Erklären individuelle Motivationsprofile von Schülerinnen und Schülern Unterschiede in ihrer Feedbackwahrnehmung im Deutschunterricht der gymnasialen Oberstufe?

Author:

Willems Ariane S.,Dreiling Katharina

Abstract

Feedback ist ein zentraler Prädiktor für die Lernentwicklung von Schülerinnen und Schülern. Allerdings zeigen empirische Studien, dass die Wirksamkeit von Feedback sowohl von der subjektiven Wahrnehmung des Feedbacks durch die Lernenden als auch von ihren individuellen Lernausgangslagen abhängt. Mit der vorliegenden Untersuchung gehen wir der Frage nach, wie Schülerinnen und Schüler im Deutschunterricht der gymnasialen Oberstufe Feedback, das sie im Unterricht von ihrer Lehrkraft erhalten, wahrnehmen und inwieweit Unterschiede in der Feedbackwahrnehmung durch die Ausprägung der Lernmotivation erklärt werden können. Es werden Daten der Studie Feedback im Kontext von Heterogenität (FeeHe) genutzt, in der 807 Schülerinnen und Schüler der gymnasialen Oberstufe zu zwei Messzeitpunkten zu ihrer Wahrnehmung von unterschiedlichen Feedbackdimensionen (ergebnis-, prozess-, selbstregulations- und dialogorientiert) und zu ihrer Lernmotivation befragt wurden. Basierend auf latenten Profilanalysen werden zunächst individuelle motivationale Schülerprofile bestimmt, die anschließend als Prädiktoren zur Vorhersage der Feedbackwahrnehmung genutzt werden. Die Befunde zeigen drei charakteristische Schülerprofile: (a) Lernende mit einem hohen Niveau fremdbestimmter und gleichzeitig geringem Niveau selbstbestimmter Motivation, (b) Lernende mit einem hohen Niveau fremdbestimmter und gleichzeitig hohem Niveau selbstbestimmter Motivation sowie (c) Lernende mit einem hohen Niveau fremdbestimmter und gleichzeitig mittlerem Niveau selbstbestimmter Motivation. Erwartungskonform zeigt sich, dass die subjektive Feedbackwahrnehmung der Schülerinnen und Schüler systematisch in Abhängigkeit ihrer Motivationsprofile variiert.

Publisher

Waxmann

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1. Learning manufacturing computer vision systems using tiny YOLOv4;Frontiers in Robotics and AI;2024-06-12

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