Zum Thema ‘Studium’

Werden Lehramtskandidaten unterschätzt?



Ob Lehrer und Lehrerinnen wirklich erfolgreich unterrichten können, hängt von ihrem Wissen und Können ab. Ob sie Chancen zur Weiterbildung nutzen, liegt allerdings wieder an ihren persönlichen Merkmalen, ihrer Motivation und ihren Fähigkeiten. In Diskussionen über die Kompetenzdefizite bei Lehrkräften kommt des öfteren vor, dasa der Grund für die Wahl eines Lehramtstudiums statt einem Fachstudium der ist, dass die kognitiven Fähigkeiten geringer sind. Weiters wird auch vermutet, dass sich viele von Dingen wie lange Ferien im Sommer etc. zu einem solchen Studium verleiten lassen.

Die in diesem Artikel vorgestellte Untersuchung soll zeigen, ob die These einer negativen Selektion bei Lehrkräften zutrifft. Kognitive und psychosoziale Voraussetzungen werden in Form unterschiedlicher Leistungsindikatoren, in Bezug auf berufliche und persönliche Interessen von zukünftigen Lehramtsstudenten mit denen die andere Fachrichtungen studieren, verglichen. Personen, deren Interessenorientierung, deren Fähigkeiten und Werthaltungen ähneln, entscheiden sich auch für ähnliche Berufe oder Ausbildungen. Kognitive Fähigkeiten sind der stärkste Prädikator für den Studien- bzw. Berufserfolg. Auch Persönlichkeitsmerkmale stehen in Verbindung im dem Studien- bzw. Berufserfolg. Häufige Motive bei angehenden Lehrkräften sind, dass sie den Umgang mit Kindern und Jugendlichen mögen, das fachliche Interesse und der gesellschaftliche Beitrag, den sie durch ihre Arbeit leisten. Laut einer  älteren Studie ähneln Lehramtsstudenten für die Sekundarstufe II  ihre kognitiven Eingangsvoraussetzungen betreffend eher den Magister- bzw. Diplomstudenten als den Lehramtsstudenten für Grund- und Hauptschule  (vgl. Klusmann, Trautwein, Lüdtke, Kunter & Baumert, 2009, S.266f).
Es handelt sich bei der Studie um die TOSCA – Studie (Transformationen des Sekundärschulsystems und akademischen Karrieren“, es ist eine Längsschnittuntersuchung in der seit dem Jahr 2002 insgesamt 4730 Schüler und Schülerinnen teilnahmen. Fähigkeits- sowie Wissenstests und psychosoziale Fragebögen mussten von den Schülern bearbeitet werden. Nach 2 Jahren wiederholte sich diese Prozedur. Vier Indikatoren werden zur Erfassung der kognitiven Leistung der Abiturienten berücksichtigt. Die Abiturienten mussten verschiedenste Tests machen die mittels Mittelwert ausgewertet. wurden (vgl. Klusmann, Trautwein, Lüdtke, Kunter & Baumert, 2009, S.269f).
Gymnasiumslehramtsstudenten und die die keine Lehramtsstudium besuchen, weisen die besten Abiturgesamtnoten auf und unterscheiden sich nicht signifikant voneinander. Diejenigen die sich für ein Grund-, Haupt- Real- oder Sonderschulstudium entschieden, wiesen ein schlechtere Abiturgesamtnote auf. Auch im Test über die allgemeinen kognitiven Fähigkeiten, beim Mathematik und Englischtest wiesen die Gymnasiumslehramtstudenten und die der anderen Studienrichtungen die besten Werte auf. Die die GHRS-Lehramt anstreben schneiden am schlechtesten ab in allen 4 Punkten. In Bezug auf die beruflichen Interessen unterscheiden sich die Gymnasiumslehramtstudenten jedoch von den „Nichtlehramtsstudenten“. Innerhalb der Lehramtsstudenten sind keine gravierenden Unterschiede festzustellen.

Zwischen den Gruppen zeigten sich im Bezug auf Extraversion, Offenheit, Verträglichkeit und Gewissenhaftigkeit Unterschiede. Wie bereits beim ersten Punkt unterscheiden sich Gymnasiumslehramtstudenten und Studenten anderer Studien kaum im Gegensatz zum Vergleich mit den anderen Lehramtsstudenten. Ein weiterer Test zeigte das Männer sich nicht so häufig für ein Lehramtstudium entscheiden wie Frauen (vgl. Klusmann, Trautwein, Lüdtke, Kunter & Baumert, 2009, S.271f).
Es ließen sich keine Belege für eine allgemeine Negativselektion im Bezug auf die Entscheidung für Lehramtsstudiengänge finden. Abiturienten die sich nach ihrem Abitur für ein Lehramtsstudium entscheiden, weisen genau wie diejenigen, die sich für ein anderes Studium entscheiden, keine schlechten Leistungswerte und keine ungünstigen Persönlichkeitsmerkmale auf. Weiters wurde klar, dass die beruflichen Interessen das Wichtigste bei der Studienwahl sind (vgl. Klusmann, Trautwein, Lüdtke, Kunter&Baumert, 2009, S.275f).

Literatur
Klusmann U., Trautwein U., Lüdtke O., Kunter M., & Baumer J. (2009). Eingangsvoraussetzungen beim Studienbeginn Werden die Lehramtskandidaten unterschätzt? Zeitschrift für Pädagogische Psychologie.



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Leistungsangst und Persönlichkeit im Studium



Das Differentielle Leistungsangst Inventar (DAI) basiert auf dem funktional-theoretischen Modell von Rost und Schermer (1997, 2007) mit insgesamt zwölf Skalen, die vier modifikationsrelevanten Bereichen zugeordnet sind (vgl. Kröner et al., 2009, S. 187 ff):

  • individuell auslösende Bedingungen (AUS),
  • Manifestation (MAN),
  • Copingstrategien (COP)
  • Stabilisierungsformen (STAB) der Leistungsängstlichkeit.

Die Big Five sind das derzeit am weitesten verbreitete Persönlichkeitsmodell, das fünf breit angelegte und relativ unabhängige Persönlichkeitsdimensionen umfasst (vgl. Kröner et al., 2009, S. 187 ff). Dazu gehören:

  • Neurotizismus (N),
  • Extraversion (E),
  • Offenheit für Erfahrung (O),
  • Verträglichkeit (V)
  • Gewissenhaftigkeit (G) .

In Studie 1 wurde das funktional-theoretische Modell der Leistungsängstlichkeit, welches dem DAI zugrunde liegt, unter Verwendung konfirmatorischer Faktoranalysen anhand der Daten von Schilling, Rost & Scherner (2004) geprüft und auf Äquivalenz für männliche und weibliche Studierende untersucht. Die konfirmatorische Faktoranalyse bestätigte die von Schilling et al. (2004) mit explorativen Hauptkomponentenanalysen gefunden Resultate. Die faktorielle Struktur bei Männern und Frauen war sehr ähnlich. Zudem ergab sich eine hohe Korrelation von Angstauslösung, Angstmanifestation und internaler Stabilisierung (vgl. Kröner et al., 2009, S. 187 ff).

In Studie 2 wurden die bisher nicht erforschten Zusammenhänge des DAI mit den Big Five exploriert. Dabei fielen die meisten Korrelationskoeffizienten in Studie 1 und 2 recht ähnlich aus. Externale Stabilisierung korrelierte schwach mit der Big Five. Erwartungsgemäß korrelierte Neurotizismus stark mit Angstauslösung, Angstmanifestation und internale Stabilisierung. Die höchsten Korrelationen zwischen Persönlichkeitsfaktoren und Copingstrategien bestanden zwischen Gewissenhaftigkeit und der DAI-Skala produktives Arbeitsverhalten bzw. mit der DAI-Skala Vermeiden und Mogeln. Auch zwischen Offenheit und der DAI-Skala Relaxation und Antizipation ergab sich eine hohe Korrelation (vgl. Kröner et al., 2009, S. 187 ff).

Der Einsatz des DAI in der Leistungsängstlichkeitsdiagnostik bei Studierenden bewährte sich sowohl in Studie 1 wie auch in Studie 2 als Forschungsinstrument aber auch als Instrument in der Individualdiagnostik. Hingegen bleibt die Frage offen, welche Rolle die Studienrichtung auf das Ausmaß an Prüfungsbelastung spielt (vgl. Kröner et al., 2009, S. 187 ff).

Wedel & Thomsen (2017) haben untersucht, ob es Eigenschaften gibt, die typisch für bestimmte Studienrichtungen sind. Für die Studie erhob man bei angehenden Studierenden in den Fächern VWL, BWL, Jus, Politikwissenschaften und Psychologie die „Big Five“ der Persönlichkeit (Neurotizismus, Extraversion, Offenheit, Gewissenhaftigkeit und Verträglichkeit). Es zeigte sich dabei, dass einige Persönlichkeitsmerkmale schon vor Studienbeginn und je nach Fach unterschiedlich stark ausgeprägt sind, denn so neigen angehende Studenten der Volks- oder Betriebswirtschaftslehre zu Selbstüberschätzung, Psychopathie und rücksichtslosem, manipulativem Verhalten. Diese Eigenschaften zählen zur Dunklen Triade, bestehend aus den Merkmalen Narzissmus, Psychopathie und Machiavellismus, die sich unter anderem in Egozentrismus und rücksichtslosem Verhalten äußern.
Männliche Probanden hatten dabei bei allen Merkmalen der „Dunklen Triade“ signifikant höhere Werte als weibliche, doch innerhalb der Studienrichtungen gab es keine nennenswerten Geschlechtsunterschiede mehr, auch wenn der Frauenanteil stark variierte. Insgesamt war Psychologie die Fachrichtung mit der geringsten Neigung in den drei dunklen Persönlichkeitsmerkmalen, doch sind Psychologiestudierende viel neurotischer als Wirtschafts- und Politikwissenschaftsstudierende, sind aber auch verträglicher und offener. Weibliche Studien-Anwärterinnen zeigen im Durchschnitt einen höheren Wert an Neurotizismus, Verträglichkeit und Gewissenhaftigkeit. Offenbar prägt nicht erst das Studienumfeld die Studierende, sondern Wirtschaftsstudenten haben schon viel früher gelernt, ihre Ellbogen einzusetzen und sprichwörtlich über Leichen zu gehen, um ihre Ziele zu erreichen. Dieser Befund passt auch zu Forschungergebnissen über die Persönlichkeitsmerkmale von Menschen in den Chefetagen großer Firmen.

Literatur

Vedel, A., Thomsen, D. K. (2017). The Dark Triad across academic majors. Personality and Individual Differences, 116, 86–91.
Kröner, S., Sparfeldt, J., Buch, S., Zeinz, H. & Rost, D. (2009). Leistungsangst bei (Lehramts-)Studierenden – Exploration der Zusammenhänge mit der Big Five. Psychologie in Erziehung und Unterricht, 56, 187-199.



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Prognose des Studienabbruchs



Hermann Brandstätter, Ludwig Grillich und Alois Farthofer
Prognose des Studienabbruchs

I. Methode
Stichprobe
Die hier analysierten Daten stammen von Maturanten, die in den Jahren 1991 bis 1998 an Studienberatungstests der Universität Linz teilgenommen, nach der Matura ein Studium dort begonnen und die Universität nicht gewechselt haben. Sie wurden nach jeweiligem Sommer- bzw. Wintersemester zu ihren Studienerfahrungen wieder befragt (vgl. Brandstätter, Grillich & Farthofer 2006, S. 122-123).
Prognose- und Erfolgskriterien
Hier werden die Studienberatungsdaten (Prognosedaten) und Studienerfolgsdaten (Kriteriendaten) näher angeführt und erklärt. Für die Analyse standen auch Archivdaten über alle absolvierten Prüfungen zur Verfügung (vgl. Brandstätter et al. 2006, S. 123).

II. Ergebnisse
Die Ergebnisse werden in drei Abschnitte untergliedert:
1. Cox-Regressionsanalysen
2. Strukturgleichungsmodell
3. Mehrebenen-Analyse
(vgl. Brandstätter et al. 2006, S. 123-124).
Cox-Regressionsanalysen der Bedingungen des Studienabbruchs im Zeitverlauf
In dieser Analyse geht es darum, die Dauer, in Form von Studiensemestern, zwischen Studienbeginn und -abbruch festzustellen. Diese, als „abhängige Variable“ bezeichnete Zeitspanne (auch „Drop-Out“ genannt) wird von den Risikofaktoren negativ bzw. positiv beeinflusst. Als entscheidender Einflussgröße auf die Variable, stellte sich der Verlauf des ersten Studiensemesters heraus. Hier hängt es jedoch nicht nur von den tatsächlichen Semesterleistungen, sondern vielmehr von der Bewertung dieser Leistungen durch die Studierenden ab. Die Unzufriedenheit mit dem Studium, sowie Schwächen bei Testleistung, Belastbarkeit und Problembelastung der Studienwahl sind, laut einer nachträglichen Studie von Bergmann, Brandstätter und Eder, essentielle Ursachen für den Studienabbruch (vgl. Brandstätter et al. 2006, S. 124-126).
Prüfung von Strukturgleichungsmodellen
Anders als bei der Cox-Regressionsanalyse ist hier nicht der „Drop-Out“ die maßgebliche Variable, sondern die „Stabilität der Studienwahl“. In diesem Modell werden die vorhin bestimmten Risikofaktoren mit einer Anzahl von beobachteten Variablen in Beziehung gesetzt. So werden die einzelnen Auswirkungen der Einflussgrößen aufeinander sichtbar. Bei dieser Analyse ergaben sich der Zeitaufwand für Erwerbstätigkeit, die Erstsemester-Leistung und die Studienzufriedenheit. als die bedeutenden Determinanten für die Stabilität der Studienwahl (vgl. Brandstätter et al. 2006, S. 126-128).
Mehrebenen-Analysen
Unterscheidet sich zu den bisher berichteten Analysen, da dort keine signifikanten Unterschiede zwischen den Fakultäten und innerhalb der Fakultät zwischen den Studienrichtungen geben. In einer hierarchisch konzipierten logistischen Mehrebenen-Regressionsanalyse stellte sich heraus, dass sich weder die zweite, noch die dritte Analyseebene signifikant unterscheiden (vgl. Brandstätter et al. 2006, S. 128).

III. Diskussion
Diese Studie sagt ausschließlich etwas über die individuellen Einflussfaktoren auf den Studienerfolg aus. Andere Gegebenheiten, wie die Organisation des Studiums, werden hier außer Acht gelassen (vgl. Brandstätter et al. 2006, S. 128).
Schul- und Testleistungen, widergespiegelt in der Qualität und Quantität der Prüfungen im Erstsemester, spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewertung des Studienabbruch-Risikos. Auch Persönlichkeitsmerkmale, sowie die eigene Zufriedenheit mit dem Studium und die Problembelastung des Studiums haben großen Einfluss auf das Drop-Out-Risiko. Eine ausführliche Information vor Aufnahme des Studiums kann daher bei der Vermeidung von Risikofaktoren hilfreich sein (vgl. Brandstätter et al. 2006, S. 128-129).


Das Ziel dieses Berichts ist die Klärung der individuellen Bedingungen des Studienabbruchs anhand von Daten, die seit 1991 an der Universität Linz gesammelt wurden. Die Daten stammen von Studierenden der Universität Linz, die in ihrem letzten Schuljahr an Studienberatungstests und drei bis siebzehn Semester später an einer Befragung zu ihren Studienerfahrungen teilgenommen haben. Dazu konnten noch Zeitreihen von Prüfungsergebnissen analysiert werden.
Es wurden Cox-Regressionsanalysen, Strukturgleichungsmodelle und Mehrebenen-Analysen verwendet
Die analysierten Daten stammen von 948 Maturanten, davon 407 weiblich, die in den Jahren 1991 bis 1998 an Studienberatungstests teilgenommen haben und nach der Matura an einer der drei Fakultäten dieser Universität begonnen und die Universität nicht gewechselt haben.

Als Studienabbrecher/in wurde kodiert, wer sich in der Befragung als solche/r deklarierte, dazu jene, die (ohne Studienabschluss und ohne Universitätswechsel) keine Prüfung in den letzten drei Semestern des Beobachtungszeitraums abgelegt haben und mit den vorher absolvierten Prüfungen unter dem Durchschnitt der Studierenden gleicher Anzahl von Studiensemestern in der betreffenden Fakultät sind.

Methoden
Cox-Regressionsanalyse
Abhängige Variable ist hier die Anzahl der Studiensemester bis zum Ereignis „Studienabbruch“
Strukturgleichungsmodelle
Strukturgleichungsmodelle prüfen, wie weit die Daten einem hypothetischen Wirkungsmuster der unabhängigen Variablen auf der Ebene latenter Konstrukte entsprechen.
Ein Vorteil ist die wirksamere Verarbeitung von Variablen mit teilweise fehlenden Daten. Dies ermöglicht z. B. die Einbeziehung der Variablen „Zeitaufwand für Erwerbstätigkeit“, für die nicht in allen Jahren Daten erhoben wurden.
Cox-Regression im Vergleich zum Strukturgleichungsmodell
Die Ergebnisse der beiden Arten von Analysemodellen sind nur schwer vergleichbar. Doch stimmen die beiden Modelle in zwei wesentlichen Punkten überein: (a) Der Einfluss von Schulleistung und kognitiver Testleistung auf das Drop-out-Risiko wird zu einem wesentlichen Teil durch die Studienleistung des ersten Semesters vermittelt. (b) Persönlichkeitseigenschaften und Interessenkongruenz leisten einen zusätzlichen Beitrag zur Erklärung von Drop-out.
Mehrebenen-Analysen
Mehrebenen-Analysen beantworten die Frage, ob die Parameter von Regressionsanalysen mit Drop-out als abhängiger Variable für die verschiedenen Fakultäten und innerhalb der Fakultäten für die verschiedenen Studienrichtungen gleichermaßen gelten.

Ergebnisse
Schul- und Testleistungen
Es wurde herausgefunden, dass das Risiko eines Studienabbruchs umso höher ist, je niedriger die Test- und Schulleistungen waren. Dieser Einfluss wird in erheblichem Ausmaß, durch Anzahl und Qualität der Prüfungen des ersten Semesters vermittelt.
Persönlichkeitsmerkmale
Selbstkontrolle, Belastbarkeit und Introversion, tragen zusätzlich zu Test- und Schulleistungen zur Aufklärung des Drop-Out Risikos bei. Da 10 % der Varianz der Schulleistungen und 8 % des Studienleistungen durch Selbstkontrolle, Belastbarkeit und Introversion erklärt werden.
Studienzufriedenheit
Mängel in den Prüfungsleistungen (Notendurchschnitt und Prüfungszahl pro Semester) sind zwar die wichtigsten objektiven „Faktoren“ des Studienabbruchs. Es kommt aber auch darauf an, wie diese Fakten von den Betroffenen interpretiert werden, das heißt in welchen Maße sie den Erwartungen zuwiderlaufen und wie man glaubt die Krise in der Zukunft bewältigen zu können.
Problembelastung der Studienwahl
Teilnehmer/innen der Studienberatungstests, die sich in ihrer Studienwahl eher unsicher, wenig informiert und hinsichtlich der Berufsaussichten besorgt fühlten, zeigten wider Erwarten ein geringeres Drop-out Risiko. Das ist vor allem auf das Problem „Sorge vor der beruflichen Zukunft“ zurück zu führen. Die Sorge vor dem Übertritt ins Berufsleben scheint daher eine gewisse Beharrlichkeit im Studium zu fördern
Folgerungen für die Studienwahl- und Studienkrisenberatung
Man sollte sich daher vor Aufnahme eines Studiums möglichst gut über die individuellen Chancen und Risiken der einen oder anderen Entscheidung informieren.
Bei ungünstigen Ergebnissen bei Beratungstests soll vor allem bei jenen Widerstandskraft geweckt werden die in der Lage sind ein Studium trotz ungünstiger Prognosen zu bewältigen und dass günstige Ergebnisse nicht nur jene bestätigen, die von ihren Chancen ohnehin überzeugt sind, sondern vor allem jene ermutigen, die sich ein erfolgreiches Studium nicht so recht zutrauen.
Im späteren Verlauf des Studiums zu scheitern, kann wesentlich durch Teilnahme an Studienberatungstests reduziert werden, wie dies für die drei Fakultäten der Johannes-Kepler-Universität Linz gezeigt werden konnte.

Verwendete Literatur
Brandstätter, H., Grillich, L. & Farthofer, A.(2006). Prognose des Studienabbruchs. Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie, 38 (3), 121-131.



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