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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)
In our cognitive motivational process model (Vollmeyer & Rheinberg, Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 12:11–23, 1998) we assume that initial motivation affects performance via motivation during learning and learning strategies. These variables are also central for self-regulation theories (e.g., M. Boekaerts, European Psychologist, 1:100–122, 1996). In this article we discuss methods with which the model can be tested. Initial motivation with its four factors challenge, probability of success, interest, and anxiety was measured with the Questionnaire on Current Motivation (QCM; Rheinberg, Vollmeyer, & Burns, Diagnostica, 47:57–66, 2001). As an indicator for the functional state we assessed flow with the FKS (Rheinberg, Vollmeyer, & Engeser, Diagnostik von Motivation und Selbstkonzept [Diagnosis of Motivation and Self-Concept], Hogrefe, Göttingen, Germany, 261–279, 2003). We also used different tasks, including a linear system, a hypermedia program, and university-level classes. In general, our methods are valid and with them we found support for our model.
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