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Bei N = 101 Arbeitnehmern verschiedener Berufe wurden mit der Experience Sampling Method (ESM) eine Woche lang Daten zum Flow-Erleben, zu Glück/Zufriedenheit und zur Zielausrichtung laufender Aktivitäten erhoben (N = 4603 Messungen). Die Daten wurden mit GLMM-Analysen ausgewertet. Auch bei der jetzt vollständigen Erfassung aller Flow-Komponenten mit der FKS bestätigte sich das „Paradoxon der Arbeit“, wonach während der Arbeit höhere Flow-Werte, aber niedrigere Werte für Glück/Zufriedenheit auftreten als jeweils in der Freizeit. Während der Arbeit waren Aktivitäten häufiger auf die Erreichung von Zielen ausgerichtet als während der Freizeit. Die Zielausrichtung wirkte auf Flow vs. Glück/Zufriedenheit signifikant verschieden. Während der Arbeit hat die Zielausrichtung auf Flow einen stark positiven Effekt, auf Glück/Zufriedenheit jedoch nicht. Im Freizeitbereich war der Effekt von Zielausrichtung auf Glück/Zufriedenheit sogar negativ. Das „Paradoxon der Arbeit“ lässt sich partiell als Effekt der Zielausrichtung verstehen.
Anreizanalyse intensiver Freizeitnutzung von Computern : Hacker, Cracker und zweckorientierte Nutzer
(2006)
Was bringt intensive Computernutzer dazu, ihre Freizeit am Rechner zu verbringen, und gibt es hierbei Unterschiede zwischen verschiedenen Nutzertypen? N = 271 Personen nahmen an einer online Befragung zu Anreizen freizeitlicher Computernutzung teil. Durch ausgewählte Internetverteiler waren gezielt besonders engagierte Computernutzer angesprochen worden (M = 3,9 Freizeitstunden am Rechner pro Tag). Für diese Nutzer fanden sich (in der Reihenfolge ihres Gewichtes) folgende Anreizfaktoren: Zugehörigkeit/Gemeinschaft; Kompetenzerleben; Vielseitigkeit/Nutzen; Langeweilevermeidung; rebellische Illegalitätstendenz. Gruppiert nach ihren bevorzugten Nutzungsweisen fanden sich drei Nutzertypen: Zweckorientierte Nutzer (58%), Hacker (= Eindringen in fremde Systeme ohne Schädigungsabsicht, 22%) und Cracker (Eindringen mit Schädigungsabsicht, 20%). Diese Nutzertypen unterschieden sich deutlich in ihrem Anreizprofil. Hacking und Cracking, nicht aber zweckorientierte Nutzungsweisen waren korreliert mit Flow-Erleben und positiver Aktivierung am Rechner. Die Ergebnisse sind nicht repräsentativ für alle Freizeitnutzer. Sie beziehen sich auf eine gezielt rekrutierte Stichprobe besonders engagierter Computernutzer, die über spezifische Netzwerke (z. B. relevante Fachschaften, Chaos Computer Club) erreichbar sind.
Ausgehend von einer Charakterisierung des Flow-Erlebens als gaenzliches Aufgehen in einem glatt laufenden Taetigkeitsvollzug, den man trotz hoher Beanspruchung noch unter Kontrolle hat, wird auf die Erfassung dieser Motivationskomponente eingegangen. Dargestellt und diskutiert werden Vor- und Nachteile der bisherigen qualitativen (Interviews) und quantitativen Flow-Erfassung (Experience Sampling Method (ESM)) . Ausfuehrlicher wird eine "Flow-Kurzskala" (FKS) beschrieben, die mit zehn Items alle qualitativ verschiedenen Komponenten des Flow-Erlebens oekonomisch und reliabel erfasst. Sie liefert einen Gesamtwert sowie Werte fuer zwei Subskalen (glatter automatisierter Verlauf sowie Absorbiertheit). Daneben erfassen drei zusaetzliche Items die Besorgnis in der aktuellen Situation. Berichtet werden Vergleichskennwerte aus punktuellen Messungen und ESM-Studien. Die hoechsten Werte fuer Flow und Besorgnis wurden bislang bei Graffiti-Sprayern gefunden. Bei einer intellektuell herausfordernden Aufgabe (Postkorbuebung) sind die FKS-Werte mit der Hoffnung-auf-Erfolg-Komponente des Leistungsmotivs korreliert. Furcht-vor-Misserfolg korreliert dagegen mit dem Besorgniswert der FKS. Flow waehrend der Bearbeitung von Uebungsaufgaben fuer Statistik lieferte einen signifikanten Beitrag zur Vorhersage der nachfolgenden Klausurleistung. Dieser Beitrag blieb erhalten, auch wenn Faehigkeitsmasse kontrolliert wurden. (Buch/A.G. - ZPID)
Berichtet wird über eine Möglichkeit, Flow-Erleben unter experimentell kontrollierten Bedingungen systematisch zu variieren. Dabei werden die Tätigkeit (das Computerspiel Roboguard) und die Situationsbedingungen konstant gehalten. Variiert wird lediglich die Schwierigkeitsstufe, auf der gespielt wird. Als abhängiges Maß wurde die Flow-Kurzskala (FKS, Rheinberg, Vollmeyer & Engeser, 2002) verwandt. Es zeigten sich die vorhergesagten kurvilinearen Beziehungen zwischen Anforderungsstufe und Flow mit Effektstärken um 1 und größer. Zusammenhänge zwischen habitueller Zielorientierung (Hayamizu & Weiner, 1991) und Flow zeigten sich nur bei den flow-auslösenden Schwierigkeitsstufen. Es gab keine negative Beziehung zwischen Zielorientierung und Flow, vielmehr korrelierten sowohl die learning- als auch die performance goal orientation positiv mit der Flowkomponente Absorbiertheit. Aus diesem Befund wird eine Arbeitshypothese zur Beziehung von Motivation und Flow hergeleitet, wonach unter optimalen Bedingungen Besonderheiten der Initialmotivation vielleicht dann keine Rolle mehr spielen, wenn die Person erst einmal im Flow-Zustand ist.
Im kognitiv-motivationalen Prozessmodell des Lernens wird angenommen, dass der Lernerfolg von der Qualität und der Dauer ausgeführter Lernaktivitäten, aber auch vom Funktionszustand des Lerners während der Lernphase abhängt. Es wird vermutet, dass eine von mehreren Variablen des Funktionszustandes der Flow-Zustand während des Lernens ist. In einer Untersuchung in universitären Fremdsprachenkursen zeigte sich in der Tat, dass Flow-Erleben während des Unterrichts die späteren Lernleistungen auch dann vorhersagt, wenn der Leistungseffekt relevanter Lernkompetenzvariablen vorweg berücksichtigt wird. Gemäß dem kognitiv-motivationalen Prozessmodell wird Flow-Erleben seinerseits über die aktuelle Motivation vor der Lernphase vorhergesagt, wobei die wiederum von einer allgemeineren Motivationsvariablen zu Semesterbeginn abhängt. Diese Struktur wurde in einer zweiten Untersuchung repliziert und zwar an Studenten im Verlauf ihrer Statistikausbildung im Fach Psychologie. Beide Ergebnisse sprechen dafür, dass Flow- Erleben während des Lernens eine leistungsrelevante Variable des Funktionszustandes beim Lernen ist, die sich in ihrer Beziehungsstruktur erwartungsgemäß in das kognitivmotivationale Prozessmodell einpassen lässt.