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Bezugsnormorientierung
(2006)
Bezugsnorm-Orientierung
(2006)
Motivationsdiagnostik
(2006)
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.
Ziel des Projekts war die Verbesserung des Verständnisses des Flow-Phänomens. Mit einer Flow-Erhebung unter Alltagsbedingungen(ESM-Studie) und Experimenten mit Computerspielen sollten Auftretensbedingungen und Korrelate von Flow sowie der Einfluss verschiedener Person- und Situationsmerkmale geklärt werden. Die Durchführung des Projektes konnte fast vollständig wie im Projektantrag formuliert realisiert werden. <b>Flow unter Alltagsbedingungen (ESM-Studie)</b> Wie erwartet ließ sich Flow-Erleben unter Alltagsbedingungen mit der Flow-Kurzskala (FKS) ökonomisch und reliabel erfassen. Es zeigte sich, dass Flow während der Arbeitszeit stärker auftritt als in der Freizeit. Trotzdem fühlten sich die Teilnehmer in der Freizeit glücklicher als während der Arbeit (Replikation des „Paradoxons der Arbeit“ mit adäquater Methode). Dabei scheint die Zielausrichtung laufender Aktivitäten eine Schlüsselrolle zu spielen. Sie wirkt sich auf Flow förderlich aus, auf Glück/Zufriedenheit aber eher dämpfend. Da nun Arbeitsaktivitäten häufiger zielgerichtet sind als Freizeitaktivitäten, ließ sich das „Paradoxon der Arbeit“ zu einem erheblichen Teil auf die Zielausrichtung zurückführen. Die Tätigkeiten, die zu den einzelnen Messzeitpunkt von den Untersuchungsteilnehmern angegeben wurden, unterscheiden sich deutlich in dem Ausmaß, in dem bei ihrer Ausübung Flow-Erleben auftritt. Dabei sind hohe Flow-Werte sowohl bei Arbeits-, als auch bei Freizeitaktivitäten möglich. Außerdem unterscheiden sich die angegebenen Tätigkeiten darin, wie sehr Flow in ihrem Vollzug von Glücksgefühlen begleitet ist („Glückspotential“ von Flow bei verschiedenen Aktivitäten). Eine der Bedingungen für Flow-Erleben ist die optimale Beanspruchung. Sie ergibt sich aus der Passung bzw. Balance zwischen Fähigkeit und Anforderung. Flow-Erleben war dann am höchsten, wenn Anforderungen und Fähigkeiten in Balance waren. Allerdings war der Passungseffekt viel zu schwach, als dass man allein über die Passung das Vorliegen von Flow diagnostizieren sollte. Zudem wirkte sich die Passung von Fähigkeit und Anforderung in Kombination mit der Zielausrichtung verschieden stark auf das Flow-Erleben von Erfolgszuversichtlichen vs. misserfolgsängstlichen Teilnehmern aus. Mit Blick auf den Zusammenhang zwischen Personmerkmalen und Flow interessierte uns der Einfluss der Motive auf Flow. In der Gesamtstichprobe wurde Flow während der Arbeit überraschenderweise am ehesten über das Anschlussmotiv des Teilnehmers vorhergesagt. Die Varianzaufklärung ist mit 8,3% aber eher mäßig. Betrachtet man bestimmte Berufsgruppen dieser Stichprobe getrennt, so gilt dieser Befund in verstärktem Maße für die Gruppe der Sekretärinnen/ SachbearbeiterInnen (12 % Varianzaufklärung). In der Berufsgruppe der Professoren/Leitern/Wiss. Mitarbeitern war Flow dagegen sehr deutlich über das Leistungsmotiv der Teilnehmer vorhersagbar (41 % Varianzaufklärung), während das Anschlussmotiv hier keine Rolle spielt. Außerdem suchten wir eine Klärung des Einflusses der motivationalen Kompetenz, also der Übereinstimmung von impliziten Motiven und motivationalen Selbstbildern auf Flow. Flow-Effekte der motivationalen Kompetenz zeigten sich lediglich beim (erfolgszuversichtlichen) Leistungsmotiv – nicht jedoch bei anderen Motiven. Dies gilt insbesondere, wenn sich (a) die Untersuchungsteilnehmer in Leistungssituationen befinden sowie (b) zur Gruppe der Professoren, Leitern und Wissenschaftlern gehören. Glücks- und Zufriedenheitserlebnisse (PANAVA) im Alltag lassen sich über das Anschlussmotiv aber nicht über das Leistungsmotiv einer Person vorhersagen. Das Leistungsmotiv sagt dagegen die Aktivierung (PANAVA) im Alltag vorher allerdings sowohl in positiver (PA) als auch in negativer (NA) Ausprägung. <b>Flow unter experimentellen Bedingungen</b> Mit zwei modifizierten Computerspielen (Roboguard und Pacman) gelang es, das Auftreten von Flow systematisch zu beeinflussen und seine Korrelate und Folgen untersuchbar zu machen. Im Wesentlichen wurde - teils in Replikationen – folgendes gezeigt: Zwischen Flow-Erleben und Anforderung besteht gemäß Csikszentmihalyis ursprünglichem Kanalmodell ein kurvelinearer Zusammenhang. Die angepassten mittleren Anforderungen erzeugen nicht nur die höchsten Flow-Werte, sondern sind bei freier Aufgabenwahl auch am attraktivsten. Am unattraktivsten sind zu geringe Anforderungen. Auf Seiten von Personmerkmalen hat erwartungsgemäß eine „Lernziel-Orientierung“ einen leicht förderlichen Einfluss auf das Flow-Erleben in einem Computerspiel. Überraschenderweise hat aber die „Performanz-Orientierung“ einen noch stärkeren Einfluss. Flowdämpfend scheint sich allenfalls die Subskala „Anerkennungssuche“ auszuwirken. Sie korreliert auch leicht positiv mit Besorgnissen während des Spiels. Das Zeiterleben ist erwartungsgemäß auf den flowförderlichen optimalen Anforderungsstufen verkürzt. Je nach Erfassungsmodalität korreliert dieses Erleben auch mit den FKS-Werten. Erwartungsgemäß korreliert Flow-Erleben (FKS) mit der Leistung bei Pacman auf optimalem Anforderungslevel deutlich positiv. Ein erwarteter Bezugsnorm-Effekt verschiedener Rückmeldungsbedingungen auf Flow-Erleben wurde nicht festgestellt. Allerdings waren die realisierten Rückmeldungen sehr unsensibel gegenüber Leistungsschwankungen, weswegen die resultierenden Rückmeldungen unter individueller Bezugsnorm ungeplantermaßen ein (zu) stabiles Leistungsbild ergaben. Insgesamt hat sich besonders das Computerspiel Pacman für Flow-Experimente bewährt, wenn man die Probanden (a) nicht zu lange auf demselben Schwierigkeitsgrad spielen lässt und (b) eine gewisse Asymmetrie in Rechnung stellt, wonach in bedrohungsfreien Spielsituationen zu schwierige Anforderungen attraktiver und flow-induzierender sind als zu leichte Anforderungen und wenn man schließlich (c) den optimalen mittleren Anforderungsgrad an die individuelle Spielkompetenz anpasst. Diese Befundstruktur wurde mit Pacman inzwischen von einer Bielefelder Arbeitsgruppe im Wesentlichen repliziert (Schiefele, pers. Mitteilung, Oktober 2005). <hr> Die elektronische Version des Abschlussberichtes erscheint ohne den Anhang. Der Anhang ist auf Anforderung bei Prof. Dr. Rheinberg erhältlich: <a href="mailto:rheinberg@uni-potsdam.de">rheinberg@uni-potsdam.de</a>
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.
In einer Laengsschnittstudie wird die Entwicklung von Motivationskomponenten zum Lernen in Mathematik von der fuenften bis zur neunten Klassenstufe untersucht. Motivationskomponenten wurden mit dem "Potsdamer Motivations-Inventar" erfasst, die Bezugsnormorientierung der Lehrer sowie das mathematisch-naturwissenschaftliche Anregungsklimas im Elternhaus mit eigens entwickelten Skalen. Daten wurden an einer Stichprobe von urspruenglich zirka 750 Schuelerinnen und Schuelern erhoben. An der dritten Erhebung nahmen nur noch etwa 600 von ihnen teil. Es zeigte sich, dass sich die Mathematiknote am Ende eines Schuljahres sehr gut durch die zu Schulbeginn erfassten Motivationskomponenten vorhersagen laesst. Waehrend das insgesamt geringe Angsterleben im Mathematikunterricht von der fuenften bis zur neunten Klasse stabil blieb, nahm das Sachinteresse kontinuierlich ab. Bei der Einschaetzung des mathematisch-naturwissenschaftlichen Anregungsklimas im Elternhaus fanden sich ueberraschenderweise grosse Unterschiede zwischen Kindern und Eltern. (U.B. - ZPID)
Abschlussbericht zum DFG-Projekt "Veränderung der Lernmotivation in Mathematik und Physik: eine Komponentenanalyse und der Einfluss elterlicher sowie schulischer Kontextfaktoren" Abstract: Dass die Lernmotivation besonders in mathematisch-naturwissenschaftlichen Fächern 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, Nützlichkeiten/Instrumentalitäten, intrinsische vs. extrinsische Folgenanreize, Sachinteressen, Selbstkontrollfunktionen etc.), die offenbar nicht gleichermaßen betroffen sind. Weiterhin wurden auch unterschiedliche Veränderungen je nach Fach, Klassenstufe und Geschlecht gefunden (z. B. Fend, 1997; Pekrun, 1993). Überdies sind hier individuell unterschiedliche Verlaufstypen der Lernmotivationsveränderung 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 Fächern zu erfassen erlaubt. Ein solches Verfahren soll in einem zweijährigen Projekt theorieverankert entwickelt werden. Es stützt sich zunächst 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 bewährte fallbezogen platziert werden können. Solche Interventionen sind für mögliche Anschlussprojekte im DFG-Schwerpunktprogramm "Bildungsqualität" vorgesehen. In einem altersgestaffelten einjährigen Längsschnitt wird im jetzigen Projekt mit diesem Instrument die Veränderung dieser Komponenten in den Fächern Mathematik und Physik auf der Sekundarstufe I erhoben. Gewonnen werden dabei klassenstufenspezifische Veränderungen der Lernmotivationskomponenten sowie (via Typenanalysen) verschiedene Entwicklungstypen in der mathematisch-naturwissenschaftlichen Lernmotivation. Dies sind Basisinformationen, die für die Entwicklung, Platzierung und Effektsicherung nachfolgender Interventionsmaßnahmen benötigt werden. Um im Vorfeld zwei (von vielen) Ansatzpunkten solcher Interventionen näher abzuklären, 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 abzuklären, ehe man die Kosten von Interventionen investiert. Das Instrumentarium (PMI) wird von Mai bis September 2000 entwickelt. Die einjährige Längsschnittstudie beginnt dann im Oktober 2000. Geplant sind drei Messzeitpunkte jeweils auf den Klassenstufen 5 bis 9 (Kombiniertes Längs- und Querschnittdesign)
Untersucht wurde, welche Anreize das Graffiti-Sprayen attraktiv machen. Dazu wurden in einer Vorphase 138 Anreizschilderungen gesammelt und in einen Fragebogen mit 50 Items transformiert. N = 294 Graffiti-Sprayer beantworteten diesen Fragebogen teils online im Internet, teils anonym gestreut auf Graffiti- oder Hip-Hop-Events.Faktorenanalytisch ließen sich sieben Anreizdimensionen ermitteln: Expertise/Kompetenzorientierung, Positive Emotionen/Flow, Kreativität, Gruppengefühl, Ruhm/Performanzorientierung, Lebenssinn, Sensation Seeking/Grenzerfahrung.Legales vs. illegales Graffiti-Sprayen unterschieden sich deutlich im Faktor Sensation Seeking/Grenzerfahrung und tendenziell im Faktor Lebenssinn. Das gesondert erfasste Flow-Erleben ließ sich beim illegalen Sprayen am besten über den Faktor Sensation Seeking/Grenzerfahrung vorhersagen, während Flow beim legalen Graffiti-Sprayen am besten über den Faktor Ruhm/Performanzorientierung vorhersagbar war. Innerhalb der legalen bzw. illegalen Sprayer ließen sich noch verschiedene Motivationstypen unterscheiden. Mit Blick auf alterskorrelierte Anreizveränderungen ließen sich beim legalen Graffiti-Sprayen keine nennenswerten Zusammenhänge zwischen Alter und Anreizgewicht feststellen. Dagegen nimmt beim illegalen Sprayen insbesondere die Bedeutung des Sensation Seeking sowie der Leistungsthematik signifikant mit dem Alter ab. Da dies die wichtigsten Anreize des illegalen Sprayens sind, dürfte dieser alterskorrelierte Anreizverlust erklären, warum es kaum illegale Sprayer gibt, die älter als 21 Jahre sind. Aus zusätzlich frei genannten Anreizen gab es noch Hinweise auf eine weitere Anreizkategorie, nämlich die Freude an „aggressiver Provokation“. Diese Kategorie war aber eher schwach besetzt. Diskutiert werden u. a. Möglichkeiten, unerwünschtes Graffiti-Sprayen einzudämmen. Hierzu wird auf die Notwendigkeit von „Aussteigeranalysen“ (Längsschnittstudien) hingewiesen, die offenlegen, für welche kritischen Anreize man Ersatz finden muss, wenn man z. B. in Interventionsprojekten das Engagement auffällig gewordener Sprayer auf andere Tätigkeitsfelder lenken möchte.