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Entwicklung und Prüfung neuer Erhebungsinstrumente zu studentischem Lernen am Arbeitsplatz
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Authors
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Evelyn Steinberg
- Veterinärmedizinische Universität Wien, Vizerektorat für Lehre und klinische Veterinärmedizin, Wien, Österreich
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Stephan Marsch
- Veterinärmedizinische Universität Wien, Vizerektorat für Lehre und klinische Veterinärmedizin, Wien, Österreich
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Takuya Yanagida
- Veterinärmedizinische Universität Wien, Vizerektorat für Lehre und klinische Veterinärmedizin, Wien, Österreich
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Laura Dörrenbächer-Ulrich
- Universität des Saarlandes, Bildungswissenschaften, Deutschland
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Christopher Pfeiffer
- Veterinärmedizinische Universität Wien, Vizerektorat für Lehre und klinische Veterinärmedizin, Wien, Österreich
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Arowotosuna Ebunoluwa Smith
- Veterinärmedizinische Universität Wien, Vizerektorat für Lehre und klinische Veterinärmedizin, Wien, Österreich
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Petra Bührle
- Veterinärmedizinische Universität Wien, Vizerektorat für Lehre und klinische Veterinärmedizin, Wien, Österreich
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Lukas Schwarz
- Veterinärmedizinische Universität Wien, Department Nutztiere und öffentliches Gesundheitswesen in der Veterinärmedizin, Wien, Österreich
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Ulrike Auer
- Veterinärmedizinische Universität Wien, Department Kleintiere und Pferde, Wien, Österreich
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Christine Kleinsorgen
- Tierärztliche Hochschule Hannover, Zentrum für E-Learning, Didaktik und Ausbildungsforschung, Hannover, Deutschland
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Franziska Perels
- Universität des Saarlandes, Bildungswissenschaften, Deutschland
| Published: | July 30, 2024 |
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Text
Fragestellung/Zielsetzung: Studierende der Gesundheitswissenschaften stehen beim Lernen am Arbeitsplatz vor kognitiven, motivationalen und emotionalen Herausforderungen. Ein besseres Verständnis der Lernprozesse ist die Basis für evidenzbasierte Weiterentwicklung der Lehre. Die Theorie zum selbstregulierten Lernen integriert kognitive, motivationale, emotionale und kontextuelle Aspekte des Lernens und bietet damit einen umfassenden Blick auf die Studierenden. Bislang fehlen allerdings entsprechende Erhebungsinstrumente für das Lernen am Arbeitsplatz. Das Ziel der vorliegenden drei Studien war es, auf Basis der Theorie zum selbstregulierten Lernen kurze Skalen und Einzelitems zum Lernen am Arbeitsplatz zu entwickeln und zu prüfen.
Methoden: Studie 1 ist eine qualitative multimethodale Studie zur Identifizierung von Indikatoren und zur Entwicklung von Skalen. Die Methode umfasst sechs Schritte: Literaturrecherche, Interviews, Synthese, Itementwicklung, Expertenüberprüfung und kognitive Pretests. Die Perspektiven von Studierenden, Lehrkräften und Forschenden wurden integriert. Studie 2 und 3 sind quantitative Studien zur Bewertung der psychometrischen Eigenschaften der Skalen und der Einzelitems.
Ergebnisse: Als Ergebnis liegen 31 deutschsprachige, reliable und valide Kurzskalen und 33 Einzelitems zu acht Komponenten des selbstregulierten Lernens vor (siehe Abbildung 1 [Abb. 1]).
Diskussion: Die Erhebungsinstrumente können sowohl für Forschung als auch für Evaluationen genutzt werden, indem die für die jeweilige Fragestellung relevanten Skalen oder Einzelitems ausgewählt werden. Die Einzelitems eignen sich vor allem für Screenings, zur Erhebung von Kovariaten sowie für Learning Analytics. Die neu entwickelten Erhebungsinstrumente ermöglichen die Untersuchung von studentischen Lernprozessen am Arbeitsplatz und schaffen damit die Basis für die evidenzbasierte Weiterentwicklung der Lehre.
Take Home Messages:
- Es gibt neue Erhebungsinstrumente zum Lernen am Arbeitsplatz.
- Neben kognitiven Prozessen rücken auch motivationale und emotionale Prozesse unter Beachtung der Wahrnehmung der Lernumgebung in das Zentrum der Aufmerksamkeit.
Literatur
- 1.
- Steinberg E, Marsch S, Yanagida T, Dörrenbächer-Ulrich L, Pfeiffer C, Bührle P, Schwarz L, Auer U, Kleinsorgen C, Perels F. Development and validation of the Workplace Learning Inventory in Health Sciences Education: a multimethod study. Adv Health Sci Educ Theory Pract. 2023. DOI: 10.1007/s10459-023-10295-y
- 2.
- Steinberg E, Yanagida T, Marsch S, Dörrenbacher L, Perels F. Workplace Learning in Health Sciences Education: Analyzing the Psychometric Properties of Single-Item Measures [Preprint]. EdArXiV. 2023 [Submitted 2023 Oct 23, Last Edited 2023 Oct 26]. DOI: 10.35542/osf.io/3pxya
