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Unter Studierenden ist akademische Prokrastination weit verbreitet und zieht diverse negative Konsequenzen wie Leistungseinbußen nach sich (Klingsieck, 2013; Steel, 2007). Prokrastination ist durch drei zentrale Merkmale charakterisiert. Erstens muss der Aufschub von Aufgaben freiwillig sein und darf nicht durch externe Faktoren verursacht werden (Steel, 2007). Zweitens entsteht eine Diskrepanz zwischen geplanter Absicht und tatsächlicher Handlung, ein sogenanntes „Intention-Action-Gap“ (Lay & Schouwenburg, 1993; Steel, 2007). Drittens ist mit Prokrastination die Erwartung negativer Konsequenzen in Form eines subjektiven Unbehagens, beispielsweise durch Schuldgefühle verbunden (Ferrari, 1998; Sirois & Pychyl, 2013). Diese Aspekte unterscheiden Prokrastination von strategischem Aufschieben, das normalerweise nicht von negativen Gefühlen begleitet wird (Chowdhury & Pychyl, 2018; Klingsieck, 2013; Wieland et al., 2018). Bisherige Skalen zur Erfassung von Prokrastination, wie die bekannte Tuckman Procrastination Scale (Tuckman, 1991), konzentrieren sich ausschließlich auf Verhaltensaspekte in Form des Aufschubs. Sie vernachlässigen die emotionale Komponente des subjektiven Unbehagens, die in neueren Veröffentlichungen als entscheidendes Element von Prokrastination betrachtet wird (Klingsieck, 2013; Krause & Freund, 2014; Wieland et al., 2018).

Bobe et al. (2022) adressierten diese Lücke bereits durch die Behavioral and Emotional Procrastination Scale (BEPS), die aus zwei Subskalen besteht. In Anlehnung an existierende Messinstrumente erfasst die erste Subskala „Aufschub“ verhaltensbezogene Aspekte der Prokrastination, wie z.B. freiwilliges Aufschieben wichtiger Tätigkeiten. Die Items der zweiten Subskala „Subjektives Unbehagen“ erheben Sorgen, Schuldgefühle sowie negative Stimmung angesichts des Aufschubes. Die BEPS erfasst Prokrastination somit inhaltsvalide und wurde bereits anhand einer nicht-repräsentativen Stichprobe auf faktorielle Validität, Messinvarianz und interne Konsistenz geprüft (Bobe et al., 2022). Die vorliegende Studie überprüft anhand einer repräsentativen Studierendenstichprobe diese Kriterien erneut, ergänzt Nachweise konvergenter und diskriminanter Validität und liefert standardisierte Normwerte.

Wir nutzen eine Quotenstichprobe von N = 980 Studierenden, die entsprechend der Verteilung in der Grundgesamtheit (Statistisches Bundesamt, 2021) rekrutiert wurde. Dazu haben wir, basierend auf den Merkmalen Geschlecht, Fachsemester, Studienrichtung und Hochschultyp repräsentative Cluster gebildet und somit die relative Häufigkeit bestimmter Merkmalskombinationen innerhalb der Grundgesamtheit in der Stichprobe abbilden können. Einige Cluster wurden nicht vollständig gefüllt, was in den Analysen durch entsprechende Gewichtungsfaktoren ausgeglichen wurde.

Für die faktorielle Validität der Skala lieferten sowohl das von Bobe et al. (2022) vorgeschlagene Modell mit korrelierten latenten Faktoren (c²(8) = 12.38; p =.135; RMSEA = .025; CFI = .999; SRMR = .015) als auch ein alternatives Modell mit zusätzlichem G-Faktor (c²(3) = 4.90; p =.179; RMSEA = .027; CFI = .999; SRMR = .006) gute Fit-Indizes (Hu & Bentler, 1999). Anhand des erstgenannten etablierten Modells, wurde metrische Invarianz zwischen den Geschlechtern (weiblich vs. männlich) bestätigt. Zusätzlich zu den Erkenntnissen von Bobe et al. (2022) wurde metrische Invarianz zwischen den Fachrichtungen (Gesellschaftswissenschaften vs. MINT vs. Sonstige) und skalare Invarianz zwischen den Hochschultypen (Universität vs. Fachhochschule) ermittelt.

Bei der Überprüfung konvergenter und diskriminanter Validität korrelierte die Tuckman Procrastination Scale hoch mit der BEPS-Subskala „Aufschub“ (r = .81), während der entsprechende Zusammenhang mit der BEPS-Subskala „Subjektives Unbehagen“ etwas weniger stark ausgeprägt war (r = .29). Beide Subskalen waren zudem leicht positiv mit anderen studienhinderlichen Variablen (z.B. Studienabbruchsintention) bzw. negativ mit studienförderlichen Variablen (z.B. Leistung) korreliert. Die internen Konsistenzen der Subskalen lagen konsistent im sehr guten Bereich (α = .90 bis .92, ω = .89 bis 92; Dunn & Baguley, 2014). Da die gezogene Stichprobe repräsentativ für die Grundgesamtheit ist, eignet sie sich zur Bestimmung von Normwerten. Diese wurden durch eine T-Transformation gewonnen, die aus den Ursprungswerten eine standardisierte Verteilung erzeugt. Dadurch können Einzelwerte der BEPS im Verhältnis zur Grundgesamtheit interpretiert werden.

Zusammengefasst sprechen die Ergebnisse für eine hohe Reliabilität und Validität der BEPS, was eine differenzierte Erfassung der Facetten von Prokrastination in weiteren Forschungsvorhaben ermöglicht. Die Normierung der Skala erleichtert zudem die Anwendung in der hochschulpraktischen Diagnostik.

Der Flipped Classroom ist eine zunehmend in der Hochschullehre eingesetzte Lehrmethode (Bredow et al., 2021). Er dreht die klassische Unterrichtsstruktur um: Studierende eignen sich über bereitgestellte Lernmaterialien eigenständig deklaratives Wissen an, das sie in einer folgenden, synchronen Lernphase gemeinschaftlich ausbauen und anwenden können. Hierdurch soll im Vergleich zu klassischen Lehrformen tieferes Inhaltsverständnis und anwendungsorientiertes Wissen (Sailer & Sailer, 2020) gefördert werden.

Zunehmend werden Faktoren untersucht, die potentiell auf das Lernen in Flipped Classrooms einwirken, beispielsweise auf die Mitarbeit von Studierenden (Lai et al., 2021). Etwa können Faktoren wie Feedback (= formative Diagnostik von Leistung; Shute & Rahimi, 2017) sowie Sozialform (= soziale Interaktion zwischen Lernenden, in Flipped Classrooms oft als kooperatives Lernen; Erbil, 2020) tiefere Lernprozesse fördern. Sie könnten bei der Beantwortung der Frage helfen, wie Flipped Classrooms didaktisch gestaltet werden können, um Lernende bestmöglich in ihrer Wissensaneignung zu fördern.

Studie 1 fokussierte die Art des Feedbacks und der Sozialform in einem quasiexperimentellen 2x2-Design mit N = 105 studentischen Proband*innen. In einem Online Flipped Classroom wurden diese Variablen über fünf inhaltliche Sitzungen untersucht. Die Art des Feedbacks (knowledge of correct result vs. elaboriert) wurde während eines Quiz zu deklarativem Wissen, die Sozialform (individuelles Lernen vs. kooperatives Lernen) während einer anwendungsorientierten Übung variiert.

Wir vermuteten für Studie 1 einen Einfluss der reinen Onlinelehre auf den kooperativen Lernprozess unter Studierenden. In Studie 2 wurde folglich der Fokus auf die Kursmodalität der synchronen Lernphasen gelegt (Präsenz, N = 65 vs. Online, N = 48). Fraglich war, ob diese auch einen Einfluss auf die Wissensaneignung ausüben könnte, indem etwa das psychologische Grundbedürfnis der sozialen Eingebundenheit (Ryan & Deci, 2000) in Präsenzunterrichtseinheiten besser gefördert werden könnte.

Damit sollten zusammenfassend die folgenden Forschungsfragen beantwortet werden:

FF1.1: Inwieweit beeinflussen die Art des Feedbacks und die Sozialform sowie deren Interaktion die Aneignung von deklarativem und anwendungsorientiertem Wissen?

FF1.2: Inwieweit werden die Effekte der Art des Feedbacks sowie der Sozialform auf anwendungsorientiertes Wissen durch deklaratives Wissen mediiert?

FF2: Inwieweit zeigen sich Unterschiede zwischen Lernenden in einem Präsenz- bzw. Online-Flipped Classroom in Bezug auf die Aneignung anwendungsorientierten Wissens?

Für die Beantwortung von FF1.1 wurde eine Varianzanalyse (ANOVA) vorgenommen, um zu untersuchen, ob es Unterschiede in der Wissensaneignung abhängig von der Art des Feedbacks und der Sozialform gab. Es traten signifikante Unterschiede im Bezug auf die Art des Feedbacks auf. Gruppen mit elaboriertem Feedback zeigten signifikant höhere Werte für die Aneignung deklarativen (η2 = .086, F_1,1 = 4.72, p = .0035) sowie anwendungsbezogenen Wissens (η2 = .103, F_1,1 = 5.92, p = .0019). Eine Mediationsanalyse ergab für FF1.2 eine partielle Vermittlung des Effekts von Feedback auf anwendungsorientiertes Wissen durch deklaratives Wissen. Der direkte Effekt der Art des Feedbacks auf anwendungsorientiertes Wissen belief sich auf β = .406, CI 95% [0.29; 1.27] und der indirekte auf β = .180, CI 95% [0.02; 0.67]. Es konnten keine signifikanten Unterschiede im Bezug auf die Sozialform ausgemacht werden.

In Studie 2 lassen sich auf Grundlage vorläufiger Ergebnisse keine signifikanten Unterschiede hinsichtlich der Kursmodalität für den Wissenserwerb feststellen, die über alle inhaltlichen Sitzungen existieren. Beide Gruppen unterschieden sich nicht signifikant im Bezug auf Selbstwirksamkeit, soziale Eingebundenheit, Studierendenbewertungen der Veranstaltung sowie in den Tests zu deklarativem und anwendungsorientiertem Wissen.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass beide Studien einen Beitrag zur Evidenzlage von Flipped Classrooms leisten. Vorausgehende Befunde zur Effektivität unmittelbaren, aufgabenbezogenen Feedbacks (Hattie & Timperley, 2007; Krause et al., 2009) wurden für diese Instruktionsform in Studie 1 repliziert. So wird die Rolle der Lehrkraft als unterstützende*r Vermittler*in für den Erwerb und das Anwenden von Wissen bekräftigt. Ferner zeigte Studie 2, dass Flipped Classroom-Arrangemements sich ähnlich effektiv zeigen, unabhängig, ob sie online oder in Präsenz durchgeführt werden.

Theoretischer Hintergrund. Online-Studiengänge werden immer populärer und Studierende in Distance Education sind soziodemografisch diverser als an Präsenzuniversitäten. Höhere Flexibilität in Distance Education ermöglicht besonders nicht-traditionellen Studierenden (historisch an Universitäten unterrepräsentierten Gruppen) ein Studium. Studierendendiversität kann aufgrund heterogener Hintergründe und Perspektiven eine Bereicherung in kollaborativen Lernsituationen darstellen (van Knippenberg & Schippers, 2007). Eine geringe Partizipation von Studierenden an der Kollaboration stellt jedoch besonders in Distance Education eine Herausforderung dar. Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) besteht häufig aus asynchroner, Computer-mediierter Kommunikation, beispielsweise beim kollaborativen Schreiben. In diesen Kontexten sind individuierende Informationen über Lerngruppenmitglieder rar und soziodemografische Gruppenzugehörigkeiten salient (z.B. Geschlecht, Ethnizität, Alter; Flanagin et al., 2002; Spears et al., 2002). Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit der Aktivierung von gruppenbezogenen Stereotypen. Nicht-traditionelle Studierendengruppen (z.B. Studierende mit chronische Erkrankung, Behinderung, Migrationshintergrund und nicht-deutscher Muttersprache) sind in Distance Education mit negativen kompetenzbezogenen Stereotypen assoziiert (Bick et al., 2022). Negative Stereotype können die soziale Identität der betroffenen Gruppenmitglieder bedrohen, was ihre Leistung und ihre Motivation soziale Beziehungen zu Peers aufzubauen reduziert (Froehlich, Brokjøb, et al., 2023; Steele & Aronson, 1995). Ein zentraler Mediator hierfür ist ein reduziertes Zugehörigkeitsgefühl zum akademischen Bereich (Walton & Cohen, 2007).

Fragestellung. Basierend auf Befunden aus face-to-face Lernkontexten untersuchen wird die Rolle von Stereotypenbedrohung für das Zugehörigkeitsgefühl und die soziale Eingebundenheit von Studierenden in CSCL (kollaboratives Schreiben zur Zusammenfassung eines Fachartikels). Das vorliegende Projekt sollte a) bisherige querschnittliche Befunde aus face-to-face Lernkontexten in Distance Education replizieren, b) die Zusammenhänge in einem längsschnittlichen Design untersuchen und c) zusätzlich zu Selbstberichts-Daten auch digitale Verhaltensdaten als Outcomes betrachten. Die folgenden präregistrierten Hypothesen wurden untersucht: Zunächst wurde deskriptiv das Ausmaß wahrgenommener Stereotypenbedrohung bei verschiedenen Studierendengruppen untersucht (Forschungsfrage 1). Dann sollten querschnittlich ein einfaches Mediationsmodell (Stereotypenbedrohung sagt verringerte soziale Annäherungsmotivation vermittelt durch niedrigeres Zugehörigkeitsgefühl vorher; Hypothese 1) und ein serielles Mediationsmodell (Stereotypenbedrohung sagt verringerte Verhaltensintentionen zu Peer-Kontakt vorher, vermittelt durch niedrigeres Zugehörigkeitsgefühl und niedrigere Annäherungsmotivation; Hypothese 2) auf Basis bisheriger Forschung (Froehlich, Bick, et al., 2023; Froehlich, Brokjøb, et al., 2023) repliziert werden. Zuletzt wurde eine längsschnittliche Mediation angenommen: Stereotypenbedrohung (T1) sagt niedrigere Annäherungsmotivation und niedrigere Eingebundenheit in die virtuelle Lerngruppe (T3) vorher, vermittelt durch ein niedrigeres Zugehörigkeitsgefühl (T2).

Methoden. In einer Stichprobe von N = 1210 Erstsemester-Studierenden in Distance Education wurden längsschnittliche Befragungsdaten (3 Messzeitpunkte) und Learning Analytics-Daten verknüpft. Studierende wurden in CSCL-Gruppen von 8 Personen eingeteilt. Nach einem demografischen Fragebogen (T0) folgte eine Kennenlernphase, eine Eingangsbefragung (T1), eine erste Gruppenarbeitsphase, eine Zwischenbefragung (T2), eine zweite Gruppenarbeitsphase und eine Endbefragung (T3). Die CSCL-Aufgabe fand in individuellen Etherpad Lite-Instanzen innerhalb einer gemeinsamen Moodle-Lernumgebung statt. Mittels Learning Analytics wurde aus Moodle-Forumsdaten und Etherpad-Schreibdaten mit sozialer Netzwerkanalyse die Eingebundenheit individueller Studierender in die virtuelle Lerngruppe (Outdegree) berechnet.

Ergebnisse. Nicht-traditionelle Studierendengruppen (Studierende mit chronischer Erkrankung, Behinderung und nicht-deutscher Muttersprache) nahmen stärkere Stereotypenbedrohung als traditionelle Studierendengruppen wahr (Forschungsfrage 1). Im Einklang mit Hypothese 1 zeigte ein querschnittliches Pfadmodell die Mediation des Zusammenhangs von Stereotypenbedrohung und sozialer Annäherungsmotivation durch reduziertes Zugehörigkeitsgefühl. Im Einklang mit Hypothese 2 zeigte sich ebenfalls eine querschnittliche serielle Mediation mit Verhaltensintentionen zu Peer-Kontakt als weiterem Outcome. Hypothesen 3 und 4 wurden in längsschnittlichen Analysen (Random-Intercept Cross-Lagged Panel Models) nicht gestützt: Es zeigte sich intraindividuell im Zeitverlauf eine negative Assoziation von Stereotypenbedrohung (T2) und Zugehörigkeitsgefühl (T3), jedoch keine längsschnittlichen Assoziationen mit Annäherungsmotivation und Eingebundenheit in die CSCL-Gruppe (T3). Korrelationen der Random Intercepts und explorative Analysen mit der Gesamt-Schreibaktivität im Etherpad weisen auf zeitstabile interindividuelle Effekte hin. Zusammenfassend besteht für nicht-traditionelle Studierende ein erhöhtes Risiko zur Stereotypenbedrohung, die teilweise mit negativen Konsequenzen für die soziale Eingebundenheit assoziiert ist. Das Ausbleiben der intraindividuellen längsschnittlichen Effekte könnte durch die Variabilität der CSCL-Aufgabe im Zeitverlauf und durch Off-System Behavior (Kollaboration außerhalb der Moodle-Lernumgebung) erklärt werden.

Digital learning is increasingly important for education in a post-pandemic world. In particular, teachers perceive the flipped classroom concept as a promising tool in the digital transformation of education (Akcayir & Akcayir, 2018). Flipped classroom, also known as “inverted classroom” (Finkenberg, 2018), is a learning method for students in which instruction that traditionally takes place inside the classroom now take place outside the classroom, and vice versa (Bishop & Verleger, 2013). Notably, prior research identified positive effects of flipped classroom use on students’ learning outcomes, cognitive and emotional engagement, and self-regulation (e.g., Lo et al., 2017; Jdaitawi, 2019). While flipped classroom models are predominantly used in higher education, in recent years, they have also been increasingly used in schools. To receive an unbiased perspective on this topic for German educators, we examine how educators discuss the flipped classroom concept in the German “Twitterlehrerzimmer” (TWLZ; Fütterer et al., 2021) on X (formerly known as Twitter).

This study uses data from a large project that mapped the entire German educational Twittersphere <blinded for peer-review> and included all tweets with keywords related to flipped classrooms yielding a final sample of N = 39,776 tweets between November 2017 and December 2021. Qualitative coding with deductively and inductively formed categories (Kuckartz, 2016) examined how teachers talked about flipped classroom instruction (7 categories) and teachers’ perceived opportunities and challenges of flipping classroom implementations (12 categories); Cohen’s kappa = 0.86 across all categories. Descriptive analysis and time series analysis examined trends in discussions about the flipped classroom concept (Cryer & Chan 2008). Sentiment analysis and qualitative analysis examined teachers’ attitudes toward flipped classrooms (Pozzi et al., 2016).

Descriptive analysis indicates increased tweets and users about flipped classrooms over time. Notably, tweets about the filled classroom account for a mean of 2.8% of all tweets per month in the TWLZ community. Compared to the general increase of tweets in the TWLZ, the percentage of tweets related to flipped classroom generally decreased in the TWLZ, which is even more pronounced during the COVID-19 pandemic. Examining tweet content, most tweets relate to an “exchange of material” (56.1%), followed by an “exchange of experiences and opinions” (29.9%), “marketing” (14.7%), and “asking for help” (10.4%). Regarding opportunities, 44.2% of tweets included more general mentions of opportunities, followed by “needs-based teaching” (31.9%) and perceived “greater learning growth” (16.3%). Challenges included “lack of technological opportunities” (39.4%), followed by “general challenges” (24.8%) and “individual difficulties” (15.3%). Overall, more tweets had a positive sentiment compared to tweets with negative sentiment across all years.

This study contributes to research on flipped classroom examining educators’ perspectives on social media. It demonstrates that teachers value and discuss the potential of this teaching strategy, often identifying opportunities for their classroom implementations also sharing relevant information and materials with colleagues. Interestingly, the perceived lack of access to technology was highlighted as the most present challenge, which provides actionable implications for education ministries throughout each German state to provide teachers and students with sufficient infrastructure – also in a post-pandemic world.