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Sitzungsübersicht
Sitzung
F9‒S25: Struktur und Determinanten von fachspezifischem Engagement
Zeit:
Freitag, 27.03.2020:
9:00 - 10:45

Ort: S25

Präsentationen

Struktur und Determinanten von fachspezifischem Engagement

Chair(s): Franziska Templer (Pädagogische Hochschule Bern, Schweiz), Miriam Weich (Pädagogische Hochschule Bern, Schweiz)

DiskutantIn(nen): Diana Raufelder (Universität Greifswald)

Wie sehr sich Schülerinnen und Schüler in einem Schulfach engagieren, wirkt sich beträchtlich auf ihre fachspezifischen Leistungen und Laufbahnentscheidungen aus (Lent et al., 2008; Sinatra, Heddy, & Lombardi, 2015; Wang, Fredricks, Ye, Hofkens, & Linn, 2016). Da Engagement veränderbar ist und durch entsprechende Interventionen im Schulunterricht erhöht werden kann, rückt das Konstrukt zunehmend ins Blickfeld der Forschung (Appleton, Christenson, & Furlong, 2008; Kelly & Zhang, 2016; Wang & Degol, 2014). Verstanden wird es als multidimensionales Konstrukt, das aus einer emotionalen, verhaltensbezogenen und kognitiven Komponente besteht (Fredricks, Blumenfeld, & Paris, 2004). Die emotionale Komponente umfasst affektive Reaktionen, wie zum Beispiel Freude oder Interesse gegenüber einem Lerngegenstand bzw. Schulfach (Linnenbrink-Garcia & Pekrun, 2011). Die kognitive Dimension beinhaltet Selbstregulationsstrategien, wie zum Beispiel selbständige Zieldefinitionen oder das „Dranbleiben“ an herausfordernden Aufgaben (Zimmerman, 1990). Die verhaltensbezogene Dimension bezieht sich auf die aktive Teilhabe an Lernaufgaben, zum Beispiel durch Anstrengung, Persistenz und Aufmerksamkeit (Sinatra et al., 2015; Skinner, 2016). Schulfachbezogen wurden diese Dimensionen insbesondere für das Fach Mathematik nachgewiesen (Wang et al., 2016). Weniger weiss man hingegen über die Struktur von Engagement in anderen Fächern, keine Befunde gibt es zum strukturellen Zusammenspiel der Dimensionen, wenn man mehrere Fächer gleichzeitig betrachtet. Da fachspezifisches Engagement bislang immer nur auf ein Fach bezogen untersucht wurde, fehlen bislang zudem Erkenntnisse, ob das Engagement in Schulfächern eher durch fachspezifische oder fachunspezifische Faktoren determiniert ist. Ferner ist der empirische Zusammenhang zwischen Motivation und Engagement an vielen Stellen noch unklar (Sinatra et al., 2015; Wang & Degol, 2014).

Das geplante Symposium greift diese Forschungsdesiderate auf mit dem Ziel, Erkenntnisse zur Struktur und zur Fachspezifität von Engagement zu gewinnen und Zusammenhänge mit motivationalen Variablen zu analysieren. Die Beiträge setzen unterschiedliche, etablierte Instrumente zur Messung von Engagement ein. Im Fokus steht nicht nur Mathematik, sondern auch das Fach Deutsch, das im Hinblick auf Engagement noch kaum untersucht wurde.

Im ersten Beitrag („Fachspezifisches und Fachunspezifisches im Engagement von Schülerinnen und Schülern in Mathematik und Deutsch“) untersuchen Weich, Göllner, Trautwein und Stalder die faktorielle Struktur von Engagement in den Fächern Mathematik und Deutsch. Ferner trennen sie im emotionalen, kognitiven und verhaltensbezogenen Engagement beider Fächer jeweils fachspezifische und fachübergreifende Anteile voneinander und untersuchen die zeitliche Konsistenz der jeweiligen Anteile. Engagement wird mit dem Selbstberichtsinstrument von Wang et al. (2016) erhoben.

Im zweiten Beitrag („Fachspezifisches und fachunspezifisches Engagement von Schülerinnen und Schülern: Eine Analyse auf Schüler- und Klassenebene“) analysieren Göllner, Jaekel und Trautwein die faktorielle Struktur von Engagement in den Fächern Deutsch und Mathematik einerseits auf individueller, andererseits auf Klassenebene. Dabei separieren sie fachspezifische und fachunspezifische Anteile auf beiden Ebenen. Engagement wird mit dem Selbstberichtsinstrument von Fredricks et al. (2005) gemessen.

Im dritten Beitrag („Reziproke Effekte zwischen der selbstbestimmten Motivation im Mathematikunterricht und dem Lernverhalten“) untersuchen Augustin und Hascher die Wechselwirkung von motivationalen Variablen und Lernverhaltensindikatoren (Anstrengung, Unaufmerksamkeit und Prokrastination) im Fach Mathematik. Diese Indikatoren können als spezifische Ausprägungsformen von verhaltensbezogenem Engagement aufgefasst werden (Skinner, 2016).

Alle drei Beiträge untersuchen Determinanten von fachspezifischem Engagement. Beiträge 1 und 2 konzentrieren sich auf fachspezifische versus -unspezifische Anteile in den drei Engagementdimensionen. Darauf aufbauend untersuchen sie die zeitliche Konsistenz dieser Anteile (Beitrag 1) bzw. Unterschiede in der faktoriellen Struktur auf Schüler- und Klassenebene (Beitrag 2). Beitrag 3 fokussiert auf den reziproken Zusammenhang zwischen verhaltensbezogenem Engagement und motivationalen Variablen. Insgesamt leistet das Symposium einen Beitrag zur Schliessung wesentlicher Forschungslücken im Forschungsfeld zu Engagement. Daraus lassen sich neue Erkenntnisse ableiten, wie fachspezifische Leistungen im Schulunterricht verbessert werden können.

 

Beiträge des Symposiums

 

Fachspezifisches und Fachunspezifisches im Engagement von Schülerinnen und Schülern in Mathematik und Deutsch

Miriam Weich1, Richard Göllner2, Ulrich Trautwein2, Barbara Stalder1
1Pädagogische Hochschule Bern, Schweiz, 2Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung, Eberhard Karls Universität Tübingen

Theorie und Fragestellung

Engagement gilt als Schlüsselvariable zur Erklärung von schulischem Erfolg (Fredricks, Blumenfeld, & Paris, 2004; Wang, Fredricks, Ye, Hofkens, & Linn, 2016): Engagierte Schülerinnen und Schüler haben eine positive Einstellung gegenüber dem Lerngegenstand (emotionale Dimension), regulieren ihr Lernen selbstständig, wollen komplexe Konzepte verstehen (kognitive Dimension), arbeiten konzentriert und beteiligen sich am Unterricht (verhaltensbezogene Dimension; Fredricks et al., 2004; Wang & Eccles, 2012). Ausgehend von Forschungen zum globalen schulbezogenen Engagement eines Schülers bzw. einer Schülerin (e.g. Fredricks et al., 2004; Li & Lerner, 2011) beschäftigen sich zunehmend mehr Studien mit fachspezifischem Engagement (e.g. Fredricks, Hofkens, Wang, Mortenson, & Scott, 2017; Kelly & Zhang, 2016; Wang et al., 2016). Allerdings wird hier zumeist nur ein Fach untersucht, sodass das Engagement per se als fachspezifisch gilt und fachübergreifende Komponenten nicht berücksichtigt werden. Man kann jedoch davon ausgehen, dass die einzelnen Dimensionen auch fachübergreifende Komponenten beinhalten. Metakognitionen als Teil von kognitivem Engagement (Fredricks & McColskey, 2012) oder Persistenz als Teil von verhaltensbezogenem Engagement (Skinner, 2016) sind beispielsweise nicht rein fachgebunden (Constantin, Holman, & Hojbotă, 2011; Sinatra, Heddy, & Lombardi, 2015). Sind also eher diese fachübergreifenden oder eher fachspezifische Faktoren für fachspezifisches Engagement konstitutiv? Existieren Unterschiede zwischen den Fächern? Bislang fehlen Befunde hierzu.

Ziel der Studie ist zu untersuchen, inwieweit sich das Engagement von Schülerinnen und Schülern (9. Klassenstufe) in Deutsch und Mathematik anhand der drei Engagementdimensionen beschreiben lässt und ob es zudem fachspezifische als auch fachunspezifische Anteile aufweist. Hierzu prüfen wir (1) die faktorielle Struktur eines bekannten Instrumentes zu Erfassung von fachspezifischem Engagement, (2) separieren für die resultierenden Dimensionen fachspezifische und fachunspezifische Anteile und (3) prüfen die zeitliche Konsistenz der Anteile über den Verlauf des Schuljahres.

Methode

Im Rahmen der Studie wurden Schülerinnen und Schüler aller deutschsprachigen Gymnasien im Kanton Bern zu Beginn und am Ende des 9. Schuljahres (= erstes Gymnasialjahr) 2017/18 vor Ort online befragt. Dafür standen reguläre Unterrichtslektionen zur Verfügung. Die Stichprobe bestand aus 1.482 Schülerinnen und Schülern (57% weiblich, 91% in der Schweiz geboren). Das fachspezifische Enga-gement in Mathematik und Deutsch wurde jeweils mit 5 (kognitiv), 4 (verhaltensbezogen) bzw. 3 (emo-tional) Items erfasst (vgl. Wang et al., 2016).

Zur Beantwortung unserer Fragestellungen berechneten wir zunächst für beide Messzeitpunkte kon-firmatorische Faktorenanalysen mit jeweils drei korrelierten latenten Faktoren (kognitives, verhaltens-bezogenes, emotionales Engagement) pro Fach. Anschließend wurden zur Trennung fachübergreifender und fachspezifischer Anteile zu beiden Messzeitpunkten jeweils bifaktorielle Modelle eingesetzt. Diese bestanden aus drei korrelierten fachunspezifischen latenten Faktoren (kognitive, verhaltensbezogene, emotionale Dimension) sowie pro Dimension aus zwei spezifisch unkorrelierten fachspezifischen latenten Faktoren (Mathematik, Deutsch). Die Analyse beider Messzeitpunkte erfolgte im Rahmen eines Analysemodells.

Ergebnisse

(1) Das Engagement weist erwartungsgemäss in Deutsch und Mathematik jeweils drei Dimensionen auf (Fit Modell dreidimensional: 𝜒² = 2601.763***; df = 973; RMSEA = .038; SRMR = .053; CFI = .924; TLI = .912; Fit Modell eindimensional: 𝜒² = 6498.439***; df = 1033; RMSEA = .067; SRMR = .088; CFI = .746; TLI = .722). Es besteht metrische Invarianz über die Zeit. (2) Alle Dimensionen besitzen fachspezifische und fachunspezifische Anteile (𝜒² = 2222.585***; df = 939; RMSEA = .036; SRMR = .051; CFI = .935; TLI = .922). Mittelt man die Anteile der Items pro Dimension, zeigt sich: Die verhaltensbezogene Dimension ist am fachunspezifischsten (MZP1 - Mathe/Deutsch unspezifisch: 33%/37%; spezifisch: 23%/17%), die emotionale am fachspezifischsten (MZP1 - Mathe/Deutsch unspezifisch: 7%/13%; spezifisch: 63%/48%), die Fachspezifität bei der kognitiven Dimension ist fachabhängig (MZP1 - Mathe/Deutsch unspezifisch: 13%/20%; spezifisch: 22%/6%). (3) Die Fachspezifität von Engagement nimmt während des ersten Gymnasialjahres zu (MZP2 - verhaltensbezogen Mathe/Deutsch unspezifisch: 27%/25%; spezifisch: 30%/30%; emotional Mathe/Deutsch unspezifisch: 7%/7%; spezifisch: 62%/50%), ausgenommen kognitives Engagement in Deutsch (MZP2 - Mathe/Deutsch unspezifisch: 12%/30%; spezifisch: 31%/2%).

 

Fachspezifisches und fachunspezifisches Engagement von Schülerinnen und Schülern: Eine Analyse auf Schüler- und Klassenebene

Richard Göllner, Ann-Kathrin Jaekel, Ulrich Trautwein
Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung, Eberhard Karls Universität Tübingen

Theoretischer Hintergrund

Das schulische Engagement von Schülerinnen und Schülern gehört zu den zentralen Bestimmungsgrößen einer erfolgreichen Schullaufbahn (z.B. Wang & Eccles, 2012; Weich & Stalder, in press). Entsprechend gilt Engagement als eine wichtige Prozessgröße, um die relevanten Determinanten des Lernens auf Seiten des Fachunterrichts zu identifizieren sowie deren Konsequenzen für das Lernen von Schülerinnen und Schülern besser zu verstehen (z.B. Konold, Cornell, Jia & Malone, 2018). Allerdings sind zentrale Fragen zu Erfassung des schulischen Engagements und seiner Fachspezifität nach wie vor nur teilweise geklärt. Insbesondere ist offen, inwiefern sich die bereits bekannten Engagementdimensionen (verhaltensbezogen, emotional und kognitiv) nicht nur als individuelle Merkmale von Schülerinnen und Schülern manifestieren, sondern auch als Klassenmerkmale fungieren und inwieweit sich fachspezifische und fachunspezifische Anteile des Engagements nachweisen lassen.

Fragestellung

Folgende Fragestellungen sollen im Rahmen der Untersuchung beantwortet werden:

1. Erstens soll geprüft werden, inwieweit sich mit dem verhaltensbezogenen, kognitiven und emotionalen Engagement drei Dimensionen in Deutsch und Mathematik hinreichend gut unterscheiden lassen.

2. Zweitens wird untersucht, inwieweit das Engagement in beiden Fächern nicht nur ein individuelles Merkmal von Schülerinnen und Schülern ist, sondern ebenso zwischen Klassen variiert.

3. Schließlich soll geprüft werden, inwieweit auf Schüler-und Klassenebene sowohl fachspezifische als auch fachunspezifische Anteile des Engagements in beiden Fächern identifiziert werden können.

Methode

Grundlage der Untersuchung sind Daten des ersten Messzeitpunktes der Unterrichtsstudie „Unterricht aus Schülersicht“ (UNITAS), die im Frühjahr/Sommer 2018 und 2019 durchgeführt wurde. Im Rahmen der Untersuchung wurden N = 6.479 Schülerinnen und Schüler (K = 401 Klassen) der fünften bis zehnten Klassenstufe an 27 allgemeinbildenden Schulen in Baden-Württemberg zum Unterricht in Mathematik und Deutsch befragt. Zur Erfassung des schulischen Engagements von Schülerinnen und Schülern diente ein etabliertes Fragebogeninstrument von Fredricks und Kollegen (Fredricks, Phyllis, Friedel & Paris, 2005)), das mit dem verhaltensbezogenen (z.B. sich an Regeln halten), dem emotionalen (z.B. Aufgaben im Unterricht interessant finden) und dem kognitiven Engagement (z.B. Aufgaben im Unterricht auf Fehler überprüfen) drei bekannte Engagementdimensionen unterscheidet. Auf der Grundlage der Einzelitems wurden konfirmatorische Mehrebenenfaktoranalysen angewendet, um (a) die faktorielle Struktur in beiden Fächern auf Schülerebene, (b) die faktorielle Struktur in beiden Fächern auf Klassenebene und (c) fachspezifisches und fachunspezifisches Engagement auf beiden Analyseebenen zu untersuchen. Zur Analyse der Fachspezifität wurden Bi-Faktormodelle verwendet.

Ergebnisse und Diskussion

Die Ergebnisse der Faktorenanalysen zeigten, dass auf Schülerebene alle drei Engagementdimensionen in beiden Fächern empirisch trennbar sind (𝜒²(777) = 5,111.55, p < .001, CFI = .95, TLI = .95, RMSEA = .03, SRMRinnerhalb = .04). Die Faktorinterkorrelationen lagen zwischen .48 ≤ r ≤ .67 innerhalb beider Fächer und zwischen .17 ≤ r ≤ .65 zwischen beiden Fächern. Demgegenüber zeigte das Modell auf Klassenebene eine weniger gute Passung (SRMRzwischen = .12), wobei dies in erster Linie auf eine vergleichsweise geringe Variation des kognitiven Engagements (Mathematik: ICC(1) = .05; Deutsch: ICC(1) = .08) zurückzuführen war. Demgegenüber zeigte das verhaltensbezogene (Mathematik: ICC(1) = .14; Deutsch: ICC(1) = .14) und das emotionale Engagement (Mathematik: ICC(1) = .16; Deutsch: ICC(1) = .19) eine substantiellere Variation zwischen Klassen. Zudem konnten auf der Schülerebene für alle drei Dimensionen fachspezifische und fachunspezifische Anteile des schulischen Engagements gefunden werden, wobei sich für das emotionale Engagement die höchsten fachspezifischen Anteile ergaben. Schließlich konnten für das emotionale Engagement auch auf Klassenebene fachspezifische und geringe fachunspezifische Anteile gefunden werden. Für das verhaltensbezogene und kognitive Engagement waren lediglich fachunspezifische Anteile nachweisbar. Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse, dass das schulische Engagement ein durchaus hohes Maß an Fachspezifität aufweist und mit Ausnahme des kognitiven Engagements auch in erheblicher Weise zwischen Klassen variiert.

 

Reziproke Effekte zwischen der selbstbestimmten Motivation im Mathematikunterricht und dem Lernverhalten

Tanja Augustin, Tina Hascher
Universität Bern

Mit Motivation wird «die aktivierende Ausrichtung des momentanen Lebensvollzugs auf einen positiv bewertenden Zielzustand» beschrieben (Rheinberg, 2008, S. 16). Motivation für ein Verhalten wird dabei von personen- und situationsbezogenen Einflüssen, den antizipierten Handlungsergebnissen und deren Folgen geprägt (Heckhausen & Heckhausen, 2006). Sie kann daher als die treibende Kraft für das Lernen gesehen werden, welche von situativen Anreizen, persönlichen Präferenzen und deren Wechselwirkungen abhängt (Dresel, 2004). Entsprechend beeinflusst die Motivation das Lernverhalten von Schülerinnen und Schüler und wirkt sich auf ihre Leistungen aus. Diese Wirkungskette wurde bereits in diversen Studien nachgewiesen (z.B. Baker & Wigfield, 1999; Reeve, Jang, Carrell, Jeon, & Barch, 2004; Vallerand & Bissonnette, 1992; Vansteenkiste, Timmermans, Lens, Soenens, & Van den Broeck, 2008).

Motivation kann jedoch unterschiedliche Formen annehmen. Die Selbstbestimmungstheorie sieht die drei Grundbedürfnisse nach Autonomie, Kompetenz und sozialer Eingebundenheit als zentrale Determinante für die Qualität der motivationalen Ausprägung (Deci & Ryan, 1993). Deshalb ist davon auszugehen, dass Erfolgserlebnisse im Unterricht und die Wahrnehmung der eigenen Kompetenzen einen positiven Einfluss auf die beiden selbstbestimmten Regulationsformen (intrinsische und identifizierte Motivation) haben (Deci & Ryan, 2000; Götz, 2017; Katz, Eilot, & Nevo, 2014; Kunter, 2005). Dies bedeutet, dass das Lernverhalten und die selbstbestimmte Motivation durch Wechselwirkungen in Form von reziproken Beziehungen miteinander verknüpft sind.

Im vorliegenden Beitrag wird deshalb der Frage nachgegangen, ob bei Sekundarschülerinnen und Sekundarschülern reziproke Effekte zwischen der selbstbestimmten Motivation und den Lernverhaltensindikatoren Anstrengung, Unaufmerksamkeit und Prokrastination im Mathematikunterricht festgestellt werden können. Es wird einerseits davon ausgegangen, dass Schülerinnen und Schüler mit einer höher ausgeprägten selbstbestimmten Motivation sich im Unterricht mehr anstrengen und andererseits eine höhere Anstrengung wiederum zu einer höheren selbstbestimmten Motivation führt. Für die Zusammenhänge mit Unaufmerksamkeit und Prokrastination wird angenommen, dass höhere Werte in der selbstbestimmten Motivation zu tieferen Werten bei Unaufmerksamkeit und Prokrastination sowie tiefere Werte in der Unaufmerksamkeit und Prokrastination zu höheren Werte in der selbstbestimmten Motivation führen.

Die Hypothesen wurden anhand längsschnittlicher Daten von 348 Schülerinnen und Schülern während der 7. und 8. Klassenstufe (3 Messzeitpunkte) zum Mathematikunterricht überprüft. Die verwendeten Daten stammen aus dem vom Schweizerischen Nationalfond geförderten Projekt «EMo-Math», dessen Ziel die Förderung von positiven Emotionen und der Motivation im Mathematikunterricht in der Adoleszenz war (z.B. Brandenberger, Hagenauer & Hascher, 2018). Die Analysen der bidirektionalen Beziehungen erfolgte anhand von insgesamt sechs latenten cross-lagged Strukturgleichungsmodellen.

Die Ergebnisse zeigen teilweise hypothesenkonforme Ergebnisse zwischen der selbstbestimmten Motivation und den Lernverhaltensindikatoren im Mathematikunterricht über die drei Messzeitpunkte. Die cross-lagged Effekte variieren in Abhängigkeit der Lernverhaltensindikatoren und in Bezug auf die Stärke der Zusammenhangsrichtung. Die Ergebnisse werden in Bezug auf den Zusammenhang von Lernmotivation und Lernverhalten diskutiert.