Zentrale Datenerhebung: Generalisierung, Replikation und Längsschnitt
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Ziel des Teilprojekts A war es, Ergebnisse der ersten ALSTER-Projektphase auf Stabilität zu prüfen. Darunter fielen (a) die zeitliche Stabilität im Sinne der Replizierbarkeit an denselben Standorten wie in der ersten Projektphase und (b) die geographisch-räumliche Stabilität als Generalisierbarkeit durch Wiederholung der Erhebung und Analysen an weiteren Universitäten. Inhaltlich wurden die Vorhersage der Studienabbruchintention einerseits und (schwerpunktmäßig für das Fach Chemie) die Vorhersagemodelle zum Fachwissenserwerb und Studienerfolg anderseits auf Replizierbarkeit und Generalisierbarkeit geprüft sowie die Stabilität dieser Modelle über den Studienverlauf im Längsschnitt untersucht. Die Replikationsstudie basiert auf den Daten von 536 Studierenden, die Generalisierung auf den Daten von 508 Studierenden von 5 Universitäten. Hinsichtlich der zeitlichen Stabilität konnte die Replizierbarkeit des aus der ersten Projektphase hervorgegangenen Modells auf spätere Jahrgänge derselben Universität mit nur kleinen Veränderungen des Gesamtmodells erfolgreich bestätigt werden. Beim Vergleich des finalen Modells der zweiten Förderphase mit dem Referenzmodell aus der ersten Förderphase konnten strukturell fast alle Zusammenhänge in den untersuchten Fächern repliziert werden, auch die Größenordnung der gefundenen Koeffizienten ist sehr ähnlich. Unterschiede sind im Wesentlichen auf das Fach Biologie begrenzt - hier entfiel der Effekt des fachlichen Vorwissens zugunsten volitionaler Variablen. Mit Bezug auf die Generalisierbarkeit des in der ersten Förderphase entwickelten Referenzmodells auf weitere Universitäten konnte diese grundsätzlich ebenfalls bestätigt werden. Allerdings entfiel im Generalisierungsmodell der Effekt des fachlichen Vorwissens auf die Abbruchintention, was bisherigen Befunden zur Bedeutung fachlichen Vorwissens für unterschiedliche Studienerfolgskriterien besonders in der Chemie entgegenläuft und weiterer Abklärung bedarf. Für die Detailanalysen im Fach Chemie kann an dieser Stelle zusammengefasst werden, dass die Kurswahl Chemie in der Oberstufe, die Rechenfähigkeit und das Geschlecht als Einfluss auf das Vorwissen in der Allgemeinen Chemie generalisiert werden können. Das Vorwissen wiederum kann als Prädiktor für das Fachwissen zum Semesterende in der Allgemeinen Chemie generalisiert werden, welches zusammen mit den Abiturgesamtnoten als standort- und jahrgangsübergreifendem Prädiktor die Klausurabschlussnoten in der Allgemeinen Chemie voraussagt. Außerdem wurde die Stabilität des Modells über die Studiendauer anhand der Durchschnittsnoten des ersten und des vierten Fachsemesters als Studienerfolgskriterium untersucht und so ein Blick auf den über das erste Studienjahr hinausgehenden Studienerfolg geworfen. Insgesamt wurden für die Modelle gute bis moderate fit-Werte ermittelt, was für eine akzeptable Passung des Modells zu den Daten spricht. Werden die signifikanten Pfade der Modelle bezüglich des Vor- und Fachwissens betrachtet, so sind die gleichen Faktoren prädiktiv. Unterschiede zwischen den Pfadkoeffizienten treten erst auf, wenn der Einfluss der Prädiktoren auf die Durchschnittsnoten des ersten und vierten Fachsemesters verglichen werden. Insgesamt sinkt die prädiktive Kraft der Prädiktoren Fachwissen in der Allgemeinen Chemie und Rechenfähigkeit vom ersten zum vierten Fachsemester leicht. Zusätzlich wurden die Chemiestudierenden clusteranalytisch untersucht und sechs Studierendenprofile identifiziert und der Einfluss dieser auf die kumulierten chemiespezifischen Klausurnoten sowie auf den Studienerfolg in Form eines Bachelorabschlusses untersucht. Dabei konnte mit einem Anteil von 18.0 % ein Profil von leistungsschwachen, aber interessierten Studierenden ausgemacht werden, das für die Implementation von fachlichen Fördermaßnahmen besonders interessant sein dürfte.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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(2019). Vorhersage des Studienabbruchs in naturwissenschaftlich-technischen Studiengängen und in der Erziehungswissenschaft. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 22, 1077-1097
Fleischer, J., Leutner, D., Brand, M., Fischer, H. E., Lang, M., Schmiemann, P. & Sumfleth, E.
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(2020). Chemiestudierende im Profil – Ergebnisse einer Clusteranalyse. In: S. Habig (Hrsg.), Naturwissenschaftliche Kompetenzen in der Gesellschaft von morgen. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Jahrestagung in Wien 2019. (S. 920-923). Universität Duisburg-Essen
Janke, S., Habig, S., Walpuski, M. & Sumfleth, E.
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(2021). Clusteranalytische Ergebnisse: Studierendenprofile im Fach Chemie. In: S. Habig (Hrsg.), Naturwissenschaftlicher Unterricht und Lehrerbildung im Umbruch? Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Jahrestagung Online 2020. (S. 85-88). Universität Duisburg-Essen
Janke, S., Habig, S., Walpuski, M. & Sumfleth, E.
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(2022). Generalisierbarkeit von Studien zum Studienerfolg in der Chemie. In: S. Habig & H. van Vorst (Hrsg.), Unsicherheit als Element von naturwissenschaftsbezogenen Bildungsprozessen. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Jahrestagung Online 2021. (S. 620-623). Universität Duisburg-Essen
Janke, S., Habig, S., Walpuski, M. & Sumfleth, E.
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(2022). Rotational complexity in mental rotation tests: Cognitive processes in tasks requiring mental rotation around cardinal and skewed rotation axes. Intelligence, 91, Article 101626
Nolte, N., Schmitz, F., Fleischer, J., Bungart, M., & Leutner, D.
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(2022). Self-efficacy for motivational regulation and satisfaction with academic studies in STEM undergraduates: The mediating role of study motivation. Learning and Individual Differences, 93, 102096
Kryshko, O., Fleischer, J., Grunschel, C., & Leutner, D.
