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Welche Rolle spielen Auswahlverfahren für soziale
Herkunfts- und Geschlechterunterschiede beim
Zugang zum Medizinstudium?
Claudia Finger
Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung
BMBF-Fachtagung, 21.11.2019, Berlin
Überblick
• Erste Ergebnisse des DFG-geförderten Projekts “Soziale Ungleichheit beim
Zugang zu prestigereichen Studienfächern: Das Zusammenspiel von
Bewerbungsstrategien und Auswahlverfahren“
• https://www.wzb.eu/de/forschung/dynamiken-sozialer-
ungleichheiten/ausbildung-und-arbeitsmarkt/projekte/soziale-
ungleichheit-beim-zugang-zu-prestigereichen-studienfaechern
• Fokus der Präsentation: Einfluss von Tests als Auswahlinstrument auf
Männer/Frauenanteil unter Bewerber*innen für medizinische
Studiengänge
2
Auswahlverfahren und Zugangschancen
• Bildungsinstitutionen, so auch Hochschulen
– fungieren als Gatekeeper und beeinflussen Übergänge im Bildungssystem
– können dadurch potentiell zu sozial ungleich verteilten Zugangschancen
beitragen
• Indirekte Wirkung: Definition von Kriterien / Verfahren, die…
– …abschrecken oder anziehen: Antizipation und Bewerbungsentscheidungen
(e.g., Hoxby & Avery 2013, Roderick et al. 2011)
– …mehr oder weniger gut erfüllt werden können (z.B. ungleich verteilte
Ressourcen, Bildungsbiographien, “shadow-eduction”) (e.g., Alon 2009, Erikson & Jonsson
1996)
– …Bewerbungsstrategien fördern (“navigation skills”) (Berggren 2007, Buchmann et al. 2010,
Hoxby & Avery 2013, McDonough 1997, Reay et al. 2001)
• Direkte Wirkung: Auswahl von Bewerber_innen mit bestimmten
Merkmalen (z.B. in Interviews) (vgl. Karabel 2005, Zimdars et al. 2009)
3
Zugangsbarrieren zum Studium in Deutschland?
• Kaum Forschung zum deutschen Kontext:
– Selektion im stratifizierten Schulsystem
– vergleichsweise homogenes Hochschulsystem
– Übergang von Studienberechtigten = “undramatisch” (Teichler 2005: 319)
• Aber: Stärkung der Gatekeeping-Rolle von deutschen Hochschulen
in letzten Jahrzehnten (vgl. Heine et al. 2008, Wissenschaftsrat 2004)
• Ausgeprägte Varianz in den Zugangsbarrieren nach Fach (Finger et al. 2018,
Gehlke et al. 2018)
medizinische Studiengänge: besonders selektiv
(bundesweit zulassungsbeschränkt,
Zulassungswahrscheinlichkeit: 20%)
4
Bisherige Zulassung zum Medizinstudium
Quote I: 20% Quote II: 20% Quote III: 60%
Abitur- Wartezeit „Auswahlverfahren der Hochschulen“ (AdH):
durchschnitt Neben Abiturnote weitere Verfahren / Kriterien:
Test, Interviews, Berufserfahrung, Schulfächer,
(circa 1,0) (circa 14 Preise etc.
Semester) Varianz zwischen Hochschulen und über Zeit
Bewerbung Bewerbung Bewerbung
0-6 Bewerbungen pro Quote
1 Berlin 1 1 Berlin
2 München 2 2 München
3 Heidelberg 3 3 Heidelberg
4 4 4 Leipzig
5 5 5 Hamburg
6 6 6 Hannover
5Geplante Änderungen der Zulassung zum
Medizinstudium
Urteil des Bundesverfassungsgerichts 2017 + Beschluss der KMK
2018 Verfahrensänderung:
Abiturbestenquote wird von 20 auf 30% erhöht
Abschaffung der Wartezeitquote
Einführung einer Eignungsquote (10%)
AdH-Quote: neben der Abiturnote müssen mindestens zwei
weitere Kriterien berücksichtigt werden; fachspezifischer
Studieneignungstest als verbindliches Kriterium
Eignungstests gewinnen an Relevanz
Potentielle Auswirkungen auf Zugangschancen?
6Tests: zunehmend wichtiges Verfahren zur Auswahl
von Medizinstudierenden
.8
Anteil Programme mit Test
.7
Beeinflussen Tests den Frauen/Männeranteil
unter Bewerber*innen für (und Zugelassenen
zu) medizinischen Studiengängen?
.6
- Wettbewerbsorientierung
- Schulleistung
- Annahme: Test erhöhen Anteil an Männern
(insbesondere mit mittlerer Schulleistung)
.5
12 14 16 18
Bewerbungsjahr
Quelle: Dokumente der SfH 2012-2018, eigene Zusammenstellung 7Hoher Frauenanteil an Medizinstudierenden
Anteil Frauen im ersten Semester, 1971 - 2011
Medizin
Gesamt
8Daten:
1) Bewerbungsregister der Stiftung für Hochschulzulassung
Wintersemester 2012-2018
Medizin Zahnmedizin Tiermedizin Pharmazie Total
N Bewerber*innen 303.901 45.363 32.138 28.475 409.877
N Studienplätze 63.701 10.596 7.461 13.016 94.774
Bewerbung pro Platz 4,8 4,3 4,3 2,2 4,3
N Studiengänge 35 29 5 22 91
(Hochschulen)
N Jahre 7 7 7 7 7
N 245 203 35 154 637
Studiengänge*Jahre
2) institutioneller Datensatz: Auswahlgrenzen,
Auswahlverfahren, weitere Studiengangsmerkmale
9Methoden
• Sample: Bewerber*innen der AdH-Quote, Ausschluss von
Bewerber*innen mit sehr hohen Zulassungschancen in anderen
Quoten (sehr gute Abiturnote, sehr lange Wartezeit)
• Umwandeln der Datenstruktur: Erstellen eines aggregierten
Datensatzes auf Studiengagsebene (z.B. Frauenanteil,
Durchschnittsnote pro Studiengang)
• Analyseeinheit: 35 medizinische Studiengänge über 7 Jahre (245
Jahr-Programm-Kombinationen)
• Analysestrategie:
– Studiengang-fixed effects nutzt Varianz innerhalb eines Studiengangs
über die Zeit (kontrolliert für zeitkonstante, unbeobachtete Merkmale)
– Zeitveränderliche Kontrollvariablen (z.B. Studiengebühren, weitere
Auswahlverfahren)
– Jahr-fixed effects (kontrolliert für allgemeine Zeittrends)
10Unabhängige Variable: Anwendung von Tests zur
Studierendenauswahl
.8
Anteil Programme mit Test
.6 .5 .7
12 14 16 18
Bewerbungsjahr
Quelle: Dokumente der SfH 2012-2018, eigene Zusammenstellung 11Abhängige Variable: Männeranteil an Bewerbungen pro Studiengang Quelle: SfH Bewerbungsregister 2012-2018, eigene Berechnung 12
Durchschnittsnote von männlichen und weiblichen Bewerbungen pro Studiengang Quelle: SfH Bewerbungsregister 2012-2018, eigene Berechnung 13
Multivariate Ergebnisse: Program-Jahr Fixed Effects
abhängige Variable Test
Anteil Männer 0.013*** (0.003)
Tests erhöhen
Leistungs-Quintile 1 -0.039*** (0.011)
Männeranteil unter
2 0.006 (0.012)
Bewerbungen leicht
3 0.017** (0.008)
4 0.023** (0.008)
Insbesondere im
Leistungs-Quintile 5 -0.007 (0.007)
mittleren
Anteil Männer Q1 0.008* (0.005) Schulleistungsspektrum
2 0.015* (0.009)
3 0.027*** (0.006)
4 0.009** (0.004)
Anteil Männer Q5 0
Enthält Program-Jahr FE, zeitveränderliche Kontrollvariablen
Quelle: SfH Bewerbungsregister 2012-2018, eigene Berechnung 14Limitationen & nächste Schritte
Effekt von Tests auf Geschlechterkomposition nicht sehr stark
Schwaches “Treatment”?: im derzeitigen Verfahren sind Tests in der
Regel chancensteigernde, aber nicht verpflichtende Kriterien
Steigende Effekte durch vermehrte Anwendung nach Verfahrensrefrom?
Weitere, wichtige Ungleichheitsdimension: soziale Herkunft
Zugang zum Medizinstudium hochgradig sozial selektiv
Tragen Tests dazu bei, dies zu verschärfen? (z.B. durch soziale
Ressourcen, kostenintensive Vorbereitungskurse)
Bisheriger Fokus: Unterschiede in der Bewerbungswahrscheinlichkeit
Einfluss von Tests auf Unterschiede in den Zulassungschancen (durch
Unterschiede in Testleistung)? direkte Wirkung
Auch wenn sich hierbei keine Unterschiede zeigen, können
Ungleichheiten indirekt (über Bewerbungsentscheidungen) entstehen!
15Vielen Dank!
claudia.finger@wzb.eu
16Literatur
• Alon, S. (2009). The evolution of class inequality in higher education: Competition, exclusion, and adaptation. American Sociological
Review, 74(5), 731-755.
• Berggren, C. (2007). Broadening recruitment to higher education through the admission system: gender and class perspectives. Studies
in Higher Education, 32(1), 97-116.
• Buchmann, C., Condron, D.J. & Roscigno, V.J. (2010). Shadow education, American style: test preparation, the SAT and college
enrollment. Social Forces, 89(2), 435-461.
• Erikson, R. & Jonsson, J.O. (1996). Introduction: Explaining class inequality in education: the Swedish test case. In R. Erikson & J.O.
Jonsson (Hrsg.), Can education be equalized?: The Swedish case in comparative perspective. Boulder, CO: Westview Press, 1-64.
• Finger, C., Fitzner, C. & Heinmüller, J. (2018). Von wegen „einfach Einschreiben“. Wie Hochschulen Ihre Studierenden auswählen.
WZBrief Bildung, Berlin: WZB.
• Gehlke, A., Hachmeister, C.-D., Hüning, L. & de Vries, L. (2017). Im Blickpunkt: Der Numerus Clausus (NC) im Wintersemester 2017/18.
Was man über den Numerus Clausus (NC) wissen muss und wo es die meisten frei zugänglichen Studiengänge gibt. Gütersloh: CHE
gemeinnütziges Centrum für Hochschulentwicklung.
• Heine, C., Didi, H.-J., Haase, K. & Schneider, H. (Hrsg.) (2008). Profil und Passung. Studierendenauswahl in einem differenzierten
Hochschulsystem. HIS: Forum Hochschule, 14/2008. Hannover: HIS.
• Hoxby, C. & Avery, C. (2013). The missing “one-offs”: the hidden supply of high-achieving, low-income students. Brookings Paper on
Economic Activity, Spring 2013. Washington: Brookings Institution Press, 1-65.
• Karabel, J. (2005). The chosen: the hidden history of admission and exclusion at Harvard, Yale, and Princeton. Boston: Houghton Mifflin.
• Teichler, U. (2005). Hochschulstrukturen im Umbruch – eine Bilanz der Reformdynamik seit vier Jahrzehnten. Frankfurt am Main:
Campus.
• McDonough, P.M. (1997). Choosing Colleges: How Social Class and Schools Structure Opportunity. Albany: State University of New York
Press.
• Reay, D., Davies, J., David, M. & Ball, S.J. (2001b). Choices of degree or degrees of choice? Class, 'race' and the higher education choice
process. Sociology, 35(4), 855-874.
• Roderick, M., Coca, V. & Nagaoka, J. (2011). Potholes on the road to college: High school effects in shaping urban students’ participation
in college application, four-year college enrollment, and college match. Sociology of Education, 84(3), 178-211
• Wissenschaftsrat (2004). Empfehlungen zur Reform des Hochschulzugangs. Berlin.
• Zimdars, A., Sullivan, A. & Heath, A. (2009). Elite higher education admission in the arts and sciences: is cultural capital the key?
Sociology, 43(4), 648-666.Sie können auch lesen
