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Ein Prozessmodell des Studieneinstiegs: Differentielle Aspekte studiumsbezogener Kognitionen und deren Effekte auf Studienerfolg und Studienabbruch

Petri, Pascale Stephanie


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Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:hebis:26-opus-152608
URL: http://geb.uni-giessen.de/geb/volltexte/2020/15260/

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Freie Schlagwörter (Deutsch): Studienabbruch , Studieneinstieg , Studienerfolg , Prozessmodell
Freie Schlagwörter (Englisch): student dropout , study entrance , student success , process model
Universität Justus-Liebig-Universit├Ąt Gie├čen
Institut: Psychologische Diagnostik
Fachgebiet: Psychologie
DDC-Sachgruppe: Psychologie
Dokumentart: Dissertation
Sprache: Deutsch
Tag der m├╝ndlichen Pr├╝fung: 22.07.2020
Erstellungsjahr: 2019
Publikationsdatum: 03.08.2020
Kurzfassung auf Deutsch: Bildung pr├Ągt den Lebensweg. Insbesondere die Entscheidung, ein Hochschulstudium zu absolvieren, hat einen gro├čen Einfluss auf den anschlie├čenden beruflichen Werdegang inklusive des damit assoziierten sozio├Âkonomischen Status. Insbesondere vor diesem Hintergrund erscheint der erfolgreiche Abschluss eines Studiums w├╝nschenswert, ein Studienabbruch hingegen als ung├╝nstig. Aktuelle Untersuchungen zeigen jedoch auf, dass der Anteil an Studienabbrecher*innen unter den Studierenden in den letzten Jahren innerhalb der OECD-L├Ąnder (Organisation for Economic Cooperation and Development) relativ konstant bei circa 30% liegt (OECD, 2016, 2018). Diese Quote gilt auch f├╝r Deutschland im Speziellen, gemittelt ├╝ber alle Studienf├Ącher und Hochschularten hinweg (Heublein et al., 2017; OECD, 2014). Dass somit durchschnittlich fast jede*r dritte Studierende sein Hochschulstudium abbricht, wird unter anderem von der deutschen Bildungspolitik als inakzeptabel hoch bewertet (Heublein et al., 2017; Bloom, Hartley & Rosovsky, 2006). Obwohl es bereits eine Vielzahl an institutionellen Angeboten (auch) zur Abbruchpr├Ąvention gibt, basieren diese in der Regel aber nicht auf wissenschaftlichen Erkenntnissen zum Studienabbruch. Dies mag auch daran liegen, dass etablierte Modelle zur Erkl├Ąrung von Studienabbruch entweder einen sehr engen theoretischen Fokus haben und oder noch nicht empirisch validiert sind; insbesondere noch nicht f├╝r die Population der Studierenden in Deutschland (Klein & Stock├ę, 2016). Vor dem Hintergrund, dass eine Reduktion der Abbruchquote angestrebt wird, besteht Handlungsbedarf, um die Diskrepanz zwischen wissenschaftlichen Untersuchungen im Bereich Studienabbruch und deren Erkenntnissen einerseits und den in der institutionellen Beratungspraxis vorzufindenden Angeboten andererseits zu minimieren. Im Rahmen meines Promotionsprojektes habe ich daher zun├Ąchst ausgew├Ąhlte bestehende Modelle des Studienabbruchs theoretisch und empirisch verglichen und anschlie├čend auf Basis der so gewonnenen Erkenntnisse ein neues, integratives Modell des Studienabbruchs entwickelt (das EOS-Modell), welches ich umfangreich validiert habe. Es kann zuk├╝nftig als Grundlage f├╝r institutionelles Handeln im Bereich Studienabbruchprophylaxe dienen. Im Folgenden m├Âchte ich einen kurzen ├ťberblick ├╝ber das mehrschrittige Vorgehen geben: Zun├Ąchst habe ich vier Modelle (Spady, 1971; Tinto, 1975; Neuville et al., 2007; Lent & Brown, 2013) als besonders relevant f├╝r das Verst├Ąndnis von Studienabbruch identifiziert und auf theoretischer Ebene verglichen (Kapitel 2). Anschlie├čend habe ich sie empirisch hinsichtlich ihrer N├╝tzlichkeit zur Beschreibung und Erkl├Ąrung von Studienabbruch(-sintentionen) unter Studierenden in Deutschland verglichen. Hierf├╝r habe ich drei unabh├Ąngige l├Ąngsschnittliche Untersuchungen an Studienanf├Ąnger*innen durchgef├╝hrt. Anhand der Daten der ersten Kohorte habe ich die vier etablierten Modelle hinsichtlich ihrer Modellfits verglichen (Kapitel 5). Darauf folgte anhand dieser empirischen Erkenntnisse ├╝ber die St├Ąrken und Schw├Ąchen der vier Modelle und unter Ber├╝cksichtigung neuer metaanalytischer Erkenntnisse hinsichtlich einzelner valider Pr├Ądiktoren von Studienabbruch und Studienerfolg die Entwicklung eines neuen, integrativen Modell (EOS-Modell, Kapitel 6). Die Daten der zweiten und dritten Kohorte dienten zur Replikation des Modellvergleichs, den ich anhand der Daten der ersten Kohorte durchgef├╝hrt habe sowie zur Validierung des EOS-Modells (Kapitel 7 und 8). Eine zus├Ątzliche (partielle) Validierung (Kapitel 10) erfolgte anhand des Datensatzes aus der 21. Sozialerhebung (Middendorff et al., 2017). Das EOS-Modell erwies sich mit einem guten Modellfit nicht nur als valide, sondern auch als ├╝berlegen gegen├╝ber den getesteten etablierten Modellen. Zudem konnte ich die Messinvarianz des EOS-Modells ├╝ber die drei Kohorten hinweg nachweisen. Dies erlaubt es, das EOS-Modell als zuk├╝nftiges Rahmenmodell f├╝r weitere Forschung zum Studienabbruch zu empfehlen. Weiter kann es auch die Beratungspraxis unterst├╝tzen: Die zumeist limitierten Ressourcen f├╝r Beratungsangebote sollten auf die zentralen Aspekte des EOS-Modells konzentriert werden, um die Wirksamkeit der Interventionen zu erh├Âhen. Als Beispiel f├╝r die Verwendung des EOS-Modells als Rahmenmodell f├╝r die Evaluation von Interventionen, f├╝hrte ich eine erste Pilotstudie in Kooperation mit dem Studiencoaching der Justus-Liebig- Universit├Ąt Gie├čen durch (Kapitel 11). Neben der Modellentwicklung habe ich mich auch mit der Frage nach der Operationalisierung der im Fokus stehenden Konstrukte besch├Ąftigt. Ganz konkret habe ich eine neue Skala entwickelt, die zur Erfassung der Selbstwirksamkeit im Studieneinstieg dient (Kapitel 3).
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