Post on 25-Aug-2019
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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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.
183
Anhang C: Elternbrief
Universität Duisburg Essen
Forsthausweg 2
47057 Duisburg
Mathias Nagl
naglm@gsrs.gp.bw.schule.de
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
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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)