@book{RheinbergWendland2003,
  author    = {Rheinberg, Falko and Wendland, Mirko},
  title     = {DFG-Projekt (Rh 14/8-1) Komponenten der Lernmotivation in Mathematik : Abschlussbericht},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-6304},
  publisher      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2003},
  abstract  = {Abschlussbericht zum DFG-Projekt "Ver{\"a}nderung der Lernmotivation in Mathematik und Physik: eine Komponentenanalyse und der Einfluss elterlicher sowie schulischer Kontextfaktoren" Abstract: Dass die Lernmotivation besonders in mathematisch-naturwissenschaftlichen F{\"a}chern im Verlauf der Sekundarschulzeit sinkt, kann als gesichert gelten (Krapp, 1998). Allerdings ergibt sich bei genauerem Hinsehen ein recht differenziertes Bild. Dies betrifft insbesondere die verschiedenen Komponenten von Lernmotivation (z. B. Erfolgserwartungen, N{\"u}tzlichkeiten/Instrumentalit{\"a}ten, intrinsische vs. extrinsische Folgenanreize, Sachinteressen, Selbstkontrollfunktionen etc.), die offenbar nicht gleichermaßen betroffen sind. Weiterhin wurden auch unterschiedliche Ver{\"a}nderungen je nach Fach, Klassenstufe und Geschlecht gefunden (z. B. Fend, 1997; Pekrun, 1993). {\"U}berdies sind hier individuell unterschiedliche Verlaufstypen der Lernmotivationsver{\"a}nderung zu erwarten (Fend, 1997; Rheinberg, 1980). Je nachdem, aufgrund welcher Komponenten ein Absinken der Lernmotivation zustande kommt, sind ganz andere Interventionsmaßnahmen angezeigt. Von daher ist ein Instrumentarium erforderlich, das die einzelnen Komponenten der Lernmotivation in mathematisch-naturwissenschaftlichen F{\"a}chern zu erfassen erlaubt. Ein solches Verfahren soll in einem zweij{\"a}hrigen Projekt theorieverankert entwickelt werden. Es st{\"u}tzt sich zun{\"a}chst auf das Erweiterte Kognitive Modell zur Lernmotivation (Heckhausen \& Rheinberg, 1980; Rheinberg, 1989), des weiteren auf Interessenkonzepte (Krapp, 1992, 1998) sowie auf die Handlungskontroll- bzw. die PSI-Theorie (Kuhl, 1987, 1998). Es soll die Lernmotivation in ihren Komponenten so erfassen, dass spezifische Interventionen hergeleitet bzw. schon bew{\"a}hrte fallbezogen platziert werden k{\"o}nnen. Solche Interventionen sind f{\"u}r m{\"o}gliche Anschlussprojekte im DFG-Schwerpunktprogramm "Bildungsqualit{\"a}t" vorgesehen. In einem altersgestaffelten einj{\"a}hrigen L{\"a}ngsschnitt wird im jetzigen Projekt mit diesem Instrument die Ver{\"a}nderung dieser Komponenten in den F{\"a}chern Mathematik und Physik auf der Sekundarstufe I erhoben. Gewonnen werden dabei klassenstufenspezifische Ver{\"a}nderungen der Lernmotivationskomponenten sowie (via Typenanalysen) verschiedene Entwicklungstypen in der mathematisch-naturwissenschaftlichen Lernmotivation. Dies sind Basisinformationen, die f{\"u}r die Entwicklung, Platzierung und Effektsicherung nachfolgender Interventionsmaßnahmen ben{\"o}tigt werden. Um im Vorfeld zwei (von vielen) Ansatzpunkten solcher Interventionen n{\"a}her abzukl{\"a}ren, wird bereits in der ersten Projektphase die Wirkung zweier Kontextfaktoren untersucht. Hier wird (a) das mathematisch-naturwissenschaftliche Anregungsklima des Elternhauses sowie (b) die Bezugsnorm-Orientierung des Mathematik- bzw. Physiklehrers erfasst. Von beiden Kontextfaktoren sind Auswirkungen auf spezifische Komponenten der mathematisch-naturwissenschaftlichen Lernmotivation zu erwarten. Dies ist jedoch vorweg genauer abzukl{\"a}ren, ehe man die Kosten von Interventionen investiert. Das Instrumentarium (PMI) wird von Mai bis September 2000 entwickelt. Die einj{\"a}hrige L{\"a}ngsschnittstudie beginnt dann im Oktober 2000. Geplant sind drei Messzeitpunkte jeweils auf den Klassenstufen 5 bis 9 (Kombiniertes L{\"a}ngs- und Querschnittdesign)},
  subject      = {Lernmotivation},
  language  = {de}
}
@article{MarianiJaisli2018,
  author    = {Mariani, Ennio and Jaisli, Isabel},
  title     = {Didaktische Herausforderungen bei der Erstellung eines frei verf{\"u}gbaren Onlinekurses},
  series = {E-Learning Symposium 2018},
  journal   = {E-Learning Symposium 2018},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  doi       = {10.25932/publishup-42192},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-421924},
  pages     = {29 -- 40},
  year      = {2018},
  abstract  = {Die Ver{\"o}ffentlichung eines global frei verf{\"u}gbaren Onlinekurses abseits der großen MOOC Plattformen bringt spezielle Herausforderungen mit sich. Neben technischen Herausforderungen sind eine effiziente Wissensvermittlung und die Erhaltung der Lernmotivation zentral. Der folgende Beitrag stellt Techniken zur Steigerung der Lerneffizienz und -motivation anhand des ARCS Modells vor. Er zeigt auf, wie die verschiedenen Techniken in der Entwicklung des Onlinekurses „Designing Sustainable Food Systems" umgesetzt wurden und inwieweit sie erfolgreich waren.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Engeser2005,
  author    = {Engeser, Stefan Hermann},
  title     = {Lernmotivation und volitionale Handlungssteuerung : eine L{\"a}ngsschnittsuntersuchung beim Statistik Lernen im Psychologiestudium},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-2401},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2005},
  abstract  = {Statistik Lernen im Rahmen des Psychologiestudiums wurde als Untersuchungsgegenstand zur empirischen {\"U}berpr{\"u}fung der angenommenen Wirkung volitionaler Handlungsregulation herangezogen. Neben f{\"a}higkeitsbezogenen und motivationalen Faktoren sollten bei dieser von vielen Studierenden aversiv erlebten T{\"a}tigkeit die Aspekte der volitionalen Handlungsregulation entscheidend sein. Nur Personen, die sich trotz des aversiven T{\"a}tigkeitserlebens zum Statistik Lernen "zwingen" k{\"o}nnen, sollten erfolgreich sein. Auf dem Hintergrund des Prozessmodells der Lernmotivation wurden die angenommenen Wirkungen der volitionalen Faktoren denen der motivationalen Einflussgr{\"o}ßen zugeordnet und in einem l{\"a}ngsschnittlichen Design an zwei aufeinander folgenden Wintersemestern an der Universit{\"a}t Potsdam und an der TU Berlin empirisch {\"u}berpr{\"u}ft (N = 273). Die Annahmen zu den f{\"a}higkeits- und motivationsrelevanten Faktoren des analyseleitenden Prozessmodells der Lernmotivation konnten weitgehend best{\"a}tigt werden. Die Personenmerkmale (f{\"a}higkeitsbezogene Merkmale, Leistungsmotiv und Commitment f{\"u}r das Psychologiestudium) bedingen zu einem wesentlichen Teil die Aspekte der aktuellen Motivation f{\"u}r das Statistik Lernen. Letztere wurde durch die Komponenten des Erweiterten Kognitiven Motivationsmodells (EKM) und anhand der Lernintentionen erfasst. Dabei zeigt sich, dass die aktuelle Motivation f{\"u}r das Statistik Lernen insgesamt g{\"u}nstig ausgepr{\"a}gt ist. Die Aspekte der aktuellen Motivation beeinflussen wiederum Prozessvariablen wie den Lernaufwand, das emotionale Erleben und den Funktionszustand w{\"a}hrend des Lernens. Der Lernaufwand und das Flow-Erleben (als Indikator f{\"u}r den Funktionszustand) sowie deren Interaktion sagen die Klausurleistung am Ende des Semesters vorher (dies auch, wenn f{\"a}higkeitsbezogene Merkmale mit ber{\"u}cksichtigt werden). Vor dem Hintergrund des insgesamt theoriekonsistenten Gesamtbildes ergeben sich dennoch einige Abweichungen von den theoretischen Annahmen. Diese werden eingehend diskutiert. Entgegen der zentralen Annahme, tragen die dem Prozessmodell der Lernmotivation zugeordneten volitionalen Faktoren insgesamt betrachtet kaum zu einem weitergehenden Verst{\"a}ndnis des Lernprozesses bei. Die theoretischen Annahmen k{\"o}nnen weitgehend nicht best{\"a}tigt werden. So sagen die volitionalen Faktoren nicht, wie angenommen, bei hoher instrumenteller Handlungsveranlassung und gleichzeitig aversivem T{\"a}tigkeitserleben Prozessmerkmale des Lernens vorher. Ausf{\"u}hrlich diskutiert wird, inwieweit dies auf falsche theoretische Annahmen oder auf eine mangelnde Operationalisierung und Auswertung zur{\"u}ck geht. Zus{\"a}tzlich zum Prozessmodell der Lernmotivation wurden weitergehende Annahmen zur Wirkung des impliziten und expliziten Leistungsmotivs {\"u}berpr{\"u}ft. Dabei zeigt sich erwartungsgem{\"a}ß, dass sich das implizite Leistungsmotiv beim Statistik Lernen bei einer individuellen Bezugsnorm f{\"o}rderlich auswirkt. Die moderierende Wirkung der sozialen Bezugsnorm f{\"u}r das explizite Leistungsmotiv kann anhand der vorliegenden Daten nicht best{\"a}tigt werden. F{\"u}r das implizite Leistungsmotiv zeigt sich {\"u}ber die Annahmen hinaus eine f{\"o}rderliche Wirkung auf die Klausurteilnahme. F{\"u}r Personen mit einem hohen impliziten Leistungsmotiv findet sich eine h{\"o}here Wahrscheinlichkeit, die Klausur mitzuschreiben. Dieser Befund macht den in der Leistungsmotivationsforschung gefundenen Zusammenhang zwischen Leistungsmotiv und Karriereerfolg "im Kleinen" verst{\"a}ndlich. Theoretische Arbeiten legen nahe, dass die volitionale Handlungssteuerung nicht eine unabh{\"a}ngige, sondern eine zum Teil von dem Zusammenwirken der impliziten und expliziten Motivsysteme abh{\"a}ngige Gr{\"o}ße darstellt. F{\"u}r das Leistungsmotiv konnte dies best{\"a}tigt werden. So wirkt sich eine hohe Auspr{\"a}gung des expliziten Leistungsmotivs dann positiv auf die volitionale Handlungssteuerung aus, wenn das implizite Leistungsmotiv hoch ausgepr{\"a}gt ist. Die Ergebnisse bei den Machtmotivsystemen zeigen, dass nicht immer eine {\"U}bereinstimmung der Motive f{\"o}rderlich ist. Eine funktionale Perspektive scheint hier angemessen und weiterf{\"u}hrend. Die Arbeit schließt mit der Frage, welche Motivkonstellationen im Sinne einer volitionalen Handlungssteuerung ideal sind. Dabei wird postuliert, dass das Wissen {\"u}ber implizite Vorlieben einer Person helfen sollte, f{\"u}r sie passende Situationen aktiv aufzusuchen oder herzustellen und dadurch eine volitionale Handlungssteuerung besser gelingt sowie diese Art der Steuerung weniger n{\"o}tig macht.},
  subject      = {Motivation},
  language  = {de}
}
@misc{EngeserRheinbergVollmeyeretal.2005,
  author    = {Engeser, Stefan and Rheinberg, Falko and Vollmeyer, Regina and Bischoff, Jutta},
  title     = {Motivation, Flow-Erleben und Lernleistung in universit{\"a}ren Lernsettings},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-6324},
  year      = {2005},
  abstract  = {Im kognitiv-motivationalen Prozessmodell des Lernens wird angenommen, dass der Lernerfolg von der Qualit{\"a}t und der Dauer ausgef{\"u}hrter Lernaktivit{\"a}ten, aber auch vom Funktionszustand des Lerners w{\"a}hrend der Lernphase abh{\"a}ngt. Es wird vermutet, dass eine von mehreren Variablen des Funktionszustandes der Flow-Zustand w{\"a}hrend des Lernens ist. In einer Untersuchung in universit{\"a}ren Fremdsprachenkursen zeigte sich in der Tat, dass Flow-Erleben w{\"a}hrend des Unterrichts die sp{\"a}teren Lernleistungen auch dann vorhersagt, wenn der Leistungseffekt relevanter Lernkompetenzvariablen vorweg ber{\"u}cksichtigt wird. Gem{\"a}ß dem kognitiv-motivationalen Prozessmodell wird Flow-Erleben seinerseits {\"u}ber die aktuelle Motivation vor der Lernphase vorhergesagt, wobei die wiederum von einer allgemeineren Motivationsvariablen zu Semesterbeginn abh{\"a}ngt. Diese Struktur wurde in einer zweiten Untersuchung repliziert und zwar an Studenten im Verlauf ihrer Statistikausbildung im Fach Psychologie. Beide Ergebnisse sprechen daf{\"u}r, dass Flow- Erleben w{\"a}hrend des Lernens eine leistungsrelevante Variable des Funktionszustandes beim Lernen ist, die sich in ihrer Beziehungsstruktur erwartungsgem{\"a}ß in das kognitivmotivationale Prozessmodell einpassen l{\"a}sst.},
  language  = {de}
}
@article{Rheinberg2017,
  author    = {Rheinberg, Falko},
  title     = {Von Bochum {\"u}ber Heidelberg bis Potsdam},
  series = {Zeitschrift f{\"u}r p{\"a}dagogische Psychologie},
  volume    = {31},
  journal   = {Zeitschrift f{\"u}r p{\"a}dagogische Psychologie},
  number    = {3-4},
  publisher = {Hogrefe},
  address   = {Bern},
  issn      = {1010-0652},
  doi       = {10.1024/1010-0652/a000206},
  pages     = {175 -- 189},
  year      = {2017},
  abstract  = {Dem Text liegt ein Vortrag zugrunde, der auf dem 31. Motivationspsychologischen Kolloquium (MPK) in Heidelberg 2015 gehalten wurde. Im ersten Teil bietet er einen {\"U}berblick {\"u}ber die Motivationsforschung am Bochumer Heckhausen-Lehrstuhl in den 70er-Jahren („Bochumer Schule"). Dabei werden neben Heinz Heckhausen einzelne Mitarbeiter und ihre Schwerpunkte vorgestellt sowie das stimulierende Arbeitsklima an diesem Lehrstuhl beschrieben. Entsprechend der Vortragseinladung wird im Anschluss die Entwicklung der eigenen Forschungsschwerpunkte skizziert. Noch unter Heckhausens Leitung waren dies zun{\"a}chst die Forschung zur Bezugsnormorientierung und die Einzelfallanalysen zur Lernmotivation mit dem Erweiterten Kognitiven Motivationsmodell. Danach geht der Vortrag auf Forschungsthemen ein, die dann in Heidelberg und Potsdam dazukamen. Hier geht es um die Erforschung von T{\"a}tigkeitsanreizen und um das Flow-Erleben. Abschließend wird der Potsdamer Versuch skizziert, herauszufinden, auf welche Weise unterschiedliche Motivationsqualit{\"a}ten den Lernprozess und seine Resultate beeinflussen.},
  language  = {de}
}