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As meta-analyses demonstrate feedback effects on performance, our study examined possible mediators. Based on our cognitive-motivational model [Vollmeyer, R., & Rhemberg, F. (1998). Motivationale Einflusse auf Erwerb und Anwendung von Wissen in einem computersimulierten System [Motivational influences on the acquisition and application of knowledge in a simulated system]. Zeitschrift fur Padagogische Psychologie, 12, 11-23] we examined how feedback changed (1) strategies, and (2) motivation during learning, and by doing so improved (3) final performance. Students (N = 211) learned how a dynamic system works and how to reach given goal states for the system. One group received feedback (i.e., knowledge of performance) the other one did not. We expected learners to improve after they received the first feedback. However, we found that learners expecting feedback used better strategies right from the start. Thus, they acquired more knowledge over fewer trials. Although we had also expected effects of feedback on motivation during learning, we could not support this hypothesis. (c) 2005 Elsevier Ltd. All rights reserved
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.
What makes computer users spend their free time working with the computer? Are there different types of users and, if so, in what ways do they differ? N = 271 subjects took part in an online survey concerning the incentives for computer use in free time. Selected mailing lists were used to identify highly committed users (A4 3.9 hours of free time a day spent working with computers). The following incentive factors were found for these users: community/ affiliation; sense of competence; flexibility/utility; avoidance of boredom; rebellious tendency to illegality. Depending on their favorite use of the computer, three types of users were found: Purposeful users (58%), hackers (entering other networks without intention to cause damage) (22%), and crackers (entering other networks with intention to cause damage) (20%). There are significant differences in the incentive profiles of these types of users. Hacking and cracking, but not purposeful use, are correlated with flow experience and positive activation. These findings are not representative for all leisure time computer users. They refer to a sample of highly committed users who can be reached in special associations (e.g., relevant student networks, the Chaos Computer Club)
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.
What makes computer users spend their free time working with the computer? Are there different types of users and, if so, in what ways do they differ? N = 271 subjects took part in an online survey concerning the incentives for computer use in free time. Selected mailing lists were used to identify highly committed users (A4 3.9 hours of free time a day spent working with computers). The following incentive factors were found for these users: community/ affiliation; sense of competence; flexibility/utility; avoidance of boredom; rebellious tendency to illegality. Depending on their favorite use of the computer, three types of users were found: Purposeful users (58%), hackers (entering other networks without intention to cause damage) (22%), and crackers (entering other networks with intention to cause damage) (20%). There are significant differences in the incentive profiles of these types of users. Hacking and cracking, but not purposeful use, are correlated with flow experience and positive activation. These findings are not representative for all leisure time computer users. They refer to a sample of highly committed users who can be reached in special associations (e.g., relevant student networks, the Chaos Computer Club)
Bezugsgruppe
(2002)
Bezugsnorm-Orientierung
(2006)
Bezugsnorm-Orientierung
(1998)
Bezugsnorm-Orientierung
(2001)
Bezugsnormorientierung
(2006)
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)
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)
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.
Flow-Erleben
(1999)
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.
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>
From the beginning of his work as a researcher, Heinz Heckhausen was interested in activities that are performed for their own sake and not only for some rewarding consequences-later addressed with the term "intrinsic motivation." One of his conceptual contributions to this area was the systematization of the bewildering heterogeneity of differentiations between various concepts of intrinsic and extrinsic motivation. In the conception, he himself preferred, intrinsic motivation could include incentives of actions outcome if the goal is thematically identical with the action. Doing so the per se goal directed achievement motivation could be understood as intrinsically motivated. This understanding of achievement motivation was productively utilized in educational psychology. His interest in intrinsic motivation stimulated research on activity specific incentives. One of these incentives is the total emergence with a smooth-running activity-an incentive Csikszentmihalyi had already described as "flow experience."
Auszug: "Man kann Motivation definieren als die „aktivierende Ausrichtung des momentanen Lebensvollzugs auf einen positiv bewerteten Zielzustand“ (Rheinberg, 2002b, S. 17). Definitionen dieser Art sollen den Kern des interessierenden Gegenstandes möglichst knapp und hoch verdichtet fassen. Besonderheiten bleiben deshalb zunächst unerwähnt und müssen dann zusätzlich erläutert werden. Im jetzigen Fall sind mindestens zwei Zusatzerläuterungen erforderlich. (1) Der „positiv bewertete Zielzustand“ kann gelegentlich in der Vermeidung oder der Abwehr unerwünschter Ereignisse bestehen. Eine solche Meiden-Motivation kann andere Qualitäten haben als eine reine Aufsuchungsmotivation. Dieser Punkt wird uns in diesem Kapitel nicht beschäftigen. Er wird in den Kapiteln xx behandelt. (2) Der zweite Punkt ist diffiziler und ist Gegenstand dieses Kapitels. Wenn man, wie hier, den Zielzustand zum Ausgangspunkt der Motivationsdefinition macht, so könnte man daraus vorschnell eine Aussage über die Lokalisierung von Anreizen ablesen: Der Zielzustand ist das, was Anreiz besitzt und die zielführende Aktivität ist lediglich das Instrument, das diesen Zielzustand herbeiführt. Danach würde eine Aktivität ihre Attraktivität aus dem Anreiz der Ergebnisse beziehen, auf die sie abzielt. Eine solche Auffassung findet sich z. B. bei Heckhausen (1977) oder Vroom (1964).