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Diagnose der Fähigkeit zum selbstgesteuerten Lernen: Vergleich der Vorhersage von Lehrern mit den Selbsteinschätzungen von Schülern Schriftliche Masterarbeit zur Erlangung des Grades MASTER OF ARTS im Rahmen des weiterbildenden Studienprogramms Educational Media/Bildung & Medien an der Universität Duisburg-Essen von Mathias Nagl Matr.-Nr.: DS0228822700 am 29. April 2015 1. Gutachter: Prof. Dr. Michael Kerres 2. Gutachter: Richard Heinen Esslingen, 29 - 04 - 2015

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Diagnose der Fähigkeit zum

selbstgesteuerten Lernen: Vergleich der

Vorhersage von Lehrern mit den

Selbsteinschätzungen von Schülern

Schriftliche Masterarbeit zur Erlangung des Grades

MASTER OF ARTS

im Rahmen des weiterbildenden Studienprogramms

Educational Media/Bildung & Medien

an der Universität Duisburg-Essen

von

Mathias Nagl

Matr.-Nr.: DS0228822700

am 29. April 2015

an der Universität Duisburg-Essen 1. Gutachter: Prof. Dr. Michael Kerres

2. Gutachter: Richard Heinen

Esslingen, 29 - 04 - 2015

2

Kurzfassung

Vor dem Hintergrund einer schulpolitischen Forderung nach mehr Individualisie-

rung und selbstständigem Lernen an allgemeinbildenden Schulen in Baden-

Württemberg werden in dieser Untersuchung die Selbstlernfähigkeiten von

Schülern1 erhoben und mit den jeweiligen Einschätzungen durch ihre Lehrkräfte

verglichen. Ziel dieser Arbeit ist es herauszufinden, wie gut Lehrkräfte ihre

Schüler in diesem Kompetenzbereich einschätzen können, da nur nach einer

treffenden Diagnose auch passende Lernmaterialien und Hilfestellungen ange-

boten werden können.

Es wird versucht, einen möglichst großen Bereich des selbstgesteuerten Ler-

nens mit Hilfe von Fragebögen zu erfassen. Als wichtige Aspekte des selbstge-

steuerten Lernens werden kognitive Kompetenzen, mit dem Fokus auf der Un-

terscheidung zwischen tiefen und oberflächlichen Lernstilen, Strategien der me-

takognitiven und volitionalen Handlungskontrolle, selbst- und fremdbestimmte

Motivation, lernrelevante Emotionen und selbst-, handlungs- und gegenstands-

bezogene Kognitionen untersucht.

Ein Fragebogen mit 50 Items wurde von N=82 Schülern der siebten Altersstufe

an einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg bearbeitet. Die

Items dieses Fragebogens stammten in modifizierter Form aus dem Kieler

Lernstrategien Inventar (Heyn, Baumert, & Köller, 1994) und dem Motivated

Strategies for Learning Questionnaire ((Pintrich, Smith, Garcia, & McKeachie,

1991). Mit einem aus 15 Items bestehenden Lehrerfragebogen wurden dann die

Fremdeinschätzungen der Lehrkräfte zu den Schülern ihrer Klasse erhoben,

wobei die Testitems dieses Forschungsinstruments in Anlehnung an den Rating

Student Self-Regulation Learning Outcomes (Zimmerman & Martinez-Pons,

1988) formuliert waren. Als externes Validitätskriterium fungierten dabei stan-

dardisierte Vergleichsarbeiten in den Fächern Deutsch und Mathematik.

Die Auswertung der Fragebögen zeigt eine hohe Korrelation zwischen den Leh-

rereinschätzungen und den Ergebnissen der standardisierten Leistungstests bei

1 Aus Gründen der besseren Lesbarkeit schließt die männliche Form die weibliche Form im

folgenden Text mit ein.

3

niedriger Korrelation zwischen den Schülerselbsteinschätzungen und den Leis-

tungstests. Da der fehlende Zusammenhang zwischen den Schülereinschät-

zungen und den Leistungstests auf verschiedene Ursachen zurückgeführt wer-

den kann und eine dieser Ursachen in einer zu geringen Validität des Schüler-

fragebogens liegen könnte, ist es im Rahmen dieser Untersuchung nicht mög-

lich, aussagekräftigen Annahmen über den Zusammenhang zwischen Lehrer-

und Schülerfragebogen zu machen.

Eine Analyse des Untersuchungsdesigns vor dem Hintergrund der gewonnenen

Daten ergibt die Empfehlung, den Forschungsbereich inhaltlich einzuschränken

und die Stichprobe zu erweitern. Zudem wird der Einsatz computergestützter

Instrumente zur ereignisbezogenen Lernprozessanalyse erwogen.

Schlagwörter: Selbstgesteuertes Lernen, Diagnosefähigkeit, allgemeinbildende

Schule, Selbsteinschätzung, Fremdeinschätzung

Abstract

Self-regulated learning and individualization are currently major aspects of

school development in Germany, especially in Baden-Württemberg. In this re-

gards, students of a public middle school are asked to complete a self-

assessment questionnaire regarding their self-regulated learning skills. The re-

sults of these assessments are compared with the correspondent external as-

sessment by their teachers. The principal aim of this study is to figure out, to

what extend teachers are able to estimate their students’ abilities of self-

regulated learning, because they prepare their students learning material and

provide individual support during the learning process.

In an attempt to incorporate as many aspects of self-regulated learning as pos-

sible, the following components of self-regulated learning are included both

questionnaires: cognitive strategies, focusing on the difference between surface

4

learning and deep learning, volitional and metacognitive strategies and self-

action- and object-related cognition.

Eighty-two 7th-grade students of a public middle school in Baden-Württemberg

completed the student-questionnaire, consisting of 50 items. The items used in

this test tool are derived from the Kieler Lernstrategien-Inventar (Heyn,

Baumert, & Köller, 1994) and the Motivated Strategies for Learning Question-

naire ((Pintrich, Smith, Garcia, & McKeachie, 1991). The external assessment

by the teachers was surveyed by a teacher-questionnaire, consisting of 15

items. These items are associated with the Rating Student Self-Regulation Out-

comes (Zimmerman & Martinez-Pons, 1988). In order to provide a source of

external validity, standardized achievement tests for mathematics and German

were being used.

The analysis of the questionnaires showed high levels of correlation between

the standardized achievement tests and the teacher-questionnaire. The level of

correlation between the student-questionnaire and the achievement tests on the

other side was almost not noticeable. Because of the different possible explana-

tions for the missing interrelation between the student-questionnaire and the

achievement tests, one doubting the validity of the student-questionnaire itself,

it is impossible to facilitate reliable assumptions on the interrelation between the

teacher- and student-questionnaire on the basis of this work.

Analyzing the acquired data by this investigation, some important recommenda-

tions can be made to improve the design for further research: With regards to

content, the field of research should be more constricted and the sample-size

should be increased. In addition, it could be necessary to include computer-

based methods of event-based research on the learning process.

Keywords: self-regulated learning, diagnostic competence, public middle

school, self-assessment, external assessment

5

Inhaltsverzeichnis

Kurzfassung ...................................................................................................... 2

Abstract ............................................................................................................. 3

Inhaltsverzeichnis ............................................................................................. 5

Abbildungsverzeichnis ..................................................................................... 8

Tabellenverzeichnis .......................................................................................... 9

Abkürzungsverzeichnis .................................................................................. 11

1 Einleitung ............................................................................................... 12

1.1 Bedeutung des selbstgesteuerten Lernens ............................................. 12

1.2 Motivation für diese Arbeit ....................................................................... 13

1.3 Ziel dieser Arbeit ..................................................................................... 15

2 Theorie ................................................................................................... 16

2.1 Klärung wichtiger Begrifflichkeiten .......................................................... 16

2.1.1 Entwicklung der Definitionen von selbstgesteuertem Lernen .................. 17

2.1.2 Behavioristische und kognitiv-konstruktivistische Ansätze ...................... 23

2.1.3 Selbststeuerung versus Fremdsteuerung ............................................... 25

2.1.4 Selbststeuerung als Fähigkeit oder Resultat anderer Einflüsse .............. 26

2.2 Grundbestandteile selbstgesteuerten Lernens ........................................ 27

2.2.1 Kognitive Kompetenzen .......................................................................... 28

2.2.2 Volitionale und metakognitive Elemente der Handlungskontrolle ............ 32

2.2.3 Motivation und Emotion ........................................................................... 35

2.2.4 Selbst-, handlungs-, gegenstandsbezogene Überzeugungssysteme und Kognitionen ...................................................................................... 39

2.3 Struktur- und Funktionsmodelle selbstgesteuerten Lernens ................... 42

2.3.1 Das sozial kognitive Modell nach Bandura .............................................. 43

2.3.2 Integratives Rahmenmodell von Schiefele und Pekrun ........................... 47

2.3.3 Weitere Modelle zum selbstgesteuerten Lernen ..................................... 51

2.4 Diagnosekompetenzen zum selbstgesteuerten Lernen .......................... 52

2.4.1 Wichtige Begrifflichkeiten und Konstrukte ............................................... 52

2.4.2 Fragestellungen und Annahmen ............................................................. 55

3 Methode ................................................................................................. 58

3.1 Stichprobe und Design ............................................................................ 58

3.1.1 Stichprobe ............................................................................................... 59

6

3.1.2 Vorgehensweise ..................................................................................... 61

3.2 Etablierte Forschungsinstrumente .......................................................... 62

3.2.1 Fragebögen zur Selbstauskunft .............................................................. 63

3.2.2 Fragebögen zur Fremdeinschätzung ...................................................... 68

3.2.3 Strukturierte Interviews ........................................................................... 70

3.2.4 Ereignisbezogene Testverfahren ............................................................ 72

3.3 Verwendete Forschungsinstrumente....................................................... 74

3.3.1 Schülerfragebogen .................................................................................. 75

3.3.2 Lehrerfragebogen ................................................................................... 79

3.3.3 Standardisierte Leistungstests ................................................................ 80

3.4 Forschungshypothesen ........................................................................... 81

3.4.1 Hypothesen zum Bereich kognitive Kompetenzen .................................. 82

3.4.2 Hypothesen zum Bereich volitionale Handlungskontrolle........................ 83

3.4.3 Hypothesen zum Bereich metakognitive Handlungskontrolle ................. 83

3.4.4 Hypothesen zum Bereich motivationale Orientierung ............................. 84

3.4.5 Hypothesen zum Bereich Prüfungsangst ................................................ 85

3.4.6 Hypothesen zum Bereich selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen ...................................................... 85

4 Ergebnisse ............................................................................................. 87

4.1 Analyse des Schülerfragebogens ........................................................... 87

4.1.1 Kognitive Kompetenzen .......................................................................... 89

4.1.2 Metakognitive und volitionale Handlungskontrolle .................................. 98

4.1.3 Motivation .............................................................................................. 101

4.1.4 Emotion: Prüfungsangst ........................................................................ 107

4.1.5 Selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen ............... 110

4.2 Analyse des Lehrerfragebogens ........................................................... 116

4.2.1 Kognitive Kompetenzen ........................................................................ 118

4.2.2 Metakognitive und volitionale Handlungskontrolle ................................ 120

4.2.3 Motivation .............................................................................................. 123

4.2.4 Emotion: Prüfungsangst ........................................................................ 124

4.2.5 Selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen ............... 126

4.3 Ergebnisse zu den Forschungshypothesen .......................................... 129

4.3.1 Forschungshypothese H1: kognitive Kompetenzen .............................. 130

4.3.2 Forschungshypothese H2: volitionale Handlungskontrolle .................... 133

4.3.3 Forschungshypothese H3: metakognitive und volitionale Handlungskontrolle ............................................................................... 133

4.3.4 Forschungshypothese H4: motivationale Orientierung.......................... 135

4.3.5 Forschungshypothese H5: Prüfungsangst ............................................ 137

4.3.6 Forschungshypothese H6: selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen ...................................................... 139

4.3.7 Zusammenfassung................................................................................ 141

7

5 Diskussion ........................................................................................... 144

5.1 Geringe Validität des Schülerfragebogens ............................................ 145

5.2 Vergleichsarbeiten als unpassendes Kriterium ..................................... 146

5.3 Schüler sind nicht vertraut mit Methoden und Konzepten ..................... 151

5.4 Diskussion zu den Bereichshypothesen H1 bis H6 ................................ 152

5.4.1 Hypothesengruppe A ............................................................................ 153

5.4.2 Hypothesengruppe B ............................................................................ 154

5.4.3 Hypothesengruppe C ............................................................................ 156

5.5 Gesamtergebnis .................................................................................... 158

6 Fazit ...................................................................................................... 160

6.1 Inhaltliche Einschränkung der Fragestellung ........................................ 160

6.2 Ausweitung der Stichprobe ................................................................... 161

6.3 Zusätzliche ereignisbezogene Untersuchungswerkzeuge .................... 161

6.4 Formulierung der Forschungshypothesen ............................................. 162

6.5 Folgerungen aus dieser Untersuchung ................................................. 163

Anhang A: Tabellen ...................................................................................... 165

A.1 Schülerfragebogen ................................................................................... 165

A.2 Lehrerfragebogen ..................................................................................... 174

A.3 Ergebnisse der Vergleichsarbeiten ........................................................... 177

Anhang B: Testinstrumente ......................................................................... 179

B.1 Schülerfragebogen ................................................................................... 179

B.2 Lehrerfragebogen ..................................................................................... 182

Anhang C: Elternbrief ................................................................................... 183

Literaturverzeichnis ...................................................................................... 185

Selbstständigkeitserklärung ........................................................................ 192

Erklärung zur Veröffentlichung .................................................................... 193

8

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Entwicklung der Teststruktur des Stanford-Binet Tests (Becker, 2003, S. 4) __________________________________ 31

Abbildung 2: Drei Dimensionen der Achievement Emotions (Pekrun et al., 2007, S. 16) ___________________________________ 37

Abbildung 3: Begriffe aus der Forschung zum Selbst (Hansford & Hattie, 1982, S. 133) ___________________________________ 40

Abbildung 4: Triadisches Modell der Selbststeuerung (Zimmerman, 2000, S. 15) ________________________________________ 45

Abbildung 5: Ablauf selbstgesteuerter Handlungen (Zimmerman, 2000, S. 16) __________________________________________ 46

Abbildung 6: Emotion, Motivation und Lernleistung: Skizze einiger Basisannahmen (Pekrun et al., 2011, S. 157) ______________ 48

Abbildung 7: Rahmenrmodell des fremd- und selbstgesteuerten Lernens (Schiefele & Pekrun, 1996, S. 271) __________________ 50

Abbildung 8: 6-Faktoren-Modell des KSI (Heyn et al., 1994, S. 11) ____________________________________________________ 77

Abbildung 9: Histogramm KM04 ______________________________________________________________________________ 91

Abbildung 10: Histogramm KE01 ______________________________________________________________________________ 94

Abbildung 11: Histogramm KT01_______________________ _______________________________________________________ 96

Abbildung 12: Histogramm KT03_____________________________________________________________________________ 96

Abbildung 13: Histogramm MR02____________________________________________________________________________ 100

Abbildung 14: Histogramm MR03____________________________________________________________________________ 100

Abbildung 15: Histogramm MoF03___________________________________________________________________________ 104

Abbildung 16: Histogramm MoS03 ___________________________________________________________________________ 106

Abbildung 17: Screeplot Faktorenanalyse der Skala zu den Valenzkognitionen _________________________________________ 111

Abbildung 18: Histogramm SSE04____________________________________________________________________________ 112

Abbildung 19: Histogramm SSE06____________________________________________________________________________ 112

Abbildung 20: Histogramm SV06 _____________________________________________________________________________ 115

Abbildung 21: Emotion, Motivation und Lernleistung: Skizze einiger Basisannahmen (Pekrun et al., 2011, S. 157) ____________ 158

9

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Stichprobe – Aufteilung in Geschlecht und Fachbereich ____________________________________________________ 60

Tabelle 2: Skalenzuordnung MSLQ _____________________________________________________________________________ 78

Tabelle 3: Relevante Testitems zu kognitiven Kompetenzen _________________________________________________________ 82

Tabelle 4: Relevante Testitems zur volitionalen Handlungskontrolle __________________________________________________ 83

Tabelle 5: Relevante Testitems zur metakognitiven Handlungskontrolle _______________________________________________ 84

Tabelle 6: Relevante Testitems zur motivationalen Orientierung _____________________________________________________ 84

Tabelle 7: Relevante Testitems zur Prüfungsangst ________________________________________________________________ 85

Tabelle 8: Relevante Testitems zu selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen ____________________________ 86

Tabelle 9: Skalen und Items des ersten Testabschnitts _____________________________________________________________ 88

Tabelle 10: Skalen und Items des zweiten Testabschnitts ___________________________________________________________ 88

Tabelle 11: Faktorenanalyse der Skala für kognitive Kompetenzen ___________________________________________________ 90

Tabelle 12: Deskriptive Statistik zur Skala Memorieren Teil 1 ________________________________________________________ 91

Tabelle 13: Deskriptive Statistik zur Skala Memorieren Teil 2 ________________________________________________________ 91

Tabelle 14: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Memorieren _____________________________________ 93

Tabelle 15: Deskriptive Statistik zur Skala Elaboration Teil 1 ________________________________________________________ 93

Tabelle 16: Deskriptive Statistik zur Skala Elaboration Teil 2 ________________________________________________________ 94

Tabelle 17: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Elaboration ______________________________________ 95

Tabelle 18: Deskriptive Statistik zur Skala Transformation Teil 1 _____________________________________________________ 96

Tabelle 19: Deskriptive Statistik zur Skala Transformation Teil 2 _____________________________________________________ 96

Tabelle 20: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Transformation __________________________________ 97

Tabelle 21: Deskriptive Statistik zur Skala metakogn. und volit. Handlungskontrolle Teil 1 ________________________________ 99

Tabelle 22: Deskriptive Statistik zur Skala metakogn. und volit. Handlungskontrolle Teil 2 ________________________________ 99

Tabelle 23: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala metakogn. und volit. Handlungskontrolle _____________ 101

Tabelle 24: Faktorenanalyse zur Skala Motivation _______________________________________________________________ 102

Tabelle 25: Deskriptive Statistik zur Skala extrinsische Motivation Teil 1 ______________________________________________ 103

Tabelle 26: Deskriptive Statistik zur Skala extrinsische Motivation Teil 2 ______________________________________________ 103

Tabelle 27: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala extrinsische Motivation ___________________________ 105

Tabelle 28: Deskriptive Statistik zur Skala intrinsische Motivation Teil 1 ______________________________________________ 105

Tabelle 29: Deskriptive Statistik zur Skala intrinsische Motivation Teil 2 ______________________________________________ 106

Tabelle 30: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala intrinsische Motivation ___________________________ 107

Tabelle 31: Deskriptive Statistik zur Skala Prüfungsangst Teil 1 _____________________________________________________ 107

Tabelle 32: Deskriptive Statistik zur Skala Prüfungsangst Teil 2 _____________________________________________________ 108

Tabelle 33: Faktorenanalyse der Skala zur Prüfungsangst _________________________________________________________ 109

Tabelle 34: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Prüfungsangst __________________________________ 109

Tabelle 35: Faktorenanalyse zur Skala der selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen ____________________ 110

Tabelle 36: Deskriptive Statistik zur Skala Selbstwirksamkeit Teil 1 __________________________________________________ 111

Tabelle 37: Deskriptive Statistik zur Skala Selbstwirksamkeit Teil 2 __________________________________________________ 112

Tabelle 38: Faktorenanalyse der Skala zur Selbstwirksamkeit ______________________________________________________ 113

Tabelle 39: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Selbstwirksamkeit _______________________________ 113

Tabelle 40: Deskriptive Statistik zur Skala Valenzkognitionen Teil 1 __________________________________________________ 114

Tabelle 41: Deskriptive Statistik zur Skala Valenzkognitionen Teil 2 __________________________________________________ 115

Tabelle 42: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Valenzkognitionen _______________________________ 116

Tabelle 43: Gegenüberstellung von Lehrer- und Schülerfragebogen _________________________________________________ 117

10

Tabelle 44: Faktorenanalyse der Skala zu den kognitiven Kompetenzen (LF) ___________________________________________ 118

Tabelle 45: Deskriptive Statistik zur Skala kognitive Kompetenzen (LF) Teil 1 __________________________________________ 118

Tabelle 46: Deskriptive Statistik zur Skala kognitive Kompetenzen (LF) Teil 2 __________________________________________ 119

Tabelle 47: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala kognitive Kompetenzen (LF) ________________________ 120

Tabelle 48: Deskriptive Statistik zur Skala metakogn. und volit. Handlungskontrolle (LF) Teil 1 ____________________________ 121

Tabelle 49: Deskriptive Statistik zur Skala metakogn. und volit. Handlungskontrolle (LF) Teil 2 ____________________________ 121

Tabelle 50: Faktorenanalyse der Skala zur metakogn. und volit. Handlungskontrolle (LF) ________________________________ 122

Tabelle 51: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Handlungskontrolle (LF) ___________________________ 122

Tabelle 52: Deskriptive Statistik zur Skala Motivation Teil 1 (LF) ____________________________________________________ 123

Tabelle 53: Deskriptive Statistik zur Skala Motivation Teil 2 (LF) ____________________________________________________ 123

Tabelle 54: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Motivation (LF) __________________________________ 124

Tabelle 55: Deskriptive Statistik zur Skala Prüfungsangst (LF) Teil 1 _________________________________________________ 125

Tabelle 56: Deskriptive Statistik zur Skala Prüfungsangst (LF) Teil 2 _________________________________________________ 125

Tabelle 57: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Prüfungsangst (LF) _______________________________ 126

Tabelle 58: Faktorenanalyse der Skala selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen (LF) _____________________ 127

Tabelle 59: Deskriptive Statistik zur Skala selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen (LF) Teil 1 _____________ 127

Tabelle 60: Deskriptive Statistik zur Skala selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen (LF) Teil 2 _____________ 128

Tabelle 61: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen

(LF) ____________________________________________________________________________________________________ 129

Tabelle 62: t-Test für Differenzen der kognitiven Skalen ___________________________________________________________ 131

Tabelle 63: Korrelationen der kogn. Skalen des Schülerfragebogens mit den Vergleichsarbeiten ___________________________ 132

Tabelle 64: Korrelationen des Items KMo1_L aus der Skala Memorieren des Lehrerfragebogens mit den Vergleichsarbeiten ____ 132

Tabelle 65: t-Test für Differenzen der Skala zur volit. und metakogn. Handlungskontrolle ________________________________ 134

Tabelle 66: Korrelationen der Skala des Schülerfragebogens zur volit. und metakogn. Handlungskontrolle mit den

Vergleichsarbeiten ________________________________________________________________________________________ 134

Tabelle 67: Korrelationen der Skala des Lehrerfragebogens zur volit. und metakogn. Handlungskontrolle mit den Vergleichsarbeiten

_______________________________________________________________________________________________________ 135

Tabelle 68: t-Test für Differenzen der Skala zur volit. und metakogn. Handlungskontrolle ________________________________ 136

Tabelle 69: Korrelationen der Skalen des Schülerfragebogens zur Motivation mit den Vergleichsarbeiten ___________________ 136

Tabelle 70: Korrelationen der Skalen des Lehrerfragebogens zur Motivation mit den Vergleichsarbeiten ____________________ 137

Tabelle 71: t-Test für Differenzen der Skala zur Prüfungsangst _____________________________________________________ 138

Tabelle 72: Korrelationen der Skala des Schülerfragebogens zur Prüfungsangst mit den Vergleichsarbeiten _________________ 138

Tabelle 73: Korrelationen der Skala des Lehrerfragebogens zur Prüfungsangst mit den Vergleichsarbeiten __________________ 139

Tabelle 74: t-Test für Differenzen der Skala zu den selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen _____________ 140

Tabelle 75: Korrelationen der Skalen des Schülerfragebogens zu den selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen

mit den Vergleichsarbeiten _________________________________________________________________________________ 141

Tabelle 76: Korrelationen der Skalen des Lehrerfragebogens zu den selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen mit

den Vergleichsarbeiten _____________________________________________________________________________________ 141

Tabelle 77: Korrelation der Skalen-Summenscores des Lehrerfragebogens mit den Vergleichsarbeiten _____________________ 148

Tabelle 78: Korrelationstabelle der Skalenitems des Lehrerfragebogens zur Prüfungsangst mit den Vergleichsarbeiten ________ 150

11

Abkürzungsverzeichnis

GSSS Goals and Strategies for Studying Science

KSI Kieler Lernstrategien-Inventar

LASSI Learning and Strategies Study Inventory

LIST Lernstrategien Im Studium

MSLQ Motivated Strategies for Learning Questionnaire

NEPS German National Educational Panel Study

R-SPQ-2F Study Process Questionnaire

RSSRL Rating Student Self-Regulation Learning Outcomes

SCRS Self-Control Rating Scale

SGL Selbstgesteuertes Lernen

SRL Self-Regulated Learning

12

1 Einleitung

1.1 Bedeutung des selbstgesteuerten Lernens

Als Lehrer an allgemeinbildenden Schulen, als Dozenten an Universitäten, als

Ausbilder in der beruflichen Bildung oder auch als Designer von virtuellen Ler-

numgebungen kreisen unsere Gedanken immer wieder um die zentrale Frage:

Wie lernen Menschen? Oder genauer formuliert: Wie lernen Menschen mög-

lichst effektiv und effizient? Eine Zielvorstellung vereint hier nahezu alle for-

schungstheoretischen Leitperspektiven und Paradigmen, steckt in den Köpfen

der Praktiker im Bildungsgeschäft und manifestiert sich in zahlreichen bildungs-

politischen Leitideen: der selbstgesteuerte Lerner.

„Some students thirst for learning. They seek challenges and overcome ob-

stacles sometimes with persistence and sometimes with inventive problem

solving. They set realistic goals and utilize a battery of resources. They ap-

proach academic tasks with confidence and purpose. This combination of

positive expectations, motivation, and diverse strategies for problem solving

are virtues of self-regulated learners.” (Paris & Byrnes, 1989, S. 169)

In zahlreichen Untersuchungen konnte bereits ein genereller Zusammenhang

zwischen Teilaspekten des selbstgesteuerten Lernens und schulischer Leistung

nachgewiesen werden.

„on general issues of self-control, there is a growing body of applied re-

search on the relationship between self-regulated learning processes and

student academic achievement.” (Zimmerman, 1986, S. 308)

Da Universitäten und berufliche Bildungseinrichtungen grundsätzlich darauf

bauen, dass ihre Zielgruppen weitgehend aus diesen selbstständig Lernenden

bestehen, fällt hier den allgemeinbildenden Schulen die wichtige Aufgabe zu,

die Entwicklung zum selbstständigen Lerner zu begleiten und zu fördern.

„Wer die Autonomie und Mündigkeit des Menschen sowie die Erziehung zu

lebenslangem Lernen als übergeordnete pädagogische Ziele verbindlich ak-

zeptiert, wird der Förderung des selbstgesteuerten Lernens in der Schule

besondere Aufmerksamkeit widmen müssen.“ (Weinert, 1982, S. 103)

13

Auch im Bereich des Lernens mit Medien spielt das selbstgesteuerte Lernen

eine entscheidende Rolle. Der Umgang mit digitalen Lernumgebungen fordert

von den Lernenden viele lernstrategische und regulative Fähigkeiten: „Gerade

beim mediengestützten Lernen ist die Selbststeuerung eine wesentliche Vo-

raussetzung.“ (Kerres, 2012, S. 20)

Bei der Konstruktion dieser Szenarien muss daher genau überlegt werden, in

welcher Weise und in welchen Bereichen die Lernenden Unterstützung benöti-

gen.

1.2 Motivation für diese Arbeit

Was macht den selbstständig Lernenden aus? Wie entwickelt er die benötigten

Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen? Beruht Selbststeuerung beim Ler-

nen auf einer Fähigkeit oder ist sie vom Lerngegenstand und der Lernumge-

bung bedingt? Wie kann man Selbststeuerung beim Lernen fördern?

Diese Fragestellungen begleiten mich in den letzten Jahren intensiv in meiner

Tätigkeit als Lehrer und medienpädagogischer Berater. In Baden-Württemberg

beginnt sich seit einigen Jahren eine Bildungsreform mit Fokus auf gemeinsa-

mer Förderung, Integration und Inklusion durchzusetzen. Diese Reform setzt

ihre Schwerpunkte auf die Förderung der individuellen Fähigkeiten der Schüler

und Schülerinnen und dem selbstständigen Lernen. Unter dem Titel Bildung,

die allen gerecht wird schreibt das Ministerium für Kultus, Jugend und Sport

Baden-Württemberg:

„Schülerinnen und Schüler haben unterschiedliche Stärken und Bedürfnis-

se. Das Schulsystem in Baden-Württemberg richtet sich deshalb an der in-

dividuellen Entwicklung jedes Kindes aus. Die individuelle Förderung steht in

allen Schularten im Zentrum schulischen Lehrens und Lernens.“ (Paprotny,

2013)

Dass diese Entwicklung ein weltweites Phänomen darstellt und auch nicht ganz

neu ist, zeigt zum Beispiel die OECD in ihrer PISA-Ergebnisdiskussion von

2012 durch die Kapitelüberschrift „The Challenge of Diversity“ (OECD, 2013).

Das Ministerium für Kultus, Jugend und Sport hat nun bereits im Jahr 2009 ei-

nen Leitfaden herausgegeben, der im Rahmen der oben genannten Zusam-

menhänge wichtige Forderungen an das Lehrpersonal stellt:

14

„Moderner Unterricht bedeutet für Lehrerinnen und Lehrer, sich zukünftig in

weitaus stärkerem Maße als zuvor mit dem einzelnen Schüler, der einzelnen

Schülerin, mit seinen/ihren jeweiligen Stärken und Schwächen auseinander-

zusetzen, um diese möglichst individuell und passgenau zu fördern und zu

begleiten.“ (Böhringer et al., 2009, S. 11)

Hierzu benötigen die Lehrerinnen und Lehrer nun präzise diagnostische Fähig-

keiten:

„Die vielfältigen fachlichen, didaktischen, methodischen und pädagogischen

Kompetenzen, über die die Lehrkräfte bereits verfügen, werden ergänzt

durch weitere Kompetenzen: Die pädagogisch-diagnostische Kompetenz

und die Beratungskompetenz.“ (Bayer, Hartmann-Kurz, Hoffmann, Kretz-

schmar, & von Scholz, 2013, S. 35)

Problematisch ist bei dieser Kompetenzauflistung meiner Ansicht nach, dass

davon ausgegangen wird, dass Lehrer und Lehrerinnen an einer allgemeinbil-

denden Schule bereits über die notwendigen Kompetenzen und Zeitressourcen

verfügen, um treffende individuelle Leistungsdiagnosen in ihren Fachbereichen

sowie im Bereich der Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen stellen zu kön-

nen.

Zu den Erwartungen an die Diagnosekompetenz des Lehrpersonals kommt

noch der Wunsch nach einer Beratungskompetenz, die dabei helfen soll, die

einzelnen Schüler gerade beim Aufbau ihrer Fähigkeiten im Bereich des

selbstgesteuerten Lernens zu unterstützen. Das bedeutet:

„Die Aufgabe der Lehrkräfte mit Blick auf den Lernprozess ist es, Schülerin-

nen und Schüler zu befähigen, nachhaltige fachliche, aber auch soziale und

personale Kompetenzen zu entwickeln, die sie in die Lage versetzen, Ver-

antwortung für ihr eigenes Lernen zu übernehmen.“ (Bayer et al., 2013, S.

35)

Aus den oben angeführten Aussagen ergibt sich meines Erachtens eine Forde-

rung an die Lehrkräfte allgemeinbildender Schulen. Sie sollten dezidierte

Kenntnisse von den zentralen Aspekten und Diagnosemethoden zum selbstge-

steuerten Lernen haben.

15

1.3 Ziel dieser Arbeit

Um herausfinden zu können, wie gut die Diagnosefähigkeiten der Lehrkräfte an

allgemeinbildenden Schulen bereits ausgeprägt sind, sollen mit dieser Arbeit

eben jene Diagnosekompetenzen genauer untersucht werden. Im Sinne des

Forschungsansatzes von Zimmerman und Kitsantas (2014), die Selbsteinschät-

zungen der Fähigkeiten zur Selbst-Disziplin und Selbst-Regulation von Studen-

ten mit den korrespondierenden Fremdeinschätzungen durch ihre Lehrkräfte

und den aus den Lernprozessen hervorgehenden Prüfungsleistungen vergli-

chen haben, soll hier die Passgenauigkeit von Selbst- und Fremdeinschätzung

an allgemeinbildenden Schulen herausgearbeitet werden (Zimmerman &

Kitsantas, 2014).

Hierfür werden die jeweiligen Testinstrumente in Form eines Lehrer- und Schü-

lerfragebogens erarbeitet und an Schülern und Lehrern der Mittelstufe einer

allgemeinbildenden Schule überprüft. Es stehen hierfür vier Klassen der siebten

Stufe und acht Lehrer einer Realschule im ländlichen Raum zur Verfügung. Die

grundlegende Fragestellung dabei ist:

Wie gut stimmen die Diagnosen der Lehrer mit den Selbsteinschätzungen ihrer

Schüler zu den jeweiligen Merkmalen des selbstgesteuerten Lernens überein?

Diese Fragestellung ist für selbstgesteuerte Lernprozesse der Schüler ent-

scheidend, weil Lehrer mit einer guten Diagnose anregende Lernumgebungen

schaffen können und so effektives und effizientes Lernen im schulischen Um-

feld ermöglichen.

16

2 Theorie

Um die Thematik des selbstgesteuerten Lernens, die der Fragestellung dieser

Arbeit zu Grunde liegt, genauer verstehen zu können, wird in diesem Abschnitt

zunächst der wissenschaftliche Hintergrund zum Thema selbstgesteuertes Ler-

nen erörtert. Nach wichtigen Definitionen und Begriffsklärungen (vgl. Kapitel

2.1) erfolgt eine Analyse der Grundbestandteile selbstgesteuerten Lernens (vgl.

Kapitel 2.2). Diese Grundelemente werden dann im Kontext verschiedener Mo-

dellvorstellungen betrachtet (vgl. Kapitel 2.3). Danach werden die gewonnenen

theoretischen Erkenntnisse auf die zentrale Fragestellung dieser Arbeit bezo-

gen (vgl. Kapitel 2.4).

2.1 Klärung wichtiger Begrifflichkeiten

„Im Falle des selbstgesteuerten Lernens sind die unterschiedlichen Positio-

nen .. Hinweise auf verschiedene Phänomene, Theorien und/oder Ideolo-

gien, die lediglich mit dem gleichen Wort bezeichnet werden.“ (Weinert,

1982, S. 102)

Obwohl der Begriff selbstgesteuertes Lernen im pädagogischen Umfeld in aller

Munde ist, gehen die Sichtweisen auf dieses Phänomen weit auseinander. Das

Problem liegt darin, dass Untersuchungen zum selbstgesteuerten Lernen an

einer Schnittstelle zwischen verschiedenen wissenschaftlichen Forschungstra-

ditionen und Paradigmen liegen:

„We noticed, that scholars from different areas of psychology had written

about parallel but nonoverlapping phenomena and regretted that these arti-

cles were scattered throughout the many different psychological journals

that reflected their own parochial interests and concerns.” (Boekaerts,

Pintrich, & Zeidner, 2000, S. 1)

Selbstgesteuertes Lernen wird in den meisten Publikationen als eine Aktivität,

eine Handlung, angesehen. Diese Handlung ist nun bedingt durch zahlreiche

interne und externe Faktoren wie Motivation, Emotion, Intelligenz, Vorwissen,

Lernumgebung, soziale Einbettung, Willenskontrolle und mehr. Je nach For-

schungstradition werden alle oder nur einige dieser Faktoren in den jeweiligen

Untersuchungen und Modellen beachtet und ihre Bedeutung für den Selbstlern-

17

prozess unterschiedlich gewichtet (Schiefele & Pekrun, 1996; Weinert, 1982;

Zimmerman, 1989). In Anlehnung an Weinert (1982) kann man hier einige Bei-

spiele für Begriffsinterpretationen nennen, die jeweils zu völlig unterschiedlichen

Schlussfolgerungen oder Untersuchungsansätzen führen müssen:

Selbstgesteuertes Lernen kann schlicht als Gegensatz zur Fremdbe-

stimmtheit beim Lernen gesehen werden, was bedeutet, dass ohne

fremde Kontrolle gelernt wird.

Selbstgesteuertes Lernen kann bedeuten, dass sich der Lernende aktiv

mit seiner Umwelt auseinandersetzt.

Der Begriff kann darauf hinweisen, dass der Lernende intrinsisch moti-

viert ist.

Selbstgesteuertes Lernen kann auf die Zielorientierung beim beabsich-

tigten Lernen fokussieren.

Selbstgesteuertes Lernen ist Lernen im Offenen Unterricht. Es kann

damit auch die totale Selbstkontrolle über Ziele, Mittel und Strategien

beim Lernen gemeint sein.

Aus diesem Grund werden im Folgenden wesentliche Definitionen aus ver-

schiedenen Forschungstraditionen heraus dargestellt (vgl. Kapitel 2.1.1 und

2.1.2). Danach werden begriffliche Unklarheiten besprochen (vgl. Kapitel 2.1.3

und 2.1.4), um dann im nächsten Kapitel zu untersuchen, ob sich dennoch eine

Schnittmenge an gemeinsamen Grundbestandteilen finden lässt (vgl. Kapitel

2.2).

2.1.1 Entwicklung der Definitionen von selbstgesteuertem Lernen

Aus den im vorherigen Kapitel angeführten Unklarheiten ist bisher nur ein sehr

vage formulierter gemeinsamer Kern der Forschungsansätze zum selbstge-

steuerten Lernen ersichtlich:

18

„Mit dieser Kennzeichnung wird stets nur tendenziell zum Ausdruck ge-

bracht, daß der Handelnde die wesentlichen Entscheidungen, ob, was,

wann, wie und woraufhin er lernt, gravierend und folgenreich beeinflussen

kann.“ (Weinert, 1982, S. 102)

Im Folgenden sind einige Definitionen zum selbstgesteuerten Lernen im Rah-

men ihrer zeitlichen Entwicklung genannt. Der Fokus liegt dabei vornehmlich

auf der im Bereich des selbstgesteuerten Lernens dominierenden kognitiven

Forschung. Sichtweisen aus anderen wissenschaftlichen Traditionen werden im

folgenden Kapitel angesprochen (vgl. 2.1.2).

Kognitive Untersuchungen zu Lernstrategien in den 60er- und 70er-Jahren

Nachdem es in den Jahren zuvor im Bereich der pädagogischen Psychologie

hauptsächlich um Unterrichts- und Instruktionstechniken ging und in den Schu-

len im innerpsychischen Bereich hauptsächlich die Theorien zur Intelligenz vor-

herrschten, rückte in den 70er-Jahren der Einsatz von Lernstrategien in den

Vordergrund. Diese Strategien, wie Zielsetzung, Memoriertechniken oder

Selbstinstruktion, wurden jedoch oft nur isoliert betrachtet und deren Wirkung

auf die Lernleistungen konnte nur selten außerhalb der Laborumgebung nach-

gewiesen werden (Zimmerman & Schunk, 2011; Zimmerman, 2008).

„To be an effective learner, she will need to know something about her own

characteristics, her available learning activities, the demand characteristics

of various learning tasks, and the inherent structure of materials.“ (Brown,

Bransford, Ferrara, & Camplone, 1982, S. 85)

Die meisten Untersuchungen zur Verwendung dieser Lernstrategien waren

sogenannte training studies, bei denen den Probanden eine neue Strategie bei-

gebracht wurde, um deren Auswirkung dann zum Beispiel im Vergleich mit ei-

ner Kontrollgruppe zu analysieren. (Brown Bransford, Ferrara, & Camplone,

1982).

Im Kapitel Beyond Cold Cognition weisen die Autoren jedoch bereits darauf hin,

dass neben kognitiven Voraussetzungen und Lernstrategien auch Emotionen

eine wichtige Rolle spielen: „Important factors involved in learning are emotional

as well as strictly cognitive.“ (Brown Bransford, Ferrara, & Camplone, 1982, S.

201) Damit führen sie schon zum Kritikpunkt an dieser Sichtweise auf das

selbstgesteuerte Lernen hin, denn grundlegende Aspekte aus der Emotions-

19

und Motivationsforschung, die wichtige Impulse für die Entwicklung eines um-

fassenderen Modells des selbstgesteuerten Lernens bieten konnten, wurden bis

in die frühen 80er Jahre von der pädagogischen Psychologie gar nicht oder nur

isoliert wahrgenommen (Pekrun & Schiefele, 1996).

American Educational Research Association 1986

In einem Symposium der American Educational Research Association im Jahr

1986 wurde erstmals in größerem Rahmen versucht, einzelne Theorien zum

selbstgesteuerten Lernen aus verschiedenen wissenschaftlichen Traditionen

und Bereichen zusammenzuführen. Wesentliche Aspekte waren dabei Lernstra-

tegien, Metakognitionen, Wahrnehmungen zum Selbstkonzept, Strategien der

Willenssteuerung und Selbstkontrolle. Als Ergebnis kam eine erste allgemeine

Definition zustande:

„self-regulated learning theorists view students as metacognitively, motiva-

tionally and behaviorally active participants in their own learning process.“

(Zimmerman, 1986)

Diese Definition ähnelt der in diesem Kapitel bereits genannten von Weinert

(1982), da sie sich ebenfalls auf einer sehr hohen Abstraktionsebene befindet

und wenig konkrete Anhaltspunkte liefert. Neu und bemerkenswert sind jedoch

die drei dort genannten wichtigen Komponenten, die bis heute mehr oder weni-

ger paradigmenübergreifend als zentrale Bereiche selbstgesteuerten Lernens

angesehen werden: Metakognition, Motivation und Verhaltenssteuerung.

In einem Rückblick kann die Zeit zwischen den späten 80er-Jahren und den

frühen 90ern als Phase der Entwicklung im Bereich des selbstgesteuerten Ler-

nens gesehen werden. Es wurden Theorien aufgestellt, überarbeitet und Ge-

meinsamkeiten zusammengeführt. Schwerpunktmäßig wurden in den daran

anschließenden Untersuchungen die Ergebnisse akademischer Leistungstests

mit den Ergebnissen aus Selbsteinschätzungsverfahren zum selbstgesteuerten

Lernen abgeglichen (Schunk, 2013).

In dieser Zeit entstanden zentrale Testverfahren, wie das Learning and Study

Strategies Inventory (LASSI; Weinstein, Schulte, & Palmer, 2015) und der Moti-

vated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ; Pintrich, Smith, Garcia, &

20

Mckeachie, 1993), die bis heute in zahlreichen Untersuchungen zum selbstge-

steuerten Lernen zum Einsatz kommen.

Es bleibt jedoch zu bedenken, dass obige Fragebögen Instrumente zur Selbst-

einschätzung sind und somit zum einen nicht die Ausübung der Fähigkeiten in

lebensnahen Szenarien zeigen und zum anderen nur einen kurzen statischen

Einblick in selbstgesteuerte Lernvorgänge geben können (Schunk, 2013).

Als repräsentative Studie für die Forschungsvorhaben dieser Zeit kann die Un-

tersuchung von Zimmerman und Martinez-Pons (1990) zu den Einflüssen von

Altersstufe, Geschlecht und Begabung auf Selbstwirksamkeit und Strategiean-

wendung beim selbstgesteuerten Lernen gesehen werden. Hier wurden 45

Schüler einer Schule für besonders Begabte mit 45 Schülern einer normalen

Regelschule im Rahmen eines strukturierten Interviewverfahrens (SRLIS;

(Zimmerman & Martinez-Pons, 1990) dazu aufgefordert, zu acht verschiedenen

Lernkontexten passende Lernmethoden zu formulieren. Diese wurden dann

nach einem festen Kategoriensystem in vierzehn Lernstrategie-Klassen einge-

teilt. Zusätzlich sollten die Schüler ihre mathematischen und sprachlichen Fä-

higkeiten anhand von zehn Problemstellungen auf einer 100-Punkte-

Prozentskala einschätzen. Es konnte festgestellt werden, dass begabte Schüler

mehr Lernstrategien zur Verfügung haben und ihre Selbstwirksamkeit in Ma-

thematik und Sprache höher einschätzen als Schüler einer Regelschule. Zudem

zeigten ältere Schüler mehr Selbststeuerungskompetenzen als jüngere.

Ein wichtiges wissenschaftliches Konstrukt für die Untersuchung von Zim-

merman und Martinez-Pons (1990) stellte die wahrgenommene Selbstwirksam-

keit dar, der im Bereich der sozial-kognitiven Forschungstradition zum selbstge-

steuerten Lernen eine bedeutsame Rolle zukommt. Stellvertretend für die spä-

ter (vgl. Kapitel 2.1.2) erwähnten kognitiv-konstruktivistischen und behavioristi-

schen Strömungen wird hier die allgemeine Definition von Zimmerman (1986)

um ein zentrales und qualitativ neues Element aus dem sozial-kognitiven For-

schungsparadigma erweitert: Den Zusammenhang von selbstbezogenen Kogni-

tionen und selbstgesteuertem Lernen.

21

Selbstgesteuertes Lernen und Selbstwirksamkeit seit den 80er-Jahren

Der Begriff der Selbstwirksamkeit stammt aus Banduras Untersuchungen zum

sozialen Lernen, lenkt den Blick also zunächst einmal auf den allgemeinen Be-

reich des sozialen Lernens, auch außerhalb des akademischen Umfelds.

„Perceived self-efficacy is defined as people’s beliefs about their capabilities

to produce designated levels of performance that exercise influence over

events that affect their lives.“ (Bandura, 1994, S. 1)

Es wird hier von einer konstanten Wechselwirkung zwischen den Kognitionen

zur Selbstwirksamkeit und dem Lernen ausgegangen. Die Selbstwirksamkeit

steuert den Lernprozess, und die Erfahrungen, die beim Lernen gemacht wer-

den, formen wiederum die Einschätzung der eigenen Selbstwirksamkeit. Dies

kann zum Beispiel erklären, warum manche Lernenden einen Lernprozess nicht

anstoßen, obwohl sie objektiv gesehen über nötigen Voraussetzungen verfügen

und ein starkes Lernmotiv vorhanden ist.

„people who doubt their capabilities shy away from difficult tasks which they

view as personal threats. They have low aspirations and weak commitment

to the goals they choose to pursue.” (Bandura, 1994, S. 1)

Menschen, die ihren Fähigkeiten vertrauen, setzen sich eher fordernde Ziele.

Sie lassen sich von Schwierigkeiten im Lernprozess nicht aus der Ruhe bringen

und sehen diese als Herausforderung an. Bandura (1986) erklärt in seiner Tri-

adic Definition of Self-Regulation den Prozess der Selbstregulation als Interak-

tion zwischen der lernenden Person, ihrem Verhalten und ihrer Umwelt. In der

Person selbst werden verdeckte Prozesse angeregt, zu denen auch die Gedan-

ken zur Selbstwirksamkeit gehören. In einer Erweiterung seiner Definition aus

dem Symposium der American Educational Research Association schreibt

Zimmerman zu diesem Aspekt:

“To qualify specifically as self-regulated in my account, students‘ learning

must involve the use of specified strategies to achieve academic goals on

the basis of self-efficacy perceptions.“ (Zimmerman, 1989, S. 329)

Die Wahrnehmung der eigenen Selbstwirksamkeit wird hier also explizit als

Grundlage für das selbstgesteuerte Lernen dargestellt. Diese Gedanken wirken

nicht direkt auf das Lerngeschehen, sondern beeinflussen Emotionen und Moti-

vation beim Lernen.

22

Motivationspsychologische Formulierungen in den 90er-Jahren

Bei Formulierungen zum selbstgesteuerten Lernen nimmt der Bereich der

Lernmotivation, der lange nicht oder nur unzureichend einbezogen wurde, nun

eine Schlüsselrolle ein.

„Sieht man von inzidentellem Lernen ab, so ist eine hinreichende Motivation

ebenso als notwendige Bedingung für jedwede Art von Wissenserwerb an-

zusehen, wie dies für kognitive Variablen unterstellt werden kann.“ (Pekrun

& Schiefele, 1996, S. 153)

Schiefele und Pekrun erweitern in ihrer Definition des selbstgesteuerten Ler-

nens die grundlegende Definition von Zimmerman (1986), indem sie kognitive

Aspekte mit hineinnehmen, den Bereich der Volition aus der Verhaltenssteue-

rung herausarbeiten und die Motivation von einem Teilaspekt zum Ausgangs-

punkt der Definition aufwerten:

„Selbstreguliertes Lernen ist eine Form des Lernens, bei der die Person in

Abhängigkeit von der Art ihrer Lernmotivation selbstbestimmt eine oder

mehrere Selbststeuerungsmaßnahmen (kognitiver, metakognitiver, volitiona-

ler oder verhaltensmäßiger Art) ergreift und den Fortgang des Lernprozes-

ses selbst überwacht.“ (Schiefele & Pekrun, 1996, S. 258)

Neben Interesse am Lerngegenstand und selbstinduzierten Zielmotivationen

werden im Strukturmodell von Schiefele und Pekrun (1996) zum selbstgesteu-

erten Lernen auch der im vorhergehenden Abschnitt genannten Einschätzung

hoher Selbstwirksamkeit „positive Auswirkungen auf den Einsatz kognitiver,

metakognitiver und ressourcenbezogener Strategien“ (Schiefele & Pekrun,

1996, S. 267) bescheinigt.

Aktueller Stand seit 2000

Nachdem in den späten 80er-Jahren bis in die frühen 2000er die gewonnenen

Definitionen und Konstrukte in der Praxis in Form von Interventionsstudien ge-

prüft wurden, herrschen seit den späten 90er-Jahren bei Untersuchungen zum

selbstgesteuerten Lernen Methoden zur Analyse von moment-to-moment-

changes vor. Für diese Forschungsansätze sind gerade die wechselseitigen

Beeinflussungen der einzelnen Elemente des selbstgesteuerten Lernprozesses

von besonderer Bedeutung. Es kommen dabei neue Instrumente wie zum Bei-

23

spiel think aloud protocols, computer-traces oder learning diaries zum Einsatz

(Schunk, 2013; Zimmerman, 2008).

In Baumerts Überlegungen zum selbstgesteuerten Lernen vor dem Hintergrund

der weltweiten PISA-Erhebungen in den 2000er-Jahren kommen wieder der

wechselseitige Prozesscharakter aus der Triadic Definition of Self-Regulation

(Bandura, 1986) und die bereits von Zimmerman (1986) genannten drei Grun-

delemente des selbstgesteuerten Lernens zum Tragen:

"[Selbstgesteuertes Lernen ist] ein zielgerichteter Prozeß des aktiven und

konstruktiven Wissenserwerbs .., der auf dem reflektierten und gesteuerten

Zusammenspiel kognitiver und motivational-emotionaler Ressourcen einer

Person beruht." (Baumert et al., 2000, S. 2)

2.1.2 Behavioristische und kognitiv-konstruktivistische Ansätze

Behavioristische Theorien

Es gibt seit den 60er-Jahren zahlreiche behavioristische Studien zum Thema

Selbstregulation. Die bisher besprochenen Prozesse des selbstgesteuerten

Lernens aus der kognitiven Forschung werden hier nur dann zum Objekt wis-

senschaftlicher Untersuchung, wenn sie in beobachtbaren Verhaltensweisen

sichtbar gemacht werden können. Selbstgesteuertes Lernen kann sich hier also

nur in einer Interaktion mit der Lernumgebung manifestieren. Selbststeuerungs-

fähigkeiten werden demnach durch Verstärkungsmechanismen aus dem Um-

feld antrainiert (Zimmerman, 1989).

„Thus operant psychologists consider self-controlled behavior to be like most

other behavior, ultimately controlled by the environment” (Mace, Belfiore, &

Shea, 1989, S. 28)

In der Entwicklung zum selbstgesteuerten Lernen spielen deshalb nach behavi-

oristischer Auffassung selbstbezogene Kognitionen keine Rolle. Eine Entspre-

chung dieser Kognitionen lässt sich jedoch durch das Formulieren eines Lern-

protokolls beobachtbar machen. Grundlage für die Entwicklung von selbstge-

steuertem Lernen sind Verhaltensweisen wie die Beobachtung oder das Proto-

kollieren der eigenen Tätigkeit. Die Motivation für das selbstgesteuerte Lernen

muss immer mit Verstärkungsmechanismen aus der Umgebung des Lernenden

verknüpft sein (Zimmerman, 1989).

24

Selbstgesteuerte Lerner entscheiden sich beim Lernprozess für geeignete

Handlungsweisen und vermeiden unpassende Alternativen, auch wenn diese

momentan attraktiver erscheinen mögen. Dies kann durch gezielten Umgang

mit externen Verstärkungsmaßnahmen beeinflusst werden.

„When students, teachers, and others engage in self-control, they are

choosing among alternative courses of action. Typically, this choice involves

foregoing or postponing an immediate reward” (Mace et al., 1989, S. 29)

Im Vergleich zu den kognitiven Theorien zum selbstgesteuerten Lernen findet

hier ganz in der Tradition der jeweiligen Forschungsparadigmen ein Wechsel

des Untersuchungsfokus‘ statt. Die für die kognitive Psychologie so zentralen

selbstbezogenen Kognitionen werden weitgehend ignoriert, weil sie nicht direkt

beobachtbar sind. Stattdessen werden ausschließlich beobachtbare Lernverhal-

tensweisen in ihrer Beziehung zu den Anreizen aus der Lernumgebung unter-

sucht.

Kognitiv-konstruktivistische Theorien

Das kognitiv-konstruktivistische Forschungsparadigma steht den bereits ge-

nannten sozial-kognitiven Theorien von Zimmerman und Bandura sehr nahe

(vgl. Kapitel 2.1.1). Der Mensch spielt hier eine aktive Rolle beim Lernvorgang,

er konstruiert sich in der Auseinandersetzung mit seiner Umwelt seine eigene

Realität.

„Using the metaphor of children as scientists, we consider how students

construct theories of their academic competence, effort, tasks, and strate-

gies .. they integrate this information into an emerging theory of self-

regulated learning that becomes a functional guide for their own perfor-

mance.“ (Paris & Byrnes, 1989, S. 169)

Lernende sind in der kognitiv-konstruktivistischen Auffassung immer intrinsisch

motiviert. Ganz im Sinne Piagets (1954) müssen Menschen in ihrer Entwicklung

ständig Konflikte zwischen der wahrgenommen Umwelt und den eigenen men-

talen Repräsentationen derselben lösen. Piaget nennt die an der Lösung dieser

permanent auftretenden Problemsituationen beteiligten Prozesse Akkommoda-

tion und Adaptation: „Assimilation and accommodation are therefore the two

poles of an interaction between the organism and the environment“ (Piaget,

1954, S. 353) Diese naturgegebene Aufforderung zur Lernhandlung ist laut

25

Piaget bei Menschen also ständig vorhanden und beruht zu gleichen Teilen auf

internen und externen Auslösern.

Im Umfeld von Lern- und Instruktionstheorien gibt es neben den bereits erwähn-

ten kognitiv- und entwicklungsorientierten Konstruktivisten in der Tradition Pia-

gets eine weitere wichtige konstruktivistische Strömung. Wissenschaftler, die

den sozio-kulturellen Aspekt des Konstruktivismus im Verständnis der Gruppe

um Vygotsky (2012) vertreten, konzentrieren sich eher darauf, wie Wissen und

Fähigkeiten in sozialen Interaktionen konstruiert werden (Salomon, 1998; Zim-

merman, 1989). Bezogen auf das selbstgesteuerte Lernen sagt Rohrkemper zu

diesem Ansatz: „a Vygotskyan perspective highlights the role of the so-

cial/instructional environment in the development of adaptive learning.“

(Rohrkemper, 1989, S. 143) Obwohl sich die beiden konstruktivistischen Per-

spektiven auf das Lerngeschehen deutlich unterscheiden, sind sie doch immer

wechselseitig aufeinander angewiesen: „the two views of constructivism are not

only complementary, but they represent two sides of an ongoing dynamic pro-

cess of reciprocal influences.” (Salomon, 1998, S. 6)

2.1.3 Selbststeuerung versus Fremdsteuerung

Wie bereits von Weinert (1982) erwähnt, könnte Selbststeuerung auch als rei-

ner Gegenpol zur Fremdsteuerung gesehen werden. Selbstgesteuertes Lernen

wäre demnach ein Lernen ohne steuernde Fremdeinflüsse durch die soziale

und materielle Lernumgebung. Zu dieser vereinfachten Auffassung gibt es im

wissenschaftlichen Umfeld zahlreiche Gegenpositionen. Auf der einen Seite

kann es in einer natürlichen Lernsituation keine Fremdsteuerung ohne Selbst-

steuerung geben, da im Sinne des Konstruktivismus jede Lernaktion die aktive

Auseinandersetzung zwischen Individuum und Lernumwelt voraussetzt. Selbst

bei einem Lehrervortrag oder dem Rezipieren eines Lehrvideos muss sich der

Lernende aktiv mit den gegebenen Informationen auseinandersetzen, sie mit

den vorhandenen kognitiven Schemata abgleichen und neue Schemata und

Beziehungen generieren (Schiefele & Pekrun, 1996).

Auf der anderen Seite ist eine natürliche Lernsituation, bei der der Lernende

keinerlei Elementen aus dem Bereich der Fremdsteuerung ausgesetzt ist, na-

hezu unmöglich oder zumindest unrealistisch:

26

„Ob beim Selbststudium, beim Lernen im Klassenzimmer, beim Training in

einer Gruppe oder bei der Teamarbeit, - stets werden die Lernleistungen

durch ein kompliziertes Zusammenwirken individueller Voraussetzungen

und kontextueller Bedingungen determiniert.“ (Weinert, 1996, S. 18)

Schon das selbstständige Lesen eines Quellentextes „zwingt“ dem Lernenden

den Aufbau und die Textstruktur des Autors auf. Auch andere Lerngegenstände

haben bestimmte Charakteristiken, die als externe Faktoren den Lernprozess

mitbestimmen (Schiefele & Pekrun, 1996).

Gerade die im vorherigen Abschnitt von Piaget (1954) genannten Prozesse der

Akkommodation und Adaptation zeigen die notwendige Auseinandersetzung

zwischen Mensch und Umwelt als Grundvoraussetzung für das Lernen.

2.1.4 Selbststeuerung als Fähigkeit oder Resultat anderer Einflüsse

Ein weiterer Streitpunkt kann sich aus der Frage ergeben, ob selbstgesteuertes

Lernen überhaupt als trainierbare und auf andere Lernsituationen übertragbare

Fähigkeit angesehen werden kann oder ob dieses Lernverhalten eher durch

interne Faktoren, wie zum Beispiel intrinsische Motivation, oder externe Fakto-

ren, wie eine didaktisch passgenau entwickelte Lernumgebung, zum Vorschein

gebracht wird. Kommt man auf die Aussage von Weinert (1996) aus dem vor-

hergehenden Kapitel zurück, so spielen unabhängig von Aspekten der Fremd-

bzw. Selbststeuerung Umwelteinflüsse und individuelle Voraussetzungen beim

Lernen immer eine Rolle.

Gerade die bereits angesprochene kognitiv-konstruktivistische Sichtweise auf

das Lernen geht von einer grundsätzlich vorhandenen intrinsischen Motivation

als Grundlage für Lernprozesse aus. Kommt es also nun ausschließlich darauf

an, eine gute Lernumgebung für die Schüler zu schaffen, um nachhaltige Lern-

prozesse auszulösen? Im vorhergehenden Abschnitt wurde es bereits ange-

sprochen: „powerful learning environments do indeed promote the use of self-

regulatory skills.“ (Boekaerts, 1999, S. 453) Es bleibt jedoch nicht nur bei einer

einseitigen Beeinflussung: Ein Lernender muss über bestimmte Fähigkeiten und

Kenntnisse verfügen, um sich mit einer Lernumgebung produktiv auseinander-

setzen zu können: „no environment ensures learning.“ (Zimmerman, 1986, S.

307) Hier spielen auch Gedanken zur Selbstwirksamkeit und individuelle Ziel-

27

setzungen eine Rolle. Bevor er den Lernprozess überhaupt anstößt, überlegt

sich der Lernende zuerst, ob er die Lernhandlung in dieser Lernumgebung

überhaupt initiieren möchte und kann. (Boekaerts, 1999; Zimmerman, 1986)

Wang und Peverly (1986) schreiben in ihrem Strukturmodell zu selbstgesteuer-

ten Lernprozessen im Klassenzimmer zu diesem Thema:

„A key assumption here is that there are reciprocal effects between the

learning environment and student learning. The dynamic nature of the inter-

action among school learning environment, the development and use of self-

instructive skills, and learner outcomes is suggested .. and underscored by

the findings from a review of extant research in this and related areas”

(Wang & Peverly, 1986, S. 397)

Die Fähigkeiten der Lernenden und das Lernumfeld stehen also stets in einer

wechselseitigen und dynamischen Beziehung zueinander, wenn Lernprozesse

stattfinden. In Modellvorstellungen und Diskussionen werden daher beider Fak-

toren gleichbedeutend einbezogen.

2.2 Grundbestandteile selbstgesteuerten Lernens

Wie bereits im vorhergehenden Kapitel erwähnt, besteht seit 1986 zumindest

über Grundbestandteile des selbstgesteuerten Lernens eine gewisse Einigkeit

unter Forschern verschiedener Fachrichtungen und paradigmatischer Überzeu-

gungen: Es handelt sich dabei um die Elemente Metakognitionen, Motivation

und Verhaltenssteuerung.

Im Folgenden werden diese Elemente auf der Basis verschiedener Untersu-

chungen und Theorien ausdifferenziert, um eine begriffliche Grundlage für die in

dieser Arbeit zum Einsatz kommenden Testinstrumente zu schaffen. Da die

verwendeten Begriffe immer Konstrukte für nicht direkt beobachtbare kognitive

Strukturen darstellen, kommt es dabei je nach Definition und theoretischem

Modell zu mehr oder weniger großen Überlappungen zwischen einzelnen Be-

grifflichkeiten.

Schiefele und Pekrun (1996) teilen in ihrem Modell des selbstgesteuerten Ler-

nens diese Grundbegriffe noch einmal genauer in kognitive Kompetenzen, me-

takognitive und volitionale Elemente der Handlungskontrolle, Motivation und

Emotion sowie selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Überzeugungs-

28

systeme und Kognitionen auf. Diese Kategorisierung wird im Folgenden ver-

wendet, da sie die Elemente fein genug aufschlüsselt und dabei noch genügend

Raum für die Integration verschiedenster Forschungsergebnisse bieten kann.

Forschungsparadigmatisch wird an dieser Stelle der Schwerpunkt auf die sozi-

al-kognitiven Begrifflichkeiten vor dem Hintergrund einer konstruktivistischen

Erkenntnislehre gelegt.

2.2.1 Kognitive Kompetenzen

Um selbstgesteuert lernen zu können, benötigen die Lernenden nicht nur Fä-

higkeiten zur Anbahnung, Steuerung und Aufrechterhaltung des Lernprozesses.

Sie müssen zudem in der Lage sein, die grundlegenden informationsverarbei-

tenden Handlungen durchzuführen, die für den Lernvorgang insgesamt not-

wendig sind. Nach einer Kategorisierung dieser elementaren Handlungen folgt

im folgenden Abschnitt eine kurze Diskussion über den Zusammenhang zwi-

schen Intelligenz, Vorwissen und Lernen, da die meisten Definitionen und Un-

tersuchungen zur Intelligenz gerade diese kognitiven Grundfähigkeiten themati-

sieren. Die aus der Intelligenzforschung stammende Frage nach der Heritabilität

von kognitiven Kompetenzen wird in diesem Zusammenhang auch angespro-

chen.

Prozesse der Informationsverarbeitung und kognitive Kompetenzen

Besonders in den 70er-Jahren wurden von Entwicklungspsychologen viele Stu-

dien zum Zusammenhang zwischen dem Beherrschen von kognitiven Strate-

gien und dem Abschneiden bei akademischen Leistungstests durchgeführt. Der

Fokus der damaligen Forschung zum selbstgesteuerten Lernen lag vornehmlich

auf diesen kognitiven Fertigkeiten. Brown (1982) definiert sie als: „deliberate

plans and routines called into service for remembering, learning or problem

solving“ (Brown Bransford, Ferrara, & Camplone, 1982, S. 22).

Die im obigen Zitat verwendeten Begriffe aus der Informationsverarbeitung dür-

fen an dieser Stelle jedoch nicht zu einer Simplifizierung des Lernvorganges im

Sinne des strukturalistischen Kognitivismus führen (Paris & Byrnes, 1989).

29

Im Zuge der hauptsächlich taxonomisch orientierten Lernstilforschung konnte

eine interessante Dualität bei der Anwendung kognitiver Kompetenzen im Expe-

riment nachgewiesen werden. Marton und Säljö (2005) stellten in ihrer Untersu-

chung Studenten eine Lernaufgabe zum Textverständnis. Danach wurden ihnen

Verständnisfragen zum Text gestellt und sie wurden gefragt, wie sie mit der

Lernaufgabe umgegangen sind. Bei den Befragungen konnten sie zwei

grundsätzlich verschiedene Vorgehensweisen trennen: „The main difference we

found in the process of learning concerned whether the students focused on the

text in itself or on what the text was about;“ (Marton & Säljö, 2005, S. 43). Mar-

ton und Säljö konnten auf diese Weise zwei unterschiedliche Lernstile heraus-

arbeiten: Den oberflächlichen Lernstil und das tiefe Verständnislernen. Beim

oberflächlichen Lernen werden Inhalte durch Auswendiglernen und andere

Memorierstrategien eingeprägt, um sie zu einem späteren Zeitpunkt wieder re-

produzieren zu können. Marton und Säljö beschreiben diese Herangehenswei-

se an Lernaufgaben als „characterized by a blind, spasmodic effort to memorize

the text“ (Marton & Säljö, 2005, S. 43). Beim tiefen Verständnislernen wird ver-

sucht, die Kernaussage des Textes zu verstehen. Hierfür kommen Organisa-

tions- und Verknüpfungstätigkeiten zum Einsatz: „the students tried to under-

stand the message by looking for relations within the text .. or, .. between the

text and phenomena of the real world, or .. between the text and its underlying

structure.” (Marton & Säljö, 2005, S. 43)

Vermunt (1987) fügte diesen bereits 1984 von Marton und Säljö formulierten

Kategorien im Rahmen der Entwicklung eines Testverfahrens zu den Lernstilen

von Studenten und in Anlehnung an die Arbeit von Schmeck (1983) den elabo-

rativen Lernstil hinzu. Das tiefe Verständnislernen wird dabei weiter aufgeglie-

dert: Der Vorgang des Strukturierens und internen Verknüpfens von Lerninhal-

ten wird zusammen mit dem neu dazukommenden kritischen Lernen als elabo-

rativer Stil bezeichnen, während das Verknüpfen des Stoffes mit den eigenen

Schemata und Erfahrungen weiterhin als tiefes Verständnislernen bezeichnet

wird.

Bei der Verwendung dieser Klassifizierung gibt es allerdings Überschneidungen

und Unklarheiten. Marton und Säljö (2005) weisen gezielt darauf hin, dass bei

der Befragung der Studenten zu ihrem Lernverhalten die Antworten manchmal

nicht genügend Informationen enthielten, um auf einen bestimmten Lernstil

30

schließen zu können. Oft spielen bei einem gelungenen Lernprozess auch die

Elemente verschiedener Lernstile eine Rolle (Entwistle, 2005).

Diese Lernstile basieren auf vier grundlegenden Strategien der kognitiven In-

formationsverarbeitung: Memorieren, Strukturieren, Verknüpfen und kritisches

Denken. Diese Einteilung wird zum Beispiel auch für den in Untersuchungen

zum selbstgesteuerten Lernen oft verwendeten Motivated Strategies for Learn-

ing Questionnaire verwendet (Pintrich et al., 1993).

Auch das spezifische Vorwissen zum Lerngegenstand spielt bei der Analyse

von kognitiven Fähigkeiten eine Rolle. Lernvorgänge in einem neuen Fachge-

biet sind anstrengender und intensiver, da Verknüpfungspunkte zu bereits be-

stehendem Wissen geschaffen werden müssen (Boekaerts, 1997)

Kognitive Lernstrategien lassen sich auch nicht ohne weiteres von einem Wis-

sensgebiet in andere übertragen. Die Interventionsforschung zu kognitiven

Lernstrategien aus den 1970er-Jahren stieß auf das Problem, dass erlernte

Strategien der Informationsverarbeitung zwar in kontrollierter Umgebung eines

Schulversuchs Wirkung zeigten, aber in realen Lernsituationen trotzdem oft

nicht zum Einsatz kamen (Brown Bransford, Ferrara, & Camplone, 1982; Zim-

merman & Schunk, 2011). Neben den weiter unten geschilderten Aspekten, wie

zum Beispiel Motivation, Emotion oder Gedanken zur Selbstwirksamkeit, kann

hier auch die Problematik des Transfers von kognitiven Strategien in andere

Wissensgebiete ein Problem darstellen: „most students need some practice to

make their general cognitive strategies instrumental to new domains.” (Boeka-

erts, 1997, S. 165)

Intelligenz, kognitive Fähigkeiten und selbstgesteuertes Lernen

Theorien zur Intelligenz spielen bei Untersuchungen zu kognitiven Fähigkeiten

oft eine Rolle. Zum einen findet man in der Intelligenzforschung zahlreiche etab-

lierte Testinstrumente für kognitive Fähigkeiten und zum anderen bringt die In-

telligenzforschung den wichtigen Aspekt der Herabilität von kognitiven Fähigkei-

ten mit ins Spiel.

Intelligenztests hatten große Auswirkungen auf die amerikanische Schulpolitik

der 60er-Jahre. Der relativ einfach zu bestimmende Intelligenzquotient konnte

dazu verwendet werden, um Schüler ihren Fähigkeiten gemäß in verschiedene

31

Förderprogramme einzuordnen. Die Wirksamkeit dieses aptitude-treatment-

interaction (ATI) Verfahrens konnte aber bis heute nicht zufriedenstellend nach-

gewiesen werden (Bracht, 1970).

Mit der Zeit wurde die Aussagefähigkeit von Testverfahren wie dem Stanford-

Binet Test (Becker, 2003), die auf der Basis verschiedener Testaufgaben einen

Gesamtwert zur Darstellung der Intelligenz eines Menschen ermitteln, immer

mehr in Frage gestellt. Dies führte zu einer beständigen Erweiterung des Intelli-

genzbegriffes, wie man es an der Entwicklung der gemessenen Fähigkeiten des

Stanford-Binet Tests gut sehen kann:

Abbildung 1: Entwicklung der Teststruktur des Stanford-Binet Tests (Becker, 2003, S. 4)

Wenn man die Theorien zur Intelligenz nun als Rahmen sieht, in dem sich die

zu untersuchenden, für den akademischen Lernprozess relevanten kognitiven

Fähigkeiten befinden, so stößt man unweigerlich auf den Aspekt der Variabilität

beziehungsweise Herabilität dieser Fähigkeiten. Roth (2007) erklärt zu dieser

Sachlage: „Wenngleich bei Intelligenz ein hoher Anteil genetischer Determinan-

ten plus früher Prägung angenommen werden muss, so ergibt sich eine Selbst-

stabilisierung von Intelligenz auch durch den kumulativen Erwerb von Wissen

und Fertigkeiten“ (Roth, 2007, S. 355). Dass man trotzdem von einer Intelli-

32

genzmessung im Kindesalter auf die Intelligenz eines Erwachsenen relativ si-

cher schließen kann, erklärt er mit der Stabilität der Umweltfaktoren beim Her-

anwachsen des Kindes. Entwistle beschreibt die Variabilität von Intelligenz fol-

gendermaßen: „It is largely stable, but importantly variable. Education and

home environment can, and do, affect the levels of measured intelligence.“

(Entwistle, 2005, S. 8)

Die Intelligenzforschung gesteht den kognitiven Kompetenzen des Menschen

also genügend Variationsbreite zu, um als aktive und entwickelbare Fähigkeiten

und nicht nur als feste, limitierende Faktoren wahrgenommen werden zu kön-

nen.

2.2.2 Volitionale und metakognitive Elemente der Handlungskontrolle

Damit die bereits angesprochenen kognitiven Kompetenzen ungestört und ef-

fektiv zum Einsatz kommen können, werden sowohl volitionale als auch me-

takognitive Strategien zur Handlungskontrolle benötigt.

Klärung der Begrifflichkeiten

Für den Lernenden stehen neben der eigentlichen Lernhandlung oft viele weite-

re, im Moment vielleicht sogar attraktivere, Handlungsmöglichkeiten zur Aus-

wahl. Er muss also über Strategien und Fähigkeiten verfügen, um die Lern-

handlung gegen diese Alternativen abschirmen und somit lange genug auf-

rechterhalten zu können, um einen Lernerfolg zu erzielen. Diese Elemente wer-

den im weiteren Verlauf unter dem Begriff volitionale Handlungskontrolle zu-

sammengefasst (Pekrun & Schiefele, 1996).

Der Begriff Metakognition hat im Vergleich dazu eine lange Geschichte, bei der

ihm immer wieder unterschiedliche Bedeutungen zugewiesen wurden. Eine sei-

ner ursprünglichen, weit gefassten Definitionen findet sich bei Flavell (1979):

“Metacognitive knowledge is that segment of your (a child’s, an adult’s)

stored world knowledge that has to do with people as cognitive creatures

and with their diverse cognitive tasks, goals, actions, and experiences.”

(Flavell, 1979, S. 906)

33

Nach aktuellem Forschungsstand werden lediglich die zur Planung, Überwa-

chung und Regulation von Lernprozessen nötigen Strategien unter dem Begriff

metakognitive Handlungskontrolle zusammengefasst (Pekrun & Schiefele,

1996).

Einer Überlappung zwischen Metakognition und Volition kann vorgebeugt wer-

den, indem man Aspekte der Anstrengungssteuerung und der Kontrolle von

Motivation und Emotion der volitionalen Handlungskontrolle zuordnet. Die

Wechselwirkungen zwischen Motivationen, Emotionen und dem Lernprozess an

sich werden als getrennter Einflussbereich (vgl. Kapitel 2.2.3) formuliert. An-

sonsten verlören die jeweiligen Begrifflichkeiten an Aussagekraft (Boekaerts,

1997).

Es gibt auch Überschneidungen zwischen dem Intelligenzbegriff (vgl. Kapitel

2.2.1) und metakognitiven Kompetenzen. Die Aufgaben in zahlreichen Intelli-

genztests versuchen nicht nur die grundlegenden kognitiven Kompetenzen zu

messen, sie erfassen oft die unter dem hier verwendeten Metakognitionsbegriff

subsummierten Analyse- und Steuerkompetenzen mit. Veenman (2004) kommt

nach dem Vergleich mehrerer Untersuchungen zum Zusammenhang zwischen

Intelligenz und metakognitiven Fähigkeiten zum Schluss, dass das sogenannte

mixed model wissenschaftlich am besten fundiert ist: „According to this mixed

model, metakognitive skilfulness is related to intellectual ability to a certain ex-

tent, but it also has a surplus value on top of intellectual ability for the prediction

of learning.“ (Veenman et al., 2004, S. 92) Es lohnt sich also, metakognitive

Kompetenzen als von den intellektuellen Grundfähigkeiten getrennte Fähigkeit

zu analysieren.

Metakognitive Handlungskontrolle

Um auf einer Metaebene die eigenen kognitiven Prozesse steuern zu können,

benötigt man drei grundsätzliche Mechanismen: Zunächst einmal muss ein Ziel,

ein Standard, gesetzt werden, mit dem die aktuellen Vorgänge verglichen wer-

den können. Wie bei einem Regelkreis kann dann versucht werden, die eigenen

Kognitionen so weit zu beeinflussen, dass man sich dem Standard möglichst

gut nähert. Dafür benötigt man zum einen Überwachungswerkzeuge, um die

ablaufenden Lernkognitionen wahrnehmen zu können. Zum anderen werden

34

auch Kontrollmethoden für eine dann eventuell benötigte Veränderung dieser

Abläufe gebraucht (Pintrich et al., 1993). Corno (1986) schreibt dazu: „the se-

lection and application of an appropriate cognitive strategy is driven and main-

tained by planful and aware monitoring and control processes.“ (Corno, 1986,

S. 333)

Er erwähnt in diesem Zitat eine weitere wichtige Eigenschaft von metakogniti-

ven Kompetenzen: Sie laufen zunächst bewusst ab. Deklaratives Wissen zu

Lernstrategien, Zielsetzungs-, Lernüberwachungs- und Lernkontrollmethoden

ermöglicht dem Lernenden eine gezielte Auswahl der passenden Strategien.

Mit der Zeit entwickeln sich bestimmte Strategiemuster und die metakognitiven

Vorgänge können in einem halbautomatisierten Modus ablaufen, was wiederum

Ressourcen für den eigentlichen Lernprozess oder die volitionale Kontrolle frei-

setzen kann (Brown Bransford, Ferrara, & Camplone, 1982; Corno, 1986).

Auch in umgekehrter Weise können durch die Automatisierung von kognitiven

Lernprozessen Ressourcen für metakognitive Steuerungsvorgänge frei werden.

In einer Studie von Kanfer und Ackerman (1989) wurden Lernende mit einer

komplexen Aufgabenstellung konfrontiert: Sie sollten die Rolle eines Fluglotsen

einnehmen und wichtige Entscheidungen zur Koordination der Landung von

Flugzeugen treffen. Es zeigte sich, dass bei neuartigen und schwierigen Aufga-

benstellungen ein Großteil der kognitiven Ressourcen für die Bearbeitung der

Aufgabe gebraucht wird und somit wenig Kraft und Aufmerksamkeit für die Aus-

führung von metakognitiven Kontrollstrategien zur Verfügung steht: „In the

proposed framework, complex, novel tasks impose greater attentional demands

and reduce the opportunity for benefits of self-regulatory activity.“ (Kanfer &

Ackerman, 1989, S. 687)

Hier zeigt sich auch der Effekt von fachspezifischem Vorwissen. Das vorhande-

ne Vorwissen setzt den Schwierigkeitsgrad der Aufgabe herunter, was wiede-

rum kognitive Kapazitäten für metakognitive und volitionale Kontrollprozesse

freisetzen kann (Boekaerts, 1997).

Zusammenfassend können metakognitive Prozesse also vor (Zielsetzung, Auf-

gabenanalyse), während (Überwachung und Regulation der elementaren Lern-

prozesse) und nach (Ergebnisabgleich) der Lernhandlung stattfinden. Zudem

35

greifen kognitive und metakognitive Prozesse auf ähnliche Ressourcen zurück

und können sich somit auch unbewusst gegenseitig beeinflussen.

Volitionale Handlungskontrolle

Die Volitionsforschung beschäftigt sich damit, wie getroffene Entscheidungen

und die daraus resultierenden Handlungen geschützt werden können: „The

capacity to readily protect one’s own psychological states is the operational he-

art of what is meant by volition in the contemporary view oft he term.“ (Corno,

1986, S. 111) Wenn Menschen in ihrer Lernsituation auf umwelt- oder selbst-

verursachte Störungen treffen, werden volitionale Strategien benötigt, um den

Lernprozess erhalten zu können. Diese Strategien können verwendet werden,

um mit Emotionen im Lernprozess umgehen zu können oder Einfluss auf die

motivationale Haltung beim Lernen zu nehmen (Emotions- und Motivationskon-

trolle), um gezielten Einfluss auf das Ausmaß und die Bereitschaft zur Anstren-

gung beim Lernen auszuüben (Anstrengungskontrolle) oder um mit störenden

Aspekte der Lernumgebung umzugehen (Umgebungskontrolle).

Grundsätzlich gelten die bereits zum Thema metakognitive Handlungskontrolle

genannten allgemeinen Charakteristika zur kognitiven Ressourcenbindung auch

für die volitionale Handlungskontrolle (Kanfer & Ackerman, 1989). Corno (1989)

ordnet in seinem Modell zum selbstgesteuerten Lernen metakognitive Kontroll-

prozesse den volitionalen Prozessen unter und sorgt somit wiederum für eine

fehlende Trennschärfe der Begriffe, der in dieser Arbeit nicht gefolgt werden

kann (Pekrun & Schiefele, 1996).

2.2.3 Motivation und Emotion

Seit den 1980er-Jahren spielen affektive und motivationale Elemente eine zu-

nehmende Rolle in der Forschung zum selbstgesteuerten Lernen. Bereits

Brown (1982) schreibt in ihrem Kapitel Beyond Cold Cognition: „But there are

other dimensions to learning that are extremely important; for example, people

have feelings about particular learning tasks and about themselves as learners

that can have persuasive effects on their performance.” (Brown Bransford, Fer-

rara, & Camplone, 1982, S. 202) Auch Corno (1986) weist zu Beginn seines

36

Artikels über metakognitive Komponenten des selbstgesteuerten Lernens auf

folgendes hin: “it is important to note that the definition of SRL used here en-

compasses cognitive and affective processes as well as metacognition.“

(Corno, 1986, S. 333) Auch Motivation stellt heute neben den bereits angespro-

chenen kognitiven, metakognitiven und volitionalen Prozessen eine Grundbe-

dingung für gelingende Lernprozesse dar. Sowohl Motivation als auch Kognition

sind notwendig, und ein Element kann das andere nicht ersetzen oder vollstän-

dig ausgleichen (Pekrun & Schiefele, 1996).

Emotionen und ihre Auswirkungen auf den Lernprozess

Lernrelevante Emotionen wie Freude beim Lernen, Prüfungsangst, Scham,

Hoffnungslosigkeit, Stolz, Hoffnung, Ärger oder Langeweile können als direktes

Resultat von Lern- und Leistungssituationen auftreten, sie können aber auch

auf den in Kapitel 2.2.4 beschriebenen selbstbezogenen Kognitionen beruhen,

wobei auftretende Emotionen beim Lernvorgang in stetiger gegenseitiger

Wechselwirkung mit den selbstbezogenen Kognitionen stehen. Bis in die späten

90er-Jahre stellte Prüfungsangst jedoch die einzige gut erforschte lernbezoge-

ne Emotion dar (Pekrun, Goetz, Frenzel, Barchfeld, & Perry, 2011; Pekrun &

Schiefele, 1996).

Die Control-Value Theory of Achievement Emotions von Pekrun, Prenzel und

Goetz (2007) können auf diesem Feld eine aktuelle Orientierung bieten.

Achievement Emotions sind nach ihrer Definition „emotions tied directly to

achievement activities or achievement outcomes“. (Pekrun et al., 2007, S. 15)

Die Autoren teilen diese Emotionen in drei Dimensionen ein:

37

Abbildung 2: Drei Dimensionen der Achievement Emotions (Pekrun et al., 2007, S. 16)

Es wird zunächst unterschieden, ob die Emotionen auf die Lernaktivität selbst

(Activity Focus) oder auf deren Ergebnis (Outcome Focus) gerichtet ist. Als

nächstes wird zwischen angenehmen und unangenehmen Emotionen unter-

schieden, die dann wiederum aktivierend oder deaktivierend auf die Lernhand-

lung einwirken können. In der Theorie von Pekrun, Prenzel und Goetz (2007)

wird dann der funktionale Zusammenhang zwischen Lernumgebung, Motivati-

on, selbstbezogenen Kognitionen, lernrelevanten Emotionen, dem Lernvorgang

an sich und dessen Ergebnis hergestellt. Neben der wechselseitigen Beeinflus-

sung der Elemente untereinander stellen die Autoren den Einschätzungspro-

zess von Lernaktivitäten durch das Individuum in den Mittelpunkt: „It is assu-

med, that appraisals of ongoing achievement activities and of their past and

future outcomes, are of primary importance in this respect“ (Pekrun et al.,

2007). Die grundlegenden Zusammenhänge dieser Theorie konnten Pekrun et

al. (2011) beim Test des auf dieser Theorie basierenden Achievement Emotions

Questionnaire (AEQ) an Studenten der Midwestern Canadian Universität

bestätigen: „the findings show, that students‘ achievement emotions are linked

to their control and value appraisals, motivation, use of learning strategies, self-

regulation of learning, and academic performance.” (Pekrun et al., 2011, S. 46)

Motivation als Vorbedingung, Element und Resultat des Lernprozesses

Pekrun und Schiefle (1996) schreiben zur Bedeutung von motivationalen As-

pekten, dass man den Lernprozess als Produkt zwischen kognitiven und moti-

38

vationalen Variablen sehen muss: „solche Verknüpfungen implizieren, daß bei-

de Arten von Bedingungen notwendig, allein aber jeweils nicht hinreichend für

Lernen und Leistung sind“ (Pekrun & Schiefele, 1996, S. 153). Motivation kann

also als ein Kernaspekt des selbstgesteuerten Lernens angesehen werden. De-

ci und Ryan (1993) gehen davon aus, dass motivationale Faktoren „die erfor-

derliche psychische Energie“ (Deci & Ryan, 1993, S. 223) für Entwicklungspro-

zesse und somit gerade auch Lernprozesse liefern.

In den 1960er-Jahren wurde hauptsächlich unter Laborbedingungen der Zu-

sammenhang zwischen relativ stabilen individuellen Leistungsmotiven (Maehr &

Sjogren, 1971) und akademischer Leistung überprüft. Die Ergebnisse der Un-

tersuchungen zur Leistungsmotivation konnten zwar generelle Zusammenhän-

ge zwischen dem Konstrukt und akademischen Leistungsergebnissen feststel-

len, direkte kausale Zusammenhänge konnten allerdings nicht nachgewiesen

werden.

Die 1970er-Jahre brachten das bis heute vorherrschende Gegensatzpaar

extrinsische und intrinsische Motivation ins Zentrum der Motivationsforschung

(Pekrun & Schiefele, 1996). Empirische Befunde zum Zusammenhang von

intrinsischer Lernmotivation und Indikatoren akademischen Lernens wurden im

Rahmen einer metaanalytische Untersuchung von Schiefele und Schreyer

(1994) gesammelt. Sie konnten dabei durchwegs korrelative und bei einigen

Fällen sogar kausale Zusammenhänge zwischen intrinsischer Motivation und

akademischer Leistung feststellen. Ein Ergebnis dieser Untersuchung war auch,

dass vor allem kognitive Strategien des tiefen, verstehenden Lernens (vgl. Kapi-

tel 2.2.1) von intrinsischer Motivation positiv beeinflusst wurden. Korrelationen

zwischen extrinsischer Lernmotivation und den Indikatoren für akademisches

Lernen waren nicht eindeutig feststellbar, wobei eine Korrelation zwischen ober-

flächlichen kognitiven Lernstilen und extrinsischer Motivation wahrnehmbar war

(Schiefele & Schreyer, 1994).

In ihrer Selbstbestimmungstheorie der Motivation gehen Deci und Ryan (1993)

dazu über, diesen Dualismus aufzubrechen, indem sie extrinsische Motivation

in vier Unterkategorien aufteilen. Entscheidend für diese Aufteilung ist, von wo

aus die externe Motivation reguliert wird. Die Autoren sprechen dabei von: ex-

ternaler Regulation, introjizierter Regulation, identifizierter Regulation und inte-

39

grierter Regulation. Externale Regulation liegt vor, wenn das Lernverhalten

zwar zielgerichtet ist, der Lernende selbst jedoch keinen Einfluss auf die anre-

genden und steuernden Variablen hat. Von introjizierter Regulation kann ge-

sprochen werden, wenn ein innerer Druck, wie zum Beispiel ein schlechtes

Gewissen, den Lernenden antreibt. Es gibt hier zwar keine äußeren Hand-

lungsanstöße, die anregenden und kontrollierenden Mechanismen liegen aller-

dings noch „außerhalb des Kernbereichs des individuellen Selbst“ (Deci & Ry-

an, 1993, S. 228). Wenn das Lernverhalten oder das Ziel desselben als wichtig

für die eigene Person angesehen wird, spricht man von identifizierter Regulati-

on. Den höchsten Grad an Selbstbestimmung hat der Lernende erreicht, wenn

er sich die der Handlung zu Grunde liegenden Ziele zu eigen gemacht hat und

somit den Lernvorgang an sich anstrebt. Diese Form wird integrierte Regulation

genannt. Die Autoren teilen an dieser Stelle den Motivationsbegriff wiederum in

zwei sich gegenüberstehende Konzepte auf: das selbstbestimmte integrierte

oder intrinsische Lernen gegen das fremdbestimmte externale, introjizierte oder

identifizierte Lernen. In einem weiteren Schritt schließen die Autoren dann von

der Qualität der Lernmotivation (selbstbestimmt gegen fremdbestimmt) auf die

Qualität des Lernprozesses: „Mit qualitativ hochwertigen Lernergebnissen ist

v.a. dann zu rechnen, wenn die Motivation durch selbstbestimmte Formen der

Handlungsregulation bestimmt wird.“ (Deci & Ryan, 1993, S. 234).

2.2.4 Selbst-, handlungs-, gegenstandsbezogene Überzeugungssysteme

und Kognitionen

Viele aktuelle Theorien zum selbstgesteuerten Lernen gehen von einem weite-

ren Grundelement für gelingende Lernprozesse aus, das in einem wechselseiti-

gen Verhältnis zu emotionalen und motivationalen Aspekten des Lernens steht.

Grundsätzlich geht es hier um Gedanken und Erwartungen zur eigenen Leis-

tungsfähigkeit und zur Wichtigkeit der angestrebten Lernhandlung für die jewei-

lige Person. Pekrun und Schiefele (1996) zählen hierzu Selbstkonzepte, Kau-

salattributionen, Erwartungen, Valenzkognitionen und Interessen.

40

Selbstkonzept

Mit dem Begriff Selbstkonzept ist zunächst einmal das grundlegende Wissen

über die eigene Person gemeint. Ein allgemeiner Zusammenhang zwischen

dem Selbstkonzepten zur Lernfähigkeit und schulischen Leistungen konnte

zwar in zahlreichen Studien nachgewiesen werden, jedoch sind die dort ver-

wendeten Begrifflichkeiten für Selbstkonzepte sehr variabel, wie die Folgende

Tabelle aus einer Metaanalyse von Hansford und Hattie (1982) zeigt:

Abbildung 3: Begriffe aus der Forschung zum Selbst (Hansford & Hattie, 1982, S. 133)

Insgesamt bescheinigt die Studie eher spezifisch gefassten Begriffen, wie dem

oben bereits genannten Fähigkeits-Selbstkonzept, eine gute Korrelation mit

akademischen Leistungen. Es muss an dieser Stelle betont werden, dass zwar

in den Modellen zur Selbstkonzeption eine kausale Wirkung von Selbstkonzep-

ten auf die Bildung von lernrelevanten Motivationen und Emotionen angenom-

men wird, derartige Kausalitäten aber bisher empirisch nicht nachweisbar sind

(Pekrun & Schiefele, 1996).

41

Kausalattributionen und Erwartungen

Kausalattributionen und Erwartungen stellen zwischen Lernergebnissen und

den dafür verantwortlichen Ursachen kausale Verbindungen her. Diese Kausali-

tät ist bei Selbstattributen in die Vergangenheit und bei Erwartungen auf die

Zukunft gerichtet. Das Lernergebnis wird dabei entweder durch interne Fähig-

keiten oder externe Bedingungen erklärt, wobei diese wiederum als stabil oder

veränderbar angesehen werden. Bestimmte Attributionsmuster werden dabei

als förderlich für das Selbstwertgefühl (interne, stabile Erfolgsattribution und

externe, variable Misserfolgsattribution) und somit auch für die lernrelevanten

Motivationen und Emotionen gesehen (Weiner, 1985). Bei den Erwartungen

konnten „positive korrelative Zusammenhänge zwischen internalen Kontroll-

überzeugungen und Schul- und Studienleistungen gefunden [werden]“. (Pekrun

& Schiefele, 1996, S. 162)

Perceived self-efficacy

Einige gute Belege für den Zusammenhang zwischen Erwartungen zur Mach-

barkeit von (Lern-)Handlungen konnten mit Studien zu Banduras (1986) Kon-

strukt der perceived self-efficacy (wahrgenommener Selbstwirksamkeit) er-

bracht werden (Pekrun & Schiefele, 1996). Menschen mit starken Selbstwirk-

samkeitsüberzeugungen sehen schwierige Lernaufgaben als Herausforderung

und nicht als Gefahr. Diese Herangehensweise kann laut Bandura (1994) lern-

bezogene Motivationen und Emotionen stark beeinflussen. Auch die Zielset-

zung als wichtige motivationale und metakognitive Komponente des Lernens

wird von der wahrgenommenen Selbstwirksamkeit beeinflusst: Menschen mit

hoher wahrgenommener Selbstwirksamkeit setzen sich eher anspruchsvolle

Ziele, verfolgen diese intensiver und gehen produktiv mit Misserfolgen beim

Lernprozess um. Der Zusammenhang zwischen wahrgenommener Selbstwirk-

samkeit und Motivation für selbstgesteuerte Lernprozesse ist laut Zimmerman

(2000) gut belegt. In der Studie von Pajares und Miller (1994) wurde untersucht,

welche Rolle die wahrgenommene Selbstwirksamkeit beim Lösen mathemati-

scher Probleme spielt: „Results revealed that math self-efficacy was more pre-

dictive of problem solving than was math self-concept, perceived usefulness of

42

mathematics, prior experience with mathematics, or gender” (Pajares & Miller,

1994, S. 193).

Valenzkognitionen und Interesse

Einen weiteren wichtigen Einflussfaktor auf Motivationen und Emotionen beim

Lernprozess stellen die sogenannten Valenzkognitionen dar. Sie beschreiben,

welchen Wert der Lernende dem erwarteten Ergebnis seiner Anstrengungen

zumisst. Davon hängt ab, wie hoch seine Motivation zur Zielerreichung ist

(Feather, 1982). In einer realen Lernsituation verhält sich die Bewertung von

Lernergebnissen jedoch deutlich komplizierter. Feather (1982) geht von stabilen

grundsätzlichen Werthaltungen aus, die bestimmen, wie stark die Valenzkogni-

tionen zu einem erwarteten Lernergebnis ausfallen. Aktuelle Untersuchungen

zum Zusammenhang zwischen Lernmotivation und Valenzkognitionen sprechen

jedoch eher vom aktuellen und individuell verschiedenen Wert eines Anreizes

(Rheinberg, Vollmeyer, & Rollett, 2000).

Wenn die Lernhandlung selbst den Anreiz darstellt, so kann man von Interesse

sprechen. Dieses Interesse kann sich auf den Lerngegenstand oder auf den

Lernprozess richten. Interesse kann zu intrinsischer Motivation führen, was

wiederum Auswirkungen auf die Art des Lernprozesses haben kann (vgl. Kapi-

tel 2.2.3). Inwiefern Interesse und Lernleistung sich gegenseitig beeinflussen,

ist dabei noch nicht ausreichend erforscht (Pekrun & Schiefele, 1996).

2.3 Struktur- und Funktionsmodelle selbstgesteuerten

Lernens

Nachdem im vorhergehenden Kapitel wichtige Elemente des selbstgesteuerten

Lernens untersucht wurden, stellt dieses Kapitel nun funktionale Beziehungen

zwischen diesen Bestandteilen her. Anhand von zwei Modellen werden dabei

verschiedene Schwerpunkte gesetzt: Im Modell von Bandura (Kapitel 2.3.1)

liegt der Schwerpunkt auf der gegenseitigen Beeinflussung der einzelnen Be-

standteile, wohingegen das Modell von Pekrun und Schiefele (Kapitel 2.3.2)

den prozessartigen Ablauf von Lernhandlungen widerspiegelt.

43

2.3.1 Das sozial kognitive Modell nach Bandura

Das sozial-kognitive Modell der Selbststeuerung nach Bandura wird auch als

„triadic definition of self-regulation“ (Zimmerman, 2000, S. 13) bezeichnet. Der

Schwerpunkt dieses Modells liegt zum einen auf der wechselseitigen Beziehung

der einzelnen Bestandteile und zum anderen auf den bereits erwähnten (vgl.

Kapitel 2.2.4) Selbstwirksamkeitskognitionen. Es gibt in diesem Modell drei zen-

trale, aufeinander bezogene Bestandteile: „self-monitoring of one’s behavior, its

determinants, and its effects; judgment of one’s behavior in relation to personal

standards and environmental circumstances; and affective self-reaction.“

(Bandura, 1991, S. 248) Im Folgenden werden zunächst die einzelnen Elemen-

te genauer erklärt und dann im Modell in einen Zusammenhang gebracht.

Self-Monitoring (Selbst-Überwachung)

Um das eigene Verhalten regulieren zu können, muss man sich dessen zu-

nächst einmal bewusst werden. Der dafür benötigte Prozess der Selbst-

Überwachung liefert jedoch keine neutralen Verhaltensinformationen. Die eige-

nen Wertschätzungen, Selbstwirksamkeitskognitionen und Emotionen bestim-

men darüber, welche Aspekte unseres Verhaltens wir in welcher Weise proto-

kollieren. Schon die Entscheidung, ob mehr Wert auf den Aspekt der Produktivi-

tät oder die Qualität des Prozesses gelegt wird, kann zu völlig unterschiedlichen

Ergebnissen führen. Ob die gesammelten Informationen später zu einer Reakti-

on führen können, hängt von folgenden Faktoren ab: zeitliche Nähe, Informati-

onsgehalt, aktuelle Motivation und persönliche Valenz des beobachteten Ver-

haltens (Bandura, 1991).

Die Selbst-Überwachung kann durch jegliche Form des Protokollierens erfolgen

(z.B. strukturierte Tagebücher, Kriterienlisten, lautes Denken mit Video- oder

Tonaufnahme). Besonders wirksam können auch Experimente zum eigenen

Verhalten sein, bei denen versucht wird, einzelne Einflussvariablen gezielt zu

manipulieren (Zimmerman, 2000; Zimmerman, 2008).

Self-Judgement (Selbst-Bewertung)

Bei der Selbst-Bewertung werden die beobachteten Verhaltensweisen mit per-

sönlichen, sozialen oder akademischen Standards verglichen. Entsprechen die

44

Beobachtungen diesen Standards nicht, kann im nächsten Schritt eine Verhal-

tensänderung initiiert werden. Persönliche Standards können durch direkte Be-

obachtung wichtiger Personen, durch Erziehung und Unterricht oder durch die

Beobachtung der Reaktionen, die andere auf das eigene Verhalten zeigen, ge-

bildet werden. Da viele Prozesse des Lernvorgangs normalerweise verdeckt

ablaufen, spielt hier vor allem das Lernergebnis als Vergleichswert eine wichti-

ge Rolle. Persönliche Standards werden individuell konstruiert und sind somit

keine immer gültigen, festen Regelwerke, sondern variieren je nach Kontext

und Umgebung. Beim Bewerten nach sozialen Standards wird das eigene Ver-

halten direkt mit dem Verhalten anderer verglichen. Im akademischen Umfeld

stehen dem Lernenden nach der Bearbeitung einer Lernaufgabe zudem noch

akademische Standards wie Noten und andere Fremdeinschätzungen als Ver-

gleichsmaßstab zur Verfügung (Bandura, 1991).

Self-Reactions (Selbst-Reaktionen)

Die Bewertung der Beobachtungen anhand der zur Verfügung stehenden Stan-

dards ist ein Prozess, bei dem viele Einflussgrößen, gerade aus den Bereichen

Motivation, Emotion und selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kogni-

tionen, eine wichtige Rolle spielen. Aus dieser Bewertung ergibt sich eine meist

emotionale Selbst-Reaktion des Lernenden. Diese Reaktion kann aktiv beein-

flusst werden, indem man bestimme Anreize für das Erreichen von Standards

setzt (Bandura, 1991).

Kausalattributionen können hier zum Beispiel dazu führen, dass ein Lernergeb-

nis anhand der Standards als nicht zufriedenstellend bewertet wird, gleichzeitig

aber eine stabile, interne Ursachenzuschreibung stattfindet. Da der Lernende

überzeugt ist, dass seine eigenen unveränderlichen persönlichen Dispositionen

für seinen unzulänglichen Lernprozess verantwortlich sind, sieht er keinen

Handlungsbedarf (Weiner, 1985).

Triadisches Modell der Selbstregulation

Grundsätzlich finden Lernprozesse immer in einer Wechselwirkung zwischen

dem Lernenden und seiner Umwelt statt (vgl. Kapitel 2.1.4). Bandura unter-

scheidet nun in seinem triadischen Modell zwischen dem Selbst, womit er die

45

im Inneren des Lernenden verdeckt ablaufende Prozesse meint, dem Verhal-

ten, das der Lernende zeigt, und seiner Umgebung.

Abbildung 4: Triadisches Modell der Selbststeuerung (Zimmerman, 2000, S. 15)

In diesem Modell finden sich mehrere Feedbackschleifen, die je nach betroffe-

nem Element als Covert Self-Regulation, Behavioural Self-Regulation und En-

vironmental Self-Regulation bezeichnet werden. Eine Feedbackschleife ent-

steht, indem nach dem Ausüben einer Strategie eine Rückmeldung aus dem

Handlungsprozess erfolgt, die wiederum den nächsten Strategieeinsatz beein-

flusst. Zimmerman (2000) präzisiert seine allgemeine Definition von 1986 (vgl.

Kapitel 2.1.1) im Sinne dieses sozial-kognitiven Modells folgendermaßen: „Self-

regulation refers to self-generated thoughts, feelings and actions that are

planned and cyclically adapted to the attainment of personal goals." (Zim-

merman, 2000, S. 14)

Die bereits beschriebenen Prozesse der Selbst-Überwachung, Selbst-

Bewertung und Selbst-Reaktion spielen in jedem dieser Feedbackkreise eine

entscheidende Rolle, da sie für das Entstehen einer adäquaten Rückmeldung

aus dem Handlungsprozess verantwortlich sind. Die zentrale Bedeutung der

wahrgenommenen Selbstwirksamkeit kann man in diesem Modell an den Pfeil-

richtungen eindeutig ausmachen: Alle Feedback Loop Pfeile enden und nahezu

alle Strategy Use Pfeile beginnen beim Self. Somit beeinflussen die in diesem

46

Element zentral verankerten Selbstwirksamkeitskognitionen alle beteiligten Pro-

zesse von selbstgesteuerten Handlungen und somit auch des selbstgesteuer-

ten Lernens (Bandura, 1991).

Strukturmodell des selbstgesteuerten Lernens

Einen guten Überblick über den Ablauf selbstgesteuerter Handlungen in Bandu-

ras Modell bietet Zimmerman (2000):

Abbildung 5: Ablauf selbstgesteuerter Handlungen (Zimmerman, 2000, S. 16)

Die einzelnen Selbststeuerungsprozesse sind in diesem Modell zunächst linear

aufgegliedert. Der Prozess beginnt mit der Handlungsplanung (Forethought). In

dieser Phase wird die Lernaufgabe analysiert, es werden passende Ziele ge-

setzt und entsprechende Strategien ausgewählt. Parallel dazu wird die persön-

liche Motivation zu dieser Lernaufgabe konstruiert. Hierbei spielen die aufga-

benspezifische Selbstwirksamkeit, die Erwartungen an das Lernergebnis, die

Valenzzuschreibungen und die Zielorientierung eine Rolle. Als nächsten Schritt

geht der Lernende zur Handlungsausführung (Performance) über. Kognitive

und metakognitive Strategien werden hier in der Auseinandersetzung mit dem

Lerngegenstand im jeweiligen Setting wirksam. In dieser Phase sollten zudem

Strategien zur Selbstüberwachung zum Einsatz kommen, um den nächsten

Schritt zu ermöglichen. In der folgenden Phase der Selbstreflektion (Self-

reflection) werden nun Lernergebnis und gesammelte Daten zum Handlungsab-

lauf bewertet und es findet eine Reaktion auf die Bewertung statt.

47

Bei der Betrachtung des Modells ist nun wichtig, dass sich diese drei Phasen

auch in einem zyklischen Verhältnis befinden. Nach oder während der Lern-

handlung beeinflussen die Ergebnisse der Selbstreflektionsphase wiederum die

Gedanken zur folgenden Handlungs(um)planung. Die Bedeutung des sozialen

Umfelds und der Lernumgebung erschließt sich aus diesem Modell nicht ohne

weiteres. Zimmerman (2000) weist jedoch in seinen Ausführungen darauf hin,

dass sich Umwelt und Lernender gegenseitig beeinflussen: „A key factor of a

social cognitive model of self-regulation is the interdependent roles of social,

environmental, and self-influences.“ (Zimmerman, 2000, S. 24)

2.3.2 Integratives Rahmenmodell von Schiefele und Pekrun

Bei Schiefele und Pekrun (1996) finden sich zwei Modelle zum selbstgesteuer-

ten Lernen. Bei einem Modell liegt der Schwerpunkt auf der Einbettung von Mo-

tivation und Emotion in den Lernprozess. Die Autoren bezeichnen dieses Mo-

dell schlicht als Skizze von Basisannahmen zu Bedingungen und Folgen von

Motivation und Emotion. In dieser Skizze werden nahezu alle bisher angespro-

chenen Elemente des selbstgesteuerten Lernens (vgl. Kapitel 2.2) miteinander

in Bezug gesetzt (Pekrun & Schiefele, 1996).

Bei ihrem integrativen Rahmenmodell bringen Schiefele und Pekrun die einzel-

nen Elemente in die Struktur eines Handlungsablaufs. Dieses Modell liefert

Hinweise zu vermuteten Kausalbeziehungen zwischen den einzelnen Bestand-

teilen, ohne zu übersehen, dass Beweise für kausale Zusammenhänge bei Un-

tersuchungen zum selbstgesteuerten Lernen dünn gesät sind. Zu den Zusam-

menhängen zwischen Selbststeuerung und akademischer Leistung führen sie

zum Beispiel an: „Die Mehrzahl der empirischen Befunde zum Zusammenhang

von Selbststeuerung und Leistung ist korrelativer Natur.“ (Schiefele & Pekrun,

1996, S. 269)

48

Basisannahmen zu Emotion, Motivation und Lernleistung

Abbildung 6: Emotion, Motivation und Lernleistung: Skizze einiger Basisannahmen (Pekrun et

al., 2011, S. 157)

Motivation und Emotion werden durch sogenannte antezendente Prozesse

ausgelöst. Diese prämotivationalen und präemotionalen Vorgänge können

zweierlei Ursachen haben: Selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene

Kognitionen beeinflussen den Aufbau von Motivation und Emotion beim Lern-

prozess. Individuelle Kognitionen wie Kausalattributionen, Selbstwirksamkeits-

erwartungen oder Valenzkognitionen werden in einem Zusammenspiel zwi-

schen Wahrnehmungen aus der Lernsituation und den internen Überzeugungs-

systemen des Lernenden generiert und beeinflussen die emotionalen und moti-

vationalen Abläufe. Die Lernmotivation kann hierbei direkt oder auch indirekt,

über die Wirkung der erzeugten Emotionen, manipuliert werden. Neben diesen

kognitiven Prozessen spielen auch strukturelle Bereitschaften wie körperliche

Dispositionen und Emotions- und Motivationsschemata eine Rolle. Diese Sys-

teme reagieren auf bestimmte Hinweisreize und lassen daraufhin ein festes

emotionales oder motivationales Programm ablaufen. Während die strukturellen

Dispositionen von Lernsituation zu Lernsituation relativ stabil bleiben, beein-

flusst die wahrgenommene Lernsituation die selbst-, handlungs- und gegen-

standsbezogenen Kognitionen, die wiederum indirekt den Lernprozess beein-

flussen, der dann zu einer Veränderung der Lernsituation führen kann. Es ent-

steht hier eine Feedbackschleife (Pekrun & Schiefele, 1996).

Neben der direkten Einflussnahme auf die kognitiven Prozesse des Lernverhal-

tens stehen Motivation und Emotion in einer gegenseitigen Beziehung zu voli-

Lernsituation

Selbst-/handlungs-/ gegenstandsbezogene

Kognitionen

Selbst-/handlungs-/ gegenstandsbezogene Überzeugungssysteme

Somatische Dispositionen; prozedurale Emotions-/ Motivationsschemata

Emotionen

Motivation

Kognitive Kompetenzen

Lernleistung Lernverhalten,

kognitive Lernprozesse

Handlungskontrolle (metakognitiv,

volitional)

49

tionalen und metakognitiven Handlungskontrollstrategien. Die direkte Beeinflus-

sung des Lernprozesses erscheint alleine deshalb plausibel, da sonst keine

interessengeleiteten intrinsischen Lernprozesse möglich wären. Dass Emotio-

nen wie Lernfreude oder Angst nicht nur direkt auf den Lernprozess wirken,

sondern auch indirekt mit den dazugehörigen Strategien der Handlungskontrolle

interagieren, kann man am Beispiel der negativen, deaktivierenden Emotion

Hoffnungslosigkeit verdeutlichen (Pekrun et al., 2007). Neben der Verminde-

rung von Lernmotivation würde Hoffnungslosigkeit in diesem Modell dafür sor-

gen, dass die Lernhandlung durch negative, deaktivierende Emotionen gestört

wird. Dies könnte volitionale Kontrollmechanismen zum Schutz der Lernhand-

lung auslösen, wobei diese auch durch die deaktivierende Hoffnungslosigkeit

beeinflusst würden. Erfolgreiche volitionale Strategien zum Umgang mit dieser

Emotion könnten nun entweder direkt Veränderungen der emotionalen und mo-

tivationalen Haltung anbahnen oder versuchen, durch Willenskraft den Lernfort-

gang trotz negativer Stimmung weiterzubringen.

Kognitive Kompetenzen stehen in diesem Modell in wechselseitiger Beziehung

zu den ablaufenden kognitiven Prozessen, was bedeutet, dass beim Lernen

auch die kognitiven Fähigkeiten geschult werden können. Ein weiterer wichtiger

Aspekt ist die Rückmeldung von der wahrgenommenen Lernleistung zur Hand-

lungskontrolle. Dieser zweite Feedbackkreis sorgt für eine wechselseitige An-

passung von Handlungskontrollstrategien, kognitiven Lernprozessen und der

wahrgenommenen Lernleistung: Wenn der Lernende mit seiner Lernleistung

nicht zufrieden ist, hat er die Möglichkeit, durch Strategien der Handlungskon-

trolle in den Lernvorgang einzugreifen und das Ergebnis seiner Intervention mit

der neuen wahrgenommenen Lernleistung abzugleichen.

Pekrun und Schiefele weisen darauf hin, dass beim selbstgesteuerten Lernen

insgesamt zahlreiche Rückkopplungen stattfinden, „die bisher empirisch kaum

untersucht sind“ (Pekrun & Schiefele, 1996, S. 158).

Integratives Rahmenmodell zum selbstgesteuerten Lernen

Für dieses Modell gliedern Schiefele und Pekrun (1996) den Lernprozess in

seine Voraussetzungen, die beteiligten Einzelprozesse der Lernsteuerung und

die entstandene Produkte auf.

50

Abbildung 7: Rahmenmodell des fremd- und selbstgesteuerten Lernens (Schiefele & Pekrun,

1996, S. 271)

Die relativ stabilen Lernermerkmale beeinflussen den Lernprozess, der wiede-

rum in eine Planungs-, Durchführungs- und Bewertungsphase aufgeteilt wird.

Auf die einzelnen Phasen des Lernprozesses wirken nun interne Lernsteuerung

und externe Lernsteuerung ein. Am Ende des Lernvorganges entsteht dann ein

Lernprodukt. Die verschiedenen Grundbestandteile des selbstgesteuerten Ler-

nens (vgl. Kapitel 2.2) werden den verschiedenen Phasen sowie den Lerner-

merkmalen zugewiesen.

Die metakognitive Handlungskontrolle taucht in den Lernermerkmalen als meta-

kognitives Wissen auf. Einzelne Strategien dieser metakognitiven Handlungs-

kontrolle werden dann in allen Phasen des Lernprozesses benötigt, wobei in

der Planungsphase das vorbereitende Ressourcenmanagement als Oberbegriff

für Strategien zum Umgang mit der Lernumgebung hinzugenommen wird. Voli-

tionale Merkmale spiegeln die personenbezogenen Prädispositionen der Wil-

lenssteuerung wider und finden sich ebenfalls bei den Lernermerkmalen. Stra-

tegien der volitionalen Handlungskontrolle beziehen sich auf Planungs- und

Durchführungsphase. Bei der Bewertung des Lernprozesses spielen in diesem

Modell volitionale Strategien keine Rolle, dafür aber die Motivation des Lernen-

51

den, die auch in der Planungsphase wichtig ist. Motivationale Orientierungen

und Überzeugungen sind zudem als Teil der Lernermerkmale aufgeführt.

Schiefele und Pekrun (1996) weisen darauf hin, dass „in realen Lernepisoden

vermutlich oft Abweichungen von dieser Reihenfolge auftreten.“ (Schiefele &

Pekrun, 1996, S. 270) Die Autoren sprechen zudem an, dass die externe Lern-

steuerung noch genauer zu den einzelnen Prozessphasen zugeordnet werden

müsste.

2.3.3 Weitere Modelle zum selbstgesteuerten Lernen

Im Verlauf der Forschung zum selbstgesteuerten Lernen haben sich, vor allem

in der Entwicklungsphase der 80er- und 90er-Jahre, zahlreiche Theorien und

Modelle zum selbstgesteuerten Lernen gebildet (Schunk, 2013). Große Unter-

schiede finden sich vor allem zwischen den Modellen von Vertretern verschie-

dener Forschungsparadigmen (Zimmerman, 1989). Im Bereich der kognitiv-

konstruktivistischen Lernforschung unterscheiden sich die aktuellen Modelle vor

allem durch die unterschiedliche Schwerpunktsetzung: Pintrich (2000) struktu-

riert in seinem Modell zum Beispiel den Lernvorgang in vier areas of regulation

und vier Phasen. Diese am sozial-kognitiven Modell von Bandura (1986) ange-

lehnte Struktur verwendet er dann, um seine Gedanken zur Zielorientierung

einzuarbeiten. Kuhl (2000) stellt den seiner Meinung nach eher inhaltsbezoge-

nen Modellen, wie dem auf Kognitionen zur Selbstwirksamkeit basierenden

Modell von Bandura (1986) und dem auf Valenzkognitionen basierenden Modell

von Faether (1982), einen funktionalen Ansatz entgegen. Selbstkognitionen

sind in seinem Modell eher Folgen als Auslöser von selbstgesteuerten Hand-

lungen. Zur grundsätzlichen Kompatibilität beider Ansätze führt er an: „Search-

ing for functional mechanisms underlying motivation and self-regulation is, of

course, not incompatible with the notion that the content of thought such as

cognitive beliefs can have a functional significance.“ (Kuhl, 2000, S. 112)

52

2.4 Diagnosekompetenzen zum selbstgesteuerten Lernen

Im folgenden Kapitel soll nun untersucht werden, welche Elemente des selbst-

gesteuerten Lernens und welche Aspekte der dargestellten Modelle für die Be-

antwortung der grundlegenden Fragestellung dieser Arbeit eine Rolle spielen:

Wie gut sind die diagnostischen Fähigkeiten der Lehrkräfte zum selbstgesteuer-

ten Lernen ihrer Schüler?

Zuerst werden die für die Fragestellung wichtigen Begrifflichkeiten im Kontext

der bereits angeführten Definitionen und Modelle des selbstgesteuerten Ler-

nens herausgearbeitet (vgl. Kapitel 2.4.1), um diese dann unter Rückbezug auf

die grundlegende Fragestellung dieser Arbeit in konkrete Forschungsfragen und

Annahmen zu überführen (vgl. Kapitel 2.4.2).

2.4.1 Wichtige Begrifflichkeiten und Konstrukte

Bei der Auswahl der zu untersuchenden Kompetenzen des selbstgesteuerten

Lernens im Rahmen dieser Arbeit war neben den bisher geschilderten Definiti-

onen und Modellen vor allem Boekaerts (2000) Warnung vor der extensiven

Verwendung unterschiedlicher Begrifflichkeiten bei Forschungen zum selbstge-

steuerten Lernen relevant. Boekaerts sieht die Gefahr der gegenseitigen Ab-

schottung wissenschaftlicher Gruppierungen, die jeweils ihr eigenes Vokabular

und ihre eigenen Publikationen verwenden, grundsätzlich dabei aber über das-

selbe Thema sprechen:

„Even more detrimental to the development of a common insight in the vari-

ous phenomena of self-regulation is that a kaleidoscope of terms and labels

exist and that these may sound unfamiliar, even alien, to researchers who

are not in that particular area.“ (Boekaerts et al., 2000, S. 2)

Für diese Arbeit sollen deshalb keine neuen Begrifflichkeiten oder Modelle ge-

schaffen werden. Vielmehr wird der Versuch unternommen, möglichst viele in

bisherigen Untersuchungen als wirksam für den Lernprozess bestätigte Be-

standteile des selbstgesteuerten Lernens herauszuarbeiten, ohne zu sehr in die

jeweiligen Einzelbereiche einzutauchen. Ziel dieser Untersuchung ist ein mög-

lichst breites und umfassendes Bild von den Fähigkeiten zum selbstgesteuerten

Lernen von Schülern zu erhalten, ohne die Probanden durch ein inhaltlich über-

frachtetes Untersuchungsinstrument abzuschrecken.

53

Als Ausgangspunkt zur Festlegung der einzelnen Bereiche des selbstgesteuer-

ten Lernens eignen sich hier vor allem die bereits genannten Modelle von

Bandura (1986) und Schiefele und Pekrun (1996). Das Modell von Schiefele

und Pekrun bietet sich für diese Untersuchung an, weil die Autoren dabei ihr

Augenmerk nicht nur auf einen bestimmten Teilaspekt des selbstgesteuerten

Lernens hin ausrichten. „Im Sinne der Formulierung eines Rahmenmodells“

(Schiefele & Pekrun, 1996, S. 270) wollen die Autoren die von ihnen angenom-

menen funktionalen Zusammenhänge beim Lernprozess aufzeigen. Erweitert

man dieses Modell noch um die von den Autoren angeführten Basisgedanken

zum Zusammenspiel von Emotion, Motivation und Lernleistung, so kann man

sehr viele aktuelle kognitive Modelle zum selbstgesteuerten Lernen mit diesen

Begrifflichkeiten fassen:

1. Kognitive Kompetenzen

2. Volitionale Handlungskontrolle

3. Metakognitive Handlungskontrolle

4. Motivation und Emotion

5. Selbst,- handlungs- und gegenstandsbezogene Überzeugungssysteme

Das weithin akzeptierte sozial-kognitive Modell von Bandura (1986) fügt diesen

Oberbegriffen die Gedanken zur Selbstwirksamkeit und die von Schiefele und

Pekrun nicht mit in ihr Modell aufgenommenen Feedbackbeziehungen hinzu

(Schiefele & Pekrun, 1996).

1. Kognitive Kompetenzen

Kognitive Kompetenzen werden im Rahmen dieser Untersuchung in tiefe und

oberflächliche Lernstrategien unterteilt. Die Frage nach aufgabenrelevantem,

fachlichem Vorwissen kann in diesem Testverfahren leider nicht überprüft wer-

den, da die Untersuchung sich nicht nur auf ein konkretes Fachgebiet beziehen

kann.

54

2. Volitionale Handlungskontrolle

Bei den Strategien zur volitionalen Handlungskontrolle untersucht diese Arbeit

zwei wichtige Aspekte: Mittel zur Aufrechterhaltung der Lernhandlung (Anstren-

gungskontrolle) und Mittel zur Veränderung von störenden Elementen in der

Lernumgebung (Umgebungskontrolle). Eine Analyse von volitionalen Merkma-

len in der Persönlichkeitsstruktur der Lernenden würde den Rahmen des Unter-

suchungsinstrumentes sprengen. Zudem ist diese Differenzierung vor dem Hin-

tergrund der dieser Arbeit zu Grunde liegenden Fragestellung nicht von Interes-

se.

3. Metakognitive Handlungskontrolle

Die Strategien zur metakognitiven Handlungskontrolle werden hier nach den

Phasen des Lernprozesses, in denen sie zum Einsatz kommen, eingeteilt: Ziel-

setzung- und Aufgabenanalyse vor dem Lernen, Überwachung und Regelung

des Lernprozesses während des Lernens und Ergebnisabgleich nach dem Ler-

nen. Hinzu kommen noch die Strategien im Umgang mit den zur Verfügung

stehenden externen Lernressourcen wie die aktive Gestaltung der sozialen und

materiellen Lernumgebung.

Für diese Arbeit kann kein Teilaspekt in fünf Unterbereiche aufgeteilt werden,

da ansonsten entweder zu wenige Items pro Unterbereich zur Verfügung ste-

hen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, oder die Aspekte der me-

takognitiven Handlungskontrolle die Untersuchung dominieren würden. Aus

diesem Grund werden metakognitive Strategien der Handlungskontrolle in die-

ser Arbeit in die Teilaspekte Steuerung des Lernprozesses und aktive Gestal-

tung der Lernumgebung aufgeteilt.

4. Motivation und Emotion

Im Sinne des Modells von Deci und Ryan (1993) wird im Folgenden zwischen

selbstbestimmten Motivationsformen (intrinsische und integrierte Motivation)

und fremdbestimmten Motivationsformen (externale, introjizierte und identifizie-

rende Motivation) unterschieden. Der Informationsgehalt dieser Dichotomie ge-

nügt für die Beantwortung der grundlegenden Fragestellung der vorliegenden

55

Arbeit, zudem könnte im Rahmen der eingesetzten Fragebögen nicht jede moti-

vationale Abstufung getrennt untersucht werden.

Um die Fragebögen nicht zu umfangreich werden zu lassen, wird beim Thema

Emotion nur der bereits gut untersuchte Aspekt der Angst vor akademischen

Lernaufgaben untersucht (Pekrun & Schiefele, 1996).

5. Selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionssysteme

Im Rahmen dieser Untersuchung werden zwei wichtige theoretische Konstrukte

aus diesem Bereich des selbstgesteuerten Lernens analysiert: zum einen die

wahrgenommene Selbstwirksamkeit und zum anderen die lernzielbezogenen

Valenzkognitionen. Die beiden Aspekte wurden ausgewählt, da auf der einen

Seite das Konstrukt der Selbstwirksamkeit andere Aspekte wie Selbstkonzepte

und Valenzkognitionen mit abdecken kann (Bandura, 1991) und auf der ande-

ren Seite das Konzept der Valenzkognitionen eine lange Forschungsgeschichte

vorweisen kann und sich auf den wichtigen Aspekt der Zielsetzung konzentriert

(Rheinberg et al., 2000).

2.4.2 Fragestellungen und Annahmen

Wie gut stimmen die Diagnosen der Lehrer mit den Selbsteinschätzungen ihrer

Schüler zu den jeweiligen Merkmalen des selbstgesteuerten Lernens überein?

Diese grundlegende Fragestellung kann anhand der besprochenen Definitionen

und Modelle nun auf die im vorigen Abschnitt bestimmten Grundbestandteile

des selbstgesteuerten Lernens aufgefächert werden. Im Folgenden werden zu

jedem Teilbereich aus Kapitel 2.4.1 Fragestellungen formuliert, zu deren erwar-

tetem Ergebnis dann Annahmen gemacht werden. Die Fragestellungen werden

mit F(x) bezeichnet, wobei x für die Nummerierung nach dem im vorigen Kapitel

verwendeten System steht:

F1: Stimmen die Einschätzungen von Lehrern mit den Selbsteinschätzungen

ihrer Schüler zu deren kognitiven Kompetenzen überein?

56

Annahmen:

Zu den kognitiven Kompetenzen wird eine eher treffende Einschätzung durch

die Lehrkräfte erwartet, vor allem im Bereich der oberflächlichen Lernstrategien,

da diese im schulischen Umfeld oft im Rahmen von Kurztests, mündlichen Ab-

fragen, Hausaufgabenkontrollen oder Klassenarbeiten abgeprüft werden. Im

Bereich der tiefen Strategien zum Verständnislernen wird erwartet, dass das

Ergebnis gemischt ausfallen wird, da diese Strategien im regulären Unterricht

nur bei Schülern beobachtet werden können, die mit mündlichen Beiträgen am

Unterrichtsgeschehen teilnehmen.

F2: Stimmen die Einschätzungen von Lehrern mit den Selbsteinschätzungen

ihrer Schüler zu deren Kenntnis und vermuteten Verwendung von Strategien

volitionaler Handlungskontrolle überein?

Annahmen:

Hier ist wiederum ein geteiltes Bild zu erwarten. Grundsätzlich zeigen sich im

Schulalltag, besonders in Phasen der Einzel-, Partner- und Gruppenarbeit, die

Fähigkeiten der Schüler zur Willenssteuerung. Bei einer Klassengröße von

durchschnittlich 28 Schülern und Schülerinnen ist jedoch zu erwarten, dass vie-

le Aspekte der volitionalen Handlungskontrolle vom Lehrer nicht bemerkt wer-

den. Zudem ist es nahezu unmöglich, gelingende volitionale Steuerung im

Schulalltag festzustellen. Man beobachtet eher, wann es Schülern nicht gelingt,

ihre Lernhandlungen gegen Alternativen oder Störungen aus dem Lernumfeld

abzuschirmen.

F3: Stimmen die Einschätzungen von Lehrern mit den Selbsteinschätzungen

ihrer Schüler zu deren Kenntnis und vermuteten Verwendung von Strategien

der metakognitiven Handlungskontrolle überein?

Annahmen:

Metakognitive Strategien werden im Regelunterricht zwar vermittelt, deren An-

wendung wird allerdings oft nur unzureichend evaluiert. Der Unterschied zwi-

schen der bloßen Kenntnis und der praktischen Verfügbarkeit von Strategien

spielt hier auch eine große Rolle und könnte sich in Selbstüberschätzungen der

Schüler und Unterschätzungen durch die Lehrkräfte zeigen. Insgesamt werden

57

hier größere Abweichungen zwischen Lehrereinschätzungen und Schülerein-

schätzungen erwartet.

F4: Stimmen die Einschätzungen von Lehrern mit den Selbsteinschätzungen

ihrer Schüler zu deren Motivation und lernrelevanten Emotionen überein?

Annahmen:

Es wird erwartet, dass die motivationale Orientierung nur bei einzelnen Schü-

lern gut eingeschätzt wird. Schüler, die dem jeweiligen Unterricht mit amotivier-

ter bis externaler Grundhaltung begegnen und diejenigen, die starkes Interesse

am Unterricht zeigen, können zum Beispiel anhand von deutlich wahrnehmba-

ren emotionalen Reaktionen identifiziert werden. Problematischer wird diese

Einschätzung bei den eher unauffälligen Schülern, die ihre motivationale

Grundhaltung nicht direkt zur Schau stellen.

Da Angst beim Lernen ein deutlich vom Bereich der Lernmotivation getrennter

Bereich ist, sollte dieser auch zu unabhängigen Ergebnissen führen. Auch bei

der Einschätzung von Angst wird vermutet, dass diese bei eher introvertierten

Schülern von den Lehrkräften nicht gut diagnostiziert werden kann.

F5: Stimmen die Einschätzungen von Lehrern mit den Selbsteinschätzungen

ihrer Schüler zu deren selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kogniti-

onssystemen überein?

Annahmen:

Bei dieser Untersuchung wird von der Annahme von Deci und Ryan (1993)

ausgegangen, dass motivationale Aspekte die benötigte Energie liefern, um

Lernprozesse ohne externe Handlungskontrolle zum Ziel zu bringen. Wenn man

weiterhin den Aussagen Pekrun und Schiefele (1996) folgt, dass selbst-, hand-

lungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen Antezedenzien für motivationale

Prozesse sind, wird deren Bedeutung als Antreiber für den gesamten Lernpro-

zess ersichtlich. Im Modell von Bandura (1986) werden die in diesem Bereich

ablaufenden Kognitionsprozesse als covert self-regulation bezeichnet. Weil die-

se Prozesse also verdeckt ablaufen, sind sie für Lehrkräfte nur schwer zu iden-

tifizieren. Aus diesem Grund werden hier große Abweichungen zwischen den

Aussagen der Schüler und den Einschätzungen der Lehrkräfte erwartet.

58

3 Methode

Seit den 1970er Jahren wurden im Bereich des selbstgesteuerten Lernens zahl-

reiche Untersuchungsinstrumente entwickelt und eingesetzt. Zum Einsatz ka-

men dabei unter anderem Fragebögen zur Selbsteinschätzung (Heyn, Baumert,

& Köller, 1994; Pintrich et al., 1993; Schiefele & Wild, 1994; Weinstein & Pal-

mer, 2002), Fragebögen zur Fremdeinschätzung (Hoge & Coladarci, 1989;

Zimmerman & Martinez-Pons, 1988), strukturierte Interviews (Zimmerman &

Martinez-Pons, 1990; Zimmerman & Martinez-Pons, 1986), strukturierte Be-

obachtungen (Perry, VandeKamp, Mercer, & Nordby, 2002), Aufgaben zur Feh-

lersuche (Baker, 1984), Lernprotokolle (Azevedo & Cromley, 2004; Ericsson,

2006; Schmitz & Wiese, 2006) sowie die Auswertung von Trace-Logs (Winne et

al., 2006).

Aus diesem Grund werden im Folgenden nach einem Überblick über die Ziel-

gruppe und den Ablaufplan der Untersuchung (vgl. Kapitel 3.1) zunächst einmal

Instrumente aus der aktuellen Forschung zum selbstgesteuerten Lernen auf

ihre Passung zur Problemstellung dieser Arbeit hin untersucht (vgl. Kapitel 3.2).

Im nächsten Schritt werden die für diese Untersuchung verwendeten Instrumen-

te erarbeitet (vgl. Kapitel 3.3), um diese dann in Bezug zu den Fragestellungen

aus dem vorigen Kapitel zu setzen, sodass daraus Forschungshypothesen for-

muliert werden können (vgl. Kapitel 3.4).

3.1 Stichprobe und Design

Für die vorliegende Forschungsfrage nach der Diagnosekompetenz von Lehr-

kräften für die selbstgesteuerten Lernprozesse ihrer Schüler steht zunächst

einmal die Gruppe der Lehrer im Mittelpunkt. Im nächsten Schritt werden die

von diesen Lehrern unterrichteten Schüler befragt. Zudem sollte man Zugriff auf

standardisierte Leistungstests dieser Schüler haben, um über ein Vergleichskri-

terium für die Ergebnisse der Fragebögen zu verfügen. Um diesen Anforderun-

gen im Rahmen einer Masterarbeit nachkommen zu können, wurde die gesam-

te Untersuchung an einer allgemeinbildenden Mittelschule im ländlichen Raum

Baden-Württembergs vorgenommen. Die Arbeit mit den Daten Minderjähriger

59

und die Bewegung in einem schulrechtlichen Rahmen sorgen für zusätzliche

Erfordernisse an das Forschungsdesign.

3.1.1 Stichprobe

Da zu erwarten war, dass bereits in der Grundschule und in den Klassenstufen

fünf und sechs etliche kognitive und metakognitive Lernstrategien im Unterricht

explizit behandelt wurden (Ministerium für Kultus, Jugend und Sport Baden-

Württemberg, 2004a, 2004b), müssten sich für diese Untersuchung prinzipiell

alle Altersstufen einer weiterführenden Stufe eignen. Die erste Vorauswahl der

Probanden musste jedoch zunächst auf Basis der vorliegenden standardisierten

Leistungstests erfolgen, auf deren Grundlage ein Zusammenhang zwischen

Selbst-, beziehungsweise Fremdeinschätzungen und akademischer Leistung

hergestellt werden soll. An einer Mittelschule in Baden-Württemberg werden in

den Klassenstufen sieben und neun am Schuljahresanfang die landesweit ein-

heitlichen Diagnose- und Vergleichsarbeiten in den Fächern Deutsch, Englisch

und Mathematik durchgeführt. Da diese Testergebnisse für die Untersuchung

herangezogen werden sollten, kamen ausschließlich Schüler der siebten oder

neunten Jahrgangsstufe für diese Untersuchung in Frage. Die neunten Klassen

sind allerdings das gesamte Schuljahr über mit vielen Zusatzterminen belastet,

somit standen für diese Untersuchung lediglich die Siebtklässler zur Verfügung.

Studien zum selbstgesteuerten Lernen wurden im Bereich des berufsvorberei-

tenden akademischen Lernens schon in allen Altersstufen durchgeführt, von der

Primarstufe (Perry, 1998) über die Sekundarstufe (Zimmerman & Martinez-

Pons, 1990) bis ins Studium (LIST; Schiefele & Wild, 1994). Perry (1998) setzte

strukturierte Beobachtungen und direkte Befragungen ein, um Informationen

über das selbstgesteuerte Lernvermögen ihrer jungen Zielgruppe zu ermitteln,

während Zimmerman und Martinez-Pons (1990) strukturierte Interviews ver-

wendeten und Schiefele und Wild (1994) mit dem Inventar zur Erfassung von

Lernstrategien im Studium (LIST) einen komplexen Fragebogen zur Selbstein-

schätzung der Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen nutzen. Aus diesen

Untersuchungen ist abzuleiten, dass die Komplexität der Testinstrumente für

die Probanden erst mit zunehmender Altersstufe steigen kann, da zu vermuten

ist, dass die Lernenden erst in späteren Jahren das nötige explizite Strategie-

60

wissen haben, um adäquate Selbstauskünfte geben zu können: „For example, a

Questionnaire protocol typically presumes that students have knowledge of the

various study tactics and strategies mentioned in items that ask students to rate

a tactic’s frequency of use or importance.“ (Winne & Perry, 2000, S. 556)

Bei einer wissenschaftlichen Untersuchung mit Minderjährigen im schulischen

Umfeld müssen bestimmte Aspekte des Datenschutzes und der Informations-

pflicht besonders genau genommen werden. Deswegen durften an dieser Be-

fragung nur Schüler teilnehmen, deren Eltern eine schriftliche Einverständniser-

klärung abgegeben hatten. Zudem konnten die Ergebnisse von Schülern nur

gewertet werden, wenn von ihnen auch für alle Diagnose- und Vergleichsarbei-

ten Leistungswerte vorlagen. Von den 106 Schülern der siebten Klassenstufe

standen neun Schüler wegen fehlender Einverständniserklärung der Eltern be-

ziehungsweise Krankheit am Untersuchungstag nicht zur Verfügung. Die end-

gültige Probandengruppe bestand aus 97 Schülern, darunter 44 Jungen und 53

Mädchen. Davon konnten für die Hypothesenprüfung die Ergebnisse zweier

Mädchen nicht gewertet werden, da von ihnen wegen einer falschen Zuordnung

keine Lehrereinschätzungen vorlagen. Bei vier weiteren Mädchen und zwei

Jungen fehlten jeweils einzelne Items bei den Lehrerfragebögen, weshalb sie

ebenfalls aus der Wertung herausgenommen wurden. Von fünf weiteren Mäd-

chen und drei Jungen lagen bei jeweils einem der standardisierten Leistungs-

tests keine Ergebnisse vor, weshalb diese auch nicht gewertet wurden. Insge-

samt standen damit die Ergebnisse von 82 Schülerfragebogen zur Verfügung.

Tabelle 1: Stichprobe – Aufteilung in Geschlecht und Fachbereich

Pro Klasse nahmen zwei Hauptfachlehrer an der Untersuchung teil, davon zwei

Deutschlehrer, drei Mathematiklehrer und drei Englischlehrer. Es wurden aus-

Mädchen Jungen gesamt Deutsch Englisch Mathe

Gruppe 1 12 10 22 0 11 11

Gruppe 2 15 5 20 9 0 11

Gruppe 3 6 11 17 10 7 0

Gruppe 4 9 14 23 0 11 12

gesamt 42 40 82 19 29 34

61

schließlich Kernfachlehrer ausgewählt, da diese doppelt so viel Unterrichtszeit

mit ihren Schülern verbringen konnten als Nebenfachlehrer und somit mehr

Chancen zur Beobachtung derselben hatten. Das Kernfach Naturwissenschaft-

liches Arbeiten wurde nicht mit berücksichtigt, da hierfür weniger Stunden zur

Verfügung standen. Auch die weiteren Wahlpflicht-Kernfächer Mensch und

Umwelt und Technik blieben außen vor, weil die Schüler jeweils nur entweder

das eine oder das andere Fach besuchten.

Da einer der Hauptfachlehrer eine sehr lange krankheitsbedingte Fehlzeit im

bisherigen Schuljahr hatte, fiel er auf Grund der unterschiedlichen Vorausset-

zungen aus der Versuchsstichprobe heraus. Deswegen war es leider nicht

möglich, pro Klasse jeweils einen Lehrer für Deutsch, Mathematik und Englisch

auszuwählen. Um trotzdem eine gleiche Verteilung der Kollegen auf die einzel-

nen Klassen gewährleisten zu können, wurden bei den Parallelklassen auch

jeweils nur zwei Hauptfachlehrer einbezogen. Nachdem Dopplungen entfernt

wurden, die sich ergaben, wenn ein Lehrer gleichzeitig in zwei Parallelklassen

unterrichtete, waren acht Probanden mit den oben beschriebenen Fächervertei-

lungen aus den vier Klassenstufen gefunden.

Die Geschlechterverteilung der teilnehmenden Lehrkräfte war optimal, da alle

drei in der siebten Stufe unterrichtenden männlichen Kollegen und fünf weibli-

che Kollegen ausgewählt wurden. Auch das Verhältnis zwischen den vier erfah-

renen und vier jungen Kollegen war ausgeglichen.

3.1.2 Vorgehensweise

Zu Beginn des Schuljahres wurde bei der Schulleitung und den Lehrkräften er-

fragt, ob die Untersuchung in der geplanten Form an dieser Schule stattfinden

kann. Danach konnten die Ergebnisse der Diagnose- und Vergleichsarbeiten

ausgewertet werden. Als Nächstes wurde an alle Eltern der siebten Klassen ein

Informationsbrief mit angehängter Einverständniserklärung versandt. Nach

Durchsicht der Einverständniserklärungen konnten die teilnehmenden Schüler

der jeweiligen Klassen per Zufallsprinzip den zwei Fachbereichen zugeordnet

werden, die den diese Klasse einschätzenden Lehrern entsprachen. Dabei

wurde auf eine möglichst gleiche Geschlechterverteilung geachtet (vgl. Tabelle

1).

62

Der Schülerfragebogen wurde in eine seit drei Jahren an dieser Schule etablier-

te und landesweit standardisierte Lernplattform implementiert, da somit Daten-

sicherheit, schnelle Durchführung und schnelle Auswertung der Datensätze

möglich waren. Die Siebtklässler hatten den Umgang mit der Lernplattform seit

Beginn dieses Schuljahres im IT-Unterricht eingeübt und waren somit alle den

technischen Anforderungen der Befragung gewachsen. Da nicht alle Lehrkräfte

gleich sicher im Umgang mit der Lernplattform waren, wurden die Lehrerfrage-

bögen als Kopiervorlagen ausgearbeitet.

In der Untersuchungswoche füllten die Klassen jeweils zum Termin ihres IT-

Unterrichts die Fragebögen in den Schulcomputerräumen aus. Dabei war je-

weils der IT-Lehrer als Kontrollperson anwesend. Die acht Lehrkräfte bekamen

ihre Fragebögen zu Beginn der Woche ausgeteilt und sollten diese bis Ende der

Woche beim Versuchsleiter abgeben. Sie wurden darauf hingewiesen, dass sie

sich beim Ausfüllen der Fragebögen nicht gegenseitig oder mit den betroffenen

Schülern austauschen sollten.

3.2 Etablierte Forschungsinstrumente

Im folgenden Abschnitt werden bereits etablierte Messverfahren zum selbstge-

steuerten Lernen erläutert und auf ihre Passung zu der vorliegenden Untersu-

chung hin analysiert. Winne und Perry (2000) teilen Instrumente zur Messung

von selbstgesteuertem Lernen danach ein, ob sie auf die Fähigkeit oder den

Prozess fokussieren. Da der Schwerpunkt dieser Forschung auf der Analyse

von Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen liegt, nehmen die darauf ausge-

richteten Instrumente den größten Raum ein, darunter Fragebögen zur Selbst-

auskunft (vgl. Kapitel 3.2.1), Fragebögen zur Fremdeinschätzung (vgl. Kapitel

3.2.2) und strukturierte Interviews (vgl. Kapitel 3.2.3). In Kapitel 3.2.4 werden

dann im Kontrast dazu prozessbezogene Analysemethoden dargestellt, um auf

bestimmte Vor- und Nachteile der bereits genannten Verfahren hinweisen zu

können.

63

3.2.1 Fragebögen zur Selbstauskunft

International haben sich zwei in den 1980er und 1990er-Jahren entwickelte

Fragebögen bis heute bei Untersuchungen zu selbstgesteuertem Lernen als

Fähigkeit durchgesetzt: Zum einen der Learning and Strategies Study Inventory

(LASSI;Weinstein & Palmer, 2002) und zum anderen der Motivated Strategies

for Learning Questionnaire (MSLQ;Pintrich et al., 1993). Neben den beiden gibt

es noch eine Vielzahl anderer englischsprachiger Testinstrumente wie das

Goals and Strategies for Studying Science (GSSS;Nolen & Haladyna, 1990)

oder das Revised Inventory of Learning Processes (Schmeck, 1983), die mit

unterschiedlichen Schwerpunkten dieselben Grundaspekte der beiden bereits

genannten Fragebögen thematisieren. Interessant für die Fragestellungen die-

ser Arbeit ist noch die aktuelle Version des Study Process Questionnaire (R-

SPQ-2F; (Biggs, Kember, & Leung, 2001), da dieser auf den kognitiven Lernsti-

len nach Marton und Säljö (2005) basiert (vgl. Kapitel 2.2.1).

Im deutschen Sprachraum gibt es mit dem Lernstrategien Im Studium

(LIST;Schiefele & Wild, 1994) einen etablierten Fragebogen, der sich auf die

beiden bereits genannten Instrumente LASSI und MSLQ stützt. Ähnlich wie

auch beim MSLQ und beim LASSI sind die Fragen auf eine studentische Ziel-

gruppe ausgerichtet. Das Kieler Lernstrategien Inventar (KSI;Heyn et al., 1994)

ist ein weiteres deutschsprachiges Instrument, welches sich an den MSLQ und

an LASSI anlehnt. Die Frageformulierungen im KSI sind jedoch nicht für Stu-

denten, sondern für Sekundarschüler formuliert (Baumert, 1993). Im Rahmen

der German National Educational Panel Study (NEPS), einer Längsschnittun-

tersuchung, die Entwicklungs- und Bildungsprozesse in Deutschland von der

frühen Kindheit bis ins Erwachsenenalter untersucht, werden auch metakogniti-

ve Kompetenzen untersucht (Artelt, Weinert, & Carstensen, 2013). Der Fokus

dieser Untersuchung liegt allerdings ausschließlich auf dem metakognitiven Be-

reich, wobei auch Voraussetzungen für metakognitive Prozesse in Form von

„judgements of performance directly after the test phase“ (Händel, Artelt, &

Weinert, 2013, S. 170) kurz angesprochen und in der Untersuchung verortet

werden.

64

Im Folgenden werden mit dem MSLQ und dem LASSI zwei bedeutende interna-

tional zum Einsatz kommende Testinstrumente und mit dem LIST und dem KSI

zwei deutschsprachige Fragebögen genauer vorgestellt.

Learning and Strategies Study Inventory

Beim 1987 entwickelten Learning and Strategies Study Inventory füllen die Pro-

banden einen Fragebogen aus, bei dem sie retrospektiv über ihr Lernverhalten

und die von ihnen eingesetzten Lernstrategien Auskunft geben: „The focus is on

both covert and overt thoughts, behaviors, attitudes, motivations and beliefs that

relate to successful learning in post-secondary education and training settings

and that can be altered through educational interventions.” (Weinstein & Pal-

mer, 2002, S. 4) Das aus ursprünglich 77 Items bestehende Testinstrument

wurde 2002 neu bearbeitet und auf 80 Items erweitert, die in zehn Unterskalen

eingeteilt sind. Diese Unterskalen werden von den Autoren in drei Bereiche ein-

geteilt: Fähigkeiten (skill), Wille (will) und Strategien zu Selbstregulation (self-

regulation strategies) (Prevatt, Petscher, Proctor, Hurst, & Adams, 2006). Die

Fähigkeiten setzen sich aus Konzentrationsfähigkeit, der Fähigkeit zur Identifi-

zierung von Kernideen, und Informationsverarbeitungsfähigkeiten zusammen.

Um sich als konzentrationsfähig zu erweisen, müssen die Schüler in der Lage

sein, ihre Aufmerksamkeit trotz eventuell auftretender Ablenkungen auf den

Lerngegenstand zu richten und eine hohe Konzentration im Umgang mit dem-

selben zeigen. Die Fähigkeit zur Identifizierung von Kernideen bedeutet, dass

die Probanden die für ihre Lernaufgabe wichtigen Informationen in einer Ler-

numgebung finden und ihren weiteren Lernprozess danach ausrichten können.

Unter den Informationsverarbeitungsfähigkeiten finden sich generelle Lernstra-

tegien vom einfachen Wiederholen über Organisationsstrategien bis zur Ver-

knüpfung von eigenem Wissen und Erlerntem.

Im Willensbereich summieren die Autoren Motivation, innere Einstellung zum

Lernen und Ängstlichkeit auf. Motivation meint hier, Verantwortung für eine

Lernaufgabe zu übernehmen. Dazu müssen sich die Lernenden geeignete Ziele

setzten und eventuell problematische Kausalattribuierungen justieren. Eine po-

sitive innere Einstellung zum Lernen zu haben, als Vorstufe von Motivation, be-

deutet, dass akademisches Lernen und akademischer Erfolg Lebensziele die-

65

ser Probanden darstellen. Ängstlichkeit thematisiert die Beeinflussung von aka-

demischen Aufgaben durch Angstgefühle.

Die Strategien zur Selbstregulation werden in Zeitmanagement, Lernhilfen,

Selbstüberprüfung und Strategien für die Absolvierung von Tests eingeteilt.

Zeitmanagement umfasst den Umgang mit Zeitplänen und den Umgang mit

Verzögerungen, Ablenkungen und konkurrierenden Zielen. Der effektive Um-

gang mit und die Fähigkeit zu Erstellung von Lernhilfen sind der zweite Aspekt

dieses Bereiches. Selbstüberprüfung bedeutet das selbstinitiierte Testen der

gelernten Inhalte. Strategien zur Absolvierung von Tests werden benötigt, um

sich effektiv auf eine Testsituation vorzubereiten und strategisch mit Tests um-

zugehen.

Die 80 Items des Fragebogens werden über eine fünfstufige Skala von not at all

typical for me bis very typical for me abgefragt, wobei keine Gesamtpunktzahl

generiert wird: „No total score is computed because this is a diagnostic instru-

ment.“ (Weinstein & Palmer, 2002, S. 8) Die Fragen bestehen zum Teil aus ein-

fachen Aussagen wie: „I only study the subjects I like.“ (Weinstein & Palmer,

2002, S. 9) Daneben gibt es auch komplexere Satzgefüge wie: „To check my

understanding, I make up possible test questions and try to answer them.“

(Weinstein & Palmer, 2002, S. 12)

Die Validität und Reliabilität der 2002 erschienenen zweiten Edition des LASSI

wurde an einer Stichprobe von N=297 Studenten einer nordamerikanischen

Universität, die noch vor dem ersten akademischen Grad standen, überprüft

(Prevatt et al., 2006).

Motivated Strategies for Learning Questionnaire

Der MSLQ soll motivationale und strategische Aspekte des Lernprozesses von

Studenten erfassen: “The Motivated Strategies for Learning Questionnaire

(MSLQ) is a self-report instrument designed to assess college student’s motiva-

tional orientations and their use of different learning strategies for a college

course.” (Pintrich et al., 1993, S. 801) Die Probanden beantworten dabei retro-

spektiv Fragen zu ihrem Lernverhalten. Der Motivationsteil ist in drei Hauptas-

pekte aufgeteilt: Erwartungen, Wertüberzeugung und Affekt. Unter Erwartungen

werden hier die wahrgenommene Selbstwirksamkeit und Kontrollüberzeugun-

66

gen beim Lernen eingeordnet. Wertüberzeugungen werden in intrinsische Zielo-

rientierung, extrinsische Zielorientierung und Valenzkognitionen unterteilt, und

affektive Aspekte werden durch eine Ängstlichkeitsskala erfasst. Der Lernstra-

tegieteil gliedert sich in drei Teile auf: Kognitive Strategien, metakognitive Stra-

tegien und Strategien des Ressourcenmanagements. Im kognitiven Bereich

findet eine vierfache an der Komplexität der Prozesse orientierte Aufteilung

statt: grundlegende Strategien, komplexe Strategien zur Organisation von Wis-

sen, komplexe Strategien zum Verknüpfen und Verstehen und kritisches Den-

ken. Die metakognitiven Strategien werden unter dem Überbegriff metakogniti-

ve Kontrollstrategien zusammengefasst, welcher die Planung, Überwachung

und Regulierung kognitiver Prozesse umfasst. Strategien zum Ressourcenma-

nagement setzen sich hier aus den Fähigkeiten zum sozialen Lernen und Hilfe-

suchen, den Strategien zur Kontrolle von Zeit und Lernumgebung und Strate-

gien zur Steuerung der Lernanstrengung zusammen (Pintrich et al., 1993).

Das Testinstrument besteht aus 81 Fragen, darunter finden sich einfache Aus-

sagen wie: „It is important for me to learn the course material in this class.“ (Pin-

trich, Smith, Garcia, & McKeachie, 1991) Auch komplexere Konditionalkon-

struktionen werden verwendet: „When a theory, interpretation, or conclusion is

presented in class or in the readings, I try to decide if there is good supporting

evidence.” (Pintrich et al., 1991) Die motivationalen Aspekte werden durch 31

Items und die Lernstrategien durch 50 Items abgefragt. Die Antworten werden

dabei auf einer siebenstufigen Skala von not at all true to me (1) bis very true to

me (7) festgehalten.

Die Validität und Reliabilität des Fragebogens wurde an einer Stichprobe von

N=356 College-Studenten in Nordamerika nachgewiesen (Pintrich et al., 1993).

Inventar zur Erfassung von Lernstrategien im Studium (LIST)

Schiefele und Wild (1994) führen an, dass zum Zeitpunkt ihrer Publikation be-

reits intensive Untersuchungen zur Identifikation relevanter Lernstrategien

durchgeführt wurden. „Dennoch liegt bislang kein elaboriertes Verfahren zur

Erfassung individueller Lernstrategien vor, das auch die neuen kognitiven und

metakognitiven Ansätze berücksichtigt.“ (Schiefele & Wild, 1994, S. 186) Dies

führte zur Entwicklung des LIST. Das Untersuchungsinstrument fokussiert dabei

67

ausschließlich auf kognitive Aspekte und übernimmt hierbei die Aufteilung des

MSLQ in kognitive Lernstrategien, metakognitive Lernstrategien und Umgang

mit Ressourcen. Die elf verwendeten Unterskalen sind wie folgt auf diese drei

Bereiche verteilt: Im Bereich kognitive Lernstrategien finden sich wie auch beim

MSLQ Elaborationsstrategien, Organisationsstrategien, kritisches Prüfen und

Wiederholungsstrategien. Auch bei den metakognitiven Strategien folgt das

LIST der Strukturierung des MSLQ in Planungsstrategien, Strategien zur

Selbstüberwachung und Regulationsstrategien. Die ressourcenbezogenen Ka-

tegorien sind in 6 Teilskalen unterteilt, die jeweils zwei Unteraspekten zugeord-

net werden: Zum Unteraspekt interne Ressourcen werden Konzentration, An-

strengung und Zeitmanagement gezählt, während dem Unteraspekt externe

Ressourcen die Elemente Lernen mit Studienkollegen, Literatur zur Hilfe neh-

men und Gestaltung der Studienumgebung zugeordnet werden (Schiefele &

Wild, 1994).

Der Fragebogen besteht aus 96 Items, die mit Hilfe einer fünfstufigen Ra-

tingskala nach Auftretenshäufigkeit der genannten Tätigkeiten eingeschätzt

werden sollten.

Die Validität und Reliabilität des LIST-Fragebogens wurde an einer Stichprobe

von N=310 Studenten einer deutschen Universität nachgewiesen (Schiefele &

Wild, 1994).

Kieler Lernstrategien Inventar

Vor dem Hintergrund des Modells kompetenten Lernens wurde das Kieler Lern-

strategien Inventar entwickelt, um die Zusammenhänge zwischen den im Mo-

dell formulierten Kompetenzen und akademischer Leistung zu untersuchen:

„Zentrale Merkmale kompetenten Lernens sind die planvolle und adaptive Nut-

zung kognitiver, metakognitiver, motivationaler und verhaltensbezogener Stra-

tegien.“ (Baumert, 1993, S. 328) Für dieses Erhebungsinstrument stellt wiede-

rum der MSLQ eine Grundlage dar. Ergänzt wurden die aus dem MSLQ ent-

nommenen Items durch Elemente des LASSI und des Goals and Strategies for

Studying Science (GSSS;Nolen & Haladyna, 1990). Das Kieler Lernstrategien

Inventar besteht aus sechs Unterskalen zu kognitiven und metakognitiven Stra-

tegien, erweitert um eine Skala zum Zeitmanagement. Im kognitiven Bereich

68

wurde die Einteilung in grundlegende Strategien (Memorieren), komplexe Stra-

tegien zur Organisation von Wissen (Transformation) sowie komplexe Strate-

gien zum Verknüpfen und Verstehen (Elaboration) aus dem MSLQ übernom-

men. Die Autoren versuchten, allgemeine Elaborationsstrategien noch genauer

mit den Unterskalen Konstruktion (interne Verknüpfung), Integration (Verbin-

dung mit eigenem Wissen) und Transfer (Anwendung auf andere Sachverhalte)

zu erfassen. Diese Unterskalen gingen in der praktischen Untersuchung aller-

dings alle wieder in der Gesamtskale Elaboration auf. Es gelang den Autoren

jedoch, die jeweiligen metakognitiven Aspekte des MSLQ in die einzelnen Un-

terskalen Planung, Überwachung und Regulation aufzutrennen. Der Aspekt des

Ressourcenmanagements des MSLQ findet sich teilweise in der Skala zum

Zeitmanagement wieder. Die in diesem Instrument fehlenden motivationalen

Aspekte wurden in praktischen Untersuchungen zum selbstgesteuerten Lernen

durch andere Messverfahren zur Erfassung von Hilflosigkeit, Selbstwirksamkeit,

zielbezogenen Valenzkognitionen und Leistungsmotivation ergänzt (Baumert,

1993).

Der Fragebogen setzt sich aus 52 Items zusammen. Die Fragestellungen sind

alle als Konditionalkonstruktionen aufgebaut, wobei Items der gleichen Teilskala

immer mit der gleichen einleitenden Bedingung beginnen, wie zum Beispiel:

„Wenn ich mich vorbereite, …“ (Heyn et al., 1994, S. 3). Beantwortet werden die

Fragen mittels einer 4-stufigen Skalierung von trifft überhaupt nicht zu (1) bis

trifft völlig zu (4).

Die Validität und Reliabilität des Fragebogens wurde an einer Stichprobe von

N=272 Oberstufenschülern eines deutschen Gymnasiums, darunter 158 Zehnt-

klässler und 114 Zwölftklässler, nachgewiesen (Baumert, 1993).

3.2.2 Fragebögen zur Fremdeinschätzung

Befragungen von Lehrkräften kommen bei Untersuchungen zum selbstgesteu-

erten Lernen oft nicht zum Einsatz, da bezweifelt wird, dass deren Einschät-

zungen vertrauenswürdig sind: „A particular concern has been teachers‘ ability

to distinguish between related constructs such as achievement and ability, or

achievement and motivation.“ (Winne & Perry, 2000, S. 547f) Dennoch existie-

ren einige Testinstrumente, die versuchen, drei Normierungskriterien einzuhal-

69

ten, die eine Lehrerbefragung aussagefähiger machen: Man sollte nur Fragen

zu klar beobachtbaren Verhaltensweisen stellen, Bewertungen sollten durch

Vergleichswerte normiert werden und die Skaleneinteilungen für die Bewertung

sollen einfach und klar sein (N. E. Perry & Meisels, 1996). Neben der mehr auf

den Aspekt der Selbstdisziplin ausgerichteten Self-Control Rating Scale (SCRS;

Kendall & Wilcox, 1979) versucht der Rating Student Self-Regulation Learning

Outcomes (RSSRL;Zimmerman & Martinez-Pons, 1988) diesen Kriterien ge-

recht zu werden. Da sich die Forschung zur Selbstdisziplin eher auf den Um-

gang mit Lernproblemen konzentriert, wird an dieser Stelle nur der RSSRL

thematisiert.

Rating Student Self-Regulation Learning Outcomes

Das RSSL-Instrument ist ein kurzer Fragebogen, der entwickelt wurde, um die

Ergebnisse von strukturierten Interviews zum selbstgesteuerten Lernen (SRLIS,

vgl. Kapitel 3.2.3) mit Lehrereinschätzungen abzugleichen. „A second goal of

this study was to examine the relationship between teachers‘ observations of

students‘ self-regulated learning and students’ achievement outcomes.” (Zim-

merman & Martinez-Pons, 1988, S. 285) Dieser sollte also primär als weitere

empirische Stütze für ein von den Autoren entwickeltes Interviewverfahren zum

selbstgesteuerten Lernen dienen. Die Lehrereinschätzungen sollten zwar auf

der einen Seite mit den Ergebnissen von akademischen Leistungstests korrelie-

ren, dabei aber im Abgleich mit dem SRLIS nicht deckungsgleich sein.

Der Fragebogen wurde von ursprünglich 25 Items auf 12 Items reduziert, dabei

waren zwei zentrale Auswahlkriterien relevant: Passung zum SRLIS und Be-

obachtbarkeit des jeweiligen Verhaltens. Zwei Items thematisieren das Finden

von Informationen, drei Items befassen sich mit Strategien der Selbstevaluation,

fünf Items zeigen Zielsetzungs- und Planungskompetenzen auf, zwei weitere

stehen für Hilfesuchen beim Lehrer, drei repräsentieren kognitive Transforma-

tions- und Organisationsstrategien und zwei Items sollten Aussagen über intrin-

sische Motivation ermöglichen. Die Fragestellungen sind größtenteils auf ein

direkt beobachtbares Verhalten bezogen, wie: „Does the student express inte-

rest in course matter?“ (Zimmerman & Martinez-Pons, 1988, S. 286) Bei man-

chen Fragen werden zusätzliche Einschränkungen oder Konditionalkonstruktio-

70

nen verwendet: „Will this student seek assistance from you on his/her own,

when he/she is having difficulty understanding schoolwork?“ (Zimmerman &

Martinez-Pons, 1988, S. 286) Die Fragen werden mit einer fünf-stufigen Skala

beantwortet. Die Bewertungsstufen reichen dabei von never (1) bis always (5).

Die Validität und Reliabilität des Fragebogens wurde an einer Stichprobe von

N=80 Zehntklässlern und drei Lehrern der Fächer Englisch, Mathematik und

Gemeinschaftskunde nachgewiesen. Die 80 Schüler wurden dabei gleichmäßig

ohne Dopplungen auf die drei Lehrkräfte verteilt (Zimmerman & Martinez-Pons,

1988).

3.2.3 Strukturierte Interviews

Wenn man ein bereits bestehendes Modell mittels einer mündlichen Befragung

evaluieren möchte, so kann man entweder eine offene Befragung durchführen

und danach die gewonnenen Daten in eine zum Modell passende Struktur über-

führen oder man strukturiert die Befragung nach den Gegebenheiten des Mo-

dells vor. Die erste Variante hat den Vorteil, dass hierbei neue, im Modell noch

nicht beachtete Erkenntnisse auftreten können, wobei die zweite Variante in der

Auswertung wesentlich einfacher ist. Im Folgenden wird beispielhaft ein struktu-

riertes Interviewverfahren nach Zimmerman und Martinez-Pons (Zimmerman &

Martinez-Pons, 1986) beschrieben.

Self-Regulated Learning Interview Schedule

Die Self-Regulated Learning Schedule (SRLIS) ist ein strukturiertes Interview-

verfahren, hauptsächlich basierend auf sozial-kognitiven Modellen des selbst-

gesteuerten Lernens. Für die Erstellung dieses Untersuchungsinstruments gab

es zwei Zielvorstellungen:

„In addition to developing a structured interview measure of self-regulated

learning strategies, a second goal of the study was to determine the rela-

tionship between students‘ reported use of these strategies and an omnibus

measure of scholastic accomplishment: their achievement track in school.“

(Zimmerman & Martinez-Pons, 1988, S. 616)

Diese Ziele sollten nicht in einer Laborumgebung, sondern im direkten Lernum-

feld realisiert werden. Deswegen haben die Autoren in vorbereitenden Inter-

71

views sechs relevante Lernsituationen identifizieren können: im Klassenzimmer,

zu Hause, beim Bearbeiten einer schriftlichen Aufgabe außerhalb des Klassen-

zimmers, beim Bearbeiten einer mathematischen Aufgabe außerhalb des Klas-

senzimmers, bei Vorbereitung und Absolvierung eines Tests und beim Lernen

mit niedriger Motivation. Die Teilnehmenden können bei diesem Interviewver-

fahren frei auf vorgegebene Fragestellungen zu insgesamt vierzehn Aspekten

des selbstgesteuerten Lernens und einem nicht selbstgesteuerten Aspekt ant-

worten. Da die Fragen eine konkrete Lernsituation mit dazugehöriger Aufga-

benstellung repräsentieren müssen, sind sie dementsprechend komplex, wie

zum Beispiel: „Teachers often assign their class the task of writing a short paper

outside class on a topic such a[s] one’s family history. They frequently use

one’s scores as a major part of one’s grade. In such cases, do you have any

particular methods to help you plan and write the paper?” (Zimmerman & Marti-

nez-Pons, 1988, S. 619) Wenn die erste Antwort des Probanden den Anforde-

rungen nicht genügt, ist laut Verfahren eine vorformulierte Nachfrage möglich.

Danach sollen die Interviewten einschätzen, wie oft sie die von ihnen beschrie-

bene Strategie einsetzen. Diese Einschätzung erfolgt anhand einer visualisier-

ten, vierstufigen Skala von selten bis die meiste Zeit (Zimmerman & Martinez-

Pons, 1988).

Die aufgezeichneten Antworten der Probanden wurden dann textanalytisch den

einzelnen Kategorien Selbst-Evaluation, Organisation und Transformation, Ziel-

setzung und Planung, Informationssuche, Aufzeichnen und Selbst-

Überwachung, Strukturierung der Lernumgebung, selbstinitiierte Konsequen-

zen, Wiederholung und Einprägung, Suche nach sozialer Unterstützung, Durch-

lesen von Aufschrieben und extern indizierte Strategien zugeordnet (Zim-

merman & Martinez-Pons, 1988).

Die Validität des Interviewformats wurde an einer Stichprobe von N=71 Schü-

lern der zehnten Klasse einer amerikanischen Sekundarschule, darunter 27

Mädchen und 44 Jungen, nachgewiesen.2

2 Der Originaltext widerspricht sich hier: „40 sophomores (25 boys and 15 girls) from the ad-

vanced achievement track and 40 sophomores (19 boys and 12 girls)“ (B. J. Zimmerman & Pons, 1986, S. 616).

72

3.2.4 Ereignisbezogene Testverfahren

Die bisher geschilderten Erhebungsinstrumente versuchen, selbstgesteuertes

Lernen als Fähigkeit zu erfassen. Nach Winne und Perry (2000) gibt es noch

eine weitere Sichtweise auf das selbstgesteuerte Lernen: „SRL has properties

of an aptitude and an event“ (Winne & Perry, 2000, S. 534). Jedes wahrnehm-

bare Lernereignis hat ein Vorereignis und ein darauf folgendes Ereignis. Wenn

man diese Daten aus dem Lernprozess miteinander vergleicht, können mögli-

che Lernverhaltensmuster mit ihrer jeweiligen Auftretenswahrscheinlichkeit

festgestellt werden. Zudem scheint es mit diesem Ansatz plausibel zu sein, be-

stimmte kausale Zusammenhänge herausarbeiten zu können. Bei Untersu-

chungen von selbstgesteuertem Lernen als Ereignis werden Echtzeitdaten zum

Lernprozess aufgezeichnet und mit den davor und danach liegenden Echtzeit-

daten verglichen. Mögliche Verfahren zur Protokollierung von Lernverhalten in

dieser Form sind Trace Log Measures, Think Aloud Protocol Measures, Struc-

tured Diary Measures, Structured Observation Measures, Microanalytic Mea-

sures oder Error Detection Tasks (Winne & Perry, 2000; Zimmerman, 2008).

Bisherige Untersuchungen mit Echtzeitdaten weisen darauf hin, dass bei traditi-

onellen Selbstauskunft-Fragebögen zum selbstgesteuerten Lernen Nachbesse-

rungsbedarf bestehen könnte: „Clearly, more research is needed regarding the

accuracy of students‘ reports of using self-regulatory processes.“ (Zimmerman,

2008, S. 179) Winne und Jamieson-Noel (2002) stellten hierzu einen Vergleich

zwischen traditionellen Fragebögen zur Selbstauskunft, Ergebnissen von Trace

Logs eines Computerlernprogramms und einem Leistungstest her. Da Trace

Logs im Fazit (vgl. Kapitel 6.3) eine wichtige Rolle spielen, werden diese im fol-

genden Abschnitt näher erläutert, obwohl sie in dieser Untersuchung nicht zum

Einsatz kamen.

Trace Logs im Vergleich mit Tests zur Selbstauskunft

Eine Logdatei protokolliert im ursprünglichen Sinn bestimmte auf einem Compu-

ter ablaufende Prozesse. Diese Protokolldateien können dann zu einem späte-

ren Zeitpunkt, zum Beispiel zur Fehlersuche, eingesetzt werden. Um Trace

Logs zu selbstgesteuerten Lernprozessen in ähnlicher Weise aufzeichnen zu

können, muss dieser also in einer digitalen Lernumgebung stattfinden, die lern-

73

prozessrelevante Benutzerdaten präzise genug protokollieren kann. Zudem

sollten in dieser Lernumgebung genügend digitale Werkzeuge zur Verfügung

stehen, um von deren Benutzung auf ablaufende kognitive Prozesse und Stra-

tegien schließen zu können. Winne und Jamieson-Noel (2002) nutzen dafür die

Software PrepMate im Rahmen der Lernumgebung STUDY. Die Software glie-

dert sich in drei Bereiche: Ziele, Kapitel und Notizen, wobei man vom zentralen

Notizfenster aus die beiden anderen Bereichsfenster öffnen kann. Das Zielfens-

ter enthält die für die Lerneinheit relevanten Ziele, das Kapitelfenster die dazu

ausgewählten Informationstexte mit verlinkten Bildern und Grafiken. In diesen

Fenstern können Lernende Texte markieren und kopieren. Im Notizenfenster

können Informationen eingefügt, umgeschrieben, organisiert oder markiert wer-

den. Die Texteingabefunktion ermöglicht zudem, weitere Lernstrategien schrift-

lich auszuführen, wie das Formulieren von Fragen, Beispielen oder Analogien.

Insgesamt wurden zur Auswertung der vom Programm im 60tel-Sekundentakt

aufgezeichneten Logdaten zwölf Spuren (traces) für Lernverhalten definiert.

Aufgezeichnete Nutzerdaten wurden dafür als Spuren für eine bestimmte Lern-

strategie interpretiert. Die Bandbreite der Zuordnungen reicht dabei von relativ

einfach auswertbaren Logdaten wie copy text verbatim into a note bis zu Kon-

strukten mit einem großen Interpretationsspielraum, wie: plan a method for stu-

dying: „We assume that, to make a plan for studying, students need to have

some understanding about the information they would study. Thus, we coded

scrolling through the chapter’s text bevor engaging in any other traced study

tactics .. as a trace of planning a method of studying.” (Winne & Jamieson-Noel,

2002, S. 560)

Die Studie begann mit einem kurzen Einführungsmodul zum Kennenlernen der

Lernsoftware. Danach folgte die Lerneinheit, wobei die Probanden nochmals

darauf hingewiesen wurden, dass der Computer ihr Lernverhalten protokolliert.

Als nächste Schritte folgten ein traditioneller Lernstrategie-Fragebogen und ein

traditioneller Leistungstest. Für den Leistungstest sollten die Studenten eine

Vorabeinschätzung der von ihnen erwarteten Leistung jeweils Item für Item und

für den gesamten Test abgeben.

Die Untersuchung wurde mit einer Stichprobe von N=69 Studenten vor dem

ersten Abschluss an einer kanadischen Universität durchgeführt. Die Proban-

den waren zwischen 17 und 43 Jahren alt; 51 weibliche zu 18 männlichen Stu-

74

denten nahmen teil. Als Ergebnis stellten Winne und Jamieson-Noel (2002)

fest, dass die Probanden in ihren Selbsteinschätzungen bezüglich ihrer akade-

mischen Leistung zu optimistisch eingestellt waren. Die Einschätzungen zu den

von ihnen angewendeten Lernstrategien fiel den Studenten schwer.

3.3 Verwendete Forschungsinstrumente

Im folgenden Kapitel wird zunächst die Auswahl der in dieser Untersuchung

verwendeten Erhebungsinstrumente dargestellt. Danach werden die einzelnen

Items des Schülerfragebogens (vgl. Kapitel 3.3.1) und des Lehrerfragebogens

(vgl. Kapitel 3.3.2) erarbeitet. Im letzten Unterkapitel werden die verwendeten

standardisierten Leistungstests vorgestellt (vgl. Kapitel 3.3.3).

Wie die Forschungsfragen (vgl. Kapitel 2.4.2) zeigen, wird in dieser Arbeit

selbstgesteuertes Lernen als Fähigkeit untersucht. Ereignisbezogene Verfah-

ren, wie zum Beispiel Trace-Logs, könnten dabei eine gute Ergänzung zu tradi-

tionellen Testinstrumenten darstellen, da diese subjektive Verfälschungen bei

den Selbsteinschätzungen, wie Selbstüberschätzung oder Selbstunterschät-

zung, aufdecken könnten (Zimmerman, 2008). Leider kann in der derzeitigen

schulischen Infrastruktur ohne große Kosten- und Zeitaufwände keine Methode

zur Aufzeichnung und Auswertung von Trace-Logs durchgeführt werden. Ein

Update der landesweiten Lernplattform Moodle auf die Version 2.7+ hätte die

Situation verändern können, da diese Version über umfangreiche Trace-

Logging-Funktionen verfügt. Leider stand zu Beginn der Untersuchung ein Up-

date dieser Lernplattform nicht in Aussicht. Andere Methoden zur ereignisbezo-

genen Untersuchung von selbstgesteuerten Lernprozessen, wie strukturierte

Beobachtungen oder Think-Aloud Protokolls, erschienen bezogen auf die ge-

gebenen Fragestellungen als zusätzliche Erhebungsinstrumente zu aufwändig,

da der Untersuchungsfokus grundsätzlich fähigkeitsbezogen ist (Winne & Perry,

2000).

Die Vorteile von strukturierten Interviews gegenüber Fragebögen zur Selbst-

auskunft liegen in ihrer größeren Flexibilität. In der Vorerhebungsphase könn-

nen bereits durch unstrukturierte qualitative Interviews passende Lernsituatio-

nen und wichtige Aspekte des selbstgesteuerten Lernens mit der Testzielgrup-

pe ermittelt werden. Die Probanden können in der Vorphase also direkten Ein-

75

fluss auf Gestaltungsaspekte des Erhebungsinstruments ausüben, was für eine

bessere Passung des Instruments auf reale Lernsituationen der Zielgruppe sor-

gen kann. Zudem eröffnet ein strukturiertes Interviewverfahren in einem gewis-

sen Rahmen Möglichkeiten für Rückfragen und Integration unerwarteter Ant-

worten (Zimmerman & Martinez-Pons, 1986). Um die gegebenen Fragestellun-

gen im Rahmen von strukturierten Interviews an einer allgemeinbildenden

Schule zu untersuchen, wäre jedoch ein wesentlich höherer Erhebungsaufwand

vonnöten. Das bereits existierende Instrument SRLIS (Zimmerman & Martinez-

Pons, 1986) ist in Bezug auf Aspekte wie geschilderte Lernsituationen oder er-

wartete Lernstrategiekenntnisse auf eine studentische Zielgruppe zugeschnit-

ten. Für die Zielgruppen der vorliegenden Untersuchung müssten zunächst

einmal relevante Lernsituationen und erwartete Lernstrategien für diese Situati-

onen in einem Vorerhebungsverfahren bestimmt werden. Zudem benötigt man

zur Durchführung der Interviews unabhängige, kompetente Hilfskräfte, die im

universitären Umfeld leichter zu finden sind als an einer Schule. Die Durchfüh-

rung von zeitintensiven Interviews würde zudem die Abläufe an einer Regel-

schule ungebührlich belasten. Obwohl sicherlich einige interessante Aspekte

aus diesen Interviews zu erwarten wären, rechtfertigt der Aufwand und die Be-

lastung der Zielgruppe die Anwendung dieses Verfahrens im Rahmen einer

Masterarbeit nicht: „For all methods but self-report questionnaires, gathering

and scoring measurements of SRL is quite resource intensive.“ (Winne & Perry,

2000, S. 561)

Aus den oben genannten Gründen werden für diese Untersuchung Fragebögen

zur Selbstauskunft für beide Zielgruppen erstellt. Diese Fragebögen werden

anschließend mit den Ergebnissen standardisierter Leistungstests abgeglichen.

3.3.1 Schülerfragebogen

Wie bereits mehrfach angeführt, gibt es im Bereich der Forschung zum selbst-

gesteuerten Lernen eine Vielzahl von Ansätzen, Theorien, Modellen und folge-

richtig auch Testinstrumenten. Obwohl mittlerweile bei den meisten kognitiven

Lernforschern ein Konsens über zentrale Bestandteile des Lernprozesses be-

steht, basieren viele Untersuchungen nur auf einzelnen Bestandteilen oder be-

stimmten Strukturhypothesen des Lernprozesses, ohne diese wieder in einen

76

Gesamtzusammenhang zu bringen. Die vorliegende Arbeit versucht im Sinne

des integrativen Rahmenmodells von Pekrun und Schiefele (1996) keine neue

Sichtweise zu etablieren, sondern möglichst viele Aspekte des selbstgesteuer-

ten Lernens zu erfassen, bei denen ein Zusammenhang mit akademischer Leis-

tung festgestellt wurde. Aus diesem Grund und aus Gründen der Validität sol-

len, falls möglich, bereits etablierte Testinstrumente eingesetzt werden.

Die Aufschlüsselung der Untersuchungsfragen in die Aspekte kognitive Kompe-

tenzen, volitionale Kompetenzen, metakognitive Kompetenzen, motivationale

Orientierung, lernrelevante Emotionen und selbst-, handlungs- und gegen-

standsbezogene Kognitionen entspricht zu weiten Teilen den beim MSLQ

(Pintrich et al., 1991) angegebenen Subskalen:

“The motivation scales tap into three broad areas: (1) value (intrinsic and ex-

trinsic goal orientation, task value), (2) expectancy (control beliefs about

learning, self-efficacy); and (3) affect (test anxiety). The learning strategies

section is compromised of nine scales which can be distinguished as cogni-

tive, metacognitive, and resource management strategies.” (Pintrich et al.,

1993, S. 801)

Neben der Anpassung einzelner Subskalen an die Forschungsfragen dieser

Untersuchung müsste bei Verwendung des MSLQ noch eine fehlerfreie Über-

setzung ins Deutsche erfolgen. Die Fragestellungen des MSLQ sind zudem an

eine studentische Zielgruppe gerichtet und müssten für Schüler der siebten

Klassenstufe einer allgemeinbildenden Schule umformuliert werden.

Mit dem KSI (Heyn et al., 1994) existiert bereits ein an den MSLQ angelehnter

deutscher Fragebogen, der durch Items aus dem GSSS (Nolen & Haladyna,

1990), dem LASSI (Weinstein & Palmer, 2002) und durch von den Autoren er-

stellte Items ergänzt wurde. Dieser Fragebogen wurde bereits mit Schülern der

siebten Jahrgangsstufe eines deutschen Gymnasiums durchgeführt und eignet

sich somit gut für die Zielgruppe dieser Untersuchung (Baumert, 1993). Im Un-

terschied zum MSLQ differenziert dieses Instrument die metakognitiven Strate-

gien in drei Subskalen aus: Planung, Überwachung und Motivation. Zudem sind

im Fragebogen keine Items zu volitionalen, affektiven und motivationalen As-

pekten, beziehungsweise selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen

Kognitionen enthalten. Diese werden im Folgenden deshalb aus der deutschen

Übersetzung des MSLQ nach Nenninger (1992) übernommen und an die Ziel-

gruppe angepasst.

77

In dieser Untersuchung sollen maximal 50 Testitems abgefragt werden, da hier

eine wesentlich jüngere Zielgruppe als beim MSLQ vorliegt, der 81 Items ver-

wendet. Diese Obergrenze wird in Anlehnung an die Arbeiten zum KSI festge-

legt: In einer Pilotierungsstudie zum KSI an Siebtklässlern verwendeten die

Forscher eine Kurzform des MSLQ, nach einer Übersetzung von Nenninger

(1992). Dieser Fragebogen bestand aus 38 Items und wurde in einer Längs-

schnittstudie mit 3689 Schülern eingesetzt. Das aktuelle KSI zielt auf Schüler

der Sekundarstufe II und besteht aus 47-50 Items, wobei noch zusätzliche ex-

terne Instrumente zur Abfrage motivationaler und emotionaler Elemente zum

Einsatz kommen (Baumert, 1993).

Schülerfragebogen Teil 1

23 der 25 Items des ersten Teils des Fragebogen entstammen komplett und

unverändert einer Kurzform des KSI, die von den Autoren herangezogen wurde,

um ihr 6-Faktoren-Modell der Lernstrategien mittels einer konfirmatorischen

Faktorenanalyse zu überprüfen:

Abbildung 8: 6-Faktoren-Modell des KSI (Heyn et al., 1994, S. 11)

78

Für diese Arbeit wurden gemäß des Strukturmodells von Pekrun und Schiefele

(1996) allerdings einige wenige Anpassungen an den Skalen des KSI vorge-

nommen: Zunächst wurden die Testskalen Memorieren, Elaboration und Trans-

formation des KSI in der Skala der kognitiven Kompetenzen zusammengefasst.

Den KSI-Skalen zu Planung, Überwachung und Regulation wurde die metakog-

nitive Handlungskontrolle übergeordnet. Beim KSI wird im Gegensatz zu dieser

Untersuchung kein Unterschied zwischen metakognitiven und volitionalen As-

pekten der Handlungskontrolle gemacht. Die Items M28 und M46 wurden auf-

grund ihrer Fokussierung auf Anstrengungs- und Aufmerksamkeitskontrolle für

die Skaleneinteilung dieses Fragebogens zu den metakognitiven Strategien

gerechnet. Zudem wurde das nicht in der Kurzform enthaltene Item M16 aus

dem vollständigen KSI (Heyn et al., 1994) aus dem gleichen Grund übernom-

men. Für die zwei nun fehlenden Fragen im Bereich der Überwachung wurde

mit den Items M34 und M48 aus der Überwachungs-Skala des vollständigen

KSI-Instruments passender Ersatz gefunden.

Schülerfragebogen Teil 2

Für die Kategorien Motivation, Emotion und selbst-, handlungs- und gegen-

standsbezogene Kognitionen wurden einzelne, vollständige Subskalen des

MSLQ in ihrer deutschen Übersetzung nach Nenninger (1992) übernommen

und nach dem Kategorien des Modells von Pekrun und Schiefele (1996) geord-

net:

Vorliegende Untersuchung MSLQ

Motivation Intrinsic Goal Orientation [Items1,16,22,24]

Extrinsic Goal Orientation [Items 7,11,13,30]

Emotion Test Anxiety [Items 3,8,14,19,28]

Selbst-, handlungs- und

gegenstandsbezogene Kognitionen

Task Value [Items 4,10,17,23,26,27]

Self-Efficacy [Items 5,12,20,21,29,31]

Tabelle 2: Skalenzuordnung MSLQ

Um die festgelegte maximale Gesamtzahl der Items nicht zu übersteigen, wur-

den in der übermäßig gut repräsentierten Self-Efficacy-Skala die Items 6 und 15

79

gestrichen, weil diese die geringsten Korrelationswerte mit den akademischen

Leistungen der Studenten aufwiesen (Pintrich et al., 1991). Da die Übersetzung

des MSLQ nach Nenninger (1992) für eine studentische Zielgruppe im Kontext

einer universitären Lehrveranstaltung formuliert wurde, mussten für die Ziel-

gruppe dieser Untersuchung einzelne Anpassungen vorgenommen werden. Der

Lernkontext wurde hier folgendermaßen festgelegt: Die Schüler wurden vor Un-

tersuchungsbeginn nach dem Zufallsprinzip jeweils einem der beiden in dieser

Klasse unterrichtenden Lehrer zugeordnet. Wird nun eine Schülergruppe zum

Beispiel einem Mathematiklehrer zugeordnet, so sind die kontextrelevanten

Fragestellungen aus dem MSLQ auch mit der Lernsituation Mathematikunter-

richt versehen, da der jeweilige Lehrer sie ja nur in diesem Kontext beobachten

konnte. Aus diesem Grund gibt es drei Ausführungen des Fragebogens, bei

denen die jeweiligen Schlüsselwörter Mathematik, Englisch und Deutsch ohne

weitere Veränderungen angepasst wurden. Die originale Fragestellung „Ich

denke, daß es für mich wichtig ist, den Stoff dieser Lehrveranstaltung zu lernen“

(Nenninger, 1992, S. 6), wurde zum Beispiel durch „Ich denke, dass es für mich

wichtig ist, den Stoff des Deutschunterrichts zu lernen“ ersetzt.

3.3.2 Lehrerfragebogen

Der Fragebogen für die Lehrkräfte musste den fünf herausgearbeiteten Fakto-

ren des Schülerfragebogens entsprechen, da nur so Aussagen über Überein-

stimmungen oder Abweichungen zwischen den beiden Testinstrumenten ge-

macht werden konnten. Da kein dementsprechendes Testinstrument vorlag und

im Rahmen dieser Arbeit keine Möglichkeit für eine umfangreiche Vorstudie

gegeben war, mussten die Testitems in Anlehnung an bekannte Verfahren

selbst erarbeitet werden.

In einem ersten Schritt wurde unter Berücksichtigung der 12 Items des etablier-

ten Lehrerfragebogens RSSL (Zimmerman & Martinez-Pons, 1988) und im Hin-

blick auf eine gleich gewichtete Abfrage der fünf Hauptkategorien des Schüler-

fragebogens die maximale Itemanzahl auf 15 festgesetzt. Danach wurden die

Items und Skalen des RSSL auf ihre Kompatibilität mit dem verwendeten Schü-

lerfragebogen untersucht. Dabei wurden vier passende Items gefunden: Items 7

und 9 aus dem RSSL beschreiben „use of an organizing and transforming stra-

80

tegy“ (Zimmerman & Martinez-Pons, 1988, S. 286) und wurden zur Kategorie

der kognitiven Kompetenzen gerechnet, Item 8 ermittelt „students‘ self-

evaluation activities“ (Zimmerman & Martinez-Pons, 1988, S. 286), welche dem

Bereich der metakognitiven Handlungskontrolle zugeordnet werden konnten,

und Item 6 bezieht sich auf „intrinsic motivation to learn“ (Zimmerman & Marti-

nez-Pons, 1988, S. 286) und konnte somit dem Bereich motivationale Orientie-

rung zugewiesen werden.

Um die Qualität von Lehrereinschätzungen zum Lernverhalten ihrer Schüler zu

optimieren, ist nach Perry und Meisels (1996) die Abfrage klar beobachtbarer

Schülerverhaltensweisen zentral. Dies wurde in diesem Lehrerfragebogen

durch die Verwendung von standardisierten schriftlichen Bewertungsbausteinen

aus dem an der untersuchten Schule verwendeten Zeugnisprogramm für zwölf

der fünfzehn Items erreicht. Diese Formulierungen sind allen Lehrern dieser

Schule geläufig und beschreiben Verhaltensweisen, die im Regelunterricht be-

obachtet werden können.

Ebenfalls im Sinne von Perry und Meisels (1996) wurde die einfache und klare

vierstufige Skaleneinteilung aus dem KSI (Heyn et al., 1994) übernommen.

3.3.3 Standardisierte Leistungstests

Für diese Untersuchung wurden die Ergebnisse der Baden-Württembergischen

Vergleichsarbeiten im Schuljahr 2014/15 in der Klassenstufe sieben verwendet.

Seit der Einführung des Bildungsplans 2004 werden jedes Jahr in zwei Klas-

senstufen standardisierte Vergleichsarbeiten in Kernfächern durchgeführt. Die

Vorgaben dazu finden sich im Bildungsplan selbst:

„Die Schulen werden nicht nur zentral und periodisch evaluiert, sie werden

zur Selbstevaluation angehalten, befugt und befähigt. ‚Selbst- und Fremd-

evaluation bedingen einander und dienen einer empirisch gesicherten, ziel-

gerichteten und systematischen Qualitätsentwicklung vor Ort.‘ Die zentralen

Prüfungen und ‚Vergleichsarbeiten‘ beziehen sich auf die Kerncurricula. In

ihnen vor allem werden die Bildungsstandards wirksam.“ (Ministerium für

Kultus, Jugend und Sport Baden-Württemberg, 2004b, S. 19)

Diese Vergleichsarbeiten sind als „standardisierte Lernstandserhebungen kon-

zipiert“ (Müller-Rosigheit & Mohr, 2010, S. 3) und sollen die Schulen im Verlauf

81

einer Selbstevaluation darüber informieren, wie die Vorgaben des Bildungs-

plans 2004 eingehalten werden. Diese Lernstandserhebungen werden landes-

weit zentral gestellt und erst am Morgen des Testeinsatzes den Lehrkräften zur

Verfügung gestellt. Die Auswertung der Arbeiten erfolgt nach einem standardi-

sierten Itemraster. Einflüsse auf die Testergebnisse können Lehrkräfte eventuell

durch Hilfestellungen während der Tests, durch die gegebenen Interpretations-

freiheiten bei einigen Testfragen oder durch falsche Eingabe der Items nehmen.

Ansonsten stellen diese Vergleichsarbeiten die beste Möglichkeit zur Gewin-

nung standardisierter Schulleistungsdaten an einer Regelschule in Baden-

Württemberg dar: „Sie vermitteln am Beginn eines neuen Bildungsabschnittes

objektive Informationen über den Lernstand der Klasse sowie der einzelnen

Schülerinnen und Schüler.“ (Müller-Rosigheit & Mohr, 2010, S. 3)

Bei den Probanden dieser Untersuchung wurden die DVA-Tests am 30.09.2014

im Fach Deutsch und am 08.10.2014 im Fach Mathematik durchgeführt. Eine

Erhebung der ersten Fremdsprache Englisch fand in diesem Schuljahr leider

nicht statt. Deswegen wird in dieser Untersuchung auch der Mittelwert der

Testergebnisse der beiden Vergleichsarbeiten als Maß für die akademische

Leistungsfähigkeit herangezogen, um eine Vergleichbarkeit aller Testergebnis-

se garantieren zu können. Ein direkter Abgleich der Schüler- und Lehrerfrage-

bögen mit den Leistungstests im jeweiligen Fachbereich und ein zusätzlicher

Vergleich mit dem Mittelwert der Ergebnisse wäre in Bezug auf den zweiten,

fachgebundenen Teil des Schülerfragebogens (vgl. Kapitel 3.3.1) und den fach-

gebundenen Lehrerfragebogen interessant gewesen.

3.4 Forschungshypothesen

Im Folgenden werden auf der Basis der in Kapitel 2.4.2 vorgestellten Fragestel-

lungen die Forschungshypothesen für die vorliegende Untersuchung entwickelt.

Zu jedem im Theorieteil genannten Grundbestandteil des selbstgesteuerten

Lernens werden dabei jeweils einzelne Forschungshypothesen formuliert, die

dann in einem Gesamtüberblick Aussagen zur grundlegenden Fragestellung

dieser Forschungsarbeit ermöglichen sollen: Wie gut stimmen die Diagnosen

der Lehrer mit den Selbsteinschätzungen ihrer Schüler zu den jeweiligen

Merkmalen des selbstgesteuerten Lernens überein?

82

Da in Deutschland jedes Bundesland über ein eigenes Schulsystem mit eige-

nen Bildungsplänen und spezifischen Schulleistungstests verfügt und zudem

bei der empirischen Untersuchung ausschließlich Schüler der Sekundarstufe 1

einer allgemeinbildenden Schule zur Verfügung standen, mussten bestimmte

Einschränkungen für die Aussagefähigkeit der gesammelten Daten gemacht

werden. Diese finden sich auch im Syntax der jeweiligen Hypothesen wieder.

3.4.1 Hypothesen zum Bereich kognitive Kompetenzen

H1: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

kognitiven Kompetenzen ihrer Schüler signifikant von den Selbsteinschätzun-

gen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H1.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

H1.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebogens

in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leistungstests

schwach korreliert.

Relevante Testitems für diese Hypothesen

Schülerfragebogen Lehrerfragebogen

KM01, KM02, KM03, KM04 KM1

KE01, KE02, KE03, KE04 KET1, KET2

KT01, KT02, KT03, KT04

Tabelle 3: Relevante Testitems zu kognitiven Kompetenzen

83

3.4.2 Hypothesen zum Bereich volitionale Handlungskontrolle

H2: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

volitionalen Handlungskontrolle ihrer Schüler signifikant von den Selbstein-

schätzungen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H2.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

H2.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebogens

in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leistungstests

schwach korreliert.

Relevante Testitems für diese Hypothesen

Schülerfragebogen Lehrerfragebogen

V01, V02, V03 V1, V2

Tabelle 4: Relevante Testitems zur volitionalen Handlungskontrolle

3.4.3 Hypothesen zum Bereich metakognitive Handlungskontrolle

H3: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

metakognitiven Handlungskontrolle ihrer Schüler signifikant von den Selbstein-

schätzungen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H3.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

H3.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebogens

in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leistungstests

schwach korreliert.

84

Relevante Testitems für diese Hypothesen

Schülerfragebogen Lehrerfragebogen

MP01, MP02, MP03, MP04 MP1

MÜ01, MÜ02, MÜ03 MÜ1

MR01, MR02, MR03 MR1

Tabelle 5: Relevante Testitems zur metakognitiven Handlungskontrolle

3.4.4 Hypothesen zum Bereich motivationale Orientierung

H4: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

motivationalen Orientierung ihrer Schüler signifikant von den Selbsteinschät-

zungen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H4.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

H4.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebogens

in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leistungstests

schwach korreliert.

Relevante Testitems für diese Hypothesen

Schülerfragebogen Lehrerfragebogen

MoF01, MoF02, MoF03, MoF04 MoF

MoS01, MoS02, MoS03, MoS04 MoS

Tabelle 6: Relevante Testitems zur motivationalen Orientierung

85

3.4.5 Hypothesen zum Bereich Prüfungsangst

H5: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

Prüfungsangst ihrer Schüler signifikant von den Selbsteinschätzungen der

Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H5.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark negativ korreliert.

H5.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebogens

in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leistungstests

schwach korreliert.

Relevante Testitems für diese Hypothesen

Schülerfragebogen Lehrerfragebogen

ETA01, ETA02, ETA03, ETA04 ETA1, ETA2

Tabelle 7: Relevante Testitems zur Prüfungsangst

3.4.6 Hypothesen zum Bereich selbst-, handlungs- und

gegenstandsbezogenen Kognitionen

H6: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen ihrer Schüler sig-

nifikant von den Selbsteinschätzungen der Schüler in diesem Bereich unter-

scheiden.

H6.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

H6.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebogens

in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leistungstests

schwach korreliert.

86

Relevante Testitems für diese Hypothesen

Schülerfragebogen Lehrerfragebogen

SSE01, SSE02, SSE03, SSE04,

SSE05, SSE06

MoF

SV01, SV02, SV03, SV04, SV05,

SV06

MoS

Tabelle 8: Relevante Testitems zu selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen

87

4 Ergebnisse

Die Fragebögen, die für diese Untersuchung konzipiert wurden, bestehen ent-

weder aus modifizierten Items etablierter Testinstrumente oder wurden selbst

erstellt. Da im Rahmen dieser Masterarbeit keine Vorstudien möglich waren,

werden die Fragebögen mit den erhobenen Daten nachträglich auf zentrale Gü-

tekriterien hin untersucht (vgl. Kapitel 4.1 und 4.2). Dabei erfolgen auf der Basis

dieser Untersuchungen einige nachträgliche Skalenmodifikationen. Im darauf

folgenden Teil (vgl. Kapitel 4.3) werden die verwendbaren Daten jeweils nach

ihrer Zuordnung zu den im vorigen Kapitel aufgestellten Forschungshypothesen

analysiert.

4.1 Analyse des Schülerfragebogens

Da der strukturelle Aufbau des Schülerfragebogens für Entscheidungen über

Skalenzusammenlegungen oder -aufteilungen bzw. den Ausschluss einzelner

Items auf Grund der ermittelten Datenwerte wichtig ist, folgt nun nochmals eine

kurze Strukturanalyse. Danach werden die einzelnen Skalen statistisch unter-

sucht.

Der Schülerfragebogen wurde in zwei Abschnitte geteilt. Der erste Abschnitt

entspricht dabei in 23 von 25 Items exakt der Kurzform des KSI (Baumert,

1993). Um volitionale Handlungskontrolle als eigene Skala abbilden zu können,

wurden zwei Items aus der Skala metakognitive Überwachung der KSI-

Kurzform herausgelöst und in diese neue Skala übernommen. Um die entstan-

denen Lücken zu füllen, wurden zwei skalengleiche Items aus dem KSI-

Gesamtfragebogen übernommen. Des Weiteren wurde noch ein drittes Item

aus der Skala metakognitive Überwachung des KSI-Gesamtfragebogens benö-

tigt, um die Skala der volitionalen Handlungskontrolle im vorliegenden Schüler-

fragebogen zu ergänzen. Alle 25 Items des ersten Abschnitts des Schülerfrage-

bogens stammen also aus einem etablierten und validierten Forschungsinstru-

ment. Leider wurden die verwendeten Items des KSI in seiner vorliegenden

Form nur an Schülern der zehnten und zwölften Klassen eines Gymnasiums

evaluiert. Somit waren in diesem Bereich altersspezifische Effekte und Effekte

durch die neuen Item-Skalenzuordnungen zu erwarten.

88

Testskala Items KSI-Skala

Memorieren, Elaboration, Trans-

formation

KM01, KM02, KM03,

KM04, KE01, KE02,

KE03, KE04, KT01,

KT02, KT03, KT04

Memorieren, Elaboration,

Transformation

Metakognitive Handlungskontrolle MP01, MP02, MP03,

MP04, MÜ01, MÜ02,

MÜ03, MR01, MR02,

MR03, MR04

Planung, Überwachung,

Regulation

Volitionale Handlungskontrolle V01, V02, V03 Überwachung, Regulation

Tabelle 9: Skalen und Items des ersten Testabschnitts

Der zweite Teil des Schülerfragebogens besteht aus vier vollständig und einer

unvollständig übernommenen Skala des MSLQ (Pintrich et al., 1991). Hierfür

wurden die Items aus einer evaluierten Übersetzung des MSLQ auf Universi-

tätsniveau (Nenninger, 1992) verwendet. Dabei wurden die Itemformulierungen

an die Zielgruppe und den jeweiligen Lernkontext angepasst. Im Gegensatz

zum ersten Testabschnitt wurde die siebenstufige äquidistante Originalskala

des MSLQ durch die vierstufige Likert-Skala (ohne mittleren Skalenwert) des

KSI ersetzt, um der Zielgruppe einen Wechsel innerhalb des Tests zu ersparen.

Dieser Testabschnitt wurde also in mehrfacher Hinsicht überarbeitet und bedarf

einer genauen Reliabilitäts- und Validitätsprüfung.

Testskala Items MSLQ-Skala

Motivation MoS01, MoS02, MoS03,

MoS04, MoF01, MoF02,

MoF03, MoF04

Intrinsic Goal Orientation,

Extrinsic Goal Orientation

Emotion: Prüfungsangst ETA01, ETA02, ETA03,

ETA04, ETA05

Test Anxiety

Selbst-, handlungs- und gegen-

standsbezogene Kognitionen

SV01, SV02, SV03,

SV04, SV05, SV06,

SSE01, SSE02, SSE03,

SSE04, SSE05, SSE06

Task Value, Self-Efficacy for

Learning & Performance

Tabelle 10: Skalen und Items des zweiten Testabschnitts

89

Im Folgenden werden die sechs Skalen des Schülerfragebogens einzeln unter-

sucht und am Ende dann in einen Gesamtzusammenhang gebracht. Dabei wird

zunächst anhand von Reliabilitäts- und Validitätsprüfungen eine Entscheidung

darüber getroffen, ob Zusammenlegungen beziehungsweise Auftrennungen von

Testskalen zu besseren Gütewerten führen könnten. Danach werden diese

Skalen einer deskriptiv-statistischen Untersuchung unterzogen und auf zentrale

Testgütekriterien hin untersucht.

4.1.1 Kognitive Kompetenzen

Bei einer Reliabilitätsanalyse erhält man für die Gesamtskala kognitive Kompe-

tenzen ein Cronbachs-α von 0,682. Sie enthält dabei drei Subskalen aus der

Kurzform des KSI (Baumert, 1993): Die Items KM01, KM02, KM03 und KM04

repräsentieren die Skala Memorieren, KE01, KE02, KE03 und KE04 die Skala

Elaboration und KT01, KT02, KT03 und KT04 die Skala Transformation. Eine

getrennte Reliabilitätsanalyse der einzelnen Subskalen ergibt für die Subskala

Memorieren ein Cronbachs-α von 0,649, für die Subskala Elaboration ein Cron-

bachs-α von 0,539 und für die Subskala Transformation ein Cronbachs-α von

0,728. Fasst man die Subskalen Elaboration und Transformation zu den im

Theorieteil formulierten tiefen Strategien des Verständnislernens zusammen, so

erhält man eine Skala mit einem Cronbachs-α von 0,666, was wiederum unter

dem Wert für die Gesamtskala liegt. Eine Faktorenanalyse soll zeigen, ob die

Items eher im Rahmen einer Gesamtskala oder im Rahmen von Subskalen

aufeinander bezogen werden sollten. Auf der Basis einer Faktoranalyse mit Va-

rimax-Rotation zeichnet sich im Bereich der kognitiven Kompetenzen eine deut-

liche Trennung in drei Faktoren ab, die auf die Items laden.

90

Rotierte Komponentenmatrixa

Komponente

1 2 3 4

KM01 .807 .320

KM02 .802

KM03 .689

KM04 .407 .388 -.533

KE01 -.393 .235 .634

KE02 .744 .205

KE03 .301 .670

KE04 .214 .810

KT01 .861

KT02 .562 .345 -.270

KT03 .869

KT04 .406 .243 .591

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

a. Die Rotation ist in 8 Iterationen konvergiert

Tabelle 11: Faktorenanalyse der Skala für kognitive Kompetenzen

Dabei lädt Faktor 1 stark auf KT1, KT2 und KT3. Faktor 2 lädt stark auf KM1,

KM2, KM3 und die Items KE01, KE02 und KE03 können deutlich auf Faktor 3

zurückgeführt werden. Faktor 4 hat einen Eigenwert von nahe 1, weil er haupt-

sächlich auf das Item KE04 lädt. Die Faktoren 1 und 2 laden etwa gleich stark

auf KM04, ebenso die Faktoren 1 und 3 auf KT04.

Um eine bessere Reliabilität in diesem Skalenbereich erreichen zu können, wird

die Skala der kognitiven Kompetenzen für weitere Untersuchungen auf der Ba-

sis der vorliegenden Daten in die drei Subskalen Memorieren, Elaboration und

Transformation zerlegt.

4.1.1.1 MEMORIEREN

Im Folgenden wird die Subskala Memorieren aus dem Bereich der kognitiven

Kompetenzen, bestehend aus den Items KM01, KM02, KM03 und KM04, unter-

sucht.

91

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

KM01 82 3.11 .916 .840 .455 .703

KM02 82 3.27 .802 .643 .579 .756

KM03 82 3.05 .845 .714 .451 .683

KM04 82 3.24 .825 .681 .256 .748

Tabelle 12: Deskriptive Statistik zur Skala Memorieren Teil 1

Die Mittelwerte der Items dieser Skala liegen alle weit über dem theoretischen

Mittelwert der verwendeten Likert-Skala von 2,5. Besonders auffällig sind dabei

die Mittelwerte von KM02 (3,27) und KM04 (3,24). Die Schwierigkeiten der Ska-

lenitems sind allesamt eher gering, wobei KM02 und KM04 wiederum die ein-

fachsten Items darstellen. Dies lässt auf eine linksschiefe Verteilung schließen,

was die Daten zu Schiefe und Kurtosis der Verteilungskurven bestätigen:

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler Schiefe /

Standardfehler Statistik Standardfehler Kurtosis /

Standardfehler

KM01 -.617 .266 -2.321 -.691 .526 -1.314

KM02 -.675 .266 -2.540 -.652 .526 -1.241

KM03 -.598 .266 -2.249 -.224 .526 -.426

KM04 -1.026 .266 -3.862 .688 .526 1.309

Tabelle 13: Deskriptive Statistik zur Skala Memorieren Teil 2

Hier fällt besonders KM04 mit einem sehr großen Verhältnis zwischen Schiefe

und Standardfehler ins Auge:

Abbildung 9: Histogramm KM04

92

Die Variable KM04 fällt auch durch eine sehr geringe Trennschärfe von 0,256

aus dem Rahmen und wird deshalb für weitere Analysen aus der Skala heraus-

genommen. Die generelle linksschiefe Verteilung der Variablen dieser Skala

rührt aus der Einfachheit und generellen Verbreitung von Memorierstrategien in

der untersuchten Schulart her und kann für die weiteren Analysen auf Grund

der trotzdem relativ hohen Varianz der einzelnen Werte akzeptiert werden.

Reliabilitätsuntersuchung

Wie bereits erwähnt, ergibt sich für diese Skala ein Cronbachs-α von 0,649.

Durch die Entnahme der wenig trennscharfen und stark linksschief verteilten

Variable KM04 erhöht sich das Cronbachs-α dieser Skala auf 0,691.

Validitätsuntersuchung

Die Ergebnisse der Faktorenanalyse (vgl. Tabelle 11) geben ersten Anlass zur

Annahme der Konstruktvalidität: Nach Ausschluss von KM04 werden die ande-

ren Items dieser Skala von Faktor 2 konsistent geladen. Die unveränderte Ver-

wendung von Testitems aus der etablierten und evaluierten KSI-Kurzform

(Baumert, 1993) weist auf externe Kriteriumsvalidität hin. Eine weitere Überprü-

fung der Validität soll der Vergleich dieser Skala mit den Ergebnissen aus stan-

dardisierten Schulleistungstests zu Deutsch und Mathematik erbringen. Da die

Leitungstestergebnisse laut Shapiro-Wilk-Test normalverteilt vorliegen, der

Summenscore der zu untersuchenden Subskala Memorieren jedoch nicht, wird

dafür eine Korrelation nach Spearman durchgeführt.

93

Tabelle 14: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Memorieren

Im Ergebnis korrelieren die einzelnen Leitungstests hochsignifikant miteinander,

die gemittelte Testleistung jedoch nicht mit der untersuchten Skala (rs=0,070).

Dabei korreliert die Subskala Memorieren überhaupt nicht mit den Ergebnissen

der Vergleichsarbeit in Deutsch (rs=-0,005) und etwas besser mit den Mathema-

tik-Ergebnissen (rs=0,133)

4.1.1.2 ELABORATION

Im Folgenden wird die Subskala Elaboration aus dem Bereich der kognitiven

Kompetenzen, bestehend aus den Items KE01, KE02, KE03 und KE04, unter-

sucht.

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

KE01 82 2.06 .822 .675 .256 .354

KE02 82 2.49 .850 .722 .480 .496

KE03 82 2.48 .919 .845 .357 .492

KE04 82 2.13 .813 .661 .224 .378

Tabelle 15: Deskriptive Statistik zur Skala Elaboration Teil 1

Korrelationen

DVAD DVAM DVAS KMSum

Spearman-Rho DVAD Korrelationskoeffizient 1.000

Sig. (2-seitig) .

N 82

DVAM Korrelationskoeffizient .385** 1.000

Sig. (2-seitig) .000 .

N 82 82

DVAS Korrelationskoeffizient .799** .838

** 1.000

Sig. (2-seitig) .000 .000 .

N 82 82 82

KMSum Korrelationskoeffizient -.005 .133 .070 1.000

Sig. (2-seitig) .962 .235 .530 .

N 82 82 82 82

**. Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; KMSum – Summenscore

94

Die Mittelwerte von KE02 und KE03 liegen sehr nahe an dem theoretischen

Mittelwert der Likert-Skala, die Mittelwerte von KE01 und KE04 tendieren leicht

zu niedrigeren Skalenwerten. Die Itemschwierigkeiten spiegeln die Mittelwerts-

tendenzen wieder, wobei KE02 und KE03 über eine mittlere Schwierigkeit ver-

fügen, wohingegen KE01 und KE04 deutlich schwieriger sind. Die Werte der

Skalenvariablen streuen dabei relativ eng.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler Schiefe /

Standardfehler Statistik Standardfehler Kurtosis /

Standardfehler

KE01 .570 .266 2.144 .026 .526 .049

KE02 -.147 .266 -.552 -.571 .526 -1.087

KE03 -.122 .266 -.459 -.803 .526 -1.528

KE04 .171 .266 .644 -.639 .526 -1.216

Tabelle 16: Deskriptive Statistik zur Skala Elaboration Teil 2

Die Werte von KE01 zeigen eine erkennbare Rechtsschiefe auf, im Betrag ähn-

lich wie bei den Items der Subskala Memorieren. In dieser Skala sticht der Wert

jedoch deutlich aus den anderen Itemwerten hervor.

Abbildung 10: Histogramm KE01

Es fällt bei dieser Variable eine eindeutige Tendenz zur Einschätzung „Trifft e-

her nicht zu (2)“ auf, was zusammen mit der zweithäufigsten Nennung von

„Trifft überhaupt nicht zu (1)“ zu einer linksschiefen Verteilung führt.

Reliabilitätsuntersuchung

Problematisch bei dieser Skala ist die relativ niedrige Reliabilität, was sich in

einem Cronbachs-α von 0,539 niederschlägt. Die jeweilige Trennschärfe der

einzelnen Items ist nicht besonders hoch, was dazu führt, dass durch Eliminie-

95

rung eines Items in dieser Skala kein erkennbar besserer Reliabilitätswert gene-

riert werden kann. Insgesamt kann dieser Skala in Bezug auf die Zielgruppe

dieser Untersuchung keine gute Reliabilität bescheinigt werden.

Validitätsuntersuchung

Auch in der Faktorenanalyse der Gesamtskala ergeben sich nur für Items KE01

und KE02 einigermaßen brauchbare Faktorenladungen vom gleichen Faktor

(vgl. Tabelle 11). Auf KE04 lädt ausschließlich ein anderer Faktor und auf KE03

lädt neben dem gemeinsamen mit KE01 und KE02 noch ein weiterer Faktor.

Die anzunehmende Kriteriumsvalidität durch den KSI (vgl. Kapitel 4.1.1.1) gilt

auch hier, da ebenfalls alle zum Einsatz kommenden Items aus der jeweiligen

KSI-Skala stammen. Wie im letzten Abschnitt bereits erwähnt, liegen zu dieser

Stichprobe Daten aus standardisierten Leistungstests in Deutsch und Mathema-

tik vor, mit denen die Skalenvalidität anhand von äußeren Kriterien ermittelt

werden kann. Der Summenscore der untersuchten Subskala kann nach Shapi-

ro-Wilk-Test mit einer Signifikanz von 0,134 als normalverteilt gelten. Somit

werden die Korrelationen nach Pearson berechnet:

DVAD DVAM DVAS

KESum Korrelation nach Pearson -.017 .081 .059

Signifikanz (2-seitig) .878 .472 .599

N 82 82 82

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; KESum – Summenscore

Tabelle 17: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Elaboration

Die Korrelationskoeffizienten dieser Skala mit den Ergebnissen der Leistungs-

tests (r=0,59) sind noch geringer, als bei der Subskala Memorieren, wobei wie-

derum bei den Testergebnissen im Fach Mathematik ein etwas besserer Korre-

lationskoeffizient erreicht werden kann.

4.1.1.3 TRANSFORMATION

Im Folgenden wird die Subskala Transformation aus dem Bereich der kogniti-

ven Kompetenzen, bestehend aus den Items KT01, KT02, KT03 und KT04, un-

tersucht.

96

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

KT01 82 2.51 1.080 1.167 .629 .504

KT02 82 1.99 .882 .778 .490 .329

KT03 82 2.41 1.054 1.110 .597 .472

KT04 82 2.10 .964 .929 .372 .366

Tabelle 18: Deskriptive Statistik zur Skala Transformation Teil 1

Die Mittelwerte von KT01 und KT03 liegen sehr nahe am theoretischen Mittel-

wert der Likert-Skala von 2,5. Zudem streuen die Werte dieser Items gut um

ihren Mittelwert. Die Mittelwerte von KT02 und KT04 nähern sich eher dem

zweitkleinsten Wert der Likert-Skala an, wobei man bei KT02 mit der relativ

kleinen Varianz auf eine leichte Rechtsschiefe schließen kann, was die folgen-

de Tabelle bestätigt. Die Itemschwierigkeiten folgen diesen Werten.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik Standardfehler

Kurtosis / Standardfehler

KT01 .058 .266 .219 -1.260 .526 -2.398 KT02 .578 .266 2.174 -.378 .526 -.719 KT03 .198 .266 .746 -1.145 .526 -2.179 KT04 .395 .266 1.485 -.882 .526 -1.678

Tabelle 19: Deskriptive Statistik zur Skala Transformation Teil 2

Die Kurtosis von KT01 und KT03 ergibt eine etwas flachere Normalverteilung,

was bei der geradzahligen, viergestuften Testskaleneinteilung auf eine Annähe-

rung zur Normalverteilung schließen lassen könnte.

Abbildung 11: Histogramm KT01 Abbildung 12: Histogramm KT03

97

Die Häufigkeitsverteilungen zeigen jedoch, dass das negative Kurtosis-

Verhältnis eher von einer ähnlichen Verteilung aller Items außer einem herrührt.

Die gewonnenen Daten geben bisher keinen Anlass zur Eliminierung einer Va-

riablen.

Reliabilitätsuntersuchung

Die Reliabilität dieser Subskala kann mit einem Cronbachs-α von 0,728 auf ei-

nem akzeptablen Niveau verortet werden. Eine Eliminierung des wenig trenn-

scharfen Items KT04 würde das Cronbachs-α auf 0,746 heben. Aus diesem

Grund wird für die weitere Analyse der Daten auf das Item KT04 verzichtet.

Validitätsuntersuchung

Die angenommene Kriteriumsvalidität durch die Verwendung von Items des KSI

(vgl. Kapitel 4.1.1.1) gilt hier auch weiterhin. Durch die Herausnahme von KT04

erreichen auch die Faktorenladungen von Faktor 1 auf alle Items dieser

Testskala eine größere Homogenität (vgl. Tabelle 11). KT01 und KT03 werden

mit jeweils hohen Ladungen exklusiv von Faktor 1 angesprochen, wohingegen

Faktor 1 auch die Hauptladung des mehrfach geladenen KT02 ausmacht. Die

Korrelation mit den standardisierten Leistungstests (vgl. Kapitel 4.1.1.1) muss

hier wiederum nach Spearman erfolgen, da nach Shapiro-Wilk-Test nicht von

einer Normalverteilung des Summenscores dieser Skala ausgegangen werden

kann:

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho KTSum Korrelationskoeffizient .106 -.083 -.001

Sig. (2-seitig) .341 .461 .992

N 82 82 82

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; KTSum – Summenscore

Tabelle 20: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Transformation

Wie bei den beiden anderen Subskalen zu den kognitiven Kompetenzen kann

hier auch keine relevante Korrelation mit den Ergebnissen der Leistungstests

festgestellt werden, wobei hier im Gegensatz zu den anderen Skalen der kogni-

98

tiven Kompetenzen ein besserer Zusammenhang mit den Ergebnissen im Fach

Deutsch als mit den Mathematikergebnissen festzustellen ist.

4.1.2 Metakognitive und volitionale Handlungskontrolle

Eine Untersuchung der Testitems der Skala metakognitive Handlungskontrolle

auf Reliabilität ergibt ein relativ niedriges Cronbachs-α von 0,662. Auch nach

Entnahme einer die Skalenhomogenität störenden Variable mit hoher Eigen-

ständigkeit kann nur ein Cronbachs-α von 0,674 erreicht werden. Die Aufgliede-

rung in die Subskalen der KSI-Kurzform (Baumert, 1993) führt hier nicht zum

gleichen Ergebnis wie bei den Subskalen zu den kognitiven Kompetenzen, da

die Reliabilitätswerte (Cronbachs-α) der einzelnen Subskalen unter denen der

Gesamtskala liegen: Planung 0,544, Überwachung 0,517, Regulation 0,362.

Die Ergebnisse der Reliabilitätsuntersuchung der für diesen Test neu zusam-

mengestellten Skala zur volitionalen Handlungskontrolle ergab ebenfalls eine

sehr geringe interne Skalenkonsistenz mit einem Cronbachs-α von 0,423.

Da die Items für diese Skala aus den oben genannten ursprünglichen Sub-

skalen des KSI zur metakognitiven Handlungskontrolle entstammen, lag es na-

he, die beiden Skalen zusammenfallen zu lassen und das Ergebnis mit den ge-

trennten Skalen zu vergleichen. Nach Zusammenlegung der Variablen konnte

ein höheres Cronbachs-α von 0,697 erreicht werden. Auf Grund der geringen

internen Konsistenz der Skala zur volitionalen Handlungskontrolle und den posi-

tiven Auswirkungen der Skalenzusammenlegung und den theoriebasierten Zu-

sammenhängen (vgl. Kapitel 2.2.2) zwischen beiden Skalen wird in den folgen-

den Analysen von einer Gesamtskala zur metakognitiven und volitionalen

Handlungskontrolle ausgegangen.

99

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

MP01 82 2.78 .930 .865 .415 .593 MP02 82 2.76 .976 .952 .268 .585 MP03 82 2.77 1.034 1.069 .339 .589 MP04 82 3.38 .678 .460 .417 .793 MR01 82 3.07 .798 .637 .326 .691 MR02 82 1.88 .961 .923 .160 .293 MR03 82 3.44 .704 .496 .256 .813 MÜ01 82 2.76 .869 .755 .528 .585 MÜ02 82 2.23 .806 .649 .283 .411 MÜ03 82 2.22 .943 .889 .355 .407 V01 82 2.70 .842 .708 .211 .565 V02 82 3.30 .715 .511 .387 .768 V03 82 2.82 .944 .892 .289 .606

Tabelle 21: Deskriptive Statistik zur Skala metakogn. und volit. Handlungskontrolle Teil 1

Die Mittelwerte von MP04, MR03 und V02 tendieren stark, MP01 und MR01

etwas weniger stark zur höchstmöglichen Skaleneinschätzung „Trifft völlig zu

(4)“, was sich auch in den niedrigen Itemschwierigkeiten widerspiegelt. Die

Werte der Items MP04 und V02 streuen zudem mit einer relativ kleinen Varianz.

Bis auf MÜ01, MP01 und MP04 zeigen die ermittelten Werte über alle Skalen-

variablen eine relativ geringe Trennschärfe, was im Abschnitt zur Testreliabilität

noch aufgegriffen werden wird.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik Standardfehler

Kurtosis / Standardfehler

MP01 -.393 .266 -1.481 -.633 .526 -1.204

MP02 -.305 .266 -1.147 -.880 .526 -1.674 MP03 -.341 .266 -1.283 -1.029 .526 -1.958 MP04 -.637 .266 -2.396 -.659 .526 -1.255 MR01 -.731 .266 -2.752 .394 .526 .750 MR02 .849 .266 3.195 -.270 .526 -.514 MR03 -1.082 .266 -4.070 .716 .526 1.362 MÜ01 -.195 .266 -.733 -.638 .526 -1.214 MÜ02 .276 .266 1.039 -.301 .526 -.572 MÜ03 .357 .266 1.345 -.725 .526 -1.380 V01 -.386 .266 -1.453 -.303 .526 -.577 V02 -.734 .266 -2.761 .097 .526 .184 V03 -.253 .266 -.952 -.908 .526 -1.727

Tabelle 22: Deskriptive Statistik zur Skala metakogn. und volit. Handlungskontrolle Teil 2

100

Ein Abgleich der obigen Erkenntnisse mit Schiefe und Kurtosis der Werte ergibt

deutliche Linksschiefen für MP04, MR01, MR03 und V02, wobei die Kurtosis-

werte für alle Variablen noch im tolerierbaren Bereich liegen. Die Verteilungs-

kurve zu MR02 zeigt hingegen eine deutliche Rechtsschiefe auf.

Abbildung 13: Histogramm MR02 Abbildung 14: Histogramm MR03

Die geringe Trennschärfe von MR03 in Kombination mit einer sehr hohen

Linksschiefe und einer geringen Itemschwierigkeit führte zum Ausschluss von

MR03. Die Werte von MR02 zeigen einen deutlich linksverschobenen Mittelwert

bei mittlerer Varianz und rechtsschiefer Werteverteilung. In Kombination mit

ihrer sehr niedrigen Trennschärfe genügen diese Aspekte, um MR02 ebenfalls

aus der Testskala ausschließen zu können.

Reliabilitätsuntersuchung

Die bereinigte und zusammengelegte Skala zur volitionalen und kognitiven

Handlungskontrolle erreicht eine interne Konsistenz mit einem Cronbachs-α von

0,699. Die Trennschärfen der einzelnen Items sind jedoch im Schnitt eher klein.

Sieben der elf Skalenitems erreichen zwar eine Trennschärfe größer als 0,300.

Die kritische Schwelle von 0,500 wird jedoch nur von MÜ01 überschritten.

Validitätsuntersuchung

Durch das Zusammenlegen der Skalen kann an dieser Stelle auch wieder von

einer gewissen Kriteriumsvalidität durch die Verwendung der Originalitems aus

dem KSI (Baumert, 1993) beziehungsweise seiner Kurzform gesprochen wer-

den. Eine nicht rotierte Hauptkomponentenanalyse ergibt einen auf alle Items

101

ladenden gemeinsamen Faktor mit 30,8% erklärter Varianz. Die einzelnen Fak-

torenladungen liegen dabei zwischen 0,390 und 0,701. Die Korrelation des

Summenscores dieser Skala mit den Ergebnissen der standardisierten Leis-

tungstests wird nach Spearman durchgeführt, da der Summenscore der unter-

suchten Skala nicht den Shapiro-Wilkens-Kriterien genügt:

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho VMHKSum Korrelationskoeffizient -.143 .030 -.051

Sig. (2-seitig) .201 .787 .650

N 82 82 82

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; VMHKSum – Summenscore

Tabelle 23: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala metakogn. und volit.

Handlungskontrolle

Neben einer leichten, jedoch nicht signifikanten negativen Korrelation der Er-

gebnisse der Vergleichsarbeiten im Fach Deutsch mit dieser Skala (rs = -0,143)

ergibt sich mit (rs=0,051) eine zu vernachlässigende Korrelation mit den durch-

schnittlichen Testergebnissen in Deutsch und Mathematik.

4.1.3 Motivation

Eine Analyse der Skala zur Motivation ergibt nach Entnahme eines nicht ska-

lenhomogenen Items ein relativ niedriges Cronbachs-α von 0,675. Eine Haupt-

komponentenanalyse kommt dabei auf einen gemeinsamen Faktor mit 32,5%

der erklärten Varianz. Dieser Faktor lädt auf alle Skalenitems mit einer Fakto-

renladung von 0,315 bis 0,789. Nach einer Varimax-Rotation ergibt sich jedoch,

dass die beiden Subskalen aus dem MSLQ (Pintrich et al., 1991), aus denen

die Testitems stammten, noch exakter über zwei getrennte Faktoren darstellbar

sind. Faktor 1 lädt gut auf die Testitems, die der Subskala Extrinsic Goal Orien-

tation (hier als extrinsische Motivation bezeichnet) mit den Items MoF01,

MoF02 und MoF04 entnommen wurden, und Faktor 2 lädt gut auf die Items aus

der Subskala Intrinsic Goal Orientation (hier als intrinsische Motivation bezeich-

net) mit den Items MoS02 und MoS04.

102

Rotierte Komponentenmatrixa

Komponente

1 2 3

MoF01 .711 -.215

MoF02 .824

MoF03 .418

MoF04 .783 .304

MoS01 .933

MoS02 .807

MoS03 .635 .379

MoS04 .847

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

a. Die Rotation ist in 4 Iterationen konvergiert

Tabelle 24: Faktorenanalyse zur Skala Motivation

Die Items MoF03 und MoS03 fallen bei der Faktorenanalyse durch ihre wesent-

lich schlechteren Ladungswerte heraus und zeigen sich auch bei der Untersu-

chung auf Reliabilität als wenig trennscharf. MoS01 wird von einem dritten Fak-

tor mit einem Eigenwert von 1,026 fast ausschließlich geladen, was auf eine

Unabhängigkeit dieses Items von der untersuchten Skala schließen lässt. Ohne

dieses Item kann bei der Subskala extrinsische Motivation ein leicht höheres

Cronbachs-α von 0,695 und bei der Subskala intrinsische Motivation ein niedri-

geres Cronbachs-α von 0,583 erreicht werden. Auf Grund der höheren Trenn-

schärfe dieses Skalenmodells wird es im weiteren Verlauf der Datenanalyse

verwendet.

4.1.3.1 EXTRINSISCHE MOTIVATION

Im Folgenden wird die Subskala extrinsische Motivation, bestehend aus den

Items MoF01, MoF02, MoF03 und MoF04, untersucht.

103

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

MoF01 82 3.15 .722 .522 .388 .715

MoF02 82 3.39 .643 .414 .598 .797

MoF03 82 3.04 .881 .776 .304 .679

MoF04 82 2.95 .967 .936 .557 .650

Tabelle 25: Deskriptive Statistik zur Skala extrinsische Motivation Teil 1

Die Mittelwerte dieser Skala tendieren zu höheren Skalenwerten, wobei hier vor

allem MoF01 und MoF02 mit Werten von 3,15 und 3,39 bei gleichzeitiger gerin-

ger Varianz hervorstechen. Die Itemschwierigkeiten folgen diesen Werten, wo-

bei MF02 mit einem Wert von 0,797 die größte Tendenz zu hohen Einschät-

zungswerten aufweist.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik Standardfehler

Kurtosis / Standardfehler

MoF01 -.377 .245 -1.538 -.239 .485 -0.493

MoF02 -.887 .245 -3.619 .431 .485 0.889

MoF03 -.324 .245 -1.321 -1.013 .485 -2.087

MoF04 -.719 .245 -2.933 -.323 .485 -0.666

Tabelle 26: Deskriptive Statistik zur Skala extrinsische Motivation Teil 2

Die vermutete linksschiefe Häufigkeitsverteilung bei MoF02 bestätigt sich im

Verhältnis seines Schiefe-Werts zu dessen Standardfehler. Wegen seiner ho-

hen Trennschärfe wird dieses Item trotzdem nicht aus der Skala entfernt. Auch

MF04 zeigt trotz seiner mittleren Itemschwierigkeit eine hohe Linksschiefe in

der Datenverteilung. Wie MF02 verfügt es allerdings auch über eine hohe

Trennschärfe und wird beibehalten. Das Item MoF03 weist neben seiner niedri-

gen Trennschärfe auch eine auffällige flache Kurtosis auf, was sich im Schau-

bild zeigt:

104

Abbildung 15: Histogramm MoF03

Aus diesen Gründen wird das Item MoF03 für die weitere Datenverarbeitung

aus der Skala entfernt.

Reliabilitätsuntersuchung

Wie bereits erwähnt, konnte bei der Subskala extrinsische Motivation ein niedri-

ges, aber noch akzeptables Cronbachs-α von 0,695 festgestellt werden. Das

Item MoF01 hat bezogen auf die Skala mit 0,388 die geringste Trennschärfe

und die Items MoF02 und MoF04 zeigen mit 0,598 und 0,557 eine relativ hohe

Trennschärfe.

Validitätsuntersuchung

Eine grundlegende Kriteriumsvalidität sollte für diese Skala bereits durch die

Übernahme der Testitems aus der deutschen Übersetzung des MSLQ nach

Nenninger (1992) gegeben sein. Eine Komponentenanalyse mit Varimax-

Rotation ergibt mit allen Items der beiden Motivationsskalen gerechnet eine

hervorragende Ladungsverteilung für MoF01 (0,672), MoF02 (0,822) und

MoF04 (0,818) bezogen auf den ersten gemeinsamen Faktor. Eine Korrelation

mit den Ergebnissen aus den standardisierten Vergleichsarbeiten in Deutsch

und Mathematik erfolgt wegen des nach dem Shapiro-Wilk-Test nicht normal

verteilten Summenscores der Skala extrinsische Motivation nach Spearman:

105

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho MoFSum Korrelationskoeffizient -.191 -.117 -.170

Sig. (2-seitig) .085 .295 .126

N 82 82 82

DVAD Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; MoFSum – Summenscore

Tabelle 27: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala extrinsische Motivation

Der Summenscore zur extrinsischen Motivation korreliert negativ mit beiden

Standardtests, wobei die gegenläufige Korrelation mit den Vergleichsarbeiten

im Fach Deutsch (rs =-0,191) sich bereits deutlich der Signifikanzgrenze annä-

hert.

4.1.3.2 INTRINSISCHE MOTIVATION

Im Folgenden wird die Subskala intrinsische Motivation, bestehend aus den

Items MoS01, MoS02, MoS03 und MoS04, untersucht.

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

MoS01 82 2.63 .778 .605 .092 .545 MoS02 82 2.82 .848 .719 .324 .606 MoS03 82 3.18 .722 .522 .291 .728 MoS04 82 2.59 .684 .468 .415 .528

Tabelle 28: Deskriptive Statistik zur Skala intrinsische Motivation Teil 1

Bei der Analyse der Mittelwerte und Varianzen fällt zum einen MoS03 mit einem

zum maximalen Skalenwert tendierenden Mittelwert bei gleichzeitiger geringer

Varianz und Itemschwierigkeit auf. Zum anderen fällt die niedrigen Trennschär-

fe von MoS01 ins Auge, wobei auch MoS03 eine Trennschärfe unter 0,300

aufweist.

106

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik Standardfehler

Kurtosis / Standardfehler

MoS01 -.107 .245 -0.438 -.338 .485 -0.696

MoS02 -.165 .245 -0.673 -.736 .485 -1.516

MoS03 -.467 .245 -1.905 -.392 .485 -0.808

MoS04 .130 .245 0.531 -.265 .485 -0.547

Tabelle 29: Deskriptive Statistik zur Skala intrinsische Motivation Teil 2

Außer der leichten Linksschiefe bei MoS03 lassen sich aus den Angaben zu

Schiefe und Kurtosis keine auffälligen Werte herauslesen.

Abbildung 16: Histogramm MoS03

Reliabilitätsuntersuchung

Die Untersuchung der Reliabilität ergibt für die untersuchte Skala zunächst ein

Cronbachs-α von 0,472. Nach einer Entfernung des Items MoS01 wegen gerin-

ger Trennschärfe und unklaren Ladungsverhältnissen in der Faktorenanalyse

(vgl.Tabelle 24) und MoS03 wegen den ebenfalls unklaren Ladungsverhältnis-

sen ergibt sich für die bereinigte Skala ein immer noch relativ niedriges Cron-

bachs-α von 0,583.

Validitätsuntersuchung

Neben der bereits in Kapitel 4.1.3.1 vermuteten Kriteriumsvalidität dieser Skala,

die sich auf die deutsche Übersetzung des MSLQ nach Nenniger (1992) be-

zieht, weisen die hohen Ladungen eines gemeinsamen Faktors auf beiden Ska-

lenitems MoS02 (0,807) und MoS04 (0,847) auf die Repräsentation eines ähnli-

107

chen latenten Konstrukts hin. Eine Spearman-Korrelation des nach dem Shapi-

ro-Wilk-Test nicht normalverteilten Summenscores dieser Skala mit den Ergeb-

nissen der standardisierten Leistungstests in Deutsch und Mathematik kommt

zu folgenden Ergebnissen:

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho MoSSum Korrelationskoeffizient -.119 -.017 -.076

Sig. (2-seitig) .286 .882 .498

N 82 82 82

DVAD Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; MoSSum – Summenscore

Tabelle 30: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala intrinsische Motivation

Während zwischen dem Summenscore dieser Skala und den Ergebnissen aus

dem Mathematiktest keine Korrelation nachweisbar ist (rs=-0,17), könnte im

Vergleich mit den Ergebnissen aus der Deutsch-Vergleichsarbeit auf eine leich-

te, nicht signifikante negative Korrelation (rs=-0,119) geschlossen werden. Das

Signifikanzniveau der Ergebnisse reicht jedoch nicht für eine positive Aussage

zur Validität der untersuchten Skala zur intrinsischen Motivation.

4.1.4 Emotion: Prüfungsangst

Nachdem eine Hauptkomponentenanalyse einen gemeinsamen Faktor mit

48,7% erklärter Varianz ermitteln konnte, muss diese Skala im Folgenden nicht

weiter aufgeteilt werden.

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

ETA01 82 2.52 1.091 1.191 .397 .508 ETA02 82 2.57 .930 .865 .450 .524 ETA03 82 2.45 1.020 1.041 .518 .484 ETA04 82 2.26 .886 .785 .620 .419 ETA05 82 1.82 .904 .818 .469 .272

Tabelle 31: Deskriptive Statistik zur Skala Prüfungsangst Teil 1

108

Die Mittelwerte dieser Skala liegen relativ nahe am theoretischen Mittelpunkt

der Skalenwerte (2,5). Nur die Daten zu ETA05 ergeben eine deutliche Ver-

schiebung des Mittelwertes in Richtung der niedrigeren Skalenwerte, wobei

dessen Varianz im Vergleich zu den anderen Items annehmbar groß bleibt.

Grund für diese Verschiebung könnte die relativ hohe Itemschwierigkeit von

ETA05 (0,272) sein. Die Schwierigkeiten der anderen Items befinden sich

durchgehend im mittleren Bereich. Die Trennschärfen der einzelnen Items lie-

gen alle nahe bei oder über 0,500 mit Ausnahme von ETA01, dessen Trenn-

schärfe lediglich auf einen Wert von 0,397 kommt.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler Schiefe /

Standardfehler Statistik Standardfehler Kurtosis /

Standardfehler

ETA01 -.005 .266 -.020 -1.288 .526 -2.450

ETA02 -.077 .266 -.291 -.816 .526 -1.553

ETA03 .135 .266 .509 -1.075 .526 -2.046

ETA04 .123 .266 .461 -.772 .526 -1.468

ETA05 .887 .266 3.338 -.063 .526 -.120

Tabelle 32: Deskriptive Statistik zur Skala Prüfungsangst Teil 2

ETA01 und ETA03 zeigen eine etwas flachere Verteilungskurve, wohingegen

ETA05 mit einer deutlich rechtsschiefen Datenverteilung heraussticht. Da die-

ses Item zwar eine deutliche Tendenz zu niedrigen Einschätzungen aufweist,

auf der anderen Seite jedoch über eine akzeptabel hohe Trennschärfe verfügt,

wird es in der Skala belassen.

Reliabilitätsuntersuchung

Die vorliegende Skala kann ihre interne Konsistenz durch ein Cronbachs-α von

0,725 nachweisen. Die Trennschärfen der einzelnen Skalenitems liegen im Be-

reich von 0,397 (Cronbachs-α) bis 0,620 (Cronbachs-α). Das schwächste Item

bezüglich der Skalenkonsistenz ist ETA01, und eine Entfernung dieses Items

würde das Cronbachs-α der Skala nicht verbessern. Da ETA01 in der Haupt-

komponentenanalyse dieser Skala jedoch als einzige Variable stärker vom

zweiten Faktor geladen wird, wurde sie aus der Skala entnommen und die sehr

kleinen Einbußen im Bereich der Reliabilität dabei in Kauf genommen. Das

Cronbachs-α der modifizierten Skala beträgt demnach 0,719.

109

Komponentenmatrixa

Komponente

1

ETA01 .592

ETA02 .650

ETA03 .721

ETA04 .810

ETA05 .695

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

a. 1 Komponenten extrahiert.

Tabelle 33: Faktorenanalyse der Skala zur Prüfungsangst

Validitätsuntersuchung

Die ersten Annahmen zur Konstruktvalidität auf Grund der Entsprechung der

Testskala mit derselben Skala aus der deutschen Übersetzung des MSLQ nach

Nenninger (1992) können auch bei dieser Skala gemacht werden. Eine Haupt-

komponentenanalyse ergibt relativ hohe Faktorenladungen vom gemeinsamen

Faktor auf die Items dieser Skala von 0,592 bis 0,810. Die Validierung des

Summenscores dieser Skala anhand der Ergebnisse der standardisierten Leis-

tungstests für Deutsch und Mathematik erfolgte nach Spearman, da der Shapi-

ro-Wilk-Test nicht auf eine Normalverteilung des Summenscores schließen ließ.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho ETASum Korrelationskoeffizient .019 .250* .159

Sig. (2-seitig) .864 .023 .153

N 82 82 82

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; ETASum – Summenscore

Tabelle 34: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Prüfungsangst

Obwohl die gemittelte Testleistung aufgrund der nicht vorhandenen Korrelation

dieser Skala mit den Ergebnissen des Deutschtests (rs=0,19) nur eine leichte

Korrelation (rs=0,159) mit den Prüfungsangst-Werten zeigt, ergibt sich eine sig-

nifikante Korrelation mit den Ergebnissen der Vergleichsarbeiten im Fach Ma-

thematik (rs=0.250).

110

4.1.5 Selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen

Eine Untersuchung dieser Gesamtskala auf interne Konsistenz ergibt ein ak-

zeptables Cronbachs-α von 0,753, und eine Faktorenanalyse auf Hauptkompo-

nenten ergibt eine Ladungsverteilung von vier Faktoren.

Rotierte Komponentenmatrixa

Komponente

1 2 3 4

SSE01 .783 .251

SSE02 .461 .324 .342

SSE03 .778

SSE04 .218 .764

SSE05 .695

SSE06 .607 .446

SV01 .810

SV02 .816

SV03 .613 .482 .276

SV04 .253 .471 .645

SV05 .616 .229 -.202 .373

SV06 .799 .263

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

a. . Die Rotation ist in 11 Iterationen konvergiert

Tabelle 35: Faktorenanalyse zur Skala der selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen

Kognitionen

Durch eine Aufteilung der Skala in die Subskalen Task-Value (hier: Valenzkog-

nitionen) und Self-Efficacy for Learning and Performance (hier: Selbstwirksam-

keit) des MSLQ (Pintrich et al., 1991) erhält man für die Subskala Selbstwirk-

samkeit mit den Items SSE01, SSE02, SSE03, SSE04, SSE05, SSE06 unter

Ausschluss des wenig trennscharfen Items SSE04 ein etwas besseres Cron-

bachs-α von 0,790. Zudem kann mit dieser Subskala in der Hauptkomponen-

tenanalyse ein einfaktorielles Ladungsverhältnis über die gesamte Skala mit

Ladungen zwischen 0,687 und 0,849 erreicht werden. Die Subskala Valenz-

kognitionen mit den Items SV01, SV02, SV03, SV04, SV05 und SV06 hingegen

verliert durch diese Trennung an interner Konsistenz und kommt auf ein Cron-

bachs-α von 0,633. Eine Hauptfaktorenanalyse der Subskala Valenzkognitionen

kommt nach optischer Auswertung des Screeplots auf eine Zweifaktorenlösung.

111

Abbildung 17: Screeplot Faktorenanalyse der Skala zu den Valenzkognitionen

Da die Subskala Valenzkognitionen durch ihre relativ unkonsistente Datenlage

die Ergebnisse der Subskala Selbstwirksamkeit ungünstig beeinflussen könnte,

werden die beiden Subskalen für weitere Analysen getrennt behandelt.

4.1.5.1 SELBSTWIRKSAMKEIT

Im Folgenden wird die Subskala Selbstwirksamkeit der selbst-, handlungs- und

gegenstandsbezogenen Kognitionen, bestehend aus den Items SSE01, SSE02,

SSE03, SSE04, SSE05 und SSE06, untersucht.

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

SSE01 82 2.40 .751 .564 .676 .467 SSE02 82 3.09 .652 .425 .452 .695 SSE03 82 2.76 .639 .409 .620 .585 SSE04 82 3.38 .826 .682 .342 .793 SSE05 82 2.91 .592 .351 .489 .638 SSE06 82 2.85 .524 .275 .573 .618

Tabelle 36: Deskriptive Statistik zur Skala Selbstwirksamkeit Teil 1

Obwohl alle Items bis auf SSE01 eine deutliche Tendenz der Mittelwerte zu den

höheren Skalenwerten aufweisen, sticht SSE04 durch seinen hohen Mittelwert

von 3,38 aus dem Datenpool heraus. SSE05 und SSE06 fallen durch ihre klei-

nen Varianzen auf. Die Itemschwierigkeiten folgen dem Trend der Mittelwerte.

112

Die Trennschärfewerte aller Testitems liegen über 0,3, wobei SSE04 mit dem

geringen Wert von 0,342 nur knapp darüber liegt. Drei der sechs Items errei-

chen sogar eine Trennschärfe größer als 0,5.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik

Standardfeh-ler

Kurtosis / Standardfehler

SSE01 .073 .266 .276 -.257 .526 -.489

SSE02 -.085 .266 -.320 -.599 .526 -1.140

SSE03 -.318 .266 -1.197 .342 .526 .651

SSE04 -1.215 .266 -4.572 .761 .526 1.448

SSE05 .020 .266 .074 -.101 .526 -.193

SSE06 -.701 .266 -2.640 1.898 .526 3.612

Tabelle 37: Deskriptive Statistik zur Skala Selbstwirksamkeit Teil 2

Der hohe Mittelwert von SSE04 deutet trotz der relativ normalen Itemschwierig-

keit bereits auf die sehr hohe Linksschiefe von -4,572 hin. Bei SSE06 fällt ne-

ben einer wahrnehmbaren Linksschiefe noch eine deutliche Zuspitzung der Ver-

teilungskurve mit einem Kurtosis-Wert von 3,612 auf.

Abbildung 18: Histogramm SSE04 Abbildung 19: Histogramm SSE06

Die geringe Trennschärfe und starke Linksschiefe von SSE04 führen zu seinem

Ausschluss aus dieser Skala. SSE06 verfügt über eine relativ ungewöhnliche

Datenverteilung, wird jedoch in der Faktorenanalyse relativ stark vom gemein-

samen Faktor geladen und wirkt sich positiv auf die interne Skalenkonsistenz

aus und wird deswegen nicht entfernt.

113

Reliabilitätsuntersuchung

Unter Entnahme von SSE04 verfügt die Subskala Selbstwirksamkeit über ein

relativ hohes Cronbachs-α von 0,790. Dies spiegelt sich auch in den hohen

Trennschärfewerten der Skalenitems von 0,342 bis 0,676 wider.

Validitätsuntersuchung

Neben der bereits bei den anderen Skalen erwähnten vermuteten Kriteriumsva-

lidität durch die Entnahme von Items aus den Skalen des MSLQ in deutscher

Übersetzung nach Nenninger (1992) zeigt eine Faktorenanalyse, dass auf die

Items dieser Skala nur ein gemeinsamer Faktor mit einer erklärten Varianz von

48,5% lädt. Dieser Faktor lädt auf die einzelnen Items mit Werten zwischen

0,494 und 0,833.

Komponentenmatrixa

Komponente

1

SSE01 .833

SSE02 .625

SSE03 .784

SSE05 .494

SSE06 .668

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. a. 1 Komponenten extrahiert

Tabelle 38: Faktorenanalyse der Skala zur Selbstwirksamkeit

Da eine Untersuchung des Summenscores dieser Subskala mit dem Shapiro-

Wilk-Test auf keine Normalverteilung der Skalendaten schließen lässt, erfolgt

die Korrelation mit den Ergebnissen der standardisierten Leistungstests zur wei-

teren Untersuchung der Kriteriumsvalidität nach Spearman.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho SSESum Korrelationskoeffizient -.011 .259* .181

Sig. (2-seitig) .924 .019 .103

N 82 82 82

DVAD Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; SSESum – Summenscore

Tabelle 39: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Selbstwirksamkeit

114

Obwohl eine nur leichte, nicht signifikante Korrelation mit den durchschnittlichen

Ergebnissen der Leistungstests von rs=0,181 zu verzeichnen ist und der Sum-

menscore über keine nennenswerte Verbindung zu den Ergebnissen der Ver-

gleichsarbeiten im Fach Deutsch verfügt, korrelieren die Ergebnisse im Fach

Mathematik signifikant mit rs=0,259.

4.1.5.2 VALENZKOGNITIONEN

Im Folgenden wird die Subskala Valenzkognitionen der selbst-, handlungs- und

gegenstandsbezogenen Kognitionen, bestehend aus den Items SV01, SV02,

SV03, SV04, SV05 und SV06, untersucht.

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

SV01 82 2.77 .775 .600 .232 .589 SV02 82 3.13 .857 .735 .293 .711 SV03 82 2.79 .749 .561 .530 .598 SV04 82 3.20 .935 .875 .322 .732 SV05 82 2.91 .773 .598 .386 .638 SV06 82 3.43 .738 .544 .461 .809

Tabelle 40: Deskriptive Statistik zur Skala Valenzkognitionen Teil 1

Obwohl sämtliche Mittelwerte dieser Skala höher als der angenommene neutra-

le Skalenmittelpunkt von 2,5 sind, fallen drei Mittelwerte durch ihre Nähe zum

maximalen Skalenwert von 4 deutlich heraus: SV02 mit einem Mittelwert von

3,13 und einer im Skalenvergleich relativ hohen Varianz bei geringer

Itemschwierigkeit, SV04 mit einem Mittelwert von 3,20 und einer ebenfalls ver-

gleichsweise hohen Varianz bei sehr geringer Itemschwierigkeit, wie auch SV06

mit einem Mittelwert von 3,43 und niedriger Varianz bei niedriger Itemschwie-

rigkeit. Die Trennschärfe der einzelnen Items ist jeweils nicht besonders hoch,

wobei SV01 und SV02 unter 0,3 liegen. Nur SV03 und SV06 weisen eine relativ

hohe Trennschärfe nahe 0,500 auf.

115

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik Standardfehler

Kurtosis / Standardfehler

SV01 -.223 .266 -.840 -.252 .526 -.479 SV02 -.746 .266 -2.809 -.099 .526 -.188 SV03 -.361 .266 -1.357 .057 .526 .108 SV04 -.960 .266 -3.613 -.021 .526 -.040 SV05 -.180 .266 -.676 -.559 .526 -1.063 SV06 -1.444 .266 -5.436 2.381 .526 4.530

Tabelle 41: Deskriptive Statistik zur Skala Valenzkognitionen Teil 2

Die rechtsverschobenen Mittelwerte von SV02 und SV04 finden sich in einer

jeweils deutlich auszumachenden Linksschiefe in ihrer Verteilungskurve wieder.

Das Item SV06 weist neben einer sehr ausgeprägten Linksschiefe auch noch

eine starke Zuspitzung in seiner Datenverteilungskurve auf.

Abbildung 20: Histogramm SV06

Eine Herausnahme dieser drei Items würde in einer Hauptkomponentenanalyse

zu einer von einem gemeinsamen Faktor mit 68,4% erklärter Varianz geladenen

Skala führen. Das Cronbachs-α dieser Skala würde dabei allerdings auf 0,604

sinken. Da diese Skala mit sechs Items im Vergleich zu anderen Skalen dieses

Fragebogens relativ umfangreich ist, kann aus der Perspektive der Datenanaly-

se auf die drei störenden Items verzichtet werden.

Reliabilitätsuntersuchung

Unter Ausschluss von SV02, SV04 und SV06 sinkt das Cronbachs-α dieser

Skala nochmals leicht von 0,633 auf 0,604. Die Trennschärfen der einzelnen

Items rangieren dabei zwischen 0,227 und 0,532.

116

Validitätsuntersuchung

Wie bei den anderen Skalen bereits erwähnt, besteht eine gewisse Kriteriums-

validität durch die Verwendung übersetzter und nur leicht modifizierter Skalen

des MSLQ (Pintrich et al., 1991). Eine Faktorenanalyse führt nach Entnahme

von SV02, SV03 und SV06 wie gesagt zu einer einfaktoriellen Lösung mit einer

erklärten Varianz von 68,4% durch diesen Faktor, der wiederum mit Werten

zwischen 0,758 und 0,853 auf die Skalenitems lädt. Der Versuch einer Nähe-

rung an die Kriteriumsvalidität für diese Skala erfolgt zudem wiederum durch

den Vergleich des Skalensummencores mit standardisierten Schulleistungser-

gebnissen. Da der Summenscore dieser Skala nach dem Shapiro-Wilk-Test

nicht normalverteilt vorliegt, erfolgt die Korrelation der Skalenwerte mit den

Testergebnissen nach Spearman.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho SVSum Korrelationskoeffizient -.013 .006 .012

Sig. (2-seitig) .910 .955 .917

N 82 82 82

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; SVSum – Summenscore

Tabelle 42: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Valenzkognitionen

Auch bei dieser Skala kann weder im Abgleich mit den Ergebnissen aus den

einzelnen Fachbereichen noch mit dem Mittelwert der beiden ein relevanter

Korrelationswert festgestellt werden.

4.2 Analyse des Lehrerfragebogens

Im Gegensatz zu dem aus 50 Items bestehenden Schülerfragebogen ist der

Lehrerfragebogen aus nur 15 Items zusammengesetzt. Da die Items des

Lehrerfragebogens für die später folgenden statistischen Hypothesenprüfungen

mit den Skalen des Schülerfragebogens verglichen werden sollen, erfolgt hier

eine kurze Gegenüberstellung des in Kapitel 4.1 modifizierten Schülerfragebo-

gens mit dem Lehrerfragebogen auf Skalen- und Itemebene:

117

Skalen Schülerfragebogenitems Lehrerfragebogenitems

kognitive Kompetenzen

Memorieren KM01, KM02, KM03 KM01_L

Elaboration KE01, KE02, KE03, KE04 KET01_L, KET02_L

Transformation KT01, KT02, KT03

volitionale und metakognitive Handlungskontrolle

Planung MP01, MP02, MP03,

MP04, MR01, MÜ01,

MÜ02, MÜ03, V01, V02,

V03

MP01_L

Überwachung MÜ01_L

Regulation MR01_L

Volition V01_L, V02_L

Motivation

fremdbestimmte Motivation MoF01, MoF02, MoF04 MoF_L

selbstbestimmte Motivation MoS02, MoS04 MoS_L

Emotion

Prüfungsangst ETA01, ETA02, ETA03,

ETA04, ETA05

ETA01_L, ETA02_L

Selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen

Selbstwirksamkeit SSE01, SSE02, SSE03,

SSE05, SSE06

SSE01_L, SSE02_L

Valenzkognitionen SV01, SV03, SV05 SV_L

Tabelle 43: Gegenüberstellung von Lehrer- und Schülerfragebogen

Aus dieser tabellarischen Gegenüberstellung ergeben sich die Entscheidungen,

ob Items des Lehrerfragebogens gemeinsam oder getrennt voneinander statis-

tisch untersucht werden sollten. Der gesamte Fragebogen verfügt in der unter-

suchten Stichprobe über eine sehr hohe interne Konsistenz mit einem Cron-

bachs-α von 0,911.

118

4.2.1 Kognitive Kompetenzen

Eine Untersuchung der Items aus der Skala der kognitiven Kompetenzen ergibt

ein Cronbachs-α von 0,880. Es zeigt sich, dass das Item KM01_L, welches zur

Einschätzung der Memorierfähigkeiten der Schüler verwendet wurde, eine et-

was geringere Trennschärfe aufweist als die anderen Items und bei einer auf

zwei Faktoren festgelegten Hauptkomponentenanalyse von einem zweiten Fak-

tor leicht geladen wird, der auf die beiden anderen Items KET01_L und

KET02_L negativ lädt:

Komponentenmatrixa

Komponente

1 2

KM01_L .875 .484

KET01_L .914 -.204

KET02_L .909 -.261

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

a. 2 Komponenten extrahiert

Tabelle 44: Faktorenanalyse der Skala zu den kognitiven Kompetenzen (LF)

Um eine Symmetrie mit den drei Vergleichsskalen des Schülerfragebogens (vgl.

Tabelle 43) gewährleisten zu können, wird in diesem Bereich zunächst keine

Skalenbildung vorgenommen und die Variablen werden einzeln untersucht.

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

KM01_L 82 2.62 .855 .732 .727 .537 KET01_L 82 2.45 .772 .596 .798 .470 KET02_L 82 2.57 .847 .717 .785 .519

Tabelle 45: Deskriptive Statistik zur Skala kognitive Kompetenzen (LF) Teil 1

Die Mittelwerte der drei Skalenitems liegen alle nahe am theoretischen Skalen-

mittelwert von 2,5. KM01_L und KET02_L streuen mit mittlerer Varianz um die-

sen Mittelwert, wobei KET01_L in einem kleineren Varianzbereich streut. Alle

Items verfügen über eine mittlere Itemschwierigkeit, und KM01_L hat im Ver-

119

gleich mit den beiden anderen Items eine etwas geringere Trennschärfe auf der

Gesamtskala.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik Standardfehler

Kurtosis / Standardfehler

KM01_L -.148 .266 -.558 -.548 .526 -1.042

KET01_L .002 .266 .008 -.331 .526 -.629

KET02_L .078 .266 .292 -.600 .526 -1.141

Tabelle 46: Deskriptive Statistik zur Skala kognitive Kompetenzen (LF) Teil 2

Keine der untersuchten Variablen weist eine nennenswerte Schiefe oder Kurto-

sis auf.

Reliabilitätsuntersuchung

Wie bereits erwähnt verfügt die Gesamtskala kognitive Kompetenzen über ein

Cronbachs-α von 0,880. Um die Vergleichbarkeit der Skalen von Lehrer- und

Schülerfragebogen herstellen zu können, wird diese Skala nochmals aufgebro-

chen, wobei die Items KET01_L und KET02_L eine eigene Subskala mit einem

Cronbachs-α von 0,868 bilden. Das Cronbachs-α kann für diese nur aus zwei

Items bestehende Skala ermittelt werden, da die hohen Faktorenladungen aus

Tabelle 44 auf eine valide Skalenstruktur schließen lassen.

Validitätsuntersuchung

Die Ergebnisse einer Faktorenanalyse dieser Skala ergeben, dass KET01_L

und KET02_L sehr stark von einem gemeinsamen Faktor mit 88,5% erklärter

Varianz geladen werden: Auf beide Items ergibt sich eine jeweilige Ladung von

0,941. Für das zu Vergleichszwecken aus der Gesamtskala herausgelöste Item

KM01_L ergibt sich, wie bereits erwähnt, im Vergleich mit den anderen Items

eine ebenfalls hohe Ladung vom gemeinsamen Faktor, wobei eine zusätzliche

geringe Ladung auf einen zweiten Faktor festgestellt werden kann, der auf die

anderen Items negativ lädt (vgl. Tabelle 44).

Eine Überprüfung auf Normalverteilung der jeweiligen Datensätze mit dem

Shapiro-Wilk-Test ergab für das Item KM01_L und für den Summenscore von

KET01_L und KET02_L jeweils ein hochsignifikantes Ergebnis. Die Überprü-

120

fung der Kriteriumsvalidität durch Korrelation mit den Ergebnissen aus standar-

disierten Leistungstests erfolgt also nach Spearman:

Korrelationen

DVAD DVAM DVAS KM01_L KETLSum

Spearman-

Rho

DVAD Korrelationskoeffizient 1.000

Sig. (2-seitig)

N 82

DVAM Korrelationskoeffizient .385** 1.000

Sig. (2-seitig) .000

N 82 82

DVAS Korrelationskoeffizient .799** .838

** 1.000

Sig. (2-seitig) .000 .000

N 82 82 82

KM01_L Korrelationskoeffizient .433** .344

** .484

** 1.000

Sig. (2-seitig) .000 .002 .000

N 82 82 82 82

KETL-

Sum

Korrelationskoeffizient .417** .457

** .528

** .727

** 1.000

Sig. (2-seitig) .000 .000 .000 .000

N 82 82 82 82 82

**. Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; KETL-Sum – Summenscore

Tabelle 47: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala kognitive Kompetenzen

(LF)

Neben der bereits bei Untersuchungen zum Schülerfragebogen festgestellten

hochsignifikanten Korrelation zwischen den beiden Leistungstests zu Deutsch

und Mathematik ergibt sich für das Testitem KM01_L eine hochsignifikante Kor-

relation mit den Mittelwerten der Vergleichsarbeiten von rs=0,484. Der Sum-

menscore von KET01_L und KET02_L korreliert ebenfalls hochsignifikant mit

derselben Vergleichsgröße mit einem Korrelationskoeffizienten von rs=0,528.

4.2.2 Metakognitive und volitionale Handlungskontrolle

Da die Subskalen des Schülerfragebogens in diesem Bereich zu einer gemein-

samen Skala zusammengefasst werden mussten (vgl. Kapitel 4.1.2), werden an

dieser Stelle die einzelnen Items des Schülerfragebogens zur metakognitiven

121

und volitionalen Handlungskontrolle ebenfalls als gemeinsame Skala untersucht

um den Vergleich der beiden Testinstrumente ermöglichen zu können (vgl. Ka-

pitel Tabelle 43).

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Trennschärfe Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

MP01_L 82 2.84 .761 .579 .167 .611

MR01_L 82 2.67 .704 .495 .682 .537

MÜ01_L 82 2.57 .786 .618 .773 .512

V01_L 82 2.54 .878 .770 -.307 .507

V02_L 82 2.57 .969 .939 .572 .526

Tabelle 48: Deskriptive Statistik zur Skala metakogn. und volit. Handlungskontrolle (LF) Teil 1

Die Mittelwerte der Items dieser Skala liegen alle nahe am theoretischen Ska-

lenmittelpunkt von 2,5 und streuen mit einer Varianz von 0,579 bis 0,939. Auch

die Schwierigkeit der jeweiligen Items lässt keine besonderen Tendenzen er-

kennen. Lediglich MP01_L hat eine leichte Tendenz zu höheren Skalenwerten,

was auch mit einem etwas erhöhten Mittelwert einhergeht. Auffällig sind in die-

ser Auswertung jedoch die negative Trennschärfe von V01_L und die niedrige

Trennschärfe von MP01_L. Die negative Trennschärfe könnte dabei auf einen

falsch gepolten Datensatz hinweisen. Das Item MP01_L liegt im Fragebogen

auch wirklich als negative Formulierung zum zu messenden Konstrukt vor. Die

Umpolung der Itemwerte bei der Testauswertung fand jedoch statt.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik Standardfehler

Kurtosis / Standardfehler

MP01_L -.067 .266 -.254 -.566 .526 -1.076

MR01_L -.525 .266 -1.975 .297 .526 .564

MÜ01_L -.170 .266 -.639 -.315 .526 -.600

V01_L -.395 .266 -1.487 -.589 .526 -1.120

V02_L -.295 .266 -1.111 -.869 .526 -1.654

Tabelle 49: Deskriptive Statistik zur Skala metakogn. und volit. Handlungskontrolle (LF) Teil 2

Die vorliegende Itemzusammenstellung weist keine erwähnenswerten Maxima

oder Minima im Bereich von Schiefe oder Kurtosis auf.

122

Reliabilitätsanalyse

Nimmt man das Item V01_L mit seiner negativen Trennschärfe aus der Skala

heraus, so steigt das Cronbachs-α von 0,537 auf 0,800. Die zusätzliche Entfer-

nung des Items MP01_L mit seiner niedrigen Trennschärfe erhöht das Cron-

bachs-α der Skala bis auf 0,841.

Validitätsanalyse

Eine Faktorenanalyse über die gesamte Skala ohne V01_L berechnet, zeigt,

dass auf MP01_L im Vergleich zu den anderen Skalenitems nicht gut geladen

wird. Aus diesem Grund und zur Erhöhung der Testreliabilität wird auch

MP01_L aus der Skala entfernt.

Komponentenmatrixa

Komponente

1 2

MP01_L .562 .780

MR01_L .852 -.407

MÜ01_L .909 -.278

V02_L .832

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. a. 2 Komponente extrahiert

Tabelle 50: Faktorenanalyse der Skala zur metakogn. und volit. Handlungskontrolle (LF)

Da der Summenscore dieser Skala nach einer Überprüfung mit dem Shapiro-

Wilk-Test nicht normalverteilt vorliegt, wird die Korrelation mit den Ergebnissen

aus den standardisierten Leistungstests zur weiteren Überprüfung der Kriteri-

umsvalidität nach Spearman durchgeführt.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho VMHKLSum Korrelationskoeffizient .402** .341

** .459

**

Sig. (2-seitig) .000 .002 .000

N 82 82 82

**. Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; VMHKLSum – Summen-

score

Tabelle 51: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Handlungskontrolle (LF)

123

Der Summenscore zur volitionalen und metakognitiven Handlungskontrolle kor-

reliert mit rs=459 hochsignifikant mit den gemittelten Ergebnissen der Leistungs-

tests in Deutsch und Mathematik.

4.2.3 Motivation

An dieser Stelle wird der Einteilung des Schülerfragebogens gefolgt, der die

Skala Motivation in die beiden Subskalen extrinsische Motivation und intrinsi-

sche Motivation aufteilt. Eine Analyse der Motivationsskala des Lehrerfragebo-

gens auf interne Konsistenz, die aufgrund der hohen Ladungswerte von jeweils

0,937 von einem gemeinsamen Faktor mit 87,7% erklärter Varianz möglich ist,

ergibt ein hohes Cronbachs-α von 0,859. Da aus der Motivationsskala des

Lehrerfragebogens für die beiden oben genannten Subskalen jeweils nur ein

Item zur Verfügung steht, kann für diese einzelnen Items jedoch keine Reliabili-

tätsanalyse stattfinden.

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

MoF_L 82 2.73 .817 .668 .586 MoS_L 82 2.67 .876 .767 .568

Tabelle 52: Deskriptive Statistik zur Skala Motivation Teil 1 (LF)

Die statistischen Kerndaten der einzelnen Items verhalten sich relativ unauffäl-

lig. Die Mittelwerte sind nahe dem zu erwartenden Mittelwert bei einer Normal-

verteilung der Daten von 2,5, die Werte streuen mittelmäßig und die

Itemschwierigkeiten befinden sich auch nahe dem mittleren Wert von 0,5.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik Standardfehler

Kurtosis / Standardfehler

MoF_L -.183 .247 -0.741 -.388 .490 -0.791

MoS_L -.398 .247 -1.609 -.276 .490 -0.564

Tabelle 53: Deskriptive Statistik zur Skala Motivation Teil 2 (LF)

124

Auch die Werte zur Schiefe und Kurtosis der beiden Items zeigen keine erwäh-

nenswerten Auffälligkeiten, wobei MoS_L eine leichte Linksschiefe aufweist.

Validitätsanalyse

Neben den bereits erwähnten Ergebnissen der Faktorenanalyse kommt ein Ab-

gleich der beiden nach dem Shapiro-Wilk-Test nicht normalverteilten Items mit

den Ergebnissen der standardisierten Leistungstests in Deutsch und Mathema-

tik zu folgendem Ergebnis:

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho MoF_L Korrelationskoeffizient .313** .356

** .400

**

Sig. (2-seitig) .004 .001 .000

N 82 82 82

MoS_L Korrelationskoeffizient .434** .424

** .532

**

Sig. (2-seitig) .000 .000 .000

N 82 82 82

**. Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten

Tabelle 54: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Motivation (LF)

Beide Variablen weisen bei einer Korrelation nach Spearman mit den Mittelwer-

ten der Testergebnisse jeweils hochsignifikante Korrelationskoeffizienten auf,

das Item zur intrinsischen Motivation MoS_L mit rs= 0,532 und das Item zur

extrinsischen Motivation MoF_L mit rs= 0,400.

4.2.4 Emotion: Prüfungsangst

Für diese Skala stehen die beiden Items ETA01_L und ETA02_L zur Verfü-

gung.

125

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

ETA01_L 82 3.11 .801 .642 .695 ETA02_L 82 3.18 .687 .472 .720

Tabelle 55: Deskriptive Statistik zur Skala Prüfungsangst (LF) Teil 1

Die Mittelwerte der beiden Skalenitems stehen beide etwa auf der zweithöchs-

ten Skalenstufe, wobei die Streuung der Daten um diese Mittelwerte mittelmä-

ßig breit ist. Die relativ niedrige Varianz von ETA02_L könnte auf eine etwas

zugespitzte Datenverteilungskurve schließen lassen. Die niedrigen Itemschwie-

rigkeiten beider Variablen lassen in Zusammenhang mit der Mittelwertstendenz

zudem auf eine Linksschiefe der Verteilungskurve schließen.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler Schiefe /

Standardfehler Statistik Standardfehler Kurtosis /

Standardfehler

ETA01_L -.350 .266 -1.317 -.939 .526 -1.786 ETA02_L -.253 .266 -.953 -.851 .526 -1.618

Tabelle 56: Deskriptive Statistik zur Skala Prüfungsangst (LF) Teil 2

Während die Kurtosis-Werte beider Items auf leicht abgeflachte, aber noch

nicht auffällige Verteilungskurven schließen lassen, zeigen beide Items eine

ebenfalls noch tolerierbare leichte Linksverschiebung auf.

Reliabilitätsanalyse

Eine Faktorenanalyse und Korrelation der beiden für diese Skala verwendeten

Items ETA01_L und ETA02_L ergeben jeweils verhältnismäßig hohe Werte.

Aus diesem Grund kann in diesem Fall auch bei einer aus zwei Items beste-

henden Skala eine Reliabilitätsanalyse durchgeführt werden. Dabei konnte ein

Cronbachs-α von 0,755 erreicht werden. Dieser Wert ist für eine nur aus zwei

Variablen bestehende Skala allerdings nicht besonders hoch.

126

Validitätsanalyse

Wie bereits erwähnt, lädt ein gemeinsamer Faktor auf beide Skalenitems. Der

Faktor kann eine erklärte Varianz von 80,6% aufweisen und lädt auf beide

Items mit einem Wert von 0,898. Eine Prüfung der Kriteriumsvalidität durch die

Korrelierung des Summenscores dieser Skala mit den Mittelwerten der stan-

dardisierten Leistungstests in Deutsch und Mathematik erfolgt nach dem Spe-

arman, weil die Daten des Summenscores nach dem Shapiro-Wilk-Test nicht

normalverteilt vorliegen.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho ETALSum Korrelationskoeffizient .164 .260* .234

*

Sig. (2-seitig) .142 .018 .035

N 82 82 82

Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).** Die Korrelation ist auf dem 0,05 Niveau signifikant (zweiseitig).*

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; ETALSum – Summenscore

Tabelle 57: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala Prüfungsangst (LF)

Im Gegensatz zu den bisherigen Skalen des Lehrerfragebogens korreliert der

Summenscore der Skala zu Prüfungsangst nur auf dem 0,05 Niveau signifikant

mit den Mittelwerten der Leistungstests. Dabei steht eine signifikante Korrelati-

on mit den Ergebnissen aus den Vergleichsarbeiten in Mathematik (rs=0,260)

einem nicht signifikanten Ergebnis aus den Vergleichsarbeiten im Fach Deutsch

(rs=0,164) gegenüber.

4.2.5 Selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kognitionen

Die Items SSE01_L und SSE02_L repräsentieren beim Lehrerfragebogen den

Aspekt der Selbstwirksamkeit, wohingegen die Valenzkognitionen zum Lern-

verhalten durch die einzelne Variable SV01 wiedergegeben werden sollen. Eine

Faktorenanalyse auf Hauptkomponenten ergibt zunächst einen gemeinsamen

Faktor, der auf SSE01_L und SSE02_L stark, auf Item SV01 jedoch weniger

stark lädt. Eine genauere Untersuchung der Varianzverteilung ergibt neben die-

sem Faktor mit einem Eigenwert von 1,670 und einer erklärten Varianz von

55,7% einen zweiten Faktor mit einem Eigenwert von 0,803 und einer erklärten

Varianz von 26,2%. Eine Einstellung der Faktorenanalyse auf zwei Komponen-

ten zeigt diesen zweiten Faktor, der auf die beiden Skalenitems zur Selbstwirk-

127

samkeit SSE01_L und SSE02_L mit leicht negativen Werten lädt, wohingegen

er auf SV_L mit einem höheren positiven Wert lädt als Faktor 1. Diese Ergeb-

nisse lassen vermuten, dass Faktor 2 zu größten Teilen die Variable SV_L re-

präsentiert. Nach einer Varimax-Rotation erhält man das folgende Bild:

Rotierte Komponentenmatrixa

Komponente

1 2

SSE01_L .796 .253

SSE02_L .877

SV_L .981

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

a. Die Rotation ist in 3 Iterationen konvergiert.

Tabelle 58: Faktorenanalyse der Skala selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kogniti-

onen (LF)

Die Teilung der Skala in eine kleine Subskala für Selbstwirksamkeit und ein

Einzelitem für die Valenzkognitionen, wie es die Ergebnisse des Schülerfrage-

bogens aus Gründen der Vergleichbarkeit beider Instrumente vorgeben, ergibt

sich hier bereits aus der Datenlage des Lehrerfragebogens.

Itemanalyse und Itembereinigung

N Mittelwert σ Varianz Itemschwierigkeit

Statistik Statistik Statistik Statistik Statistik

SSE01_L 82 2.55 .891 .794 .498 SSE02_L 82 2.84 .808 .654 .606 SV_L 82 3.06 .691 .478 .699

Tabelle 59: Deskriptive Statistik zur Skala selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kog-

nitionen (LF) Teil 1

Während der Mittelwert des Items SSE01_L nahezu perfekt auf dem theoreti-

schen Skalenmittelpunkt von 2,5 liegt, tendiert SSE02_L bereits deutlich zum

zweithöchsten Skalenwert von 3. Der Mittelwert von SV_L liegt bereits über die-

sem Skalenwert. Die Varianzbreiten der Itemvariablen nehmen parallel dazu

von SSE01_L bis SV_L ab. Der hohe Mittelwert und die relativ geringe Varianz

von SV_L ergeben zusammen mit der relativ geringen Itemschwierigkeit ein

128

homogenes Bild. Die Itemschwierigkeiten von SSE01_L und SSE02_L liegen im

mittleren Bereich.

Schiefe Kurtosis

Statistik Standardfehler

Schiefe / Standardfehler Statistik Standardfehler

Kurtosis / Standardfehler

SSE01_L .171 .266 .643 -.745 .526 -1.416

SSE02_L -.132 .266 -.496 -.641 .526 -1.219

SV_L -.310 .266 -1.165 -.079 .526 -.150

Tabelle 60: Deskriptive Statistik zur Skala selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogene Kog-

nitionen (LF) Teil 2

Obwohl die Datenverteilung SV_L aufgrund der bereits geschilderten Daten

über eine leichte Linksschiefe verfügt, sind die Werte von Schiefe und Kurtosis

noch im normalen Bereich. Auch die Verteilungskurven von SSE01_L und

SSE02_L zeigen hier keine besonderen Auffälligkeiten.

Reliabilitätsanalyse

Die hohen Faktorenladungen auf SSE01_L und SSE02_L von einem gemein-

samen Faktor lassen eine Reliabilitätsanalyse dieser aus nur zwei Items beste-

henden Skala möglich erscheinen. Die Skala zur Selbstwirksamkeit verfügt da-

nach über ein vergleichsweise niedriges Cronbachs-α von 0,617.

Validitätsanalyse

Neben den bereits beschriebenen Ergebnissen der Faktorenanalyse kommt ein

Vergleich der Summenscores der Selbstwirksamkeitsskala und dem einzelnen

Item SV01_L mit den Ergebnissen der standardisierten Leistungstests zu fol-

gendem Ergebnis:

129

DVAD DVAM DVAS

SSELSum Korrelationskoeffizient .418

** .433

** .500

**

Sig. (2-seitig) .000 .000 .000

N 82 82 82

SV_L Korrelationskoeffizient .047 .019 .058

Sig. (2-seitig) .675 .869 .606

N 82 82 82

Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).**

DVAD – Vergleichsarbeit Deutsch; DVAM – Vergleichsarbeit Mathematik; DVAS – Mittelwert der Arbeiten; SSELSum – Summenscore

Tabelle 61: Korrelationstabelle der stand. Leistungstests mit der Skala selbst-, handlungs- und

gegenstandsbezogene Kognitionen (LF)

Die Korrelationen wurden nach Spearman berechnet, da nach dem Shapiro-

Wilk-Test nicht von einer Normalverteilung der Daten in den zu korrelierenden

Skalenvariablen ausgegangen werden kann.

Die standardisierten Leistungstests zeigen sowohl in den Einzeltests als auch

im Testmittelwert eine hochsignifikante Korrelation mit dem Summenscore der

Skala Selbstwirksamkeit. Die Variable SV_L hingegen korreliert nicht signifikant

mit den Ergebnissen der Leistungstests.

4.3 Ergebnisse zu den Forschungshypothesen

Im folgenden Teil werden die in Kapitel 3.4 genannten Forschungshypothesen

anhand der gewonnenen und aufbereiteten Daten analysiert. Die Überprüfung

erfolgt wiederum für jeden Hypothesenbereich getrennt.

Die grundsätzliche Vorgehensweise ist bei allen Teilbereichen gleich: Da die

jeweiligen Hypothesen von einem signifikanten Unterschied der jeweiligen Leh-

rer- und Schülereinschätzungen ausgehen, wird zu deren Überprüfung der Mit-

telwert der Differenzen zwischen Lehrer- und Schülereinschätzung gebildet. Die

Nullhypothese auf der Basis dieses Mittelwertes der Differenzen lautet dann:

H0: 𝑥 = 𝜇0

Dabei ist 𝑥 der Mittelwert der Differenzen zwischen Lehrer- und Schülerein-

schätzungen im jeweiligen Bereich des selbstgesteuerten Lernens und 𝜇0 der

erwartete Vergleichswert von 0.

130

Diese Nullhypothese wird dann in den einzelnen Bereichen des selbstgesteuer-

ten Lernens mit einem t-Test auf eine Signifikanz von 0,05 überprüft. Wenn die-

ser Mittelwert eine signifikante Größe (beidseitig) im Vergleich zur T-Verteilung

aufweist, kann die Nullhypothese abgelehnt werden.

Es wäre an dieser Stelle aus statistischer Sicht erforderlich, den postulierten

geringen Zusammenhang mit einem Äquivalenztest nach Cohen (1988) durch-

zuführen. Die Stichprobengröße (N=82) erlaubt diese Methode jedoch nicht, da

ein zu großer β-Fehler entstehen würde. Es werden hier also Unterschiedshy-

pothesen auf der Basis der Mittelwerte der jeweiligen Differenzen aufgestellt.

Diese Vorgehensweise bringt im Vergleich zur direkten Analyse der Korrelati-

onskoeffizienten der einzelnen Testskalen Genauigkeitsverluste mit sich, die bei

der Interpretation der Ergebnisse der Hypothesenprüfung ihre Berücksichtigung

finden werden.

Da die für die Überprüfung der jeweiligen Teilhypothesen benötigten Korrelatio-

nen zwischen den Schulleistungstests für Deutsch und Mathematik bereits be-

kannt sind (vgl. 4.1.1), werden dort die Korrelationstabellen auf die relevanten

Zeilen verkürzt dargestellt.

4.3.1 Forschungshypothese H1: kognitive Kompetenzen

Die statistischen Untersuchungen der Skala des Schülerfragebogens zu den

kognitiven Kompetenzen führen zu einer Aufteilung dieses zu prüfenden Kom-

petenzbereichs in drei Subskalen: Memorieren, Elaboration und Transformati-

on. Der Lehrerfragebogen hingegen ermöglicht nur die Aufteilung in das Einzel-

item KM01_L, welches der Subskala Memorieren zugeordnet werden kann, und

die Subskala Elaboration und Transformation, die jeweils mit der Skala Elabora-

tion und der Skala Transformation des Schülerfragebogens in Beziehung ge-

H1: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekun-

darstufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich

der kognitiven Kompetenzen ihrer Schüler signifikant von den Selbsteinschät-

zungen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

131

setzt werden kann. Aus diesen Gegebenheiten folgen drei mögliche Differen-

zen, die nachfolgend untersucht werden können:

KM_DIFF: Differenz zwischen Lehrereinschätzungen und Schülereinschät-

zungen im Bereich Memorieren.

KETE_DIFF: Differenz zwischen Lehrereinschätzungen und Schülereinschät-

zungen im Bereich Elaboration.

KETT_DIFF: Differenz zwischen Lehrereinschätzungen und Schülereinschät-

zungen im Bereich Transformation.

Test bei einer Stichprobe

Testwert = 0

T df Sig. (2-seitig) Mittlere Differenz

95% Konfidenzintervall der Differenz

Untere Obere

KM_DIFF -4.767 81 .000 -.52033 -.7375 -.3031

KETE_DIFF 2.237 81 .028 .22256 .0246 .4205

KETT_DIFF 1.901 81 .061 .20732 -.0096 .4243

Tabelle 62: t-Test für Differenzen der kognitiven Skalen

Für die Bereiche Memorieren und Elaboration kann H0 abgelehnt werden. Im

Rahmen der unter Kapitel 4.3 angeführten Einschränkungen kann also von ei-

nem signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten von Lehrer- und

Schülerfragebögen ausgegangen werden. Im Bereich Transformieren erbringt

der t-Test keine Signifikanz, womit H0 hier weiterhin gilt.

Die Nullhypothese zu H1.1, die besagt, dass die Zusammenhänge zwischen

den Testergebnissen und den Ergebnissen der Schülerfragebögen nur auf Zu-

fall beruhen, wird durch einen Signifikanztest (Signifikanzniveau = 0,05) auf Ba-

sis des Korrelationskoeffizienten überprüft.

H1.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

132

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho KMSum Korrelationskoeffizient -.005 .133 .070

Sig. (2-seitig) .962 .235 .530

KESum Korrelationskoeffizient -.017 .081 .059

Sig. (2-seitig) .878 .472 .599

KTSum Korrelationskoeffizient .106 -.083 -.001

Sig. (2-seitig) .341 .461 .992

Tabelle 63: Korrelationen der kogn. Skalen des Schülerfragebogens mit den Vergleichsarbeiten

Keiner der drei Summenscores der Schülerselbsteinschätzungen aus dem Be-

reich der kognitiven Kompetenzen weist eine signifikante Korrelation mit den

Ergebnissen der standardisierten Leistungstests auf. H0 kann also für keinen

der drei Bereiche abgelehnt werden.

Die Feststellung einer schwachen Korrelation ist forschungsmethodisch wegen

der für den Nachweis eines kleinen oder trivialen Effekts benötigten hohen

Teststärke nicht möglich. Die Stichprobengröße von N=82 ist für diese Vorge-

hensweise zu klein. Trotzdem sind im Folgenden die Korrelationen zwischen

Lehrereinschätzung und den Vergleichsarbeiten aufgeführt.

Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).**

Tabelle 64: Korrelationen des Items KMo1_L aus der Skala Memorieren des Lehrerfragebogens

mit den Vergleichsarbeiten

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho KM01_L Korrelationskoeffizient .433** .344

** .484

**

Sig. (2-seitig) .000 .002 .000

H1.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests schwach korreliert.

133

4.3.2 Forschungshypothese H2: volitionale Handlungskontrolle

Eine Datenanalyse der in dieser Untersuchung verwendeten Testinstrumente

ergibt, dass die Komponente der volitionalen Handlungskontrolle nicht als ge-

trennte Skala erfasst werden kann (vgl. Kapitel 4.1.2). Aus diesem Grund kann

mit den erfassten Daten diese Hypothese nicht geprüft werden und muss verfal-

len. Dies gilt auch für die Teilhypothesen H2.1 und H2.2, welche deswegen hier

nicht mehr aufgeführt werden.

4.3.3 Forschungshypothese H3: metakognitive und volitionale

Handlungskontrolle

Die zu dieser Hypothese gehörende Skala ist um die Skalenitems der volitiona-

len Handlungskontrolle erweitert. Aus diesem Grund werden die zur Prüfung

dieser Hypothese verwendeten Skalen als metakognitive und volitionale Hand-

lungskontrolle bezeichnet. Wie bei der Fragebogenanalyse bereits erwähnt (vgl.

Kapitel 4.1.2) können diese Skalen trotzdem zur Überprüfung der vorliegenden

Hypothese genutzt werden. Im Gegensatz zur Hypothese zu den kognitiven

Kompetenzen gibt es für diese Hypothese keine Unterbereiche. Die Differenz

wird aus dem Summenscore des Lehrerfragebogens und dem Summenscore

des Schülerfragebogens gebildet.

H2: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekun-

darstufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich

der volitionalen Handlungskontrolle ihrer Schüler signifikant von den Selbst-

einschätzungen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H3: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekun-

darstufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich

der metakognitiven Handlungskontrolle ihrer Schüler signifikant von den

Selbsteinschätzungen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

134

VMHK_DIFF: Differenz zwischen Lehrereinschätzungen und Schülereinschät-

zungen im Bereich metakognitive und volitionale Handlungskon-

trolle.

Test bei einer Stichprobe

Testwert = 0

T df Sig. (2-seitig) Mittlere Differenz

95% Konfidenzintervall der Differenz

Untere Obere

VMHK_DIFF -2.293 81 .024 -.17104 -.3195 -.0226

Tabelle 65: t-Test für Differenzen der Skala zur volit. und metakogn. Handlungskontrolle

Für den Bereich der metakognitiven und volitionalen Handlungskontrolle kann

H0 also abgelehnt werden. Im Rahmen der unter Kapitel 4.3 angeführten Ein-

schränkungen kann also von einem signifikanten Unterschied zwischen den

Mittelwerten von Lehrer- und Schülerfragebögen ausgegangen werden.

Die Nullhypothese zu H3.1, die besagt, dass die Zusammenhänge zwischen

den Testergebnissen und den Ergebnissen der Schülerfragebögen nur auf Zu-

fall beruhen, wird durch einen Signifikanztest (Signifikanzniveau = 0,05) auf Ba-

sis des Korrelationskoeffizienten überprüft.

DVAD DVAM DVAS

VMHKSum Korrelationskoeffizient -.143 .030 -.051

Sig. (2-seitig) .201 .787 .650

Tabelle 66: Korrelationen der Skala des Schülerfragebogens zur volit. und metakogn. Hand-

lungskontrolle mit den Vergleichsarbeiten

Der Summenscore der Schülerselbsteinschätzungen aus dem Bereich der me-

takognitiven und volitionalen Handlungskontrolle weist keine signifikante Korre-

lation mit den Ergebnissen der standardisierten Leistungstests auf. H0 kann al-

so nicht abgelehnt werden.

H3.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

135

Die Feststellung einer schwachen Korrelation ist forschungsmethodisch wegen

der für den Nachweis eines kleinen oder trivialen Effekts benötigten hohen

Teststärke nicht möglich. Die Stichprobengröße von N=82 ist für diese Vorge-

hensweise zu klein. Trotzdem sind im Folgenden die Korrelationen zwischen

Lehrereinschätzung und den Vergleichsarbeiten aufgeführt.

Tabelle 67: Korrelationen der Skala des Lehrerfragebogens zur volit. und metakogn. Hand-

lungskontrolle mit den Vergleichsarbeiten

4.3.4 Forschungshypothese H4: motivationale Orientierung

Aus der Analyse des Schülerfragebogens ergeben sich für diesen Bereich zwei

Subskalen: extrinsische Motivation und intrinsische Motivation. Aus dem Lehrer-

fragebogen gibt es für die beiden Subskalen jeweils eine passende Einzelvari-

able. Aus diesen Gegebenheiten folgen zwei mögliche Differenzen, die nachfol-

gend untersucht werden können:

MoF_DIFF: Differenz zwischen Lehrereinschätzungen und Schülereinschät-

zungen im Bereich extrinsische Motivation.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho VMHKL-

SUm

Korrelationskoeffizient .402** .341

** .459

**

Sig. (2-seitig) .000 .002 .000

H3.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests schwach korreliert.

H4: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekun-

darstufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich

der motivationalen Orientierung ihrer Schüler signifikant von den Selbstein-

schätzungen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

136

MoS_DIFF: Differenz zwischen Lehrereinschätzungen und Schülereinschät-

zungen im Bereich intrinsische Motivation.

Test bei einer Stichprobe

Testwert = 0

T df Sig. (2-seitig) Mittlere Differenz

95% Konfidenzintervall der Differenz

Untere Obere

MoF_DIFF -3.590 81 .001 -.43089 -.6697 -.1921

MoS_DIFF -.250 81 .804 -.03049 -.2736 .2126

Tabelle 68: t-Test für Differenzen der Skala zur volit. und metakogn. Handlungskontrolle

H0 kann für den Bereich extrinsische Motivation abgelehnt werden. Im Rahmen

der unter Kapitel 4.3 angeführten Einschränkungen kann also von einem signifi-

kanten Unterschied zwischen den Mittelwerten von Lehrer- und Schülerfrage-

bögen ausgegangen werden. Im Bereich intrinsische Motivation kann mit dem t-

Test keine Signifikanz festgestellt werden, womit H0 hier weiterhin gilt.

Die Nullhypothese zu H4.1, die besagt, dass die Zusammenhänge zwischen

den Testergebnissen und den Ergebnissen der Schülerfragebögen nur auf Zu-

fall beruhen, wird durch einen Signifikanztest (Signifikanzniveau = 0,05) auf Ba-

sis des Korrelationskoeffizienten überprüft.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho MoFSum Korrelationskoeffizient -.191 -.117 -.170

Sig. (2-seitig) .085 .295 .126

MoSSum Korrelationskoeffizient -.119 -.017 -.076

Sig. (2-seitig) .286 .882 .498

Tabelle 69: Korrelationen der Skalen des Schülerfragebogens zur Motivation mit den Ver-

gleichsarbeiten

H0 kann hier weder für den Bereich der extrinsischen Motivation, noch für den

Bereich der intrinsischen Motivation abgelehnt werden, da keiner der Summen-

H4.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

137

scores des Schülerfragebogens eine signifikante Korrelation mit den Ergebnis-

sen der standardisierten Leistungstests zeigt.

Die Feststellung einer schwachen Korrelation ist forschungsmethodisch wegen

der für den Nachweis eines kleinen oder trivialen Effekts benötigten hohen

Teststärke nicht möglich. Die Stichprobengröße von N=82 ist für diese Vorge-

hensweise zu klein. Trotzdem sind im Folgenden die Korrelationen zwischen

Lehrereinschätzung und den Vergleichsarbeiten aufgeführt.

Tabelle 70: Korrelationen der Skalen des Lehrerfragebogens zur Motivation mit den Vergleichs-

arbeiten

4.3.5 Forschungshypothese H5: Prüfungsangst

Zur Überprüfung dieser Hypothese liegen jeweils eine Skala des Schülerfrage-

bogens und eine Skala des Lehrerfragebogens bereit. Aus der Differenz der

Summenscores der beiden Skalen kann der Testwert berechnet werden.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho MoF_L Korrelationskoeffizient .313** .356

** .400

**

Sig. (2-seitig) .004 .001 .000

MoS_L Korrelationskoeffizient .434** .424

** .532

**

Sig. (2-seitig) .000 .000 .000

H4.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests schwach korreliert.

H5: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekun-

darstufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich

der Prüfungsangst ihrer Schüler signifikant von den Selbsteinschätzungen der

Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

138

VMHK_DIFF: Differenz zwischen Lehrereinschätzungen und Schülereinschät-

zungen im Bereich metakognitive und volitionale Handlungskon-

trolle.

Test bei einer Stichprobe

Testwert = 0

T df Sig. (2-seitig) Mittlere Differenz

95% Konfidenzintervall der Differenz

Untere Obere

ETA_DIFF 8.777 81 .000 .52927 .4093 .6492

Tabelle 71: t-Test für Differenzen der Skala zur Prüfungsangst

Für den Bereich Prüfungsangst kann H0 also abgelehnt werden. Im Rahmen

der unter Kapitel 4.3 angeführten Einschränkungen kann also von einem signifi-

kanten Unterschied zwischen den Mittelwerten von Lehrer- und Schülerfrage-

bögen ausgegangen werden.

Die Nullhypothese zu H5.1, die besagt, dass die Zusammenhänge zwischen

den Testergebnissen und den Ergebnissen der Schülerfragebögen nur auf Zu-

fall beruhen, wird durch einen Signifikanztest (Signifikanzniveau = 0,05) auf Ba-

sis des Korrelationskoeffizienten überprüft.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho ETASum Korrelationskoeffizient .019 .250* .159

Sig. (2-seitig) .864 .023 .153

Tabelle 72: Korrelationen der Skala des Schülerfragebogens zur Prüfungsangst mit den Ver-

gleichsarbeiten

Zwischen dem Summenscore Prüfungsangst aus dem Schülerfragebogen und

den durchschnittlichen Ergebnissen der beiden Vergleichsarbeiten kann kein

signifikanter Zusammenhang hergestellt werden. H0 kann also nicht abgelehnt

werden. Dennoch besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen dem

Summenscore und den Ergebnissen der Leistungstests im Bereich Mathematik.

H5.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

139

Die Feststellung einer schwachen Korrelation ist forschungsmethodisch wegen

der für den Nachweis eines kleinen oder trivialen Effekts benötigten hohen

Teststärke nicht möglich. Die Stichprobengröße von N=82 ist für diese Vorge-

hensweise zu klein. Trotzdem sind im Folgenden die Korrelationen zwischen

Lehrereinschätzung und den Vergleichsarbeiten aufgeführt.

Tabelle 73: Korrelationen der Skala des Lehrerfragebogens zur Prüfungsangst mit den Ver-

gleichsarbeiten

4.3.6 Forschungshypothese H6: selbst-, handlungs- und gegenstands-

bezogene Kognitionen

Die Summenscores der beiden Subskalen Selbstwirksamkeit und Valenzkogni-

tionen des Schülerfragebogens können im Vergleich mit der Skala Selbstwirk-

samkeit und der Variable SVL zum Bereich der Valenzkognitionen des Lehrer-

fragebogens zur Untersuchung dieser Hypothese verwendet werden. Dabei

wird jeweils die mittlere Differenz zwischen Lehrer- und Schülereinschätzungen

berechnet:

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho ETALSum Korrelationskoeffizient .164 .260* .234

*

Sig. (2-seitig) .142 .018 .035

H5.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests schwach korreliert.

H6: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekun-

darstufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich

der selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen ihrer Schüler

signifikant von den Selbsteinschätzungen der Schüler in diesem Bereich un-

terscheiden.

140

SSE_DIFF: Differenz zwischen Lehrereinschätzungen und Schülereinschät-

zungen im Bereich Selbstwirksamkeit.

SV_DIFF: Differenz zwischen Lehrereinschätzungen und Schülereinschät-

zungen im Bereich Valenzkognitionen.

Test bei einer Stichprobe

Testwert = 0

T df Sig. (2-seitig) Mittlere Differenz

95% Konfidenzintervall der Differenz

Untere Obere

SSE_U -1.375 81 .173 -.10732 -.2626 .0480

SV_U 2.662 81 .009 .23577 .0595 .4120

Tabelle 74: t-Test für Differenzen der Skala zu den selbst-, handlungs- und gegenstandsbezo-

genen Kognitionen

H0 kann für den Bereich der Valenzkognitionen abgelehnt werden, da der t-Test

eine signifikant hohe mittlere Differenz der Lehrer- und Schüler-Summenscores

dieser Skala feststellen lässt. Im Rahmen der unter Kapitel 4.3 angeführten

Einschränkungen kann also von einem signifikanten Unterschied zwischen den

Mittelwerten von Lehrer- und Schülerfragebögen ausgegangen werden. Für den

Bereich der Selbstwirksamkeit kann H0 nicht verworfen werden, da kein signifi-

kanter Unterschied in der Mittelwertsdifferenz der Summenscores festgestellt

werden kann.

Die Nullhypothese zu H6.1, die besagt, dass die Zusammenhänge zwischen

den Testergebnissen und den Ergebnissen der Schülerfragebögen nur auf Zu-

fall beruhen, wird durch einen Signifikanztest (Signifikanzniveau = 0,05) auf Ba-

sis des Korrelationskoeffizienten überprüft.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho SSESum Korrelationskoeffizient -.011 .259* .181

Sig. (2-seitig) .924 .019 .103

H6.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

141

SVSum Korrelationskoeffizient -.013 .006 .012

Sig. (2-seitig) .910 .955 .917

Tabelle 75: Korrelationen der Skalen des Schülerfragebogens zu den selbst-, handlungs- und

gegenstandsbezogenen Kognitionen mit den Vergleichsarbeiten

Während H0 hier für den Bereich der Valenzkognitionen auf Grund von nicht-

signifikanten Ergebnissen beibehalten werden muss und H0 für den Bereich der

Selbstwirksamkeit ebenfalls nicht verworfen werden kann, ist doch ein signifi-

kanter Zusammenhang zwischen den Angaben zur Selbstwirksamkeit und den

Ergebnissen des Leistungstests in Mathematik feststellbar.

Die Feststellung einer schwachen Korrelation ist forschungsmethodisch wegen

der für den Nachweis eines kleinen oder trivialen Effekts benötigten hohen

Teststärke nicht möglich. Die Stichprobengröße von N=82 ist für diese Vorge-

hensweise zu klein. Trotzdem sind im Folgenden die Korrelationen zwischen

Lehrereinschätzung und den Vergleichsarbeiten aufgeführt.

Tabelle 76: Korrelationen der Skalen des Lehrerfragebogens zu den selbst-, handlungs- und

gegenstandsbezogenen Kognitionen mit den Vergleichsarbeiten

4.3.7 Zusammenfassung

In dieser Zusammenfassung der Ergebnisse der Hypothesenprüfung werden

die nicht überprüfbaren Hypothesen H1.2, H2, H2.1, H2.2, H3.2, H4.2, H5.2 und

H6.2 nicht mehr erwähnt.

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho SSELSum Korrelationskoeffizient .418** .433

** .500

**

Sig. (2-seitig) .000 .000 .000

SV_L Korrelationskoeffizient .047 .019 .058

Sig. (2-seitig) .675 .869 .606

H6.2: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Lehrerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests schwach korreliert.

142

H1: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

kognitiven Kompetenzen ihrer Schüler signifikant von den Selbsteinschätzun-

gen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H0 kann für die Unterbereiche Memorieren und Elaboration abgelehnt werden,

nicht jedoch für den Unterbereich Transformation.

H1.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

H0 kann für keinen der drei Unterbereiche Memorieren, Elaboration und Trans-

formation abgelehnt werden.

H3: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

metakognitiven Handlungskontrolle ihrer Schüler signifikant von den Selbstein-

schätzungen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H0 kann für diesen Bereich abgelehnt werden.

H3.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

H0 kann nicht abgelehnt werden.

H4: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

motivationalen Orientierung ihrer Schüler signifikant von den Selbsteinschät-

zungen der Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H0 kann für den Unterbereich extrinsische Motivation abgelehnt werden, für die

intrinsische Motivation kann H0 jedoch nicht abgelehnt werden.

H4.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

H0 kann für keinen der beiden Unterbereiche extrinsische Motivation und intrin-

sische Motivation abgelehnt werden.

143

H5: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

Prüfungsangst ihrer Schüler signifikant von den Selbsteinschätzungen der

Schüler in diesem Bereich unterscheiden.

H0 kann für diesen Bereich abgelehnt werden.

H5.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark negativ korreliert.

H0 kann nicht abgelehnt werden.

H6: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen ihrer Schüler sig-

nifikant von den Selbsteinschätzungen der Schüler in diesem Bereich unter-

scheiden.

H0 kann für den Unterbereich der Valenzkognitionen abgelehnt werden, nicht

jedoch für den Unterbereich der Selbstwirksamkeit.

H6.1: Dabei wird erwartet, dass das gemittelte Ergebnis des Schülerfragebo-

gens in diesem Bereich mit dem gemittelten Ergebnis standardisierter Leis-

tungstests stark korreliert.

H0 kann für keinen der beiden Unterbereiche Selbstwirksamkeit und Valenz-

kognitionen abgelehnt werden.

144

5 Diskussion

Im Zentrum dieser Arbeit stand die Zusammenstellung von Untersuchungsin-

strumenten, um die Diagnosekompetenz von Lehrern bezüglich der Fähigkeiten

zum selbstgesteuerten Lernen ihrer Schüler zu überprüfen. Dafür wurden ein

Lehrerfragebogen und ein Schülerfragebogen erstellt, diese Fragebögen wur-

den angewendet und ausgewertet. Die Ergebnisse wurden dann zur Überprü-

fung einer zentralen Hypothesenformulierung in allen Unterbereichen des

selbstgesteuerten Lernens verwendet:

H: Es wird erwartet, dass sich die Einschätzungen von Lehrern der Sekundar-

stufe 1 einer allgemeinbildenden Schule in Baden-Württemberg hinsichtlich der

jeweiligen Kompetenzbereiche des selbstgesteuerten Lernens ihrer Schüler

signifikant von den Selbsteinschätzungen der Schüler in diesem Bereich unter-

scheiden.

Wenn man die Ergebnisse zu den Forschungshypothesen betrachtet (vgl. Kapi-

tel 4.3), so erhält man ein weitgehend eindeutiges Bild über alle Teilbereiche

des selbstgesteuerten Lernens hinweg: Die Ergebnisse des Schülerfragebo-

gens korrelieren nicht ausreichend hoch mit den Ergebnissen der standardisier-

ten Leistungstests. Da der Schülerfragebogen in dieser Zusammensetzung zum

ersten Mal zum Einsatz kam, erhebt sich nun die Frage, wie und ob die Ergeb-

nisse der Hypothesenprüfungen vor diesem Hintergrund zu interpretieren sind.

Es ergeben sich dabei drei plausible Szenarien:

1. Der Schülerfragebogen ist nicht valide genug. Er kann keine ausreichend

genauen Informationen über die Fähigkeiten der Schüler zum selbstgesteuerten

Lernen hervorbringen.

2. Die Baden-Württembergischen Vergleichsarbeiten stellen kein passendes

externes Validitätskriterium für die Fähigkeiten der Schüler zum selbstgesteuer-

ten Lernen dar.

3. Schüler der siebten Stufe einer allgemeinbildenden Schule in Baden-

Württemberg können die Fragen des Schülerfragebogens nicht beantworten,

145

weil sie mit vielen Konzepten des selbstgesteuerten Lernens nicht genügend

vertraut sind.

Da durch die schlechte Korrelation des Schülerfragebogens mit den Leistungs-

tests die Validität des Hauptuntersuchungswerkzeugs auf dem Prüfstand steht,

kann eine Diskussion der Ergebnisse der Hypothesenprüfung nur auf dem Hin-

tergrund dieser drei möglichen Erklärungen gewinnbringend erfolgen. Auf Basis

der Untersuchungsergebnisse können keine genauen Rückschlüsse auf das

Zutreffen der in den einzelnen Szenario-Beschreibungen verwendeten Annah-

men gemacht werden, daher folgen im Fazit (vgl. Kapitel 6) Ideen zu einem

modifizierten Versuchsdesign, mit dem die festgestellten Unklarheiten reduziert

werden könnten.

5.1 Geringe Validität des Schülerfragebogens

Die Validität des Schülerfragebogens wurde auf drei Ebenen analysiert. Zum

einen stammen sämtliche Items des ersten Teils des Schülerfragebogens aus

dem etablierten Kieler Lernstrategien-Inventar (KSI;Heyn et al., 1994), wobei

dessen Kurzform verwendet wurde. Die einzige Modifikation stellte der Versuch

der Bildung einer Skala der volitionalen Handlungskontrolle auf der Basis des

Strukturmodells von Pekrun und Schiefele (1996) dar. Da diese Skala jedoch in

der Analysephase des Fragebogens wieder in der Gesamtskala der metakogni-

tiven und volitionalen Handlungskontrolle aufging, kann hier nicht von einer

massiven Modifikation des Originalinstruments ausgegangen werden. Als

nächstes erfolgten Faktorenanalysen auf Hauptkomponenten in den einzelnen

Skalen, die zu brauchbaren Ladungswerten führten. Die Faktorenladungen wa-

ren allerdings insgesamt nicht so groß, beziehungsweise eindeutig wie beim 6-

Faktoren-Modell des KSI (Heyn et al., 1994). Zum Schluss erfolgte der Ver-

gleich der Testergebnisse mit einem externen Kriterium, den Vergleichsarbeiten

in Deutsch und Mathematik.

Nimmt man nun auf Grund der schlechten Ergebnisse des Abgleichs mit den

Vergleichsarbeiten an, dass der Schülerfragebogen über nicht genügend Validi-

tät verfügt, um selbstgesteuerte Fähigkeiten von Schülern messen zu können,

dann können die Ergebnissen der einzelnen Hypothesenprüfungen nicht zu ei-

146

ner weiteren wissenschaftlichen Diskussion führen. Der Schülerfragebogen

müsste hierfür überarbeitet und neu evaluiert werden.

5.2 Vergleichsarbeiten als unpassendes Kriterium

Die einzelnen Aspekte des selbstgesteuerten Lernens sind allesamt latente

Konstrukte und können somit nicht direkt sichtbar und messbar gemacht wer-

den. Zudem versuchen sie sehr komplexe Denkprozesse zu beschreiben, die

wiederum mit zahlreichen anderen kognitiven Prozessen verknüpft sind. Um

nun eine Operationalisierung dieser komplexen inneren Vorgänge erreichen zu

können, müssen theoriebasierte Annahmen über Zusammenhänge zwischen

diesen latenten Konstrukten und sichtbarem Lernverhalten beziehungsweise

wahrnehmbaren Einstellungen gemacht werden. Diese Verhaltensweisen und

Einstellungen werden dann entweder in Form eines Fragebogens oder Inter-

views dem jeweiligen Probanden zur Diskussion gestellt oder im Rahmen eines

Versuchs, Experiments oder einer Feldbeobachtung dokumentiert. Um nun ei-

nen Anhaltspunkt zu haben, ob die konstruierten Zusammenhänge tragfähig

sind, benötigt man ein möglichst sicheres externes Vergleichskriterium. Im Be-

reich des selbstgesteuerten Lernens ist es gängige Praxis, hierfür standardisier-

te akademische Leistungstests zu verwenden, da selbstgesteuertes Lernen oft

im akademischen Kontext untersucht wird (Pintrich et al., 1991; Winne & Perry,

2000; Zimmerman, 1990; Zimmerman & Martinez-Pons, 1986).

Winne (2000) erkennt bei der Validierung von Untersuchungen zum selbstge-

steuerten Lernen eine grundsätzliche Rekursionsschleife: „Models of empirical

phenomena depend on empirical feedback about their validity. Empirical feed-

back is gathered by measuring phenomena using protocols that are structured

by models as well as measurement issues.” (Winne & Perry, 2000, S. 555f) Da

Leistungstests, wie in dieser Untersuchung, als externes Validitätskriterium für

die jeweilige Forschungsmethodik dienen sollen, spielen die konkreten Testauf-

gaben und deren Anforderungsprofil eine große Rolle. Die grundlegende Fra-

gestellung ist dabei, ob für die Bearbeitung des Leistungstest auch alle Aspekte

des selbstgesteuerten Lernens notwendig sind. Ein Leistungstest, der zum Bei-

spiel auf die Wiedergabe von Faktenwissen ausgelegt ist, wird eher auf Memo-

riertechniken und andere Aspekte eines oberflächlichen Lernstils ansprechen.

147

Boekaerts (1999) führt Beisielsweise an, dass die Angaben von Lernenden zu

ihrem Methodenwissen oft gerade nicht mit den Schulnoten dieser Schüler in

Zusammenhang gebracht werden können. Auch der jeweilige Fachbereich, der

getestet wird, spielt eine Rolle, da Methoden des selbstgesteuerten Lernens

eine gewisse Bindung an den Kontext vorweisen, in dem sie erworben wurden.

Ein Transfer dieser Fähigkeiten auf andere Fachbereiche ist nicht so ohne wei-

teres möglich (Boekaerts, 1999).

Es ist im Kontext dieses Szenarios entscheidend, ob anhand der ausgewerteten

Daten Hinweise darauf zu finden sind, dass die Leistungstests die im Schüler-

fragebogen abgefragten Fähigkeiten nicht in ausreichendem Maße wiederspie-

geln. Dann könnte man die Vergleichsarbeiten als unzureichendes externes

Validitätskriterium abweisen und die aufgestellten Hypothesen auf der Basis der

erhobenen Daten aus Schüler- und Lehrerfragebogen auswerten.

Einen ersten Hinweis gegen diese Annahme stellen die Zusammenhänge zwi-

schen den Ergebnissen des Lehrerfragebogens und den Ergebnissen der Ver-

gleichsarbeiten dar. Obwohl die Korrelationen zwischen den Lehrerfragebögen

und den Vergleichsarbeiten auf Grund der Hypothesenformulierungen der je-

weiligen zweiten Teilhypothesen zu den einzelnen Bereichen des selbstgesteu-

erten Lernens nicht zur Hypothesenprüfung verwendet werden können, werden

sie bei der Untersuchung dieses Kontextes bedeutsam. Im Gegensatz zum

Schülerfragebogen korrelieren die Ergebnisse des Lehrerfragebogens in allen

Testskalen außer der Valenzkognition-Skala signifikant bis hochsignifikant mit

den Ergebnissen der Vergleichsarbeiten:

148

Korrelationen

DVAD DVAM DVAS

Spearman-Rho KM01_L Korrelationskoeffizient .433** .344

** .484

**

Sig. (2-seitig) .000 .002 .000

KETLSum Korrelationskoeffizient .417** .457

** .528

**

Sig. (2-seitig) .000 .000 .000

VMHKLSum Korrelationskoeffizient .402** .341

** .459

**

Sig. (2-seitig) .000 .002 .000

MoF_L Korrelationskoeffizient .313** .356

** .400

**

Sig. (2-seitig) .004 .001 .000

MoS_L Korrelationskoeffizient .434** .424

** .532

**

Sig. (2-seitig) .000 .000 .000

ETALSum Korrelationskoeffizient .164 .260* .234

*

Sig. (2-seitig) .142 .018 .035

SV_L Korrelationskoeffizient .047 .019 .058

Sig. (2-seitig) .675 .869 .606

SSELSum Korrelationskoeffizient .418** .433

** .500

**

Sig. (2-seitig) .000 .000 .000

**. Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).

*. Die Korrelation ist auf dem 0,05 Niveau signifikant (zweiseitig).

Tabelle 77: Korrelation der Skalen-Summenscores des Lehrerfragebogens mit den Vergleichs-

arbeiten

Ein Grund für diese Übereinstimmung könnte in der guten Diagnosefähigkeit

der Lehrer bezüglich der Fähigkeiten ihrer Schüler zum selbstgesteuerten Ler-

nen sein. In diesem Fall wären die Vergleichsarbeiten als gutes Validitätskriteri-

um anzuerkennen und die schlechten Übereinstimmungen mit den Schülerfra-

gebögen würden entweder auf die niedrige Validität des Untersuchungsinstru-

ments (vgl. Kapitel 5.1) oder fehlende Selbsteinschätzungskompetenzen der

Schüler in diesem Bereich (vgl. Kapitel 5.3) zurückzuführen sein.

Es gibt jedoch auch noch eine zweite Erklärung für die hohe Übereinstimmung

der Lehrereinschätzungen mit den Vergleichsarbeiten: Lehrer sind sich der

akademischen Leitungsfähigkeit ihrer Schüler in ihrem jeweiligen Fachbereich

durchaus bewusst, da sie diese in regelmäßigen Abständen in mündlicher und

schriftlicher Form im Unterricht auf die Probe stellen. Wenn nun ein Schüler mit

149

guten akademischen Leistungen, also guten Schulnoten, von seinem Lehrer

bezüglich seiner Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen eingeschätzt wird,

wird diese Einschätzung im Schnitt eher gut ausfallen. Lehrer könnten also bei

einem Schüler mit gutem akademischen Leistungsprofil dazu tendieren, auch

seine Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen positiv einzuschätzen und

umgekehrt. Der bereits angesprochene Teufelskreis, der sich ergibt, wenn man

auf theoretischen Modellen basierende empirisch erhobene Daten mit auf theo-

retischen Modellen basierenden empirischen Daten vergleicht, könnte auch hier

zu einem vorschnellen Urteil über die Validität der Untersuchungsinstrumente

führen (Winne & Perry, 2000).

Die Analyse der in dieser Untersuchung erhobenen Daten liefert einen Anhalts-

punkt, der die Ergebnisse des Lehrerfragebogens ins richtige Licht rücken

könnte: Die niedrigen Korrelationskoeffizienten zwischen dem Item SV_L des

Lehrerfragebogens aus dem Bereich der Valenzkognitionen und den Ergebnis-

sen der Vergleichsarbeiten sprechen gegen die grundsätzliche Tendenz, die

Schülerfähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen nur oberflächlich, anhand

deren Schulnoten, abzuschätzen.

Die Formulierung der Fragestellung kann hier einen Anhaltspunkt liefern: „Die

Aufgaben im Unterricht erscheinen ihr/ihm oft als nicht sinnvoll.“ Zum einen

könnte diese Formulierung die Lehrenden in die Irre geführt haben, da sie

schwer im täglichen Unterrichtsgeschehen zu beobachten ist. Dies würde ledig-

lich auf ein schlecht formuliertes Item schließen lassen und somit die obige Ar-

gumentation entkräften. Diese Problematik lässt sich jedoch leider mit den zur

Verfügung stehenden Daten nicht weiter analysieren, da keine weiteren Items

zum Bereich Valenzkognitionen im Lehrerfragebogen zu finden sind, mit denen

das eventuell fehlerhafte Item abgeglichen werden könnte. Eine Faktorenanaly-

se (vgl. Tabelle 58) auf der Basis aller Items des Lehrerfragebogens zum über-

geordneten Bereich der selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kogni-

tionen zeigt, dass SV_L eine eigenständige Variable ist. Somit erscheint hier ein

Abgleich mit den Items SSE01_L und SSE02_L aus der Selbstwirksamkeitsska-

la nicht als sinnvoll.

Die relativ niedrigen Korrelationskoeffizienten im Bereich der Prüfungsangst

können wiederum entweder auf schlechte Itemformulierungen im Lehrerfrage-

150

bogen hinweisen oder den oberflächlichen Einschätzungen der Lehrkräfte be-

züglich der Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen geschuldet sein. Eine

genauere Analyse der Korrelation zwischen den einzelnen Items der Skala führt

zu folgendem Ergebnis:

DVAD DVAM DVAS ETA01_L ETA02_L

Spearman-Rho

ETA01_L Korrelationskoeffizient .107 .162 .144 1.000

Sig. (2-seitig) .340 .146 .196

N 82 82 82 82

ETA02_L Korrelationskoeffizient .193 .297

** .284

** .647

** 1.000

Sig. (2-seitig) .083 .007 .010 .000

N 82 82 82 82 82

Tabelle 78: Korrelationstabelle der Skalenitems des Lehrerfragebogens zur Prüfungsangst mit

den Vergleichsarbeiten

Obwohl Item ETA02_L zu wesentlich besseren Korrelationskoeffizienten führt

als ETA01_L ist die Tendenz zur besseren Korrelation mit den Mathematik-

Vergleichsarbeiten für beide Variablen sichtbar. Zudem weisen sie eine nicht

außerordentlich hohe, aber dennoch signifikante Korrelation auf. Diese Ergeb-

nisse sind, gerade vor dem Hintergrund der hochsignifikanten Korrelation zwi-

schen ETA02_L und dem Mittelwert der Vergleichsarbeiten, nicht ausreichend,

um eine Entscheidung für oder wider die Kriteriumsvalidität des Schülerfrage-

bogens auf der Basis der Ergebnisse des Lehrerfragebogens treffen zu können.

In diesem Szenario wird also nun davon ausgegangen, dass die Vergleichsar-

beiten kein gutes externes Validitätskriterium darstellen. Die Validität des Schü-

lerfragebogens wird auf Basis der verwendeten Items aus dem evaluierten Kie-

ler Lernstrategien-Inventar (Heyn et al., 1994) und der in den einzelnen Skalen

durch Faktorenanalysen ermittelten Konstruktvaliditäten angenommen. Eine

Interpretation der Ergebnisse der Hypothesenprüfung wäre auf der Basis dieser

Annahmen möglich.

151

5.3 Schüler sind nicht vertraut mit Methoden und Konzepten

Um Selbstauskünfte über ihre Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen geben

zu können, müssen die Probanden, bei dieser Untersuchung Schüler der sieb-

ten Klassenstufe, über explizites Wissen zu den jeweiligen Kompetenzberei-

chen verfügen. Boekaerts führt dazu an: „most students are not aware of their

learning style.“ (Boekaerts, 1999, S. 448) Sie geht davon aus, dass besonders

Schüler, die das dreizehnte Lebensjahr noch nicht erreicht haben, Schwierigkei-

ten mit den eher abstrakt formulierten Testitems von Fragebögen zum selbst-

gesteuerten Lernen haben. Die Schüler, die für diese Untersuchung zur Verfü-

gung standen, waren zum Testzeitpunkt zwar zu größten Teilen dreizehn Jahre

oder älter, die Altersstufe könnte hier dennoch ein erstes Indiz dafür sein, dass

die Schüler bei einigen Formulierungen des für diese Untersuchung verwende-

ten Fragebogens Verständnisprobleme hatten.

Baumert (1993) setzte eine Kurzform des Kieler Lernstrategien-Inventars, aus

dessen Testitems die erste Hälfte des für diese Untersuchung verwendeten

Schülerfragebogens besteht, erstmals im Rahmen einer Pilotierungsstudie an

Schülern der siebten Jahrgangsstufe ein. Er konnte dabei mit einer Stichprobe

von N=3689 Schülern in einer Faktorenanalyse eine einfaktorielle Lösung mit

38% erklärter Varianz über die Items dieses Pilotfragebogens erreichen. Nach-

dem er eine erweiterte Form dieses Originalfragebogens an Schülern einer

zehnten und zwölften Stufe erprobt hatte, kommt er zu folgender Erkenntnis:

„Gymnasiasten der zehnten Jahrgangsstufe verfügen im Vergleich zu Siebt-

klässlern über ein deutlich ausdifferenziertes Strategierepertoire.“ (Baumert,

1993, S. 341) Eine deutliche Differenzierung zwischen Oberflächen- und Tie-

fenverarbeitungsstrategien findet Baumert (1993) erst bei Schülern der zwölften

Klassenstufe vor. Die fehlende explizite Kenntnis von Lernstrategien kann bei

einem Fragebogen auch zur Selbstunterschätzung führen, da intelligentere

Schüler sich lernstrategisches Wissen auch unbewusst zu eigen machen kön-

nen (Boekaerts, 1997).

Eine weitere zielgruppenspezifische Achillesferse von Fragebögen zur Selbst-

auskunft über latente Konzepte stellt eine Fehleinschätzung der Probanden

über den tatsächlichen Einsatz der von ihnen genannten Strategien dar: „stra-

tegy use involves more than mere knowledge of a strategy“ (Zimmerman, 1990,

152

S. 9). Es könnte beim Ausfüllen dieses Fragebogens also Schüler gegeben ha-

ben, die den Einsatz von Lernstrategien vorgegeben hatten, obwohl ihnen diese

nur vom Namen her bekannt waren. Eine Selbstüberschätzung dieser Schüler

in Bezug auf ihre Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen wäre eine Folge

dieser Fehleinschätzung. Von dieser Tendenz zur Überschätzung der eigenen

Fähigkeiten schreibt auch Zimmerman in seinem Artikel zu den methodischen

Entwicklungen bei Untersuchungen zum selbstgesteuerten Lernen: „Regarding

these achievement judgements, the students‘ index of bias indicated that they

were slightly overconfident.“ (Zimmerman, 2008, S. 171)

Obwohl andere Methoden zur Untersuchung des selbstgesteuerten Lernens

bereits bei Grundschülern (Perry, 1998) erfolgreich eingesetzt werden konnten

und die Pilotierungsstudie zum Kieler Lernstrategien-Inventar bei Siebtklässlern

(Baumert, 1993) zu einem brauchbaren Gesamtergebnis geführt hatte, könnten

bei dieser Untersuchung größere Diskrepanzen in der Selbsteinschätzungsfä-

higkeit beziehungsweise fehlendes Strategiewissen zu der schlechten Überein-

stimmung mit den standardisierten Leistungstests geführt haben. Eine Ent-

scheidung über die genaue Ursache lässt sich anhand der gewonnenen Daten

leider nicht treffen. Eine Prüfung der Hypothesen lässt sich bei Annahme dieses

Szenarios leider nicht durchführen, da die fehlende Korrelation der Schülerein-

schätzungen mit den Ergebnissen der Vergleichsarbeiten entweder auf die Al-

tersstufe insgesamt, die Schulart mit ihren spezifischen Lehrplänen und Organi-

sationsformen oder die für diese Untersuchung gewählte Schule zurückzufüh-

ren sein könnten.

5.4 Diskussion zu den Bereichshypothesen H1 bis H6

Anhand der in den vorhergehenden Kapiteln beschriebenen Szenarien kann an

dieser Stelle aus dem Unterschied zwischen Lehrer- und Schülereinschätzun-

gen nicht auf eine fehlende Diagnosekompetenz von Lehrkräften geschlossen

werden, zumal die Hypothesenprüfung über den Vergleich der Mittelwerte der

Differenzen zwischen Lehrer- und Schülereinschätzungen wesentlich ungenau-

ere Ergebnisse liefert als ein direkter Vergleich der Korrelationskoeffizienten der

einzelnen Skalen. Zudem ergeben die Abgleiche der Lehrereinschätzungen fast

153

durchgängig signifikant gute Korrelationen mit den Leistungstestergebnissen

ihrer Schüler.

Die Diskussion der jeweiligen Fachbereichshypothesen H1 bis H6 kann nun zu

drei Teildiskussionen zusammengefasst werden, wenn man die aus der Test-

analyse generierten Teilbereiche der einzelnen Hypothesen berücksichtigt: Zu-

nächst einmal können die Teilhypothesen zu H1 für die Bereiche Memorieren

und Elaboration, die Hypothese H2 zur metakognitiven und volitionalen Hand-

lungskontrolle und der Teilbereich extrinsische Motivation aus H4 zusammen-

gefasst werden, da bei diesen Hypothesen keine Übereinstimmung zwischen

Schülerfragebogen und Leistungstests bei gleichzeitiger signifikanter Überein-

stimmung zwischen Lehrereinschätzung und Leistungstests festzustellen war

(vgl. Kapitel 5.4.1).

Die Hypothese H5 zur Prüfungsangst und der Teilbereich Valenzkognitionen der

Hypothese H6 fallen aus diesem Muster heraus, da hier neben den Schülerein-

schätzungen auch die Lehrereinschätzungen nicht oder nicht so stark wie bei

den vorher genannten Hypothesen zu den Ergebnissen der Leistungstests pas-

sen (vgl. Kapitel 5.4.2).

Der Teilbereich Transformation zu H1, der Teilbereich intrinsische Motivation zu

H4 und der Teilbereich Selbstwirksamkeit zu H6 weisen alle eine nicht-

signifikatne Differenz der Mittelwerte zwischen Lehrer- und Schülerfragebogen

auf, wobei die Lehrereinschätzungen wiederum gut und die Schülereinschät-

zungen schlecht mit den Ergebnissen der Leistungstests harmonieren (vgl. Ka-

pitel 5.4.3).

Eine Diskussion der Ergebnisse zu H3 aus dem Bereich der volitionalen Hand-

lungskontrolle ist leider nicht möglich, da die dafür benötigte Testskala über

nicht genügend Trennschärfe und Reliabilität verfügt und deshalb mit der

Testskala zu H2 zusammengelegt werden musste.

5.4.1 Hypothesengruppe A

Ließe man die Angaben zu den drei verschiedenen Szenarien aus Kapiteln 5.1

bis 5.3 außer Acht, so könnte man vermuten, dass Lehrereinschätzungen und

Schülereinschätzungen in den Bereichen, die diese Hypothesen umfassen,

154

nicht zusammenpassen. Als Grund für dieses Ergebnis könnte allerdings nicht

die fehlende Diagnosekompetenz der Lehrer ins Feld geführt werden, da die

Lehrereinschätzungen zu dieser Hypothesengruppe durchwegs hochsignifikan-

te Korrelationen mit den standardisierten Leistungstests vorweisen können. Da

die Untersuchungsdaten alleine keine triftigen Schlüsse über den Grund der

schlechten Korrelationsergebnisse der Schülereinschätzungen mit den Leis-

tungstests vorweisen, können die betreffenden Hypothesen an dieser Stelle

nicht weiter diskutiert werden.

Interessant bleibt an dieser Stelle jedoch das ausnehmend gute Ergebnis der

Lehrereinschätzungen gerade bei den eher schwer zu beobachtenden Aspek-

ten der metakognitiven und volitionalen Handlungskontrolle. Neben der Annah-

me von ausgezeichneten Diagnosefähigkeiten der Lehrkräfte könnte auch eine

zu allgemeine Formulierung der jeweiligen Items bei einer, im Vergleich zur

Schülerselbsteinschätzung, sehr niedrigen Itemzahl je Skalenbereich die Ursa-

che für dieses Ergebnis sein. Man könnte also für die Lehrereinschätzungen

entweder auf eine nicht detailgenaue, aber doch umfassende Diagnosekompe-

tenz der Lehrkräfte bezüglich der Fähigkeiten ihrer Schüler zum selbstgesteuer-

ten Lernen schließen oder auf einen redundanten Lehrerfragebogen, der ledig-

lich akademisch leistungsfähige Schüler von nicht leistungsfähigen Schülern

trennen kann. Um diese Problematik genauer überprüfen zu können, müsste

ein einzelner Teilbereich des selbstgesteuerten Lernens mit einer ähnlich gro-

ßen Itembatterie in mehreren Klassenstufen an mehreren Schulen und Schular-

ten untersucht werden. Die Ergebnisse dieser Untersuchung lassen hierzu nur

die obigen vagen Vermutungen zu.

5.4.2 Hypothesengruppe B

Valenzkognitionen und Prüfungsangst sind Aspekte des selbstgesteuerten Ler-

nens, die ihren Einfluss auf den Lernprozess indirekt geltend machen. Nach der

Modellvorstellung von Pekrun und Schiefele (1996) können Valenzkognitionen

emotionale und motivationale Dispositionen verursachen oder beeinflussen, die

wiederum direkten Einfluss auf den Lernprozess nehmen. Es erscheint logisch,

dass es Lehrern schwer fällt, die internen Wertzuordnungssysteme eines Schü-

lers mit dessen akademischer Leistung in Bezug zu setzen. Ein Grund dafür

155

könnte in der fehlenden Möglichkeit zu Einsichtnahme in diese Formen der

Selbstkognition liegen. Schüler müssten zu ihren unterrichts- und allgemein

lernbezogenen Valenzkognitionen entweder von der Lehrkraft explizit befragt

worden sein, oder vor der Lehrkraft Äußerungen zu dieser Thematik getätigt

haben, damit eine passende Einschätzung erfolgen hätte können. Die Formulie-

rung des Testitems im Lehrerfragebogen lässt hier beide Varianten zu: „Die

Aufgaben im Unterricht erscheinen ihr/ihm oft als nicht sinnvoll.“

Neben der Problematik der Wahrnehmbarkeit dieses Aspektes des selbstge-

steuerten Lernprozesses könnte auch fehlendes Wissen zu diesem Thema zu

den inkonsistenten Angaben der Lehrkräfte geführt haben. Wenn sich einem

teilnehmenden Lehrer die Bedeutung der Fragestellung zu den Valenzkognitio-

nen seines Schülers nicht erschließt, so hat er bei diesem Test nicht die Mög-

lichkeit, sein fehlendes Verständnis in der Antwort zu dokumentieren, da die

Ankreuzkästchen der Itemantwort dies nicht zuließen.

Die fehlende Passung zwischen Lehrereinschätzung und Vergleichsarbeiten

zum Thema Valenzkognitionen könnte allerdings auch als erstes Argument ge-

gen die im vorhergehenden Kapitel aufgestellte Vermutung der schlichten Ein-

schätzung der Schüler anhand ihrer Schulnoten sprechen.

Für den Bereich Prüfungsangst kommt zwar eine signifikante Übereinstimmung

der Lehrereinschätzungen mit den Gesamtergebnissen der Vergleichsarbeiten

zustande, dieser Eindruck ist aber bei genauerer Analyse der hochsignifikanten

Korrelation dieser Testskala mit den Vergleichsarbeiten im Fach Mathematik

geschuldet. Für die Deutscharbeiten kommt nur eine mäßige, nichtsignifikante

Korrelation zustande. Dieses Ergebnis könnte wiederum zwei Ursachen haben.

Zum einen könnten die Lehrkräfte in diesem eher emotionalen Bereich der Prü-

fungsangst nicht über genügend beobachtbare Anhaltspunkte verfügen, um ihre

Schüler richtig einschätzen zu können. Zum anderen könnte auch ein Zusam-

menhang zwischen Prüfungsangst und mathematischen Leistungstests beste-

hen, der nicht für Tests im Bereich Deutsch gilt. Genauere Aussagen zu dieser

Thematik wären allerdings nur möglich, wenn ein dritter Fachbereich als stan-

dardisierter Leistungstest für diese Untersuchung zur Verfügung gestanden hät-

te oder die Schülerselbsteinschätzungen eine ähnliche Tendenz wahrnehmen

ließen, was für diese Untersuchung zutrifft. Obwohl die Schülerselbsteinschät-

156

zungen in keinem Bereich mit dem Mittelwert aus beiden Vergleichsarbeiten

korrelieren, gibt es eine signifikante Korrelation zwischen dieser Testskala und

den Ergebnissen der mathematischen Leistungstests.

Prüfungsangst kann also, für Lehrkräfte und Schüler wahrnehmbar, zum limitie-

renden Faktor für Leistungstests im Fach Mathematik werden, wobei sie Tests

im Fach Deutsch nicht besonders stark tangiert. Diese Aussage gilt allerdings

vor dem Hintergrund der in Kapitel 5.1 bis 5.3 vorgenommenen Einschränkun-

gen.

5.4.3 Hypothesengruppe C

Für diese Hypothesen war der Unterschied der mittleren Differenzen zwischen

den Lehrer- und Schülerfragebögen nicht groß genug, um von einer Unabhän-

gigkeit der beiden Einschätzungen ausgehen zu können. An dieser Stelle zei-

gen sich jedoch die Schwächen des für die Hypothesenprüfung verwendeten

statistischen Verfahrens. Da lediglich ein Abgleich des Mittelwerts der Differen-

zen der jeweiligen Testskalenscores durchgeführt wurde, stellen diese Werte

eher eine Abschätzung der durchschnittlichen Abweichungen zwischen den

Skalen dar. Eine Prüfung der Summenscores auf ihre Korrelation miteinander

hätte zu genaueren Ergebnissen geführt, wäre aber auf der Basis der Stichpro-

bengröße nicht zur Überprüfung der vorliegenden Hypothesen in Frage ge-

kommen. Diese Problematik kommt hier zum Tragen, weil ja zum einen postu-

liert wurde, dass für die betroffenen Hypothesenbereiche ein Zusammenhang

zwischen Lehrer- und Schülereinschätzung besteht, zum anderen aber unter-

schiedliche Korrelationen zwischen den jeweiligen Fragebögen und den stan-

dardisierten Leistungstests zu verzeichnen sind.

Es sollte zum Beispiel anzunehmen sein, dass, wenn Lehrereinschätzungen

und Schülereinschätzungen zum Thema intrinsische Motivation zusammenhän-

gen, die Antworten beider Fragebögen in diesem Themenbereich sich gleichar-

tig zu den Ergebnissen der standardisierten Leistungstests verhalten. Leider

verhalten sich die Daten aus dieser Untersuchung entgegen diesen Angaben:

Die Ergebnisse der Lehrerfragebögen korrelieren hochsignifikant mit den Leis-

tungstestergebnissen, wohingegen die Ergebnisse der Schülerfragebögen kei-

ne signifikante Korrelation feststellen lassen. Dasselbe gilt auch für den Teilbe-

157

reich Transformation aus der Skala der kognitiven Kompetenzen. Die bei der

statistischen Hypothesenprüfung zum Teilbereich Transformation von H1 und

zum Teilbereich intrinsische Motivation von H4 gefundenen Zusammenhänge

konnten also einer genaueren Untersuchung anhand der Korrelationswerte zwi-

schen den jeweiligen Testskalen von Lehrer- und Schülerfragebogen nicht

standhalten.

Mit den vorliegenden Daten erscheint eine weitere Analyse dieser Zusammen-

hänge nicht möglich, zumal aus theoretischer Sichtweise eher mit einem Zu-

sammenhang beider Fragebögen im Bereich der extrinsischen Motivation zu

rechnen war. Methoden der extrinsischen Motivation sollten Schülern dieser

Altersstufe und ihren Lehrern eher geläufig sein, da zumindest an einer Regel-

schule die extrinsische Motivation durch Notenvergabe im Unterrichtsalltag sehr

häufig vorkommt. Aspekte intrinsischer Motivation sollten im Gegensatz dazu,

zumindest bei eher zurückhaltenden Schülern, schwerer von Lehrerseite ein-

schätzbar sein. Die Ergebnisse der Hypothesenprüfung ergibt hier jedoch ein

genau entgegengesetztes Ergebnis.

Eine genauere Analyse der Zusammenhänge zwischen Lehrer- und Schülerfra-

gebogen zum Teilbereich Selbstwirksamkeit der Hypothese H6 ergibt allerdings

einen interessanten Zusammenhang. Der Schülerfragebogen korreliert in die-

sem Bereich signifikant mit den Ergebnissen der standardisierten Leistungs-

tests im Fach Mathematik. Es kann hier also im Gegensatz zu allen anderen

Teilbereichen davon ausgegangen werden, dass Schülerselbstauskünfte zu

Selbstwirksamkeitskognitionen in einem positiven Zusammenhang mit den Leis-

tungsergebnissen im Fach Mathematik stehen. Obwohl die Ergebnisse des

Lehrerfragebogens denselben Zusammenhang auch für die Ergebnisse im

Fach Deutsch herstellen, kann man für den Teilbereich Selbstwirksamkeit auf

Basis der Daten dieser Untersuchung von einem Zusammenhang zwischen

Lehrer- und Schülereinschätzungen ausgehen. Auch eine Korrelation der jewei-

ligen Summenscores beider Fragebögen ergibt einen hochsignifikanten Korrela-

tionskoeffizienten.

Dieses Ergebnis ist in zweierlei Hinsicht bemerkenswert. Auf der einen Seite

tritt die einzige wahrnehmbare Korrelation zwischen Lehrer- und Schülerein-

schätzung der Schülerfähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen in einem

158

Kompetenzgebiet zu Tage, das eher als verdeckt und im Hintergrund agierend

gesehen wird. Wenn man an dieser Stelle nochmals das Modell von Pekrun

und Schiefele (1996) als Orientierungshilfe verwendet, so findet man dort die

selbst-, handlungs- und gegenstandsbezogenen Kognitionen, zu denen auch

die Kognitionen zur Selbstwirksamkeit zu zählen sind, als grundlegende Prädis-

positionen zur motivationalen und emotionalen Orientierung.

Abbildung 21: Emotion, Motivation und Lernleistung: Skizze einiger Basisannahmen (Pekrun et

al., 2011, S. 157)

Selbstwirksamkeitserwartungen können in diesem Modell also die lernprozess-

bezogenen Emotionen und Motivationsdispositionen beeinflussen, welche wie-

derum in Wechselwirkung mit den jeweiligen Lernstrategien und Lernprozessen

stehen. Gerade in diesem Bereich wurden entgegen der Datenlage große Ab-

weichungen zwischen Lehrer- und Schülereinschätzungen erwartet (vgl. Kapitel

2.4.2).

5.5 Gesamtergebnis

Zusammenfassend bleibt zu sagen, dass die Daten der vorliegenden Untersu-

chung keine hinreichend genauen Aussagen zum Zusammenhang zwischen

Lehrer- und Schülereinschätzungen zum selbstgesteuerten Lernen der Schüler

zulassen. Auf der Basis der Lehrerfragebögen kann jedoch davon gesprochen

werden, dass Lehrer über eine gute Diagnosekompetenz bezüglich der Leis-

tungsfähigkeit ihrer Schüler verfügen. Detaillierte Aussagen zu deren Diagno-

sekompetenz bezüglich der Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen ihrer

Schüler können mit den vorliegenden Daten leider nicht gemacht werden, da

Lernsituation

Selbst-/handlungs-/ gegenstandsbezogene

Kognitionen

Selbst-/handlungs-/ gegenstandsbezogene Überzeugungssysteme

Somatische Dispositionen; prozedurale Emotions-/ Motivationsschemata

Emotionen

Motivation

Kognitive Kompetenzen

Lernleistung Lernverhalten,

kognitive Lernprozesse

Handlungskontrolle (metakognitiv,

volitional)

159

die Ergebnisse der Schülerfragebögen einer Überprüfung mit standardisierten

Leistungstests nicht standhalten konnten.

Den zentralen Grund für die Unergiebigkeit der Daten stellten dabei die diame-

tral verschiedenen Zusammenhänge von Lehrer- und Schülerfragebögen mit

den verwendeten standardisierten Leistungstests dar. Wie in den Szenarien in

Kapitel 5.1 bis 5.3 bereits besprochen, müssten weitere Daten vorliegen, um

entscheiden zu können, ob Vergleichsarbeiten ein repräsentatives Validitätskri-

terium für die Schülerfähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen sind oder nicht.

Die unerwartete Übereinstimmung von Lehrereinschätzungen und Schüler-

selbsteinschätzungen im Bereich der Kognitionen zur Selbstwirksamkeit und die

Zusammenhänge zwischen Prüfungsangst und mathematischen Tests könnten

nach einer positiven externen Validierung des Schülerfragebogens weiter un-

tersucht werden.

160

6 Fazit

Im folgenden Abschnitt soll erörtert werden, wie man bei zukünftigen Untersu-

chungen der grundlegenden Fragestellung nach den Diagnosefähigkeiten von

Lehrern bezüglich der Fähigkeiten zum selbstgesteuerten Lernen ihrer Schüler

näherkommen könnte. Der große inhaltliche Umfang und die Komplexität des

Versuchsaufbaus haben bei dieser Untersuchung wahrscheinlich zu den für

eine umfassende Hypothesenprüfung nicht ausreichenden Ergebnissen geführt.

Um die dieser Untersuchung zu Grunde liegende Fragestellung operationali-

sierbar zu machen, müssten mehrere Veränderungen am Untersuchungsdesign

vorgenommen werden.

6.1 Inhaltliche Einschränkung der Fragestellung

Zunächst einmal müsste die sehr allgemein formulierte Fragestellung auf ein

Teilgebiet des selbstgesteuerten Lernens eingeschränkt werden. Durch diese

Einschränkung könnten Fragebögen erstellt werden, die über eine ähnliche

Itemanzahl verfügen und somit besser aneinander angepasst werden können.

Bei der vorliegenden Untersuchung wurden einzelne Teilbereiche des Selbst-

gesteuerten Lernens im Lehrerfragebogen durch ein einzelnes Item repräsen-

tiert, um die zumutbare Maximalzahl der Items pro Lehrerfragebogen nicht zu

übersteigen. Die Gegenüberstellung von Summenscores und Einzelvariablen ist

nicht nur auf inhaltlicher Ebene problematisch: Auf rechnerischer Ebene führt

die Bildung eines Summenscores eher zum Ausgleich von Extremwerten, die

bei einer Einzelvariablen erhalten bleiben.

Durch die inhaltliche Einschränkung könnte man zunächst das methodische

Design an einem gut erforschten Teilbereich des selbstgesteuerten Lernens,

wie zum Beispiel den kognitiven Fähigkeiten, justieren. Danach könnte der Fo-

kus der Untersuchung auch direkt auf Bereiche gelegt werden, bei denen die

größten Unterschiede zwischen Lehrer- und Schülereinschätzungen erwartet

wurden (vgl. 2.4.2), oder es könnten Aspekte des selbstgesteuerten Lernens

untersucht werden, zu denen noch relativ wenig Forschungsdaten vorliegen,

wie zum Beispiel der volitionalen Handlungskontrolle.

161

6.2 Ausweitung der Stichprobe

Die im vorigen Abschnitt angedachte inhaltliche Segmentierung der Fragestel-

lung und die – zumindest auf Schülerseite – weniger bearbeitungsintensiven

Untersuchungsinstrumente könnten als Grundlage für eine Erweiterung des

Stichprobenumfangs dienen. Um alters- bzw. schulartspezifische Effekte um-

fassend berücksichtigen zu können, müssten mehrere Klassenstufen und ver-

schiedene Schularten in das Untersuchungskonzept aufgenommen werden

(Baumert, 1993). Zumindest eine Erweiterung um die neunte Klassenstufe soll-

te unbedingt stattfinden, da in dieser Stufe auch landesweit Vergleichsarbeiten

durchgeführt werden. Würde man zusätzlich noch Gymnasien mit einbeziehen,

so könnte man auch Schüler der zwölften Klassenstufe in das Untersuchungs-

design integrieren, bei denen Baumert (1993) ein sehr differenziertes Selbstein-

schätzungsvermögen bezüglich ihrer kognitiven und metakognitiven Kompeten-

zen nachweisen konnte. Durch zusätzliche Einbeziehung von Gemeinschafts-

schulen wäre es möglich, den Effekt dieser neuen, stark auf individuellem und

selbstständigem Lernen beruhenden Schulart auf die Fähigkeiten zum selbst-

gesteuerten Lernen festzustellen.

6.3 Zusätzliche ereignisbezogene Untersuchungswerkzeuge

Wie bereits in Kapitel 3.2.4 erörtert, gibt es Methoden, um selbstgesteuertes

Lernen zu untersuchen, ohne dabei auf Selbsteinschätzungsverfahren wie Fra-

gebögen und Interviews zurückgreifen zu müssen. Diese hauptsächlich durch

die Protokollfunktionen von computergestützten Lernumgebungen realisierten

Verfahren versuchen, möglichst viele Echtzeitdaten zu den jeweiligen Lernpro-

zessen zu sammeln, um diese dann einer theoriebasierten Strukturierung und

Auswertung zuführen zu können. Die Einbeziehung von Echtzeitdaten könnte

den in dieser Untersuchung deutlich zu Tage tretenden Kreislauf der gegensei-

tigen Validierung von Ergebnissen von Selbsteinschätzungen und Fremdein-

schätzungen durchbrechen, indem ein zusätzlicher Datensatz einbezogen wird,

der nicht auf der Basis von Selbsteinschätzungen zustande kommt. Mit Hilfe

dieser Beobachtungsdaten könnte dann ein Abgleich mit den drei Untersu-

chungsmethoden Selbsteinschätzung, Fremdeinschätzung und Leistungstest

162

durchgeführt werden, um im Falle eines ähnlich unklaren Untersuchungsergeb-

nisses eine effektivere Fehlersuche durchführen zu können.

Natürlich muss auch bei ereignisbezogenen Untersuchungsmethoden eine the-

oriebasierte Interpretation der gewonnenen Daten durchgeführt werden. Zudem

entsteht durch die Arbeit in einer vom Untersuchungsleiter festgelegten digita-

len Lernumgebung immer eine unnatürliche Lernsituation, und viele verdeckt

ablaufenden Lernprozesse werden von der verwendeten Software nicht proto-

kolliert, da diese über keine direkte Expression als beobachtbares Lernverhal-

ten verfügen, sondern indirekt Einfluss darauf nehmen (Zimmerman, 2000).

6.4 Formulierung der Forschungshypothesen

Die aktuelle Situation der Schulentwicklung in Baden-Württemberg und die er-

warteten Gefahren der damit verbundenen Umwälzungsprozesse aus der Sicht

von Lehrkräften finden sich in den Annahmen zur grundlegenden Fragestellung

dieser Arbeit wieder (vgl. Kapitel 2.4.2). Die dort gemachten Annahmen eines

fehlenden Zusammenhanges zwischen Lehrer- und Schülerantworten, die sich

in den Hypothesenformulierungen der vorliegenden Arbeit wiederfindet, sorgt

aber für enorme Anforderungen an Stichprobengröße und Forschungsinstru-

mente, da sich fehlende Zusammenhänge statistisch wesentlich schwieriger

nachweisen lassen als Korrelationen. Das zentrale Forschungsinteresse dieser

Untersuchung galt jedoch lediglich der Diagnosekompetenz der Lehrkräfte im

Bereich des selbstgesteuerten Lernens, deshalb hätten hier schlichte Zusam-

menhangshypothesen genügt, um zu diskussionsfähigen Ergebnissen zu kom-

men.

Es ist also grundsätzlich sinnvoller, bei einer ersten Erschließung eines Unter-

suchungsgebiets zunächst einmal nach Zusammenhängen zu suchen. Natürlich

kann dann aus einer fehlenden Korrelation nicht gleich auf einen fehlenden Zu-

sammenhang geschlossen werden, es könnten auf diese Weise jedoch proble-

matische Bereiche für die Diagnosekompetenz der Lehrkräfte ausgemacht wer-

den, um diese dann später gezielt weiter zu untersuchen.

163

6.5 Folgerungen aus dieser Untersuchung

Insgesamt konnte die durchgeführte Untersuchung brauchbare Ergebnisse für

den neu erstellten Lehrerfragebogen erreichen. Die wichtigsten Folgerungen

aus dem dargelegten Forschungsprozess sind jedoch die in diesem Kapitel

gemachten Annahmen zur Justierung des Forschungsdesigns im Allgemeinen

und der Reduktion des thematischen Umfangs im Speziellen.

Der Versuch, ein Untersuchungsdesign zu finden, das alle relevanten Aspekte

des selbstgesteuerten Lernens im direkten Vergleich zwischen Selbst- und

Fremdeinschätzung thematisiert, erscheint vor dem Hintergrund der durchge-

führten Untersuchung als zu ambitioniertes Vorgehen. Trotzdem muss bedacht

werden, dass Untersuchungen zum selbstgesteuerten Lernen immer auch im

Hinblick auf eine disziplinübergreifende, kohärente Grundlagenforschung

durchgeführt werden sollten (Boekaerts et al., 2000). Die Reduktion des thema-

tischen Umfangs der Untersuchung sollte deshalb immer auf der Basis eines

alle etablierten Aspekte des selbstgesteuerten Lernens umfassenden theoreti-

schen Modells erfolgen.

Es müsste also der theoretische Rahmen eines Gesamtmodells des selbstge-

steuerten Lernens beibehalten werden, um vor diesem Hintergrund zunächst

einen der Teilbereiche, mit dem Fokus auf dem Vergleich zwischen Lehrer-

fremd- und Schülerselbsteinschätzung, empirisch zu untersuchen. Für dieses

Forschungsvorhaben sollte neben einem Lehrer- und Schülerfragebogen mit

ähnlichem Itemumfang und standardisierten akademischen Leistungstests auch

eine Methode der ereignisbezogenen Untersuchung des Schülerlernverhaltens

zum Einsatz kommen.

Thematisch bleibt die Analyse der Diagnosekompetenz von Lehrkräften gerade

vor dem Hintergrund der zunehmenden Individualisierung von schulischem und

beruflichem Lernen interessant. Lernmaterialien müssen über ein für den Ler-

nenden passendes Aufgabenniveau verfügen, um diesem einen effektiven und

effizienten Lernvorgang zu ermöglichen. Diese Materialien können nur dann

passgenau erstellt oder ausgewählt werden, wenn die betreuende Lehrkraft die

Kompetenzen ihrer Schüler treffend einschätzen kann. Gerade über Scaffol-

ding-Prozesse können Lehrkräfte Schülern bei der methodischen Erweiterung

164

ihrer Fähigkeiten helfen, um diese dann in einen weitgehend selbstgesteuerten

Lernprozess entlassen zu können.

165

Anhang A: Tabellen

A.1 Schülerfragebogen

ID Gs Gr Fa Q01 Q02 Q03 Q04 Q05 Q06 Q07 Q08 Q09 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15

1 1 3 2 4 4 3 3 2 4 3 4 3 4 3 3 4 3 4

2 0 0 0 3 2 4 1 2 2 4 3 2 3 2 2 4 3 4

3 1 0 2 4 3 3 2 2 4 2 3 4 3 1 3 3 2 2

4 0 3 0 3 2 4 1 1 2 1 4 3 2 1 1 2 2 2

5 1 2 2 3 4 3 2 2 4 2 4 4 3 3 2 3 4 2

6 0 3 2 4 2 3 1 2 4 3 3 3 1 3 3 2 3 3

7 1 2 2 4 3 2 1 2 3 4 4 4 4 4 1 1 2 3

8 0 3 0 3 2 3 2 1 3 3 4 3 1 2 1 2 2 3

9 1 3 0 2 1 3 1 2 3 1 3 3 3 3 1 2 2 3

10 0 3 0 3 4 4 2 3 4 3 4 4 2 1 4 3 4 4

11 0 0 0 4 3 3 2 2 4 3 3 3 2 3 3 3 3 3

12 1 3 2 3 2 2 2 3 3 3 2 4 4 3 2 2 3 3

13 0 3 2 4 3 2 2 1 3 2 4 4 2 2 4 2 3 4

14 0 3 2 3 2 3 2 1 4 3 2 4 2 2 2 4 3 4

15 1 2 2 3 2 3 4 3 2 3 3 3 3 2 2 3 2 3

16 1 1 0 4 3 2 2 3 3 4 3 4 2 3 2 3 3 4

17 0 2 1 3 3 4 2 2 3 2 3 2 2 2 4 2 4 4

18 1 1 0 4 2 3 2 3 4 3 4 4 4 4 2 3 4 3

19 1 2 2 4 2 4 2 2 3 2 4 4 2 2 3 2 4 2

20 0 0 0 4 4 2 1 2 4 3 4 3 4 4 2 3 4 3

21 1 3 2 4 3 3 3 1 4 3 2 4 3 3 2 3 4 4

22 1 2 2 2 3 2 1 2 3 2 2 2 3 3 2 4 2 3

23 1 2 1 4 4 3 2 2 4 3 4 4 3 4 1 3 4 4

24 1 1 0 2 2 1 3 1 3 4 3 3 2 1 3 4 4 4

25 1 1 0 3 4 3 2 2 4 3 4 4 2 2 3 2 4 3

26 1 1 1 4 2 3 2 1 3 3 4 4 2 1 2 1 3 4

27 0 3 2 3 2 3 2 2 4 2 4 3 2 2 2 3 3 2

28 0 0 2 3 3 4 3 1 3 2 4 2 1 1 4 3 2 2

29 1 0 2 2 2 3 1 1 2 2 3 3 2 4 1 1 3 2

30 0 3 0 4 2 4 3 2 3 3 4 2 2 2 2 3 3 1

31 1 3 0 4 3 3 1 3 4 2 4 4 3 3 2 3 4 4

32 1 2 1 4 4 3 2 2 3 4 4 2 4 4 4 2 3 1

33 1 3 0 3 4 3 2 2 2 3 4 3 2 3 1 2 3 4

34 0 0 2 3 4 2 2 1 2 3 4 3 3 2 2 2 4 4

35 1 3 2 4 3 4 2 3 4 1 4 3 4 4 2 2 2 4

36 0 1 0 4 3 4 3 1 4 3 4 4 1 1 2 2 1 1

37 0 2 2 3 2 3 3 3 3 3 4 3 3 4 2 3 3 2

38 1 0 0 4 3 3 2 2 2 3 4 3 4 4 3 3 1 3

166

ID Gs Gr Fa Q01 Q02 Q03 Q04 Q05 Q06 Q07 Q08 Q09 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15

39 0 0 0 3 3 4 2 2 3 2 3 3 1 2 2 3 2 2

40 1 0 2 2 3 3 2 1 2 3 3 4 2 2 1 3 4 3

41 0 2 2 3 3 4 2 1 2 1 2 3 2 2 2 1 2 1

42 1 1 0 2 1 3 1 2 2 3 3 3 3 4 3 3 3 3

43 0 2 2 3 1 1 3 1 1 3 3 1 1 1 1 2 1 1

44 1 2 2 4 2 3 1 1 4 4 1 4 1 1 1 2 3 3

45 1 0 0 4 2 3 2 4 3 4 3 4 4 3 2 3 4 2

46 1 2 1 3 2 3 1 4 4 2 4 3 4 4 2 2 3 3

47 0 2 1 4 4 2 2 2 2 3 1 3 2 2 3 3 4 3

48 1 1 1 4 4 3 2 3 4 3 4 4 4 4 4 3 2 4

49 1 0 0 3 3 3 4 3 3 2 4 2 1 2 3 3 3 3

50 0 0 2 3 4 2 3 1 3 2 3 1 2 1 2 3 4 3

51 0 3 0 3 3 4 4 2 4 2 3 3 1 2 3 2 3 1

52 0 2 2 4 2 2 2 1 3 2 2 4 1 1 2 1 4 2

53 0 1 0 4 3 4 2 1 2 2 4 3 1 2 1 3 3 4

54 1 3 0 4 4 3 2 2 4 2 3 4 3 3 1 2 3 4

55 1 3 0 2 2 1 1 1 2 3 4 3 1 1 2 3 2 1

56 1 1 1 3 3 4 3 4 4 4 4 4 1 2 3 3 3 4

57 0 2 1 2 3 2 4 2 3 1 3 3 2 2 1 3 3 3

58 0 1 1 4 3 3 2 2 4 3 4 2 1 2 1 3 3 2

59 1 0 0 4 3 3 2 1 3 1 4 4 2 3 2 3 3 2

60 1 1 0 3 4 4 3 3 3 4 4 4 3 2 4 3 3 3

61 1 0 0 3 2 3 2 3 4 4 4 4 4 4 2 3 2 2

62 1 1 0 4 3 4 2 2 4 2 4 4 2 2 3 2 3 3

63 0 2 2 3 3 2 3 2 3 2 4 3 1 1 1 3 3 3

64 0 2 1 3 4 2 2 4 3 1 4 3 2 2 1 2 1 3

65 1 1 1 4 4 3 2 3 3 3 4 4 2 2 4 3 4 4

66 0 2 2 3 1 2 2 1 3 2 3 1 2 1 1 3 1 2

67 1 1 1 3 2 4 2 3 3 1 4 4 3 4 2 2 3 4

68 0 2 1 4 2 3 1 2 2 2 4 4 3 2 3 2 3 3

69 0 0 0 3 2 3 1 2 4 1 3 3 1 1 3 1 2 1

70 1 1 0 4 3 3 2 3 2 3 4 4 3 3 3 2 4 2

71 0 3 0 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 4 3 1 4 2

72 1 2 2 3 3 4 1 2 4 2 3 4 4 3 2 1 3 3

73 0 3 0 2 1 3 4 1 4 3 3 1 1 2 1 4 1 3

74 1 0 0 2 3 4 1 3 3 4 4 2 4 4 1 2 2 4

75 1 3 2 4 3 4 3 2 3 2 4 4 3 3 2 3 4 2

76 0 0 2 4 4 3 4 1 4 4 4 4 2 1 4 4 1 3

77 1 1 1 3 3 4 2 1 4 2 3 3 4 4 2 1 3 4

78 0 1 1 4 3 3 3 2 4 3 4 3 2 1 3 4 4 4

79 0 1 0 3 2 1 2 1 4 3 3 4 2 1 2 2 3 1

80 0 2 1 2 1 1 2 1 4 1 1 3 1 2 2 1 1 1

167

ID Gs Gr Fa Q01 Q02 Q03 Q04 Q05 Q06 Q07 Q08 Q09 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15

81 0 0 2 3 2 4 3 2 4 3 2 4 1 3 4 2 4 2

82 1 1 1 3 3 3 2 2 4 3 3 2 2 3 3 2 3 3

83 1 1 0 4 3 2 1 1 3 3 4 3 4 4 3 2 2 3

84 0 2 1 4 4 3 2 3 4 2 2 4 3 4 2 2 3 2

85 1 2 1 4 2 4 1 2 2 2 4 3 4 3 3 3 2 1

86 1 1 0 3 2 3 1 1 3 1 3 3 1 1 1 2 2 4

87 1 1 1 4 3 3 2 2 4 3 3 4 4 4 1 3 1 4

88 1 0 2 4 4 4 2 3 4 2 3 3 2 1 4 2 4 4

89 0 2 1 4 2 3 1 2 3 1 3 3 2 1 1 2 3 1

90 1 1 1 4 2 3 3 4 4 3 4 4 2 3 2 4 4 3

91 1 3 2 3 2 3 2 1 4 1 3 4 2 2 2 1 3 3

92 0 3 0 3 3 2 1 1 4 3 4 3 1 1 2 2 3 3

93 1 0 2 3 4 3 2 2 4 3 2 4 3 3 3 4 2 3

94 1 0 2 4 3 3 2 1 2 1 4 3 2 2 2 3 4 3

95 0 3 2 3 3 4 1 2 3 2 3 3 2 2 3 3 3 2

96 0 3 2 3 3 2 4 2 4 2 4 4 1 2 3 1 4 4

97 0 3 2 4 3 4 2 2 4 2 4 4 2 2 2 1 2 4

Erklärung der Abkürzungen: ID… Schüler-Identifikationsnummer Gs… Geschlecht Gr… Lerngruppe Fa… Fachlehrerzuordnung Zuordnung der Items zu den SPSS-Variablen:

Q01 MP04

Q02 MÜ01

Q02 MR01

Q04 KE01

Q05 KT02

Q06 KM02

Q07 KE03

Q08 MR03

Q09 KM04

Q10 KT03

Q11 KT01

Q12 MÜ03

Q13 KE02

Q14 MP01

Q15 MP03

168

Fortsetzung der Tabelle zum Schülerfragebogen (Q16-32)

ID Q16 Q17 Q18 Q19 Q20 Q21 Q22 Q23 Q24 Q25 Q26 Q27 Q28 Q29 Q30 Q31 Q32

1 3 3 3 3 4 3 2 2 2 3 3 3 2 4 3 3 3

2 4 4 3 1 4 4 2 3 3 3 4 2 3 3 4 4 4

3 3 2 2 4 4 4 2 3 2 3 2 3 4 3 4 3 2

4 4 3 1 2 4 2 3 1 2 4 2 1 2 1 4 4 4

5 4 2 2 3 4 4 3 3 2 3 3 2 3 4 2 3 3

6 4 4 1 2 3 3 1 1 2 3 4 1 3 3 4 3 4

7 2 3 4 3 3 3 4 2 2 3 4 3 3 4 3 3 3

8 3 3 1 3 4 3 2 2 1 2 2 3 2 2 2 3 2

9 3 2 2 4 3 3 2 2 3 3 2 4 4 2 2 3 2

10 4 4 3 4 4 4 3 2 2 4 2 1 4 4 4 4 4

11 4 3 2 4 4 3 1 3 4 3 3 3 4 3 3 3 3

12 3 4 2 2 2 2 2 3 2 2 4 3 2 2 2 2 1

13 4 2 1 3 4 4 2 2 3 2 2 2 4 3 4 3 3

14 3 2 4 3 4 4 3 3 2 3 3 4 4 3 4 3 3

15 2 2 2 2 3 1 2 3 2 2 3 4 3 2 3 3 3

16 4 2 2 4 3 3 2 2 1 3 3 4 4 3 4 3 2

17 4 4 3 3 4 3 2 2 1 3 3 2 3 3 4 3 3

18 4 4 4 4 4 4 3 3 2 3 3 4 3 4 4 3 3

19 3 1 3 2 4 1 3 3 2 2 3 3 3 3 4 3 3

20 3 3 4 4 4 4 1 2 3 3 3 4 3 2 4 4 3

21 3 3 1 4 3 4 2 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3

22 4 1 3 2 4 4 3 2 1 2 2 1 3 2 3 3 2

23 4 2 3 3 3 4 2 2 1 3 2 4 3 2 4 3 3

24 2 4 1 3 4 2 3 4 4 3 4 4 4 3 4 4 3

25 3 4 2 4 4 3 1 4 3 3 3 3 4 3 2 4 3

26 4 3 2 2 4 4 2 2 3 2 2 4 3 3 3 3 3

27 3 2 3 2 3 3 2 2 2 3 3 4 3 3 4 3 3

28 3 2 1 3 3 2 1 2 3 2 3 4 3 3 4 3 3

29 2 1 1 1 4 2 1 2 2 4 3 4 4 2 1 2 1

30 3 2 2 2 3 3 2 1 2 3 3 3 4 3 4 4 3

31 3 4 2 3 3 4 3 2 2 2 2 4 3 2 3 2 2

32 4 4 2 4 4 3 1 2 3 2 1 3 4 2 3 3 3

33 1 3 3 1 2 4 1 2 4 3 2 3 2 2 4 2 3

34 2 4 3 3 2 2 1 2 3 4 3 4 4 2 4 3 3

35 3 3 2 3 4 4 2 2 2 4 2 4 4 2 4 4 2

36 4 1 1 4 3 4 1 1 1 3 2 2 3 2 4 2 3

37 3 1 3 3 4 4 2 3 3 3 3 4 2 3 4 3 3

38 2 1 1 3 3 1 3 3 1 2 3 4 4 1 1 3 3

169

ID Q16 Q17 Q18 Q19 Q20 Q21 Q22 Q23 Q24 Q25 Q26 Q27 Q28 Q29 Q30 Q31 Q32

39 2 2 1 3 3 3 1 1 2 3 3 3 3 2 3 3 3

40 3 3 1 2 3 2 1 4 3 2 3 3 3 4 2 2 2

41 3 4 1 2 3 4 1 1 1 2 4 3 4 2 4 3 3

42 2 3 2 1 2 2 3 3 3 2 3 4 3 2 4 2 2

43 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 2 3 4 2 2 2 2

44 4 4 1 4 3 4 1 1 2 3 2 4 3 1 4 3 2

45 3 4 3 2 3 3 3 3 2 3 3 4 3 4 3 3 3

46 2 3 1 4 4 2 2 3 2 3 3 2 3 1 4 3 3

47 2 4 2 1 4 1 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

48 3 3 2 2 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3 4 3 3

49 2 3 3 2 3 4 2 2 3 3 2 3 3 3 4 3 3

50 3 3 1 2 4 3 1 4 3 4 4 1 4 1 1 4 3

51 2 3 4 2 3 4 2 2 3 2 3 3 2 3 3 2 3

52 3 4 1 4 2 3 3 2 2 3 4 3 4 3 4 3 4

53 3 3 2 2 2 2 1 2 1 1 2 3 4 3 4 2 3

54 3 3 2 4 3 4 1 2 2 3 2 3 4 3 4 4 3

55 3 1 1 3 3 1 1 2 1 2 3 2 2 2 4 2 2

56 4 1 4 3 4 3 4 3 1 1 3 4 3 2 4 3 3

57 3 3 2 4 3 4 2 1 1 3 3 3 3 2 3 2 3

58 3 4 2 3 3 2 2 2 1 3 2 2 3 2 4 3 3

59 2 3 1 4 3 3 4 1 2 4 4 3 3 4 3 3 3

60 4 4 2 3 3 3 2 4 2 3 3 4 3 3 2 3 3

61 2 2 3 2 3 3 2 3 3 2 3 4 2 3 2 2 2

62 4 3 2 4 4 3 1 3 3 4 3 3 3 2 3 3 3

63 3 2 1 2 3 1 1 2 1 2 2 1 2 2 4 3 3

64 3 3 2 2 3 2 1 4 2 1 3 4 3 4 3 3 3

65 3 3 4 4 3 3 2 2 3 3 4 4 4 3 4 2 3

66 3 1 1 1 3 4 2 2 2 2 2 2 4 2 4 3 3

67 3 1 3 1 3 1 3 2 1 2 3 2 2 2 4 3 3

68 4 4 2 2 4 2 1 2 2 1 3 2 4 3 4 3 3

69 4 1 1 3 4 3 1 2 1 3 4 3 3 2 3 3 2

70 3 4 3 2 3 2 1 3 2 3 3 4 3 3 4 3 3

71 4 2 3 4 3 4 1 3 3 2 4 4 4 3 3 2 3

72 2 2 2 4 4 4 1 2 2 3 2 4 4 3 4 3 3

73 4 3 1 3 3 4 2 1 3 1 3 4 2 3 3 4 3

74 1 4 2 3 4 2 1 2 3 3 3 4 4 2 4 3 3

75 2 4 3 4 4 1 4 3 2 1 3 4 3 3 4 2 3

76 3 1 3 4 4 4 4 3 2 3 4 4 3 4 4 4 2

77 4 3 3 4 4 4 1 1 1 3 1 3 3 3 4 3 3

78 3 3 3 3 2 4 1 4 3 3 2 2 3 3 2 3 3

79 4 2 2 1 1 4 2 2 2 2 3 2 3 2 3 3 3

80 4 2 1 2 2 4 1 1 2 2 2 4 2 1 3 3 3

170

ID Q16 Q17 Q18 Q19 Q20 Q21 Q22 Q23 Q24 Q25 Q26 Q27 Q28 Q29 Q30 Q31 Q32

81 4 3 4 3 4 3 1 3 1 4 4 2 4 3 4 3 3

82 3 4 3 3 4 4 2 2 3 3 3 3 3 2 3 3 3

83 2 4 1 2 4 2 1 2 1 1 2 4 3 3 4 3 3

84 4 3 1 4 4 4 1 2 2 2 3 1 3 3 4 3 3

85 3 2 1 2 3 3 4 2 2 3 4 4 3 3 4 2 3

86 4 2 1 3 3 4 1 2 3 3 2 4 2 3 4 2 2

87 3 2 2 2 4 4 1 1 3 3 3 4 3 3 3 3 3

88 4 4 2 2 4 4 2 2 2 4 1 4 3 2 4 3 3

89 1 2 2 3 3 2 1 2 1 2 2 4 4 3 3 2 3

90 4 3 3 3 4 4 2 3 2 1 3 3 3 2 2 3 2

91 3 4 2 2 2 4 1 2 1 3 1 3 3 2 2 2 3

92 3 4 2 3 4 4 2 2 3 3 2 1 3 4 4 4 3

93 4 3 3 2 3 3 3 2 4 4 3 3 2 3 3 3 3

94 2 3 2 4 4 2 2 3 2 2 3 4 1 2 3 3 3

95 3 4 1 3 3 3 1 3 2 3 3 3 3 4 3 3 3

96 4 3 2 1 4 4 1 1 4 2 4 2 3 3 4 4 4

97 3 2 2 3 4 2 3 1 2 3 3 4 4 3 4 4 3

Erklärung der Abkürzungen: ID… Schüler-Identifikationsnummer Gs… Geschlecht Gr… Lerngruppe Fa… Fachlehrerzuordnung Zuordnung der Items zu den SPSS-Variablen:

Q16 KM03

Q17 MP02

Q18 KT04

Q19 V03

Q20 V02

Q21 KM01

Q22 MR02

Q23 MÜ02

Q24 KE04

Q25 V01

Q26 SV01

Q27 ETA05

Q28 MoF01

Q29 MoS01

Q30 SSE04

Q31 SSE05

Q32 SSE06

171

Fortsetzung der Tabelle zum Schülerfragebogen (Q33-50)

ID Q33 Q34 Q35 Q36 Q37 Q38 Q39 Q40 Q41 Q42 Q43 Q44 Q45 Q46 Q47 Q48 Q49 Q50

1 4 4 4 3 3 3 4 3 3 2 2 4 4 4 2 4 3 4

2 1 4 3 3 3 3 1 4 2 3 3 3 3 2 2 1 3 3

3 4 3 2 3 2 3 4 2 4 2 2 4 3 3 4 3 2 4

4 1 3 1 1 4 3 1 4 2 4 3 4 4 3 1 1 4 3

5 3 3 4 3 4 4 3 3 4 2 3 4 4 3 4 2 2 4

6 3 4 1 1 4 3 1 4 3 3 3 4 4 4 1 1 3 4

7 4 3 1 1 3 3 1 3 2 3 3 4 4 3 1 3 3 2

8 3 3 2 2 3 3 2 4 3 2 2 3 4 3 2 3 2 2

9 3 2 3 3 2 3 2 2 3 1 2 3 2 2 3 2 2 2

10 1 4 2 1 2 2 3 4 4 4 4 4 4 3 1 1 4 3

11 4 4 2 2 3 4 3 3 3 3 3 4 4 3 2 1 3 4

12 2 3 2 2 3 2 2 3 2 1 3 4 2 3 4 4 2 2

13 4 3 1 1 4 4 3 4 4 3 3 4 4 3 1 1 4 4

14 3 4 3 3 3 4 4 3 4 2 3 4 3 4 3 2 4 3

15 3 2 3 3 3 3 3 3 4 2 2 4 3 2 3 3 2 3

16 4 3 3 3 3 4 3 3 4 2 3 3 4 3 3 4 2 4

17 3 4 2 1 3 2 4 3 4 3 3 3 4 3 2 2 4 4

18 4 3 2 4 4 4 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3 3 4

19 3 3 1 2 3 2 4 3 3 2 3 4 4 3 3 2 3 3

20 3 4 3 4 4 2 4 2 4 4 3 1 4 3 4 3 4 4

21 4 4 1 2 4 3 3 4 4 3 4 3 3 3 2 1 3 3

22 3 4 1 1 3 2 3 2 4 3 3 4 4 3 1 1 3 3

23 3 3 1 4 3 4 2 3 4 3 2 3 3 3 4 3 3 3

24 3 4 3 1 3 4 3 4 3 3 2 4 3 4 3 2 3 3

25 4 2 3 2 4 4 3 3 3 3 3 3 4 2 2 1 4 4

26 4 2 3 4 3 2 2 2 4 1 2 2 3 2 4 3 2 2

27 3 4 3 3 3 4 3 3 4 2 3 4 3 3 3 3 3 4

28 3 3 2 2 3 4 3 4 3 3 3 4 3 3 2 2 3 3

29 3 3 4 4 2 4 4 4 4 2 3 4 3 2 4 4 2 4

30 3 4 1 1 3 4 3 3 4 3 2 3 4 3 2 1 3 3

31 3 2 2 2 3 2 2 3 3 2 2 2 4 2 4 2 3 2

32 4 2 1 3 3 4 4 2 4 2 3 1 4 3 2 3 3 4

33 3 3 2 3 2 3 2 3 3 2 2 2 3 3 2 2 3 3

34 4 2 1 4 3 2 4 4 4 3 3 4 3 3 1 3 3 3

35 4 3 3 1 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 3 3 4

36 3 2 2 1 3 3 4 2 4 2 4 3 4 3 3 4 3 4

37 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 3 4 4 3 4 3 3 3

38 4 3 4 4 3 4 3 3 3 1 3 3 3 2 4 4 2 3

172

ID Q33 Q34 Q35 Q36 Q37 Q38 Q39 Q40 Q41 Q42 Q43 Q44 Q45 Q46 Q47 Q48 Q49 Q50

39 2 3 3 3 4 4 3 2 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3

40 3 2 3 1 2 4 3 2 4 1 3 3 4 2 3 2 2 3

41 3 3 3 4 3 4 4 3 4 2 3 3 3 3 2 2 3 3

42 3 2 4 2 2 3 3 3 4 2 3 4 4 2 4 4 2 3

43 2 2 2 3 2 4 2 2 3 2 2 2 2 1 3 2 3 2

44 3 2 3 2 3 4 4 1 3 3 1 4 4 1 4 4 1 3

45 4 4 2 1 4 2 2 4 2 3 4 4 4 4 2 1 3 3

46 2 3 2 4 3 2 1 2 3 3 2 3 1 3 3 2 2 4

47 4 2 1 3 3 3 4 2 4 2 2 4 4 2 3 3 2 3

48 4 2 3 2 3 4 4 3 4 3 4 4 4 2 4 3 3 4

49 2 3 2 3 3 2 3 3 3 2 3 3 3 2 3 2 3 3

50 3 3 1 4 3 1 3 4 4 4 4 1 1 4 3 1 4 4

51 3 2 3 2 3 2 1 3 3 2 2 2 3 2 3 3 2 2

52 3 3 3 1 4 4 3 3 4 2 2 4 3 3 2 3 3 2

53 3 2 4 1 3 4 4 3 4 4 2 4 4 3 2 4 3 3

54 4 4 2 2 3 2 4 3 4 3 3 3 4 4 4 4 3 4

55 3 3 3 1 4 1 1 2 2 1 2 4 4 2 3 3 2 2

56 2 3 3 2 2 4 3 4 4 3 2 3 3 3 3 1 3 3

57 3 2 2 1 3 2 1 2 3 2 3 4 3 2 2 2 3 3

58 3 2 3 2 4 2 3 3 4 3 2 2 3 3 2 2 3 3

59 4 3 2 2 3 3 4 3 4 2 2 4 4 3 2 2 2 4

60 4 3 2 1 4 3 3 2 3 3 2 4 4 3 3 2 3 3

61 3 1 4 4 2 2 3 3 3 1 3 2 3 1 4 4 1 2

62 4 3 2 2 4 4 3 2 3 3 2 4 4 3 2 2 3 3

63 3 3 1 2 3 2 1 2 1 1 3 2 3 2 1 1 1 2

64 4 3 1 2 3 3 3 2 3 2 2 3 4 4 2 1 2 3

65 4 4 3 2 3 3 2 4 4 2 3 4 4 3 4 3 2 4

66 4 3 2 1 3 3 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 3 3

67 3 3 3 4 3 4 4 3 3 3 2 1 4 3 3 3 4 3

68 4 2 2 1 4 3 3 1 4 2 1 4 4 2 2 1 2 3

69 2 3 3 4 3 4 4 4 4 2 3 1 3 3 2 3 3 4

70 3 4 4 3 4 2 2 2 3 3 2 4 4 3 3 1 3 4

71 4 3 4 3 4 3 3 3 4 3 3 4 4 3 3 3 3 4

72 2 2 2 2 3 2 3 1 4 2 2 3 3 2 3 2 2 3

73 2 1 1 3 3 2 4 4 3 2 1 4 2 2 3 4 3 2

74 4 2 3 4 3 4 4 1 3 2 2 4 4 2 4 1 2 4

75 4 3 2 1 3 2 2 3 3 2 3 2 4 3 3 2 3 4

76 3 3 3 3 3 3 4 3 4 2 3 4 4 4 4 3 3 4

77 4 2 2 3 3 4 4 4 4 2 2 2 3 1 2 3 3 3

78 2 2 2 3 3 4 3 2 3 2 3 3 3 2 2 1 3 2

79 3 3 3 3 4 4 4 2 4 3 2 4 4 3 2 3 3 3

80 2 2 2 2 2 3 1 1 2 1 2 2 1 1 3 2 1 1

173

ID Q33 Q34 Q35 Q36 Q37 Q38 Q39 Q40 Q41 Q42 Q43 Q44 Q45 Q46 Q47 Q48 Q49 Q50

81 4 3 2 4 3 1 3 2 4 3 2 4 4 3 2 4 3 4

82 3 3 2 1 2 3 2 2 3 2 3 4 3 3 3 2 3 3

83 4 3 3 3 3 4 4 3 3 2 3 1 4 3 4 3 3 4

84 3 4 2 2 3 2 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3

85 3 3 2 3 3 3 3 3 4 2 2 4 3 3 3 3 2 3

86 2 2 4 4 2 2 1 2 3 1 2 3 3 2 4 4 2 2

87 1 4 4 4 4 4 4 3 3 3 2 3 3 3 4 4 2 3

88 4 2 1 4 4 2 4 2 3 2 2 4 4 3 4 4 3 4

89 2 4 3 2 2 2 3 2 4 1 2 3 4 4 3 4 2 3

90 4 3 3 4 3 3 3 4 3 2 3 3 4 3 2 3 2 4

91 3 4 3 2 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 2 2 3

92 1 4 1 1 2 4 3 4 4 4 3 2 3 3 1 2 4 4

93 4 3 4 3 3 2 3 2 3 2 2 2 4 4 2 3 3 3

94 2 2 2 2 4 4 3 3 4 3 3 3 3 2 3 3 3 3

95 4 4 3 3 3 3 4 3 3 2 2 4 4 4 3 3 3 3

96 4 4 2 2 4 3 4 4 4 3 4 1 4 4 4 3 4 4

97 4 4 1 1 3 3 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 3 4

Erklärung der Abkürzungen: ID… Schüler-Identifikationsnummer Gs… Geschlecht Gr… Lerngruppe Fa… Fachlehrerzuordnung Zuordnung der Items zu den SPSS-Variablen:

Q33 SV02

Q34 SV05

Q35 ETA02

Q36 ETA01

Q37 SSE02

Q38 MoF03

Q39 MoF04

Q40 MoS02

Q41 MoF02

Q42 SSE01

Q43 MoS04

Q44 SV04

Q45 SV06

Q46 SV03

Q47 ETA04

Q48 ETA03

Q49 SSE03

Q50 MoS03

174

A.2 Lehrerfragebogen

ID Gs Gr Fa Q01 Q02 Q03 Q04 Q05 Q06 Q07 Q08 Q09 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15

1 1 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 1 1

2 0 0 0 4 2 4 4 4 3 1 3 3 3 1 1 1 1 1

3 1 0 2 2 3 2 2 2 3 2 3 2 3 3 3 2 2 3

4 0 3 0 4 3 3 3 4 4 2 4 3 3 1 2 2 2 1

5 1 2 2 3 1 3 2 1 3 2 2 2 2 3 2 3 1 2

6 0 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 1 1 1

7 1 2 2 4 2 3 3 2 3 2 3 3 3 2 2 2 1 2

8 0 3 0 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 4 4 2 3 3

9 1 3 0 3 4 3 3 3 3 2 3 3 3 2 1 3 2 2

10 0 3 0 4 3 4 3 4 4 2 4 3 3 1 2 1 2 1

11 0 0 0 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 3 3 2 3 2

12 1 3 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 3 2 1 1

13 0 3 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 1 1 1

14 0 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 1 1 1

15 1 2 2 1 3 3 1 1 1 1 1 1 1 4 2 999 999 4

16 1 1 0 2 2 3 2 2 2 3 1 2 2 3 2 3 2 3

17 0 2 1 3 3 3 2 2 3 3 3 2 3 2 2 2 2 2

18 1 1 0 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 2 2 3 2

19 1 2 2 3 999 3 4 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2

20 0 0 0 4 1 4 4 3 4 1 4 4 3 1 1 1 1 1

21 1 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 1 1 1

22 1 2 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 999 3

23 1 2 1 4 4 3 4 4 4 3 3 3 3 2 3 2 2 3

24 1 1 0 3 2 3 3 3 3 2 3 3 2 2 2 1 2 999

25 1 1 0 3 2 3 2 1 2 2 2 2 2 3 2 3 2 3

26 1 1 1 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999

27 0 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 1 1 1

28 0 0 2 3 3 3 2 2 3 2 3 3 3 2 3 2 2 3

29 1 0 2 2 2 2 2 2 1 4 2 2 3 2 4 2 2 2

30 0 3 0 3 3 3 3 4 3 2 3 3 3 2 2 2 2 2

31 1 3 0 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 3 2 3 2 2

32 1 2 1 4 4 4 4 4 4 1 3 4 3 2 1 2 2 1

33 1 3 0 2 3 1 2 2 2 3 2 2 2 3 4 3 2 2

34 0 0 2 2 3 1 1 2 1 3 2 2 2 1 4 1 3 2

35 1 3 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 4 1 2 1

36 0 1 0 2 3 2 2 2 2 3 2 2 2 3 3 2 2 2

37 0 2 2 4 2 3 3 4 3 2 3 4 3 2 2 1 2 2

38 1 0 0 1 3 2 2 2 1 2 2 1 2 3 2 2 2 3

39 0 0 0 3 2 4 3 3 4 1 3 3 3 1 1 1 2 2

40 1 0 2 2 2 2 1 1 2 3 2 2 3 2 3 2 3 2

41 0 2 2 2 3 2 2 1 2 2 1 1 1 3 3 3 3 3

42 1 1 0 2 3 3 2 2 2 3 2 2 2 3 2 3 2 3

43 0 2 2 2 3 1 2 2 3 3 2 2 2 1 4 1 3 1

175

ID Gs Gr Fa Q01 Q02 Q03 Q04 Q05 Q06 Q07 Q08 Q09 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15

44 1 2 2 3 3 2 2 2 2 3 2 3 2 2 3 2 2 2

45 1 0 0 4 1 3 3 3 4 1 4 3 4 1 1 1 1 1

46 1 2 1 3 4 3 2 2 3 3 3 2 3 3 2 2 2 2

47 0 2 1 3 3 3 2 2 2 3 3 1 2 999 4 2 1 1

48 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1

49 1 0 0 3 2 3 3 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2

50 0 0 2 2 3 2 2 2 1 3 2 2 3 3 4 2 2 3

51 0 3 0 2 3 2 2 1 2 2 2 2 3 3 3 3 2 3

52 0 2 2 3 1 3 4 3 2 2 2 3 2 2 2 2 2 3

53 0 1 0 1 3 1 1 2 2 2 1 1 2 2 4 3 3 2

54 1 3 0 3 3 3 3 2 3 2 3 2 3 2 2 3 2 2

55 1 3 0 2 3 2 2 2 2 3 2 2 3 3 4 3 3 2

56 1 1 1 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 1 1 1 1 1

57 0 2 1 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 2 2 3

58 0 1 1 2 3 2 2 2 2 3 2 2 2 1 4 1 4 1

59 1 0 0 3 1 4 4 4 4 1 3 4 3 1 2 1 1 1

60 1 1 0 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 3

61 1 0 0 2 3 2 2 2 2 3 2 2 2 3 3 2 2 3

62 1 1 0 3 2 4 3 3 3 2 3 3 3 2 1 2 2 2

63 0 2 2 3 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2

64 0 2 1 3 3 3 2 2 3 3 3 2 3 2 2 2 2 2

65 1 1 1 4 1 4 4 4 4 1 4 3 4 1 1 1 1 1

66 0 2 2 2 3 2 2 2 2 3 1 1 1 3 3 3 3 4

67 1 1 1 3 1 3 3 3 3 1 3 2 3 1 1 1 1 1

68 0 2 1 3 3 2 2 2 2 3 2 2 2 3 2 2 2 2

69 0 0 0 2 3 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 2 2 2

70 1 1 0 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2 1

71 0 3 0 1 2 1 1 1 1 3 1 1 1 4 4 3 3 2

72 1 2 2 2 2 3 2 1 2 2 2 1 2 3 2 2 1 3

73 0 3 0 2 3 2 2 2 2 3 2 2 3 3 3 2 2 2

74 1 0 0 4 1 4 4 3 4 1 4 3 4 2 1 1 1 1

75 1 3 2 3 3 3 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 1 2

76 0 0 2 2 3 2 2 2 3 2 3 2 3 3 3 2 2 3

77 1 1 1 4 1 4 4 4 4 1 4 3 4 1 1 1 1 1

78 0 1 1 4 1 4 4 4 3 1 3 4 3 1 1 1 1 1

79 0 1 0 3 4 3 3 4 3 3 3 3 3 2 2 1 2 1

80 0 2 1 3 3 2 3 3 3 2 2 3 2 2 4 2 2 1

81 0 0 2 3 2 3 3 3 2 2 3 3 3 2 2 2 2 2

82 1 1 1 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 1 1 1 3 1

83 1 1 0 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2

84 0 2 1 4 4 4 3 4 4 3 3 4 3 2 2 2 2 2

85 1 2 1 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 2 3 2 3 2

86 1 1 0 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 4 3 3 2

87 1 1 1 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 1 2 1 2 1

88 1 0 2 3 3 3 2 2 3 2 4 2 4 2 2 2 2 3

176

ID Gs Gr Fa Q01 Q02 Q03 Q04 Q05 Q06 Q07 Q08 Q09 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15

89 0 2 1 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2 3 2 2 2 2

90 1 1 1 2 2 3 2 1 2 1 2 2 3 1 2 2 2 2

91 1 3 2 2 1 1 1 2 3 2 2 2 2 2 4 1 1 1

92 0 3 0 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 2 2 2

93 1 0 2 2 3 3 2 2 4 2 3 2 4 2 2 2 2 3

94 1 0 2 3 2 4 4 3 3 2 4 3 4 2 2 1 2 3

95 0 3 2 3 3 2 2 2 2 2 3 3 3 2 4 1 1 1

96 0 3 2 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999 999

97 0 3 2 4 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 2 2 1 1

Erklärung der Abkürzungen: ID… Schüler-Identifikationsnummer Gs… Geschlecht Gr… Lerngruppe Fa… Fachlehrerzuordnung 999… fehlender Wert Zuordnung der Items zu den SPSS-Variablen:

Q01 MoF_L

Q02 V01_L

Q02 MoS_L

Q04 KET02_L

Q05 SSE01_L

Q06 KM01_L

Q07 MP01_L

Q08 MÜ01_L

Q09 KET01_L

Q10 MR01_L

Q11 SSE02_L

Q12 V02_L

Q13 ETA02_L

Q14 SV_L

Q15 ETA01_L

177

A.3 Ergebnisse der Vergleichsarbeiten

ID Gs Gr Fa DVAD DVAM DVAS

ID Gs Gr Fa DVAD DVAM DVAS

1 1 3 2 39 29 34.0

42 1 1 0 57 37 47.0

2 0 0 0 37 66 51.5

43 0 2 2 54 43 48.5

3 1 0 2 50 31 40.5

44 1 2 2 54 999 999.0

4 0 3 0 54 63 58.5

45 1 0 0 54 57 55.5

5 1 2 2 999 34 999.0

46 1 2 1 50 46 48.0

6 0 3 2 48 46 47.0

47 0 2 1 50 49 49.5

7 1 2 2 52 49 50.5

48 1 1 1 39 29 34.0

8 0 3 0 39 26 32.5

49 1 0 0 39 46 42.5

9 1 3 0 50 46 48.0

50 0 0 2 33 71 52.0

10 0 3 0 41 83 62.0

51 0 3 0 39 43 41.0

11 0 0 0 43 49 46.0

52 0 2 2 65 43 54.0

12 1 3 2 999 0 999.0

53 0 1 0 39 29 34.0

13 0 3 2 39 51 45.0

54 1 3 0 30 17 23.5

14 0 3 2 50 37 43.5

55 1 3 0 57 46 51.5

15 1 2 2 39 29 34.0

56 1 1 1 72 34 53.0

16 1 1 0 43 34 38.5

57 0 2 1 41 31 36.0

17 0 2 1 0 60 999.0

58 0 1 1 61 66 63.5

18 1 1 0 52 51 51.5

59 1 0 0 80 60 70.0

19 1 2 2 28 57 42.5

60 1 1 0 33 63 48.0

20 0 0 0 52 49 50.5

61 1 0 0 63 46 54.5

21 1 3 2 39 40 39.5

62 1 1 0 76 54 65.0

22 1 2 2 50 46 48.0

63 0 2 2 43 999 999.0

23 1 2 1 41 40 40.5

64 0 2 1 41 29 35.0

24 1 1 0 999 999 999.0

65 1 1 1 999 63 999.0

25 1 1 0 999 43 999.0

66 0 2 2 33 34 33.5

26 1 1 1 54 37 45.5

67 1 1 1 63 31 47.0

27 0 3 2 48 49 48.5

68 0 2 1 20 26 23.0

28 0 0 2 63 46 54.5

69 0 0 0 72 69 70.5

29 1 0 2 22 37 29.5

70 1 1 0 54 63 58.5

30 0 3 0 57 63 60.0

71 0 3 0 22 20 21.0

31 1 3 0 43 43 43.0

72 1 2 2 39 63 51.0

32 1 2 1 76 51 63.5

73 0 3 0 46 49 47.5

33 1 3 0 41 43 42.0

74 1 0 0 52 74 63.0

34 0 0 2 22 51 36.5

75 1 3 2 43 31 37.0

35 1 3 2 41 34 37.5

76 0 0 2 37 63 50.0

36 0 1 0 24 37 30.5

77 1 1 1 57 51 54.0

37 0 2 2 63 57 60.0

78 0 1 1 54 71 62.5

38 1 0 0 41 40 40.5

79 0 1 0 65 77 71.0

39 0 0 0 48 86 67.0

80 0 2 1 37 54 45.5

40 1 0 2 48 43 45.5

81 0 0 2 26 54 40.0

41 0 2 2 52 49 50.5

82 1 1 1 43 51 47.0

178

Erklärung der Abkürzungen: ID… Schüler-Identifikationsnummer Gs… Geschlecht Gr… Lerngruppe Fa… Fachlehrerzuordnung DVAD… Ergebnisse der Vergleichsarbeit in Deutsch DVDM… Ergebnisse der Vergleichsarbeit in Mathematik DVAS… Mittelwert der Vergleichsarbeiten in Deutsch und Mathematik 999… fehlender Wert

ID Gs Gr Fa DVAD DVAM DVAS ID Gs Gr Fa DVAD DVAM DVAS

83 1 1 0 54 71 62.5

91 1 3 2 48 46 47.0

84 0 2 1 74 80 77.0

92 0 3 0 46 999 999.0

85 1 2 1 74 63 68.5

93 1 0 2 65 31 48.0

86 1 1 0 52 66 59.0

94 1 0 2 76 71 73.5

87 1 1 1 54 51 52.5

95 0 3 2 41 37 39.0

88 1 0 2 59 49 54.0

96 0 3 2 33 20 26.5

89 0 2 1 33 26 29.5

97 0 3 2 39 37 38.0

90 1 1 1 67 57 62.0

179

Anhang B: Testinstrumente

B.1 Schülerfragebogen

Teil 2 des Schülerfragebogens ist fachspezifisch. Im Folgenden wird der Online-

Fragebogen für das Fach Mathematik angegeben. Bei den Bögen für Deutsch

und Englisch wurden ausschließlich die Fachbezeichnungen ausgetauscht.

180

181

182

B.2 Lehrerfragebogen

183

Anhang C: Elternbrief

Universität Duisburg Essen

Forsthausweg 2

47057 Duisburg

Mathias Nagl

[email protected]

Esslingen, den 25.02.2015

Liebe Eltern der Klassen 7a, 7b, 7c und 7d,

ich bin seit 2009 Lehrer an dieser Schule und möchte im Rahmen meiner Mas-

terarbeit zum Thema selbstgesteuertes Lernen eine Umfrage mit Ihren Kindern

durchführen. Es soll getestet werden, wie gut Kinder ihre eigenen Lernfähigkei-

ten einschätzen können. Dies ist keine Leitungsmessung und es findet auch

keine Benotung statt, ihre Kinder werden vielmehr einen Fragebogen zu ihrem

Lernverhalten ausfüllen, der dann mit den Einschätzungen von Lehrern vergli-

chen werden soll.

Ihre Kinder werden in der Woche vom 23.03.2015 im Rahmen der Lernzeit ei-

nen 45minütigen Online-Test in unserer sicheren Lernumgebung Moodle aus-

füllen. Die Ergebnisse dieses Tests werden in der Schule weiterverarbeitet und

in anonymisierter Form in meiner Arbeit verwendet. Es werden also keine Daten

die Schule verlassen, die persönliche Rückschlüsse auf Ihre Kinder zulassen

könnten. Sobald die Tests ausgewertet sind, spätestens ab dem 10.05.2015,

werden sämtliche Testdaten von den sicheren Servern des Landes Baden-

Württemberg in Stuttgart gelöscht.

„Wer die Autonomie und Mündigkeit des Menschen sowie die Erziehung zu le-

benslangem Lernen als übergeordnete pädagogische Ziele verbindlich akzep-

tiert, wird der Förderung des selbstgesteuerten Lernens in der Schule besonde-

re Aufmerksamkeit widmen müssen.“

(Franz E. Weinert, 1982)

184

Um Kinder individuell fördern und stärken zu können, benötigen wir Lehrer gute

Diagnosefähigkeiten und gute Hilfsinstrumente. Diese Untersuchung dient der

Weiterentwicklung dieser beiden Aspekte. Deshalb wäre ich Ihnen sehr dank-

bar, wenn Sie Ihr Einverständnis zu dieser Untersuchung schriftlich bei Ihrem

Klassenlehrer bis zum 16.03.2015 abgeben könnten.

Mit freundlichen Grüßen und auf Ihre Mitarbeit hoffend

Mathias Nagl

___________________

Einverständniserklärung

Hiermit erkläre ich mein Einverständnis, dass mein Kind

______________________

an der Befragung zum selbstgesteuerten Lernen im Rahmen der Masterarbeit

von Mathias Nagl teilnimmt.

___________________________

Ort, Datum

___________________________

Unterschrift

185

Literaturverzeichnis

Artelt, C., Weinert, S., & Carstensen, C. H. (2013). Assessing competencies

across the lifespan within the German National Educational Panel Study

(NEPS) – Editorial. Journal for Educational Research Online, 5(2), 5–14.

Azevedo, R., & Cromley, J. G. (2004). Does Training on Self-Regulated Learn-

ing Facilitate Students’ Learning With Hypermedia? Journal of Educa-

tional Psychology, 96(3), 523–535.

Baker, L. (1984). Spontaneous versus Instructed use of Multiple Standards for

Evaluating Comprehension: Effects of Age, Reading Proficiency, and

Type of Standard. Journal of Experimental Child Psychology, 38(2), 289–

311.

Bandura, A. (1986). Social Foundations of Thought and Action: A Social Cogni-

tive Theory. Englewood Cliffs, N.J: Prentice-Hall.

Bandura, A. (1991). Social Cognitive Theory of Self-regulation. Organizational

Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 248–287.

Bandura, A. (1994). Self-Efficacy. In Encyclopedia of human behavior (Bd. 4, S.

71–81). New York: Academic Press.

Baumert, J. (1993). Lernstrategien, motivationale Orientierung und Selbstwirk-

samkeitsüberzeugungen im Kontext schulischen Lernens. Unterrichts-

wissenschaft, 21(4), 327–354.

Baumert, J., Klieme E., Neubrand M., Prenzel M., Schiefele,U., Schneider W.,

…Weiß,M.. (2000). Die Fähigkeit zum Selbstregulierten Lernen als fä-

cherübergreifende Kompetenz. Berlin: Max-Planck-Institut für Bildungs-

forschung.

Bayer, R., Hartmann-Kurz, C., Hoffmann, S., Kretzschmar, B., & von Scholz, A.

(2013). Lernprozesse sichtbar machen. Arbeiten mit Kompetenzrastern

in Lernlandschaften. Landesinstitut für Schulentwicklung (LS).Abgerufen

am 18.08.2014, von http://www.ls-bw.de/Handreichungen/pub_online/

kompetenzraster1/Dateien/NL22V2.pdf

Becker, K. A. (2003). History of the Stanford-Binet Intelligence Scales: Content

and psychometrics. Riverside Publishing. Abgerufen von

http://www.riverpub.com/products/sb5/pdf/SB5_ASB_1.pdf

Biggs, J., Kember, D., & Leung, D. Y. P. (2001). The revised two-factor Study

Process Questionnaire: R-SPQ-2F. British Journal of Educational Psy-

chology, 71(1), 133–149.

Boekaerts, M. (1997). Self-Regulated Learning: A New Concept Embraced by

Researchers, Policy Makers, Educators, Teachers, and Students. Learn-

ing and Instruction, 7(2), 161–186.

186

Boekaerts, M. (1999). Self-regulated learning: where we are today. International

Journal of Educational Research, 31(6), 445–457.

Boekaerts, M., Pintrich, P. R., & Zeidner, M. (2000). Self-Regulation: An Intro-

ductory Overview. In Handbook of Self-Regulation (S. 417–450). Else-

vier.

Böhringer, J., Bopp, J., Hack, C., Hartmann-Kurz, C., Stege, T., & Zabel, G.

(2009). Lernen im Fokus der Kompetenzorientierung. Ministerium für Kul-

tus, Jugend und Sport Baden-Württemberg.

Bracht, G. H. (1970). Experimental Factors Related to Aptitude-Treatment In-

teractions. Review of Educational Research, 40(5), 627–645.

Brown, A. L., Bransford, J. D., Ferrara, R. A., & Camplone, J. C. (1982). Learn-

ing, Remembering and Understanding. University of Illinois

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd

ed). Hillsdale, N.J: L. Erlbaum Associates.

Corno, L. (1986). The Metacognitive Control Components of Self-Regulated

Learning. Contemporary Educational Psychology, 11(4), 333–346.

Corno, L. (1989). Self-Regulated Learning: A Volitional Analysis. In B. J. Zim-

merman & D. H. Schunk (Hrsg.), Self-regulated learning and academic

achievement: theory, research, and practice (S. 111–141). New York:

Springer-Verlag.

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1993). Die Selbstbestimmungstheorie der Motivation

und ihre Bedeutung für die Pädagogik. Zeitschrift für Pädagogik, 39(2),

223–238.

Entwistle, F. (2005). Contrasting Perspectives on Learning. In The Experience

of Learning (3rd (internet) edition, S. 3–22). Edinburgh: University of Ed-

inburgh, Centre for Teaching, Learning and Assessment. Abgerufen am

05.11.2014 von http://www.ed.ac.uk/schools-departments/institute-

academic-development/learning-teaching/staff/advice/researching/

publications/experience-of-learning

Ericsson, K. A. (2006). Protocol Analysis and Expert Thought: Concurrent Ver-

balizations of Thinking During Experts’ Performance on Representative

Tasks. In K. A. Ericsson, P. J. Feltovic, & R. Hoffman (Hrsg.), Handbook

of expertise and expert performance (S. 223–241). New York: Cam-

bridge University Press.

Feather, N. T. (Hrsg.). (1982). Expectations and Actions: Expectancy-Value

Models in Psychology. Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum Asso-

ciates.

Flavell, J. H. (1979). Metacognition and Cognitive Monitoring: A New Area of

Cognitive-Developmental Inquiry. American Psychologist, 34(10), 906–

911.

187

Händel, M., Artelt, C., & Weinert, S. (2013). Assessing Metacognitive

Knowledge: Developement and Evaluation of a Test Instrument. Journal

for Educational Research Online, 5(2), 162–188.

Hansford, B. C., & Hattie, J. A. (1982). The Relationship Between Self and

Achievement/Performance Measures. Review of Educational Research,

52(1), 123–142. http://doi.org/10.3102/00346543052001123

Heyn, S., Baumert, J., & Köller, O. (1994). Kieler LernStrategien-Inventar. Insti-

tut für die Pädagogik der Naturwissenschaften.

Hoge, R. D., & Coladarci, T. (1989). Teacher-Based Judgments of Academic

Achievement: A Review of Literature. Review of Educational Research,

59(3), 297.

Kanfer, R., & Ackerman, P. L. (1989). Motivation and Cognitive Abilities: An In-

tegrative/Aptitude-Treatment Interaction Approach to Skill Acquisition.

Journal of Applied Psychology, 74(4), 657–690.

Kendall, P. C., & Wilcox, L. E. (1979). Self-control in Children: Development of a

Rating Scale. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 47(6),

1020–1029.

Kerres, M. (2012). Mediendidaktik : Konzeption und Entwicklung medienge-

stützter Lernangebote (3., vollst. überarb. Aufl.). München: Oldenbourg.

Kuhl, J. (2000). A Functional-Design Approach to Motivation and Self-

Regulation. In Handbook of Self-Regulation (S. 111–169). Elsevier.

Mace, C. F., Belfiore, P. J., & Shea, M. C. (1989). Operant Theory and Re-

search on Self-Regulation. In B. J. Zimmerman & D. H. Schunk (Hrsg.),

Self-regulated learning and academic achievement: theory, research,

and practice (S. 27–50). New York: Springer-Verlag.

Maehr, M. L., & Sjogren, D. D. (1971). Atkinson’s Theory of Achievement Moti-

vation: First Step Toward a Theory of Academic Motivation? Review of

Educational Research, 41(2), 143–161.

Marton, F., & Säljö, R. (2005). Approaches to Learning. In The Experience of

Learning (3rd (internet) edition, S. 3–22). Edinburgh: University of Edin-

burgh, Centre for Teaching, Learning and Assessment. Abgerufen am

08.11.2014 von http://www.ed.ac.uk/schools-departments/institute-

academic-development/learning-teaching/staff/advice/researching/

publications/experience-of-learning

Ministerium für Kultus, Jugend und Sport Baden-Württemberg (Hrsg.). (2004a).

Bildungsplan Grundschule. Philipp Reclam Jun., Graph. Betrieb GmbH.

Abgerufen am 13.05.2006, von www.bildungsstandards-bw.de

Ministerium für Kultus, Jugend und Sport Baden-Württemberg (Hrsg.). (2004b).

Bildungsplan Realschule. Philipp Reclam Jun., Graph. Betrieb GmbH.

Abgerufen am 13.05.2006, von www.bildungsstandards-bw.de

188

Müller-Rosigheit, E., & Mohr, C. (2010). Vergleichsarbeiten DVA. Umgang mit

den Ergebnissen im Rahmen der Selbstevaluation der Schulen. Landes-

institut für Schulentwicklung (LS). Abgerufen am 04.02.2011, von

http://www.schule-bw.de/entwicklung/lernstandserhebungen/ dokumen-

te/dvadocs/handreichungumgang.pdf

Nenninger, P. (Hrsg.). (1992). Motivated Learning Strategies Questionnaire.

Institut für Pädagogfik der Cchristian-Albrechts-Universität.

Nolen, S. B., & Haladyna, T. M. (1990). A Construct Validation of Measures of

Students’ Study Strategy Beliefs and Perceptions of Teacher Goals. Ed-

ucational and Psychological Measurement, 50(1), 191–202.

OECD. (2013). PISA 2012 Results: Excellence through Equity (Volume II).

OECD Publishing. Abgerufen am 11.10.2014, von http://www.oecd-

ilibrary.org/education/ pisa-2012-results-excellence-through-equity-

volume-ii_9789264201132-en

Pajares, F., & Miller, M. D. (1994). Role of Self-Efficacy and Self-Concept Be-

liefs in Mathematical Problem Solving: A Path Analysis. Journal of Edu-

cational Psychology, 86(2), 193–203.

Paprotny, R. (2013, November 3). Bildung, die allen gerecht wird. Abgerufen

10.01.2015, von http://www.km-bw.de/,Lde/Startseite/Schule

Paris, S. G., & Byrnes, J. P. (1989). The Constructivist Approach to Self-

Regulation and Learning in the Classroom. In B. J. Zimmerman & D. H.

Schunk (Hrsg.), Self-regulated learning and academic achievement: the-

ory, research, and practice (S. 1–26). New York: Springer-Verlag.

Pekrun, R., Frenzel, A. C., & Goetz, T. (2007). The Control-Value Theory of

Achievement Emotions: An Integrative Approach to Emotions in Educa-

tion. In P. A. Schutz & R. Pekrun (Hrsg.), Emotion in education (S. 13–

36). Amsterdam ; Boston: Academic Press.

Pekrun, R., Goetz, T., Frenzel, A. C., Barchfeld, P., & Perry, R. P. (2011).

Measuring emotions in students’ learning and performance: The

Achievement Emotions Questionnaire (AEQ). Contemporary Educational

Psychology, 36(1), 36–48.

Pekrun, R., & Schiefele, U. (1996). Emotions- und motivationspsychologische

Bedingungen der Lernleistung. In Psychologie des Lernens und der In-

struktion (S. 153–180). Göttingen ; Seattle: Hogrefe.

Perry, N. E. (1998). Young Children’s Self-Regulated Learning and Contexts

that Support it. Journal of Educational Psychology, 90(4), 715–729.

Perry, N. E., & Meisels, S. J. (1996). How Accurate are Teachers Judgements

of Students Academic Performance. U.S. Department of Education, Of-

fice of Research and Improvement.

189

Perry, N. E., VandeKamp, K. O., Mercer, L. K., & Nordby, C. J. (2002). Investi-

gating Teacher-Student Interactions That Foster Self-Regulated Learn-

ing. Educational Psychologist, 37(1), 5–15.

Piaget, J. (1954). The Construction of Reality in the Child. New York: Basic

Books.

Pintrich, P. R., Smith, D. A. F., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1991). A Manual

for the Use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire

(MSLQ). University of Michigan, School of Education.

Pintrich, P. R. (2000). The Role of Goal Orientation in Self-Regulated Learning.

In Handbook of Self-Regulation (S. 451–502). Elsevier.

Pintrich, P. R., Smith, D. A. F., Garcia, T., & Mckeachie, W. J. (1993). Reliability

and Predictive Validity of the Motivated Strategies for Learning Ques-

tionnaire (Mslq). Educational and Psychological Measurement, 53(3),

801–813.

Prevatt, F., Petscher, Y., Proctor, B. E., Hurst, A., & Adams, K. (2006). The Re-

vised Learning and Study Strategies Inventory: An Evaluation of Compet-

ing Models. Educational and Psychological Measurement, 66(3), 448–

458.

Rheinberg, F., Vollmeyer, R., & Rollett, W. (2000). Motivation and Action in Self-

Regulated Learning. In Handbook of Self-Regulation (S. 503–529). Else-

vier.

Rohrkemper, M. M. (1989). Self-Regulated Learning and Academic Achieve-

ment: A Vygotskian View. In B. J. Zimmerman & D. H. Schunk (Hrsg.),

Self-regulated learning and academic achievement: theory, research,

and practice (S. 1–26). New York: Springer-Verlag.

Roth, G. (2007). Die Anlage-Umwelt-Debatte: Alte Konzepte und neue Einsich-

ten. Berliner Journal für Soziologie, 17(3), 343–363.

Salomon, G. (1998). Novel Constructivist Learning Environments and Novel

Technologies: Some Issues to be Concerned With. Learning and Instruc-

tion, 8, 3–12.

Schiefele, U., & Pekrun, R. (1996). Psychologische Modelle des fremdgesteuer-

ten und selbstgesteuerten Lernens. In Psychologie des Lernens und der

Instruktion (S. 1–44). Göttingen ; Seattle: Hogrefe.

Schiefele, U., & Schreyer, I. (1994). Intrinsische Lernmotivation und Lernen Ein

Überblick zu Ergebnissen der Forschung. Zeitschrift für Pädagogische

Psychologie, 8(1), 1–13.

Schiefele, U., & Wild, K. P. (1994). Lernstrategien im Studium : Ergebnisse zur

Faktorenstruktur und Reliabilit¨at eines neuen Fragebogens. Zeitschrift

für Differentielle und Diagnostische Psychologie, 15(4), 185–200.

190

Schmeck, R. R. (1983). Learning Styles of College Students. In R. F. Dillon & R.

R. Schmeck (Hrsg.), Individual differences in cognition. New York: Aca-

demic Press.

Schmitz, B., & Wiese, B. S. (2006). New perspectives for the evaluation of train-

ing sessions in self-regulated learning: Time-series analyses of diary da-

ta. Contemporary Educational Psychology, 31(1), 64–96.

Schunk, D. H. (2013). Self-Regulated Learning: Where We Are and Where We

Might Go. Abgerufen am 11.12.2014, von http://edpsychresources.com/

self-regulated -learning-where-we-are-and-where-we-might-go/

Veenman, M. V. J., Wilhelm, P., & Beishuizen, J. J. (2004). The relation be-

tween intellectual and metacognitive skills from a developmental per-

spective. Learning and Instruction, 14(1), 89–109.

Vermunt, J. D. H. M. (1987). Learning Styles and Self-Regulation. Tilburg Uni-

versity.

Vygotskiĭ, L. S. (2012). Thought and language (Rev. and expanded ed). Cam-

bridge, Mass: MIT Press.

Wang, M. C., & Peverly, S. T. (1986). The Self-Insrtuctive Process in Classroom

Learning Contexts. Contemporary Educational Psychology, 11(4), 370–

404.

Weiner, B. (1985). An Attributional Theory of Achievement Motivation and Emo-

tion. Psychological Review, 92(4), 548–573.

Weinert, F. E. (1982). Selbstgesteuertes Lernen als Voraussetzung, Methode

und Ziel des Unterrichts. Unterrichtswissenschaft, 2, 99–110.

Weinert, F. E. (1996). Lerntheorien und Instruktionsmodelle. In Psychologie des

Lernens und der Instruktion (S. 1–44). Göttingen ; Seattle: Hogrefe.

Weinstein, C. E., & Palmer, D. R. (2002). LASSI User’s Manual for those admin-

istering the Learning and Study Strategies Inventory. H&H Publishing

Company, Inc.

Weinstein, C. E., Schulte, A. C., & Palmer, D. R. (2015). LASSI: Learning and

Study Strategies Inventory. H & H Publishing Company.

Winne, P. H., & Jamieson-Noel, D. (2002). Exploring students’ calibration of self

reports about study tactics and achievement. Contemporary Educational

Psychology, 27(4), 551–572.

191

Winne, P. H., Nesbit, J. B., Kumar, V., Hadwin, A. F., Lajoie, S. P., Azevedo, R.,

& Perry, N. E. (2006). Supporting Self-Regulated Learning with gStudy

Software: The Learning Kit Project. Tech., Inst., Cognition and Learning,

3(1-2), 105–113.

Winne, P. H., & Perry, N. E. (2000). Measuring Self-Regulated Learning. In

Handbook of Self-Regulation (S. 531–566). Elsevier.

Zimmerman, B. J. (1986). Becoming a Self-Regulated Learner: Which Are the

Key Subprocesses? Contemporary Educational Psychology, 11(4), 307–

313.

Zimmerman, B. J. (1989). A Social Cognitive View of Self-Regulated Academic

Learning. Journal of Educational Psychology, 81(3), 329–339.

Zimmerman, B. J. (1989). Models of Self-Regulated Learning and Academic

Achievement. In B. J. Zimmerman & D. H. Schunk (Hrsg.), Self-regulated

learning and academic achievement: theory, research, and practice (S.

1–26). New York: Springer-Verlag.

Zimmerman, B. J. (1990). Self-Regulated Learning and Academic Achievement:

An Overview. Educational Psychologist, 25(1), 3–17.

Zimmerman, B. J. (2000). Attaining Self-Regulation. In Handbook of Self-

Regulation (S. 13–39). Elsevier. Abgerufen von

Zimmerman, B. J. (2008). Investigating Self-Regulation and Motivation: Histori-

cal Background, Methodological Developments, and Future Prospects.

American Educational Research Journal, 45(1), 166–183.

Zimmerman, B. J., & Kitsantas, A. (2014). Comparing students’ self-discipline

and self-regulation measures and their prediction of academic achieve-

ment. Contemporary Educational Psychology, 39(2), 145–155.

Zimmerman, B. J., & Martinez-Pons, M. (1988). Construct Validation of a Strat-

egy Model of Student Self-Regulated Learning. Journal of Educational

Psychology, 80(3), 284–290.

Zimmerman, B. J., & Martinez-Pons, M. (1990). Student Differences in Self-

Regulated Learning: Relating Grade, Sex, and Giftedness to Self-

Efficacy and Strategy Use. Journal of Educational Psychology, 82(1),

51–59.

Zimmerman, B. J., & Martinez-Pons, M. (1986). Development of a Structured

Interview for Assessing Student Use of Self-Regulated Learning Strate-

gies. American Educational Research Journal, 23(4), 614–628.

Zimmerman, B. J., & Schunk, D. H. (Hrsg.). (2011). Self-Regulated Learning

and Performance. An Introduction and an Overview. In Handbook of self-

regulation of learning and performance (S. 1–12). New York: Routledge.

192

Selbstständigkeitserklärung

Hiermit erkläre ich, dass ich die Arbeit selbständig angefertigt habe und keine

anderen Hilfsmittel als die in Quellen- und Literaturverzeichnis genannten ver-

wendet habe.

Stellen, an denen Wortlaut oder Sinn anderen Werken entnommen wurden,

sind unter Angabe der Quellen als Entlehnung kenntlich gemacht.

Esslingen, 27.04.2015

____________________

(Mathias Nagl)

193

Erklärung zur Veröffentlichung

Hiermit erkläre ich mich einverstanden, dass die von mir verfasste Prüfungsar-

beit öffentlich, auch auf Internetseiten der Universität Duisburg-Essen, zugäng-

lich gemacht wird.

Esslingen, 27.04.2015

____________________

(Mathias Nagl)