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The impact of non-cognitive skills on students' transition to college

Applicant Dr. Frauke Peter
Subject Area Education Systems and Educational Institutions
Economic Policy, Applied Economics
Term from 2017 to 2020
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 337126832
 
Final Report Year 2020

Final Report Abstract

Das Ziel des geförderten Projekts „Die Bedeutung nichtkognitiver Fähigkeiten für den Übergang in ein Studium“ war es, den Zusammenhang zwischen Persönlichkeitseigenschaften und Studienabsicht/-aufnahme von Schülerinnen und Schülern zu untersuchen. Dies lässt sich schwer kausal ergründen, da viele Drittfaktoren mit der Studienentscheidung und den Persönlichkeitseigenschaften zusammenhängen können. Beispielsweise haben Frauen eine höhere Wahrscheinlichkeit, auf den Persönlichkeitsdimensionen Verträglichkeit und Neurotizismus zu laden. Gleichzeitig gibt es geschlechtsspezifische Unterschiede in der Studienaufnahme und Studienfachwahl. Die im Projekt verwendeten Regressionsanalysen und Machine Learning-Verfahren ermöglichen es, neben den Persönlichkeitsmerkmalen auch andere Einflussfaktoren zu berücksichtigen sowie mögliche Interrelationen in die Berechnungen einzubeziehen. Inwiefern die Effekte als kausal betrachtet werden können, hängt davon ab, ob alle relevanten Einflussfaktoren, die sowohl die Persönlichkeitseigenschaften als auch die Studienaufnahme (Studienfachwahl) beeinflussen, im Modell berücksichtigt wurden. Dabei können vor allem mögliche unbeobachtete Selektionsprozesse nicht völlig ausgeschlossen werden. Dies ist aber für auf die Persönlichkeit zugeschnittene Maßnahmen wie Informationsangebote oder Studienberatungsangebote nicht von zentraler Bedeutung, da hier vorrangig deskriptive Unterschiede in den Persönlichkeitseigenschaften zwischen verschiedenen Gruppen relevant sind. Das Projektziel wurde insofern erreicht, als dass es gelungen ist, den Zusammenhang von Persönlichkeitsmerkmalen per se und in Interrelationen auf die Studienentscheidung zu untersuchen. Durch die Nutzung neuerer Machine Learning-Verfahren konnten weitere Determinanten der Studienentscheidung vorhergesagt werden und Interrelationen von Persönlichkeitseigenschaften beispielsweise mit wahrgenommenen Kosten eines Studiums oder der subjektiven Informiertheit identifiziert werden. Insgesamt hat sich gezeigt, dass Persönlichkeitseigenschaften mit der Studienabsicht, der Studienaufnahme und der Studienfachwahl korrelieren und darüber hinaus auch mit anderen relevanten Determinanten interagieren. Auch im Hinblick auf Maßnahmen zur Studienfachwahl für MINT-Fächer (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik) und für die Studienberatung von Schülerinnen und Schülern sind die Ergebnisse relevant.

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