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ZusammenfassungLernstrategien haben für den Lernprozess eine hohe Bedeutung. Ihre Nutzung an der Hochschule ist immer wieder Gegenstand empirischer Untersuchungen. Allerdings existiert kein Instrument, das die Besonderheiten der Mathematik als Lerngegenstand und die dafür üblichen universitären Arbeitsweisen berücksichtigt. Wir wollen diese Lücke schließen und stellen dafür einen neuen Fragebogen vor, der anhand von acht quantitativen Erhebungen und zwei qualitativen Tests entwickelt und validiert wurde. Die Besonderheiten der Hochschulmathematik werden sowohl auf Ebene von Itemformulierungen als auch in neuen Skalen berücksichtigt. Das Instrument ist dennoch so allgemein gehalten, dass es mathematikspezifische Lernstrategien über verschiedene mathematikhaltige Studiengänge wie das Fachstudium, die Lehrerbildung sowie Ingenieurs- oder Wirtschaftswissenschaften abbilden kann.
Zusammenfassung. Studienwahlmotive von Lehramtsstudentinnen und -studenten sind in den vergangenen Jahren vermehrt in den Fokus von Forschungsvorhaben gerückt und erweisen sich als wichtiger Prädiktor für Studienerfolg und den Aufbau professioneller Kompetenzen. Dabei zeigt sich insbesondere das Erwartungs-Wert-Modell der Motivation als geeignete theoretische Grundlage zur Klassifikation und Operationalisierung verschiedener Studienwahlmotive. Zudem tragen die Betrachtung von Motivprofilen und Vergleiche verschiedener Lehramtsstudiengänge sowie verschiedener Länder zum besseren Verständnis von Studienwahlentscheidungen bei. Studiengangübergreifende Vergleiche, die über Lehramtsstudiengänge hinausgehen und Studienwahlmotive mittels reliabler Fragebogenskalen erfassen, sind jedoch kaum zu finden. Für den vorliegenden Beitrag wurde deshalb durch Adaption bestehender Instrumente ein Fragebogen zur studiengangübergreifenden Erhebung von Studienwahlmotiven entwickelt und von 690 Bewerberinnen und Bewerbern auf insgesamt 13 verschiedene Studiengänge bearbeitet. Es zeigt sich, dass sich die sechs Studienwahlmotive fachliche Fähigkeitsüberzeugung, fachliches Interesse, berufliches Interesse, gesellschaftlicher Wert des Studiums, persönliche Nützlichkeit und geringe Schwierigkeit des Studiums auch studiengangübergreifend reliabel (Cronbachs α > .69) erfassen lassen und dass sich Bewerberinnen und Bewerber auf verschiedene Studiengänge signifikant in diesen Studienwahlmotiven unterscheiden ( p ≤ 0.003). Insbesondere zeigt sich, dass das Studienwahlmotiv Fachinteresse bei Bewerberinnen und Bewerbern auf ein Lehramtsstudium niedriger als in anderen Studienganggruppen ausfällt (Cohens d = –0.45), und dass alle anderen erhobenen Studienwahlmotive bei Bewerberinnen und Bewerbern auf ein Lehramtsstudium am höchsten ausgeprägt sind – mit großen Effekten bei beruflichem Interesse ( d = 1.39) und der persönlichen Nützlichkeit ( d = 1.07) sowie mittleren Effekten in der fachlichen Fähigkeitsüberzeugung ( d = 0.56) und dem gesellschaftlichen Wert des Studiums ( d = 0.47). Eine personenzentrierte Betrachtung von Studienwahlmotiven über Motivprofile verdeutlicht darüber hinaus, dass für die Entscheidung für ein Lehramtsstudium vor allem das Zusammenspiel verschiedener (nicht nur inhaltlich fachlich begründeter) Studienwahlmotive relevant ist, wohingegen in einigen nicht lehramtsspezifischen Studiengängen insbesondere fachliche Interessen überwiegen. Die Ergebnisse werden mit Blick auf bisherige Forschungsergebnisse und ihre mögliche Relevanz für die praktische Ausgestaltung von universitären Lehrveranstaltungen diskutiert.
We analyse the impact of learning strategies on engineering students' performance in mathematics. Learning strategies play an important role in self-regulated learning and are a possible predictor of student performance. Especially for mathematics-related learning strategies, the question arises how such strategies can be measured and how they relate to mathematics performance. Therefore, we present a new learning strategy questionnaire that takes into account the specifics of mathematical learning at universities. We then present correlational data of a longitudinal study with n = 403 engineering students. We further regress their performance on students' use of their learning strategies as well as their prior performance. The results indicate which learning strategies help students succeed.
No abstract
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