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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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Abbildung 7: Verlauf des Zuwachses der Fehlerquadratsumme bei Fusionierung der Cluster (N = 216) Die Ergebnisse der Clusteranalyse hinsichtlich der Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens sind in Abbildung 8 grafisch dargestellt, wobei die Cluster zur besseren inhaltlichen Unterscheidung bereits mit den erst in Kapitel 4.3.3 eingeführten Labels versehen sind. Zur Verdeutlichung der Unterschiede zwischen den Clustern bezüglich einer Dimension sind in Tabelle 7 (Kapitel 4.3.3, S. 82) zusätzlich die t-Werte aufgeführt.

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4.3.2 Beurteilung der Clusterlösung Die gefundene Clusterlösung wird in einem ersten Schritt durch Analyse der Homogenität in und zwischen den Clustern beurteilt. In einem zweiten Schritt wird mit Hilfe der Diskriminanzanalyse geklärt, ob sich die Cluster hinsichtlich der Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens signifikant voneinander unterscheiden. Weiter soll geklärt werden, welche Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens zur Unterscheidung der Cluster eher geeignet bzw.

ungeeignet sind.

4.3.2.1 Analyse von Homogenität in und zwischen den Clustern Durch die Clusteranalyse sollen Gruppen von Objekten gebildet werden, die in sich möglichst homogen und untereinander möglichst gut separierbar sind. Es wird deshalb als erstes geprüft, ob die gefundenen Cluster diese Erwartungen erfüllen. Zur Beurteilung der Homogenität einer gefundenen Gruppe lassen

sich die F-Werte berechnen:

V(J, C) V(J,C): Varianz der Dimension J in Cluster C F= mit V(J) V(J): Varianz der Dimension J in der Erhebungsgesamtheit Ein Cluster ist nach Backhaus, Erichson, Plinke und Weiber (2000) dann als homogen anzusehen, wenn alle F-Werte für alle Dimensionen eines Clusters kleiner als 1 sind. Während beim Cluster 2 alle Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens kleinere F-Werte als in der Erhebungsgesamtheit aufweisen und diese Gruppe somit als homogen anzusehen ist, weist der Cluster 5 in sieben von 21 Dimensionen Werte grösser als 1 auf (detaillierte Ergebnisse s. Anhang C). Insgesamt weisen von den 105 möglichen F-Werten nur 15 F-Werte einen Wert grösser als 1 auf. Somit sind die Cluster durch eine relativ homogene Variablenstruktur gekennzeichnet, d.h. die gefundene Clusterlösung scheint den Daten nicht aufgezwungen worden zu sein.

4.3.2.2 Unterschiede zwischen den fünf Clustern hinsichtlich der 21 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens Einerseits stellt sich die Frage, ob sich die Cluster hinsichtlich der 21 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens signifikant voneinander unterscheiden. Andererseits interessiert die Frage, welche der 21 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens zur Unterscheidung zwischen den Gruppen eher geeignet bzw. ungeeignet sind. Dies soll mit Hilfe der Diskriminanzanalyse geklärt werden.

Die im Rahmen der Diskriminanzanalyse durchgeführte univariate ANOVAProzedur soll zeigen, wie gut sich die einzelnen Dimensionen zur Unterscheidung der fünf Lernstil-Typen eignen. Mit Ausnahme der Dimensionen Arbeitsplatz-Gestaltung (p =.08) unterscheiden sich die Dimensionen zwischen den fünf Studierendengruppen entweder signifikant (EntspannungsphasenPlanung, p =.03) oder hoch signifikant (alle übrigen Dimensionen, ps.001). Die detaillierten Ergebnisse sind in Anhang D aufgeführt.

Tabelle 6: Mittlere Diskriminanzfunktionskoeffizienten der 21 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens hinsichtlich der fünf Lernstil-Typen (N = 216)

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Zur Klärung der Frage, welche Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens die grösste diskriminatorische Bedeutung besitzen, wurden die Diskriminanzfunktionskoeffizienten berechnet (Details s. Anhang E). Um die diskriminatorische Bedeutung einer Dimension bezüglich aller Diskriminanzfunktionen zu beurteilen, wurden die mittleren Diskriminanzkoeffizienten ermittelt, welche aus Tabelle 6 entnommen werden können.

Es zeigt sich, dass die Dimensionen Inhaltliches Interesse - Wert und Inhaltliches Interesse - Erwartung sowie die Dimension Konzentration die grösste diskriminatorische Bedeutung besitzen. Die Dimensionen Zusammenarbeit & Hilfe, Vorgehensinteresse - Wert sowie Arbeitsplatzgestaltung bilden hingegen diejenigen Dimensionen, die zur Unterscheidung der fünf Lernstil-Typen am wenigsten beitragen.

Nach Beurteilung der Clusteranalyse anhand der Analyse von Homogenität in und zwischen den Clustern und der Diskriminanzanalyse kann Hypothese 1.1

bestätigt werden:

Es lassen sich fünf Lernstil-Typen identifizieren, die sich im Ausmass der Selbststeuerung des Lernens voneinander unterscheiden. Die Dimensionen Arbeitsplatz-Gestaltung, Vorgehensinteresse - Wert sowie Zusammenarbeit & Hilfe scheinen von den 21 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens die geringste diskriminatorische Bedeutung zu besitzen.

4.3.3 Interpretation der Clusterlösung – Charakterisierung der Lernstil-Typen Es stellt sich nun die Frage, ob die Ergebnisse der Clusteranalyse sinnvoll interpretiert werden können. Um die jeweiligen Cluster besser interpretieren und damit die Lernstil-Typen charakterisieren zu können, werden die t-Werte

der Cluster berechnet:

–  –  –

Somit wird der Mittelwert eines Clusters einer Dimension mit dem Gesamtmittelwert aller Cluster in dieser Dimension verglichen. Die daraus resultierenden t-Werte können zur Charakterisierung der jeweiligen Cluster beigezogen werden. Nach Backhaus et al. (2000) zeigen negative t-Werte an, dass die Dimension in der betrachteten Gruppe im Vergleich zur Erhebungsgesamtheit unterrepräsentiert ist. Positive t-Werte zeigen demgegenüber an, dass eine Dimension in der betrachteten Gruppe im Vergleich zur Erhebungsgesamtheit überrepräsentiert ist. In Tabelle 7 sind die t-Werte der Dimensionen dargestellt und die Bezeichnungen der Cluster (Lernstil-Typen) bereits aufgeführt. Auf diese Bezeichnungen wird anschliessend eingegangen.





Grundlage der folgenden Aussagen zur Charakterisierung der fünf Cluster

bilden die in Tabelle 7 aufgeführten t-Werte:

Cluster 1 „Tiefenverarbeiter“: 21% der Studierenden sind der Gruppe „Tiefenverarbeiter“ zugeteilt. Diese Gruppe ist charakterisiert durch hohe tWerte in allen drei Konzepten des selbstgesteuerten Lernens (Bedarfsbestimmung, Lernstrategien und Handlungskontrolle). In 15 der 21 Dimensionen weisen die „Tiefenverarbeiter“ im Vergleich zu den anderen Clustern die höchsten t-Werte auf. Einzig die Dimensionen Schrittfolgeplanung 2, Entspannungsphasen-Planung und Wiederholen sind unterrepräsentiert. Somit bilden sie denjenigen Lernstil-Typ, welcher die Strategien zur Selbststeuerung, insbesondere die Strategien zur Handlungskontrolle, am häufigsten einsetzt. Da diese Gruppe tiefe t-Werte in Wiederholen, aber die höchsten t-Werte in Elaborieren erreicht, wird sie mit „Tiefenverarbeiter“ bezeichnet.

Tabelle 7: t-Werte für die Fünf-Cluster-Lösung und Bezeichnungen der Cluster (Lernstil-Typen)

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Cluster 2 „Interessiert-Konzentrierte“: Dieser bildet mit 35% der Studierenden das zahlenmässig grösste Cluster. Dieser Lernstil-Typ erreicht im Konzept Bedarfsbestimmung hohe t-Werte: Studierende dieses Lernstil-Typs erachten den Studieninhalt „Statistische Methoden“ als wichtig und trauen sich zu, den Lerninhalt zu verstehen. Dieser Cluster ist weiter durch einen hohen t-Wert in der Dimension Konzentration gekennzeichnet. Hingegen sind Strategien zur Implementation (Wiederholen, Strukturieren und Elaborieren) und metakognitive Strategien (Überwachen, Regulation und Reflexion) unterrepräsentiert. Bezüglich der Dimension Wiederholen weisen sie die tiefsten Werte aller Lernstil-Typen auf. Durch einerseits hohe t-Werte in den Dimensionen Interesse und Konzentration und andererseits unterrepräsentierten Werten bei den meisten Lernstrategien und Strategien zur Handlungskontrolle soll dieser Lernstil-Typ mit „Interessiert-Konzentrierte“ umschrieben werden.

Cluster 3 „Wenig Interessierte“: Dieser Lernstil-Typ (14% der Studierenden) erachtet den Inhalt „Statistische Methoden“ als wenig wichtig und traut sich, verglichen mit den anderen Lernstil-Typen, weniger zu, den Inhalt zu verstehen. Hingegen weisen die Studierenden dieses Lernstil-Typs in den Dimensionen Arbeitsplatz-Gestaltung, Zeitplanung, Schrittfolgeplanung 1, Entspannungsphasen-Planung und Strukturieren die höchsten t-Werte auf. Durch die im Vergleich zu den anderen Lernstil-Typen klar tiefsten Ausprägungen in den Dimensionen Interesse-Wert und Interesse-Erwartung wird dieser LernstilTyp mit „Wenig Interessierte“ bezeichnet.

Cluster 4 „Wiederholer“: 20% der Studierenden bilden einen Lernstil-Typ, der durch die höchsten t-Werte in Wiederholen und Schrittfolgeplanung 2 auffällt.

Viele der übrigen Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens sind bei diesem Lernstil-Typ nur leicht über- bzw. unterrepräsentiert. Nur in den Dimensionen Motivationale Kontrolle - wenig Erwartung aversiv und Konzentration sind die Ausprägungen stark unterrepräsentiert. Es fällt auf, dass dieser Lernstil-Typ aufgrund der hohen Ausprägungen in Inhaltlichem Interesse Wert den Lerninhalt als wichtig erachtet, sich jedoch weniger zutraut, den Inhalt zu verstehen (Inhaltliches Interesse - Erwartung). Die klar höchsten t-Werte in Wiederholen erklären die Bezeichnung „Wiederholer“ für diesen Lernstil-Typ.

Cluster 5 „Minimal-Lerner“: 10% der Studierenden gehören einer Gruppe an, die in vielen Dimensionen der Konzepte „Bedarfbestimmung“, „Lernstrategien“ und „Handlungskontrolle“ stark unterrepräsentiert ist. In 17 der 21 Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens weist dieser Lernstil-Typ gegenüber den anderen Lernstil-Typen die niedrigsten t-Werte auf. Auch bei drei der vier verbleibenden Dimensionen des selbstgesteuerten Lernens sind die Ausprägungen im Vergleich zu den anderen Lernstil-Typen unterrepräsentiert.

Einzig die Dimension Schrittfolgeplanung 2 ist überrepräsentiert. Die Studierenden dieses Lernstil-Typs werden aufgrund der tiefen Ausprägungen in den Dimensionen der Konzepte „Bedarfbestimmung“, „Lernstrategien“ und „Handlungskontrolle“ mit „Minimal-Lerner“ bezeichnet.

4.3.4 Weitere Unterschiede zwischen den Lernstil-Typen Die identifizierten Lernstil-Typen sollen sich gemäss Hypothese 1.2 nicht nur hinsichtlich des Ausmasses der Selbststeuerung des Lernens unterscheiden, sondern auch in einer Reihe weiterer Merkmale. Die Tabelle 8 zeigt auf, ob sich die Lernstil-Typen auch hinsichtlich Prüfungsangst, Art der Prüfungsvorbereitung, Alter, Erwerbstätigkeit, Einschätzung der subjektiven Lernkompetenz, Vornote in Mathematik und Vorinteresse an Statistik unterscheiden. Da nicht homogene Varianzen vorliegen, wurde der H-Test nach Kruskal-Wallis angewendet. Der genaue Wortlaut der Items ist in Anhang A2 wiedergegeben.

Tabelle 8: Unterschiede zwischen den Clustern (M, SD) hinsichtlich verschiedener Merkmale und Ergebnisse der H-Tests nach Kruskal-Wallis

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Alter. Aus Tabelle 8 ist ersichtlich, dass zwischen Lernstil-Typ und Alter ein Zusammenhang besteht, der mit der Irrtumswahrscheinlichkeit p.05 nicht dem Zufall zuzuschreiben ist. Die „Minimal-Lerner“ bilden mit einem arithmetischen Mittelwert von 21 Jahren die jüngste Personengruppe, während die „Tiefenverarbeiter“ mit einem arithmetischen Mittelwert von 27 Jahren die älteste Personengruppe bilden.

Vornote in Mathematik (Maturanote). Da Statistik als ein Teilgebiet der Mathematik gilt, kann vermutet werden, dass sich Studierende des Lernstil-Typs „Wenig Interessierte“ und „Minimal-Lerner“ schon vor dem Studium nicht für Mathematik interessiert haben und darum die tiefsten Vornoten aufweisen werden. Der Zusammenhang zwischen Lernstil-Typ und Vornote in Mathematik erweist sich jedoch als nicht signifikant (p =.33).

Vorinteresse am Lernstoff „Statistische Methoden“. Es ist zu erwarten, dass der Lernstil-Typ „Wenig Interessierte“ das niedrigste Vorinteresse, der Lernstil-Typ „Tiefenverarbeiter“ hingegen das höchste Vorinteresse an Statistik aufweist.

Der H-Test nach Kruskal-Wallis zeigt eine Tendenz zur Signifikanz (p = 0.58).

Dies bedeutet, dass zwischen Lernstil-Typ und Vorinteresse an Statistik zumindest tendenziell ein Zusammenhang besteht. Innerhalb der Lernstil-Typen fallen die grossen Unterschiede in den Einschätzungen auf (SDs 1.26 bis 1.69).



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