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Statistik Lernen im Rahmen des Psychologiestudiums wurde als Untersuchungsgegenstand zur empirischen Überprüfung der angenommenen Wirkung volitionaler Handlungsregulation herangezogen. Neben fähigkeitsbezogenen und motivationalen Faktoren sollten bei dieser von vielen Studierenden aversiv erlebten Tätigkeit die Aspekte der volitionalen Handlungsregulation entscheidend sein. Nur Personen, die sich trotz des aversiven Tätigkeitserlebens zum Statistik Lernen "zwingen" können, sollten erfolgreich sein. Auf dem Hintergrund des Prozessmodells der Lernmotivation wurden die angenommenen Wirkungen der volitionalen Faktoren denen der motivationalen Einflussgrößen zugeordnet und in einem längsschnittlichen Design an zwei aufeinander folgenden Wintersemestern an der Universität Potsdam und an der TU Berlin empirisch überprüft (N = 273). Die Annahmen zu den fähigkeits- und motivationsrelevanten Faktoren des analyseleitenden Prozessmodells der Lernmotivation konnten weitgehend bestätigt werden. Die Personenmerkmale (fähigkeitsbezogene Merkmale, Leistungsmotiv und Commitment für das Psychologiestudium) bedingen zu einem wesentlichen Teil die Aspekte der aktuellen Motivation für 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 für das Statistik Lernen insgesamt günstig ausgeprägt ist. Die Aspekte der aktuellen Motivation beeinflussen wiederum Prozessvariablen wie den Lernaufwand, das emotionale Erleben und den Funktionszustand während des Lernens. Der Lernaufwand und das Flow-Erleben (als Indikator für den Funktionszustand) sowie deren Interaktion sagen die Klausurleistung am Ende des Semesters vorher (dies auch, wenn fähigkeitsbezogene Merkmale mit berücksichtigt 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 Verständnis des Lernprozesses bei. Die theoretischen Annahmen können weitgehend nicht bestätigt werden. So sagen die volitionalen Faktoren nicht, wie angenommen, bei hoher instrumenteller Handlungsveranlassung und gleichzeitig aversivem Tätigkeitserleben Prozessmerkmale des Lernens vorher. Ausführlich diskutiert wird, inwieweit dies auf falsche theoretische Annahmen oder auf eine mangelnde Operationalisierung und Auswertung zurück geht. Zusätzlich zum Prozessmodell der Lernmotivation wurden weitergehende Annahmen zur Wirkung des impliziten und expliziten Leistungsmotivs überprüft. Dabei zeigt sich erwartungsgemäß, dass sich das implizite Leistungsmotiv beim Statistik Lernen bei einer individuellen Bezugsnorm förderlich auswirkt. Die moderierende Wirkung der sozialen Bezugsnorm für das explizite Leistungsmotiv kann anhand der vorliegenden Daten nicht bestätigt werden. Für das implizite Leistungsmotiv zeigt sich über die Annahmen hinaus eine förderliche Wirkung auf die Klausurteilnahme. Für Personen mit einem hohen impliziten Leistungsmotiv findet sich eine höhere Wahrscheinlichkeit, die Klausur mitzuschreiben. Dieser Befund macht den in der Leistungsmotivationsforschung gefundenen Zusammenhang zwischen Leistungsmotiv und Karriereerfolg "im Kleinen" verständlich. Theoretische Arbeiten legen nahe, dass die volitionale Handlungssteuerung nicht eine unabhängige, sondern eine zum Teil von dem Zusammenwirken der impliziten und expliziten Motivsysteme abhängige Größe darstellt. Für das Leistungsmotiv konnte dies bestätigt werden. So wirkt sich eine hohe Ausprägung des expliziten Leistungsmotivs dann positiv auf die volitionale Handlungssteuerung aus, wenn das implizite Leistungsmotiv hoch ausgeprägt ist. Die Ergebnisse bei den Machtmotivsystemen zeigen, dass nicht immer eine Übereinstimmung der Motive förderlich ist. Eine funktionale Perspektive scheint hier angemessen und weiterführend. Die Arbeit schließt mit der Frage, welche Motivkonstellationen im Sinne einer volitionalen Handlungssteuerung ideal sind. Dabei wird postuliert, dass das Wissen über implizite Vorlieben einer Person helfen sollte, für sie passende Situationen aktiv aufzusuchen oder herzustellen und dadurch eine volitionale Handlungssteuerung besser gelingt sowie diese Art der Steuerung weniger nötig macht.
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.
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)
Achievement motive imagery in German schoolbooks : a pilot study testing McClelland's hypothesis
(2009)
McClelland [McClelland, D.C. (1961). The achieving society. Princeton, NJ: Van Nostrand] observed that the amount of achievement imagery in children's books predicted the economic development of societies. He argued that achievement imagery is an indicator of a motivational climate, and when children grow up in a society that emphasizes the striving for achievement, they will be more economically productive later on. We tested McClelland's hypothesis by coding school textbooks for achievement imagery from two German federal states (Baden-Wurttemberg and Bremen) with pronounced differences in economic and educational conditions. As expected, the schoolbooks from the state with the more advantageous conditions contained more achievement imagery.
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.