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Täuschen, Schummeln und Betrügen an der Hochschule im Licht der Bildungsforschung 6/7

Gegen Korruption gibt es nur ein Mittel: Geld, viel Geld.

In einer Beitragsreihe beschäftigen wir uns mit dem Täuschen und Betrügen im Studium, also allgemeiner gesprochen mit akademischem Fehlverhalten von Studierenden. Dabei schauen wir insbesondere, welche Ergebnisse aus Untersuchungen der empirischen Bildungsforschung hierzu vorliegen. Im Detail ging es bisher darum wie man Fehlverhalten erfassen kann (Teil 2), in welchem Ausmaß es auftritt (Teil 3), welche möglichen Ursachen es gibt (Teil 4) und mit welchen Maßnahmen man ihm begegnen kann (Teil 5). In diesem vorletzten Beitrag kehren wir ganz zurück an den Beginn (Teil 1) bzw. zu dem Fall, der der Auslöser dafür war, akademisches Fehlverhalten bei Prüfungen im Blog genauer unter die Lupe zu nehmen.

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Noten gegen Geld

Im Oktober 2021 wurde berichtet, dass eine Mitarbeiterin des zentralen Prüfungsamtes an der Universität Duisburg-Essen von Studierenden Geld angenommen habe und dafür deren Noten in der in der zentralen Prüfungsdatenbank verändert habe, auf der die Abschlusszeugnisse basieren (Olbrisch, 2021). Dabei wurden als Beispielpreise 50 Euro für die Erhöhung einer Notenstufe um 0,3 oder 800 Euro für das Eintragen einer bestandenen Klausur verlangt. Auch wenn dieser Fall natürlich in Zusammenhang mit Prüfungen steht, unterscheidet er sich doch stärker von den Formen des akademischen Fehlverhaltens, die wir bisher thematisiert haben (z.B. das „Spicken“ in Klausuren, Plagiate etc.). Hier wurde nicht in der Prüfung selbst getäuscht, sondern erst im Nachgang und zudem agieren zwei Personen gemeinsam. Sowohl die*der jeweilige Studierende, als auch die Mitarbeiterin. Dabei fand eine Geldtransaktion statt, also eine Bestechung. Auch wenn dies natürlich eine Form akademischen Fehlverhaltens ist, können solche Fälle eher unter dem Begriff der akademischen Korruption beschrieben werden.

Korrupt ist, wer Korruptes tut

Zur Frage, was genau alles unter Korruption zu fassen ist, können verschiedene Definitionen herangezogen werden, die sich je nach Kontext auch unterscheiden können (vgl. Farrales, 2005). Die Definition des BKA bezieht sich bspw. „nur“ auf das Verhalten von Personen mit öffentlichen Ämtern, mit politischen Mandaten oder Funktionsträger*innen in der Wirtschaft (Quelle). Die Organisation Transparency International arbeitet mit folgender allgemeiner Definition:

„Korruption ist der Missbrauch anvertrauter Macht zum privaten Nutzen oder Vorteil.“

(Transparency International, 2022)

Rumyantseva (2005) unterscheidet für den Kontext von Hochschulen zwei grundsätzliche Typen von Korruption: „corruption that involves students as agents and has direct affect on their values, beliefs, and life chances, and corruption that does not involve students as agents and has limited direct affect on them.“ (Rumyantseva, 2005, 86). Das obige Fallbeispiel ist dabei ein Prototyp für ersteres (also: Geld gegen Note). Zweiteres meint z.B. das Veruntreuen von Geldern, die einer Hochschule zur Verfügung gestellt werden. Dies hat natürlich auch mittelbar negative Auswirkungen auf Studierende (z.B. wenn deshalb weniger Lehrveranstaltungen angeboten werden können), aber die Studierenden selbst müssen keine bzw. müssen sich nicht entscheiden eine korrupte Handlung zu begehen. Nur Korruptionshandlungen, in denen Studierende selbst handeln, werden von Rumyantseva (2005) als „education-specific corruption“ (Rumyantseva, 2005, 88) bezeichnet. Sie formuliert in einer Taxonomie drei Formen der Korruption, die davon abhängen, mit wem die Studierenden dabei interagieren

  • Studierenden-Dozierenden-Interaktion: Dies beinhaltet Fälle, in denen Lehrende involviert sind, also z.B. das Geben guter Noten gegen Geld durch Professor*innen oder den Verkauf von Klausurlösungen durch Dozierende
  • Studierenden-Verwaltung-Interaktion: Dies meint Fälle, in denen Mitarbeitende der Hochschulverwaltung in der Korruption in involviert sind, also z.B. die Annahme von Geld, damit eine Person garantiert einen Studienplatz bekommt, das Verlangen von Geld, vom Verwaltungsvorgänge überhaupt durchzuführen, oder das Ändern von Noten durch Mitarbeitende in der Prüfungsverwaltung (wie im obigen Beispiel).
  • Studierenden-Service-Interaktion: Dies umfasst Fälle, in denen Mitarbeitende von zentralen Serviceeinrichtungen einer Hochschule die Korruptionspartner*innen sind, also z.B. wenn Bibliotheksmitarbeitende Gebühren für Bücher erheben, die eigentlich kostenfrei zugänglich sind.

Konkrete Fälle können nicht immer trennscharf einer der Kategorien zugeordnet werden, aber sie sind eine gute Heuristik, um mögliche Korruptionshandlungen zu beschreiben. Viele Korruptionshandlungen haben dabei einen (un-)mittelbaren Bezug zu Prüfungen. Anzumerken ist auch, dass Bestechung nicht immer monetär, also mit direkten Geldzahlungen, erfolgen muss, sondern damit auch das Annehmen von Geschenken oder sonstigen Diensten gemeint ist.

Bereitschaften zur Korruption

Empirische Untersuchungen zur Erfassung akademischer Korruption unterliegen dabei ähnlichen Schwierigkeiten wie Untersuchungen zu anderen Formen akademischen Fehlverhaltens (siehe hierzu unseren zweiten Teil). Es kann sogar vermutet werden, dass es für Korruptionshandlungen noch schwieriger ist, valide Daten zu erhalten, weil es für alle Beteiligten natürlich noch riskanter ist, wenn derartiges Verhalten aufgedeckt oder zugegeben wird. Dies könnte auch ein Grund sein, warum zur akademischen Korruption im Vergleich zu anderen Formen akademischen Fehlverhaltens weniger empirische Untersuchungen vorliegen. Ergebnisse sind zudem um stark abhängig vom jeweiligen nationalen Hochschulkontext, in dem diese durchgeführt wurden (vgl. Osipian, 2008). Viele Untersuchungen beziehen sich dabei auf Staaten der ehemaligen Sowjetunion (z.B. Karimli, 2022; Temple & Petrov, 2004), wenige Studien auf den anglo-amerikanischen Raum (z.B. Kresse, 2017). Analysen aus dem deutschsprachigen Raum hingegen sind selten. Nichtdestotrotz kann an dieser Stelle eine kleine Übersicht zu verschiedenen untersuchten Aspekten von akademischer Korruption gegeben werden.

Generell ist es schwierig, dass Ausmaß akademischer Korruption abzuschätzen. In einer Befragung von N = 260 (wobei hier im Artikel die Zahl nicht ganz klar wird) Studierenden aus Aserbaidschan bspw. gaben 67,3% in direkter Befragung an, schon einmal eine*n Dozierenden oder die Verwaltung bestochen zu haben (Sandigov, 2014). Dabei gaben zudem 70% der Studierenden an, in den letzten zwölf Monaten „demands for bribes from professors/educators at least once“ (Sandigov, 2014, 51) erlebt zu haben, und 81.5% wie Mitstudierende Dozierenden mindestens einmal eine Bestechung angeboten haben (47,3% berichten, dass sie es ständig beobachteten). Shaw et al. (2015) berichten auf Basis einer Befragung von N = 1558 Studierenden aus der Ukraine ebenfalls selbst berichtete Bestechungshandlungen: 56% nannten Bestechungen für den Zugang zu einem Studiengang, 22% bei Klausuren, 18% für weitere Studienleistungen und 5% für Hausarbeiten. In einer Befragung im Kosovo gaben 20% der befragten Studierenden (N = 890) direkt an, dass sie Korruptionshandlungen durchführen würden, um einen Job zu erhalten (Llulaku & Bërxulli, 2017). Für Hochschulen in Ghana berichten Studierende auch ebenfalls relativ häufiges, wahrgenommenes Korruptionsverhalten von Universitätsmitarbeitenden (Nnodum, 2008). Für Spanien zeigen sich niedrigere bis mittlere Bereitschaften für korruptives Handeln bzw. subjektive Wahrnehmung solcher Handlungen (z.B. Julián & Bonavia, 2020; 2021; 2022), wobei Ergebnisse verschiedener Untersuchungen aufgrund der stark unterschiedlichen Erhebungsmethoden nicht direkt vergleichbar sind.

Für Hochschulen in Deutschland liegen ähnliche Untersuchungen allerdings nur wenig vor (oder ich habe sie nicht gefunden, vgl. zu Korruption im öffentlichen Dienst generell Stark, 2019). Weißmüller & De Waele (2022) untersuchten in einem quasi-experimentellen Befragungsdesign (N = 624), wie Studierende aus Deutschland, Belgien und den Niederlanden sind, verschiedene Arten von Bestechungshandlungen beurteilen. Sie nutzten dazu narrative Vignetten, die beschreiben, wie ein*e Studierende*r einer*m Lehrenden verschiedene Bestechungsformen „anbietet“, damit diese*r sie in einer eigentlich nicht-bestandenen Prüfung doch bestehen lässt. In der Befragung wurden die Befragten in die Position dieser Studierenden versetzt und sollten angeben, wie akzeptabel sie dieses Verhalten beurteilen. Die Vignetten repräsentierten dabei verschiedene Formen der Bestechung: zum ersten white bribery, in dem die fiktiven Studierende Versuchen ihre Lehrenden emotional zu beeinflussen (z.B. Weinen, Betteln), zum zweiten grey bribery, bei dem Studierende nicht-monetäre Dienste anbieten (z.B. eine helfende Hand) und zum dritten black bribery, was dem Angebot von Geld entspricht (konkret: 500€). In der Befragung wurden jeder Person zwei verschiedene Vignetten randomisiert zugeordnet. Generell zeigte sich dabei, dass je „dunkler“ eine Korruptionshandlung ist, Studierende eine geringere Bereitschaft zur Umsetzung angaben.

In einer quasi-experimentellen Befragung (N = 2287) konfrontierten Graeff et al. (2014) Studierende an ebenfalls mit narrativen Vignetten, in denen sie in eine Position als studentischer Tutor versetzt wurden, der ein Korruptionsangebot von Mitstudierenden erhält, um eine Prüfungsnote anzupassen. Sie mussten dann auf einer 10-stufigen Skala angeben, wie stark sie das Angebot annehmen würden bzw. in anderen Worten, inwiefern sie ihre Position als studentische Hilfskraft ausnutzen, um persönliche Vorteile zu erhalten. Dabei wurden in den Vignetten die Entdeckungswahrscheinlichkeit (operationalisiert durch die Vertrauenswürdigkeit der*des Mitstudierenden und Entdeckung durch eine Überprüfung der Arbeit der Tutorenarbeit), die Schwere von Sanktionen als Folge (Höhe einer Geldstrafe) und Vorteile der Korruptionshandlung (Höhe des Geldbetrags) variiert. Zusätzlich wurden sozialen Normen zur Korruption als weitere Variable erfasst. Zusammengefasst gaben dabei 73,5% der Befragten an, das Angebot definitiv nicht anzunehmen. Je höher der Vorteil, geringer die Kosten und geringer die Entdeckungswahrscheinlichkeit, desto bereiter waren die Studierenden.

Einflussfaktoren & Abhilfen

Ein wichtiger Einflussfaktor auf korruptes Verhalten von Studierenden ist dabei, inwiefern selbst das akademische bzw. das gesellschaftliche Gesamtumfeld als insgesamt korrupt wahrnehmen. Je stärker Studierende dies als korrupt wahrnehmen, desto eher berichten sie auch selbst, solche Handlungen durchzuführen oder dazu bereit zu sein, da es ja prinzipiell dazugehöre (Shaw et al., 2015; Sandigov, 2014). Dies ist dabei nicht auf Länder der ehemaligen Sowjetunion beschränkt, sondern zeigt sich z.B. auch in einer Untersuchung in Italien (Tomo et al., 2018), und wird auch in qualitativen Analysen im Rahmen von Interviewstudien deutlich (Zaloznaya, 2012). Dabei bleit natürlich die Frage, inwieweit die Entscheidung zu Korruptionshandlung auf rein individuellen Entscheidungen basiert, oder ob sich die Involvierten eher den „Regeln eines Systems“ folgen. Andere Einflussfaktoren auf individueller Ebene sind die Einstellungen und Orientierungen von Studierenden (z.B. ob sie Bestechung als kriminelle Handlung verstehen, Shaw et al., 2015; wie stark sie selbst Bestechung als soziale Norm ablehnen, vgl. Graeff et al., 2014; wie riskant sie ein Aufdecken empfinden oder inwiefern sie das Verhalten rechtfertigen können, Julián & Bonavia, 2021; ). Weißmüller & De Waele (2022) beobachteten auch einen Interaktionseffekt zwischen studiumsbezogenem Burnout und der Akzeptanz von „grauer“ Bestechung, der sich allerdings nicht in der Sub-Stichprobe für Deutschland zeigte. Eine höhere Bereitschaft zu eigenen Korruptionshandlungen steht dabei mit einer niedrigeren Bereitschaft in Zusammenhang, beobachtetes Korruptionshandeln Anderer zu melden (Julián & Bonavia, 2022).

Zu möglichen Maßnahmen akademische Korruption von Studierenden zu verringern bzw. zu verhindern (siehe hierzu auch unseren fünften Teil der Beitragsreihe) liegen hingegen wenig Erkenntnisse vor. Bspw. untersuchten Denisova-Schmidt et al. (2021) in einer experimentellen Befragung den kurzfristigen Einfluss verschiedener Informationsmaterialien zur Korruption und damit verbundener negativer Folgen auf die Einstellungen und Orientierungen Studierender in Russland zur Korruption (N = 2003). Dabei wurden die folgenden Materialien unterschieden: eine offizielle Broschüre zur Korruptions-awareness, eine Broschüre auf Basis von Materialien von Transparency International Russia und zwei verschiedene Videos von Transparency International Russia. Diese Materialien wurden den Studierenden im Rahmen eines Interviews gezeigt, bevor sie nach ihren Einstellungen zur Korruption befragt wurden. Eine weitere Gruppe Studierender erhielt als Kontrollgruppe kein Treatment. Die Befragten wurden zufällig den einzelnen Maßnahmen zugeordnet (Würfelwurf). Die Autor*innen fassen ihre Ergebnisse folgendermaßen zusammen: „Concerning the effectiveness of the interventions, we do not find any important impacts in the full sample, but some indication of heterogeneous effects across sub-samples defined by students’ inclination to plagiarize when writing papers. One result is that some of the brochures or videos might promote awareness of the negative consequences of corruption among students who frequently plagiarize, but at the same time appear to induce more tolerant views on corruption among students who plagiarize less often“ (Denisova-Schmidt et al., 2021, 1663).

Das wird Folgen haben…

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass bisher relativ wenig Ergebnisse empirischer Untersuchungen zur akademischen Korruption von Studierenden vorliegen und die vorliegenden Analysen nur eingeschränkt vergleichbar sind. Dies ist insofern etwas problematisch, da akademische Korruption natürlich eine Reihe negativer Folgen mit sich bringt. Neben generellen gesellschaftlichen Folgen (z.B. gerechter Zugang zu Abschlüssen, z.B. Rumyantseva, 2005) hängt die Akzeptanz von Korruption im Beruf auch mit der Bereitschaft zusammen, im Studium selbst akademisches Fehlverhalten zu zeigen (Alva et al., 2020; Teixeira, 2013). Die Folgen akademischen Fehlverhaltens (und dann wieder mit einem stärkeren Fokus auf das Täuschen, Schummeln und Betrügen) werden wir aber in unserem letzten Beitrag zu dieser Reihe genauer betrachten. Er wird an dieser Stelle verlinkt, sobald er online ist.

Literatur:

  • Alva, E., Vivas, V., & Urcia, M. (2021). Tolerance of Future Professionals Towards Corruption. Analysis Through the Attitudes of Students of Lima’s Universities Regarding Situations Related to Ethics and Morals. Journal of Academic Ethics, 19(2), 211-227. (Online)
  • BKA (Bundeskriminalamt) (Hrsg.). Korruption. URL: https://www.bka.de/DE/UnsereAufgaben/Deliktsbereiche/Korruption/korruption_node.html (16.11.2022). (Online)
  • Denisova-Schmidt, E., Huber, M., Leontyeva, E., & Solovyeva, A. (2021). Combining experimental evidence with machine learning to assess anti-corruption educational campaigns among Russian university students. Empirical Economics, 60(4), 1661-1684. (Online)
  • Farrales, M. J. (2005). What is corruption?: A history of corruption studies and the great definitions debate. A History of Corruption Studies and the Great Definitions Debate (June 2005). Verfügbar auf SSRN. (Online)
  • Graeff, P., Sattler, S., Mehlkop, G., & Sauer, C. (2014). Incentives and inhibitors of abusing academic positions: Analysing university students’ decisions about bribing academic staff. European Sociological Review, 30(2), 230-241. (Online)
  • Julián, M., & Bonavia, T. (2022). Students‘ Perceptions of University Corruption in a Spanish Public University: A Path Analysis. Frontiers in psychology, 13, 842345-842345. (Online)
  • Julián, M., & Bonavia, T. (2021). Understanding unethical behaviors at the university level: A multiple regression analysis. Ethics & Behavior, 31(4), 257-269. (Online)
  • Julián, M., & Bonavia, T. (2020). Determinants of Students’ Willingness to Engage in Corruption in an Academic Setting: an Empirical Study. Journal of Academic Ethics, 18(4), 363-375. (Online)
  • Karimli, R. (2022). Bribery in Higher Education in Former Soviet Countries: A Systematic Review. The University of Western Ontario (Dissertation). (Online)
  • Kresse, W. J. (2017). Institutional Corruption in Higher Education: Analysis of Causes and Reforms at the Second-Largest Institution of Higher Education in Illinois. Journal of Academic Administration in Higher Education, 13(1), 35-40. (Online)
  • Llullaku, N., & Bërxulli, D. (2017). Student perceptions of workplace corruption and its effect on their academic motivation. EJSBS ISSN, 2301-2218. (Online)
  • Nnodum, B. I. (2008). Corrupt practices among academics as perceived by undergraduates: Implication for counselling and national development. International Journal of Educational Research, 4(1), 141-150. (Online)
  • Olbrisch, M. (2021, 06. Oktober). Notenmanipulation an der Uni Duisburg-Essen – Markt der Möglichkeiten. spiegel.de (Online)
  • Osipian, A. L. (2008). Corruption in higher education: does it differ across the nations and why?. Research in comparative and international education, 3(4), 345-365. (Online)
  • Temple, P., & Petrov, G. (2004). Corruption in higher education: Some findings from the states of the former Soviet Union. Higher education management and policy, 16(1), 83-99. (Online)
  • Rumyantseva, N. L. (2005). Taxonomy of corruption in higher education. Peabody Journal of Education, 80(1), 81-92. (Online)
  • Sadigov, T. (2014). Students as initiators of bribes: specifics of corruption in Azerbaijani higher education. problems of Post-communism, 61(5), 46-59. (Online)
  • Shaw, P., Katsaiti, M. S., & Pecoraro, B. (2015). On the determinants of educational corruption: The case of Ukraine. Contemporary Economic Policy, 33(4), 698-713. (Online)
  • Stark, C. (2019). Korruption im deutschen öffentlichen Dienst: Spannungsfelder und Problembereiche. In K. Möltgen-Sicking, H. Otten, M. Schophaus, & S. M., Vargas Côrtes (Hrsg.), Öffentliche Verwaltung in Brasilien und Deutschland (S. 267-285). Springer VS. (Online)
  • Teixeira, A. A. (2013). Sanding the wheels of growth: Cheating by economics and business students and ‘real world’corruption. Journal of Academic Ethics, 11(4), 269-274. (Online)
  • Tomo, A., Todisco, L., & Mangia, G. (2018). Contextual and individual characteristics effects on students’ corruption perception and behaviours in higher education. Journal of Economic and Administrative Sciences, 35(1), 28-43. (Online)
  • Transparency International e.V. (Hrsg.( (2022). Was ist Korruption?. URL: https://www.transparency.de/ueber-uns/was-ist-korruption/ (Online)
  • Weißmüller, K. S., & De Waele, L. (2022). Would you Bribe your Lecturer? A Quasi-experimental Study on Burnout and Bribery in Higher Education. Research in higher education, 63(5), 768-796. (Online)
  • Zaloznaya, M. (2012). Organizational cultures as agents of differential association: explaining the variation in bribery practices in Ukrainian universities. Crime, law and social change, 58(3), 295-320. (Online)

Täuschen, Schummeln und Betrügen an der Hochschule im Licht der Bildungsforschung 5/7

Was tun, sprach Zeus!

In unserer Artikelreihe zum Täuschen und Betrügen bei Prüfungen im Studium haben wir schon mehrfach feststellen können: auch die Hochschule ist von Schummelei und Betrug nicht frei (nur, falls das jemand ernstlich erwartet hätte…). In dieser Reihe schauen wir etwas genauer auf empirische Forschungsergebnisse zu akademischem Fehlverhalten. Im ersten Beitrag lag der Fokus auf verschiedenen Arten des Fehlverhaltens im Studium. Der zweite Beitrag behandelte Methoden, dieses Verhalten auch empirisch zu erfassen. Der dritte Beitrag drehte sich darum, wie verbreitet verschiedene Formen akademischen Fehlverhaltens eigentlich sind, während wir im zweigeteilten vierten Beitrag (Teil1, Teil 2) die vielfältigen Forschungsergebnisse zu möglichen Gründen und Ursachen dargestellt haben. In diesem Beitrag geht es nun um mögliche Maßnahmen, die ergriffen werden können, um akademischem Fehlverhalten zu begegnen. Dabei gehen wir auch der Frage nach, als wie wirksam bzw. erfolgreich sich verschiedene Maßnahmen erwiesen haben.

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Was könnte man tun?

Zum Umgang mit Täuschungen bei Prüfungen in der Hochschule existieren verschiedene Ansätze und Maßnahmen. Einige beziehen sich übergreifend auf akademisches Fehlverhalten generell, während zugleich auch Maßnahmen vorgeschlagen werden, die auf spezifische Arten des Fehlverhaltens zielen. Grundsätzlich lassen sich Maßnahmen aber danach unterscheiden, ob sie eher dabei unterstützen, akademisches Fehlverhalten zu erkennen, um entsprechend darauf reagieren zu können. Oder, ob sie helfen sollen, das Aufkommen akademischen Fehlverhaltens präventiv zu verhindern (vgl. Sattler et al., 2017).

  • Detektion: Dies umfasst Maßnahmen, um bestehende Täuschungsversuche aufzudecken, bspw. die Nutzung von Plagiatserkennungssoftware bei Hausarbeiten (vgl. Awasthi, 2019), das Prüfen bzw. Nachrechnen, ob Datensätze evtl. erfunden wurden (Sattler et al., 2017) oder auch einfach das Beaufsichtigen bei Klausuren (Cizek, 1999). In Online-Prüfungen, die auch im Zuge der Distanzlehre während der COVID-19-Pandemie vermehrt durchgeführt wurden, kamen auch weitere Maßnahmen zur Detektion von Täuschungsversuchen hinzu (z.B. Videoüberwachung bei der Bearbeitung von Online-Klausuren, Holden et al., 2021). Das Aufdecken eines Täuschungsversuchs, mit welcher Maßnahme auch immer, ist meistens damit verbunden, dass auch eine Konsequenz für die täuschende Person folgt (in vielen Prüfungsordnungen als minimale Folge das automatische Nicht-Bestehen einer Prüfung).
  • Prävention: Dies meint Maßnahmen, die ergriffen werden, damit mögliche Täuschungs- und Betrugsversuche gar nicht erst auftauchen. Hierbei lassen sich zum einen Maßnahmen unterscheiden, die auf eine Gestaltung der Prüfungsbedingungen fokussieren. Hierunter fallen bspw. das Herstellen von großen Abständen zwischen Prüflingen in Klausuren, um Abschreiben zu erschweren (Yee & MacKown, 2009; Cizek, 1999) oder das Einschränken von möglichen Hilfsmitteln (z.B. nur einen Stift in Klausuren). Zum anderen finden sich Maßnahmen, die eher die Studierenden selbst in den Blick nehmen, so dass diese von sich aus keine Täuschungsversuche unternehmen. Dies reicht z.B. von Veränderungen im Studienplan, um Prüfungsdruck zu verringern (vgl. Parthner, 2020), über Schulungen zum wissenschaftlichen Arbeiten (Johannes et al., 2014) bis hin zu Honor Codes (McCabe et al., 1999). Bei Letzteren handelt es sich um „a community code of conduct guided by ethical principles defining the expecations for students tot act with honesty and integrity and acknowleding the sharde responsibilty of all members.“ (Tatum, 2022, 33). Ein solcher Verhaltenskodex ist mit einer expliziten Selbstverpflichtung verbunden und kann mit weiteren Maßnahmen (z.B. Veranstaltungen zur Einführung in wissenschaftliches Arbeiten) einhergehen kann, muss es aber nicht. Seinen Ausdruck findet solch ein Kodex bspw. häufig darin, dass Studierende bei Abgaben schriftlicher Prüfungsleistungen mit einer Unterschrift erklären müssen, eine Arbeit nach Standards akademischen Arbeitens angefertigt zu haben (in Deutschland oft so genannte Selbstständigkeitserklärungen).

Die Zuordnung der einzelnen Maßnahmen zu den beiden Kategorien ist nicht trennscharf, da Detektionsmaßnahmen natürlich auch präventiv wirken sollen. Sie erhöhen die Entdeckungswahrscheinlichkeit von Täuschungsversuchen, womit die Hoffnung verbunden ist, dass Studierende aufgrund der erwarteten negativen Folgen nicht versuchen, zu betrügen. Grundsätzlich fokussiert aber jede Maßnahme mehr oder weniger stark auf bestimmte Ursachen akademischen Fehlverhaltens bzw. steht mit verschiedenen Merkmalen der zu Prüfenden in Verbindung (siehe hierzu auch unseren vierten Beitrag in der Reihe). Während Detektionsmaßnahmen versuchen, negative Folgeerwartungen herzustellen, zielt die Herstellung bestimmter Testbedingungen darauf, keine Gelegenheiten für Fehlverhalten zuzulassen, damit Prüflinge gar nicht erst in Versuchung kommen. Der Ansatz solcher Maßnahmen beruht dabei eher auf einer negativen Fokussierung auf das falsche Verhalten (vgl. Lancaster, 2021). Maßnahmen mit dem Ziel, Kompetenzen, Selbstwirksamkeitserwartungen und positive Einstellungen Studierender zu verändern, werfen eher einen positiven Blick auf das richtige akademische Verhalten. Ihr Ziel ist daher die Förderung einer akademischen Integrität (Bretag, 2016), also, dass Studierende für sich selbst die Standards guter akademischer Praxis als Norm übernehmen und sich auch in der Lage fühlen diese umzusetzen. Sie haben daher auch eine moralische Komponente, die sich insbesondere in den schon erwähnten Honor Codes ausdrückt (vgl. Tatum, 2022).

Was wird wirklich getan?

Generell sind also eine Vielzahl von Maßnahmen zum Umgang mit akademischem Fehlverhalten möglich. Ob diese auch ihr Ziel erreichen, hängt neben der Frage, welche Maßnahmen eine Hochschule wählt, auch davon ab, wie diese genau implementiert werden und ob sie von Prüfenden selbst auch wirklich umgesetzt werden (vgl. Parthner, 2020). Dies bezieht sich bspw. darauf, welche Sanktionen für Fehlverhalten durchgesetzt werden, ob überhaupt systematisch Maßnahmen in Studiengängen verankert sind oder welche Personen für den Umgang mit akademischem Fehlverhalten zuständig sind. Zur Frage, welche Maßnahmen wie an Hochschulen implementiert werden, liegen ein paar Untersuchungen vor, die sich neben dem jeweiligen nationalen Hochschulkontext aber auch darin unterscheiden, welche Aspekte in den Fokus gerückt werden (z.B. Organisation von Angeboten, Zuständigkeiten, Maßnahmen).

Miron et al. (2021) analysierten bspw. auf Grundlage einer Befragung von N = 74 kanadischen Hochschulen, inwiefern diese Tutorials bzw. Kurse zur akademischen Integrität implementieren. Kurse zur akademischen Integrität werden dabei an 45 der befragten Hochschulen (60,8 %) angeboten, meist im Rahmen eines Moduls im ersten Semester, die aber meist nur einem Drittel der Studierenden zugänglich sind (also im Studienplan). Sie umfassen Tutorials mit Gesamtumfang von unter einer Stunde bis zu vier Stunden. Diese werden von Dozierenden, aber auch oft von Mitarbeiter*innen der Bibliotheken durchgeführt. In den Kursen waren die am drei am häufigsten thematisierten Inhalte das Plagiieren, Paraphrasieren und richtige Zitieren.

Für den deutschen Kontext berichten Sattler et al. (2017), wie häufig zehn ausgewählte Maßnahmen zur Detektion und Prävention akademischen Fehlverhaltens von Hochschullehrenden eingesetzt werden und welche Faktoren die Einsatzhäufigkeit beeinflussen. Basis ist eine Online-Befragung mit Selbstberichten von insgesamt N = 3655 Personen an vier deutschen Universitäten. Dabei mussten die Befragten für jede Maßnahme auf einer sieben-stufigen Skala einschätzen, wie häufig sie sie einsetzten (von 0 = nie bis 6 = immer). Zusammengefasst ergab sich dabei die folgende Reihung der am häufigsten genutzten Maßnahmen (in Klammern sind MW und SD der Skalenwerte angegeben, Sattler et al., 2017, 1131):

  1. Dafür Sorge tragen, das Studierende bei Klausuren ausreichen Abstand voneinander haben (MW = 5,16 ; SD = 1,26).
  2. Sicherstellen, dass bei Klausuren verbotene Hilfsmittel nicht genutzt werden(MW = 5,04 ; SD = 1,26).
  3. Bei Klausuren ausreichend Aufsichtspersonal bereitstellen (MW = 4,94 ; SD = 1,47).
  4. Sicherstellen, dass niemand Daten fälscht/fabriziert (MW = 4,49 ; SD = 1,41).
  5. Vertieftes Lesen von Hausarbeiten zur Plagiatskontrolle (MW = 4,45 ; SD = 1,70).
  6. Neuberechnung/Kontrolle von Ergebnissen, die auf Daten basieren (MW = 4,21 ; SD = 1,50).
  7. Einfordern einer Selbständigkeitserklärung bei der Abgabe von Hausarbeiten (MW = 3,23 ; SD = 2,71).
  8. Nutzung verschiedener Versionen einer Klausur (MW = 2,45 ; SD = 2,46).
  9. Nutzung von Suchmaschinen zur Plagiatskontrolle (MW = 2,44 ; SD = 1,89).
  10. Nutzung von Software zur Plagiatserkennung (MW = 1,38 ; SD = 1,99).

In dieser Liste zeigt sich natürlich auch, dass bestimmte Prüfungsformate von den Befragten häufiger selbst durchgeführt werden als andere. Als wichtige Einflussfaktoren ergaben sich in Regressionsanalysen bspw. die von den Dozierenden eingeschätzte Effektivität von Maßnahmen, der eingeschätzte Aufwand und inwiefern ein Einsatz von der Hochschuladministration erwartet wird. Moralische Orientierungen oder das Gefühl durch Täuschungen persönlich beleidigt zu sein, erwiesen sich als weniger wichtig. Generell ist die Haltung von Hochschullehrenden zum Umgang mit akademischem Fehlverhalten ein relevanter Faktor, der die Implementation von Maßnahmen positiv oder negativ beeinflussen kann (vgl. De Maio & Dixon, 2022; Lynch et al., 2021). Dies betrifft insbesondere die Einstellungen und Motive, akademisches Fehlverhalten zu melden bzw. zu sanktionieren.

Was davon bringt etwas?

Zur Frage, wie wirksam bestimmte Maßnahmen sind, also inwiefern sie dazu beitragen, dass akademisches Fehlverhalten reduziert wird, liegen vergleichsweise wenig Untersuchungen vor, die sich zudem im Forschungsansatz und im Fokus auf bestimmte Maßnahmen unterscheiden. Meist wird das Plagiieren betrachtet. Die Vergleichbarkeit von Forschungsergebnissen wird zudem dadurch erschwert, dass meist nicht die Wirkung einer spezifischen Maßnahme an sich untersucht werden kann, sondern eher die Wirkung einer konkreten Implementation in einem ganzen Programm (vgl. MacFarlane et al., 2014). Auch sind Studien, die ein experimentelles Kontrollgruppendesign verwenden (vgl. Bortz & Döring, 2016) aus ethischen Gründen schwierig, da man bei einer Kontrollgruppe, die keiner Maßnahme ausgesetzt wird, natürlich absichtsvoll ein Verhalten mit potentiell negativen Folgen (z.B. Nicht-Bestehen) zulässt. Nichtsdestotrotz können natürlich einige Ergebnisse zur Wirkung von Maßnahmen herangezogen werden. Trivial sind Erkenntnisse, dass der Einsatz von Detektionsmaßnahmen das Aufdecken von Fehlverhalten erhöht (z.B. Awasthi, 2019 für Plagiatssoftware). Fehlverhalten, dass sonst nicht bekannt wäre, kann dann natürlich entsprechend sanktioniert werden. Interessanter sind daher Untersuchungen zur Wirksamkeit von Präventionsmaßnahmen.

Relative gute Evidenz liegt dafür vor, dass Honor Codes akademisches Fehlverhalten reduzieren. „Overall, multiple studies spanning three decades have established that the presence of an honor code reduces academic misconduct and self-reported cheating and improves academic integrity in college students […]“ (Tatum, 2022, 34), wobei es nicht auf die reine Existenz ankommt, sondern dass diese auch an verschiedenen Stellen während Studiums eingesetzt bzw. angewendet werden (z.B. bei Selbständigkeitserklärungen) (vgl. McCabe et al., 1999). Insbesondere tragen Honor Codes dazu bei, dass Studierende selbst ein genaueres und korrektes Verständnis akademischen Fehlverhaltens erhalten und sich entsprechende soziale Normen innerhalb einer Hochschule entwickeln (Tatum, 2022). Explizite Kurse zu korrektem akademischen Verhalten bzw. zum korrektem wissenschaftlichen Arbeiten wirken sich ebenfalls positiv aus (z.B. Djokovic et al., 2022; Perkins et al., 2020). Niedrigschwellige Maßnahmen wie freiwillige Plagiatskontrollen bei studentischen Texten scheinen auch einen positiven Einfluss zu haben, allerdings die Einstellung zu akademischer Integrität nicht stark zu beeinflussen (Kohl, 2011).

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A new hope…

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass zur Reduktion akademischen Fehlverhaltens integrierte Ansätze vielversprechend sind, die sowohl Studierenden wie Prüfenden die Bedeutung akademischer Integrität deutlich machen und zugleich alle beteiligen Gruppen auf verschiedenen Ebenen fortbilden (vgl. De Maio & Dixon, 2020; Schuh, 2014). Für die Wirksamkeit spezifischer anderer Maßnahmen liegen allerdings erstaunlich wenig empirische Untersuchungen vor (oder ich habe sie einfach nicht gefunden). Mit Bezug auf die Arbeit in unserer Nachwuchsforschungsgruppe ist zudem wichtig, dass auch bei performanzorientierten Prüfungsverfahren Täuschungsversuche vorkommen können, die sich negativ auf die Validität der Ergebnisse auswirken (Gortzmann et al., 2017). Dabei ist als zentrale Maßnahme zu vermeiden, dass Testinhalte und -materialien im Vorfeld bekannt werden.

Neben Täuschungen bei Prüfungen existieren allerdings noch weitere Arten akademischen Fehlverhaltens, die sich nicht unmittelbar, aber indirekt auf Prüfungen beziehen und andere Maßnahmen zur Prävention erfordern. Diese betrachten wir in unserem vorletzten Beitrag zu dieser Reihe. Er wird hier verlinkt, sobald er online ist.

Literatur:

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

Das ist kein guter Einfluss für dich, mein Kind…

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

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.

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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)

Täuschen, Schummeln und Betrügen an der Hochschule im Licht der Bildungsforschung – 3/7 – COVID-19 Ergänzung

Ehrlichkeit in der digitalen Welt

Einbettung von: Deutschlandfunk, Campus & Karriere, Sendung vom 01. Dezember 2021
Bildnachweis: © Deutschlandfunk

Eigentlich wäre der vierte Teil zu unserer Artikelserie zum Täuschen und Betrügen bei Prüfungen im Studium an der Reihe. Angeregt über einen kurzen Bericht des Deutschlandfunks in der Sendung Campus & Karriere vom 01. Dezember 2021 (siehe auch die Einbettung oben) möchten wir allerdings noch einen kleinen Nachtrag zum dritten Artikel liefern, in dem wir von Ergebnissen der empirischen Bildungsforschung zum Ausmaß von typischem Täuschungsverhalten berichtet haben. Durch die Maßnahmen zur Eindämmung der COVID-19-Pandemie wurde auch an Hochschulen ein beträchtlicher Teil der Lehre und insbesondere auch von Prüfungen in virtueller Form durchgeführt (Sommer, 2020). Dabei stellen sich ein paar Fragen: Wie groß ist das Ausmaß von Täuschungen in digitalen Prüfungen? Ist es womöglich höher als bei klassischen Präsenzprüfungen, weil das „Schummeln“ technisch einfacher ist?

Eine Studie zur rechten Zeit…

Vor der Pandemie wurden diese Fragen erwartbarerweise kaum untersucht, da digitale Prüfungen ein eher untypischer Fall waren. Im November sind allerdings die Ergebnisse einer Untersuchung von Janke et al. (2021) veröffentlicht worden. Sie befragten hierzu N = 1608 Studierende unterschiedlicher Hochschulen und Studienfächer in Deutschland online, die im Sommersemester 2020 eine schriftliche Prüfung ablegen mussten. Davon hatten 82.5% ausschließlich Onlinekurse während des Semesters belegt. Die Studierenden wurden zum einen danach befragt, in welcher Form sie Prüfungen abgelegt haben (nur in Präsenz, nur digital, beides). Zudem sollten sie direkt auf einer siebenstufigen Skala zu einer Reihe von Täuschungshandlungen in Prüfungen, aber auch in Onlinekursen (bezeichent als academic dishonesty), angeben, wie häufig sie dieses in diesem Semester getan haben (von nie bis sehr oft).

Das Ausmaß der vier häufigsten Handlungen akademischer Unehrlichkeit in Kursen, die die Befragten im Sommestersemester 2020 mindestens einmal getätigt haben, waren in absteigender Reihenfolge (Janke et al., 2021, 5): Einloggen im Onlinekurs und nebenbei etwas Anderes tun (88.1%), Bearbeitung von Aufgaben mit Anderen, die als Einzelleistung gedacht waren (63.7%), Angabe von Quellen in Hausarbeiten, die man nicht gelesen hat (29.8%), Übernahme von Textteilen aus Onlinequellen ohne Quellenangabe (26.4%). Die Untersuchung enthält Ergebnisse zu weiteren Täuschungshandlungen, weshalb ich hier eine ausdrückliche Leseempfehlung abgeben möchte.

Digital vs. Analog?

Unterscheidet sich nun das Täuschungsverhalten in analogen und digitalen schriftlichen Prüfungen? In der Befragung können hierzu insbesondere zwei Items herangezogen werden, die sowohl für Präsenz-, als auch für Onlineprüfungen abgefragt wurden. Für eine bessere Vergleichbarkeit habe ich die Ergebnisse i.ön einer kleinen Tabelle dargestellt (Tab. 1).

TäuschungshandlungPräsenz-prüfungOnline-prüfung
Austausch von Lösungsideen für Aufgaben mit Anderen während der Prüfung.23.7%45.9%
Verwendung von unerlaubten Hilfsmitteln zur Lösung von Aufgaben.18.4%48.6%
Tab. 1 „Vergleich von Täschungshandlungen in Präsenz- und Onlineprüfungen (Janke et al., 2021, 5)

Es wird deutlich, dass das Ausmaß von Täuschungsverhalten in schriftlichen digitalen Prüfungen größer ausfällt als in Präsenzprüfungen. Zur Signifikanz des Unterschieds und möglicher Effektstärken, auch unter Kontrolle von Prüfungserfahrungen, sei an dieser Stelle noch einmal auf den Artikel verwiesen. Es lohnt sich etwas tiefer im Text zu schauen. Die Autor*innen fassen ihre Ergebnisse mit einem gewissen understatement folgendermaßen zusammen:

„Overall, our findings indicate that the sudden shifts from on-site to
online testing in German higher education institutions during the
COVID-19 pandemic in summer 2020 may have posed at least some
threat to academic integrity.“

(Janke et al., 2021, 6)

Dazu, inwiefern sich Lehramtsstudierende hierbei von Studierenden anderer Studiengänge unterscheiden, können wir auf Grundlage der Untersuchung keine Aussagen machen. Aber man kann ja nicht alles haben ;). Daher zuerst einmal vielen Dank an die Kolleg*innen aus Mannheim, Landau und Augsburg. Vielleicht kommen hierzu ja noch Analysen.

Literatur

  • Janke, S., Rudert, S. C., Petersen, Ä., Fritz, T., & Daumiller, M. (2021). Cheating in the wake of COVID-19: How dangerous is ad-hoc online testing for academic integrity?, Computers and Education Open, 2, 1-9. (Online)
  • Sommer, M. (2020). Eine respektable Notlösung. Ergebnisse einer Umfrage zum „Corona-Semester “. Forschung & Lehre, 20(8), 666. (Online)

Täuschen, Schummeln und Betrügen an der Hochschule im Licht der Bildungsforschung – 3/7

In einer Universität entwickeln sich die Talente

Wie überall sonst, wird auch an Universitäten nicht immer ehrlich gespielt bzw. studiert. In einer Artikelreihe beschäftigen wir uns daher hier im Blog etwas genauer mit dem Täuschen und Betrügen im Studium, häufig zusammengefasst auch unter dem Begriff akademisches Fehlverhalten. Uns interessiert dabei natürlich, welche Ergebnisse der empirischen Bildungsforschung hierzu vorliegen. Nachdem wir im ersten Beitrag zunächst betrachtet haben, welche Arten des akademischen Fehlverhaltens im Studium vorkommen können, haben wir im zweiten Beitrag ein paar Methoden vorgestellt, wie solches normverletzende Verhalten auch empirisch erhoben werden kann bzw. welche Schwierigkeiten dabei auftreten können.

Wie groß ist das Problem?

In diesem Beitrag soll es nun um die Frage gehen: Wie groß ist das Ausmaß akademischen Fehlverhaltens bei Studierenden? Welches kommt häufig vor, welches evtl. seltener? Und wie ist es bei Lehramtsstudierenden? Sie sind ja schließlich die Zielgruppe unserer Arbeit in der Nachwuchsforschungsgruppe. Sind sie vielleicht aufgrund ihrer Berufswahl sogar eher vorbildlich, weil sie über eine Art Prüfungsethos als angehende Lehrkräfte verfügen? Diese Fragen deuten es schon an. In diesem Beitrag werden wir etwas differenzierter auf Ergebnisse aus Studien blicken und dabei berücksichtigen, welche Arten des Fehlverhaltens untersucht wurden, welche Studierenden befragt wurden und auch mit welcher Erhebungsmethode.

Generell wird und wurde akademisches Fehlverhalten weltweit schon länger untersucht, wobei die Ergebnisse auch immer wieder in verschiedenen Reviews zusammengefasst wurden (z.B. Ali et al., 2021; Parthner, 2020; Park, 2010). Dabei wird ein mindestens einmaliges akademisches Fehlverhalten im Studium von durchschnittlich ca. 70% (z.B. Whitley, 1998) bis ca. 33% (z.B. Teixeira & Rocha, 2010) aller Studierenden berichtet. Dieser Unterschied ist auch darin begründet, dass sich das Ausmaß erwartbarerweise je nach Täuschungshandlung unterscheidet, wobei sich die meisten Studien auf das Plagiieren in Haus- bzw. Abschlussarbeiten beziehen.

Ein Blick in den eigenen Garten…

Generell ist es aber schwierig, Studien zu akademischem Fehlverhalten aus unterschiedlichen Ländern und Studienkontexten gut miteinander zu vergleichen (vgl. Ison, 2018). Daher blicken wir etwas genauer auf Ergebnisse aus dem deutschsprachigen Sprachraum, genauer Deutschland und der Schweiz. Viele Untersuchungen wurden von Kolleg*innen der ETH Zürich bzw. der Universität Leipzig durchgeführt, oft verbunden mit Methodenstudien (die wir im zweiten Beitrag dieser Reihe schon kurz kennengelernt haben).

Preisendörfer (2008) ließ N = 578 Studierende (hauptsächlich) der Soziologie in Interviews dichotom dazu befragen, ob sie ein bestimmtes Fehlverhalten im Studium schon einmal getan haben (ja oder nein) per RRT und per Direct-Response. Weil letztere Angaben meist höher lagen, nennen wir hier nur die Ergebnisse zum Anteil aus der direkten Befragung in absteigender Reihenfolge: Abschreiben lassen in Klausur (65,7%), selbst in Klausuren abgeschrieben (57,0%), Spickzettel in Klausur verwendet (21,7%), Teilplagiat in Hausarbeit (15,9%), Buch in der Bibliothek versteckt (5,4%), Komplettplagiat in Hausarbeit (1,4%), Seiten aus einem Buch in der Bibliothek gerissen (1,0%). Coutts et al. (2011) befragten Studierende aller Fächer und Studiengänge ebenfalls per RRT und direkt. In der direkten Befragung (N = 829) gaben 12,0% der Studierenden an, schon einmal in Haus- oder Abschlussarbeiten plagiiert zu haben, 19,4% bei anderen schriftlichen Arbeiten. In einer Teilstudie an drei weiteren Universitäten wurden N = 310 auch per Crosswise-Modell befragt, wobei sich ein Ausmaß von 22,3% Teilplagiat und 1,6% größerem Plagiat ergab (vgl. Jann et al., 2012; Sattler, 2008).

In der Studie von Jerke & Krumpal (2013) wurden (wieder) Soziologiestudierende per Triangularmodell (N = 281) und direkt (N = 101) befragt. Hierbei ergab sich ein Verhaltensausmaß von 18,0% Teilplagiat im TM-Modell (9,9% direkt) und 0,8% Vollplagiat im TM-Modell (0,0% direkt). Nitsche et al. (2014) befragten N = 312 Studierende verschiedener Studienbereiche per TM-Modell an der Hochschule Merseburg und erhielten folgende Ergebnisse: Abschreiben in Klausuren (29%), Verwendung von Spickzetteln (21%), Plagiieren (11%) und Informationsbeschaffung im Internet während Prüfungen (9%). Krohe (2020) berichtet Ergebnisse einer deutschlandweiten, direkten Onlinebefragung von N = 15440 Studierenden verschiedenster Studiengänge. Dabei ergab sich ein Ausmaß von: Abschreiben in Klausuren (27,3%), Nutzung von Spickzetteln (22,9%), Teilplagiat in Hausarbeiten (18,1%), Vollplagiat (4,3%) und Nutzung von Ghostwritern/Mehrfachnutzung der gleichen Arbeit (2,9%).

Die Ergebnisse der vorliegenden Studien variieren durchaus deutlich, es scheint aber schon eine tendenzielle Abstufung des Ausmaßes bestimmter Täuschungsarten zu existieren. Allerdings ermöglichen diese Arbeit es uns nicht, die Frage zu klären, ob das auch für Lehramtsstudierende gilt, oder ob sie sich von Studierenden anderer Studiengänge unterscheiden. Schließlich sollten sie im späteren Beruf in dieser Hinsicht für ihre Schüler*innen auch ein Vorbild sein.

Wie sieht es im Lehramt aus?

Genauere Einblicke ins Lehramt gibt aber eine der wichtigsten Studien zum akademischen Fehlverhalten in Deutschland: FAIRUSE „Fehlverhalten und Betrug bei derErbringung von Studienleistungen: Individuelle und organisatorisch-strukturelle Bedingungen“ (Sattler & Diewald, 2013). Sie hat nicht nur einen sehr umfangreichen Datensatz, sondern betrachtet auch einige Arten des Fehlverhaltens, die bisher noch nicht vorgekommen sind. Ihre unterschiedlichen Ergebnispublikationen (z.B. Patrzek et al., 2015) sind allesamt äußerst lesenswert.

Bildnachweis: © Universität Bielefeld

In der Studie wurden deutschlandweit Studierende an verschiedenen Hochschulen in einem Panel-Design insgesamt zu vier aufeinander folgenden Zeitpunkten gefragt. Die Ergebnisse zum Ausmaß von akademischem Fehlverhalten im Abschlussbericht beziehen sich auf N = 3486 Studierende, die auch beim zweiten Messzeitpunkt an der Befragung teilgenommen haben. Methodisch wurde mit dem Direct-Response-Ansatz gearbeitet, allerdings wurde im Unterschied zu den bisher genannten Arbeiten auf einer 10-stufigen Skala auch nach der Häufigkeit bestimmten Täuschungshandelns innerhalb der letzten sechs Monate gefragt (von noch nie bis mehr als 10-mal). Die Studierenden wurden dabei nur gefragt, wenn sie auch eine Prüfungsleistung erbringen mussten, auf die sich die jeweilige Täuschungshandlung bezieht.

Um nun das Ausmaß von akademischem Fehlverhalten von Lehramtsstudierenden im Vergleich abzuschätzen, habe ich in der folgenden Tabelle (Tab. 1) die Ausmaße aus dem Abschlussbericht von Studierenden, die in der Studie die Studienabschlüsse Lehramt und Lehramtsmaster angegeben haben, eingetragen und sie dem jeweiligen Gesamtdurchschnitt gegenüber gestellt (Sattler & Diewald, 2013, 20-23). Angegeben ist jeweils der prozentuale Anteil Studierender, die ein mindestens einmaliges Täuschungsverhalten genannt haben.

FehlverhaltenLehramtLehramt
Master		Gesamt
Plagiieren15,6%17,4%18%
Spickzettel benutzen20,0%24,8%17%
Spickzettel mitnehmen33,3%36,2%31%
Abschreiben in Klausuren22,2%39,4%37%
falsches Attest benutzen24,4%11,3%15%
Abschreiben von Arbeitsaufgaben20,0%35,8%35%
Daten fälschen/verändern24,2%12,4%24%
Tab. 1 „Ausmaß akademischen Fehlverhaltens im Lehramt in der FAIRUSE-Studie (Sattler & Diewald, 2013)“

An der Vermutung, dass Lehramtsstudierende sich im Sinne einer pädagogischen Verantwortung schon im Studium vorbildlicher bei Prüfungen verhalten, ist anscheinend nur wenig dran. Auch im Lehramt wird im ähnlichen Ausmaß getäuscht, teilweise sogar mehr. Hierbei muss man aber natürlich beachten, dass sich die Prüfungsformen und damit die möglichen Täuschungshandlungen auch in den studierten Fächern unterscheiden.

Und nun?

Im Studium wird in nennenswertem Umfang getäuscht und betrogen, trotz möglicher Sanktionen und relativ klarer Kommunikation des erwarteten akademischen Verhaltens. Warum sollten sich Studierende im Lehrbetrieb an der Universität auch anders verhalten als zuvor im Lehrbetrieb einer Schule? Festzuhalten ist allerdings auch, dass gute zwei Drittel sich so verhalten, wie es die Hochschulen von ihren Studierenden erwarten. Möchte man dieses Verhältnis hin zu einem größeren Anteil korrekten akademischen Verhaltens ändern, dann muss gefragt werden, was Studierende zum Täuschen bringt, bzw. welche Faktoren und Bedingungen es begünstigen. Diese Fragen werden im nächsten Beitrag dieser Artikelreihe betrachtet. Er wird wieder an dieser Stelle verlinkt, sobald er online ist.

Literatur

  • 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)
  • Coutts, E., Jann, B., Krumpal, I., & Näher, A. F. (2011). Plagiarism in student papers: prevalence estimates using special techniques for sensitive questions. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 231(5-6), 749-760. (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)
  • Jann, B., Jerke, J., & Krumpal, I. (2012). Asking sensitive questions using the crosswise model: an experimental survey measuring plagiarism. Public opinion quarterly, 76(1), 32-49. (Online)
  • Jerke, J., & Krumpal, I. (2013). Plagiate in studentischen Arbeiten: eine empirische Untersuchung unter Anwendung des Triangular Modells. Methoden, Daten, Analysen (mda), 7(3), 347-368. (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)
  • 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)
  • Preisendörfer, P. (2008). Heikle Fragen in mündlichen Interviews: Ergebnisse einer Methodenstudie im studentischen Milieu. ETH Zurich SociologyWorking Paper, (6). (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)
  • Sattler, S. (2008). Plagiate in Hausarbeiten: Erfassung über Direct-Response und Validierung mit Hilfe der Randomized-Response-Technique. In K.-S. Rehberg (Hrsg.), Die Natur der Gesellschaft: Verhandlungen des 33. Kongresses der Deutschen Gesellschaft für Soziologie in Kassel 2006 (S. 5446-5461). Campus Verlag. (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)

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

„Everybody lies!“

Ausgehend von einem realen Fall von Notenhandel (siehe den ersten Beitrag dieser Reihe) betrachten wir in einer Beitragsreihe hier im Blog das Täuschen bzw. Betrügen im Studium etwas genauer. Zusammengefasst geht es um unterschiedlichste Formen akademischen Fehlverhaltens von Studierenden und Ergebnisse der Bildungsforschung zu diesem Problemfeld.

Bevor wir einen näheren Blick auf das Ausmaß akademischen Fehlverhaltens, für uns insbesondere im Lehramtsstudium, werfen, stellen wir uns aber zunächst die Frage: Wie bekommt man eigentlich heraus, wie verbreitet das Schummeln und Täuschen im Studium ist? Schließlich handelt es sich um ein Verhalten, das auch mit empfindlichen Folgen verbunden sein kann (z.B. Exmatrikulation), weshalb es selten direkt mitgeteilt wird und wenn eher hinter vorgehaltener Hand. Welche verschiedenen Methoden werden daher in er empirischen Bildungs- bzw. Sozialforschung angewandt, um akademisches Fehlverhalten zu erfassen?

Wer nicht fragt, der nicht gewinnt…

Der direkteste Weg wäre es, aufgedeckte Fälle akademischen Fehlverhaltens zu erfassen (vgl. Sattler, 2008), indem z.B. Verfahren in Prüfungsausschüssen oder Prüfungsübersichten ausgewertet werden. Dies funktioniert allerdings zum einen nur für genügend „schwere“ Fälle, also akademisches Fehlverhalten, dass auch tatsächlich in zählbaren Sanktionen resultiert (z.B. bei eindeutigen Plagiaten). „Kleinere“ Fälle finden selten Eingang in solche Verfahren. Zum anderen muss akademisches Fehlverhalten hierfür eben erst einmal bekannt sein bzw. aufgedeckt werden. Es ist aber nur plausibel anzunehmen, dass die meisten Fälle von Täuschungen (z.B. Abschreiben in Klausuren, Übernahme kleiner Textpassagen) selten auffallen. Das ist schließlich ein Faktor, warum es überhaupt vorkommt.

Um das Ausmaß akademischen Fehlverhaltens im Studium genauer abschätzen zu können, wird man daher um eine Befragung von Studierenden kaum herumkommen. Die einfachste Art ist dabei eine Befragung im Direct-Reponse-Verfahren (vgl. Sattler, 2008). Studierende würden hierbei einfach direkt danach gefragt, ob sie z.B. im Verlauf ihres Studiums ein bestimmtes akademisches Fehlverhalten gezeigt haben (z.B. schon mal einen Übungszettel abgeschrieben haben). Dies wäre eine retrospektive Befragung bzgl. des Verhaltens in der Vergangenheit. In einem anderen Ansatz fragt man nach möglichem Verhalten in der Zukunft, also der Bereitschaft von Studierenden evtl. ein bestimmtes Täuschungsverhalten zu zeigen. Beide Befragungsansätze lassen sich dabei sehr differenziert ausformulieren (z.B. „Wie sehr wären sie bereit, innerhalb des nächsten halben Jahres wortwörtliche Übernahmen in einer Hausarbeit nicht zu kennzeichnen, um eine potentiell bessere Note zu erhalten?“) und methodisch unterschiedlich durchführen (z.B. als Fragebogen, als Interview). Ein anderer Ansatz ist es, die Befragten in die Position eines fiktiven Studierenden zu versetzten und ihre Verhaltensbereitschaft an dessen Stelle zu erfragen. Wie bei allen Befragungen hängen die Antworten natürlich auch bei diesem Themengebiet davon ab, wie man genau fragt.

Generell hat das Direct-Response-Verfahren aber den Nachteil, dass Personen bei Befragungen zu heiklen Verhaltensweisen, bei denen alle Beteiligten wissen, dass man gegen eine soziale (und rechtliche) Norm verstößt, dazu neigen, nicht ehrlich zu antworten (z.B. aufgrund sozialer Erwünschtheit, Schutz des eigenen Selbstbildes, um Interviewer*innen zu gefallen etc.) (vgl. Stocké, 2004). Bei einer direkten Befragung erwartet man daher, dass man das Ausmaß akademischen Fehlverhaltens eher unterschätzt. Um das etwas zu umgehen, könnten Studierende auch indirekt befragt werden, in dem Sinne, dass sie angeben sollen, ob sie akademisches Fehlverhalten in ihrem Umfeld bei anderen schon beobachtet haben. Dies würde keine Aussage über die eigene Person erfordern. Allerdings hat man hier das Problem, dass zum einen nicht genau das Verhalten einer oder eines Studierenden erfragt wird (z.B. könnten zwei Personen die gleiche Kommilitonin kennen, die plagiiert). Zum anderen kann man vermuten, das viel akademisches Fehlverhalten auch innerhalb der Studierendenschaft unerkannt bleibt, oder man unbewusst dazu neigt, Mitstudierende zu schützen. Daher ist auch hier eher eine Unterschätzung von akademischem Fehlverhalten erwartbar.

Anonymität durch Zufall?

Um die Wahrscheinlichkeit ehrlicher Antworten zu erhöhen, werden verschiedene Befragungsmethoden vorgeschlagen, die meist versuchen, für die Befragten höhere, individuelle Anonymität herzustellen. Bspw. werden bei der Randomised-Response-Technique Fragen zu einem heiklen Verhalten (hier z.B. Schummeln in Klausuren) mit einer Zufallsmechanik mit bekannten Ergebniswahrscheinlichkeiten verbunden (z.B. einem Münzwurf) (Blair et al., 2015). Die Befragten erhalten dabei die Anweisung, bei einem bestimmten Ausgang der Zufallsmechanik die heikle Frage zu beantworten und bei einem anderen Ausgang den Zufallswurf zu wiederholen und das Ergebnis dieses Wurfs einzutragen. Die Idee dahinter ist, dass dadurch, dass nur die befragte Person den Ausgang der Zufallswürfe kennt, Antworten nicht mehr direkt als Schuldeingeständnis einer Person interpretiert werden können. Aufgrund der bekannten Wahrscheinlichkeitsverteilung kann aber der Anteil der „wahren“ Antworten mittels bedingter Wahrscheinlichkeiten berechnet werden. In empirischen Studien hat sich allerdings bisher eher nicht bestätigt, dass mittels dieses Verfahrens ehrlichere Angaben erzeugt werden und Fehlverhaltensraten erweisen sich oft sogar als niedriger (Coutts et al., 2011; vgl. Sattler, 2008). Als Gründe werden z.B. vermutet, dass durch die Komplexität des Verfahrens sogar weniger Vertrauen in die Anonymität der Befragung erzeugt wird (Höglinger et al., 2016). Krumphal & Voss (2020) argumentieren, dass auch theoretisch bei diesem Befragungsansatz Verzerrungen durch unehrliches Antwortverhalten erwartet werden können.

Bildnachweis: © Springer VS

Als weitere Alternativen zu diesem eher komplexen Verfahren wurden das Crosswise-Modell und das Triangular-Modell (Yu et al., 2008) vorgeschlagen. Die Idee hinter diesen Befragungsansätzen besteht darin, eine heikle Frage (z.B. „Haben Sie schon einmal plagiiert?“) mit einer nicht-heiklen Frage zu kombinieren, die nur zwei Antworten zulässt, deren Wahrscheinlichkeit man aufgrund statistischer Vorkenntnisse als bekannt voraussetzen kann (z.B. „Sind sie im Januar, Februar oder März geboren?“). Beim Crosswise-Modell müssen die Befragten beide Fragen kombiniert beantworten: würden sie beide Fragen gleich beantworten, sollen sie bspw. Antwortoption 1 wählen, beantworten sie beide unterschiedlich, Antwortoption 2. Keine der Fragen soll einzeln beantwortet werden, daher wird angenommen, dass die kombinierte Frage per se nicht mehr heikel ist. Aus der Antwortverteilung kann anschließend wieder eine Schätzung der Verteilung des „wahren“ Werts des heiklen Verhaltens berechnet werden. Das Crosswise-Modell erreicht in empirischen Untersuchungen häufig, aber nicht immer höhere Ausmaße von Fehlverhalten als direkte Befragungen (z.B. Jann et al, 2012). Beim Triangular-Modell werden wie zuvor zwei Fragen (heikel und nicht-heikel) kombiniert. Hier ist die Ausfüllanweisung allerdings anders: Würde eine Person beide Fragen verneinen, dann soll bspw. Antwortoption 1 gewählt werden. Würde sie mindestens eine der beiden Frage bejahen, soll die andere Option gewählt werden. Vom Ansatz her also ähnlich, es unterscheidet sich neben den Antwortanweisungen auch in der Art und Weise, wie der „wahre“ Wert der heiklen Frage geschätzt wird. Vergleichende Untersuchungen deuten daraufhin, dass auch das Triangular-Modell ehrlicheres Antwortverhalten als eine direkte Befragung erzeugen kann, aber nicht unbedingt mehr als das Crosswise-Modell (Jerke & Krumphal, 2013; vgl. Coutts et al., 2011). Auf der anderen Seite ist auch dieses Verfahren komplexer als eine direkte Befragung und setzt nicht-heikle Fragen voraus, deren Antwortverteilung innerhalb der befragten Gruppe bekannt ist und die im Befragungsverlauf nicht stärker irritierten. Bei allen angeführten Verfahren muss zudem die Zahl befragter Personen hinreichend groß sein, um nach dem Gesetz der großen Zahl genügend sichere Schätzungen vornehmen zu können.

Und nun?

Was lässt sich aus dieser Übersicht an Befragungsansätzen nun schließen? Zum einen, dass es schwierig ist, das Ausmaß akademischen Fehlverhaltens im Studium zu erfassen. Zum anderen müssen je nach Befragungsansatz die Ergebnisse von Untersuchungen etwas anders interpretiert werden, was natürlich die Vergleichbarkeit erschwert. Das möchten wir aber im folgenden Beitrag tun, in dem wir von Ergebnissen empirischer Untersuchungen zum akademischen Fehlverhalten von Studierenden berichten. Dabei möchten wir – unserem Forschungsinteresse folgend – den Fokus insbesondere auf Lehramtsstudierende legen. Der Beitrag findet sich hier.

Literatur

  • Blair, G., Imai, K., & Zhou, Y. Y. (2015). Design and analysis of the randomized response technique. Journal of the American Statistical Association, 110(511), 1304-1319.
  • Coutts, E., Jann, B., Krumpal, I., & Näher, A. F. (2011). Plagiarism in student papers: prevalence estimates using special techniques for sensitive questions. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 231(5-6), 749-760.
  • Höglinger, M., Jann, B., & Diekmann, A. (2016). Sensitive Questions in Online Surveys: An Experimental Evaluation of Different Implementations of the Randomized Response Technique and the Crosswise Model. Survey Research Methods, 10(3), 171-187.
  • Jann, B., Jerke, J., & Krumpal, I. (2012). Asking sensitive questions using the crosswise model: an experimental survey measuring plagiarism. Public opinion quarterly, 76(1), 32-49.
  • Jerke, J., & Krumpal, I. (2013). Plagiate in studentischen Arbeiten: eine empirische Untersuchung unter Anwendung des Triangular Modells. Methoden, Daten, Analysen (mda), 7(3), 347-368.
  • Sattler, S. (2008). Plagiate in Hausarbeiten: Erfassung über Direct-Response und Validierung mit Hilfe der Randomized-Response-Technique. In K.-S. Rehberg (Hrsg.), Die Natur der Gesellschaft: Verhandlungen des 33. Kongresses der Deutschen Gesellschaft für Soziologie in Kassel 2006 (S. 5446-5461). Campus Verlag.
  • Stocké, V. (2004). Entstehungsbedingungen von Antwortverzerrungen durch soziale Erwünschtheit. Ein Vergleich der Prognosen der Rational-Choice Theorie und des Modells der Frame-Selektion. Zeitschrift für Soziologie, 33(4), 303-320.
  • Yu, J. W., Tian, G. L., & Tang, M. L. (2008). Two new models for survey sampling with sensitive characteristic: design and analysis. Metrika, 67(3), 251-263.

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

Titel, Thesen, Temperamente

Bildnachweis: © Universität Duisburg-Essen

Anfang Oktober 2021 sorgte ein besonders plakativer Fall von Prüfungsbetrug bzw. Notenhandel an der Universität Duisburg-Essen für Schlagzeilen in der Medienlandschaft, aber auch für interessante Diskussionen innerhalb der akademischen Welt. Eine Mitarbeiterin des zentralen Prüfungsamtes soll gegen die Annahme von Geld die Noten von Studierenden in der zentralen Prüfungsdatenbank verändert haben, natürlich zum besseren. Der Spiegel berichtet vom „Markt der Möglichkeiten“ (Olbrisch, 2021) und listet Beispielpreise auf (z.B. 50 Euro für eine Erhöhung der Notenstufe). Möglich war dies alles, weil die Mitarbeiterin an der richtigen Stelle im System zuständig war: bei der Eingabe der Noten in die zentrale Datenbank, die von den Fakultäten an das Prüfungsamt übermittelt wurden. Manipulationen an dieser Stelle fallen von sich aus kaum auf und so ist es nicht verwunderlich, dass die Untersuchung erst auf einen anonymen Hinweis hin begonnen werden konnte.

Dieser Fall ist ein zugegebenermaßen drastisches Beispiel dafür, dass auch an Hochschulen, die aufgrund ihres wissenschaftlichen Selbstanspruchs auch öffentlich oft als Orte hoher Integrität und Redlichkeit betrachtet werden bzw. werden wollen, Betrug und Täuschungen vorkommen. Dies gilt insbesondere für Prüfungen. Von einem erfolgreichen Bestehen von Prüfungen im Studium hängt für Studierende schließlich viel ab: von der Möglichkeit ein Studium überhaupt beenden zu können bis hin zu besseren Einstellungschancen im Berufsleben. Der berichtete Fall an der Universität Duisburg Essen hat daher auch unangenehme Folgen für Studierende, die ihren Studienabschluss womöglich unrechtmäßig „erkauft“ haben und sich mit ihren Zeugnissen vielleicht schon erfolgreich beworben haben. Wichtig: Der Fall hätte sich auch an anderen Hochschulen ereignen können bzw. solche Fälle kommen weltweit immer wieder vor. Es ist also kein Problem, dass nur einzelne Universitäten betrifft. Uns liegt es fern, unseren Kolleg*innen in Duisburg bzw. Essen Vorwürfe zu machen.

Wir als Forschungsgruppe, die sich mit Prüfungen beschäftigt, haben den Fall in der Kaffeepause auch schon rege diskutiert: „Wie oft kommt so etwas vor? Was bringt Studierende darauf solch einen Handeln einzugehen?“ In einer Beitragsreihe in unserem Blog möchten wir diesen Fragen etwas genauer nachgehen und dabei insbesondere Ergebnissen der Bildungsforschung darstellen.

Worum geht es überhaupt?

Generell werden Täuschungen und Betrug bei Prüfungen in der internationalen Forschung häufig unter den Begriffen academic misconduct, academic malpractice oder academic dishonesty zusammengefasst (z.B. Krou et al., 2021; Ali et al., 2021; Awasthi, 2019), im Deutschen häufig als akademisches Fehlverhalten übersetzt (z.B. Kroher, 2020). Im Glossary for Academic Integrity definieren Tauginienė et al. (2018) academic misconduct als:

„Any action or attempted action that undermines academic integrity and may result in an unfair academic advantage or disadvantage for any member of the academic community or wider society.“

(Tauginiené et al., 2018, S. 8)

Akademisches Fehlverhalten bezieht sich also auf Handlungen, die gegen eine Norm des integren Verhaltens in der akademischen Gemeinschaft verstoßen, verbunden mit dem Ziel, sich unfaire Vorteile gegenüber anderen zu verschaffen. Diese Definition ist sehr breit und hat Ähnlichkeiten zu weiteren Begriffen (z.B. academic fraud). Die Handlungen müssen dabei nicht erfolgreich sein, um als Fehlverhalten zu gelten. Neben Fehlverhalten als Wissenschaftler*in (wobei hier der Begriff scientific misconduct präziser ist; Gross, 2016) kann dies auch Fehlverhalten im Studium bezeichnen, also z.B. Versuche, sich bei Prüfungen mit unfairen Mitteln Vorteile gegenüber Mitstudierenden zu erlangen. Da es um Normen der Institution Hochschule geht, lässt sich nur schwer vollständig angeben, welche denkbaren Handlungen alle unter solches Fehlverhalten fallen. Häufig werden sie beschrieben in Dokumenten, die von Universitäten selbst herausgegeben werden, um die akademische Norm zu kommunizieren. Die ehrwürdige University of California in Berkeley nennt Fehlverhalten in folgenden Kategorien (UC, 2021):

  • Cheating (z.B. Abschreiben in Klausuren, Prüfungen für jemand anderen ablegen)
  • Plagiarism (z.B. Kopieren von Passagen anderer Werke in Hausarbeiten)
  • Course Materials (z.B. Verstecken von Büchern in der Bibliothek vor Mitstudierenden)
  • False Information and Representation, Fabrication or Alteration of Information (z.B. Fälschen von Attesten)
  • Theft or Damage of Intellectual Property (z.B. Zerstören von Arbeitsergebnissen Mitstudierender)
  • Alteration of University Documents (z.B. Fälschen von Zeugnissen bei Bewerbungen)
  • Disturbances in the Classroom (z.B. fälschlicherweises Aktivieren des Feueralarms)

Die FAIRUSE-Studie, die an der Universität Bielefeld durchgeführt wurde und in dieser Artikelreihe noch häufiger auftauchen wird, untersuchte bspw. folgende Arten akademischen Fehlverhaltens (Sattler & Diewald, 2013, S. 18):

  • Plagiieren
  • unerlaubte Hilfsmittel in Klausuren verwenden
  • unerlaubte Hilfsmittel in Klausuren mitnehmen
  • Abschreiben in Klausuren
  • Attest und Ausreden zur Verschiebung von Prüfungen oder Abgabefristen
  • Abschreiben von Arbeitsaufgaben (z.B. Protokolle, Übungszettel)
  • Daten fälschen/verändern

Der oben beschriebene Fall an der Universität Duisburg-Essen würde in diesem Sinne eher nicht als akademisches Fehlverhalten bezeichnet bzw. wird in der Forschung eher unter einem anderen Stichwort betrachtet. Es ist ein Beispiel für academic corruption. Dabei wird eine Position der Autorität bzw. mit einer bestimmten Macht oder Kompetenz ausgenutzt, um persönliche – meist finanzielle – Vorteile zu erlangen (vgl. Rumyantseva, 2005).

In dieser Reihe möchten wir genauer beleuchten, wie groß das Ausmaß akademischen Fehlverhaltens von Studierenden – insbesondere im Lehramtsstudium – eigentlich ist. Zunächst sollte aber der Frage nachgegangen werden, wie man das überhaupt feststellen kann. Schließlich handelt es sich um Handlungen, die die wenigsten Menschen bereitwillig zugeben. Im nächsten Beitrag werden daher Ansätze beschrieben, wie in der Bildungsforschung akademisches Fehlverhalten erfasst werden kann. Er befindet sich hier.

Literatur

  • 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, 28(6), 372-393. (Online)
  • Awasthi, S. (2019). Plagiarism and Academic Misconduct: A Systematic Review. DESIDOC Journal of Library & Information Technology, 39(2), 94-100. (Online)
  • Gross, C. (2016). Scientific misconduct. Annual Review of Psychology, 67, 693-711. (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)
  • Krou, M. R., Fong, C. J., & Hoff, M. A. (2021). Achievement motivation and academic dishonesty: A meta-analytic investigation. 33, 427–458. (Online)
  • Olbrisch, M. (2021, 06. Oktober). Notenmanipulation an der Uni Duisburg-Essen – Markt der Möglichkeiten. spiegel.de (Online)
  • Rumyantseva, N. L. (2005). Taxonomy of corruption in higher education. Peabody Journal of Education, 80(1), 81-92. (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)
  • Stiles, B. L., Wong, N. C. W., & LaBeff, E. E. (2018). College cheating thirty years later: The role of academic entitlement. Deviant Behavior, 39(7), 823-834. (Online)
  • Tauginienė, L., I. Gaižauskaitė, I. Glendinning, J. Kravjar, M. Ojsteršek, L. Ribeiro, T. Odiņeca, F. Marino, M. Cosentino, & S. Sivasubramaniam (2018). Glossary for Academic Integrity – ENAI Report 3G. European Network for Academic Integrity. (Online)
  • University of California (Hrsg.) (2021, 04. November). Definitions & Examples of Academic Misconduct. University of California, Division of Student Affairs. (Online)