LimSt – Ein Fragebogen zur Erhebung von Lernstrategien im mathematikhaltigen Studium

Abstract

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.

University students’ fully digital study of mathematics: an identification of student-groups via their resources usage and a characterization by personal and affective characteristics

“…To assess peer learning , we used a three-item scale from the LimSt-questionnaire (learning strategies in mathematical studies; Liebendörfer et al , 2021 ) developed specifically for university mathematics. One example item is the following statement: ‘I meet with other students to develop ideas for solutions together.’ (authors’ translation).…”

“…To assess the strategy of resisting frustration, we again used a three-item scale from the LimSt questionnaire ( Liebendörfer et al , 2021 ). One example item is the following statement: ‘I don’t give up, even if the content is very difficult or complicated.’ (authors’ translation).…”

“…Finally, we also assessed ‘resisting frustration’, a strategy describing students’ effort in terms of persisting with their work even if the work is frustrating. This strategy of persistence has most prominently predicted students’ success in a recent study in engineering mathematics ( Liebendörfer et al , 2020 ).…”

“…Learning strategies in general may also partly explain students’ success in university mathematics ( Rach & Heinze, 2017 ; Liebendörfer et al , 2020 ). However, students’ self-regulated learning changed during the pandemic: students reported problems focusing on their studies when they had to study at home ( Kindler et al , 2020 ; Traus et al , 2020 ).…”

Using Machine Learning to Predict Mathematical Performance

“…However, this was not an experimental design (because no IV was systematically varied) but rather a correlational study aiming to investigate the effects of possible factors that could be relevant for final success on the exam. These factors were identified beforehand via both a literature review (e.g., Liebendörfer et al, 2021) and an informal Delphi-Study within the faculty, in which members could propose specific factors that in their opinion are crucial for learning success regarding mathematics. See Table 2 for five example items out of the 154 strategies and behaviors for which data were collected.…”