Bisherige Studien haben folgende Bereiche, die für den Studienabbruch ausschlaggebend waren, untersucht: psychologische und soziodemografische Eigenschaften bzw. Rahmenbedingungen der Studierenden sowie institutionelle Merkmale. Ein Vergleich von erfolgreich Studierenden mit Studienabbrechern hat gezeigt, dass die Studienabbrecher einerseits schwächere Schulleistungen zeigten, andererseits auch die Selbsteinschätzung der eigenen Schulleistung ausschlaggebend war. Studienabbrecher schätzen ihre eigene Leistung im Vergleich zu den erfolgreich Studierenden deutlich schlechter ein. Weiters hat die Motivation des Studierenden einen großen Einfluss auf den Studienerfolg. Studienabbrecher sind zumeist extrinsisch motiviert. Bei den soziodemografischen Merkmalen wurde festgestellt, dass mit zunehmendem Alter bei Studienbeginn die Wahrscheinlichkeit des Studienabbruchs steigt. Darüber hinaus wurde nachgewiesen, dass Berufstätige öfter das Studium abbrechen. Studienabbrecher empfinden im Vergleich zu Absolventen das Lehrangebot als zu theoretisch (vgl. Schiefele, Streblow & Brinkmann, 2007, S. 128 f).
Bisher gab es noch wenige Untersuchungen zu den Unterschieden zwischen Früh- und Spätabbrechern. Es wurde bis dato festgestellt, dass bei Frühabbrechern hauptsächlich Motivationsdefizite festzustellen waren und bei Spätabbrechern finanzielle Engpässe oder berufliche Gründe zur vorzeitigen Beendigung des Studiums geführt haben (vgl. Schiefele, Streblow & Brinkmann, 2007, S. 129).
„Die vorliegende Studie ermöglicht die Überprüfung eines Großteils der bislang als wesentlich ermittelten Bedingungsfaktoren des Studienabbruchs. Darüber hinaus wurden einige Faktoren weitaus differenzierter als bisher erfasst“ (Schiefel, Streblow & Brinkmann, 2007, S. 129). Insbesondere untersucht wurden die Bereiche Motivation, Selbstkonzept, Lernstrategien, soziale Kompetenz, Lehrqualität und epistemologische Überzeugungen. Es wird ein besonderer Focus auf die Unterschiede zwischen Früh- und Spätabbrechern gelegt (vgl. Schiefel, Streblow & Brinkmann, 2007, S. 129).
Erwartungsgemäß wurde herausgefunden, dass die Abbrecher im Durchschnitt über schlechtere Abiturnoten verfügen als die Weiterstudierenden. Der Unterschied ist jedoch gering. Die Variablen Studieninteresse und Demotivation verteilten sich gleichmäßig auf die Früh- bzw. Spätabbrecher. Bei den Lernstrategien wurde ein signifikanter Unterschied zwischen den Abbrechern und Weiterstudierenden festgestellt. Die größten Differenzen ergaben sich zwischen Abbrechern und Weiterstudiereden bei der Demotivation und dem Studieninteresse. Mit zunehmender Studiendauer wird dieser Unterschied größer. Weiters auffällig war, dass sich die Abbrecher deutlich geringer Fachkenntnisse zuschreiben als die Weiterstudierenden. Die soziale Integration ist bei Spätabbrechern deutlich schlechter als bei den anderen Versuchsgruppen. Sowohl Früh- als auch Spätabbrecher haben geringere soziale Ängste als Weiterstudierende. Weiterstudierende geben somit dem sozialen Druck nach und fürchten eher soziale Konsequenzen, welche mit dem Studienabbruch einhergehen. Es zeigte sich, dass die Gruppe der Spätabbrecher trotz niedrigerer Motivation und negativer Sicht der Lehre weiterstudieren und hoffen, dass sich die Situation bessert. Frühabbrecher haben Alternativpläne und erkennen früher, dass sie besser andere Ziele verfolgen sollen (vgl. Schiefel, Streblow & Brinkmann, 2007, S. 138 f).
Ein Studienabbruch ist einerseits eine Fehlinvestition für die betroffene Person, welche Zeit und Einkommen verliert und andererseits für die Universität, da Lehrkapazitäten und Bildungsangebote vergeudet werden. Der Studienerfolg ist somit von hoher Bedeutung (vgl. Schiefel, Streblow & Brinkmann, 2007, S. 127). Eine Empfehlung ist die Studienberatung umfassender zu gestalten und den Betroffenen zu Beginn des Studiums bei der Auswahl des richtigen Studienfaches zu beraten. Darüber hinaus müssen die Studierenden während des Studiums hinsichtlich motivationalen Merkmalen, sozialer Integration, Lernstrategien und der Beurteilung der Lehre unterstützt werden (vgl. Schiefel, Streblow & Brinkmann, 2007, S. 138). „Schließlich legen unsere Ergebnisse nahe, dass der motivationsförderlichen Gestaltung von Lehrveranstaltungen eine zentrale Rolle bei der Präventation des Studienabbruchs zukommen kann“ (Schiefel, Streblow & Brinkmann, 2007, S. 140).
Aus dem Bericht der Studentin Mia Eck über ihren Umstieg von einer Schule auf die Universität
„Und du bist noch in der Schule – stelle dir erst einmal vor, wie viel Stoff das dann später in der Uni wird.“ Oder: „Im Studium lernt man für jede Klausur so viel wir für das Abitur“. Diese Sprüche habe ich während meiner Schulzeit oft zu hören bekommen und mich immer gefragt, wie man das Studium mit einer angeblich so großen Stoffmenge bewältigen soll. Mittlerweile bin ich selbst Studentin und kann sagen: Die Vorhersagen stimmen – es wird stressig!
Nachdem die Klausuren während des Semesters stets in weiter Ferne lagen, wurde mir in den vergangenen Wochen langsam, aber sicher klar, dass mit der Adventszeit auch die Prüfungsphase starten wird und ich mir den bearbeiteten Stoff dafür irgendwie merken muss.
Das Wissen aus zwölf Wochen, vier Modulen, zahlreichen Vorlesungen, Übungen und Tutorien galt es, sich so gut wie möglich anzueignen, um die erste Klausurenphase an der Uni idealerweise komplikationsfrei über die Bühne zu bringen.
Schnell wurde mir dabei klar, dass genügend Zeit und eine gute Organisation das A und O für eine möglichst erfolgreiche Lernphase sein würden, weshalb ich mir zunächst einen Überblick über alle Themen verschafft und anschließend einen groben Plan erstellt habe, wie ich die Inhalte zeitlich passend aufteilen kann.
Und dann hieß es lernen, lernen und noch einmal lernen – jeden Tag, auch am Wochenende. Mein Tagespensum wurde mit der Zeit immer höher; von anfänglich drei Stunden bis zu letztlich sieben bis acht Stunden pro Tag, die ich in der Bibliothek vor meinem Laptop verbracht habe. Während mich anfänglich noch die Motivation getragen hat, wurden die Tage immer eintöniger und nach und nach wurde es immer anstrengender, sich jeden Tag aufs Neue aufzuraffen und weiter zu arbeiten.
Anders als in der Schule trägt man als Studentin zudem ganz alleine die Verantwortung für das, was man tut und eben auch für das, was man nicht tut. Der Gedanke, dass niemand kontrollieren wird, ob man anwesend war, ob man gelernt hat und ob man den Stoff eigenständig nachgearbeitet hat, verleitet einen schnell dazu, sich bei mangelnder Motivation Pausen zu gönnen, für die man eigentlich überhaupt keine Zeit hat.
In der Uni laufen viele Dinge ganz anders als in der Schule. Das habe ich zuerst im Laufe des Semesters und jetzt auch bei der Vorbereitung auf die Klausurenphase gemerkt. Der Stoff wird mehr, die Eigenverantwortung größer und die Arbeitstage länger – die Vorbereitung auf die Klausuren ist nicht immer ein Spaziergang. Aber wie sagt man so schön – jeder wächst mit seinen Aufgaben!
In zunehmendem Maße kann menschliches Verhalten durch die Sammlung von Big Data überwacht werden, die Informationen über Verhaltensweisen und Standorte enthalten. Im Kontext der Hochschulbildung sammeln immer mehr Bildungseinrichtungen Daten über ihre StudentInnen, um deren Verhalten und akademische Leistungen zu bewerten oder auch vorherzusagen. Der durch die Pendemie Wechsel zur Online-Ausbildung erhöht die Menge der auf diese Weise gesammelten Daten dramatisch und wirft bereits Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre von StudentInnen auf. Bjerre-Nielsen et al. (2021) untersuchten die akademische Leistungen von StudentInnen einer Technischen Universität in Dänemark und fragten sich, ob die Vorhersageleistung für einen bestimmten Datensatz mit weniger in die Privatsphäre eingreifenden, aber aufgabenspezifischeren Daten ebenfalls erreicht werden kann. Sie stützen sich dabei auf Datensätze über eine große Studentenpopulation, die sowohl hochdetaillierte Messungen von Verhalten und Persönlichkeit als auch von Dritten gemeldete Verwaltungsdaten auf individueller Ebene enthielten. Sie fanden dabei heraus, dass Modelle, die mit den umfangreichen Verhaltensdaten geschätzt werden, tatsächlich in der Lage sind, akademische Leistungen außerhalb der Stichprobe genau vorherzusagen. Jene Modelle aber, die nur niedrigdimensionale und weniger in die Privatsphäre eingreifende administrative Daten verwenden, schnitten jedoch besser ab und verbesserten sich auch nicht, als man die in die Privatsphäre eingreifenden Verhaltensdaten hinzufügte.
Literatur
Bjerre-Nielsen, Andreas, Kassarnig, Valentin, Lassen, David Dreyer & Lehmann, Sune (2021). Task-specific information outperforms surveillance-style big data in predictive analytics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118, doi:10.1073/pnas.2020258118.
Schiefele, U., Streblow, L. & Brinkmann, J. (2007). Aussteigen oder Durchhalten – Was unterscheidet Studienabbrecher von anderen Studierenden? Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie, 39(3), 127-140.
https://www.bergstraesser-anzeiger.de/bananeweb_artikel,-bananeweb-erstsemester-uni-klausuren-vorbereitungen-_arid,2157578.html (23-12-18)
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