgewählten Stichprobe von Zweitklässlern einer Grundschule in Baden-Württemberg. Um die Wirksamkeit der App Phontasia zu evaluieren, wurden Lernstandserhebungen im zweiten Halbjahr der zweiten Klasse und im zweiten Halbjahr der dritten Klasse durchgeführt. Die Teilnahme der Kinder erfolgte mit Einverständnis der Schulleitung und der Eltern. Auf dieser Datengrundlage wurden N=50 Kinder über ein Prä-Post-Follow-up-Design mit zwei verschiedenen Bedingungen untersucht. Die Zuteilung der Gruppen Phontasiagruppe (n=25) und Kontrollgruppe (n=25) erfolgte nicht randomisiert. Der Studie liegt ein zweifaktorielles Design mit einem unabhängigen Faktor und einem abhängigen Messwiederholungsfaktor zugrunde. Der unabhängige Faktor Gruppe ist zweifachgestuft (Phontasiagruppe und Kontrollgruppe). Der Messwiederholungsfaktor ist dreifach gestuft: vor der Intervention (t1), unmittelbar nach der Intervention (t2) und 8 Monate nach Abschluss der Intervention (t3). Die Kinder der Stichprobe sind zum ersten Messzeitpunkt im Mittel 8,3 Jahre alt (SD= 4,85 Monate). Etwas mehr als die Hälfte sind Jungen (56%, N=28) und 44% sind Mädchen (N=22). 36 Kinder wachsen monolingual auf und 14 Kinder erlernen Deutsch als Zweitsprache. Bezüglich der Variablen Alter, Geschlecht und Spracherwerbstyp weisen die Phontasiagruppe und die Kontrollgruppe annähernd gleiche Verteilungen auf. In einem Elternfragebogen (Rücklaufquote=88%) wurden zusätzlich Daten zum häuslichen Leseverhalten erfragt. Dabei ergab sich ein deutlicher Unterschied im häuslichen Leseverhalten zwischen Kontrollgruppe und Phontasiagruppe. In der Phontasiagruppe lesen 33% der Kinder 1x pro Woche oder seltener selbst Bücher und 25% lesen täglich selbst. In der Kontrollgruppe liegt die Verteilung gegenteilig vor. Nur 17% lesen 1x pro Woche oder seltener und 52% lesen täglich selbst ein Buch. Nach Aussage der Eltern haben in der Kontrollgruppe drei Kinder eine Sprachentwicklungsverzögerung und ein Kind eine Lese-Rechtschreibschwäche. In der Phontasiagruppe befindet sich ebenfalls ein Kind mit einer Lese-Rechtschreibschwäche, aber kein Kind mit einer Sprachentwicklungsverzögerung. Die Kinder der Interventionsgruppe trainierten einmal pro Woche 35-40 Minuten im Deutschunterricht über einen Zeitraum von sechs Wochen mit der App Phontasia auf dem iPad. Jedes Kind trainierte an einem eigenen iPad. Die Förderung erfolgte durch den Autor dieser Studie in Zusammenarbeit mit der Klassenlehrerin. Die Kinder der Kontrollgruppe erhielten den regulären Deutschunterricht. Als abhängige Variablen werden für den Prä- und Post-Vergleich die Lese- und Rechtschreibleistungen sowie die Leistungen in der Benennungsgeschwindigkeit analysiert. In der Follow-up Testung werden aufgrund fehlender Standardisierung des THEPHOBE für die dritten Klassen nur die Lese- und Rechtschreibleistungen getestet. Die indirekte (nicht-lexikalische) Lesestrategie wird mittels Pseudowortlesen (z.B. mome, sesa, afos) ermittelt. Die indirekte Schreibstrategie wird durch nicht-lauttreue Fehler (N-Fehler) charakterisiert. Nicht lauttreue Fehler beim Wort "Kind" sind zum Beispiel Lautauslassungen oder Lautvertauschungen wie Kid, Kin oder Gind. Das Wortlesen bildet die abhängige Variable für die direkte (lexikalische) Lesestrategie und die direkte Schreibstrategie wird durch nicht-lauttreue und orthographische Fehler (NO-Fehler) geprüft. Orthographische Fehler sind beispielweise Fehler in der Auslautverhärtung (Kint) oder in der Längung (Kient). Die Kinder begannen jede Trainingseinheit mit dem ersten Level. Vorher erreichte Trainingsstufen wurden gelöscht, um eine Speicherung der Muster im mentalen Lexikon und eine Erhöhung der Geschwindigkeit im Abruf der Wörter zu erreichen. Zu Beginn jeder Stunde wurden die orthographischen Regeln zu den Doppelkonsonanten und die Besonderheit der Aussprache von langen und kurzen Vokalen in der Phontasiagruppe mündlich wiederholt. Alle Kinder arbeiteten motiviert mit und freuten sich schon im Vorfeld auf die nächsten Trainingsstunden.

3.2. Untersuchungsverfahren

7Die schriftsprachlichen Fähigkeiten wurden mit Hilfe des Ein-Minuten- Leseflüssigkeitstests und des Rechtschreibtests des SLRT-II (Moll & Landerl, 2010) erfasst. Für den Ein-Minuten-Flüssigkeitstest (Einzeltestung) und für den Rechtschreibtest (Gruppentestung) liegen die Parallelformen A und B vor. Die Benennungsgeschwindigkeit wurde mit Hilfe der Subtests RAN Farben, Zahlen und Buchstaben aus dem standardisierten Test THEPHOBE (Mayer, 2013) erfasst. Die Durchführung erfolgt als Einzeltestung. Die Subtests erfassen die Geschwindigkeit, mit der ein Kind eine Folge visuell präsentierter Items identifizieren und auf entsprechende verbale Repräsentationen im Langzeitgedächtnis zurückgreifen kann.

3.3. Das Interventionsverfahren Phontasia

8Die App Phontasia wurde zur Unterstützung des normalen Lese- und Schreiberwerbs entwickelt (Berkling, 2017). Die Inhalte sind systematisch, den Regelmäßigkeiten der deutschen Sprache folgend, aufgebaut. Phontasia basiert auf die in der englischen Lehre bekannte phonics-instruction. Im Mittelpunkt steht das Wechselspiel zwischen Phonemen und Graphemen und die hochfrequente Konfrontation mit häufig vorkommenden Wörtern und Graphemeinheiten der deutschen Orthographie. Das Programm konzentriert sich auf die Methode des wiederholten Lesens. Je häufiger phonologische Einträge aktiviert werden, um so leichter gelingt der Abruf (Glück, 2000). Mit dieser Methode können Lese- und Schreibprozesse automatisiert werden, sodass keine bewusste Aufmerksamkeit mehr auf die Dekodierungsprozesse gelenkt werden muss. Ziel des Programmes ist, möglichst viele Wörter nach einem vorgegebenen Muster zu konstruieren und zur Herstellung eines Zaubertranks zu sammeln. Dabei wird der kindliche Wortschatz nicht durch ein vorgegebenes Vokabular beschränkt. Die Kinder können jedes Wort ihres eigenen Wortschatzes oder ein vorgegebenes Wort, das der von den Leveln vorgegebenen Struktur entspricht, in den Reagenzgläsern mixen. Die Wortstruktur bezieht sich auf Zweisilber mit trochäischer Silbenstruktur. Die erste Silbe ist betont, die zweite Silbe unbetont. Diese Struktur stellt das erste Betonungsmuster dar, das Kinder in der Sprachentwicklung erlernen (Penner, 2006). In der einfachsten ersten Stufe besteht das Spiel aus vier Reagenzgläsern (Abbildung 1). Im ersten Reagenzglas befinden sich einfache Konsonanten (b, p, m, n, l, r, d, t, f, g, h, j, s, v, w, z), im zweiten Reagenzglas die langen Vokale <a>, <e>, <ie>, <o>, <u>, <ä>, <ö>, <ü>. Die langen Vokale werden durch ein breites Reagenzglas dargestellt. Im dritten Reagenzglas befinden sich wieder einfache Konsonanten und im vierten Reagenzglas die Morphemendungen -e, -n, -er, -es, -et, -est, -ert, erl, eln, lest, elt, elm, el.

Abbildung 1 – Screenshot Level 1 aus dem Spiel Phontasia.

Abbildung 1 – Screenshot Level 1 aus dem Spiel Phontasia.

9Es wird bewusst auf die Sonderform des langen Phonems /i:/ und Graphems <i> sowie die Endung von Wörtern auf den Vokalen <a>, <o>, <u> und <i> verzichtet, da dies besondere Rechtschreibformen im Deutschen darstellen (Berkling & Pflaumer, 2016; Berkling et al., 2015). Am rechten Rand werden die gesammelten Wörter aufgelistet. Hier wird auch die grammatische Funktion des blauen Reagenzglases deutlich. Durch Verschiebung der Graphemeinheiten im blauen Reagenzglas können schnell "neue" Wörter gebildet werden. Zum Beispiel kann man durch Verschieben der Graphemeinheiten <en> und <e> die Mehrzahl bzw. die Einzahl der Wörter bilden (z.B. Nase, Nasen). Ebenfalls eignet sich die Veränderung der Personalform zur Bildung neuer Wörter (z.B. male, malen). Hierbei wird an das Stammmorphem entweder ein Konjugations- oder Deklinationsmorphem angefügt. Eine weitere Form der schnellen Wortgeneration ist das Reimen. Durch Austausch des Anlautes im roten Reagenzglas wird aus dem Wort "Nase" das Wort "Vase" oder "Hase" und aus dem Wort "Riesen" wird "niesen" oder "Wiesen". Wenn ein Wort "geschrieben" und gelesen wurde, bestätigt das Kind anschließend, ob es sich um ein bedeutungstragendes Wort handelt. Erst nach der Bestätigung wird das Wort gezählt. Wörter ohne Bedeutung oder orthographisch falsch geschriebene Wörter werden durch den Abzug eines Herzens rückgemeldet. Das Kind muss das Wort orthographisch korrekt schreiben und durch korrekte Phonem-Graphem-Zuordnung erlesen, um es anschließend als semantisch bedeutungstragend zu bestätigen. So können Verknüpfung von phonologischen, orthographischen und semantisch-lexikalischen Informationen der Wörter gestärkt und der Zugang zum mentalen Lexikon erleichtert werden. Wenn das Kind 25 Wörter gesammelt hat, öffnet sich das nächste Level. Level zwei (Abbildung 2) besteht ebenfalls aus vier Reagenzgläsern. Der lange Vokal wird jetzt durch einen kurzen Vokal ersetzt. Dies wird visuell durch ein schmales Reagenzglas verdeutlicht. In der deutschen Grammatik sind die Vokale, die von zwei Konsonanten gefolgt werden, kurz.

Abbildung 2 – Screenshot Level 2.

Abbildung 2 – Screenshot Level 2.

Abbildung 3 – Screenshot Level 3.

Abbildung 3 – Screenshot Level 3.

10Im dritten Level (Abbildung 3) werden lange und kurze Vokale kontrastiert angeboten. Alle weiteren Level folgen diesem Aufbau. Zuerst werden Wörter mit langem Vokal gebildet, dann Wörter mit kurzem Vokal und anschließend erfolgt eine Gegenüberstellung von Wörtern mit langem und kurzem Vokal. Weitere Erläuterungen zum Aufbau der App finden sich in Berkling und Pflaumer (2016).

4. Ergebnisse

4.1. Deskriptive Statistik und Voraussetzungsanalysen

11Alle statistischen Analysen erfolgten mit dem Statistik-Programm SPSS® Statistics (IBM®, 2017). Die vollständigen Angaben zu den Mittelwerten, Standardabweichungen, Minima und Maxima sowie Schiefe und Kurtosis der verwendeten abhängigen Variablen zu den Messzeitpunkten t1, t2 und t3 sind in den Tabellen 1-3 dargestellt. Zur Prüfung auf Normalverteilung wurde der Kolmogorov-Smirnov-Test durchgeführt. Die abhängigen Variablen NO-Fehler und N-Fehler erzielen signifikante Ergebnisse zu allen Testzeitpunkten und gelten daher nicht als normalverteilt. Die Variable RAN-Buchstaben erzielt zum Testzeitpunkt t1 ein signifikantes Ergebnis, zu t2 und t3 liegen annähernd normalverteilte Daten vor. Einen weiteren Hinweis auf die Annäherung der Verteilungsformen der eingesetzten Variablen an die Normalverteilung bieten Schiefe und Kurtosis. Laut Kline (2015, S. 74) wirkt sich erst bei einem Wert der Kurtosis von ≥8 sowie einem Wert der Schiefe von ≥3 eine Verletzung der Normalverteilung problematisch auf die Datenanalyse aus. Wie den Tabellen 1 bis 3 zu entnehmen ist, werden diese Werte für keine der Variablen und im Speziellen für die Variablen NO-Fehler und RAN-Farben zu keinem Messzeitpunkt erreicht. Es wird daher davon ausgegangen, dass eine Verletzung der Normalverteilungsannahme sich nicht negativ auf die Datenanalyse auswirkt. Weiterhin werden die Variablen der beiden Gruppen auf Unterschiede im Prätest untersucht (Tabelle 4).

Tabelle 1 – Deskriptive Statistiken und Test auf Normalverteilung zum Zeitpunkt t1.

Tabelle 1 – Deskriptive Statistiken und Test auf Normalverteilung zum Zeitpunkt t1.

Tabelle 2 – Deskriptive Statistiken und Test auf Normalverteilung zum Zeitpunkt t2.

Tabelle 2 – Deskriptive Statistiken und Test auf Normalverteilung zum Zeitpunkt t2.

Tabelle 3 – Deskriptive Statistiken und Test auf Normalverteilung zum Zeitpunkt t3.

Tabelle 3 – Deskriptive Statistiken und Test auf Normalverteilung zum Zeitpunkt t3.

Tabelle 4 – Ausgangslagenüberprüfung der abhängigen Variablen zu t1 geprüft mit t-Test für unabhängige Stichproben.

Tabelle 4 – Ausgangslagenüberprüfung der abhängigen Variablen zu t1 geprüft mit t-Test für unabhängige Stichproben.

12Die Leistungen unterscheiden sich in der Interventionsgruppe und der Phontasiagruppe zum Zeitpunkt t1 in den Subtests NO-Fehler und RAN-Farben, ermittelt über einen t-Test für unabhängige Stichproben mit den Prätestdaten als abhängige Variable. Für alle weiteren Subtests liegen keine Ausgangslagenunterschiede vor. Im späteren Verlauf der Analysen wird auf diese Gruppenunterschiede durch Zusatzanalysen eingegangen. Bei der Überprüfung der Lese-Rechtschreibfähigkeiten liegen die Mittelwerte für beide Gruppen im Normbereich. Das bedeutet, dass die Gruppen insgesamt über gute Lese- und Schreibefähigkeiten verfügen. Aufgrund der hohen Standardabweichungen muss jedoch von beträchtlichen individuellen Unterschieden ausgegangen werden. Diese Angaben bestätigen die Annahme, dass in den Klassen eine große Heterogenität vorliegt. Bei der Betrachtung der Daten auf Einzelfallebene wird deutlich, dass in der Phontasiagruppe fünf Kinder in der Variable NO-Fehler einen auffälligen Prozentrang PR<16 erreichen. In der Kontrollgruppe sind die Werte nicht auffällig. Die Leistungen in der Benennungsgeschwindigkeit (RAN) liegen für beide Gruppen in Normbereich. Als weitere Voraussetzungsanalyse wurde der Zusammenhang der Subtests untereinander, d.h. die Höhe der Korrelation zwischen dem Subtest Wortlesen und Pseudowortlesen sowie der Höhe der Korrelation zwischen NO-Fehlern und N-Fehlern in der Rechtschreibung überprüft (Tabelle 5).

Tabelle 5 – Interkorrelation (Pearson) der Variablen Rechtschreiben und Lesegeschwindigkeit zum Zeitpunkt t1.

Tabelle 5 – Interkorrelation (Pearson) der Variablen Rechtschreiben und Lesegeschwindigkeit zum Zeitpunkt t1.

13Die Analysen ergeben eine hohe signifikante Korrelation in Höhe von r=.65 für die Subtests der Rechtschreibung und r=.81 für die Subtests im Lesen. Aufgrund der hohen Korrelation der Subtests untereinander wäre die Durchführung einer multivariaten Varianzanalyse mit Messwiederholung sinnvoll. In dieser Studie wurde jedoch die univariate Varianzanalyse mit Messwiederholung eingesetzt, da die einzelnen Subtests inhaltlich betrachtet unterschiedliche Konzepte erfassen. Trotz hoher Korrelation verbergen sich unterschiedliche theoretische Konzepte hinter diesen Subtests, die in der vorliegenden Studie explizit getrennt voneinander betrachtet werden.

4.2. Korrelationsanalysen

14Um die Zusammenhänge zwischen der Benennungsgeschwindigkeit und den Kriterien der Schriftsprache zu ermitteln, wurden die Produkt-Moment-Korrelation nach Pearson durchgeführt. Es wurde ein Signifikanzniveau von p<.05 zugrunde gelegt. Tabelle 6 zeigt die Ergebnisse für die Variablen Rechtschreibung, Lesen und RAN.

Tabelle 6 – Korrelation (Pearson) der Variablen Rechtschreiben und Lesegeschwindigkeit mit der Benennungsgeschwindigkeit (RAN) zum Zeitpunkt t1.

Tabelle 6 – Korrelation (Pearson) der Variablen Rechtschreiben und Lesegeschwindigkeit mit der Benennungsgeschwindigkeit (RAN) zum Zeitpunkt t1.

15Erwartungsgemäß zeigen sich mittlere bis hohe signifikante positive Korrelationen zwischen den erfassten Lesefähigkeiten und der Benennungsgeschwindigkeit. Besonders hoch fallen die Zusammenhänge zwischen der Lesegeschwindigkeit für echte Wörter und der Benennungsgeschwindigkeit für Zahlen aus (r=.50, p<.01). Es fällt auf, dass die Benennungsgeschwindigkeit für Zahlen durchgehend stärker mit der Lesegeschwindigkeit korreliert, als Buchstaben und Farben. In der vorliegenden Studie besteht kein signifikanter Zusammenhang zwischen der Lesegeschwindigkeit für Wörter und der Benennungsgeschwindigkeit für Farben. Für die Rechtschreibfähigkeiten konnte kein signifikanter Zusammenhang mit den Leistungen des schnellen Wortabrufs nachgewiesen werden. Ähnliche Ergebnisse liefern die Korrelationsanalysen zum zweiten Testzeitpunkt. Ebenso bestehen Korrelationen zwischen RAN zum ersten Testzeitpunkt und den schriftsprachlichen Leistungen zum zweiten Testzeitpunkt, die hier nicht explizit aufgeführt werden.

4.3. Varianzanalysen

16Um die Effekte des Trainings der App Phontasia auf die Rechtschreibung, das Lesen und auf die Benennungsgeschwindigkeit hin zu untersuchen, wird im ersten Schritt zunächst eine univariate zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung mit den Faktoren "Messzeitpunkt" und "Gruppe" durchgeführt. Der Bedingungsfaktor "Gruppe" ist zweifach (Kontrollgruppe vs. Phontasiagruppe) gestuft und der Faktor "Messzeitpunkt" in der ersten Analyse ebenfalls (Prä, Post). Im Anschluss wird zur genaueren Analyse der Effekte auf Subtestebene eine univariate Varianzanalyse mit Messwiederholung mit zweifachgestuftem Faktor Gruppe und dreifachgestuftem Faktor Messzeitpunkt (Prä, Post und Follow-up) angeschlossen. Diese Vorgehensweise begründet sich damit, dass zwischen Posttest und der Testung zum Follow-up-Zeitpunkt eine große Zeitspanne von 8 Monaten lag. In dieser Zeit hat sich die ohnehin eher kleine Stichprobe nochmals reduziert, so dass die statistische Power in der Follow-up Untersuchung womöglich nicht mehr ausreicht, um schwache oder mittlere Effekte aufzudecken. Als abhängige Variablen gelten die schriftsprachlichen Leistungen und die Leistungen der Benennungsgeschwindigkeit als Rohwerte. Die statistischen Daten der zweifaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung zweifachgestuft auf Rohwertebene sind der Tabelle 7 zu entnehmen. In der vorliegenden Studie steht die Beobachtung des F-Wertes für der Interaktion Gruppe*MZP im Vordergrund. Die alleinige Betrachtung der Haupteffekte könnte aufgrund der Heterogenität in den Daten der Kinder zu fehlerhaften Interpretationen führen. Außerdem steht die Interpretation der Interventionseffekte auf die Gruppen zu den verschiedenen Testzeitpunkten im Fokus dieser Studie.

Tabelle 7 – Statistische Daten der Varianzananalyse mit F-Werten für den Faktor Prä vs Post.

Tabelle 7 – Statistische Daten der Varianzananalyse mit F-Werten für den Faktor Prä vs Post.

17Für die NO-Fehler ergibt sich eine signifikante Interaktion "MZP und Gruppe" (F(1,45) =11.05, p=.002, ηP2=.20). Die Interaktion zwischen Messzeitpunkt und Gruppe für die N-Fehler wird nicht signifikant (F(1,45)=0.16, p=.691, ηP2=.00). Auch für die Variable "Lesen von Wörtern" ergibt sich eine signifikante Interaktion "MZP und Gruppe" (F(1,45)=0.10, p=.032, ηP2=. 098). Im Subtest Lesen von Pseudowörter liegt keine Wechselwirkung vor (F(1,45)=2.36, p=.132, ηP2=.05). Auch für die Benennungsgeschwindigkeit ergibt die Varianzanalyse eine signifikante Interaktion für RAN-Zahlen (F(1,46)=5.72, p=.021, ηP2=.11) und für RAN-Buchstaben (F(1,46)=1.22, p=.079, ηP2=.07) einen marginal signifikanten Interaktionseffekt (statistischer Trend, p <0,1) zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt. Die Wechselwirkung RAN Farben (F(1,46)=3.22, p<.079, ηP2=.065) ist nicht signifikant. Aufgrund der Ausgangslagenunterschiede der Interventionsgruppe und der Kontrollgruppe in den Subtests NO-Fehler und RAN-Farben zu t1, wird, um den Interventionseffekt weiter zu spezifizieren, in einem weiteren Schritt eine Simple- Main-Effects-Analyse durchgeführt. Da die Variable RAN-Farben in der Varianzanalyse mit Messwiederholung keine signifikante Interaktion "Gruppe x Zeit" hervorbringt, wird nur eine Simple-Main-Effects-Analyse für die Variable NO-Fehler durchgeführt. Bei der ersten Simple-Main-Effects-Analyse zeigt sich zum ersten Messzeitpunkt ein signifikanter Unterschied zwischen der Kontrollgruppe und der Interventionsgruppe (p=.005), zum zweiten Messzeitpunkt aber nicht mehr (p=.331). In der zweiten Simple-Main-Effects Analyse wird deutlich, dass es bei der Kontrollgruppe keinen signifikanten Unterschied zwischen den beiden Messzeitpunkten gibt (p=.109), aber in der Phontasiagruppe hingegen schon (p=.004). Zusammengenommen kann man aus beiden Analysen den Schluss ziehen, dass der Effekt dadurch zustande kommt, dass bei der Phontasiagruppe das Training effektiv war. Als dritten Schritt wird in einer Zusatzanalyse geschaut, ob der Interaktionseffekt "Gruppe x Messzeitpunkt" für die abhängige Variable NO-Fehler robust bestehen bleibt, wenn man die beiden Gruppen in Bezug auf das Ausgangsniveau im Rechtschreiben parallelisiert. Die höchste Fehleranzahl der Kontrollgruppe liegt bei zehn NO-Fehlern. Zur Parallelisierung der Gruppen wurden die Daten aller Kinder der Phontasiagruppe mit einem Wert >10 in den NO-Fehlern aus der Analyse entfernt. So ergibt sich eine Stichprobe von n=24 Kindern in der Kontrollgruppe und n=20 Kinder in der Phontasiagruppe. Nach der Parallelisierung der Gruppen verschwinden die Prätest-Unterschiede in den NO-Fehlern (t(42)=-1.287, p=.205). Anschließend wird die zweifaktorielle Varianzanlyse mit Messwiederholung zweifachgestuft erneut mit den parallelisierten Daten durchgeführt. Die Effekte bleiben stabil. Es ergeben sich ein nicht signifikanter Haupteffekt "Gruppe" (F(1,40)=.076, p=.785, ηP2=.00) und ein nicht signifikanter Haupteffekt "Messzeitpunkt" (F(1,40)=1.02, p=.318, ηP2=.03). Es konnte aber eine signifikante Interaktion "Messzeitpunkt x Gruppe" (F(1,40)=10.926, p=.002, ηP2=.22) festgestellt werden. Der gefundene Leistungsvorsprung der Interventionsgruppe ist daher nicht allein durch die nicht-parallelisierte Gruppenverteilung entstanden. Tabelle 8 zeigt die statistischen Daten der zweifaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung dreifachgestuft (Prä, Post, Follow-up) auf Rohwertebene.

Tabelle 8 – Statistische Daten der Varianzananalyse mit F-Werten für den Faktor Prä vs Post vs Follow-up.

Tabelle 8 – Statistische Daten der Varianzananalyse mit F-Werten für den Faktor Prä vs Post vs Follow-up.

18Es zeigt sich ein signifikanter Haupteffekt "Messzeitpunkt" für alle Subtests, was bedeutet, dass die schriftsprachlichen Leistungen für alle Gruppen über die Messzeitpunkte hinweg zunehmen. Hier besteht ein Unterschied zur zweifachgestuften Varianzanalyse, in der der Haupteffekt "Messzeitpunkt" für den Subtest NO-Fehler nicht signifikant wurde. Der Hauptfaktor "Gruppe" ist wie in der zweifachgestuften Varianzanalyse nicht signifikant. Es ergab sich aber für den Subtest Rechtschreibung NO-Fehler eine signifikante Interaktion "MZP und Gruppe" (F(1,36)=6.93, p=.002, ηP2=.161). Der Subtest Rechtschreibung N-Fehler (F(1,36)=1.10, p=.338, ηP2=.03) und Lesen Pseudowörter (F(1,41)=0.97, p=.384, ηP2=.02) wies auch in der dreifachgestuften Analyse keine Wechselwirkung auf. Der Interaktionseffekt für das Lesen von Wörtern verschwand in der dreifachgestuften Varianzanalyse (F(1,41)=0.98, p=.382, ηP2=.02). Diese Ergebnisse veranschaulichen die Abbildungen 4-6. Abbildung 4 zeigt die Fehler der Kinder im orthographischen Schreiben im Prä-Post und Follow-up Test. Abgetragen sind Mittelwerte und Standardfehler (Balken). Die Linien dienen der Illustration.

Abbildung 4 – Interaktion zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt für die Variable NO-Fehler.

Abbildung 4 – Interaktion zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt für die Variable NO-Fehler.

19Es wird deutlich dass die Phontasiagruppe im orthographischen Schreiben (NO-Fehler) im Prätest signifikant schlechtere Leistungen aufweist als die Kontrollgruppe. Erwartungsgemäß macht auch die Kontrollgruppe große Fortschritte. Die Leistungsunterschiede zwischen den drei Testzeitpunkten sind jedoch bei der Phontasiagruppe deutlich stärker ausgeprägt als bei den Kontrollgruppenkindern. Die Intervention zeigt eine bedeutsame unmittelbare und nachhaltige Wirkung. Abbildung 5 zeigt die Wechselwirkung der korrekt gelesenen Wörter pro Minute zwischen den Gruppen und den drei Testzeitpunkten. Wie in den Varianzanalysen schon deutlich wurde, scheint sich die Leseleistung für Wörter bei der Phontasiagruppe vom Messzeitpunkt 1 zu Messzeitpunkt 2 über die normale Entwicklung der Kontrollgruppenkinder hinaus zu verbessern. Über die drei Messzeitpunkte hinaus verliert sich der Effekt jedoch. Vom 2. zum 3. Messzeitpunkt entwickeln sich die beiden Gruppen parallel. Es können keine Gruppenunterschiede mehr festgestellt werden. Abgetragen sind Mittelwerte und Standardfehler (Balken). Die Linien dienen der Illustration.

Abbildung 5 – Interaktion zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt für die Variable Lesen-Wörter-richtig.

Abbildung 5 – Interaktion zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt für die Variable Lesen-Wörter-richtig.

20Abbildung 6 zeigt eine disordinale Interaktion für die Benennungsgeschwindigkeit für Zahlen zwischen den Gruppen vom Prä- zum Posttest. Die beiden Gruppen entwickeln sich in unterschiedliche Richtungen, wobei die Phontasiagruppe eine Steigerung der Benennungsgeschwindigkeit für Zahlen aufweist. Abgetragen sind Mittelwerte und Standardfehler (Balken). Die Linien dienen der Illustration.

Abbildung 6 – Interaktion zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt für RAN-Zahlen.

Abbildung 6 – Interaktion zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt für RAN-Zahlen.

5. Diskussion und Fazit

21Der Markt an Apps für die Lese- und Rechtschreibförderung ist groß; jedoch liegen bisher keine einheitlichen Gütekriterien und nur wenig methodisch fundierte Interventionsstudien vor; auch langfristige Effekte der Förderprogramme wurden oft nicht untersucht (Schöfl, 2016; Van der Ven et al., 2017). Erste Vorstudien zur Wirksamkeit der App Phontasia geben Hinweise auf eine positive Wirkung des Trainings auf die Rechtschreibfähigkeiten von Grundschulkindern. Ziel der vorliegenden Arbeit war es daher, in einer methodisch fundierten Studie im Prä-Post-Follow-up Design mit einer unbehandelten Kontrollgruppe die Effekte des Trainings mit der App Phontasia auf die Lese- und Rechtschreibleistungen von Zweitklässlern zu untersuchen. Befunde legen nahe, dass phonologische Übungen mit einer direkten Verbindung der Schriftsprache bei Kindern mit Lese-Rechtschreibschwierigkeiten besonders wirksam sind (Ise et al., 2012). Die App Phontasia ist daher symptomorientiert auf die Förderung der Schriftsprachfertigkeiten fokussiert und hat den Anspruch die phonologischen Fertigkeiten und die Graphem-Phonem-Zuordnung zu trainieren sowie die Erkennungsgeschwindigkeit zu fördern, um orthographische Repräsentationen im mentalen Lexikon auszubilden und zu automatisieren. Im Vordergrund der Studie stand daher der Einfluss der Wirksamkeit der Förderung auf die zwei unterschiedlichen Prozesse der Lese- und Schreibentwicklung: der indirekten und der direkten Verarbeitung.

22Die Ergebnisse der Varianzanalysen zeigten keine Wirkung der Förderung auf die indirekte Verarbeitungsstrategie. Das Training erbrachte keine signifikante Verbesserung der lautgetreuen Schreibstrategie und keine Erhöhung der Lesegeschwindigkeit für Pseudowörter. Bezüglich der Abnahme der N-Fehler in der hier vorliegenden Untersuchung scheint es keinen Einfluss der Förderung auf das nicht-lexikalische (alphabetische) Schreiben und Lesen zu geben. Einschränkend muss jedoch erwähnt werden, dass sich Zweitklässler bereits in der Phase des Wechsels von der alphabetischen zur orthographischen-morphematischen Strategie befinden und daher ein Effekt möglicherweise nicht mehr aufzudecken ist. Um genauere Aussagen zu treffen, wäre eine weitere Erprobung der App in der ersten Klasse wünschenswert. Die Ergebnisse bezüglich der direkten Verarbeitungsstrategie fielen eindeutiger aus. Die Varianzanalysen ergaben eine bedeutsame unmittelbare Wirkung des Trainings auf das orthographische Schreiben (NO-Fehler) sowie auf das Lesen von Wörtern. Der Vergleich mit der Kontrollgruppe zeigt erwartungsgemäß in der Leseentwicklung ebenfalls einen Anstieg der Lesegeschwindigkeit; jedoch ist die Leistungsverbesserung der Phontasiagruppe größer als die der Kontrollgruppe. Im orthographischen Schreiben ist der Unterschied noch deutlicher. Die Kontrollgruppe erzielte keine Verbesserung in den NO-Fehler von Prä nach Post, während die Phontasiagruppe deutliche Fortschritte machte. Es ergibt sich das Bild, dass durch die Intervention ein stabiler unmittelbarer Trainingseffekt auf die direkten Lese- und Rechtschreibleistungen belegt werden kann. Für die orthographischen Rechtschreibleistungen konnte auch ein langfristiger Transfereffekt nachgewiesen werden. Die Intervention zeigte im Vergleich zur Kontrollgruppe eine nachhaltige Wirkung auf die orthographischen Leistungen der Kinder. Bezüglich des langfristigen Effektes auf die Rechtschreibleistungen spielt sicherlich die mündliche Wiederholung der Regeln zur Vokallängenwahrnehmung zu Beginn jeder Übungseinheit eine große Rolle. Weiterhin zogen die Kinder die Hilfe der Lehrerin oder der Autorin hinzu, so dass Fehler geklärt und die Regeln der Vokallängenwahrnehmung und Phonem-Graphem-Korrespondenz nochmals deutlich hervorgehoben wurden. Benson et al. (1997) konnten in ihrer Studie eine Erhöhung des Transfers nachweisen, wenn die Folgen der Graphem-Phonem-Korrespondenzen explizit verdeutlicht und sogar sprachlich hervorgehoben wurden. Bezüglich des Lesens wurden kaum sprachliche Hilfen gegeben, da die Intervention im Klassenverband durchgeführt wurde. Ein lautes oder leises Vorlesen der Wörter in der Einzelsituation könnte hier möglicherweise einen längerfristigen Effekt auch auf das Lesen ermöglichen. Die Effizienz für das Lesetraining könnte womöglich auch durch eine Steigerung der Intensität ermöglicht werden. Ise und Kollegen (2012) schlagen für eine optimale Förderung eine Länge von 20 Wochen vor. In Ihrer Metastudie zeigte sich, dass ein Effekt bei 20 Wochen Förderdauer fast doppelt so hoch ist als mit kürzerer Förderdauer. Im Gegensatz dazu ist der Förderumfang in der vorliegenden Studie von 6 Wochen als sehr gering einzustufen. Weiterhin ist zu beachten, dass die abhängige Variabel "Wörter lesen" sich im Ein-Minuten-Leseflüssigkeitstest aus der Anzahl der richtig gelesenen Wörter innerhalb einer Minute zusammensetzt. Falsch gelesene Wörter werden nicht gezählt. Die Lesegenauigkeit hat somit auch einen Einfluss auf die Höhe der Anzahl der Wörter pro Minute. Womöglich könnte ein größerer Effekt in der direkten Lesestrategie gefunden werden, wenn die reine Lesegeschwindigkeit betrachtet würde. Weitere Forschung bezüglich der notwendigen Förderintensität und möglicher Mediatorvariablen wäre wünschenswert.

23Was die Bedeutung der Benennungsgeschwindigkeit angeht, können die Ergebnisse zahlreicher Forschungsarbeiten bestätigt werden (Kirby et al. 2003; Mayer, 2018). Die Untersuchungen bestätigen einen mittleren höchst signifikanten Zusammenhang der Benennungs- und der Lesegeschwindigkeit für Wörter. Der Zusammenhang mit der Benennungsgeschwindigkeit für Zahlen ist am stärksten. Dieses Ergebnis stimmt mit anderen Forschungsarbeiten überein. Wolf, Bally und Morris (1986) bestätigen den Einfluss von alphanumerischen Symbolen auf das Lesen. In einer Studie von Mayer (2018) wurde ebenfalls auf die deutliche Überlegenheit von RAN Zahlen auf die Lesegeschwindigkeit berichtet. Zunächst klingt dies nicht intuitiv, da man doch eine höhere Korrelation von RAN Buchstaben auf die Lesegeschwindigkeit erwartet würde. Betrachtet man aber die unterschiedlichen Routen des Schriftsprachsystem nochmals genauer, kann der größere Zusammenhang mit RAN Zahlen erklärt werden. Anders als Buchstaben, die durch entsprechende Phoneme repräsentiert werden, werden die Zahlen durch Zahlwörter repräsentiert (Brysbaert, 2005). Wenn man davon ausgeht, dass die Verarbeitung von Zahlwörtern ähnlich wie wie die von Wörtern erfolgt, ist anzunehmen, dass die Zahlen über die direkte/lexikalische Route durch Aufruf des semantischen Systems und Buchstaben über die indirekte/nicht lexikalische Route verarbeitet werden. Da sich die Zweitklässler wie bereits erwähnt in der Phase des Wechsels von der alphabetischen zur orthographischen-morphematischen Strategie befinden, kann diese eine höhere Korrelation von RAN Zahlen anstatt RAN Buchstaben erklären. In der vorliegenden Studie lagen mittlere Korrelationen von RAN Zahlen und der Lesegeschwindigkeit für echte Wörter (r=.50) und für RAN Zahlen und die Lesegeschwindigkeit von Pseudowörtern (r=.35) vor. Mayer (2018) berichtet von höheren Korrelationen für die Lesegeschwindigkeit für echte Wörter und Pseudowörter (r=.79 bzw. r=.76). Allerdings wurden in der Studie von Mayer nur Kinder mit unterdurchschnittlicher Benennungsgeschwindigkeit einbezogen und nicht wie in der vorliegenden Studie eine unausgelesene Stichprobe mit durchschnittlichen Leistungen in der Benennungsgeschwindigkeit betrachtet. Für die Rechtschreibleistungen fand sich in dieser Studie kein Zusammenhang mit der Benennungsgeschwindigkeit, weder für Zahlen, Buchstaben, noch Farben.

24Unabhängig von der Fragestellung und den Hypothesen der Studie lassen sich aus den vorliegenden Ergebnissen noch weitere Aussagen ableiten: Aus der höchst signifikanten Korrelation zwischen Lesen für Wörter und Pseudowörter (r=.81, p≤ .01) sowie der hoch signifikanten Korrelation zwischen N-Fehlern und NO-Fehlern (r=.65, p≤.01) stellt sich die Frage, ob es sich bei der direkten und der indirekten Verarbeitungsroute möglicherweise doch nicht um zwei getrennte Wege handelt. Es wäre möglich, dass die beiden Wege eher parallel verlaufen und die Kinder Grapheme und Phoneme in immer größer werdende Einheiten verarbeiten. Fraglich ist dann auch die von Scheerer-Neumann (1979) vertretene Position, eine Förderung der orthographischen-morphologischen Strukturen erst nach Festigung der alphabetischen Fertigkeiten ab der zweiten Klasse zu beginnen. Womöglich wäre eine gleichzeitige Förderung beider Strategien von Schulbeginn an sinnvoll.

25Einschränkend müssen auch einige methodische Gegebenheiten berücksichtigtwerden, zum einen die relativ kleine Stichprobe mit N=50 Grundschulkindern und zum anderen die Durchführung der Wirksamkeitsprüfung anhand einer unausgelesenen Stichprobe. In einer Studie mit ausgewählten Risikokindern in den schriftsprachlichen Fähigkeiten könnten die Kinder auf die Förderung entsprechend schlechter ansprechen (Fischer & Pfost, 2015). In der Einzelfallanalyse wird in der vorliegenden Stichprobe zwar auch eine Verbesserung der Rechtschreibleistungen der Risikokinder (PR<16) deutlich; jedoch ist die Fehleranzahl weiterhin hoch. In einer größeren Stichprobe könnte man eher Gruppen bilden, um zum Beispiel Mediatorvariablen wie Geschlecht und Migrationshintergründe näher zu untersuchen. Dadurch könnte die Wirkung der Intervention noch genauer beschrieben werden. Aufgrund von Drop-out in der Follow-up Testung hat sich die Stichprobe zum Ende hin nochmal verkleinert. Es kann daher nicht ausgeschlossen werden, dass die Vergleichbarkeit der Stichproben zu t1, t2 und t3 eingeschränkt ist. Des Weiteren ist zu beachten, dass die statistischen Analysen mit den Rohwerten der Testergebnisse durchgeführt wurden. Ise, Engel und Schulte-Körne (2012) berichten, dass Studien, in denen die Ergebnisse in Rohwerten dargestellt werden, signifikant höhere Effekte erzielen, als Studien in denen standardisierte Werte genutzt werden. In der vorliegenden Studie wurde außerdem zur Berechnung der Interaktion auf eine univariate Varianzanalyse anstatt auf eine multivariate MANOVA zurückgegriffen. Beim multiplen Testen hätte strenggenommen die Alpha-Kumulierung kontrolliert werden müssen. Bei einem angepassten Alpha-Niveau für zwei Lesetests (Wörter und Pseudowörter) von α=.025 würde die Interaktion für Lesen in der zweifaktoriellen Varianzanalyse kein signifikantes Ergebnis mehr erzielen.

26Unberührt von diesen Beschränkungen im Studiendesign bleibt jedoch, dass die vorliegende Studie die Wirksamkeit der App Phontasia gegenüber der Kontrollgruppe vor allem für die orthographischen Rechtschreibleistungen bestätigt. Die App scheint den Wechsel von der alphabetischen zur orthographisch-morphologischen Schreibstrategie der Zweitklässler optimal zu unterstützen.

27Zukünftig bedarf es weiterer empirischer Forschung, die genau untersucht, wie die schriftsprachliche Förderung mit der App Phontasia auf die phonologische Bewusstheit oder auf die Leistungen der automatisierten Worterkennung einwirkt. Besonders aufschlussreich wäre eine Untersuchung darüber, wie unterschiedliche Subgruppen von Schriftsprachstörungen mit unterschiedlichen Leistungsprofilen auf eine Förderung mit der App Phontasia ansprechen.

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Table des illustrations

Titre Abbildung 1 – Screenshot Level 1 aus dem Spiel Phontasia.
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Fichier image/jpeg, 154k
Titre Abbildung 2 – Screenshot Level 2.
URL http://journals.openedition.org/alsic/docannexe/image/5913/img-2.jpg
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Titre Abbildung 3 – Screenshot Level 3.
URL http://journals.openedition.org/alsic/docannexe/image/5913/img-3.jpg
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Titre Tabelle 1 – Deskriptive Statistiken und Test auf Normalverteilung zum Zeitpunkt t1.
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Fichier image/png, 48k
Titre Tabelle 2 – Deskriptive Statistiken und Test auf Normalverteilung zum Zeitpunkt t2.
URL http://journals.openedition.org/alsic/docannexe/image/5913/img-5.png
Fichier image/png, 47k
Titre Tabelle 3 – Deskriptive Statistiken und Test auf Normalverteilung zum Zeitpunkt t3.
URL http://journals.openedition.org/alsic/docannexe/image/5913/img-6.png
Fichier image/png, 36k
Titre Tabelle 4 – Ausgangslagenüberprüfung der abhängigen Variablen zu t1 geprüft mit t-Test für unabhängige Stichproben.
URL http://journals.openedition.org/alsic/docannexe/image/5913/img-7.png
Fichier image/png, 21k
Titre Tabelle 5 – Interkorrelation (Pearson) der Variablen Rechtschreiben und Lesegeschwindigkeit zum Zeitpunkt t1.
URL http://journals.openedition.org/alsic/docannexe/image/5913/img-8.png
Fichier image/png, 20k
Titre Tabelle 6 – Korrelation (Pearson) der Variablen Rechtschreiben und Lesegeschwindigkeit mit der Benennungsgeschwindigkeit (RAN) zum Zeitpunkt t1.
URL http://journals.openedition.org/alsic/docannexe/image/5913/img-9.png
Fichier image/png, 23k
Titre Tabelle 7 – Statistische Daten der Varianzananalyse mit F-Werten für den Faktor Prä vs Post.
URL http://journals.openedition.org/alsic/docannexe/image/5913/img-10.png
Fichier image/png, 64k
Titre Tabelle 8 – Statistische Daten der Varianzananalyse mit F-Werten für den Faktor Prä vs Post vs Follow-up.
URL http://journals.openedition.org/alsic/docannexe/image/5913/img-11.png
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Titre Abbildung 4 – Interaktion zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt für die Variable NO-Fehler.
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Titre Abbildung 5 – Interaktion zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt für die Variable Lesen-Wörter-richtig.
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Titre Abbildung 6 – Interaktion zwischen den Faktoren Gruppe und Messzeitpunkt für RAN-Zahlen.
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Pour citer cet article

Référence électronique

Nadine Pflaumer, « Effekte der App Phontasia auf die Lese- und Rechtschreibleistungen von Zweitklässlern »Alsic [En ligne], Vol. 25, n° 1 | 2022, mis en ligne le 29 juin 2022, consulté le 10 août 2022. URL : http://journals.openedition.org/alsic/5913 ; DOI : https://doi.org/10.4000/alsic.5913

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Auteur

Nadine Pflaumer

Nadine Pflaumer absolvierte 1998 ihre Ausbildung zur Logopädin am Universitätsklinikum Essen. Seitdem arbeitet sie als Logopädin und freiberuflich als Dozentin. Sie absolvierte ihren Master in Psychologie kindlicher Lern- und Entwicklungsauffälligkeiten an der TU Kaiserslautern im Jahr 2019. Der Schwerpunkt ihrer Projekte liegt im Bereich kindliche Lern- und Entwicklungsstörungen in Kombination mit Sprech- und Sprachstörungen.
Institution: logopraxen, Ettlingen, Deutschland.
Email: info@logopraxen.de
Adresse: logopraxen, Karlsruherstraße 14, 76275 Ettlingen, Deutschland.

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