Zentrale Datenerhebung und fächervergleichende Auswertung (ALSTER)

Zentrale Datenerhebung und fächervergleichende Auswertung (ALSTER)

Dicke, Theresa, Averbeck, Daniel, Sumfleth, Elke, Leutner, Detlev & Brand, Matthias

Beitrag auf der GDCP-Jahrestagung 2015

Vor dem Hintergrund steigender Studierendenzahlen bei gleichzeitig hohen Quoten an Studien-abbrüchen, insbesondere in den naturwissenschaftlich-technischen Studiengängen, kommt der Kenntnis von Prädiktoren des Studienerfolgs hohe Bedeutsamkeit zu. Ziel des hier beschriebenen Teilprojektes ist es deshalb, die Ergebnisse aller anderen Teilprojekte zusammenzuführen und übergreifend eine systematisch angelegte fachspezifische Modellierung des Studienerfolgs zu entwickeln. Dabei sollen relevante Einflussgrößen des Studienerfolgs identifiziert und ein Modell zum Beziehungsgefüge überprüft werden.
In diesem Moderated-Mediation-Modell wird Studienerfolg (z.B. Wissenszuwachs) durch Prädiktoren wie z.B. kognitive Fähigkeiten und motivationale Dispositionen vorhergesagt. Es wird angenommen, dass diese Variablen direkt auf den Studienerfolg wirken, aber auch mediiert über Lernstrategien und Studienzufriedenheit. Außerdem wird angenommen, dass die direkten Effekte der Prädiktoren auf den Studienerfolg durch die spezifischen Anforderungen des jeweiligen Studienfaches moderiert werden.

Referenz:

Dicke, Theresa, Averbeck, Daniel, Sumfleth, Elke, Leutner, Detlev & Brand, Matthias (2016). Zentrale Datenerhebung und fächervergleichende Auswertung (ALSTER). In: C. Maurer (Hrsg.), Authentizität und Lernen – das Fach in der Fachdidaktik. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Jahrestagung in Berlin 2015. (S. 380). Universität Regensburg

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