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«Abhandlung zur Erlangung der Doktorwürde der Philosophischen Fakultät der Universität Zürich vorgelegt von Jürg Aeppli von Weisslingen (ZH) ...»

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Im BEMSEL-IHS sind die Items zum Konstrukt „Inhaltliches Interesse“ inhaltlich an der Studien- und Prüfungsordnung für den Diplomstudiengang Erziehungswissenschaft der Universität Koblenz-Landau orientiert. Da in der dieser Arbeit beschriebenen Untersuchung das „Inhaltliche Interesse“ bezüglich des Lerninhalts „Statistische Methoden“ von Psychologie-Studierenden der Universität Zürich eingeschätzt werden sollte, wurden die Items zum „Inhaltlichen Interesse“ des BEMSEL-IHS durch zwei der Lernsituation angepasste Items ersetzt.

Zusätzlich wurden einzelne Items sprachlich angepasst. So wurde der in der Schweiz unübliche Begriff „Kommilitonen“ durch „Mitstudierende“, der Begriff „Lehrbuch“ durch „Lehrtext“ ersetzt (da Lernmaterial auch übers Internet zur Verfügung stand). Der Wortlaut aller Items des Fragebogens BEMSEL-IHS-ZH ist in Anhang A2 enthalten.

3.5 Bemerkungen zur Auswertung Auf drei Probleme im Zusammenhang mit der Datenanalyse soll schon hier kurz eingegangen werden: Auf das Skalenniveau der erhobenen Daten und die gewählten Auswertungsverfahren, auf die Auswertungsproblematik bei Clusteranalysen und auf die Vertretbarkeit multivariater Varianzanalysen.

Zusätzliche Bemerkungen zu den Datenanalysen finden sich im Ergebnisteil (Kapitel 4).

Zum Skalenniveau: Die Items des Fragebogens BEMSEL-IHS-ZH wie auch viele andere Items wurden jeweils auf einer sechs- bzw. siebenstufigen Likert-Skala eingeschätzt. Die Pole sind verbal mit „trifft gar nicht zu“ und „trifft völlig zu“ bezeichnet. Da damit die Daten ordinal skaliert sind, in dieser Untersuchung hingegen teilweise Verfahren eingesetzt wurden, die eine Intervall-Skala voraussetzen (arithmetische Mittelwerte, parametrische Prüfverfahren), drängen sich zusätzliche Erklärungen auf.

Bortz und Döring (1995) erwähnen Baker et al. (1966), die den Beleg lieferten, dass parametrische Verfahren auch dann zu korrekten Entscheidungen führen, wenn das untersuchte Zahlenmaterial nicht exakt intervall-skaliert ist (s.a.

von Bintig, 1980; Kim, 1975; Schriesheim und Novelli, 1989; Gregoire und Driver, 1987). Nach Bortz und Döring (1995) existiert die Unbedenklichkeit allerdings nicht, wenn die berechneten Mittelwerte inhaltlich interpretiert werden. Dies ist bei den in dieser Untersuchung aufgeführten Mittelwerten zu berücksichtigen. Auf die Verwendung parametrischer Verfahren wurde in dieser Untersuchung verzichtet, wenn Verfahren auf einem niedrigeren Skalenniveau zur Verfügung standen.

Arithmetische Mittelwerte sind in dieser Untersuchung aufgeführt oder wurden in statistischen Verfahren eingesetzt, wenn gewisse Verfahren eine Intervallskalierung voraussetzen, ohne die man kaum zu solchen, inhaltlich sinnvollen Ergebnissen gelangen würde. Arithmetische Mittelwerte sind aber auch aufgeführt, weil diese in anderen Untersuchungen über selbstgesteuertes Lernen häufig angegeben werden und dadurch eine Vergleichbarkeit der Daten erleichtert wird.

Zur Clusteranalyse: Mit diesem Verfahren werden untersuchte Objekte so gruppiert, dass Unterschiede zwischen den Objekten innerhalb einer Gruppe (Cluster) möglichst gering und Unterschiede zwischen den Gruppen möglichst gross sind. Die Auswahl der Variablen entscheidet dabei über das Ergebnis der Clusteranalyse.

Da sich nicht bestimmen lässt, ob erhobene Merkmale mit unterschiedlichem Gewicht zur Gruppenbildung beitragen sollen, werden die Merkmale gleich gewichtet. Eine Verzerrung der Ergebnisse ist dann zu befürchten, wenn bei der Fusionierung der Cluster bestimmte Aspekte durch hoch korrelierende Merkmale überbetont werden. Dieser möglichen Verzerrung konnte in dieser Untersuchung zumindest teilweise begegnet werden, indem in einem ersten Schritt durch die Befunde der Faktorenanalysen sichergestellt wurde, dass zwischen den Dimensionen innerhalb eines Konstruktes unabhängige Faktoren existieren, zwischen denen nur unbedeutende Korrelationen bestehen. In einem zweiten Schritt wurde geprüft, ob zwischen allen Dimensionen hohe Korrelationen bestehen, was nicht der Fall war.

Eine weitere Verzerrung der Clusterbildung kann durch die Berücksichtigung irrelevanter Merkmale erfolgen. Beim angewendeten „Zwei-Schalen-Modell motivierten selbstgesteuerten Lernens“ handelt es sich jedoch um ein Modell, welches auf theoretischer Seite detailliert aufgearbeitet und nach Wosnitza (2000) sowohl in Bezug auf seine Einzelkomponenten als auch in Bezug auf sein Wirkungsgefüge empirisch validiert wurde. Es ist deshalb nicht anzunehmen, dass in diesem Modell irrelevante Merkmale enthalten sind. Aus diesen Gründen sollen alle 20 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens des Fragebogens BEMSEL-IHS mit in die Clusteranalyse einfliessen.

Zur multivariaten Varianzanalyse: Signifikanztests im Rahmen multivariater Varianzanalysen setzen neben homogenen Varianz-Kovarianz-Matrizen auch multivariat normalverteilte Merkmale in der Population voraus. Diese Voraussetzungen sind für die erhobenen Daten teilweise verletzt bzw. nicht überprüfbar. Da nach Bortz (1999; s.a. Glaser, 1978) bei grossen Stichproben mit ungefähr gleich grossen Zellenbesetzungen multivariate Mittelwertvergleiche verhältnismässig robust gegenüber diesen Voraussetzungsverletzungen sind, wurden solche in Einzelfällen im Sinne einer explorativen Datenanalyse durchgeführt.

4 Ergebnisse und Diskussion Die Ergebnisse dieser empirischen Untersuchung werden vorgestellt und auf dem Hintergrund der im theoretischen Teil der Arbeit dargelegten Annahmen und Erkenntnisse diskutiert. Die Reihenfolge der Darstellung der Ergebnisse entspricht jener, die bei der Beschreibung der Fragestellungen und Hypothesen gewählt wurde: Zunächst wird über die Konstruktvalidierung des eingesetzten Fragebogens BEMSEL-IHS-ZH berichtet. Anschliessend wird darauf eingegangen, wie die Studierenden ihr selbstgesteuertes Lernen im Rahmen der Lehrveranstaltung „Statistische Methoden: Eine Einführung für Psychologen I und II“ einschätzen.





Für die Untersuchung von zentraler Bedeutung sind die sich anschliessenden Befunde zur Frage, ob sich Lernstil-Typen identifizieren lassen, die sich hinsichtlich des Ausmasses der Selbststeuerung des Lernens voneinander unterscheiden. Von ihrer Beantwortung hängt ab, ob die beiden Teilfragestellungen zu Unterschieden zwischen den Lernstil-Typen hinsichtlich Nutzung von webbasierten Lerneinheiten bzw. Lernerfolg überhaupt untersucht werden können.

Nach den Befunden zur Identifikation von Lernstil-Typen wird auf die Nutzung der im Blended-Learning-Arrangement integrierten webbasierten Lerneinheiten eingegangen. In einem ersten Teil werden die Nutzer von webbasierten Lerneinheiten mit den Nicht-Nutzern hinsichtlich des Ausmasses der Selbststeuerung des Lernens miteinander verglichen. In einem zweiten Teil wird untersucht, ob zwischen den identifizierten Lernstil-Typen und der Nutzung von webbasierten Lerneinheiten ein Zusammenhang besteht.

Den Abschluss bilden Ausführungen zur Frage, ob Unterschiede im Ausmass der Selbststeuerung zwischen Studierenden mit hohem und Studierenden mit niedrigem Lernerfolg bestehen, und ob Unterschiede im Lernerfolg zwischen den Lernstil-Typen nachgewiesen werden können.

4.1 Konstruktvalidierung des eingesetzten Fragebogens Zunächst wird über das Vorgehen zur Konstruktvalidierung des Fragebogens BEMSEL-IHS-ZH berichtet und anschliessend die wichtigsten Befunde zusammengefasst. Die detaillierten Befunde sind in Anhang B1 und Anhang B2 enthalten.

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Ziel der in diesem Abschnitt dargestellten Analysen ist es, Aussagen über die Konstruktvalidität des eingesetzten Fragebogens zu erhalten. Hierzu wurden Faktorenanalysen durchgeführt. Mit der Faktorenanalyse lässt sich klären, ob theoretisch angenommene Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen einzelnen Items auch empirisch bestätigt werden können. Die Validierung der Konstrukte ist erfolgreich, wenn die via Faktorenanalyse berechneten Faktoren mit den theoretisch angenommenen Dimensionen identisch sind, d.h.

theoretisch zusammengehörige Items unter einem Faktor subsumiert werden können. Falls sich durch die Faktorenanalyse die postulierten Strukturen bestätigen lassen, spricht dies nicht nur für die theoretische Konzeption, sondern auch für die Operationalisierungsmethode.

Es soll deshalb überprüft werden, ob bei allen acht Konstrukten des eingesetzten (gegenüber der Originalversion leicht modifizierten) Fragebogens die Faktorenstruktur und die Faktorladungen von Wosnitza (2000) repliziert werden können. Für jedes Konstrukt des Fragebogens BEMSEL-IHS-ZH wurden getrennte Analysen gerechnet (Hauptkomponentenanalyse mit anschliessender Varimax-Rotation) und die wichtigsten Kennwerte berechnet (extrahierte Eigenwerte, aufgeklärte Gesamtvarianz, faktorenbezogene Varianzen, Faktorladungen und Kommunalitäten). In weitere Auswertungen aufgenommen wurden nur solche Items, die zu den folgenden Kriterien

beitrugen:

a) Aufgeklärte Gesamtvarianz der Faktoren 50%

b) Eigenwerte der Faktoren 1 („Kaiserkriterium“)

c) Keine Items mit einer ungenügenden Prägnanz (Faktorladung von unter.40 oder Item lädt ähnlich hoch auf mehrere Faktoren).

4.1.2 Zusammenfassung der Befunde zur Konstruktvalidierung des Fragebogens BEMSEL-IHS-ZH Der Fragebogen BEMSEL-IHS-ZH enthält Items zu den theoretisch hergeleiteten acht Konstrukten „Inhaltliches Interesse“, „Vorgehensinteresse“, „Ressourcen-Management“, „Sequenzierung“, „Implementation“, „Metakognitive Kontrolle“, „Motivationale Kontrolle“ und „Kognitive Kontrolle“.

Diesen Konstrukten sind jeweils ein bis drei Dimensionen zugeordnet.

Nach Erhebung des selbstgesteuerten Lernens von Studierenden wurde überprüft, inwieweit die den einzelnen Dimensionen zugeordneten Items die zugrunde liegenden theoretischen Vorstellungen als unabhängige Dimensionen abbilden. Hierzu wurden Faktorenanalysen eingesetzt und diese mit der Konstruktvalidierung des Fragebogens BEMSEL-IHS von Wosnitza (2000) verglichen. Die für jedes Konstrukt getrennt durchgeführten Analysen zeigten, dass sich die Dimensionen des BEMSEL-IHS von Wosnitza (2000) wieder finden lassen. Die Faktorladungen fielen jedoch nicht mehr so hoch aus wie von Wosnitza (2000) berichtet und einzelne Items luden auf mehrere Faktoren, so dass sie für weitere Auswertungen ausgeschlossen werden mussten. Ebenfalls verzichtet wurde auf Items mit niedriger Ladung. Für das Konstrukt „Sequenzierung“ kam es im Gegensatz zu Wosnitza (2000) für die Dimension Schrittfolgeplanung zu einer zweifaktoriellen Lösung.

Die Durchführung einer Faktorenanalyse erübrigte sich für das Konstrukt „Inhaltliches Interesse“, da die beiden darin enthaltenen Dimensionen nur je ein Item enthielten. Die mit den verbleibenden Items neu durchgeführten Faktorenanalysen ergeben die postulierten Dimensionen bei einer durchgängig guten aufgeklärten Gesamtvarianz und bei einer relativ guten Prägnanz der Faktorladungen (detaillierte Angaben s. Anhang B1 und Anhang B2).

4.2 Einschätzung des selbstgesteuerten Lernens

Um das Ausmass der Selbststeuerung des Lernens und damit die kontextuelle Bedingtheit des Gebrauchs und der Bedeutsamkeit der einzelnen Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens erfassen zu können, wird zunächst abgeklärt, wie häufig bzw. wie intensiv die Studierenden diese in dem der Untersuchung zugrunde liegenden Blended-Learning-Arrangement einsetzen. In einem zweiten Schritt sollen die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens berechnet und aufgeführt werden.

4.2.1 Ausmass der Selbststeuerung des Lernens bei den Studierenden Das Ausmass der Selbststeuerung eines Studierenden hinsichtlich einer Dimension wurde erfasst, indem der arithmetische Mittelwert der Ausprägungen der Items dieser Dimension berechnet wurde. Dafür mussten zuvor einzelne Antworten zu Items umgepolt werden.

Um das Ausmass der Selbststeuerung der Gesamtstichprobe hinsichtlich einer einzelnen Dimension erfassen zu können, sind arithmetische Mittelwerte und Standardabweichungen der einzelnen Dimensionen berechnet worden (s. Tabelle 4). Die Einschätzungen der Studierenden beziehen sich dabei explizit auf das selbstgesteuerte Lernen im Rahmen der Lehrveranstaltung „Statistische Methoden: Eine Einführung für Psychologen I und II“.

Tabelle 4: Ausmass der Selbststeuerung des Lernens im Rahmen der Lehrveranstaltung „Statistische Methoden: Eine Einführung für Psychologen I und II“

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