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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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Die Dimension Inhaltliches Interesse Wert, d.h. die individuelle Bedeutsamkeit des Lernziels, und die Dimension Vorgehensinteresse - Wert, d.h. die persönliche Einschätzung der Bedeutsamkeit eines bestimmten Lern- und Arbeitsverhaltens, weisen hohe Mittelwerte in den Ausprägungen auf (M = 4.75 bzw.

5.00). Die zugehörige Erwartungsdimension, welche sich auf die Einschätzung der inhaltlichen Erschliessbarkeit von „Statistische Methoden“ bzw. auf die Realisierbarkeit eines bestimmten Lern- und Arbeitsverhaltens bezieht, weist demgegenüber einen leicht niedrigeren Mittelwert auf (M = 4.54 bzw. 4.34).

Ebenfalls hohe Mittelwerte erreichen die Dimensionen Motivationale Kontrolle Wert (M = 5.11), Zusammenarbeit & Hilfe (M = 4.90) und Regulation (M = 4.83).

Die Lernstrategie Wiederholen weist gegenüber den anderen Dimensionen den klar tiefsten Mittelwert auf (M = 2.10), d.h. die Studierenden schätzen diese Strategie damit als viel weniger bedeutend für ihr Lernen ein als die anderen Dimensionen.

Die Studierenden unterscheiden sich in ihren Einschätzungen hinsichtlich folgender drei Dimensionen wenig: Nämlich in der Einschätzung des spezifischen Verlaufs und Vollzug des Lernprozesses (Vorgehensinteresse - Wert, SD =.62; Vorgehensinteresse Erwartung, SD =.57) sowie in der individuellen Bedeutung, welche die Studierenden dem angestrebten Ziel beimessen (Motivationale Kontrolle - Wert, SD =.65). Bei den übrigen Dimensionen sind zwischen den Einschätzungen der Studierenden grössere Unterschiede festzustellen (SDs =.73 bis 1.16).

4.2.2 Zusammenhänge zwischen den Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens

Als integraler Bestandteil der Erfassung des selbstgesteuerten Lernens werden die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens aufgeführt. Wie aus Tabelle 5 entnommen werden kann, liegen die signifikanten Korrelationen (Rangkorrelationen nach Spearman) zwischen den Dimensionen von rs =.14 bis.60 und fallen somit durchwegs sehr gering bis mittel aus. Von den 210 Korrelationen, die mit den Dimensionen gebildet werden können, weisen 31 Korrelationen Werte zwischen rs =.30 und.60 auf; alle restlichen liegen darunter.

Werden die Dimensionen des Konzeptes Bedarfsbestimmung mit den anderen Dimensionen verglichen, so zeigt sich, was die Zusammenhänge betrifft, ein uneinheitliches Bild: Die Dimensionen Inhaltliches Interesse - Wert und Tabelle 5: Signifikante Zusammenhänge zwischen den 21 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens

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Inhaltliches Interesse - Erwartung weisen zu den übrigen Dimensionen der Konzepte Lernstrategien und Handlungskontrolle nur geringe Korrelationen auf (rs.27), abgesehen von einer Ausnahme: Zusammenhang zwischen Inhaltliches Interesse - Erwartung und Motivationale Kontrolle - Erwartung appetiv rs =.37.

Hingegen hängt sowohl die Vorgehensweise, welche die Studierenden als wichtig erachten (Vorgehensinteresse - Wert), als auch die Dimension Vorgehensinteresse - Erwartung (d.h., inwiefern sich die Studierenden beim Lernen zutrauen, in der beschriebenen Form vorzugehen) eher mit dem Einsatz von Lernstrategien und Strategien der Handlungskontrolle zusammen: Von den insgesamt 34 möglichen Korrelationen liegen 12 Korrelationen zwischen rs =.30 und.43.

Die höchsten Zusammenhänge zwischen den Dimensionen bestehen jedoch zwischen der Dimension Elaborieren und den Dimensionen des Konstruktes „Metakognitive Kontrolle“ (Reflexion, Regulation, Überwachung), rs =.38 bis.44.

4.2.3 Zusammenfassung und Diskussion Zusammenfassung. Die Strategie Wiederholen weist von allen Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens den klar tiefsten arithmetischen Mittelwert in den Einschätzungen auf, womit diese Strategie von den Studierenden im Vergleich zu den anderen Strategien als eher unbedeutend für das Lernen eingeschätzt wird. Nach Einschätzung der Studierenden werden die Dimensionen Inhaltliches Interesse Wert, Vorgehensinteresse - Wert, Regulation und Motivationale Kontrolle - Wert am häufigsten eingesetzt bzw. als am bedeutsamsten für das Lernen eingeschätzt. Die Angaben der Studierenden unterscheiden sich jedoch mit Ausnahme von Einschätzungen zu den Dimensionen Vorgehensinteresse - Wert und - Erwartung, Regulation und Motivationale Kontrolle - Wert recht stark.

Der Zusammenhang zwischen Vorgehensinteresse - Wert und Vorgehensinteresse Erwartung beträgt r =.60. Alle übrigen Korrelationen zwischen den Dimensionen erweisen sich als gering bis sehr gering und betragen höchstens rs =.44.

Diskussion. Obwohl in der Literatur von einer sehr kritischen Einstellung der Studierenden gegenüber Statistik berichtet wird (Blalock, 1987; Schulmeister,

1983) und Gruber und Renkl (1996) sogar von Alptraumerlebnissen von Studierenden beim Statistik-Lernen sprechen, hält die untersuchte Stichprobe den Lerninhalt „Statistische Methoden“ für eine wichtige Hilfsdisziplin der Psychologie und traut sich zu, die einzelnen statistischen Methoden zu verstehen.

Ebenfalls erstaunen mag auf den ersten Blick die nur geringe Bedeutung, welche die untersuchte Stichprobe den Wiederholungsstrategien beimisst.

Vielleicht nehmen Studierende an, dass das Auswendiglernen keine besonders erfolgreiche Strategie darstellt, die Strategie Elaborieren dagegen mehr Erfolg verspricht. Dem zu widersprechen scheinen die Ratschläge zur Veränderung des Lernverhaltens von Pintrich et al. (1991a). Die Autorengruppe um Pintrich empfiehlt Studierenden mit einer geringen Neigung zum Wiederholen (geringe Werte in der Dimension Rehearsal) einen verstärkten Einsatz von Wiederholungsstrategien, da sich dieses Lernverhalten ihrer Ansicht nach in Prüfungen oft positiv auswirkt. Die geringe Bedeutung, welche die Studierenden den Wiederholungsstrategien beimessen, könnte in dieser Untersuchung auf den Lerninhalt zurückzuführen sein, da der Lerninhalt „Statistische Methoden“ nicht gut auswendig gelernt werden kann. Sie könnte aber auch auf die Gestaltung des gesamten Blended-Learning-Arrangements und der zu absolvierende Prüfung, welche eine vertiefte Auseinandersetzung mit dem Lerngegenstand erfordern dürfte, zurückzuführen sein.





Die Dimension Vorgehensinteresse - Wert weist einen hohen arithmetischen Mittelwert auf. Diese Dimension schätzt die Bedeutsamkeit ein, die einem bestimmten Lern- und Arbeitsverhalten für das Realisieren des angestrebten Lernziels beigemessen wird. Dieser hohe Mittelwert im Vorgehensinteresse - Wert deutet darauf hin, dass die Studierenden den darin enthaltenen Subskalen (Implementation, Sequenzierung, Ressourcen-Management, Metakognitive Kontrolle und Evaluation) wohl eine hohe Wichtigkeit zumessen. Aufgrund des niedrigeren Mittelwertes in den Einschätzungen zu Vorgehensinteresse Erwartung dürfte den Studierenden hingegen die Realisierung einer solchen Vorgehensweise eher Schwierigkeiten bereiten.

Die beiden Dimensionen Vorgehensinteresse - Wert und Vorgehensinteresse Erwartung hängen mit vielen Dimensionen signifikant zusammen (rs =.14 bis.60). Offensichtlich setzen Studierende, welche die Bedeutsamkeit eines bestimmten Lernverhaltens hoch einschätzen (Vorgehensinteresse - Wert) und/oder denen die Realisierbarkeit eines solchen Verhaltens leicht fällt (Vorgehensinteresse Erwartung), Strategien tatsächlich auch eher ein.

Zwischen den Dimensionen der „Implementation“ (Wiederholung, Strukturierung und Elaboration) und den Dimensionen der „Metakognitiven Kontrolle“ (Reflexion, Regulation und Überwachung) ergeben sich in dieser Untersuchung signifikante Zusammenhänge von rs =.18 bis.44, wobei die Zusammenhänge zwischen Elaborieren und den Dimensionen der „Metakognitiven Kontrolle“ am höchsten sind (rs =.38 bis.44). Die Dimensionen sind generell jedoch weniger stark korreliert als gewisse in der Literatur aufgeführte, vergleichbare Untersuchungen mit dem Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ; Pintrich et al., 1993) oder mit dem Inventar zur Erfassung von Lernstrategien im Studium (LIST; Wild & Schiefele, 1994).

Unerwartet und erstaunlich scheinen die sehr geringen Korrelationen zwischen den Dimensionen des Konstruktes „Inhaltliches Interesse“ und den anderen Dimensionen von rs =.14 bis.26 (mit Ausnahme der Dimension Motivationale Kontrolle - Erwartung appetiv). Dieser Befund deutet darauf hin, dass Studierende ihre Strategien relativ unabhängig davon einsetzen, ob sie den Lerninhalt „Statistische Methoden“ als wichtig einschätzen (Wert) bzw. ob sie sich zutrauen, den Inhalt zu verstehen (Erwartung). Im ersten Moment widerspricht dies den in der Literatur aufgeführten Befunden: Schiefele und Schreier (1994) kamen in einer Meta-Analyse zum Ergebnis, dass intrinsische Lernmotivation positiv mit der Verwendung neutraler und tiefenverarbeitender Lernstrategien korreliert, während extrinsische Lernmotivation mit dem Einsatz oberflächlicher Lernstrategien assoziiert ist.

In dieser Untersuchung wurde jedoch nicht die intrinsische bzw. extrinsische Motivation erhoben, sondern lediglich Einschätzungen über die Wichtigkeit des Inhalts (Inhaltliches Interesse Wert) und über die Erwartung, den Inhalt zu verstehen (Inhaltliches Interesse Erwartung).

Beim Analysieren und Interpretieren dieser Befunde ist generell auf folgende Einschränkung zu verweisen: In dieser Untersuchung wurde nicht konkretes selbstgesteuertes Lernverhalten erfasst, sondern vielmehr handelt es sich um selbstberichtete Kognitionen, die mit dem eigenen subjektiv wahrgenommenen Lernverhalten in Verbindung stehen. Die Angaben der Studierenden sind deshalb unter Vorbehalt aufzunehmen, und Rückschlüsse auf das objektive Lernverhalten sind kaum möglich.

4.3 Bestimmung von Lernstil-Typen hinsichtlich selbstgesteuerten Lernens

Die Einschätzungen der Studierenden zu der Bedeutsamkeit der insgesamt 21 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens werden einer Clusteranalyse unterzogen, um Lernstil-Typen zu identifizieren, die sich hinsichtlich selbstgesteuerten Lernens unterscheiden. Die gefundene Clusterlösung soll durch Analyse von Homogenität in und zwischen den Gruppen und mit Hilfe einer Diskriminanzanalyse beurteilt werden. Schliesslich soll die gefundene Clusterlösung interpretiert und Lernstil-Typen charakterisiert werden.

4.3.1 Bildung von Lernstil-Typen durch Clusteranalyse

Die zu prüfende Hypothese 1.1 bezieht sich auf die Fragestellung, ob sich Lernstil-Typen identifizieren lassen, die sich hinsichtlich der Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens voneinander unterscheiden. Mit Hilfe des Clusteranalyse-Verfahrens sollen diese Lernstil-Typen identifiziert werden.

Bei einer Vielzahl von Cluster-Algorithmen basiert keine der heute verfügbaren Clustermethoden auf einer Theorie, die gewährleistet, dass die beste Struktur von Objekten entdeckt wird. In dieser Untersuchung wurden die 21 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens einem hierarchischen ClusterVerfahren nach der Ward-Methode unterzogen. Nach Milligan (1981) lassen sich mit der Ward-Methode die besten Resultate erzielen, wenn Ähnlichkeiten durch euklidische Distanzen repräsentiert werden. In einem zweiten Schritt wurden die durch das Ward-Verfahren gefundenen Cluster-Lösungen durch die Verwendung des nicht-hierarchischen k-means-Verfahrens verbessert.

Da für die Wahl der Clusteranzahl keine präzisen Algorithmen existieren, wird üblicherweise versucht, anhand der Entwicklung der Fehlerquadratsumme bei jedem Fusionierungsschritt diejenige Fusionierung zu entdecken, bei welcher der Summen-Abweichungsquadrat-Wert aufgrund von unähnlichen, aber dennoch vereinigten Clustern einen Sprung macht (Elbow-Kriterium). Dieses Verfahren wurde auch hier angewendet. Wie aus Abbildung 7 ersichtlich ist, empfiehlt sich eine Lösung mit fünf Clustern, da bei einer Lösung mit weniger als fünf Clustern der Zuwachs der Fehlerquadratsumme markant zunimmt.

Zunächst wurden auch Lösungen mit sechs oder sieben Clustern in Betracht gezogen. Bei den Lösungen mit sechs und sieben Clustern entstehen jedoch zwei Cluster mit nur noch 5 und 7 Studierenden (was 2.5% bzw. 4% der Stichprobe entspricht). Da diese Kleinstgruppen nur 6.5% der Studierenden repräsentieren und die Interpretation der Cluster erschwert würde, wurde zur weiteren Analyse nur die Fünf-Cluster-Lösung verwendet.

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