1. Einleitung
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Lernen in der Moodle-LU
2.2 Lebenslanges Lernen
2.3 Selbstlernkompetenz
2.4 Stand der Forschung inklusive Entwicklung der Hypothesen
3. Methodisches Vorgehen der empirischen Arbeit
3.1 Ausgangslage der Evaluation
3.2 Operationalisierung von Begriffen
3.3 Entwicklung des Fragebogens und Erhebungsphase
3.4 Auswertung des Fragebogens
3.5 Einschränkungen der vorliegenden Evaluation
4. Diskussion der Ergebnisse
4.1 Vorstellung der Ergebnisse
4.2. Diskussion der Ergebnisse
5. Fazit und Ausblick
6. Literaturverzeichnis
Anhang A: Operationalisierung
Anhang B: Fragebogen
Anhang C: Statistische Auswertungen
Abbildung 1: Selbstlernkompetenzen für selbstgesteuerte Lernprozesse (Arnold, 2003, S. 6)
Abbildung 2: Operationalisierung des Begriffes Bedarf und Planung
Abbildung 3: Was unterstützt bzw. fördert die Lernprozesse
Abbildung 4: Dimensionierung der Selbstlernkompetenz
Abbildung 5: Indikatorenbildung UV Nutzung der Lernumgebung
Abbildung 6: Indikatorenbildung AV Selbstlernkompetenz
Abbildung 7: Reliabilitätsstatistik Einschätzung der SLK pre/post
Abbildung 8: Reliabilitätsstatistik „Durch die Moodle-LU“
Abbildung 9: Reliabilitätsstatistik: Dauer des Einloggens
Abbildung 10: Reliabilitätsstatistiken gesamt
Abbildung 11: Häufigkeit des Einloggens / N_01
Abbildung 12: Dauer des Einloggens/ N_02
Abbildung 13: Wie häufig nutzen Sie angebotenes Zusatzmaterial? / N_03
Abbildung 14: Wovon haben Sie in der Moodle-LU am meisten profitiert?
Abbildung 15: Effekte der Nutzung der Moodle-LU
Abbildung 16: Bisherigster höchster Schulabschluss / SF_01
Abbildung 17: Alter in Jahren / SF_03
Abbildung 18: Grafik: Alter in Jahren / SF_03
Abbildung 19: Selbsteinschätzung zur Entwicklung der SLK (SLK_01-17)
Abbildung 20: Entwicklung der Fähigkeit zum Selbstständigen Lernen
Abbildung 21: NV Differenz SLK/Häufigkeit Nutzung Lernmaterial/Dauer des Einloggens
Abbildung 22: NV Differenz SLK/Häufigkeit des Einloggens
Abbildung 23: NV Differenz SLK/Dauer des Einloggens
Abbildung 24: NV Differenz SLK/Häufigkeit Nutzung Lernmaterial
Abbildung 25: NV Häufigkeit Moodle-Nutzung/Lernmaterial-Nutzung/Dauer des Einloggens
Abbildung 26:Histogramm: Häufigkeit Nutzung Zusatzmaterial
Abbildung 27: Histogramm: Dauer Einloggen
Abbildung 28: Histogramm: Häufigkeit Einloggen in Moodle
Abbildung 29: Korrelationen Dauer des Einloggens und Differenz der SLK
Abbildung 30: Grafik: Korrelationen Dauer des Einloggens und Differenz der SLK
Abbildung 31: Korrelationen Dauer des Einloggens und Lernbedarf
Abbildung 32: Grafik: Korrelationen Dauer des Einloggens und Lernbedarf
Abbildung 33: Korrelationen Häufigkeit Einloggen und Motivation Neues zu lernen
Abbildung 34: Grafik: Korrelationen Häufigkeit Einloggen und Motivation Neues zu lernen
Abbildung 35: Korrelationen Häufigkeit Moodle und Differenz SLK
Abbildung 36: Grafik: Korrelationen Häufigkeit Moodle und Differenz SLK
Abbildung 37: Korrelationen SLK und bisheriger höchster Schulabschluss
Abbildung 38: Grafik: Korrelationen SLK und bisheriger höchster Schulabschluss
Abbildung 39: Grafik: Entwicklung der SLK und Alter der SuS
Abbildung 40: Häufigkeit Einloggen – Nachfragen bei Unklarheiten
Abbildung 41: Korrelation: Häufigkeit Einloggen – Nachfragen bei Unklarheiten
Abbildung 42: Häufigkeit Einloggen – Arbeitsaufträge bekannt
Abbildung 43: Korrelation: Häufigkeit Einloggen – Arbeitsaufträge bekannt
Abbildung 44: Häufigkeit Einloggen – Selbständige Recherche
Abbildung 45: Korrelation: Häufigkeit Einloggen – Selbständige Recherche
Abbildung 46: Häufigkeit Einloggen – Eigene Wissenslücken erkennen
Abbildung 47: Korrelation: Häufigkeit Einloggen – Eigene Wissenslücken erkennen
Abbildung 48: Häufigkeit Einloggen – Medienkompetentes Handeln
Abbildung 49: Korrelaltion: Häufigkeit Einloggen – Medienkompetentes Handeln
Abbildung 50: Häufigkeit Einloggen – Freies Lerntempo nutzen
Abbildung 51: Korrelation: Häufigkeit Einloggen – Freies Lerntempo nutzen
Abbildung 52: Häufigkeit Einloggen – Fokus richten
Abbildung 53: Korrelation: Häufigkeit Einloggen – Fokus richten
Abbildung 54: Häufigkeit Zusatzmaterial – Arbeitsaufträge bekannt
Abbildung 55: Korrelation: Häufigkeit Zusatzmaterial – Arbeitsaufträge bekannt
Abbildung 56: Häufigkeit Zusatzmaterial – Nachfragen bei Unklarheiten
Abbildung 57: Korrelation: Häufigkeit Zusatzmaterial – Nachfragen bei Unklarheiten
Abbildung 58: Häufigkeit Zusatzmaterial – Selbständige Literaturrecherche
Abbildung 59: Korrelation: Häufigkeit Zusatzmaterial – Selbständige Literaturrecherche
Abbildung 60: Häufigkeit Zusatzmaterial – Wissenslücken erkennen und füllen
Abbildung 61: Korrelation: Häufigkeit Zusatzmaterial – Wissenslücken erkennen und füllen
Abbildung 62: Häufigkeit Zusatzmaterial – Medienkompetenz
Abbildung 63: Korrelation: Häufigkeit Zusatzmaterial – Medienkompetenz
Abbildung 64: Häufigkeit Zusatzmaterial – Freies Lerntempo
Abbildung 65: Korrelation: Häufigkeit Zusatzmaterial – Freies Lerntempo
Abbildung 66: Häufigkeit Zusatzmaterial – Fokus lenken
Abbildung 67: Korrelation: Häufigkeit Zusatzmaterial – Fokus lenken
Diese formative Evaluation überprüft die potentiellen Auswirkungen durch den Einsatz einer Moodle-Lernumgebung an einer Krankenpflegefachschule in Nordrhein-Westfalen, Deutschland. Hierbei werden die Schüler*innen gebeten, ihre Selbstlernkompetenz vor und nach der Nutzung der Moodle-Lernumgebung einzuschätzen. Diese Befragung erfolgte mithilfe eines Fragebogens über Lime-Survey und wurde online über die Moodle-Lernumgebung in der Unterrichtszeit bearbeitet, um eine höhere Teilnahmequote zu erreichen.
Die vorliegende Arbeit gibt anfangs einen theoretischen Einblick in die Moodle-Umgebung, dem Lebenslangen Lernen sowie der Selbstlernkompetenz. Anschließend wird der Forschungsprozess näher erläutert und die Ergebnisse werden vorgestellt.
This formative evaluation examines the impact of using the Moodle-learning-environment on self-learning skills at a nursing school in Germany. Students are asked to assess their self-learning skills before and after using the Moodle-learning-environment. This survey was carried out by using a questionnaire via Lime-Survey and it was processed online via the Moodle-learning-environment during lessons to gain a higher participation.
The work initially gives a theoretical insight into the Moodle environment, lifelong learning and self-learning skills. The research process, including the results, is then being presented.
Um das Niveau der eigenen Kenntnisse im Pflegebereich mit seinen fluiden Wissensbeständen immer auf dem neuesten Stand zu halten, ist ein organisiertes Wissensmanagement unumgänglich (Hammer, 2019, S. 53).1
Laut des Gesetzes für die Pflegeberufe soll die Ausbildung neben der Bedarfserhebung und Planung der Pflege auch zur Prozessbegleitung befähigen inklusive Dokumentation, interdisziplinäre Zusammenarbeit mit anderen Fachkräften u.v.m. (BM der Justiz, o.J., o.S.). Um diese hohen Anforderungen zu erfüllen, müssen fachliche und persönliche Kompetenzen ständig weiterentwickelt werden, was dem Lebenslangen Lernen (LLL) entspricht. In Kapitel 2 werden das Konzept des LLL und der digitale Teil des Ausbildungsteiles einer Krankenpflegefachschule in Nordrhein-Westfalen, Deutschland dargestellt. Die Moodle-Lernumgebung (LU) wirdim Zuge des blended-learning ergänzend zum Präsenzunterricht eingesetzt.
Die europäische Kommission formuliert das selbstgesteuerte Lernen als eine der Schlüsselkompetenzen für das LLL (Schulz, 2020, S. 5). Die Selbstlernkompetenz (SLK) ist dabei die Voraussetzung, um in weiterer Folge eigenständig lernen zu können (Dietze et al., 2017, S. 164). Der Ausbildungsplan in der Pflegeausbildung ruft zur Vermittlung von Methoden des Selbstlernens auf, wie auch zur Ausbildung von selbstorganisiertem Lernen (BM für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, o.J., o.S.). Diese SLK wird in Kapitel 2 näher ausgeführt und ist zugleich ein Schwerpunkt dieser Arbeit. Zu ihr zählen „(meta-)kognitive Prozesse und ihre Regulationsfähigkeit“ (Buddenberg, 2010, S. 7). Sie beziehen die persönlichen Eigenschaften des Menschen und damit die individuellen „Sinnzuschreibung von Lerninhalten“ mit ein (Buddenberg, 2010, S. 7). Nach einem kurzen Eingehen auf subjektspezifische Faktoren wird der aktuelle Forschungsstand präsentiert und der empirische Bezug zur vorliegenden Arbeit hergestellt.
In Kapitel 3 wird die Erhebungsmethode ausgeführt. Zunächst wird das methodische Vorgehen der Operationalisierung, Fragebogenentwicklung und Erhebung sowie Auswertung vorgestellt. Auch die Limitationen der vorliegenden Arbeit werden thematisiert. Die Ergebnisse werden in Kapitel 4 umfassend erörtert und mit dem bisherigen Forschungsstand in Verbindung gesetzt. Die Arbeit schließt mit einem Fazit und Ausblick in Kapitel 5.
Die Moodle-LU wurde an der untersuchten Gesundheitsfachschule bereits vor der Covid-Pandemie genutzt, seither jedoch wesentlich umfassender und intensiver. Diese Plattform ist eine Schnittstelle von Präsenz- und E-Learning. Einige Veranstaltungen (u.a. mit externen Dozent*innen) werden digital angeboten, (ergänzende) Unterrichtsmaterialien werden hier bereitgestellt. Neben dem Abrufen von Lehrmaterialien können bzw. müssen SuS ihre erbrachten Aufgaben zeitgerecht hochladen. Eine Chatfunktion für den Austausch untereinander bzw. mit den Lehrenden wird bedarfsweise genutzt. Die Betreuung der Lernenden erfolgt während der Unterrichtszeiten synchron, im Zuge der Beantwortung von gestellten Fragen auch asynchron (Arnold et al., 2018, S. 63). Wichtig ist die einfache Handhabung, Unterstützung zielgerichteter (und an der eigenen Interessenslage ausgerichteter) Lernprozesse und Einbettung in einen sozialen Kontext (Arnold et al., 2018, S. 101). Diese Möglichkeit der eigenständigen Wissensvertiefung steigert die Motivation und damit den Lernerfolg. Sie führt zu einem expansiven Lernen, wenn SuS für sich selbst einen Lernbedarf erkennen und sich bemühen, diesen zu erfüllen (Arnold et al., 2018, S. 24). Es wird angenommen, dass die Moodle LU dieses Lernen stärkt, weil Lernaufgaben kooperativ und selbstgewählt (innerhalb eines zeitlich vorgegebenen Rahmens mit flexibler Zeiteinteilung) bewältigt werden können.
Durch ökonomische und gesellschaftliche Veränderungen wird das frühere Auswendiglernen von Inhalten und die Anhäufung von vollständigem Wissen zunehmend problematisch. Nicht mehr (kurzlebiges) Fachwissen, sondern Kenntnisse zur Wissenserweiterung sollen erworben werden (Arnold, 2003b, S. 3–4). „Kompetenzerfolge korrelieren nicht mit der Verweildauer in bewachten Lernprozessen, sondern mit der Intensität erlebter Selbstwirksamkeit, Selbststeuerung und Selbstverantwortung – der grundlegenden Substanzen des vielfach beschworenen lebenslangen Lernens.“ (Arnold, 2017, S. 60). Die Europäische Kommission (2020, S. 3) beschreibt LLL „als jede zielgerichtete Lerntätigkeit, die einer kontinuierlichen Verbesserung von Kenntnissen, Fähigkeiten und Kompetenzen dient“. Es ist sowohl in zeitlicher, räumlicher als auch inhaltlicher Dimension entgrenzt, d.h. es geht über die gesamte Lebensspanne, ist weder auf bestimmte Altersstufen noch Lebensbereiche beschränkt. Auch ist das Lernen nicht länger ausschließlich auf bestimmte Lernorte bzw. Institutionen bezogen (Kommission der europäischen Gemeinschaften, 2000, S. 3).
Das Gesetz für Pflegeberufe verlangt von der Ausbildung neben Vermittlung von Inhalten bezüglich des Pflegeprozesses auch die Dokumentation und selbstständige Durchführung der selbigen. Darüber hinaus wird die Ausbildung der “zugrunde liegenden Lernkompetenzen sowie der Fähigkeit zum Wissenstransfer und zur Selbstreflexion” (BM der Justiz, o.J., o.S.) gefordert. Der Ausbildungsplan soll eigenständiges Arbeiten sowie interdisziplinäre Zusammenarbeit vorbereiten (BM der Justiz, o.J., o.S.). Neben dem Wecken von Lerninteresse müssen SuS zu einer selbständigen Arbeitsweise herangeführt werden (Fischer, 2020, S.21). Lernende erhalten damit mehr Kompetenzen, jedoch auch mehr Verantwortung für den Lernprozess, sollen ihren Lernbedarf selber erkennen und (lebenslang) entsprechende Lernschritte setzen (Stratka, 2004, S. 5–6). Die hierfür nötige SLK wird im Folgenden dargestellt.
Als Voraussetzung zur SLK werden die in der Abbildung 1 dargestellten Kompetenzen genannt (Arnold, 2003, S. 6).
Abbildung 1: Selbstlernkompetenzen für selbstgesteuerte Lernprozesse (Arnold, 2003, S. 6)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Methodische Kompetenzen als Mittelpunkt dieses Konstruktes erlauben es, den Lernprozess vorzubereiten, durchzuführen sowie nachträglich zu betrachten. Auch umfassende Recherchearbeiten, Problemlösung und Reflexion der eigenen Lernprozesse gehören hierzu, ebenso wie das Erkennen von eigenen Wissenslücken und daraus folgender Definition des Lernbedarfes (Krämer-Stürzl & Bilhuber, 2017, S. 193). Arnold (2017, S. 114-116) formuliert dies etwas detaillierter als Lernkompetenz (Wissen um systematische Wissensaneignung) sowie Wissenskompetenz (Informationseinholung und -verarbeitung).
Zu den persönlichen Kompetenzen gehören die „Ausdauer, Flexibilität, Offenheit, Mut, (…) Kontrolle über die Konzentration und Motivation" (Krämer-Stürzl & Bilhuber, 2017, S. 193). Die fachliche Kompetenz besteht aus bisherigem (Fach-)Wissen und der Bereitschaft, Neues zu lernen. Die emotionale Kompetenz sorgt für Begeisterung gegenüber Lernprozessen und erlaubt selbstreflexives Handeln sowie die Eigenverantwortung für Emotionen. Zu den sozialen und kommunikativen Kompetenzen gehören die Zusammenarbeit, also der gemeinsame Austausch, Umgang mit Konflikten, Akzeptieren von anderen Meinungen (Krämer-Stürzl & Bilhuber, 2017, S. 193). Stratka (2004, S. 8) spricht hier auch von der „Selbstlernfähigkeit (Können, kognitive Komponente) und Selbstlernbereitschaft (Wollen, motivationale Komponente).“
Lehmann und Nieke bezeichnen Lernen als aktiven und subjektiven Prozess, der konstruktiv, selbstgesteuert und kommunikativ ist. Selbstbefähigung und Eigenverantwortung werden dabei zunehmend in den Vordergrund gerückt, beruhen auf der Motivation des Individuums (o.J., S. 2). Kompetenzen zielen allgemein darauf ab, künftigen Veränderungen und neuen Problemstellungen eigeninitiativ und phantasievoll zu begegnen (Arnold & Erpenbeck, 2014, S. 81). Dies geschieht in einem lebenslangen kontinuierlichen Lernprozess (Dietze et al., 2017, S. 164–465).
Kaiser definiert SLK „als Fähigkeit zu eigenständiger Planung, Steuerung und Kontrolle der das Lernen fundierenden und begleitenden Denkprozesse“ (Kaiser, 2003, S. 21). Die metakognitiven Prozesse sind geteilt in den exekutiven und deklarativen Bereich. Zu ersterem gehören Kontrolle, Steuerung sowie Planung, zu zweiterem Personenwissen (intra-, interpersonal und generell), Aufgaben- und Strategiewissen (Kaiser, 2003, S. 20).
Direkt gefördert wird die SLK laut Kaiser durch Übungen, welche das Lernen, die Kontrolle dieser Lernprozesse sowie eigene Reflexion anregen. Die indirekte Förderung gelingt über entsprechende Angebote der Lernumgebung, welche fachlich spezifische Aufgabenstellungen in einer Form anbieten, welche zur Förderung der SLK beitragen. Es könnten z.B. eigenständig vertiefende Informationen gesucht werden oder eine gemeinsame Arbeit erledigt und anschließend reflektiert werden (Kaiser, 2003, S. 20-21).
Dietze et al. (2017, S. 165) sehen gerade in virtuellen Lernumgebungen gute Möglichkeiten, um dies umzusetzen, sofern sie offen gestaltet sind. Je klarer dabei das Lernziel erkannt wird, desto motivierter sind Lernende (Schulz, 2020, S. 4). Besonders lernschwache Personen laufen hier jedoch Gefahr, mit diesem Freiraum überfordert zu sein, weshalb ein schrittweises Ausbilden dieser Kompetenz wichtig ist (Stratka, 2004, S. 7).
Lehrende sind bei der Gestaltung von möglichst offenen Lernumgebungen, welche einen großen Handlungsspielraum ermöglichen, bedeutsam. Während das Lernprodukt in erster Linie dem Individuum zuzuschreiben ist, ist der Lernprozess durch die LU und Lehrende beeinflusst (Kaiser, 2003, S. 17).
Wissen ist immer subjektspezifisch ausgebildet und kann „niemals direkt, in Inhalt und Form gleich, auf einen Lernenden übertragen werden“ (Arnold et al., 2018, S. 40). Es könnte angenommen werden, dass Erwachsene aufgrund ihrer Lernbiografie für selbstgesteuerte Lernprozesse besonders geeignet wären, über die nötige Lernmotivation sowie Lernstrategien zu verfügen. Empirische Studien hingegen belegen, dass sich die Lernbiografie mit u.U. negativen Erlebnissen hinderlich auswirken kann (Buddenberg, 2010, S. 3–4).
In der vorliegenden Arbeit wird, um diese Aussage Buddenbergs aufzugreifen, die personale Situiertheit, also biografische Hintergründe (bisherige Schullaufbahn, Berufslaufbahn), erfragt, um vor diesem Hintergrund die Lerngewohnheiten und bisher erlebten Änderungen zu ergründen.
Der Bildungswissenschaftler Rolf Arnold (2003a, S. 3–4) hat zu Beginn der 2000er Jahre an der Universität Kaiserslautern die SLK von Studierenden untersucht. Er erkannte die große Bedeutung dieser Fähigkeiten für das LLL und gleichzeitig die noch zu geringe Förderung. Die Schwerpunkte seiner Forschung waren u.a. welche Kompetenzen zum SLK-aufbau sowohl auf Seiten der Studierenden als auch der Lehrenden förderlich seien und welche Konzepte dafür benötigt werden. Daraus entwickelte die Forschungsgruppe um Arnold ein Trainingsprogramm mit dem Namen „Diemersteiner Selbstlerntage“. Diese Tage wurden 2020 on- und offline durchgeführt und beinhalteten viel theoretisches Wissen zu Lerntechniken. Es existiert zwar eine Evaluation über die Fortbildungstage, jedoch keine Koppelung an den späteren Praxisvollzug (TU Kaiserslautern, 2021, S. 14–24). Für die gegenständliche Arbeit wird angenommen, dass die Nutzung der Moodle-LU einen Einfluss auf die SLK hat – auch ohne separate Unterrichtseinheiten zur Vermittlung bzw. Förderung von SLK –, weil die bereits beschriebenen Charakteristika der Moodle-LU die SLK unterstützen.
Eine Nutzungsstudie der österreichischen Plattform edumoodle überprüft die Auswirkungen auf die Individualisierung an Pflicht- und höheren Schulen. Sie misst dem Lerntempo eine besondere Bedeutung bei. Dieses kann in der Plattform individuell gestaltet werden. Laut Studie findet Reflexion häufiger statt als in herkömmlichen Präsenz-Kontakten, wobei eine Abhängigkeit von der gezielten Anregung in Moodle besteht (Hilzensauer & Hornung-Prähauser, 2010, S. 5–6).
In einer Studie an berufsbildenden Schulen (Lehrberufe IT-Technik und Informatik) wurden Potenziale des E-learnings untersucht. Sowohl die Zeit- und Ortsunabhängigkeit als auch das individuelle Lerntempo sowie mögliche Lernerfolgskontrollen galten als Mehrwert. Es wird darauf hingewiesen, dass E-Learning das selbstgesteuerte Lernen fördert, nicht jedoch zu einer völligen Autonomie führt (Dreer, 2008, S. 1–25).
Das Stufenmodell zur Entwicklung der SLK in der Pflegeausbildung (SESP) beinhaltet einen spezifisch aufgebauten Stufenplan mit einem Umfang von acht Unterrichtsstunden. In Abwechslung von Theorie und praktischen Übungen werden hier Grundlagen des Lernens, Lerntechniken, Organisation des Lernprozesses usw. vermittelt (Alaaeddine et al., 2016, S. 334–335). Auch im Zuge dieser Studie kommt es zu keiner Evaluation der Auswirkungen dieses Stufenmodells. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich daher mit den Auswirkungen der Moodle-LU auf die SLK.
Forschungsfrage: Welche Auswirkung hat die Nutzung des ausbildungsbegleitenden digitalen Bildungsangebots “Moodle” auf die Selbstlernkompetenz der Nutzer*innen unter besonderer Berücksichtigung subjektspezifischer Aspekte?
Präzisierung der Forschungsfrage: Welchen Effekt hat die Nutzung des ausbildungsbegleitenden digitalen Bildungsangebots “Moodle” auf die Selbstlernkompetenz der Nutzer*innen?
Die ausführlichen Begriffsdefinitionen in Kapitel 2 bilden die Voraussetzung für die Formulierung von Hypothesen, denn: „Eine Hypothese ist ein mit Begriffen formulierter Satz, der empirisch falsifizierbar ist.“ (Atteslander, 2010, S. 41).
Ableitung von Hypothesen:
H1: Die Selbstlernkompetenz der SuS wird durch die Verweildauer auf der Moodle-LU beeinflusst.
H2: Je länger SuS sich in die Moodle-LU einloggen, desto besser können sie ihren Lernbedarf feststellen.
H3: Je häufiger SuS sich in die Moodle-LU einloggen, desto flexibler können sie sich auf neue Wissensinhalte einlassen
H4: Je häufiger die Moodle-LU genutzt wird, desto höher wird die SLK
H5: Es gibt keinen Zusammenhang zwischen dem bisherigen höchsten Schulabschluss und der Verbesserung der SLK.
Das folgende Kapitel 3 gibt einen Überblick über die empirische Arbeit und soll zur Überprüfung der Hypothesen dienen.
An der Krankenpflegeausbildung wurden ca. 140 SuS der Pflegefachausbildung, welche die Moodle-LU im Rahmen des Unterrichts nutzen, zu einer Umfrage eingeladen. Aus der Grundgesamtheit aller SuS der Schule wurden dabei diejenigen in die Evaluation einbezogen, welche die Krankenpflegefachausbildung besuchen. Ausgeschlossen wurden bei der Evaluation die Pflegefachassistent*innen, da diese eine andere schulische Grundausbildung aufweisen. Es handelt sich daher um eine Teilerhebung mit bewusster Auswahl von typischen Fällen (Schnell et al., 2018, S. 244). Eine Mitarbeiterin der vorliegenden Evaluation war bis kurz vor der Erhebung Lehrende am Campus, ist jedoch aufgrund einer Karenz nicht mehr tätig. Dies erleichterte den Zugang zu den SuS, gleichzeitig wird angenommen, dass aufgrund der Karenzierung ausreichender Abstand besteht und SuS in der Beantwortung der Fragen nicht beeinflusst waren. Es gibt im Zuge des Unterrichtes keine spezifischen Lehrinhalte zur Förderung der SLK, dennoch wird angenommen, dass es aufgrund der in Kapitel 2 genannten Charakteristika der Moodle-LU zu einer Förderung kommen kann. Diese Annahme soll mithilfe der bereits formulierten Hypothesen überprüft werden.
Die formative Evaluation während der Einsatzphase hat
„neben summativen auch formative Anteile. Bei der Qualitätssicherung eines Bildungsangebotes bietet sich summative Evaluation prinzipiell immer dann an, wenn das Bildungsangebot bzw. wesentliche Teile (...) bereits während der Entwicklungsphase (...) erprobt werden konnten und daher das Augenmerk statt auf weiterer Optimierung auf Wirkungen und Nutzen gerichtet werden kann. Formative Evaluation dient in der Einsatzphase dazu, praxisbezogene Daten zu gewinnen, um das Bildungsangebot unter den gegebenen Praxisbedingungen weiter verbessern zu können“ (Tergan, 2000, S. 42–43).
Mit den dadurch gewonnenen Daten sollen Verbesserungspotenziale für die weitere Gestaltung der Moodle-LU festgestellt werden.
Nach ausführlicher Literaturrecherche und Beschreibung von Fachbegriffen kommt es im weiteren Schritt zur Formulierung der Dimensionen der SLK. Diese werden aus den in Kapitel 2 genannten theoretischen Umrahmungen gewonnen und sind im Anhang A (Abb. 4) nachzulesen. Dieses schrittweise Vorgehen dient der Konstruktvalidität, da eine Messung nur gültig ist, wenn zuvor die theoretischen Begriffe umfassend untersucht wurden und in die Operationalisierung einfließen. Dabei können „aus dem Konstrukt empirisch überprüfbare Aussagen über Zusammenhänge dieses Konstruktes mit anderen Konstrukten theoretisch hergeleitet werden […] und sich diese Zusammenhänge empirisch nachweisen lassen“ (Schnell et al., 2018, S. 136).
Die Operationalisierung, also Bildung von Variablen und Indikatoren, wird in Anhang A (Abb. 5-6) ausführlich beschrieben. Ein Beispiel für eine Operationalisierung des Begriffes „Bedarf und Planung“ ist in Abbildung 2 abgebildet. Der Begriff wird zunächst in passende Variablen überführt und durch Indikatoren, welche später in den Fragebogen einfließen, messbar gemacht. Um den Evaluationsprozess besser nachvollziehbar zu machen, wurden dem beiliegenden Fragebogen bei einzelnen Fragen Zahlen angefügt (Anhang B) und der Bezug zu den Indikatoren (Anhang A, Abb. 5-6) hergestellt. Diese Zahlen waren im originalen Fragebogen, welchen SuS erhalten hatten, nicht angegeben.
Abbildung 2: Operationalisierung des Begriffes Bedarf und Planung
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Eine Variable ist z.B. die SLK. Diese wird durch die Indikatoren messbar gemacht. Noten wären manifeste Variablen, da sie aus einer Notenliste ablesbar sind. Die SLK hingegen zählt zu den latenten Variablen, da sie nicht direkt beobachtbar ist (Atteslander, 2010, S. 48). Die SLK wird in einem zyklischen Lernprozess ausgebildet. Dieser wird von Individuen selbst initiiert und durchgeführt sowie abschließend bewertet. Kapitel 2.3 gibt bereits einen theoretischen Einblick in die SLK. Diese Inhalte wurden nun operationalisiert. Voraussetzung für die SLK ist die Fähigkeit, das Lernen vorzubereiten (Lernziele formulieren, Lernhandlungen starten), durchzuführen (verstehen, merken, etc.), den Prozess zu kontrollieren und überwachen, die Leistungen zu bewerten sowie motiviert und konzentriert zu bleiben. Gegebenenfalls müssen Ziele oder Lernstrategien verändert und angepasst werden (Dietze et al., 2017, S. 173; Kaiser, 2003, S. 19-20; Reinmann, 2009, S. 6-7; Schulz, 2020, S. 52-60; Simons, 1992, S. 254-203; Stratka, 2004, S. 8; Zimmermann, 2000, S. 16-24). Kaiser zählt sowohl die Planung als auch die Durchführung bzw. Steuerung des Lernprozesses und die Kontrolle zu den exekutiven Aspekten der Metakognition (2003, S. 20). Die Metakognition zeichnet sich im Gegensatz zur Kognition durch situationsübergreifendes Allgemeinwissen aus, welches die eben genannten Lernprozessphasen überspannt (Kaiser, 2003, S. 19).
Für den Fragebogen (Anhang B) wurde das OpenSource Online-Fragebogensystem Lime-Survey genutzt. Inhaltlich angelehnt ist dieser an jenen von Arnold (2003a), der ebenfalls die SLK überprüfte. Der ursprüngliche Fragebogen wurde jedoch wesentlich gekürzt und um weitere Fragestellungen ergänzt.
Eingangs informiert ein kurzer Begleittext über den Grund der Befragung und informiert über die Anonymisierung der Daten. Das Layout des Fragebogens ist einheitlich, die Fragenblöcke weisen einen gewissen Grad an Abwechslung auf (Hollenberg, 2016, S. 7–8). Die Bearbeitung während des Unterrichts erforderte eine kurze Bearbeitungsdauer. Diese führt tendenziell eher zu einem vollständigen Ausfüllen des Fragebogens (Schöneck-Voß & Voß, 2013, S. 74).
Im Pretest wurde die Bearbeitungsdauer durch externe Testpersonen mit ca. 10 Minuten angegeben. Insbesondere A8 ist ein interaktives Feld, bei dem die einzelnen Felder in der passenden Reihenfolge angelegt werden sollen, was am Smartphone aufgrund des kleinen Bildschirms zeitaufwendiger ist. Aufgrund von Rückmeldungen im Pre-Test kommt es hier zu einer Vereinfachung der Antwortvorgaben, um die Übersichtlichkeit zu erhöhen. Die Fragen sind überwiegend geschlossen, was eine leichtere statistische Auswertung ermöglicht, B2 bietet als halboffene Frage auch die Möglichkeit, selbst eine Ergänzung zu formulieren. Auf die Antwortmöglichkeit „Weiß nicht“ wird verzichtet, da diese tendenziell genutzt wird, um damit der kognitiven Herausforderung eines Fragebogens zu entgehen (Hollenberg, 2016, S. 15).
Überwiegend besteht die Möglichkeit, sich selbst auf der vier- bis fünfteiligen Skala einzuschätzen, lediglich die Frage A7 ist dichotom aufgebaut (Bejahung bzw. Verneinung). Die Formulierung ist für SuS ohne Fachausdrücke verständlich formuliert. Die anfänglichen Fragen sind einfach gehalten, um die Motivation zur durchgehenden Beantwortung zu erhöhen (Hollenberg, 2016, S. 21). Für die Beantwortung von Frage A4 ist die fünf-stufige Likert-Skala vorgegeben, mit der mittleren Antwortmöglichkeit „mittelmäßig“. Diese mittlere Möglichkeit wird absichtlich sparsam (nur bei A4) eingesetzt, da dies als Fluchtkategorie verwendet werden kann (Atteslander, 2010, S. 236-237; Porst, 2011, S. 81). Den Antwortmöglichkeiten entspricht jeweils eine ganze rationale Zahl, wobei die Zuordnung immer in der gleichen Richtung erfolgt (Atteslander, 2010, S. 237). Die in der Operationalisierung beschriebenen Merkmale sind im Fragebogen abgebildet und werden in die Likert-Skala überführt. Die Items sind aus dem theoretischen Forschungsstand abgeleitet und orientieren sich an den einschlägigen Studien, welche im vorigen Kapitel vorgestellt wurden.
Die unabhängige Variable (UV) Nutzung der LU wird durch die Häufigkeit des Einloggens und Verweildauer auf der Plattform bzw. Nutzung des dort angebotenen Lehrmaterials erfragt (Anhang B, A1-A3). Verwendete Indikatoren sind hierbei der vorgegebene Zeitrahmen für die Verweildauer (weniger als 30 Minuten, 30 Minuten bis zu 1 Stunde, etc.) bzw. die Häufigkeit der Nutzung täglich – mehrmals in der Woche – etc.
Die weiteren Fragen widmen sich der abhängigen Variable (AV) SLK und haben die in der Operationalisierung formulierten Items zum Inhalt. Hierbei schätzen SuS zunächst ihre eigenen Fähigkeiten zum Lernen in der früheren Schulzeit bzw. seit Nutzung der Moodle-LU ein. Die Likert-Skala umfasst hier die Antwortmöglichkeiten sehr gut (1) bis sehr schlecht (5). Diese Einschätzung der SLK in der Vergangenheit versus dem gegenwärtigen Zeitpunkt entspricht dem post-than-pre design. SuS schätzen dabei ihren Kompetenzzuwachs ein, welcher durch die Nutzung der Moodle-LU entstanden ist. Im Gegensatz zu zwei Erhebungen (vor Beginn und nach Ende des Untersuchungszeitraums) bietet diese Methode den Vorteil, dass Probanden mit dem gleichen Wissen die Fragen beantworten können und im Zeitraum zwischen zwei Tests nicht beeinflusst wurden. Sowohl zwischenzeitliche Erlebnisse als auch ein Weiterentwicklungsprozess der Teilnehmenden u.a. könnten das Ergebnis beeinflussen, was die Reliabilität und Validität verringern würde (Rockwell & Kohn, 1989, o.S.; Schnell et al., 2018, S. 133). A8 erlaubt über ein Ranking anzugeben, wodurch Lernprozesse auf der Moodle-LU am meisten gefördert werden.
Der Pre-Test wurde von 5 Kommiliton*innen im Vorfeld ausgefüllt, um allfällige Fragen umformulieren und Unklarheiten beseitigen zu können.
Im Anschluss wurde der Fragebogen über die ehemals am Campus tätige Mitarbeitende an Lehrkräfte versandt, welche diesen in Moodle einspeisten und in ihrer Unterrichtszeit beantworten ließen. Die Erhebung fand innerhalb von zwei Wochen im Juli statt. Antwortmöglichkeiten waren von jedem Account aus nur einmalig möglich, um eine mehrfache Teilnahme auszuschließen.
Die mittels Lime-Survey erhobenen Daten können direkt in SPSS übertragen werden. Zunächst werden die Daten auf Vollständigkeit überprüft und zur weiteren Bearbeitung nur die vollständigen Fragebögen herangezogen. Lehrende berichteten von teilweisen Internetproblemen während der Durchführung, die zu einem vorzeitigen Abbruch führten. Für die weitere Auswertung wurden diese unvollständigen Fragebögen ausgeschieden. Von den ursprünglichen 140 ausgeschickten Fragebögen wurden 112 vollständig ausgefüllte für die weitere Bearbeitung herangezogen.
Die Skalenart entscheidet, ob bei der Datenauswertung metrische Verfahren verwendet werden können. Das Skalenniveau der Likert-Skala ist ordinal, wird jedoch in der Literatur u.a. auch als Intervallskala angegeben und in der vorliegenden Arbeit auch so verwendet (Raithel, 2008, S. 43). Ordinalskalen würden keine mathematischen Transformationen zulassen. Erst Intervallskalen erlauben mathematische Bearbeitung, sofern ihre Zahlen dieselbe Größe besitzen (Schnell et al., 2018, S. 125). Die Zahlenwerte der Fragenblöcke A6 wurden den Werten des Fragenblockes A5 angeglichen, indem die ursprüngliche Werte 5-6 zu 1-4 transformiert wurden. Dann wurden die Werte dieser post-then-pre Erhebung voneinander subtrahiert, um die Differenz zu gewinnen, also den Zugewinn bzw. Verlust einzelner Komponenten der SLK im Zeitraum vor der Moodle-Nutzung und seit der Nutzung. Die Differenzwerte dieser einzelnen Komponenten wurden in einem weiteren Schritt addiert, also zu einem additiven Index vereint, um einen Gesamteindruck über die Veränderung der SLK zu gewinnen (Schnell et al., 2018, S. 151).
Zunächst werden über die univariate Statistik Häufigkeitszählungen, Mittelwerte und Streuungsmaße überprüft, um einzelne Untersuchungsvariablen darzustellen. In einem zweiten Schritt kommt es mit Hilfe des Kolmogorov-Smirnow-Test zur Überprüfung der Normalverteilung derjenigen Variablen, die einer Analyse unterzogen werden sollen. Erst nach Prüfung der Normalverteilung können die Korrelation und Hypothesen festgestellt bzw. geprüft werden (Raithel, 2008, S. 121). Die Korrelationsanalyse untersucht, ob es zwischen der AV und der UV Zusammenhänge gibt. Wenn diese nachweisbar sind, weist ein anschließender 2-seitiger Signifikanztest die Aussagekraft dieser Korrelationen nach (Kuckartz et. al., 2013, S. 207).
Im Rahmen des Pre-Tests wurde verabsäumt, schon an dieser Stelle die Reliabilität der Fragen zu erheben. Zudem wurde der Fragebogen eigens für diese Evaluation angefertigt und war nicht bereits durch Vorerhebungen validiert. Die Berechnung des Cronbach Alpha für die SLK beträgt α = .90, was ein sehr zufriedenstellender Wert ist und für eine hohe interne Konsistenz spricht (Döring & Bortz, 2016, S. 443)(Anhang C.1, Abb. 7). Der Wert für die Folgen der Nutzung der Moodle-LU ist jedoch mit .518 bereits grenzwertig (Anhang C.1, Abb. 8) und jener für die Dauer der Nutzung mit .495 nicht zufriedenstellend (Anhang C.1, Abb. 9-10). Diese Überprüfung hätte zu einem früheren Zeitpunkt (Pre-Test) erfolgen und der Fragebogen entsprechend abgeändert werden müssen.
Ein (Quasi-)Experiment hätte fundiertere Ergebnisse erlaubt, was jedoch methodisch wesentlich umfangreicher und aus zeitlichen und personellen Gründen im Rahmen dieser Hausarbeit nicht möglich gewesen wäre.
Zur Datenermittlung wurden vorwiegend vereinfachte Berechnungen in SPSS durchgeführt. Partial- bzw. Scheinkorrelationen wurden nicht berücksichtigt. Partialkorrelationen würden eine abhängige Variable zusätzlich beeinflussen und müssten im Forschungsprozess daher definiert und nach Möglichkeit eliminiert werden. Bei der Scheinkorrelation würde eine zusätzlich eingeführte dritte Variable die bisherigen Zusammenhänge auflösen bzw. verändern (Atteslander, 2010, S. 315).
Die detaillierten Ergebnisse sind in Anhang C nachzulesen. Die Überprüfung von Cronbachs Alpha wurde bereits im Ende des letzten Kapitels vorgestellt. Im weiteren Verlauf der Auswertung kam es zur Kontrolle der Häufigkeiten.
Bei den Eingangsfragen zur Nutzung der Moodle-LU bezüglich Häufigkeit des Einloggens zeigt sich, dass die Mehrheit (53,6 %) sich mehrmals wöchentlich einloggt, gefolgt von wöchentlich (21,4 %); täglich (11,6 %). Die Option mehrmals monatlich (8,9 %) ist ebenso wie seltener (4,5 %) in der Minderheit (Anhang C.2, Abb. 11).
Die Dauer des Einloggens ist am höchsten unter 30 Minuten (61,6%), gefolgt vom Zeitraum zwischen einer halben und einer ganzen Stunde (22,3%), zwischen einer und zwei Stunden (13,4%). Nur 2,7% geben an, länger als zwei Stunden eingeloggt gewesen zu sein (Anhang C.2, Abb. 12). Zusammenfassend kann daher gesagt werden, dass ca. dreiviertel aller SuS diese Plattform also mindestens einmal wöchentlich, großteils sogar häufiger, nutzen und sich dabei für die Dauer bis zu einer Stunde in dieser LU aufhalten.
Das angebotene Zusatzmaterial wird am häufigsten mehrmals pro Woche (30,4%) genutzt, gefolgt von wöchentlich sowie mehrmals im Monat (je 24,1%) und seltener (20,5%). Nur 0,9% nutzen täglich das angebotene Zusatzmaterial (Anhang C.2, Abb. 13).
Interessant ist, wovon SuS in der Moodle-LU besonders profitiert haben. Hier geben 90,1% an, dass sie das eingestellte Infomaterial für das Studium nutzen, das Bearbeiten von Aufgaben in Kleingruppen wird von 18%, Mitlesen in sozialen Foren von 17,1% bzw. im sozialen Forum diskutieren von 4,5% genannt (Anhang C.3, Abb. 14).
SuS geben an, durch die Moodle-LU ihre Wissenslücken zu erkennen und diese zu beheben versuchen (86,6%), Arbeitsaufträge zu kennen (85,7%), das freie Lerntempo unter Einhaltung von Abgabefristen wählen zu können (85,7%), regelmäßige Literaturrecherche betreiben zu können (73,2%), den Fokus auf das Wesentliche lenken zu können (72,3%) u.a. (Anhang C.3, Abb. 15).
Das mögliche Ranking führt, wie in Abbildung 3 erkennbar ist, zu einer hohen Präferenz der freien Lernzeit, welche durch die Moodle-LU gewährt wird. Auch die Lehrmaterialien mit Angeboten und aufbereitete Lernmaterialien sowie Arbeitsaufträge zur selbständigen Bearbeitung werden positiv wahrgenommen.
Abbildung 3: Was unterstützt bzw. fördert die Lernprozesse
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Bezüglich der persönlichen Daten (Anhang B, B1-B2) weisen die meisten SuS als bisherigen höchsten Bildungsabschluss die allgemeine Hochschulreife auf (50%), gefolgt von der Fachhochschulreife (31,3%). Lediglich 12,5% nennen den Realschulabschluss, gefolgt von Hochschule (5,4%) und Hauptschule (0,9 %) (Anhang C.3, Abb. 16). Die Altersgruppe der 20-21jährigen ist mit Abstand am häufigsten vertreten (Anhang C.3, Abb. 17-18).
Abgesehen von der eben genannten Altersverteilung zeigen die Tests auf Normalverteilung überwiegend keine Normalverteilung (Anhang C.5). Dies hat Auswirkungen auf die Wahl des weiteren Vorgehens, da viele statistische Testverfahren eine Normalverteilung voraussetzen.
Zur Überprüfung der formulierten Hypothesen wird die Korrelation der UV mit der AV berechnet. Diese Korrelation wird, aufgrund der vielfach nicht vorhandenen Normalverteilung, mit dem Korrelationskoeffizienten nach Spearman dargestellt (Anhang C.6). Dieser wird für den linearen Zusammenhang von zwei Skalen verwendet, die mindestens ordinal-skaliert sind Der Korrelationskoeffizient kann dabei Werte zwischen „-1 (perfekter negativer Zusammenhang) bis +1 (perfekter positiver Zusammenhang)“ (UZH, 2022, o.S.) annehmen. Beim Wert 0 bestünde kein linearer Zusammenhang. Entspricht r =.10 noch einem schwachen Effekt, so gilt er ab .30 als mittlerer und ab .50 als starker Effekt. Eingeschränkt werden muss, dass bei der vorliegenden Evaluation eine Vielzahl an Rängen zur weiteren Berechnung verwendet wird. Es existieren mehrere verbundene Ränge, was die Aussagekraft des Rangkorrelationskoeffizienten verringert. "Eine allgemeingültige Regel, ab welchem Anteil von verbundenen Rängen der Koeffizient nicht mehr berechnet werden sollte, existiert allerdings nicht, d.h. es bleibt eine subjektive Entscheidung." (Wissenschafts-Thurm, 2016, o.S.). In Folge wird also versucht, mithilfe von Spearman Zusammenhänge zu überprüfen.
Ehe die Hypothesen einzeln mit den Ergebnissen in Zusammenhang gebracht werden, sei an dieser Stelle bereits auf die Signifikanz der einzelnen Ergebnisse hingewiesen (Anhang C.6): Diese liegt bei H1 bei p = .546, was nicht für die Signifikanz des Ergebnisses spricht (Anhang C.6, Abb. 29-30) (Raithel 2008, S. 124). Der hohe p-Wert wiederholt sich bei H2 mit .457 (Abb. 31-32) und bei H5 mit .170 (Abb. 37-38). Um die Korrelationen umfassender betrachten zu können, werden die Ergebnisse zudem in Grafiken verdeutlicht. Zur umfassenden Auswertung der gewonnenen Daten wurden zudem Kreuztabellen (Anhang C.7) zwischen der Nutzung der Moodle-LU (Häufigkeit des Einloggens bzw. Nutzung des Zusatzmaterials) und dem Fragenblock A7 (Anhang B) erstellt. Auch diese bestätigen die nicht bzw. kaum vorhandene Korrelation zwischen den einzelnen Blöcken. Schwache Korrelationen sind nachweisbar zwischen der Häufigkeit des Einloggens und dem Erkennen von eigenen Wissenslücken (Anhang C.7, Abb. 47), der Fähigkeit, ein freies Lerntempo zu wählen unter Berücksichtigung von Abgabefristen (Anhang C.7, Abb. 51) sowie den Fokus auf Wesentliches zu lenken (Anhang C.7, Abb. 53).
Hypothese 1 lautete: Die Selbstlernkompetenz der SuS wird durch die Verweildauer auf der Moodle-LU beeinflusst. In Anhang C.6 (Abb. 29) wird dieser Frage nachgegangen. Der Korrelationskoeffizient lautet hier rs = .058, d.h. < .10, womit nicht von einer Korrelation gesprochen werden kann, und die Hypothese verworfen werden muss.
Ein Blick auf die Grafik (Abb. 30) zeigt eine Verschlechterung bei denjenigen, die angeben, eine Stunde bzw . drei Stunden eingeloggt gewesen zu sein, ansonsten ist die Streuung überwiegend um 0, d.h. es kommt zu kaum bis keiner Wahrnehmung einer Veränderung der SLK.
Ähnlich das Ergebnis für H2, welche lautete: Je länger SuS sich in die Moodle-LU einloggen, desto besser können sie ihren Lernbedarf feststellen. Zur Überprüfung wurden hier die Dauer des Einloggens mit der Selbsteinschätzung des Lernfortschrittes in Verbindung gesetzt. Die zugehörige Fragestellung lautete: „Ich kann meinen Lernfortschritte einschätzen (ich merke, was ich schon kann und wo ich noch Unterstützungsbedarf habe)“. Der Korrelationskoeffizient beträgt hier .071, ist somit < .1 und lässt daher keine Korrelation zwischen den beiden Variablen erkennen. Diese Aussage wird auch durch den Blick auf das Streu-Diagramm gestützt (Anhang C.6, Abb. 31-32).
H3 wurde folgendermaßen formuliert: Je häufiger sich SuS in die Moodle-LU einloggen, desto flexibler können sie sich auf neue Wissensinhalte einlassen.
Zur Beantwortung dieser Überlegung wurde die Einschätzung, wie motiviert jemand ist, etwas Neues zu lernen mit der Häufigkeit des Einloggens in Verbindung gebracht (Anhang C.6, Abb. 33-34). Es zeigt sich eine schwach negative Korrelation (- .222) bei gleichzeitig vorhandenem Signifikanzwert p = .018, der für eine schwache Signifikanz spricht (Raithel, 2008, S. 124).
Hinsichtlich der Häufigkeit der Moodle-Nutzung und der Entwicklung der SLK zeigt sich auch hier ein kleiner negativer Effekt (- .206), d.h., je häufiger die LU genutzt wird, desto geringer hat sich die SLK entwickelt. Das Histogramm zeigt diesbezüglich jedoch in erster Linie eine sehr starke Betonung des Stillstandes, also keiner Entwicklung der SLK bei besonders häufiger Nutzung (Anhang C.6, Abb. 35-36). Hypothese 4 lautete: Je häufiger die Moodle-LU genutzt wird, desto höher wird die SLK. Aufgrund der vorliegenden Ergebnisse muss diese Hypothese verworfen werden. Eine Verbesserung der SLK, wie angenommen wurde, ist nicht zu konstatieren. Auch in diesem Fall ist mit p = .029 das Ergebnis schwach signifikant (Raithel, 2008, S. 124).
H5 thematisiert den Zusammenhang zwischen dem bisherigen höchsten Schulabschluss, also einer subjektspezifischen Voraussetzung, und der Verbesserung der SLK. Dies wurde durch die Gegenüberstellung des bisherigen höchsten Schulabschlusses und der gesamten Differenz aller Komponenten der SLK überprüft. Auch hier zeigt sich mit – .131 ein geringer negativer Zusammenhang, d.h. je höher der Schulabschluss, desto (minimal) geringer die Entwicklung der SLK (Anhang C.6, Abb. 37-38).
Die formulierten Hypothesen müssen aufgrund der Spearman-Korrelationen verworfen werden. Sofern es Korrelationen gibt, so sind diese (schwach) negativ, d.h. die vorliegenden Ergebnisse sprechen eher dafür, dass die Arbeit in der Moodle-LU sich nicht positiv auf die SLK auswirkt. Bei den Kreuztabellen sind die Korrelationen nicht vorhanden bzw. schwach positiv. Bei der Interpretation der Ergebnisse sind Schlüsse über Zusammenhänge bezüglich Ursache und Wirkung zu vermeiden (IBM, 2021, o.S.). Atteslander (2010, S. 315) betont in diesem Zusammenhang: „Für alle Zusammenhangsanalysen - unabhängig vom Skalenniveau – gilt eine wichtige Kernaussage: Durch statistische Verfahren werden nie Kausalzusammenhänge ermittelt; Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu formulieren bleibt den theoretischen Überlegungen im Rahmen der Forschungskonzeption vorbehalten. “
Die forschungsleitende Fragestellung lautete, welche Wirkung die Nutzung des ausbildungsbegleitenden digitalen Bildungsangebotes Moodle auf die SLK der Nutzer*innen haben kann, wobei subjektspezifische Aspekte zu berücksichtigen sind. Die Auswirkungen der Nutzung dieser digitalen LU ist laut der vorliegenden Ergebnisse höchst gering bzw. gar nicht vorhanden.
Betreffend der Selbsteinschätzung, wie sich verschiedene Komponenten zur SLK im Zuge der Arbeit mit der Moodle-LU entwickelt haben, zeigt sich dennoch eine Verbesserung der SLK mit einem Mittelwert zwischen 1,70 bis 2,17 (C.4, Abb. 19). Auch die Selbsteinschätzung bezüglich der Fähigkeit, selbständig zu lernen, zeigt eine minimale Verbesserung. Beim Großteil der Befragten kommt es jedoch zu keiner Veränderung dieser Fähigkeit (Anhang C.4, Abb. 20). Die LU wird größtenteils mehrmals pro Woche, für jeweils bis zu einer Stunde, genutzt, was für eine hohe Akzeptanz dieses Mediums spricht.
In Kapitel 2.4 wurde ein Überblick über den bisherigen Forschungsstand gegeben. Einige Studien beschäftigen sich mit den nötigen Kompetenzen, welche die Grundlage für eine SLK sind. Darauf basierend wurden Trainingsprogramme entwickelt. Aus diesen Studien lässt sich jedoch nicht schließen, wie sich der Lernprozess für Studierende vor bzw. nach diesen Trainingsprogrammen im Vergleich gestaltet.
Die theoretischen Einblicke in die Kompetenzförderung bzw. auch digitale Lernumgebungen in Kapitel 2 lassen vermuten, dass der Einsatz solcher LU zum freien Lernen mit Einteilung der Zeit und Reihung der Aufgabenstellungen zur Förderung der SLK beitragen. In der vorliegenden Arbeit wurde ein Lernsetting evaluiert, welches Moodle nutzt. Die Forschungs
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1 Zitationsweise: APA 7th style
