Täuschen, Schummeln und Betrügen an der Hochschule im Licht der Bildungsforschung 4/7 – Teil 2

Das ist kein guter Einfluss für dich, mein Kind…

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In unserer Artikelreihe zum Täuschen und Betrügen bei Prüfungen im Studium – auch als akademisches Fehlverhalten bezeichnet (zum Beginn der Reihe geht es hier) – setzen wir uns in diesem Beitrag weiter mit der Frage auseinander, aus welchen Gründen Studierende Täuschen bzw. welche Faktoren wissenschaftliches Fehlverhalten begünstigen. Auch mit dem Ziel, um in einem nächsten Schritt mögliche Maßnahmen zur Vermeidung von Fehlverhalten fundierter einschätzen zu können. Weil in der empirischen Bildungsforschung hierzu eine sehr große Anzahl an Untersuchungen und Erkenntnissen vorliegen, haben wir ihn in zwei Teile unterteilt. Im ersten Teil haben wir drei unterschiedliche Merkmalskategorien unterschieden und zunächst Ergebnisse zu Einflussfaktoren betrachtet, die sich auf Merkmale der Studierenden beziehen. In diesem Beitrag werden wir einen genaueren Blick auf Merkmale der Institution und Merkmale des sozialen Umfelds werfen, die in einem Zusammenhang mit dem Ausmaß akademischen Fehlverhaltens von Studierenden bezogen auf Prüfungsleistungen stehen.

Ein paar Hinweise

Wie auch für die dargestellten empirischen Untersuchungen im ersten Teil des Beitrags müssen auch hier die Unterschiede in der theoretischen und methodischen Ausrichtung der einzelnen Studien bei der Interpretation beachtet werden (Näheres haben wir im ersten Teil beschrieben). Wir stellen daher Ergebnisse auch hier eher überblicksartig dar. Auch in diesem zweiten Teil handelt es sich bei den meisten Untersuchungen um Querschnittsbefragungen, bei denen die Studierenden zu einem festen Zeitpunkt befragt wurden. Die gefundenen korrelativen Zusammenhänge liefern auch hier meist nur einen Hinweis auf mögliche Ursachen und können für sich allein keine Kausalität begründen. Hierzu wären bspw. Längsschnittstudien notwendig (vgl. Reinders, 2006).

2. Merkmale der Institution

Hiermit sind Faktoren gemeint, die sich auf die jeweilige Hochschule bzw. die konkrete Lernumgebung beziehen, in der Prüfungen stattfinden (müssen). Allerdings geht es weniger allein darum, über welche beobachtbaren, objektiven Merkmale ein Studium oder eine Lernumgebung an sich verfügt (z.B. den rein zeitlichen Umfang von Lehrveranstaltungen). Um den Einfluss auf akademisches Fehlverhalten zu betrachten, geht es eher darum, wie die Merkmale einer Institution von den in ihr studierenden Studierenden (ein Smiley 😉 für das Wortspiel) wahrgenommen werden (vgl. Sattler & Diewald, 2013). Erst die Interpretation dieser Merkmale durch die Studierenden kann dann einen Einfluss auf mögliches Verhalten der Studierenden haben. Daher wird in den meisten Untersuchungen auch meist erfragt, wie Studierende die Merkmale ihrer Institution einschätzen und weniger, welche Merkmale auch für Außenstehende beobachtbar vorliegen. Streng genommen könnte man also sagen, dass dies auch Merkmale der Studierenden sind (in diesem Fall ihre Einschätzungen zur Lernumgebung), wie wir sie schon im ersten Teil dieses Beitrags betrachtet haben. Eine genauere Unterscheidung ist aber dennoch hilfreich, um einzelne Einflussfaktoren besser betrachten zu können.

Konsequenzen von Fehlverhalten: Ein wichtiges Merkmal der Institution, dass sich auf die Häufigkeit akademischen Fehlverhaltens bzw. die Neigung Studierender zu akademischem Fehlverhalten auswirkt, sind die Folgen, die ein Aufdecken für die Studierenden haben. Dies wurde in einigen Untersuchungen mit Hilfe von Wert-Erwartungs-Theorien modelliert (vgl. Moss et al., 2018; Eccles & Whigfield, 2002). Im Prinzip kann Täuschen für Studierende als Kosten-Nutzen-Abwägung interpretiert werden. Sind die wahrgenommenen Kosten für Fehlverhalten im Vergleich zum Nutzen hoch, also die Konsequenzen eher schwer (z.B. Exmatrikulation im Gegensatz zu einem „einfachen“ Durchfallen durch eine Prüfung), dann ist die Häufigkeit von bzw. Bereitschaft zu Fehlverhalten geringer (z.B. Yu et al., 2017; Schuhmann et al., 2013; Teixeira & Rocha, 2010; Crown & Spiller, 1998; vgl. Gama et al., 2013). Dabei kommt es zusätzlich darauf an, wie die Studierenden die Wahrscheinlichkeit einschätzen, dass ein Fehlverhalten aufgedeckt wird, sie also beim „Schummeln“ erwischt werden (Sattler et al., 2013; Sattler & Diewald, 2013; Teixeira & Rocha, 2010; Grimes et al., 2004; Crown & Spiller, 1998; vgl. Davy et al., 2007). Es geht also darum, inwiefern Studierende die Möglichkeit sehen, sich überhaupt Vorteile durch Täuschungsverhalten in Prüfungen zu verschaffen. Wird diese Möglichkeit als höher eingeschätzt, ist Fehlverhalten häufiger (Sattler et al., 2013). Die Konsequenzen von Fehlverhalten unterscheiden sich an Hochschulen meist in Abhängigkeit von der Prüfungsform. Für den Umgang mit Plagiaten (bspw. in Abschlussarbeiten) gibt es an vielen Hochschulen festgelegte Sanktionen, die eher als schwere Konsequenz interpretiert werden können. Für das Abschreiben in Klausuren sind solche Sanktionen meist weniger festgelegt. Die Zusammenhänge von Fehlverhalten und Konsequenzen bzw. erwarteter Entdeckungswahrscheinlichkeit unterscheiden sich daher in Untersuchungen auch ein wenig in Abhängigkeit davon, welche Prüfungsformate betrachtet werden. So werden bspw. Konsequenzen für das Plagiieren in Haus- oder Abschlussarbeiten von Studierenden höher bzw. schlimmer eingeschätzt als für das Betrügen in Klausuren (vgl. Sattler & Diewald, 2013).

Druck und Studienbelastung: Ein weiterer Faktor, der sich auf die Häufigkeit akademischen Fehlverhaltens bei Studierenden auswirken kann, ist, wie belastend der Umfang des Studiums wahrgenommen wird. Haben Studierende das Gefühl im Studium stärker unter Zeitdruck und Stress zu stehen, geben sie auch eher Fehlverhalten an (z.B. Waltzer & Dahl, 2022; Brimble, 2016; Sattler & Diewald, 2013; Whitley, 1998). Ebenso hängt eine hohe wahrgenommene Workload, also ein hoher zeitlicher Umfang für das Studieren, mit akademischem Fehlverhalten zusammen (Gama et al., 2013; Devlin & Gray, 2007; vgl. Peters et al., 2022). Diese Gründe für Fehlverhalten werden auch insbesondere von Lehramtsstudierenden angegeben (Erek & Ok, 2014). Hierbei geht es primär um die empfundene Workload bzw. die damit verbundene Belastung. Studierende, die zum Prokrastinieren neigen (vgl. Patrzek et al., 2015, siehe auch den ersten Teil dieses Beitrags), können auch dazu neigen, den zeitlichem Umfang als höher einzuschätzen. Welcher Faktor die Ursache für den jeweils anderen ist, sei einmal dahin gestellt. Auch wenn Studierende sich selbst stärker unter Druck setzen oder von ihrem Umfeld (z.B. den Eltern) unter Druck gesetzt werden, akademisch erfolgreich sein zu müssen, kann dies mit einer höher wahrgenommenen Belastung zusammenhängen, was wiederum Fehlverhalten wahrscheinlicher machen kann (Tremayne & Curtis, 2021; Fatima et al., 2020; vgl. Brimble, 2016; vgl. Eret & Ok, 2014). Es bietet dann einen (vermeintlich) leichteren Ausweg. Lehrorganisatorische Entscheidungen können ebenfalls einen ungünstigen Einfluss auf diese Prozesse haben und dabei ungewollt Fehlverhalten fördern. Ist z.B. eine bestimmte Leistung im Studium notwendig, damit Studierende überhaupt zu der eigentlichen (benoteten) Prüfung zugelassen werden, dann steigt natürlich der Erfolgsdruck für Studierende, was wiederum wie oben beschrieben Fehlverhalten begünstigen kann. Dieser Effekt zeigt sich z.B. sehr deutlich beim Abschreiben von Übungszetteln im Mathematikstudium (Liebendörfer & Göller, 2014).

Merkmale der konkreten Lernumgebung: Weitere Einflussfaktoren beziehen sich darauf, wie konkrete Lernumgebungen im Studium von den Studierenden wahrgenommen werden, in denen eine Prüfung zu erbringen ist. Lag der Fokus im vorherigen Merkmalsbereich, Konsequenzen von Fehlverhalten, also eher auf der Ebene der Gesamtinstitution, die Sanktionen ausspricht, liegt er nun eher auf einzelnen Lehrveranstaltungen. Hierzu liegen ebenfalls Ergebnisse aus unterschiedlichsten Untersuchungen vor. Generell ist es in der Tendenz so, dass Studierende, die die Qualität einer oder mehrerer Lehrveranstaltungen eher schlecht bewerten (z.B. als langweilig), auch eher akademisches Fehlverhalten angeben (Chow et al., 2021; Whitley, 1998; vgl. Sattler & Diewald, 2013). Dieser Zusammenhang gilt in ähnlicher Weise auch für die wahrgenommene Breite des Lehrangebots (Sattler & Diewald, 2013) und für die von Studierenden angegebene Studienzufriedenheit insgesamt (vgl. Brimble, 2016; Sattler & Diewald, 2013). Ob ein Faktor hierbei die Ursache des jeweils anderen ist, ist empirisch bisher nicht geklärt; also, ob bspw. eine hohe Studienzufriedenheit Fehlverhalten verhindert oder eine geringe Zufriedenheit und Fehlverhalten evtl. auf eine gemeinsame Ursache zurückgeführt werden könnten. Es zeigt sich auch ein Zusammenhang zur Gestaltung von Lehrveranstaltungen. Liegt der Fokus in der Gestaltung stärker auf Aktivitäten wie Auswendiglernen, geben Studierende eine höhere Fehlverhaltensbereitschaft an, im Vergleich zu Veranstaltungen, in denen der Fokus eher auf Lernprozessen mit dem Ziel des Verstehens liegt (Sattler & Diewald, 2013). Nehmen Studierende Lehrinhalte und Inhalte von Prüfungen als weniger relevant für ihre spätere berufliche Praxis wahr (z.B. in Ingenieursstudiengängen), scheint dies allerdings nicht zwingend mit einer niedrigeren Täuschungsakzeptanz zusammenzuhängen (Gama et al., 2013; vgl. Eret & Ok, 2014). Auch die Einschätzungen des Dozierendenverhaltens hängen mit dem Ausmaß von angegebenem Fehlverhalten zusammen. Geben Studierende an, dass sie von Dozierenden ausreichend unterstützt werden, geben sie auch weniger Fehlverhalten an (Brimble, 2016; Sattler & Diewald, 2013; vgl. Gama et al., 2013). Dieser Zusammenhang gilt analog auch dafür, wie fair die Bewertungsmaßstäbe bzw. die Bewertung generell wahrgenommen werden (Brimble, 2016; Sattler & Diewald, 2013). Beobachten Studierende, dass Dozierende eine hohe akademische Integrität zeigen und diese vorleben, dass akademisches Fehlverhalten von ihnen negativ gesehen wird, dann geben Studierende auch weniger Fehlverhalten an, wobei die Ergebnisse hier nicht eindeutig sind (vgl. Moss et al, 2018; Whitley, 1998).

3. Merkmale des sozialen Umfelds

Hiermit sind Faktoren gemeint, die sich auf den weiteren sozialen Kontext beziehen, in dem akademisches Fehlverhalten an Hochschulen auftreten kann. Ähnlich wie bei den Merkmalen zur Institution ist aber auch hier eher entscheidend, wie diese von Studierenden subjektiv wahrgenommen werden, und nicht wie es vielleicht objektiv beobachtbar ist.

Täuschungsverhalten der Mitstudierenden: Ein wichtiger Einflussfaktor auf die Bereitschaft für akademisches Fehlverhalten besteht darin, wie das Täuschungsverhalten der Peers, wahrgenommen bzw. eingeschätzt wird. Erleben Studierende vermehrt erfolgreiche Täuschungshandlungen von Mitstudierenden, geben Sie auch eher eine höhere Bereitschaft für eigene Täuschungen an (Peters et al., 2022; Chow et al., 2021; Kroher et al., 2020; Moss et al., 2018; Brimble, 2016; Teixeira & Rocha, 2010; vgl. Warr & Stafford, 1991). Dabei müssen sie nicht unbedingt eine hohe Anzahl von Täuschungshandlungen tatsächlich mitbekommen haben, sondern die Einschätzung über das Ausmaß des Täuschungshandelns Anderer ist der entscheidende Einflussfaktor (DiPaulo, 2022; vgl. Hard et al., 2006). Generell hängt eine sozial geteilte Norm, dass bspw. bestimmte Täuschungshandlungen (z.B. Abschreiben) akzeptabel – und in diesem Sinne sogar sozial erwünscht – sind, mit eine höheren Akzeptanz und höheren Bereitschaft für eigenes Täuschungshandeln zusammen (Peters et al., 2022; Eret & Ok, 2014; Whitley, 1998). Hierbei zeigen sich leichte Unterschiede zwischen bestimmten Prüfungsformen. So scheint die wahrgenommene Täuschungshäufigkeit von Mitstudierenden einen etwas größeren Effekt auf eigene Absichten zum Täuschen in Klausuren zu haben, im Vergleich zum Täuschen bei Hausarbeiten (Kroher et al., 2020; vgl. Tremayne & Curtis, 2021). Ein Rückgriff auf eine solche geteilte Norm kann auch ein Mechanismus sein, wie Studierende ihr eigenes Verhalten vor sich selbst rechtfertigen, also es für sich rationalisieren, wenn sie aus individuellen moralischen Gründen dieses Verhalten eigentlich ablehnen (z.B. Waltzer & Dahl, 2022; Grimes et al., 2004). Dabei wird in Untersuchungen ebenfalls festgestellt, dass Studierende das Täuschungsverhalten Anderer selbst nicht bei der Institution anzeigen, wenn sie davon Kenntnis erhalten (Waltzer et al., 2022; Yachison et al., 2018). Es gibt unter Studierenden daher eine Art geteilte „Nicht-Petzen-Norm“, wobei auch hier Unterschiede je nach wahrgenommener Schwere des Fehlverhaltens beobachtet werden können (Waltzer et al., 2022).

Weitere soziale Kontextfaktoren: Neben dem Täuschungsverhalten der Mitstudierenden wurden auch noch einige wenige weitere Kontextmerkmale des sozialen Umfelds untersucht. Schätzen Studierenden bspw. ein, dass unter den Studierenden ihres Studiengangs eine hohe kompetetive Konkurrenz um gute Prüfungsleistungen herrscht (z.B. in Jura-Studiengängen, bei denen die Abschlussnoten sehr entscheidend für die weitere Laufbahn sind), dann geben sie auch eher Fehlverhalten an (Sattler & Diewald, 2013; McCabe et al., 2001; vgl. Moss et al., 2018). Teilweise wurde vermutet, dass Gefühle der sozialen Isolation von den Peers (alienation, Seeman, 2001), ähnlich wie bei anderem nicht normgerechten Verhalten, auch mit häufigerem akademischen Fehlverhalten zusammenhängt. Die Forschungslage ist für Studierende allerdings bisher uneindeutig (Davy et al., 2007; Whitley, 1998).

Und was kann man jetzt damit anfangen?

Blickt man auf beide Teile des Beitrags zurück, dann ist auf den ersten Blick überwältigend, zu wie vielen möglichen Gründen für Täuschungen bei Prüfungen an der Hochschule empirische Erkenntnisse vorliegen. Das zeigt sich auch an der sehr langen Literaturliste für diese Blogbeiträge ;). Was lässt sich daraus nun lernen? Zum einen: Es ist wie immer kompliziert. Die meisten Ergebnisse beziehen sich auf große Gruppen von Studierenden. Für individuelle Studierende wirken natürlich immer mehrere Faktoren zusammen, die sich je nach Situation auch unterschiedlich auswirken können. Dies wurde zwar in einigen Studien versucht in komplexen Modellen abzuschätzen (z.B. Yu et al., 2017), ist aber nicht vollständig mit den gewählten Methoden abbildbar. Zum anderen: Was sich auf jeden Fall festhalten lässt, ist, dass Studierende des Lehramts sich auch in ihren Gründen für Täuschungen bei Prüfungen im Studium nicht von Studierenden anderer Studiengänge unterscheiden (z.B. DiPaulo, 2022; Peters et al., 2022; Sattler & Diewald, 2013). Dies ist vor dem Hintergrund, dass gerade sie es sind, die die nächste Schüler*innengeneration auf korrektes akademisches Verhalten vorbereiten müssen, natürlich etwas ernüchternd. Wir kommen auf diese spezifische Herausforderung aber noch im letzten Beitrag zu dieser Artikelreihe zurück. Der nächste Beitrag wird sich um die Frage drehen, was man denn nun tun kann, um akademischem Fehlverhalten im Studium zu begegnen, es zu verringern und welche Maßnahmen wie wirksam sind. Auch hierzu liegt eine Reihe empirischer Untersuchungen vor. Der Beitrag wird an dieser Stelle verlinkt, sobald er online ist.

Literatur:

  • Brimble, M. (2016). Why Students Cheat: An Exploration of the Motivators of Student Academic Dishonesty in Higher Education. In T. Betrag (Ed.), Handbook of Academic Integrity (pp. 365-384). Springer Reference. (Online)
  • Chow, H. P. H., Jurdi-Hage, R., & Hage, H. S. (2021). Justifying academic dishonesty: A survey of Canadian university students. International Journal of Academic Research in Education, 7(1), 16-28. (Online)
  • Crown, D. F., & Spiller, M. S. (1998). Learning from the literature on collegiate cheating: A review of empirical research. Journal of Business Ethics, 17(6), 683-700. (Online)
  • Davy, J. A., Kincaid, J. F., Smith, K. J., & Trawick, M. A. (2007). An examination of the role of attitudinal characteristics and motivation on the cheating behavior of business students. Ethics & Behavior, 17(3), 281-302. (Online)
  • Devlin, M., & Gray, K. (2007). In their own words: A qualitative study of the reasons Australian university students plagiarize. High Education Research & Development, 26(2), 181-198. (Online)
  • DiPaulo, D. (2022). Do preservice teachers cheat in college, too? A quantitative study of academic integrity among preservice teachers. International Journal for Educational Integrity, 18(1), 1-14. (Online)
  • Eccles, J. S., & Wigfield, A. (2002). Motivational beliefs, values, and goals. Annual review of psychology, 53(1), 109-132. (Online)
  • Eret, E., & Ok, A. (2014). Internet plagiarism in higher education: tendencies, triggering factors and reasons among teacher candidates. Assessment & Evaluation in Higher Education, 39(8), 1002-1016. (Online)
  • Fatima, A., Sunguh, K. K., Abbas, A., Mannan, A., & Hosseini, S. (2020). Impact of pressure, self-efficacy, and self-competency on students’ plagiarism in higher education. Accountability in Research, 27(1), 32-48. (Online)
  • Gama, P., Almeida, F., Seixas, A., Peixoto, P., & Esteves, D. (2013, October). Ethics and academic fraud among higher education engineering students in Portugal. In CISPEE (Ed.), 2013 1st International Conference of the Portuguese Society for Engineering Education (CISPEE) (pp. 1-7). IEEE. (Online)
  • Grimes, P. W. (2004). Dishonesty in academics and business: A cross-cultural evaluation of student attitudes. Journal of Business Ethics, 49(3), 273-290. (Online)
  • Hard, S. F., Conway, J. M., & Moran, A. C. (2006). Faculty and college student beliefs about the frequency of student academic misconduct. The Journal of Higher Education, 77(6), 1058-1080. (Online)
  • Kroher, M. (2020). Akademisches Fehlverhalten: Wie ehrlich berichten Studierende über Täuschungen?. In I. Krumpal, & R. Berger (Hrsg.), Devianz und Subkulturen – Theorien, Methoden und empirische Befunde (S. 207-240). Springer VS. (Online)
  • Liebendörfer, M., & Göller, R. (2016). Abschreiben – ein Problem in mathematischen Lehrveranstaltungen? In W. Paravicini & J. Schnieder (Hrsg.), Hanse-Kolloquium zur Hochschuldidaktik der Mathematik 2014 – Beiträge zum gleichnamigen Symposium am 7. & 8. November 2014 an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (S. 119–141). WTM-Verlag.
  • Marsden, H., Carroll, M., & Neill, J. T. (2005). Who cheats at university? A self‐report study of dishonest academic behaviours in a sample of Australian university students. Australian Journal of Psychology, 57(1), 1-10. (Online)
  • McCabe, D. L., Treviño, L. K., & Butterfield, K. D. (2001). Cheating in academic institutions: A decade of research. Ethics &Behavior, 11(3), 219-232. (Online)
  • Moss, S. A., White, B., & Lee, J. (2018). A systematic review into the psychological causes and correlates of plagiarism. Ethics & Behavior, 28(4), 261-283. (Online)
  • Nitsche, I., Rittmann, A., & Döpke, J. (2014). „Wirtschaftsethik “praktisch: Wie oft schummeln Studierende an der Hochschule Merseburg?. In A. Frei, & G. Marx (Hrsg.), Fahrrad – Vesper – Finanzwirtschaft Untersuchungen zu Wirtschaft und Gesellschaft. Festschrift für Eckhard Freyer (S. 11-29). Hochschule Merseburg. (Online)
  • Parnther, C. (2020). Academic misconduct in higher education: A comprehensive review. Journal of Higher Education Policy And Leadership Studies, 1(1), 25-45. (Online)
  • Patrzek, J., Sattler, S., van Veen, F., Grunschel, C., & Fries, S. (2015). Investigating the effect of academic procrastination on the frequency and variety of academic misconduct: a panel study. Studies in Higher Education, 40(6), 1014-1029. (Online)
  • Perry, B. (2010). Exploring academic misconduct: Some insights into student behaviour. Active Learning in Higher Education, 11(2), 97-108. (Online)
  • Peters, M., Fontaine, S., & Frenette, E. (2022). Teaching the Teachers: To What Extent Do Pre-service Teachers Cheat on Exams and Plagiarise in Their Written Work?. In S. E. Eaton, & J. Christensen Hughes (Eds.), Academic Integrity in Canada – An Enduring and Essential Challenge (pp. 307-332). Springer
  • Reinders, H. (2006). Kausalanalysen in der Längsschnittforschung. Das Crossed-Lagged-Panel Design. Diskurs Kindheits-und Jugendforschung, 1(4), 569-587. (Online)
  • Sattler, S., Graeff, P., & Willen, S. (2013). Explaining the decision to plagiarize: An empirical test of the interplay between rationality, norms, and opportunity. Deviant Behavior, 34(6), 444-463. (Online)
  • Sattler, S., & Diewald, M. (2013). FAIRUSE – Fehlverhalten und Betrug bei der Erbringung von Studienleistungen: Individuelle und organisatorisch-strukturelle Bedingungen – Schlussbericht zum Projekt. Universität Bielefeld. (Online)
  • Schuhmann, P. W., Burrus, R. T., Barber, P. D., Graham, J. E., & Elikai, M. (2013). Using the scenario method to analyze cheating behaviors. Journal of Academic Ethics, 11(1), 17-33. (Online)
  • Seeman, M. (1991) Alienation and anomie. In J. P. Robinson, P. R. Shaver, & L. S. Wrightsman (Eds.), Measures of personality and social psychological attitudes (pp. 291–372). Academic.
  • Teixeira, A. A., & Rocha, M. F. (2010). Cheating by economics and business undergraduate students: an exploratory international assessment. Higher Education, 59(6), 663-701. (Online)
  • Tremayne, K., & Curtis, G. J. (2021). Attitudes and understanding are only part of the story: self-control, age and self-imposed pressure predict plagiarism over and above perceptions of seriousness and understanding. Assessment & Evaluation in Higher Education, 46(2), 208-219. (Online)
  • Waltzer, T., & Dahl, A. (2022). Why do students cheat? Perceptions, evaluations, and motivations. Ethics & Behavior, 1-21. (Online)
  • Waltzer, T., Samuelson, A., & Dahl, A. (2022). Students’ reasoning about whether to report when others cheat: Conflict, confusion, and consequences. Journal of Academic Ethics, 20(2), 265-287. (Online)
  • Warr, M., & Stafford, M. (1991). The influence of delinquent peers: What they think or what they do?. Criminology, 29(4), 851-866. (Online)
  • Whitley, B. E. (1998). Factors associated with cheating among college students: A review. Research in higher education, 39(3), 235-274. (Online)
  • Yachison, S., Okoshken, J., & Talwar, V. (2018). Students’ reactions to a peer’s cheating behavior. Journal of Educational Psychology, 110(6), 747. (Online)
  • Yu, H., Glanzer, P. L., Sriram, R., Johnson, B. R., & Moore, B. (2017). What contributes to college students’ cheating? A study of individual factors. Ethics & Behavior, 27(5), 401-422. (Online)

Zu Besuch am „KISS – Kölner Interprofessionelles Skills Lab und Simulationszentrum“

Heute schon geKISSed?

Bildnachweis: (c) KISS Kölner Interprofessionelles Skills Lab & Simulationszentrum

Am 12. Juli 2022 sind Christoph und Jana gemeinsam nach Köln gereist, um „von den Profis zu lernen“ 😉. Wir haben die Chance bekommen, bei einer praktischen Abschlussprüfung von Medizinstudierenden – einem sogenannten OSCE (Objective Structured Clinical Examination, mehr dazu auch hier im Blog) – zu hospitieren und haben darüber hinaus eine Führung durch das Skills Lab und Simulationszentrum bekommen. Hiervon möchten wir etwas berichten.

Dienstagmorgen, kurz nach halb neun in Köln…

Die erste Runde des Prüfungs-Parcours hat bereits begonnen. Die ersten Medizinstudierenden, die sich durchschnittlich im 9. Semester befinden, absolvieren heute ihren OSCE 2 – auch PJ-Reifeprüfung oder Blockpraktikumsabschlussprüfung – am KISS. Wir blicken in einen langen Flur (s. Foto) mit geschlossenen Türen und Schildern an den Türen, auf denen die Stationen 1-14 ausgeschildert sind. Dann werden wir sehr herzlich von Christian Thrien  empfangen, der sich mit seinem gesamten Team die nächsten drei Tage um die Organisation und Durchführung des OSCEs kümmert. Nach etwa fünf Minuten ertönt ein lauter Ton auf dem Flur, alle Türen gehen auf, Medizinstudierende treten auf den Flur, gehen an die nächste Station und haben nun eine Minute Zeit, sich die neue Situationsbeschreibung und Aufgabenstellung an der neuen Station durchzulesen. Dann ertönt wieder ein Signal und alle Studierenden verschwinden wieder hinter den Türen, wo sie wieder fünf Minuten Zeit haben, die ihnen gestellte Aufgabe zu lösen.

Der Flur, auf dem der OSCE stattfindet. (c) Jana Meier

Was wird an den Stationen geprüft?

Die Inhalte der Prüfungen beziehen sich auf Unterrichtsinhalte aus verschiedenen Blockpraktika (z.B. Chirurgie, Innere Medizin, Gynäkologie, Pädiatrie) sowie auf fächerübergreifende Fertigkeiten (z.B. Nahttechniken, Blutentnahme, Anlegen steriler Handschuhe) und fokussieren vor allem praktische Fertigkeiten. Auf der linken Flurseite befinden sich Simulationspatient*innen (SPs) hinter den Türen – also Schauspieler*innen, die bestimmte Krankheitsbilder simulieren. Die Medizinstudierenden müssen dann eine Anamnese erheben und z. T. auch körperliche Untersuchungen vornehmen (z.B. Abtasten). Die Prüfer*innen sitzen bei diesen Stationen einen Raum weiter hinter einer verspiegelten Scheibe und bewerten die Handlungen der Studierenden mit Hilfe einer standardisierten Checkliste. Auf der rechten Flurseite sitzen die Prüfer*innen mit im Raum, da die Studierenden hier nicht mit Schauspieler*innen, sondern mit verschiedenen Simulatoren (Puppen bzw. Modellen) geprüft werden, bei denen sie bspw. einen Ultraschall der Lunge durchführen müssen.  

Hospitation der Stationen

Selbstverständlich mussten wir bei unserem Besuch für die Prüflinge unsichtbar bleiben und haben daher ausschließlich bei den Stationen „live“ hospitiert, bei denen wir gemeinsam mit den Prüfer*innen hinter der verspiegelten Scheibe saßen. Diese Möglichkeit war für uns wirklich eine großartige Chance und wir sind sehr dankbar, dass wir so nah bei einem OSCE dabei sein durften! Neben der Beobachtung der SP-Stationen, war auch der Austausch mit den Mitarbeiter*innen des KISS für uns von besonderer Bedeutung. So durften wir viele hilfreiche Tipps u. a. für…

  • die Logistik, Organisation und Durchführung eines so umfangreichen Prüfungsformates,
  • die Rekrutierung und Schulung von SPs (beziehungsweise bei uns Simulationslernende und -Eltern),
  • die Entwicklung von Stationen und entsprechenden Checklisten,
  • formale Fragen u.v.m.

…mitnehmen und haben darüber hinaus sogar eine Führung durch die verschiedenen Übungsräume des KISS „vom Chef persönlich“ – Dr. h.c. (RUS) Christoph Stosch – bekommen.

Eine Führung durch das KISS

Herr Stosch hat uns durch das Erdgeschoss des KISS geführt, in dem es einen großen Aufenthaltsraum für die Studierenden sowie viele unterschiedliche Übungsräume gibt. Durch ein großes Team an studentischen Hilfskräften kann das KISS im Semester jeden Tag von 09:00 bis 19:00 Uhr geöffnet werden – wow! Die Studierenden haben hier die Möglichkeit, sich auf die Prüfungen vorzubereiten, indem sie bspw. Übungskoffer ausleihen, mit denen sie z. B. verschiedene Nahttechniken an einem Modell üben können. Auch bietet das KISS Peer-Teachings zu verschiedenen Inhalten an, um die Studierenden bestmöglich zu unterstützen und auf die Prüfungen vorzubereiten – und das auf einer ganz praktischen Ebene. In den Übungsräumen werden verschiedene Seminare durchgeführt, es gibt z. B. einen OP-Saal und eine Intensivstation und auch Reanimationstrainings werden hier in bestimmten Räumen durchgeführt. In regelmäßigen Abständen wird im KISS sogar eine Nacht in der Notaufnahme simuliert. Ziemlich beeindruckend, wie wir finden!

Warum besuchen wir eine medizinische Einrichtung?

Wir haben ja bereits über die Analogien zwischen der Lehramts- und der Medizinausbildung sowie über die Möglichkeiten, was wir im Lehramt noch von den Mediziner*innen bzw. von denen, die diese ausbilden, lernen können, berichtet. Dementsprechend hatte auch unser Besuch im KISS das Ziel, von den Profis zu lernen. In unserem Projekt möchten wir dem Gap zwischen einem stark theoriebasierten Studium und der Befähigung zur Bewältigung der Berufspraxis begegnen, indem wir – in Anlehnung an Vorbilder aus dem Medizinstudium – simulationsbasierte Übungs- und Prüfungsformate entwickeln. Das KISS war für uns eine Vision, wie es in vielen Jahren evtl. auch im Lehramtsstudium aussehen kann: ein Simulationszentrum für angehende Lehrkräfte, in welchem geübt, trainiert, aber auch geprüft wird, was in der tatsächlichen Berufspraxis relevant sein wird.

Danke, liebes KISS-Team!

Wir sind noch immer überwältigt von den vielen Eindrücken und dankbar für diese tolle Möglichkeit! Wir werden gerne mit dem KISS in Verbindung bleiben, um auch weiterhin zu lernen 😊.

Bildnachweis: (c) KISS Kölner Interprofessionelles Skills Lab & Simulationszentrum

Podcast: „Inside Empirische Bildungsforschung“

Back in 2021

Bildnachweis: (c) GEBF

Im Rahmen der digitalen Jahrestagung der Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung (GEBF) 2021, von der wir auch schon im Blog berichtet hatten (hier und hier) wurde am 29.10.2021 auch ein virtueller Tag der offenen Türen unter dem Motto „Inside Empirische Bildungsforschung“ veranstaltet.

Im Rahmen dieses Tages haben viele Institute an verschiedenen deutschsprachigen Universitäten ihre Lehr- und Forschungsaktivitäten für eine interessierte Öffentlichkeit vorgestellt. Entsprechende Vorstellungsvideos finden sich auf dem YouTube-Kanal zur DigiGEBF2021 (und auch viele Videos einzelner Vorträge, von denen einige in Zukunft hier auch noch im Blog auftauchen werden ;)).

Im Rahmen des Tages hielt Prof. Dr. Manfred Prenzel einen Vortrag, in der er einen großen Überblick über Themen, Ziele und Geschichte der empirischen Bildungsforschung in Deutschland gibt. Auch wenn Fragen der Lehrerbildung eher am Rande vorkamen, ist der Vortrag doch für alle lohnenswert, die einen tieferen Einblick erhalten möchten, womit sich Leute wie wir so beschäftigen. Also: jetzt in den Sommermonaten ein kaltes Getränk holen, den Liegestuhl in WLAN-Reichweite stellen und sich entspannt weiterbilden ;).

Vortrag:

  • Prenzel, M. (2022). Empirische Bildungsforschung: Gestern, heute und (vielleicht) morgen. Keynote-Vortrag im digitalen Konferenzjahr der Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung (GEBF) (online), 29.10.2021.

Täuschen, Schummeln und Betrügen an der Hochschule im Licht der Bildungsforschung 4/7 – Teil 1

Der Sache auf den Grund gehen…

Bildnachweis: (c) Wikipedia, https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Cheating.JPG, CC-BY-SA 3.0

Auch an Universitäten wird geschummelt! Nach einer etwas längeren Pause setzen wir daher hier im Blog heute unsere Artikelreihe zum Täuschen und Betrügen bei Prüfungen im Studium fort, also zu Aktivitäten, die auch als akademisches Fehlverhalten bezeichnet werden. In dieser Reihe werfen wir insbesondere einen Blick darauf, welche Ergebnisse empirischer Bildungsforschung vorliegen. Im ersten Beitrag ging es um verschieden Arten des akademischen Fehlverhaltens im Studium, im zweiten Beitrag um Methoden, dieses Verhalten auch empirisch zu erfassen (Wer gibt es schon gerne zu?) und im dritten Beitrag darum, wie verbreitet verschiedene Formen akademischen Fehlverhaltens eigentlich sind.

Warum täuschen Studierende denn nun?

Dieser Beitrag schaut genauer auf Gründe für Täuschungen bei Prüfungen im Studium. Es geht also um die Frage, welche Faktoren akademischen Fehlverhalten begünstigen bzw. mit welchen (Risiko-)Faktoren akademisches Fehlverhalten von Studierenden zusammenhängt. Mit der Beantwortung dieser Frage ist auch das Ziel verbunden, Ansatzpunkte für passende Maßnahmen zur Vermeidung von Fehlverhalten zu entwickeln und in Studiengänge zu implementieren. In der empirischen Bildungsforschung liegen hierzu Ergebnisse aus einer großen Menge unterschiedlicher Studien vor, die sich darin unterscheiden, welche Formen des akademischen Fehlverhaltens, welche Prüfungsformate und welche möglichen Einflussfaktoren betrachtet werden (Parnther, 2020; Awasthi, 2019; Moss et al., 2018). Viele dieser Studien wurden mit Bezug zu komplexen theoretischen Modellen geplant, durchgeführt und ausgewertet (z.B. Wert-Erwartungs-Theorie, vgl. Eccles & Wigfield, 2002; Theorie geplanten Verhaltens, vgl. Ajzen, 1991). Andere Studien haben Zusammenhänge eher explorativ untersucht (z.B. Gama et al., 2013). Dabei kamen jeweils auch unterschiedliche Methoden der (statistischen) Auswertung zum Einsatz. Der Erkenntnisstand zu (möglichen) Ursachen von bzw. Einflussfaktoren auf akademisches Fehlverhalten kann daher nicht umfassend in einem Blogbeitrag dargestellt werden (Was schon an der Länge der Literaturliste erkennbar ist 😉 ). Wir beschreiben ihn daher eher überblicksartig und geben an, wenn Ergebnisse aus internationalen Studien sich von Forschungen, die sich auf Studierende in Deutschland beziehen, unterscheiden (z.B. Kroher, 2020; Sattler & Diewald, 2013). Für eine angenehmere Lesbarkeit im Blog, haben wir den Beitrag zudem auf zwei Posts aufgeteilt.

Welche Faktoren haben einen Einfluss?

Wie oben erwähnt, betrachteten viele Untersuchungen unterschiedliche Aspekte, die sich zwischen einzelnen Studien mehr oder weniger stark unterscheiden (Parnther, 2020; Awasthi, 2019; Moss et al., 2018; Park, 2003). Häufig wurde auch eine Vielzahl solcher Faktoren gleichzeitig betrachtet, um abzuschätzen, welche Aspekte wesentliche Einflüsse auf akademisches Fehlverhalten haben und welche vielleicht eher vernachlässigbar sind (z.B. Kroher, 2020; Yu et al., 2017). Trotz dieser Unterschiede können diese Faktoren aber nach drei verschiedenen Merkmalskategorien unterschieden werden. Zwar ist die Zuordnung einzelner Faktoren nicht immer ganz trennscharf, sie ermöglichen es aber dennoch, eine gute Übersicht zu erstellen.

  1. Merkmale der Studierenden: Gemeint sind hiermit Faktoren, die sich auf die Studierenden als Individuum beziehen und unterschiedlich zwischen einzelnen Personen ausgeprägt sein können, wie z.B. das Vertrauen in die eigene Leistungsfähigkeit oder auch demografische Merkmale wie das Geschlecht.
  2. Merkmale der Institution: Hiermit sind Faktoren gemeint, die sich auf die jeweilige Hochschule, die Studienorganisation oder die konkrete Lernumgebung beziehen, in denen Prüfungssituationen eingebettet sind. Dies meint z.B. festgelegte Sanktionen für Fehlverhalten, die Workload im Studium oder auch die Inhalte von Lehrveranstaltungen.
  3. Merkmale des sozialen Umfelds: Dies bezeichnet Faktoren des weiteren sozialen Kontextes, in dem akademisches Fehlverhalten auftreten kann, wie z.B. ob Mitstudierende häufig täuschen oder ob eine große Konkurrenz zwischen Studierenden herrscht.

Im Folgenden beschreiben wir Zusammenhänge von akademischem Fehlverhalten und verschiedenen Faktoren entlang dieser drei Ebenen. Bei der Interpretation der Ergebnisse sollte beachtet werden, dass sie meistens mit Formaten des direct response erhoben wurden, die Studierenden also direkt befragt wurden (siehe hierzu unseren zweiten Beitrag). Darüber hinaus handelt es sich bei den meisten Untersuchungen um Querschnittsbefragungen, bei denen die Studierenden also zu einem festen Zeitpunkt befragt wurden. Diese Ergebnisse werden zwar meist dahingehend interpretiert, dass die gefundenen korrelativen Zusammenhänge auch Ursachen für Fehlverhalten beschreiben. Streng genommen liefern sie allerdings nur einen Hinweis auf mögliche Ursachen und können keine Kausalität begründen. Hierzu wären bspw. Längsschnittstudien notwendig (vgl. Reinders, 2006).

1. Merkmale der Studierenden

Vertrauen in die eigene Leistungsfähigkeit: Ein wesentlicher Faktor, von dem sich in vielen Studien gezeigt hat, dass er mit akademischem Fehlverhalten unterschiedlicher Formen zusammenhängt, ist das Vertrauen Studierender in die eigene Leistungsfähigkeit (Parthner, 2020; Moss et al., 2018). Nehmen Studierende sich selbst als weniger leistungsstark bzw. „gut“ wahr, dann geben sie eher an, im Studium schon (ein- oder mehrmals) getäuscht zu haben. Dies zeigt sich in Studien z.B. in Zusammenhängen zwischen Fehlverhalten und der eingeschätzten eigenen Kompetenz oder Selbstwirksamkeit (Fatima et al., 2020; Sattler & Diewald, 2013; Kaldo & Reiska, 2012; Marsden et al., 2005; Whitley, 1998), der von Studierenden eingeschätzten Wahrscheinlichkeit eine Prüfung zu bestehen (z.B. Fatima et al., 2020), der Angst vor Nicht-Bestehen und damit verbundenen Konsequenzen für die eigene Zukunft (z.B. Fatima et al., 2020), subjektiv wenig wahrgenommenen Erfolgserlebnissen im Studium (z.B. Liebendörfer & Göller, 2016) oder darin, dass sie ihre eigene Vorbereitung auf Prüfungen als unzureichend empfinden (z.B. Yu et al., 2017). Bei diesem Einflussfaktor stellt sich auf Basis der bestehenden Studien allerdings generell die Frage: „Was war zuerst da? – Misserfolgserlebnisse oder ein geringes Vertrauen in die eigene Leistungsfähigkeit (vgl. Liebendörfer & Göller, 2016)?“ Ein klassisches Henne-Ei-Problem also.

Fehlende Fähigkeiten und Kenntnisse: Der Zusammenhang zwischen akademischen Fehlverhalten und geringer Leistungsfähigkeit zeigt sich nicht nur in der subjektiven Wahrnehmung, sondern auch im Zusammenhang zu etwas „objektiveren“ Maßen von Leistungsfähigkeit wie dem Notenschnitt im Studium (z.B. McCabe et al., 2012; Straw, 2002; vgl. Foster, 2016). Dies gilt allerdings nicht unbedingt für Untersuchungen, die Studierende in Deutschland betrachtet haben (z.B. Kroher, 2020). Auch konnten einige Studien beobachten, dass akademisches Fehlverhalten (hauptsächlich beim Plagiieren) auch mit fehlenden Kenntnissen korrekten Verhaltens zusammenhängt (Perry, 2010; Park, 2003; vgl. Moss et al., 2018; vgl. Sattler & Diewald, 2013).

Weitere motivationale Merkmale: Neben dem Vertrauen in die eigene Leistungsfähigkeit wurden auch Zusammenhänge zwischen der Häufigkeit akademischen Fehlverhaltens und weiteren motivationalen Merkmalen von Studierenden beobachtet. Studierende, die bzgl. ihres Studiums eher extrinsisch motiviert sind (z.B. durch die Aussicht auf eine externe Belohnung) tendieren eher dazu zu Täuschen, als Studierende, die eher intrinsisch motiviert sind (z.B. durch Interesse an ihrem Studienfach) (Sattler & Diewald, 2013; vgl. Davy et al., 2007; aber vgl. Nitsche et al., 2014;). Der Einfluss negativ ausgeprägter motivationaler Merkmale zeigt sich auch bei geringer Anstrengungsbereitschaft (Sattler & Diewald, 2013), bei geringer wahrgenommener eigener Konzentrationsfähigkeit (Sattler & Diewald, 2013) oder bei einer gering wahrgenommenen Kontrolle über eigenes Verhalten (Yu et al., 2018; Yu et al., 2017). Diese Merkmale werden auch häufig im Konzept der Prokrastination zusammengefasst untersucht, also einem generellen Aufschiebeverhalten im Studium. Ist dieses bei Studierenden (subjektiv) stärker ausgeprägt, berichten sie auch häufigeres akademisches Fehlverhalten in allen Formen (Patrzek et al., 2015; Sattler & Diewald, 2013). Da dieses Verhalten auch eher bei Studierenden auftritt, die ihr Studium mit einem starken Fokus auf sich selbst bestreiten (self-focused purpose, Yu et al., 2017), zeigen sich auch Zusammenhänge von Fehlverhalten und ausgeprägteren außercurricularen und Freizeitaktivitäten (Yu et al., 2017).

Einstellungen zu akademischem Fehlverhalten: Ein weiterer wichtiger Einflussfaktor bezieht sich darauf, wie akademisches Fehlverhalten von Studierenden selbst bewertet wird. Studierende, die akademisches Fehlverhalten selbst moralisch stärker verurteilen bzw. negativ betrachten, geben weniger häufig solches Verhalten an, als Studierende, die Fehlverhalten eher akzeptieren oder positiver bewerten (Yu et al., 2017; Nitsche et al., 2014; Sattler et al., 2013; Sattler & Diewald, 2013; Whitley, 1998). Es zeigt sich auch ein Zusammenhang dazu, wie bedeutsam Studierende Ehrlichkeit als Wert für sich selbst einschätzen (Kroher, 2020). Dabei unterscheiden sich die Einstellungen und Normen Studierender durchaus auch zwischen verschiedenen Prüfungsformen (z.B. Nitsche et al., 2014; Sattler & Diewald, 2013). Bspw. wird von Studierenden in der Untersuchung von (Kroher, 2020) die Regeltreue bei Klausuren als subjektiv bedeutsamer eingeschätzt, als bei Hausarbeiten. Ebenfalls wird die moralische Norm, kein akademisches Fehlverhalten zu zeigen, von Studierenden in Beziehung zu weiteren Bedingungsfaktoren gesetzt. So wird bspw. akademisches Fehlverhalten als akzeptabler betrachtet, wenn bestimmte Umstände vorliegen (z.B. kranke Familienmitglieder, um die man sich kümmern muss) (Davy et al., 2007; Granitz & Loewy, 2007). Dabei kann es sich allerdings auch um eine nachträgliche Rationalisierung eigentlich als unethisch betrachteten Verhaltens handeln (Sykes & Matza, 1957). Zum Schutz des eigenen Selbstbildes als moralische Person, wird dabei das eigene Fehlverhalten mit schlechten externen Bedingungen auch vor sich selbst entschuldigt (Roig & Caso, 2005). Die eigentliche Ursache für akademisches Fehlverhalten kann aber eigentlich in anderen Faktoren liegen (vgl. Moss et al., 2018).

Erfahrungen mit Täuschungshandlungen: Ein ebenfalls sehr relevanter Einflussfaktor für die Häufigkeit bzw. Wahrscheinlichkeit für akademisches Fehlverhalten ist das Täuschungsverhalten während der Schulzeit vor dem Studium (Kroher, 2020). Studierende, die Fehlverhalten zuvor als erfolgreiches Mittel für das Erreichen von Zielen erlebt haben (z.B. durch Spicken eine Klausur zu bestehen), tendieren auch dazu, dieses Mittel im Studium häufiger anzuwenden (Davy et al., 2007; Whitley, 1998).

Demografische Faktoren: In verschiedenen Studien wurden auch Zusammenhänge von akademischem Fehlverhalten und verschiedenen demografischen Merkmalen der Studierenden untersucht. In internationalen Studien deuten sich z.B. Tendenzen an, dass männliche Studierende häufiger Fehlverhalten als weibliche Studierende berichten (z.B. Yu et al., 2017; Crown & Spiller, 1998; Whitley, 1998), was allerdings in Untersuchungen, die sich auf Studierende in Deutschland beziehen nicht eindeutig beobachtet wurde (Kroher, 2020; Sattler & Diewald, 2013). Ebenfalls geben jüngere Studierende bzw. Studienanfänger*innen häufigeres Fehlverhalten an als ältere Studierende (vgl. Kroher, 2020; Sattler & Diewald, 2013; Whitley, 1998; Newstead et al., 1996). Zudem werden Unterschiede im Fehlverhalten zwischen Studierenden verschiedener Fächer (Bertram et al., 2014; Nitsche et al., 2014; Sattler & Diewald, 2013) und verschiedener Kulturen (Ison, 2018; vgl. Awasthi, 2019) berichtet. Die politische oder religiöse Orientierung von Studierenden scheint hingegen nicht mit akademischem Fehlverhalten zusammenzuhängen, wobei diese Faktoren allerdings auch eher im anglo-amerikanischen Forschungsraum untersucht wurden (Yu et al., 2017; vgl. Davy et al., 2007). Wohl aber geben Studierende mit einem vorteilhafteren soziökonomischem Hintergrund bzw. in einer vergleichsweise guten finanziellen Situation tendenziell eher weniger akademisches Fehlverhalten an (Yu et al., 2017; vgl. Park, 2003).

Alle diese Merkmale hängen natürlich ebenfalls miteinander zusammenhängen (z.B. Prokrastinationsverhalten und Leistungsangst), so dass es schwierig ist, die Größe des Einflusses eines bestimmten Faktors einzuordnen (vgl. Park, 2003) bzw. zu identifizieren, welche Faktoren auf der individuellen Ebene die zentralen Ursachen sind.

War das schon alles?

Neben individuellen Merkmalen, liegen – wie oben schon beschrieben – auch Erkenntnisse zu Einflüssen der Institution und des sozialen Kontextes auf akademisches Fehlverhalten im Studium vor. Diese werden im zweiten Teil dieses Beitrags näher erläutert. Er wird an dieser Stelle verlinkt. Sobald er online ist.

Literatur:

  • Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211. (Online)
  • Ali, I., Sultan, P., & Aboelmaged, M. (2021). A bibliometric analysis of academic misconduct research in higher education: Current status and future research opportunities. Accountability in research, 1-22. (Online)
  • Awasthi, S. (2019). Plagiarism and academic misconduct: A systematic review. DESIDOC Journal of Library & Information Technology, 39(2). (Online)
  • Bertram Gallant, T., Binkin, N., & Donohue, M. (2015). Students at risk for being reported for cheating. Journal of Academic Ethics, 13(3), 217-228. (Online)
  • Crown, D. F., & Spiller, M. S. (1998). Learning from the literature on collegiate cheating: A review of empirical research. Journal of Business Ethics, 17(6), 683-700. (Online)
  • Davy, J. A., Kincaid, J. F., Smith, K. J., & Trawick, M. A. (2007). An examination of the role of attitudinal characteristics and motivation on the cheating behavior of business students. Ethics & Behavior, 17(3), 281-302. (Online)
  • Dubljević, V., Sattler, S., & Racine, E. (2014). Cognitive enhancement and academic misconduct: a study exploring their frequency and relationship. Ethics & Behavior, 24(5), 408-420. (Online)
  • Eccles, J. S., & Wigfield, A. (2002). Motivational beliefs, values, and goals. Annual review of psychology, 53(1), 109-132. (Online)
  • Fatima, A., Sunguh, K. K., Abbas, A., Mannan, A., & Hosseini, S. (2020). Impact of pressure, self-efficacy, and self-competency on students’ plagiarism in higher education. Accountability in Research, 27(1), 32-48. (Online)
  • Foster, G. (2016). Grading standards in higher education: Trends, Context, and Prognosis. . In T. Betrag (Ed.), Handbook of Academic Integrity (pp. 307-324). Springer. (Online)
  • Gama, P., Almeida, F., Seixas, A., Peixoto, P., & Esteves, D. (2013, October). Ethics and academic fraud among higher education engineering students in Portugal. In CISPEE (Ed.), 2013 1st International Conference of the Portuguese Society for Engineering Education (CISPEE) (pp. 1-7). IEEE. (Online)
  • Granitz, N., & Loewy, D. (2007). Applying ethical theories: Interpreting and responding to student plagiarism. Journal of business ethics, 72(3), 293-306. (Online)
  • Ison, D. C. (2018). An empirical analysis of differences in plagiarism among world cultures. Journal of Higher Education Policy and Management, 40(4), 291-304. (Online)
  • Kaldo, I., & Reiska, P. (2012). Estonian science and non-science students‘ attitudes towards mathematics at university level. Teaching Mathematics and Its Applications, 31(2), 95-105. (Online)
  • Kroher, M. (2020). Akademisches Fehlverhalten: Wie ehrlich berichten Studierende über Täuschungen?. In I. Krumpal, & R. Berger (Hrsg.), Devianz und Subkulturen – Theorien, Methoden und empirische Befunde (S. 207-240). Springer VS. (Online)
  • Liebendörfer, M., & Göller, R. (2016). Abschreiben – ein Problem in mathematischen Lehrveranstaltungen? In W. Paravicini & J. Schnieder (Hrsg.), Hanse-Kolloquium zur Hochschuldidaktik der Mathematik 2014 – Beiträge zum gleichnamigen Symposium am 7. & 8. November 2014 an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (S. 119–141). WTM-Verlag.
  • Marsden, H., Carroll, M., & Neill, J. T. (2005). Who cheats at university? A self‐report study of dishonest academic behaviours in a sample of Australian university students. Australian Journal of Psychology, 57(1), 1-10. (Online)
  • McCabe, D. L., Butterfield, K. D., & Trevino, L. K. (2012). Cheating in college: Why students do it and what educators can do about it. JHU Press.
  • Moss, S. A., White, B., & Lee, J. (2018). A systematic review into the psychological causes and correlates of plagiarism. Ethics & Behavior, 28(4), 261-283. (Online)
  • Newstead, S. E., Franklyn-Stokes, A., & Armstead, P. (1996). Individual differences in student cheating. Journal of Educational Psychology, 88(2), 229. (Online)
  • Nitsche, I., Rittmann, A., & Döpke, J. (2014). „Wirtschaftsethik “praktisch: Wie oft schummeln Studierende an der Hochschule Merseburg?. In A. Frei, & G. Marx (Hrsg.), Fahrrad – Vesper – Finanzwirtschaft Untersuchungen zu Wirtschaft und Gesellschaft. Festschrift für Eckhard Freyer (S. 11-29). Hochschule Merseburg. (Online)
  • Park, C. (2003). In other (people’s) words: Plagiarism by university students–literature and lessons. Assessment & evaluation in higher education, 28(5), 471-488. (Online)
  • Parnther, C. (2020). Academic misconduct in higher education: A comprehensive review. Journal of Higher Education Policy And Leadership Studies, 1(1), 25-45. (Online)
  • Patrzek, J., Sattler, S., van Veen, F., Grunschel, C., & Fries, S. (2015). Investigating the effect of academic procrastination on the frequency and variety of academic misconduct: a panel study. Studies in Higher Education, 40(6), 1014-1029. (Online)
  • Perry, B. (2010). Exploring academic misconduct: Some insights into student behaviour. Active Learning in Higher Education, 11(2), 97-108. (Online)
  • Reinders, H. (2006). Kausalanalysen in der Längsschnittforschung. Das Crossed-Lagged-Panel Design. Diskurs Kindheits-und Jugendforschung, 1(4), 569-587. (Online)
  • Roig, M., & Caso, M. (2005). Lying and cheating: Fraudulent excuse making, cheating, and plagiarism. The Journal of Psychology, 139(6), 485-494. (Online)
  • Sattler, S., Graeff, P., & Willen, S. (2013). Explaining the decision to plagiarize: An empirical test of the interplay between rationality, norms, and opportunity. Deviant Behavior, 34(6), 444-463. (Online)
  • Sattler, S., & Diewald, M. (2013). FAIRUSE – Fehlverhalten und Betrug bei der Erbringung von Studienleistungen: Individuelle und organisatorisch-strukturelle Bedingungen – Schlussbericht zum Projekt. Universität Bielefeld. (Online)
  • Straw, D. (2002). The plagiarism of generation ‘why not?’. Community college week, 14(24), 4-7.
  • Sykes, G. M., & Matza, D. (1957). Techniques of neutralization: A theory of delinquency. American sociological review, 22(6), 664-670. (Online)
  • Teixeira, A. A., & Rocha, M. F. (2010). Cheating by economics and business undergraduate students: an exploratory international assessment. Higher Education, 59(6), 663-701. (Online)
  • Whitley, B. E. (1998). Factors associated with cheating among college students: A review. Research in higher education, 39(3), 235-274. (Online)
  • Yu, H., Glanzer, P. L., Sriram, R., Johnson, B. R., & Moore, B. (2017). What contributes to college students’ cheating? A study of individual factors. Ethics & Behavior, 27(5), 401-422. (Online)
  • Yu, H., Glanzer, P. L., Johnson, B. R., Sriram, R., & Moore, B. (2018). Why college students cheat: A conceptual model of five factors. The Review of Higher Education, 41(4), 549-576. (Online)

Woche des wissenschaftlichen Nachwuchses 2022

Bildnachweis: Graduiertenzentrum KW, Universität Paderborn

Letzte Woche fand die diesjährige, von der Fakultät der Kulturwissenschaften an der Universität Paderborn organisierte „Woche des wissenschaftlichen Nachwuchses“ statt. Neben klassischen Vortragsformaten gab es mit den Pitch-Beiträgen dieses Jahr auch die Möglichkeit, in knapp 10 Minuten das eigene Forschungsvorhaben zu pitchen – darin durften Philipp und Thomas sich auch direkt ausprobieren.

Inhaltlich ging es – Überraschung – um unsere Performanztests und wie wir uns diese vorstellen bzw. wie der aktuelle Stand aussieht. Durch die Kürze der Zeit lag die Herausforderung vor allem darin, die Inhalte prägnant und kohärent zu präsentieren. Das Feedback war sehr konstruktiv – wir haben aus verschiedenen Perspektiven heraus Anregungen und Rückmeldungen zur praktischen Umsetzung im Universitätsbetrieb, die etwaige, durch die Standardisierung bedingte, Darstellung von Eltern und Jugendlichen in den Gesprächssimulationen oder die Einbeziehung verschiedenen Akteur*innen (Lernende – Eltern – Lehrkräfte) in die Untersuchungen erhalten.  

Neu war für uns der hybride Vortragsmodus. Es gab zwei Bildschirme im Vortragrsaum – einen mit der Präsentation, der andere samt Kamera als Portal zum virtuellen Publikum. Unser Dank geht an die Techniker*innen vor Ort, sodass wir direkt in den Pitch starten konnten.

Unser persönliches Highlight war zudem der Workshop zur Wissenschaftskommunikation von Nadine Lux, der am Donnerstag stattfand. Dieser war eine sehr gelungene Mischung aus prägnantem Input, Übungen und Gruppendiskussionen zur Zielgruppenorientierung, aktuellen Trends der Wissenschaftskommunikation und Strategien für die Nutzung von Social Media. Es gab viele gute Impulse, die wir in Zukunft noch weiter beherzigen und umsetzen möchten!

Wir bedanken uns für die tolle Organisation, die vielfältigen Rückmeldungen und freuen uns schon auf das nächste Jahr :-).

Vorträge:

  • Janzen, T. (2022). Entwicklung eines Performanztests für das Lehramtsstudium im Fach Englisch: Feedback im Kompetenzbereich Schreiben. Woche des wissenschaftlichen Nachwuchses. Universität Paderborn. 08.06.2022.
  • Wotschel, P. (2022). Entwicklung eines Performanztests für das bildungswissenschaftliche Lehramtsstudium: Erfassung von Beratungskompetenz. Woche des wissenschaftlichen Nachwuchses. Universität Paderborn. 08.06.2022

Simulationen in anderen Ausbildungskontexten: Pilot*innen

Copy that!

In diesem Blogbeitrag (evtl. einer kleinen Reihe) wollen wir schauen, wie in einem anderen Beruf bzw. einer anderen Professionen performanzorienterte Lehr- und Prüfungssituationen in Ausbildungen eingesetzt und erforscht werden. Wir haben schon öfter in Vorträgen oder Blogbeiträgen die Medizin als Beispiel für ihre rollenspielbasierten Prüfungen herangezogen und auch schon Blogbeiträge dazu verfasst (z.B. hier). Starten möchten wir mit einem Berufszweig der auch von Mediziner*innen gerne als Vorbild genommen wird (z.B. Münzberg et al., 2019): Pilot*innen. Ein zentrales Werkzeug von Lehren und Prüfen sind hier Flugsimulatoren!

(c) Pixabay

Infos zur Pilot*innenausbildung

Die Pilot*innenausbildung kann nach Informationen der Vereinigung Cockpit (Vereinigung Cockpit e.V., 2022) auf verschiedenen Wegen ablaufen, aber ist eigentlich immer mit finanziellen Eigenanteilen verbunden – man muss also entweder die Ausbildung vollständig direkt selbst bezahlen, oder durch Gehaltskürzungen an eine Fluggesellschaft im Rahmen seiner Tätigkeit zurückzahlen – die Kosten liegen im Durchschnitt mindestens zwischen 70.000 von 100.000€. Die schulische Ausbildung umfasst 750 Stunden Unterricht mit Fokus auf theoretische Grundlagen und ca. 240 Flugstunden, wobei hier auch manche Ausbildungsmodelle verstärkt auf Simulatoren zurückgreifen (Vereinigung Cockpit e.V., 2022). Doch auch nach Berufseintritt spielen Simulationen eine wichtige Rolle, da Pilot*innen mehrmals im Jahr an Simulationen teilnehmen, um bestimmte Situationen zu üben (von Kopp, 2015).

Eine kurze Geschichte der Flugsimulation

Die Notwendigkeit der Entwicklung von Flugsimulatoren liegt darin begründet, dass das Auftreten von Fehlern während der Tätigkeit als Pilot*in schwerwiegende und unmittelbare Folgen für Leib und Leben der Flugzeuginsassen haben kann (Myers et al., 2018). Die ersten computerbasierten Simulatoren scheinen wohl auf das Jahr 1929 und Edwin Link zurückzugehen, jedoch erst nach Ende des zweiten Weltkriegs und den damit einhergehenden technischen Innovationen etablierten sie sich auch in der kommerziellen Luftfahrt (Page, 2000). Solche Simulatoren basierten auf realen Flugzeugen, die mit Hilfe von anderem technischen Gerät bewegt wurden oder durch Manipulation der Instrumente verschiedene Situationen nachstellten. Die Reliabilität und fidelity (=Realitätsnähe) dieser analogen Simulatoren schwankte aber aufgrund des hohen Wartungsaufwands stark, was den Weg für digitale Simulatoren ebnete. Durch weitere Neuerungen durch Bewegungs- und visuelle Systeme wurden die Simulationen immer ausgefeilter (Page, 2000), wodurch man heute sogar von virtual reality sprechen könnte.

Fidelity  vs. authenticity

Ein sehr interessanter Gesichtspunkt unter dem Flugsimulatoren erforscht werden, ist eben schon angeklungen – fidelity. Im Deutschen beschreibt der Begriff die Replikation der Realität einer Situation. Myers et al. (2018) nennen drei Elemente von fidelity:

  • Physical fidelity – Die physische Replikation der Realität, z.B. Bewegung und Geräusche beim Fliegen, aber auch die Geräte, Knöpfe, Lampen etc. im Cockpit.
  • Cognitive fidelity – Werden die gleichen kognitiven Fähigkeiten in der Simulation verlangt wie unter realen Bedingungen?
  • Functional fidelity – Inwieweit verhält sich die Simulation wie reales Equipment?

Dagegen ist authenticity nicht zwingend die objektive realitätsnahe Replikation, sondern beschreibt den Effekt, den diese auf die individuelle Wahrnehmung einer Situation der einzelnen Personen hat (Bland et al., 2014).

Es gibt interessante Ergebnisse über den Effekt von high-fidelity Simulationen, da oftmals davon ausgegangen wird, dass fidelity ausschlaggebend für den Lernerfolg ist (Myers et al. 2018). Schaut man sich aber mal ein Beispiel von lower-fidelity Simulationen an, z.B. von Dahlstrom et al. (2009), so werden auch diese von den Teilnehmenden als durchaus positiv bewertet. In der dortigen Studie sollten die Teilnehmenden auf einer Schiffsbrücke – dargestellt von nur durch Laptop, Drucker und Schreibtisch -verschiedene Situationen kommunikativ bewältigen. Gerade der Fokus darauf und das Außerachtlassen der realitätstreuen Ausstattung ist von den Teilnehmenden als positiv aufgenommen worden, da sie so weniger Ablenkung erführen würden und Dinge trainierten, denen sie sonst nicht begegnen würden (Dahlstrom et al., 2009).

Konsequenzen für uns?

Was können wir nun aus diesem kleinen AusFLUG mitnehmen? Die Unterscheidung von authenticity und fidelity ist sicher etwas, was auch in unseren rollenspielbasierten Simulationen wichtig sein wird, da wir die Prüfungen auch im Sinne einer approximation of practice (Grossman et al., 2009) gestalten und nicht die volle Komplexität des Klassenraums replizieren wollen. Außerdem bleibt natürlich der Gedanke, dass es schon fast seit 100 Jahren Simulationen für Pilot*innen gibt – aber wir in der Lehramtsausbildung, was diesbezügliche Lern- aber auch Prüfungsformate betrifft, noch recht weit am Anfang stehen.

Literatur:

  • Bland, A. J., Topping, A., & Tobbell, J. (2014). Time to unravel the conceptual confusion of authenticity and fidelity and their contribution to learning within simulation-based nurse education. A discussion paper. Nurse education today, 34(7), 1112–1118. (Online)
  • Dahlstrom, N., Dekker, S., van Winsen, R., & Nyce, J. (2009). Fidelity and validity of simulator training. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 10(4), 305–314. (Online)
  • Grossman, P., Compton, C., Igra, D., Ronfeldt, M., Shahan, E., & Williamson, P. W. (2009). Teaching Practie: A Cross-Professional Perspective. Teachers College Record, 111(9), 2055–2100. (Online)
  • Münzberg, M., Grützner, A., Seifert, J., & Ekkernkamp, A. (2019). Weiterbildung 3.0: Der „Flugsimulator“ für Chirurgen. kma – Klinik Management aktuell, 24(01/02), 84–87. (Online)
  • Myers, P., Starr, A., & Mullins, K. (2018). Flight Simulator Fidelity, Training Transfer, and the Role of Instructors in Optimizing Learning. International Journal of Aviation, Aeronautics, and Aerospace. 5(1) (Online)
  • Page, R. (2000). Brief history of flight simulation. SimTecT 2000 proceedings, 11-17.
  • Vereinigung Cockpit e.V. (Hrsg.) (2022). Der Weg ins Cockpit. Vereinigung Cockpit e.V. (Online)
  • von Kopp, D. (Hrsg.). (2015). Warum Piloten glückliche(re) Menschen sind. Springer. (Online)

PERFORM-LA Kooperationstreffen am 03. Mai 2022

Heute stand ein besonderes Meeting für unsere Nachwuchsforschungsgruppe auf dem Programm – das erste Treffen, in dem wir zeitgleich mit allen unseren Kooperationspartnern aus Aachen, Bergen, Bremen und Paderborn zusammengekommen sind. Im Rahmen einer virtuellen Austauschrunde haben wir die Chance bekommen, den aktuellen Arbeitsstand unseres Projekts vorzustellen und Feedback, Anregungen und Tipps von unseren Kooperationspartnern einzuholen. Drei Stunden vergingen wie im Flug!  

Nach einer kurzen Kennenlernrunde haben wir das Treffen mit einem Überblick über die Ziele und die einzelnen Arbeitspakete des Projekts begonnen. Anschließend gab es von Thomas und Philipp einen Einblick in den aktuellen Stand der beiden Teilprojekte „Entwicklung eines Performanztests für das Lehramtsstudium im Fach Englisch: Feedback im Kompetenzbereich Schreiben“ sowie „Entwicklung eines Performanztests für das bildungswissenschaftliche Lehramtsstudium: Erfassung von Beratungskompetenz“. Hinsichtlich der Kategorienentwicklung gab es hierzu hilfreiche Anregungen von Christoph Kulgemeyer und Josef Riese, die auf ihre umfangreichen Vorerfahrungen zur Entwicklung von Performanztests im Projekt ProfileP+ zurückgreifen konnten. Spannende und wichtige Nachfragen kamen auch von Bardo Herzig, der ebenfalls Erfahrungen bei der Entwicklung von Testformaten, insbesondere aber auch bzgl. der Ausbildung angehender Lehrkräfte eingebracht hat. Wertvolle methodische Hinweise haben wir außerdem von Robert Kordts sowie, für das Fach Englisch, von Dominik Rumlich erhalten.

Die Expertise sowie die Interdisziplinarität unserer Kooperationspartner machen eine konstruktive Weiterentwicklung des Projekts möglich und vor allem: facettenreich. Derartige Austauschtreffen helfen auch, dass wir keinen zu starren Blick auf Details einnehmen und erlauben die Perspektiverweiterung auf einer übergeordneten Ebene. Wir bedanken uns bei unseren Kooperationspartnern für ihre wertvolle Zeit, die konstruktive Kritik sowie die vielen wertvollen Anregungen für die Weiterarbeit im Projekt.

Wir freuen uns schon sehr auf die nächsten Kooperationstreffen 🙂

Meidingers 10 Todsünden der Schulpolitik im Licht der Bildungsforschung 2/12

Todsünde Nr. 1: Überforderung von Schule und Lehrkräften

In einer kleinen Artikelreihe beschäftigen wir uns mit dem Buch „Die 10 Todsünden der Schulpolitik – Eine Streitschrift“ von Heinz-Peter Meidinger (2021) aus der Perspektive der empirischen Bildungsforschung. Es geht uns dabei nicht um eine Rezension des Buches, sondern darum, zu schauen, wie Prämissen und Argumentationen vor dem Hintergrund von Ergebnissen der Bildungsforschung eingeschätzt werden können. Nachdem wir im ersten Beitrag Autor und Werk kurz vorgestellt und uns genauer mit der Einleitung beschäftigt haben, wenden wir uns in diesem Beitrag der ersten von zehn Todsünden der Schulpolitik zu; also, Todsünden aus Sicht des Autoren. Um den weiteren Ausführungen folgen zu können, sollte man natürlich das Buch kennen und gelesen haben. Ich möchte daher an dieser Stelle noch einmal ausdrücklich eine Leseempfehlung aussprechen, auch, wenn man die Ansichten des Autors nicht immer teilt. Zu Beginn noch einmal der Hinweis: Im Folgenden formuliere ich viel im Konjunktiv. Das soll keine Zustimmung oder Ablehnung zu Thesen signalisieren, sondern folgt einfach den Regelungen zur indirekten Rede.

Ziele von Schule – Zu viele oder gerade richtig.?

Im Kapitel zur Todsünde Nr. 1 wird – grob zusammengefasst – dahingehend argumentiert, dass die Schule bzw. die tätigen Lehrkräfte zu viele Aufgaben bzw. Ziele verfolgen würden bzw. sollen. Dies wiederum führe zum einen dazu, dass nicht alle Ziele gleichermaßen erreicht werden können und zum anderen dazu, dass Lehrkräfte stark belastet werden, mit Folgen für die Gesundheit. Als Kernaufgaben der Schule werden „Unterricht, Wissens-, Kompetenz- und Wertevermittlung“ (Meidinger, 2021, 26) genannt, denen exemplarisch zehn weitere Zielerwartungen neben- bzw. gegenübergestellt werden. Darunter eher gesamtgesellschaftliche Zielerwartungen (z.B. Inklusion, Integration), aber auch konkretisierte Ziele eher auf Individualebene (z.B. Medienerziehung, Berufs- und Studienorientierung). Die Gegenüberstellung zu den definierten Kernaufgaben wird dabei leider nicht näher erläutert. Bspw. hat Schule natürlich auch eine Erziehungsfunktion und das Ziel „die Demokratie stärken“ (Meidinger, 2021, 26) kann auch als Teil der Wertevermittlung verstanden werden. Viele dieser genannten Ziele sind in allen Kernlehrplänen der Bundesländer verankert (einige auch schon sehr lange), häufig in den allgemeineren Teilen. Insgesamt wird bzgl. schulischer Ziele aber eine Überfrachtung konstatiert, die im weltweiten Vergleich in Deutschland einzigartig hoch sei. Sie werde insbesondere von zwei Akteur*innen an die Schule herangetragen: Bildungspolitiker*innen und Vertreter*innen der wissenschaftlichen Pädagogik. Gerade Letzteren wird polemisch – es ist ja auch eine Streitschrift – ein „Allmachtswahn“ (Meidinger, 2021, 28) als Motiv zugeordnet, der sich darin ausdrücke, neue Lehrkonzepte zu formulieren, die in der Realität nicht umsetzbar seien. Die empirisch ausgerichtete Erziehungswissenschaft hingegen könne die Umsetzbarkeit und Wirkung von Konzepten prüfen. Diese letzte Aussage ist eine Einschätzung, die ich natürlich teile (schon weil ich selbst in diesem Berufsfeld tätig bin ;)).

Grenzen der Individualisierung?

Als Beispiel für eine solche (positive) empirische Betrachtung von Bedingungen des Lernens, wird aus einer Studie – nach Autorenaussage zur Veränderbarkeit von Lernmotivation aufgrund genetischer Prägung – zitiert, in der geschlussfolgert werden würde, dass Schüler*innen aufgrund individueller Begabungen nicht zu gleichen Leistungen befähigt werden können.

„Schüler sind mit individuellen Begabungen ausgestattet, und es wird nicht möglich sein, sie durch Fördermaßnahmen auf breiter Basis zu gleichen Leistungen zu befähigen.“

(Spinath, Spinath & Borkenau, 2008, 114)

Leider ist im Text keine Quellenangabe zum Zitat enthalten. Die Möglichkeiten der Onlinesuche führen zu Spinath et al. (2008), einem Kapitel im als Lehrbuch angelegten Handbuch der Pädagogischen Psychologie. Um diese Aussage etwas genauer einordnen zu können, lohnt ein Blick in das gesamte Kapitel, aus dem das Zitat stammt. Dort werden Forschungen von sozialen und genetischen Determinanten zur Lernfähigkeit von Schüler*innen zusammengefasst. In solchen verhaltensgenetischen Studien wird analysiert, zu welchen Anteilen Unterschiede in der oben beschriebenen Lernfähigkeit von Menschen durch genetische (also feste Anlagen einer Person) oder soziale (also Erfahrungen und Einflüsse des Umfelds) Einflussfaktoren erklärt werden können. Methodisch werden Zwillings- oder Adoptionsstudien durchgeführt, bei der unter verschiedenen Annahmen genetische und soziale Einflüsse kontrolliert werden können. Dabei fassen Spinath et al. (2008) den Einfluss genetischer Determinanten aus Studien auf die allgemeine kognitive Fähigkeit mit ca. 50% zusammen. Die soziale Umwelt hat also einen vergleichbaren Einfluss. Die Bedeutung genetischer Determinanten nimmt über die Lebensspanne allerdings zu. Wichtig ist: mit solchen Anteilen von Varianzkomponenten können Aussagen über Unterschiede zwischen Personen gemacht werden, nicht über Fähigkeiten einer einzelnen Person. Zugleich sind diese Anteile nicht konstant. Spinath et al. (2008) nennen die Körpergröße als Beispiel, die stark genetisch bestimmt ist: „Obwohl die Körpergröße innerhalb einer Kohorte hochgradig genetisch determiniert ist, wurden die Menschen unter sich verbessernden Umweltbedingungen immer größer.“ (Spinath et al.,2008, 113), wobei irgendwann aufgrund der beschränkten Verbesserbarkeit der Umweltbedingungen eine bisher unbekannte Grenze vermutet werden kann. „Analog dazu gilt für die Lernfähigkeit, dass derzeit keine Aussagen darüber möglich sind, wo die Grenzen der Verbesserung durch geeignete Interventionen liegen.“ (Spinath et al.,2008, 113)

Im Kontext des Textes wird dieser Bezug zur Wissenschaft hergestellt, um „die eigenen Möglichkeiten realistisch einzuschätzen“ (Meidinger, 2021, 29), wobei nicht ganz deutlich wird, ob dies eher bezogen auf erzieherische oder lernunterstützende Tätigkeiten gemeint ist. Das obige Zitat wird weitergeführt mit: „Stattdessen gilt es, die vorhandenen Stärken durch individuell angemessene Maßnahmen so zu fördern, dass es allen Schüler möglich wird, ihre Potenziale bestmöglich auszuschöpfen. Ziel von schulischen […] Lernprozessen sollte demnach nicht die Egalisierung des Leistungsniveaus sein, sondern das Hervorbringen von durchaus unterschiedlichen Leistungen auf möglichst hohem Niveau“ (Spinath et al., 2008, 114). Diese individuell angemessenen Verfahren können sich natürlich auf unterschiedliche Kontexte beziehen (z.B. Maßnahmen im Unterricht, Maßnahmen auf Ebene des Schulsystems). Aus Verhaltensgenetischen Studien ergibt sich also nicht direkt eine bevorzugte Handlungsweise, sondern dort sind viele normative Entscheidungen zu treffen.

Welcher Schluss aus diesem Forschungsbeitrag für die Argumentation im Rahmen der Streitschrift gezogen werden soll, bleibt ein wenig unklar. Interpretieren lässt es sich als ein Argument gegen die Forderung eines gemeinsamen Unterrichts von Schüler*innen sehr unterschiedlicher Lernvoraussetzungen, als Gegenposition zum vorher benannten „Allmachtswahn“ von Pädagog*innen. Dies ist allerdings eine Interpretation meinerseits und wird im Text nicht explizit formuliert. Die Quelle bezieht sich jedenfalls weniger auf (eher affektive) Lernmotivation, sondern auf (kognitive) Lernfähigkeit.

Arbeitszeit von Lehrkräften

Als weiteres und das für die im Kapitel thematisierte Todsünde eigentlich bestimmende Beispiel empirischer Bildungsforschung wird im Beitrag auf die Arbeitsbelastung bzw. genauer die Arbeitszeit von Lehrkräften im deutschen Bildungssystem Bezug genommen. Wir fokussieren für diesen Blogbeitrag auch auf die Arbeitszeit, weil im Text zugleich angemerkt wird, dass gerade die Arbeitszeit von Lehrkräften von Seiten der Landesregierungen in Deutschland bisher nicht angemessen untersucht werde, weshalb dies von Lehrerverbänden angestoßen werden müsse. Ein aktuelles Beispiel sei die vom deutschen Philologenverband initiierte LaiW-Studie (Lehrerarbeit im Wandel), die wir später noch genauer betrachten werden.

Die Arbeitszeit von Lehrkräften und auch ihr Belastungserleben wurden schon häufiger empirisch untersucht. Schaarschmidt et al. (2007) berichten bspw. basierend auf Wochenstundenangaben von N = 4181 Lehrkräften verschiedener Schulformen aus Nordrhein-Westfalen eine durchschnittliche Gesamtarbeitszeit von 62,2 Stunden für Vollzeitlehrkräfte und 49,5 Stunden für Teilzeitlehrkräfte. Hardwig & Mußmann (2018) fassen umfangreich Zeiterfassungsstudien zusammen, die zwischen 1958 und 2016 in Deutschland durchgeführt wurden. Zugleich existieren auch aktuellere Ergebnisse aus dem Raum Frankfurt (Mußmann et al., 2020). Grob zusammengefasst, stellten alle diese Untersuchungen fest, dass Lehrkräfte im Mittel mehr Arbeitszeit aufwenden, als es gemäß ihrer Dienstaufgaben bzw. vertraglichen Situation vorgesehen ist, wobei natürlich Abweichungen zwischen einzelnen Untersuchungen und Gruppen von Lehrkräften bestehen.

Die LaiW-Studie ist aber insofern bemerkenswert, als bundesweit vergleichend Daten von insgesamt ca. N = 16.000 erhoben wurden (von Januar 2018 bis Mai 2018) und die Erfassung von Arbeitszeitdaten methodisch relativ präzise erfolgte. Dabei wurden zwei Erfassungsmethoden kombiniert, ein Onlinefragebogen zur Einschätzung der Gesamtarbeitszeit einer Woche (viermal) und ein tägliches Protokoll der Arbeitszeit nach vordefinierten Tätigkeiten über einen Zeitraum von vier Wochen (Kreuzfeld, Felsing & Seibt, 2022). Methodisch interessant ist ebenfalls, dass daneben auch eine app-basierte Erfassung erprobt wurde (Felsing et al., 2019). Für Vollzeitlehrkräfte ergab sich eine durchschnittliche Wochengesamtarbeitszeit von 45.2 Stunden, für Teilzeitlehrkräfte von 36,5 Stunden (für eine bereinigte Stichprobe von N = 6109; Kreuzfeld, Felsing & Seibt, 2022; DPhV, 2020). Die Daten beziehen sich, gemäß dem beauftragenden Verband, allerdings nur auf Gymnasiallehrkräfte.

Wichtig ist zu allen diesen Studien anzumerken, dass innerhalb der Gruppe der Lehrkräfte ebenfalls große Unterschiede existieren (in der LaiW-Studie gaben bspw. 45% der Befragten wöchentliche Arbeitszeiten von über 45 Stunden an, DPhV, 2020). Diese Arbeitszeiten sind im weltweiten Vergleich allerdings nicht unbedingt herausragend hoch. Für die Schweiz ergeben sich bspw. ähnliche durchschnittliche Gesamtwochenarbeitszeiten (Brägger & Schwendimann, 2022), in England etwas höhere (Walker et al., 2019). Hohe Arbeitszeiten gehen mit hohem Belastungserleben einher, welches in vielen der erwähnten Studien ebenfalls erhoben wurde. Es lohnt sich daher, auf diese einen näheren Blick zu werfen. Aus Gründen des Umfangs können wir die Ergebnisse hierzu allerdings nicht umfassend beschreiben, auch weil die Anzahl entsprechender Untersuchungen größer ist als vergleichbare Arbeitszeituntersuchungen (siehe z.B. Rothland, 2007).

Fazit

Was lässt sich hieraus nun bzgl. der Thesen aus dem Buch schließen? Insgesamt ist es empirisch gut belegt, dass Lehrkräfte in Deutschland häufig höhere wöchentliche Gesamtzeiten arbeiten, als vorgesehen, was zu hohen Belastungen führt. Insofern ist diese Prämisse für die formulierte Todsünde Nr. 1 der Überlastung von Lehrkräften auch empirisch gut fundiert und es stimmt, dass diese Untersuchungen fast nur von Lehrerverbänden angestoßen wurden. Die Aussage der zu großen Anzahl unterschiedlicher Zielerwartungen und -vorgaben an Lehrkräfte bzw. an die Schule ist aus der Perspektive der empirischen Bildungsforschung schwierig zu betrachten, da diese These im Text wenig mit Bezug zu empirischen Aussagen formuliert wird (es bleibt eher eine normative Einschätzung). Auch aus dem impliziten Bezug zu verhaltensgenetischen Studien wird keine konkretere Aussage abgeleitet. Die zweite Todsünde wird Gegenstand des nächsten Beitrags in dieser Artikelreihe sein. Er findet sich hier.

Literatur:

  • Brägger, M., & Schwendimann, B. A. (2022). Entwicklung der Arbeitszeitbelastung von Lehrpersonen in der Deutschschweiz in den letzten 10 Jahren. Prävention und Gesundheitsförderung, 17(1), 13-26. (Online)
  • Deutscher Philologenverband (Hrsg.) (2020). Arbeitsbelastung, Zufriedenheit und Gesundheit von Lehrkräften an Gymnasien. Presse-Konferenz in Berlin, 09.03.2020. (Online)
  • Felsing, C., Kreuzfeld, S., Stoll, R., & Seibt, R. (2019). App-basierte vs. geschätzte Ermittlung der Arbeitszeit von Gymnasiallehrkräften. Prävention und Gesundheitsförderung, 14(3), 281-289. (Online)
  • Hardwig, T., & Mußmann, F. (2018). Zeiterfassungsstudien zur Arbeitszeit von Lehrkräften in Deutschland. Konzepte, Methoden und Ergebnisse von Studien zu Arbeitszeiten und Arbeitsverteilung im historischen Vergleich. Expertise im Auftrag der Max-Träger-Stiftung. Georg-August-Universität Göttingen. (Online)
  • Kreuzfeld, S., Felsing, C., & Seibt, R. (2022). Teachers’ working time as a risk factor for their mental health-findings from a cross-sectional study at German upper-level secondary schools. BMC public health, 22(1), 1-12. (Online)
  • Meidinger, H.-P. (2021). Die 10 Todsünden der Schulpolitik – Eine Streitschrift. Claudius Verlag.
  • Mußmann, F., Hardwig, T., Riethmüller, M.m Klötzer, S., & Peters, S. (2020). Arbeitszeit und Arbeitsbelastung von Lehrkräften an Frankfurter Schulen 2020. Georg-August-Universität Göttingen. (Online)
  • Rothland, M. (2007). Belastung und Beanspruchung im Lehrerberuf. Springer VS. (Online)
  • Schaarschmidt, U., Fischer, A., Sieland, B., Rahm, T., & Tarnowski, T. (2007). Die Arbeitszeit der Lehrerinnen und Lehrer in Nordrhein-Westfalen – Ergebnisse und Vorschläge der Projektgruppe QuAGiS zur Entwicklung eines zukunftsfähigen Arbeitszeitmodells. Projektgruppe QuAGiS (Qualität, Arbeit und Gesundheit in Schulen) des VBE NRW. (Online)
  • Spinath, F. M., Spinath, B., & Borkenau, P. (2008). Soziale und genetische Determinanten der Lernfähigkeit. In W. Schneider, & M. Hasselhorn (Hrsg.), Handbuch der Pädagogischen Psychologie (S. 105-115). Hogrefe.
  • Walker, M., Worth, J., & Van den Brande, J. (2019). Teacher workload survey 2019. Research Brief. Department of Education. (Online)

Erfolgreiches weiterführen – erfolgreiches Weiterführen: Bericht von der MoSAiK- Tagung 2022

Nach über zwei Jahren pandemiebedingter Konferenzen im digitalen Raum waren wir als Projektteam nun zum ersten Mal auf einer Konferenz in Präsenz: Der MoSAiK-Tagung 2022 an der Universität Koblenz-Landau! Mit der Frage, wie die nachhaltige Implementation vieler – vor allem aus der Qualitätsoffensive Lehrerbildung stammender – Projekte nach Laufzeitende gelingen kann, haben sich ein großteil der Vorträge und die beiden Keynotes beschäftigt.

Bildnachweis: © Universität Koblenz-Landau

Die Tagung begann am Dienstag mit dem Plenarvortrag von Prof. Dr. Josef Schrader, der aus Sicht der der Erwachsenenbildung Probleme und Möglichkeiten der Implementation und des Transfers wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Praxis schilderte. In Erinnerung blieben hierbei vor allem zwei Dinge: 1) Die Implementation ist bisher weniger Teil der wissenschaftlichen Praxis. Dadurch wird eine nachhaltige Fortführung nach Ende einer Projektlaufzeit oftmals als nicht so relevant für die wissenschaftliche Laufbahn gesehen. 2) Die dritte Phase der Lehrkräftebildung – Weiter- & Fortbildungen – wird in der Forschung zu wenig berücksichtigt. Konzepte verbleiben oftmals in der ersten Phase, lokal an der Hochschule, da dort auch die Projekte angesiedelt sind, obwohl sie oftmals von einer ebenso großen Bedeutung für die schon in der Schule tätigen Lehrkräfte wären.

Das Highlight des ersten Tages (zumindest für uns) war unser erster Vortrag in Präsenz – und dann auch gleich zu dritt mit Thomas, Philipp und Christoph! Es gab viele positive Rückmeldungen und Nachfragen, die bestätigen, dass viele Lehrende an Hochschulen so ein Prüfungskonzept als eine spannende und nützliche Alternative zu den traditionellen Prüfungsformaten sehen und (genau wie wir) auf erste Ergebnisse warten. Nach weiteren spannenden Vorträgen endete der erste Tag bei einem gemeinsamen Abendessen mit einer tollen Aussicht auf den Pfälzer Wald (und dramatischem Himmel) und interessanten Gesprächen (ohne auf einen Bildschirm gucken zu müssen) auf dem Weingut Vögeli.

Weingut Vögeli in Landau (c) Thomas Janzen.

Der zweite Konferenztag wurde mit einer Keynote von Dr. Annika Diery der TU München eröffnet. Ganz im Licht des Tagungsthemas stand in diesem Beitrag das Erfordernis im Fokus, für die nachhaltige Weiterentwicklung der Lehrkräftebildung, neben außeruniversitärer Anschubfinanzierungen und Reformimpulsen auch einen „inneren (institutionellen) Motor“ zu schaffen. Dafür wurden mit Hinblick auf institutionelle Verankerung und Transfer am Beispiel des Projekts Teach@TUM aktuelle Entwicklungen, bisherige Meilensteine und Implementationsansätze vorgestellt und vor allem der Arbeitsbereich des „Clearing House Unterricht“, in dem Forschungsergebnisse synthetisiert und aufbereitet werden, in den Vordergrund gerückt (mehr zum Thema Forschungssynthesen, findet ihr in einem früheren Beitrag).

Neben weiteren Vorträgen zum Wirkungsbereich der dritten Phase der Lehrkräftebildung lag darüber hinaus der Schwerpunkt des zweiten Tages auf gemeinsamen Austauschforen zur Kontextualisierung aktueller Entwicklungen im Hochschulraum und der Phasenübergreifenden Zusammenarbeit für innovative Lehrer:innenbildung. Bei der Gelegenheit haben wir uns gefreut, wenn auch digital zugeschaltet, bekannte Gesichter aus dem COMeIN-Projekt aus Paderborn zu sehen.

Wir bedanken uns bei Prof. Dr. Alexander Kauertz und Prof. Dr. Constanze Juchem-Grundmann und deren Team ganz herzlich für die Organisation der Tagung und haben uns sehr über die hervorragende Verpflegung gefreut, die ein gemeinsames Beisammensein, Kennenlernen und Vernetzen in Präsenz exzellent gerahmt hat. Auf ein hoffentlich baldiges Wiedersehen, auch wenn Landau uns stürmisch verabschiedet hat!

Blick von der Uni in die Stadt Landau (c) Thomas Janzen.

Vorträge:

  • Diery, A. (2022). Wie kann die Lehrkräftebildung nachhaltig weiterentwickelt werden? Implementationsansätze zur Förderung kompetenz- und evidenzorientierter Lehrkräftebildung an der TUM (Keynote). MoSAik-Tagung 2022. Universität Koblenz-Landau. 07.04.2022.
  • Janzen, T., Wotschel, P., & Vogelsang, C. (2022). Entwicklung handlungsnaher Prüfungsformate im Lehramtsstudium. MoSAik-Tagung 2022. Universität Koblenz-Landau. 06.04.2022.
  • Schrader, J. (2022). Wissenschaftliche Innovationen im Schulalltag verankern – Konzepte, Erfahrungen und Perspektiven (Keynote). MoSAik-Tagung 2022. Universität Koblenz-Landau. 06.04.2022.

Statusseminar der BMBF-Nachwuchsforschungsgruppen am 31.03. und 01.04.2022

https://wcms.itz.uni-halle.de/download.php?down=42943&elem=2985593
Bildnachweis: © Maike Gloeckner https://wcms.itz.uni-halle.de/download.php?down=42943&elem=2985593

Vor etwas weniger als einem halben Jahr berichteten wir über das erste Zusammenkommen der BMBF-Nachwuchsforschungsgruppen und freuen uns, dass wir bereits nach wenigen Monaten zum zweiten (digitalen) Statusseminar an der Universität Halle-Wittenberg eingeladen waren.

Erneut lag der Fokus der zweitägigen Veranstaltung auf der Vorstellung von Projektergebnissen, der Wahrnehmung anregender Weiterbildungsangebote und dem kollegialen Austausch (wofür vor allem in den gemeinsamen Pausen digitale Vernetzungsmöglichkeiten angeboten wurden).

So bekamen im Rahmen des ersten Tages die NWGs EDIREG, ACCESS, MuHiK und nach einer kurzen Pause MARE und DiGaH die Möglichkeit, ihre Theoriekonzepte, Hypothesen und ersten Forschungserkenntnisse zu präsentieren und zu diskutieren. Jüngste Erfahrungen von der GEBF22, zur Rahmung der zeitlichen Kontingente, konnten hier direkt zur Anwendung kommen 😉.

Der Schwerpunkt des Nachmittages lag auf der Keynote von Dr. Anthony Heath, der als emeritierter Professor für Soziologie, der University of Oxford und dem Nuffield College und als Professor für Soziologie, der Universität Manchester, einen spannenden Vortrag zu Europäischen Perspektiven zur Integration von Migranten- und Flüchtlingskindern hielt.

Daneben konnte im Programmpunkt „Vernetzung und Information“ der DLR – der Projektträger für den Bereich Empirische Bildungsforschung – die Anlage von Meta-Vorhaben des BMBF vorstellen. In diesem Zusammenhang gaben die Vorhaben ABIBA | Meta und DIGI-EBF einen Einblick in ihre Arbeit zum Forschungsdatenmanagement und zeigten weitere Vernetzungsmöglichkeiten auf.  

Der Fokus des zweiten Tages lag insbesondere auf Statusgruppenbezogenen Workshops, in denen Fortbildungsangebote zu den Themen Academic Writing and Posters (Doktorand*innen), Wissenschaftskommunikation (Post-Docs) und Führungskräftetraining (Nachwuchsforschungsgruppenleitungen) angeboten wurden. Hier konnten Thomas und Philipp einige Tipps mitnehmen, die sie in kommenden Vorträgen und Posterpräsentationen einsetzen können.

Wir bedanken uns bei Dr. Oliver Winkler und der Nachwuchsforschungsgruppe EDIREG für die Einladung und Organisation und freuen uns auf ein Wiedersehen beim nächsten Statusseminar im Herbst 2022 in Berlin, das hoffentlich wieder in Präsenz stattfinden kann.

Vorträge:

  • Heath, A. (2022). European perspectives on the integration of migrant and refugee children. (Keynote). 2. Statusseminar der BMBF-NWGs „Empirische Bildungsforschung“ 2022. Universität Halle-Wittenberg (online), 31.03.2022.