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Wissenschaftstheorie - Selbstregulationsstärke und Leistung
 

Wissenschaftstheorie - Selbstregulationsstärke und Leistung

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    Wissenschaftstheorie - Selbstregulationsstärke und Leistung Wissenschaftstheorie - Selbstregulationsstärke und Leistung Document Transcript

    • Selbstregulationsstärke und Leistung Dualer Prädiktor im dualen Hochschulstudium von: Sebastian Stumm, Edgar Thomas und Christian Dormann vorgelegt durch: Thomas Mayer, Walter Dukart, Dennis Klümper, Peyman Pouryekta, Carsten UngerechtsTheoretische Grundlagen Untersuchungsvariablen und MessverfahrenIn dem Konzept der Selbstregulation von Baumeister (1996) gilt die  Messung der Basiskapazität nach Self-Control-Scale; 36 ItemsSelbstregulation als Prozess zur Verbindung von Motivation, Kogni- (Tangney, Baumeister & Boone, 2004) Auswertung der Self-Con-tion und Handlung. Hierzu zählen alle bewussten und unbewussten trol Scale; Interne Konsistenz (Cronbachs Alpha) der Skala .87.Aktivitäten die darauf abzielen Gedanken, Emotionen, Impulse,  Erfassung der Core Self-Evaluations nach Core Self-EvaluationAufmerksamkeitsprozesse oder Handlungen zu kontrollieren. Die Aus- Scale (Judge, Bono & Thoresen, 2003); Interne Konsistenz (Cron-führung dieser Selbstregulierungsaktivitäten wird beeinflusst durch die bachs Alpha) von .79.Selbst-Erschöpfung (Baumeister et al. 1998). Kriteriumsvariablen: Semesterabschlußnoten (invertiert und gemittelt),Die von Judge et al. (1997) entwickelte Core Self-Evaluations (CSE) berufspraktische Leistung (30 Verhaltensbeobachtungen der Betreuer,setzt sich aus den vier Eigenschaften (Traits) Selbstwert, allgemeine invertiert), Selbsteinschätzung der berufspraktischen Leistung (Ver-Selbstwirksamkeitserwartungen, Kontrollüberzeugungen und emotio- haltensbeobachtung in ICH-Form)nale Stabilität zusammen. Aus diesem Konstrukt von Traits kristallisiertsich das individuelle Selbstkonzept. ErgebnisseZiel dieser Studie war es die Auswirkungen der individuellen Selbst-regulationsstärke sowie des positiven Selbstkonzepts auf die berufliche Die Selbstregulationsstärke korreliert mit allen Leistungsindikatorenund akademische Leistung zu analysieren. signifikant positiv. Hinsichtlich CSE zeigen sich signifikant positive Zusammenhänge mit den Indikatoren der Selbstregulationsstärke undHypothesen der selbsteingeschätzten berufspraktischen Leistung. CSE und akade-Selbstregulationsstärke wirkt sich während des dualen Hochschulstudi- mische Leistung korrelieren signifikant negativ mit dem Lebensalter.ums positiv aus auf: Eine hierarchische Regressionsanalyse (siehe Tabelle 1) zur Überprü- berufspraktische Leistung fung der Haupteffekte der Selbstregulationsstärke auf die akademisch- akademische Leistung en und berufspraktischen Leistungsindikatoren zeigt, dass zunächst weder das Geschlecht noch das Lebensalter für einen der drei erho-Core Self-Evaluations wirken sich während des dualen Hochschulstudi- benen Leistungsindikatoren signifikante Varianzanteile aufklären kann.ums positiv aus auf: Erst durch das Hinzufügen der Selbstregulationsstärke und der CSE im zweiten Schritt können in allen drei Leistungsindikatoren signifikante berufspraktische Leistung Anstiege der aufgeklärten Varianz wahrgenommen werden. Bei allen akademische Leistung drei Leistungsindikatoren besitzt die Selbstregulationsstärke ein eigen- ständiges signifikantes Aufklärungsgewicht, während die CSE lediglichMethode bei der selbsteingeschätzten beruflichen Leistungsfähigkeit einen sig- nifikanten Haupteffekt ausüben.Untersuchungsdesign1. Extrahierung der Daten zu Geschlecht und Alter der Probanden, Diskussion Daten über die fremdeingeschätzte Leistung im Praxiseinsatz, sowie der Indikatoren über die akademische Leistung (aus Per-  Die Ergebnisse der vorliegenden Studie, die die Selbstregulations- sonaldatensätzen) der IBM Hochschulprogramme. stärke als universellen Leistungsprädiktor im dualen Hochschul-2. Erfassung der Selbsteinschätzung der Basiskapazität zur Selb- studium ausweisen, bestätigen die Annahmen der Theorie der stregulation, der Leistung während des Praxiseinsatzes und Ego-Depletion (Baumeister et al., 1998). der Core-Self-Evaluations mit anschließender Überprüfung des  Resultate für ein limitiertes Ressourcenmodell und stehen nicht im Zusammenhangs mit bestehender Daten. Zusammenführung der Einklang mit anderen Ressourcentheorien (z. B. Norman&Bobrow, Datensätze anhand der Personalnummern mit anschließender 1975; Wickens, 1980, 1984; Müller & Krumenacher, 2002) Löschung.  Die vorliegenden Ergebnisse legen nah, dass zwischen akade-Stichprobe mischen und berufspraktischen Leistungen kein oder nur ein sehr geringer Zusammenhang besteht.Ziel: Vollerhebung des Jahrgangs im 2. Studienjahr aller Berufsbilderder IBM-Hochschulprogramme; Erreichung bei 81,5% mit einem  Den in der vorliegenden Studie präsentierten Ergebnissen liegenDurchschnittsalter von 21,4 (SD=1.31), 71% Männer und 29% Frauen lediglich Querschnittdaten zugrunde. Deshalb sind unsere vorläufi-(N=101). gen Interpretationen der korrelativen und regressionsanalytischenBefragungsort: DHBW Mannheim; in Gruppen von ca. 20 Personen. Ergebnisse als kausale Effekte mit einiger Vorsicht zu betrachten.Hinweise zu Freiwilligkeit und Anonymität wurden per E-Mail vorab undunmittelbar vor der Erhebung mitgeteilt.Tabelle 1. Hierarchische Regression der akademischen sowie der selbst- und fremdeingeschatzten berufspraktischen Leistung auf dieSelbstregulationsstärke und die Core Self-Evaluations. Prädiktoren und Akademische Leistung Berufspraktische Leistung Berufspraktische Leistung Regressionsschritte (Selbsteinschätzung) (Fremdeinschätzung) B SE ß ∆R 2 B SE ß ∆R 2 B SE ß ∆R 2 1 Lebensalter -.14 .08 -.18 -.10 -.08 -.13 -.02 .10 -.02 Geschlecht -.21 -.23 -.09 .04 .05 .24 .02 .02 .11 .30 .04 .00 2 Selbstregulationsstärke -.38 .11 .38** .26 .10 .26** .27 .13 .27* Core Self-Evaluations -.05 .11 .05 .16** .35 .10 .35** .26** -.07 .13 -.08 .06*Anmerkungen: aCodierung: 1 = männlich, 2 = weiblich; *p < .05, **p < .01.; ∆R 2 = Zuwachs an Varianzaufklärung. Es sind die ß-Gewichte, der Regressionskoeffizient B und der Standardfehler der vollständigen Gleichung angegeben; N = 101.Quellen:Baumeister, R. F., Bratslavsky, E., Muraven, M. & Tice, D. M. (1998). Ego depletion: Is the active self a limited resource? Journal of Personality and Social Psychology, 74, 1252–1265. Müller, H. J. & Krumenacher, J. (2002). Aufmerksamkeit. In J. Müsseler & W. Prinz (Hrsg.),Lehrbuch Allgemeine Psychologie (S. 119–177). Heidelberg: Spektrum. Norman, D. A. & Bobrow, D. G. (1975). On data limited and resource limited processes. Cognitive Psychology, 7, 44 –64. Wickens, C. D. (1980). The structure of attentional resources. In R. S. Nickerson(Ed.), Attention and performance VIII (pp. 239–257). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Wickens, C. D. (1984). Engineering psychology and human performance. London: C. E. Merrill Publishing Company. Judge, T. A., Locke, E. A. & Durham, C. C. (1997). Thedispositional causes of job satisfaction: A core evaluations approach. Research in Organizational Behavior, 19, 151–188. Tangney, Baumeister & Boone, 2004 Judge, Bono & Thoresen, 2003