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Die soziale Dimension der Lernmotivation – Netzwerkanalytische Untersuchung schulischer Zielorientierungen

A social perspective on learning motivation: Network-analytic examination of students goal orientations

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Zusammenfassung

Die Bildungsforschung belegte, dass neben der Lernmotivation auch die damit einhergehende Zielorientierung wichtig für den Lernerfolg von Schülern ist. Da sich die individuelle Ausprägung der Zielorientierung zum einen hinsichtlich der Relevanz sozialen Einflusses unterscheidet und zum anderen sozialen Einflussprozessen unterliegt, verspricht die soziale Netzwerkanalyse wertvolle Erkenntnisse. In der vorliegenden Studie wurden von 3015 Siebtklässlern (M ALTER  = 13,68 Jahre, 56 % Mädchen) aus 166 Schulklassen Daten zur Zielorientierung in Zusammenhang gebracht mit Freundschaftsnominierungen, welche mithilfe der sozialen Netzwerkanalyse die Untersuchung sozialer Einflussprozesse ermöglichen. In einem Drei-Ebenen-Random-Intercept-Modell (Level 1: Schüler, Level 2: Peergruppe, Level 3: Schulklasse) wurden die schulischen Zielorientierungen durch die Verwendung von Netzwerkparametern vorhergesagt. Die Ergebnisse belegen hypothesenkonform, dass schulische Zielorientierung mit dem Ausmaß sozialen Einflusses und der Art des sozialen Einflusses zusammenhängen. Die Untersuchung veranschaulicht somit den Wert einer sozialen Netzwerkperspektive für die Analyse schulischer Lernmotivation.

Abstract

Educational science evidenced not only the positive effect of learning motivation, but also the importance of the associated concept of goal orientation for students’ school achievement. Given the facts that the form of goal orientation differs, on the one hand, with regard to the relevance of social influence and is, on the other hand, affected by social influence processes, social network analysis promises valuable insights. In the present study, a total of 3015 seventh graders (M AGE  = 13.68 years, 56 % girls) from 166 school classes provided information on goal orientation that were related to friendship patterns, which allowed investigating the social influence processes with the help of social network analysis. A three-level-random-intercept model (level 1: students, level 2: peer groups, level 3: school classes) predicted students goal orientations by modelling network parameters. As expected, findings reveal that students goal orientations are associated with the extent of social influence as well as the kind of social influence. Hence the present study underscores the value of a social network perspective for analyzing students’ learning motivation.

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Abb. 1

Notes

  1. Zugunsten eines besseren Leseflusses wird in diesem Beitrag bei der Personenbezeichnung auf die Verwendung beider Geschlechtsformen verzichtet.

  2. Neben dieser Terminologie existieren nahezu analoge Dichotomien, in denen die beiden Zielorientierungen als Bewältigungs- und Leistungsorientierung (mastery- and performance orientation; Ames und Archer 1987) oder als Aufgaben- und Folgenorientierung (Köller 1998) bezeichnet werden. Die vorliegende Untersuchung beschränkt sich auf eine, und zwar die älteste, Begriffsdifferenzierung der Zielorientierungen nach Nicholls (1984).

  3. Soziale Integration ist eine traditionelle netzwerkanalytische Variante sozialen Einfluss zu operationalisieren (vgl. Wasserman und Faust 1994). Dies findet seine Begründung darin, dass soziale Vernetzung, insbesondere in Gruppen mit einer relativ stabilen interpersonalen Struktur (z. B. einer Schulklasse), die Voraussetzung darstellt, sozialen Einfluss auszuüben und/oder zu erfahren (vgl. Friedkin 2001).

  4. Obwohl eine unbegrenzte Anzahl von Nominierungen bei der Generierung sozialer Netzwerke generell ertragreicher ist (z. B. Parkhurst und Asher 1992), vermindert sich deren psychometrischer Vorteil je jünger die Stichprobe und je kleiner die sozialen Netzwerke sind (Cillessen 2009). Da in der vorliegenden Studie klassenspezifische Netzwerke (n = 18,2 Schüler) von Siebtklässlern (MAlter = 13,7 Jahre) analysiert wurden, ist die begrenzte Peernominierungsprozedur daher mit einem unwesentlichen Informationsverlust verbunden.

  5. Hierzu verwendet dieses Verfahren eine Cliquen-Ko-Mitgliedschafts-Matrix, in welcher alle Netzwerkakteure dahingehend gegenseitig in Beziehung gesetzt werden, dass jede Zelle die Häufigkeit gemeinsamer Mitgliedschaften in ursprünglichen Cliquen angibt. Ein Algorithmus nutzt diese Überlappungsinformationen anschließend zur Bildung distinkter Gruppen unter dem Kriterium, dass alle Mitglieder einer extrahierten Peergruppe mindestens einmal gemeinsame Mitglieder einer ursprünglichen Clique waren.

  6. Parameter, die nicht nur die Anzahl von Verbindungen zählen, sondern komplexere Beziehungen innerhalb des gesamten Netzwerkes berücksichtigen, unterliegen analytischen Schwierigkeiten, sobald der Netzwerkgraph unverbunden ist. Diese Problematik stellt sich insbesondere dann ein, wenn, wie in der vorliegenden Studie, eine begrenzte Anzahl von Nominierungen erfragt wurde. Jedoch erhöht die Symmetrisierung der Netzwerkdaten – eine übliche Transformation in sozialen Netzwerkanalysen (vgl. Wasserman und Faust 1994) – den Informationsgehalt und somit die Wahrscheinlichkeit der Netzwerkverbundenheit.

  7. Die vollständige Varianzaufklärung auf den kontextuellen Ebenen des Haupteffektmodells ist eine statistische Konsequenz der Modellierung des Peergruppen- und Schulklassen-Aggregats der Kriteriumsvariable auf diesen Ebenen.

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Authors and Affiliations

  1. Department of Experimental Psychology, University of Oxford, South Parks Road, OX1 3UD, Oxford, Vereintes Königreich

    Ralf Wölfer

  2. Department of Psychology, University of Michigan, 530 Church St, 48109-1043, Ann Arbor, MI, Vereinigte Staaten

    Kai S. Cortina

Authors
  1. Ralf Wölfer
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  2. Kai S. Cortina
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Wölfer, R., Cortina, K. Die soziale Dimension der Lernmotivation – Netzwerkanalytische Untersuchung schulischer Zielorientierungen. Z Erziehungswiss 17 (Suppl 5), 189–204 (2014). https://doi.org/10.1007/s11618-014-0557-7

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